http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Adopsi ChatGPT menggunakan Model UTAUT

## Analysis of ChatGPT Adoption using the UTAUT Model
1 Lisa Amelia Galantry*, 2 Andeka Rocky Tanaamah
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Dr. O. Notohamidjojo, Blotongan, Sidorejo, Kota Salatiga - 50715, Jawa Tengah, Indonesia *e-mail: lisaamel08@gmail.com
( received: 29 April 2024, revised: 30 April 2024, accepted: 5 Mei 2024)

## Abstrak
Dalam  era  digital  saat  ini  dengan  teknologi  informasi  semakin  berkembang  pesat  dalam  berbagai bidang. Terkhususnya segala pekerjaan manusia yang mengharuskan untuk bekerja cepat dengan hasil yang maksimal. Dengan itu muncul banyak inovasi yang dihadirkan, salah satunya yang populer saat ini  adalah Artificial  Intelligenc e  (AI)  atau  kecerdasan  buatan.  Salah  satu  AI  yang  populer  saat  ini adalah  ChatGPT,  dengan  banyaknya  pengguna  ChatGPT  tersebut  diantaranya  adalah  mahasiswa. Penelitian  ini  memuat  mengenai  faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  minat  untuk  menggunakan ChatGPT  khususnya  pada  mahasiswa,  dengan  studi  kasus  pada  mahasiswa  S1  Sistem  Informasi  di Universitas  Satya  Wacana.  Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  saja  yang memengaruhi  mahasiswa  untuk  menggunakan  ChatGPT  pada  kegiatan  pembelajaran  dan  kegiatan sehari-hari,  yang  dalam  penelitian  ini,  digunakan  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT).  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  penerimaan  ChatGPT  pada mahasiswa  S1  Sistem  Informasi  di  Universitas  Kristen  Satya  Wacana. Performance  expectancy dan Facilitating conditions merupakan faktor yang berpengaruh terhadap niat penggunaan. Kemudian ada behavioral Intention yang menunjukan dari niat perilaku itu turut memengaruhi perilaku pengguna.
Kata kunci: AI, ChatGPT, UTAUT

## Abstract
In  the  current  digital  era  with  information  technology  is  developing  rapidly  in  various  fields. Especially in all human work that requires working quickly with maximum results. many innovations have  emerged,  one  that  currently  popular  is  Artificial  Intelligence  (AI).  One  of  the  popular  AI currently is ChatGPT, with many of ChatGPT's users, including students. This research contains what factors  that  influence  interest  in  using  ChatGPT,  especially  among  students,  with  a  case  study focusing on undergraduate students of Information Systems at Satya Wacana University. The aim is to identify the factors influencing students in using ChatGPT for both learning and daily activities, The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model is being used in this study. The results  of  this  research  show  that  the  acceptance  of  ChatGPT  among  Undergraduate  Students  of Information Systems at Satya Wacana Christian University. Performance expectancy and Facilitating conditions are factors that influence the intention to use ChatGPT. Then there is behavioral intention shows that the intention to use also influences user behavior.

