Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 195-201

## Analisa Penerimaan Tekhnologi Artificial Intelligence Generative Dengan Menggunakan Metode UTAUT 2
Ibnu Alfarobi 1 , Sofian Wira Hadi 2 , Amin Nur Rais 3 , Warjiyono 4 ,Wawan Kurniawan 5
1 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
2,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia E-mail: Ibnu.iba@bsi.ac.id 1 , sofian.sod@bsi.ac.id 2 , amin.arv@bsi.ac.id 3 , warjiyono.wrj@bsi.ac.id 4 , wawan.wwk@bsi.ac.id 5

## Abstract
The  rapid  development  of  information  and  communication  technology  has  changed various  aspects  of  human  life  and  the  impact  of  current  technological  developments  is that there are many new technologies and of course new technology can provide benefits for users and developers. AI has had an impact on aspects of economics, politics, science and education in the current era. One of the most popular forms of AI is ChatGPT. The success of a new technology will of course be assessed and felt by users who will later be assessed  whether  the  new  technology  will  help  and  meet  their  needs.  Several  previous studies tested AI using Google Trends, Analysis of Trends in Indonesian People's Interest in Artificial Intelligence in Welcoming Society 5.0: Study using Google Trends. Analyzing the  acceptance  of  Generative  AI  technology  using  the  UTAUT  2  model  is  the  main objective of this research. Factors that have a very positive and significant influence are the habit factors on behavior intention and habit on use behavior
Keywords: UTAUT 2, AI, ChatGPT, Technology

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  pesat  telah  merubah berbagai  aspek  kehidupan  manusia  dan  dampak  dari  perkembangan  teknologi  saat  ini banyak  teknologi-teknologi  yang  baru  dan  tentunya  teknologi    baru  dapat  memberikan kebermanfaatan untuk  pengguna  maupun pengembang.  AI  telah berdampak  pada aspek, ekonomi,  poitik,  sains,  dan  juga  pendidikan  di  era  saat  ini.  Salah  satu  bentuk  AI  yang paling populer adalah ChatGPT. Keberhasilan sebuah teknologi yang baru tentunya akan dinilai  dan  dirasakan  oleh  pengguna  yang  nantinya  akan  dinilai  apakah  teknologi  baru akan  membantu  dan  memenuhi  kebutuhan.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  menguji  AI dengan  menggunakan  Google  Trends,  Analisis  Tren  Minat  Masyarakat  Indonesia terhadap  Artificial  Intelligence  dalam  Menyongsong  Society  5.0:  Studi  menggunakan Google Trends. Menganalisa penerimaan teknologi AI Generative dengan menggunakan model  UTAUT  2  merupakan  tujuan  utama  dalam  penelitian  ini.  Faktor  –  faktor  yang sangat  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terdapat  di  faktor  habit  terhadap  behavior intention dan habit terhadap use behavior
Kata Kunci: UTAUT 2, AI, ChatGPT, Teknologi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 195-201