## Keywords: AI, ChatGPT, UTAUT

## 1 Pendahuluan
Dalam era digital saat ini teknologi informasi semakin berkembang pesat dalam berbagai bidang. Terkhususnya  segala  pekerjaan manusia  yang  mengharuskan  untuk  bekerja  cepat  dengan  hasil  yang maksimal.  Dengan  itu  muncul  banyak  inovasi  yang  dihadirkan,  salah  satunya  yang  populer  saat  ini adalah Artificial Intelligenc e (AI) atau kecerdasan buatan. Dalam penggunaannya AI banyak diminati karena  tingkat  efisiensi  yang  dirasa  untuk  membantu  pekerjaan  manusia. Artificial  intelligence  ( AI) menurut  Online  Publication  Quartz  diartikan  sebagai perangkat  lunak  atau  program  komputer  yang dilengkapi  dengan  kemampuan  belajar,  dan  setelah  itu  memanfaatkan  pengetahuan  yang  diperoleh untuk  mengambil  keputusan  dalam  konteks  baru,  mirip  dengan  cara  manusia  bertindak [1].
Berdasarkan  pengertian  tersebut  AI  bertujuan  agar  perangkat  lunak  atau  program  komputer    dapat melakukan  pekerjaan  yang  membutuhkan  kecerdasan  manusia  [2].  Contoh  AI  dalam  penggunaan sehari-hari di antaranya adalah asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant , GPS, dan algoritma media sosial. AI juga dapat digunakan untuk otomatisasi proses penulisan tertentu, seperti mengatur format  penulisan  dan  teks.  [3].  Salah  satu  contoh  AI  berbasis  teks  yang  sering  digunakan  untuk membantu  penulisan,  yaitu  ChatGPT. Generative  Pre-Training  Transformer (ChatGPT) merupakan bahasa  berbasis  model Transformer yang  dikembangkan  oleh  OpenAI  berdasarkan  korpus  yang disesuaikan berdasarkan data khusus yang mampu untuk menyelesaikan berbagai tugas berbasis teks [4].
ChatGPT  ini  cukup  populer  di  kalangan  mahasiswa  karena  membantu  dalam  memberikan  ide dan  jawaban  sekalipun  dalam  pengerjaan  tugas  sehari-hari. Umpan  balik  dari  itu  yang  efektif memiliki  peran  yang  krusial  dalam  meningkatkan  pemahaman  yang  dapat  mendukung  dalam mengatasi  kelemahan  dalam  proses  belajar.  Dengan  kehadiran  AI  ini,  dapat  memperbarui  metode yang membuat suasana belajar menjadi lebih efisien dan menarik [5]. Pada survei yang dilakukan oleh Databoks memuat bahwa ChatGPT menjadi AI paling populer di Indonesia dengan sasaran responden yang  berusia  17-55  tahun  [6].  Hal  ini  menunjukan  banyaknya  minat  untuk  menggunakan  chatGPT. Karena  itu  pada  penelitian  ini  memuat  mengenai  faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  minat  untuk menggunakan  ChatGPT  khususnya  pada mahasiswa, dengan  studi  kasus  pada  mahasiswa  S1  Sistem Informasi  di  Universitas  Satya  Wacana.  Tujuan  dilakukannya  analisis  ChatGPT  pada  mahasiswa  S1 Sistem  Informasi  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor    yang  memengaruhi  mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dalam kegiatan pembelajaran dan kegiatan sehari-hari, yang memiliki manfaat untuk memahami perilaku mahasiswa dalam menerima dan menggunakan ChatGPT. Metode yang digunakan yaitu pengumpulan data melalui survei dan analisa statistik untuk menguji hubungan tiap  variabel  dengan  menggunakan  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). Sehingga hasilnya nanti dapat menunjukan bagaimana tingkat penerimaan dan penggunaan ChatGPT  pada pekerjaan mahasiswa.

## 2 Tinjauan Literatur
ChatGPT  merupakan  chatbot  yang  dirancang  untuk  menghasilkan  teks  yang  mirip  dengan manusia  menggunakan  model  bahasa  GPT-3  yang  dikembangkan  oleh  OpenAI.  AI  ini  memiliki kemampuan  untuk  terlibat  dalam  percakapan  alami  dan  terbuka  tentang  berbagai  topik,  dan  dapat menjawab  perintah  dan  percakapan  tertentu  yang  mirip  dengan  teks  manusia  [7].  ChatGPT  dibuat menggunakan  metode  percakapan  yang  memperkuat  hasil  ChatGPT  berdasarkan input  user . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Afrizal  Zein  pada  tahun  2023  mengenai  dampak  ChatGPT  pada bidang  pendidikan,  yang  berbasis  pengalaman  para  akademisi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memahami dampak AI tersebut terhadap ilmu pengetahuan dan proses pendidikan dari perspektif para akademisi  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  menyebutkan  bahwa  AI  memiliki  potensi  dalam perkembangan  teknologi  dan  mempertingkatkan  efisiensi  dan  inovasi  dalam  cara  hidup  dan  bekerja [8].  Perkembangan  alat  kecerdasan  buatan  (AI)  seperti  Chat  GPT  berpotensi  mengubah  cara  siswa mendekati  bidang  akademik  dan  dunia  pendidikan.  Literatur  terkait  telah  menunjukkan  bagaimana teknologi  AI  dapat  membantu  dan  meningkatkan  pembelajaran  [9].  ChatGPT  digunakan  untuk berbagai tujuan di bidang akademik, termasuk penerjemahan bahasa, peringkasan dokumen, inferensi, sistem penjawab pertanyaan, dan pemodelan bahasa [8].
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  pengaruh  dari  ChatGPT  berdasarkan  penelitian sebelumnya maka penelitian ini bertujuan untuk mengukur penerimaan teknologi tersebut yang pada konteks  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi    minat  mahasiswa  Sistem Informasi  Universitas  Kristen  Satya  Wacana.  Pada  studi  ini  digunakan  model Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  ( UTAUT)  yang  dikembangkan  oleh  Venkatesh  et  al.,  yang bertujuan  untuk  mengevaluasi  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  [10].  Kemungkinan  adopsi teknologi  tergantung  pada  dampak  langsung  dari  empat  konstruksi  utama,  yaitu  ekspektasi  kinerja (p erformance  expectancy), ekspektasi  upaya (effort  expectancy), pengaruh  sosial  ( social  influence) dan  kondisi  yang  memfasilitasi (facilitating  condition) .  Selain  itu  terdapat  empat  variabel  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dimoderasi yaitu gender, age , experience , dan voluntariness [11]. Berikut adalah model UTAUT yang dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Model UTAUT
Pada model UTAUT ini Berikut merupakan definisi dari setiap variabel model UTAUT:
a. Performance expectancy (PE) Performance expectancy adalah seberapa yakin seseorang dalam menggunaan sistem yang akan membantu untuk  meraih manfaat suatu pekerjaan tertentu.
b. Effort expectancy (EE)
Effort  expectancy adalah  seberapa  mudahnya  seseorang  menggunakan  sistem  atau teknologi tersebut.
c. Social influence (SI) Social  influence adalah  persepsi  bahwa  masyarakat  harus  menggunakan  sistem  atau teknologi sehingga memengaruhinya menggunakan sistem tersebut.
d. Facilitating conditions  (FC) Facilitating  conditions adalah  keadaan  yang  memudahkan  sejauh  mana  sistem  atau teknologi dapat digunakan dengan mudah[12].
Studi ini akan membahas bagaimana p erformance expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating  condition memengaruhi  adopsi  ChatGPT  pada  mahasiswa  Sistem  Informasi Universitas Kristen Satya Wacana.

## 3 Metode Penelitian
Untuk  menganalisis  adopsi  ChatGPT  pada  mahasiswa  S1  Sistem  Informasi  di  Universitas Kristen Satya wacana subjek penelitian ini adalah mahasiswa yang pernah atau sering menggunakan AI  ChatGPT  dalam  proses  perkuliahan  maupun  kegiatan  sehari-hari.  Metode  penelitian  yang  akan digunakan pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Adapan sebagai berikut tahapan penelitian yang tertera pada Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
3.1 Tahap Awal Penelitian
Tahap awal penelitian ini diawali dengan menentukan area menelitian menggunakan study literature review. Setelahnya penulis menentukan topik yang spesifik dengan mempertimbangkan pemahaman tentang pengetahuan saat ini dan gap yang pengetahuan yang ditemukan. Kemudian, mencari literatur yang relevan dengan topik sehingga dapat memperluas pemahaman mengenai topik yang telah ditentukan.