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah merubah berbagai aspek  kehidupan  manusia  dan  dampak  dari  perkembangan  teknologi  saat  ini  banyak teknologi-teknologi  yang  baru  dan  tentunya  teknologi    baru  dapat  memberikan kebermanfaatan  untuk  pengguna  maupun  pengembang.  Aspek  yang  terdampak  salah satunya  adalah  aspek  dibidang  pendidikan,  pendidikan  yang  menciptakan  generasi  baru yang dapat menggunakan  teknologi baru dan juga mengaplikasikannya dalam  kehidupan sehari-hari,  salah  satu  teknologi  yang  sedang  berkembang  saat  ini  adalah Artificial Intelligence (AI).  Konsep  AI  mendominasi  perhatian  dunia  teknologi  dalam  beberapa tahun  terakhir.  AI  atau  kecerdasan  buatan  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk meniru  kecerdasan  yang  terdapat  pada  makhluk  hidupmaupun  objek  non  hidup  yang ditambahkan pada system dan dapat pula diatur dalam konteks ilmiah [1].
AI telah berdampak pada aspek, ekonomi, poitik, sains, dan juga pendidikan di era saat ini. Salah satu bentuk AI yang paling populer adalah ChatGPT, model Bahasa generative yang dikembangkan oleh OpenAI [2]. ChatGPT menggunakan teknologi Generative Pre- trained  Transformer  (GPT)  untuk  menghasilkan  teks  yang  responsive  dan  menjawab pertanyaan  pengguna.  ChatGPT  juga  diciptakan  dan  juga  dilatih  untuk  menganalisa berbagai  sumber  dari  artikel,  buku  maupun  situs  web  sehingga  ChatGPT  memiliki pemahaman luas tentang bahasa manusia [3]. Model AI satu ini dapat digunakan berbagai macam  tujuan,  termasuk  membantu  pengguna  untuk  pertanyaan  dan  masalah, memberikan  saran  dan  juga  menghasilkan  pesan  teks  yang  kreatif,  serta  bisa  juga berinteraksi dengan percakapan. Keberhasilan sebuah teknologi yang baru tentunya akan dinilai  dan  dirasakan  oleh  pengguna  yang  nantinya  akan  dinilai  apakah  teknologi  baru akan  membantu  dan  memenuhi  kebutuhan.  Secara  umum  metode  yang  dapat mengevaluasi sebuath system adalah TAM (Technologi  Acceptance Model) dan UTAUT (Unified  Theory  of  Accepted  And  Use  of  Technology) [4].  Penelitian  ini  menggunakan teori UTAUT 2 untuk bisa mengukur serta mengetahui faktor-faktor apa saja yang dapat mempengrahui  pengguna  dalam  menerima  dan  menggunakan  teknologi  AI.  Beberapa penelitian  sebelumnya  menguji  AI  dengan  menggunakan  Google  Trends,  Analisis  Tren Minat Masyarakat Indonesia terhadap Artificial Intelligence dalam Menyongsong Society 5.0: Studi menggunakan Google Trends [1]. Analisa ChatGPT dan Artificial Intelligence dalam  pendidikan  [2].  Menganalisa  penerimaan  teknologi  AI  Generative  dengan menggunakan model UTAUT 2 merupakan tujuan utama dalam penelitian ini. Hasil yang diharapkan  memberikan  solusi  dan  evaluasi  untuk  pengembang  terhadap  Tekhnologi  AI kedepannya.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode pengumpulan data dari penelitian ini adalah dengan tekhnik pengumpulan data survei  [5].  Penelitian  ini  menggunakan  metode  survey.  Data  di  peroleh  dengan mengirimkan  kuesioner  yang  berbentuk  skala  likert  kepada pengguna  AI ChatGPT.variabel  yang  digunakan  adalah  variabel  yang  terdapat  di  UTAUT  2.  Metode statistik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  tools SmartPLS 3.0.
Dari kerangka pemikiran tersebut menghasilkan hipotesis :
1. H1: Ekspektansi  kinerja (performance  expectancy) berpengaruh terhadap behavioral intentions pada pengguna ChatGPT.
2. H2  :  Ekspektansi  usaha  (effort  expectancy)  berpengaruh  terhadap  Behavioral intentions pada pengguna ChatGPT.
3. H3 : Pengaruh sosial (social influence) berpengaruh  terhadap Behavioral  intentions pada pengguna ChatGPT.
2. H4 : Kondisi pemfasilitasi (facilitating conditions) berpengaruh terhadap Behavioral intentions pada pengguna ChatGPT.
3. H5  :  Kondisi  pemfasilitasi  (facilitating  conditions)  berpengaruh  terhadap  Use behavior pada pengguna ChatGPT.
4. H6  :  Motivasi  hedonis  (hedonic  motivation)  berpengaruh  terhadap  Behavioral intentions pada pengguna ChatGPT.
5. H7  :  Hitungan  harga  (price  value)  berpengaruh  terhadap  Behavioral  intentions  pada pengguna ChatGPT.
6. H8  :  Kebiasaan  (habit)  berpengaruh  terhadap  Behavioral  intentions  pada  pengguna ChatGPT.
7. H9 : Kebiasaan (habit) berpengaruh terhadap Use behavior pada pengguna ChatGPT.
8. H10:  Behavioral  intentions  ber  pengaruh  terhadap  Use  behavior  pada  pengguna ChatGPT.
Dalam  menguji  hipotesis  peneliti  menggunakan  metode Statistic  Multivariate Structural  Equation  Model (SEM).  Tujuan  utama  analisis  Statistic  inferensial  dengan menggunakan  SEM  adalah  untuk  memperoleh  model  yang  sesuai  dengan  masalah  yang sedang dikaji pada penelitian ini. Tujuan analisis SEM juga untuk mengetahui hubungan variabel  independen  dan  dependen  pada  model  yang  dibangun.  Analisis  dilakukan menggunakan  SEM  dengan  model  pengukuran  (Outer  Model),  Model  Struktural  (Inner Model) dengan uji T-statistik.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 3. Hasil dan Pembahasan
Model  pengukuran  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menguji  validitas  variabel  dan reliabilitas instrumen.  Pengujian  validitas  merupakan  alat  ukur  yang  digunakan  untuk mendapatkan  data  yang  diteliti.  Butir  instrumen  dinyatakan  valid  apabila  terdapat kesamaan  antara  data  yang  terkumpul  dengan  data  yang  sedang  diteliti  [6].  Pada  table  1 diketahui bahwa butir pertanyaan yang disajikan valid semua sehingga dapat dilakukan uji reliabilitas.
Tabel 1. Hasil Uji Validitas Indikator Variabel  Nilai Outer Loadings  Hasil Uji Validitas BI1 0.921 Valid BI2 0.914 Valid BI3 0.847 Valid EE1 0.879 Valid EE2 0.833 Valid EE3 0.901 Valid
Indikator Variabel  Nilai Outer Loadings  Hasil Uji Validitas FC1 0.915 Valid FC2 0.897 Valid FC3 0.912 Valid H1 0.916 Valid H2 0.914 Valid H3 0.852 Valid PE1 0.761 Valid PE2 0.849 Valid PE3 0.886 Valid PV1 0.706 Valid PV2 0.778 Valid PV3 0.914 Valid SI1 0.810 Valid SI2 0.874 Valid SI3 0.878 Valid UB1 0.911 Valid UB2 0.898 Valid
Sedangkan uji reliabilitas merupakan bagian syarat dari pengujian validitas instrumen penelitian  [6].  Uji  validitas  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  kelayakan  per  item  dalam daftar pertanyaan dalam mendefinisikan variabel.
Tabel 2. Hasil Uji Reliabilitas
Indikator Variabel  Nilai Composite Reliability  Hasil Uji Reliabilitas
BI 0.923 Reliabel EE 0.905 Reliabel FC 0.933 Reliabel H 0.923 Reliabel HM 0.925 Reliabel PE 0.872 Reliabel SI 0.891 Reliabel UB 0.900 Reliabel
Dilihat dari hasil uji validitas dan reliabilitas pada tabel 1 dan 2, maka kuesioner yang diajukan  kepada  responden  merupakan  alat  ukur  yang  sesuai  untuk  menyelesaikan masalah  dan  hasilnya  bernilai  konsisten.  Tahapan  pada  analisa  model  struktural  terbagi menjadi 3 tahapan [7]. Tahapan tersebut adalah pengujian, inner model, path coefficient, t-test menggunakan metode bootstrapping. Berikut pengujian yang dilakukan: 1. Inner Model
Model  struktural  dalam  PLS  dievaluasi  dengan  menggunakan  R  square.  Persentase pengaruh  semua  variabel  independen  terhadap  nilai  variabel  dependen  ditunjukan  oleh besarnya koefisien determinasi R square antara satu dan nol, dimana  nilai R square yang mendekati  satu  memberikan  persentasi  pengaruh  yang  besar.  Pengujian  Menggunakan kriteria R Square > 0.1 dengan kategori weak, R Square > 0.3 dengan kategori moderate, R Square > 0.6 dengan kategori substantial, R Square > 0.7 dengan kategori strong.
Tabel 3. R Square R Square Behavior Intentions 1.000 Use Behavior 0.955
R  Square  menjelaskan  kekuatan  prediksi  dari  semua  model  dengan  batasan  niali  R Square > 10%. Berdasarkan tabel diatas, bisa diambil kesimpulan bahwa konstruk Usage
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 195-201
Behavior  hanya  memiliki  R  Square  95%  sedangkan  Behavior  Intention  memiliki  nilai mendekati R Square 100%.

## 2. Path Coefision
Pengujian  Path  coefficient  dilakukan  untuk  mengetahui  signifikansi  hubungan  antara variabel.  Nilai  path  coefficient  dapat  dilihat  dengan  nilai  ambang  batas  di  atas  0,1. Dimana jalur dapat dinyatakan memiliki pengaruh jika hasil nilai uji koefisien jalur diatas 0,1. Hasil uji koefisien dari yang ada pada model penelitian.
Tabel 4. Path Coefficient EE > BI 0.863 FC > BI 0.683 FC > UB 0.138 H > BI 0.000 H > UB 0.000 HM > BI 0.681 PE > BI 0.288 PV > BI 0.492 SI > BI 0.922
3. T- test atau T- static
Pengujian t-test dilakukan dengan metode bootstrapping pada SmartPLS 3 dengan uji two-tailed  dimana  signifikan  yang  digunakan  adalah  5%.  Berdasarkan  hal  tersebut diartikan nilai t-test yang didapatkan dinyatakan.
Tabel 5. T- static Hipotesis T Static Keterangan EE > BI 0.172 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan FC > BI 0.409 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan FC > UB 1.484 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan H > BI 5.369 Berpengaruh Positif Signifikan H > UB 4.222 Berpengaruh Positif Signifikan HM > BI 0.411 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan PE > BI 1.063 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan PV > BI 0.687 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan SI > BI 0.098 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan
Gambar 2. Hasil Model Boostraping