## 3.2 Penyusunan Kerangka Pemikiran
Kerangka  berpikir  yang  dibuat  pada  studi  ini  didasarkan  pada  model  UTAUT  tanpa melibatkan  variabel  moderator  dalam  prosesnya.  Adapun  model  penelitian  yang  digunakan pada Gambar 3 berikut ini:

## Gambar 3. Kerangka Pemikiran

## 3.3 Penyusunan Hipotesis
Penyusunan hipotesis ini dibuat berdasarkan kerangka pemikiran pada Gambar 3.  Berikut hipotesis berdasarkan kerangka pemikiran tersebut:
H1. Performance expectancy ( PE) memengaruhi Behavioral Intention (BI ) atau keinginan mahasiswa pada adopsi ChatGPT.
H2. Effort expectancy ( EE) berpengaruh pada Behavioral Intention (BI ) atau niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT.
H3. Social  influence  (SI) memengaruhi Behavioral  Intention  (BI )  atau niat  perilaku mahasiswa pada adopsi ChatGPT.
H4. Facilitating  conditions    (FC) berpengaruh  pada Behavioral  Intention  (BI )  atau  niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT.
H5. Facilitating  conditions    (FC) memengaruhi Use  Behavior  (BA) atau  perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT.
H6. Behavioral  Intention  (BI )  atau niat  perilaku  mahasiswa  memengaruhi Use  Behavior (BA) untuk menggunakan ChatGPT .

## 3.4 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data primer dengan teknik pengumpulan data  menggunakan  kuesioner  yang  akan  memuat  pertanyaan-pertanyaan  berdasarkan  variabel dari  model  UTAUT,  yaitu performance  expectancy (PE), effort  expectancy (EE), social
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
influence (SI), dan facilitating conditions (FC).  Penelitian ini akan menggunakan pengukuran skala likert yang terdiri dari 4 point yaitu, (1) Sangat Tidak Setuju, (2) Tidak Setuju, (3) Setuju dan (4) Sangat Setuju.  Kuesioner yang disebarkan dalam bentuk google form yang dikirimkan dalam  bentuk  URL  kepada  responden.  Penyebaran  kuesioner  dilaksanakan  lima  hari  selama masa perkuliahan dan dimulai pada hari senin, 1-5 April 2024.
3.5 Analisis dan Pengolahan Data
Untuk analisis dan pengolahan data yang diperoleh dari kuesioner menggunakan pengujian Structural  Equation  Modeling  (SEM). Model  ini  merupakan  penggabungan  dari  dua  metode yaitu  analisis  faktor  atau  penentuan  variabel  baru  dari  beberapa  variabel  berdasarkan korelasinya dan analisis Path atau koefisien korelasi [13]. Untuk pengujian data pada penelitian ini menggunakan tools SmartPLS 4.1.0.1.Data yang diperoleh dari hasil kuesioner akan melalui olah  uji  validitas  dan  reliabilitas,  kemudian  dilanjutkan  dengan  uji  hipotesis  menggunakan bootstrapping pada  SmartPLS.  Jumlah  responden  yang  diperlukan  pada  analisis  SEM  yaitu sebanyak  lima  hingga  sepuluh  kali  dari  total  parameter  yang  akan  diukur  [14],  sehingga didapatkan  65  responden  berdasarkan  jumlah  parameter  (5x13).  Namun  untuk  representasi yang lebih baik maka diambil total 100 responden sebagai sampel pada penelitian ini.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Deskripsi Data
Berdasarkan kuesioner yang telah disebarkan kepada mahasiswa  S1 Sistem Informasi, diperoleh hasil yang dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Responden Angkatan Jumlah Responden Persentase 2023 4 orang 4% 2022 18 orang 17.8% 2021 36 orang 35.6% 2020 42 orang 41.6% 2019 1 orang 1%
Berdasarkan  tabel  tersebut  total  responden  sebanyak  100  mahasiswa  dan  mayoritas mahasiswa  yang  mengisi  berasal  dari  angkatan  2020.  Hal  ini  diperoleh  berdasarkan  tingkat keterlibatan dalam kegiatan mahasiswa, dimana angkatan 2020 dan 2021 memiliki lebih banyak anggota aktif yang berpartisipasi didalam pengisian kuesioner,

## Uji Validitas
Pengujian  kesesuaian  model  dimulai  dengan  uji  validitas,  hal  ini  dilakukan  untuk  menilai seberapa  jauh  bukti  empiris  dan  argumentasi  teoritis  mendukung  kecocokan  dan  kecukupan kesimpulan  serta  tindakan  yang  didasarkan  pada  hasil  eksperimen  dan  metode  penilaian [15] . dengan menghitung nilai loading factor . Nilai Loading factor dinyatakan valid apabila lebih dari 0.70 [16].  Hasil dari pengujian validitas tersebut dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Uji Validitas 1
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  ditemukan  bahwa  variabel  BI1  memiliki  nilai  0.685 sehingga loading  factor berada  dibawah  0.70  sehingga  dinyatakan  tidak  valid.  Dengan  demikian, variabel tersebut dikeluarkan dan dilakukan pengujian ulang. Hasil dari pengujian ulang dapat dilihat pada Gambar 5 sebagai berikut:

## Gambar 5. Uji Validitas 2
Hasil  dari  uji  validitas  kedua  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai loading factor di  atas  0.70,  yang  berarti  bahwa  semua  variabel  valid  dan  dapat  dilanjutkan  ke  langkah berikutnya.

## Uji Reliabilitas
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  reliabilitas, reliabilitas  berkaitan  dengan  sejauh  mana pengukuran  variabel  tersebut  sudah  memastikan  hasil  yang  stabil  dan  konsisten [15] . Suatu variabel dinyatakan reliabel dilihat dari nilai composite reliability yang bernilai ≥ 0.70 [17]. Hasil dari uji realiabilitas dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Uji Reliabilitas Variabel Composite Reliability Keterangan Performance expectancy 0.922 Reliabel Effort expectancy 0.899 Reliabel Social influence 0.894 Reliabel Facilitating conditions 0.882 Reliabel Behavioral Intention 0.882 Reliabel Use Behavior 0.770 Reliabel
Dari Tabel 2 tersebut diperoleh seluruh variabel memenuhi composite reliability yang bernilai ≥ 0.70 sehingga semua variabel dinyatakan reliabel sehingga dapat dilanjutkan pada proses berikutnya.

## Uji Hipotesis
Pada  pengujian  hipotesis  ini  menggunakan  metode bootstrapping pada  SmartPLS dengan signifikansi level sebesar 0.05. Hasil t-statistik untuk menguji kebenaran pada hipotesis dari tiap variabel yang ada berdasarkan bootstrapping dapat dilihat pada Gambar 6 berikut:

## Gambar 6. Bootstrapping
Berikut adalah path coefficient yang menunjukan arah hubungan antar variabel berdasarkan tiap hipotesis yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 3. Path Coeficient
Hubugan Variabel Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Behavioral Intention -> Use Behavior 0.644 0.643 0.064 10.050 0.000 Effort expectancy -> Behavioral Intention -0.130 -0.116 0.111 1.177 0.239 Facilitating  conditions  ->  Behavioral Intention 0.470 0.464 0.099 4.735 0.000 Facilitating conditions -> Use Behavior 0.143 0.144 0.083 1.714 0.087 Performance  expectancy  ->  Behavioral Intention 0.231 0.230 0.095 2.429 0.015 Social influence -> Behavioral Intention 0.004 0.020 0.090 0.046 0.963
Berdasarkan hasil tersebut, untuk mengetahui pengaruh antar variabel dilakukan analisis dengan melihat nilai p-value yang apabila nilai p-value < 0,050 maka hubungannya antar variabel signifikan, jika  lebih    >0,050  maka  hubungannya  tidak  signifikan  [18].  Berikut  penjelasan  hubungan  antar variabel tersebut:
1. Performance expectancy ( PE) secara signifikan memengaruhi Behavioral Intention (BI ) atau niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dikarenakan nilai p value 0.015 lebih kecil daripada 0.05 (0.015<0.05).
2. Effort  expectancy  ( EE) tidak  secara signifikan   memengaruhi Behavioral  Intention (BI ) atau niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dikarenakan nilai p value 0.239 lebih dari 0.05 (0.239>0.05).
3. Social influence (SI) tidak secara signifikan memengaruhi Behavioral Intention (BI ) atau niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dikarenakan nilai p value 0.963 lebih dari 0.05 (0.963>0.05).
4. Facilitating  conditions    (FC) secara  signifikan  memengaruhi Behavioral  Intention  (BI )  atau niat perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dikarenakan nilai p value 0.000 lebih kecil daripada 0.05 (0.000<0.05).
5. Facilitating conditions    (FC) tidak secara  signifikan   memengaruhi Use  Behavior  (BA) atau perilaku mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT dikarenakan nilai p value 0.000 lebih besar dari 0.05 (0.000>0.05).
6. Behavioral  Intention  (BI ) atau  niat  perilaku  secara  signifikan  memengaruhi Use  Behavior (BA) atau  niat  perilaku  mahasiswa untuk  menggunakan  ChatGPT  dikarenakan  nilai p  value 0.015 lebih kecil daripada 0.05 (0.015<0.05)

## 5 Kesimpulan
Penelitian ini menunjukan bahwa penerimaan ChatGPT pada mahasiswa S1 Sistem Informasi di Universitas Kristen Satya Wacana performance expectancy dan facilitating conditions menjadi faktor yang  memengaruhi  keinginan  untuk  menggunakan  ChatGPT. Hal  ini  menunjukan  bahwa  para mahasiswa  percaya  bahwa  ChatGPT  membantu  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  mengerjakan  tugas- tugas, kemudian itu fasilitas yang dimiliki juga turut mendukung penggunaan ChatGPT ini. Selain itu behavioral  Intention yang  menunjukan  dari  niat  perilaku  itu  turut  memengaruhi  perilaku menggunakan ChatGPT. Dari 6 hipotesis yang dirancang, 3 diantaranya dinyatakan signifikan  dan 3 lainnya  tidak  signifikan.  Hal  ini  menunjukan  untuk  penelitian  kedepannya  dapat  memperhatikan kembali  cakupan-cakupan  dari  variabel  yang  ada  terhadap  area  yang  dibahas  untuk  keakuratan  dari hasil yang diharapkan.

## Referensi
[1] E.  I.  Supriyadi  and  D.  B.  Asih,  “Implementasi  Artificial  Intelligence  (AI)  di  Bidang Administrasi  Publik  pada  Era  Revolusi  Industri  4.0,” Jurnal  RASI ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  12–22, Jan. 2021, doi: 10.52496/rasi.v2i2.62.
[2] M.  Solekhah,  “Pemanfaatan  Teknologi  Artificial  Intelligence  Cubabot  (Culture  Balinese Chatbot)  sebagai  Informasi  Kebudayaan  Bali,”  vol.  1,  no.  Vol.  1  No.  2  (2023):  Kreativitas Pada Pengabdian Masyarakat (Krepa), pp. 90–100, Sep. 2023.
[3] I.  Y.  Noviadhi et  al. ,  “Penerapan  Teknologi  Artificial  Intelligence  ChatBots  dalam  Proses Belajar Mengajar untuk Mata Kuliah Sistem Operasi pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Negeri Semarang di Era Industri 4.0 dan Society 5.0,” 2024. [Online]. Available: http://jurnalilmiah.org/journal/index.php/mediasi
[4] F.  Y.  Wang,  Q. Miao,  X. Li,  X.  Wang,  and  Y.  Lin, “What  Does  ChatGPT  Say:  The  DAO from Algorithmic Intelligence to Linguistic Intelligence,” IEEE/CAA  Journal  of  Automatica Sinica , vol. 10, no. 3. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 575–579, Mar. 01, 2023. doi: 10.1109/JAS.2023.123486.
[5] F.  M.  Mutaqin,  Idah  Jubaedah,  Herry  Koestianto,  and  Dede  Indra  Setiabudi,  “Efektif Artificial  Intelligence  (AI)  dalam  Belajar  dan  Mengajar,” Jurnal  Pendidikan ,  vol.  2,  no. https://jurnal.anfa.co.id/index.php/seroja/issue/view/20, Jun. 2022.
[6] C.  M.  Annur,  “Survei:  ChatGPT  Jadi  Aplikasi  AI  Paling  Banyak  digunakan  di  Indonesia,” databoks ,  Indonesia,  Jun.  26,  2023.  Accessed:  Apr.  17,  2024.  [Online].  Available: https://databoks.katadata.co.id/infografik/2023/06/26/survei-chatgpt-jadi-aplikasi-ai-paling- banyak-digunakan-di-indonesia
[7] X. Zhai, “ChatGPT User Experience: Implications for Education,” SSRN Electronic Journal , 2023, doi: 10.2139/ssrn.4312418.
[8] A.  Zein,  “9  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License  Dampak  Penggunaan ChatGPT pada Dunia Pendidikan,” JITU: Jurnal Informatika Utama , vol. 1, no. 2, 2023, doi: 10.55903/jitu.v1i2.151.
[9] M. Firat, “How Chat GPT Can Transform Autodidactic Experiences and Open Education?,” Preprint , vol. 2, no. 5, 2023.
[10] Cholifah, R. Dijaya, A. S. Gracia, and U. K. Nisak, “Factors Influencing the Implementation of Electronic Medical Records (Remics) based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  (UTAUT) in Sidoarjo  Hospital,” Procedia  Of  Social  Sciences  and  Humanities , vol. 1, no. c, 2022.
[11] D.  Marikyan  and  S.  Papagiannidis,  “The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology:  A  review,” TheoryHub  Book:  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology , no. March, 2023.
[12] E. Widanengsih, W. Kurniadi, and H. Destiana, “Adopsi Penggunaan Aplikasi Mobile Food Ordering  dengan  Pendekatan  Model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology 2,” Journal  of  Industrial  Engineering  &  Management  Research ,  vol.  3,  no.  1,  2022,  doi: 10.7777/jiemar.v2i3.
[13] T. I. Santoso and D. Indrajaya, “Penggunaan SEM-PLS dan Aplikasi SmartPLS untuk Dosen dan Mahasiswa,” Jurnal Pengabdian Masyarakat Akademisi , vol. 2, no. 2, 2023.
[14] S.  I.  Jarlest  Andini  Agustinanda,  “Analisis  Kepuasan  Konsumen  dengan  Uji  Deskriptif  dan PLS  Pada  PerusahaanMultifinace,” Jurnal  Ekonomi ,  vol.  25,  no.  3,  2020,  doi: 10.24912/je.v25i3.688.
[15] C.  Tanaka,  R.  Ginting,  and  W.  Wijaya,  Nicholas,  Kokman,  “Uji  Validitas  dan  Reliabilitas Hasil  Survei  Perancangan  Produk  Sinar  Infrared  Multi-Fungsi,” Talenta  Conference  Series , vol. 5, no. 2, 2022.
[16] D.  L.  Kusumaningrini  and  N.  Sudibjo,  “The  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Motivasi Belajar  Siswa  di  Era  Pandemi  COVID-19,” Akademika ,  vol.  10,  no.  01,  2021,  doi: 10.34005/akademika.v10i01.1271.
[17] H.  Akbar  and  Apollo,  “Pengaruh  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  dan  Pelayanan  Fiskus terhadap  Tingkat  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Studi  Kasus  pada  Kantor Pelayanan  Pajak Jakarta
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Palmerah,” Jurnal  Ekonomi  Manajemen  Sistem  Informasi ,  vol.  1,  no.  3,  2020,  doi: 10.31933/jemsi.v1i3.97.
[18] A.  Amos et  al. ,  “Analisis  Data  Penelitian  Marketing:  Perbandingan  Hasil  antara  Amos, SmartPLS,  WarpPLS,  dan  SPSS  Untuk  Jumlah  Sampel  Besar,” Journal   of Industrial  Engineering & Management Research , vol. 2, no. 4, 2021.