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 195-201
Setelah  mengetahui  hasil  analisis  structural  model,  selanjutnya  pada  tahapan  ini menjelaskan  interpretasi  dan  pembahasan  hasil  analisi  structural  model  yang  telah dilakukan dengan mengikuti pertanyaan dan  hipotesis yang telah dijabarkan pada  bagian sebelumnya.
Tabel 6. Hasil Analisa Model Struktural Pengaruh antar variabel T Static Keterangan EE > BI 0.172 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan FC > BI 0.409 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan FC > UB 1.484 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan H > BI 5.369 Berpengaruh Positif Signifikan H > UB 4.222 Berpengaruh Positif Signifikan HM > BI 0.411 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan PE > BI 1.063 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan PV > BI 0.687 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan SI > BI 0.098 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan
Pada  table  6  tentang  hasil  Analisa  model  structural  menunjukkan  bahwa  beberapa hubungan  antar  variabel  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Behavior  Intention (BI)  dan  Usage  Behavior  (UB)  penggunaan  teknologi.  Faktor  Habit  (H)  memiliki pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  kedua  variabel  tersebut,  menunjukkan  bahwa kebiasaan  pengguna  dalam  menggunakan  teknologi  berperan  penting  dalam  niat  dan perilaku  penggunaan.  Sementara  itu,  faktor  Experience  and  Enjoyment  (EE),  Future Consequences  (FC),  Helpfulness  of  Machine  (HM),  Perceived  Ease  of  Use  (PE), Perceived  Value  (PV),  dan  Social  Influence  (SI)  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  BI,  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  tersebut  tidak  secara  langsung memengaruhi  niat  pengguna  untuk  menggunakan  teknologi  ChatGPT.  Interpretasi  ini menyoroti  pentingnya  memperhatikan  kebiasaan  pengguna  (habit)  dalam  merancang strategi untuk meningkatkan niat dan perilaku penggunaan teknologi ChatGPT.

## 4. Kesimpulan
Pada  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerimaan  yang  tinggi  terhadap teknologi  ChatGPT  berdasarkan  nilai  Usage  Behavior  dan  Behavior  Intention  yang mendekati sempurna. Habit menjadi faktor kunci yang berpengaruh kuat terhadap niat dan perilaku penggunaan. Dari 9 hipotesis, 2 diterima dan 7 ditolak, menyoroti area-area yang memerlukan  peninjauan  lebih  lanjut.  Saran  penelitian  mendukung  pengembangan kuesioner  yang  lebih  akurat  dan  inklusi  responden  dari  berbagai  kalangan  pendidikan untuk pemahaman yang lebih holistik terhadap penggunaan teknologi ini.

## Daftar Pustaka
[1] S. A. A. Kharis, A. H. A. Zili, A. Putri, dan A. Robiansyah, “Analisis Tren Minat Masyarakat Indonesia terhadap Artificial Intelligence dalam Menyongsong Society 5.0: Studi Menggunakan Google Trends,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 4, hal. 1345–1354, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.3091.
[2] F. Pantan, “Chatgpt Dan Artificial Intelligence: Kekacauan Atau Kebangunan Bagi Pendidikan  Agama  Kristen  Di  Era  Postmodern,” Diegesis    J.  Teol. ,  vol.  8,  no.  1, hal. 108–120, 2023, doi: 10.46933/dgs.vol8i1108-120.
[3] D.  Y.  Liliana et  al. ,  “Kajian  Pemanfaatan  Teknologi  Artificial  Intelligence Generatif  dalam  Aktivitas  Akademik  di  Politeknik  Negeri  Jakarta,” Semin.  Nas. Inov. Vokasi , vol. 2, no. 1, hal. 523–533, 2023.
[4] S.  W.  Hadi  dan  I.  Alfarobi,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Penggunaan  Aplikasi  Tiktok  Dengan  Metode  Utaut  2,” J.  Inf.  Syst.  Applied,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Manag.  Account.  Res. ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  103–111,  2023,  doi: 10.52362/jisamar.v7i1.1011.
[5] T. Rulandi dan J. J. C. Tambotoh,  “Analisis  Penerimaan Teknologi Pembelajaran Dalam  Jaringan  Menggunakan  Unified  Theory  of  Acceptance  And  Use  of Technology  2,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  126–137,
2023.
[6] D. Riana, D. Puspitasari,  A. N. Rais,  A. Fauzi, D. Sandini, dan  A. N. Hidayanto, “Analysis  of  factors  affecting  intention  to  use  information  systems  on  the acquisition  and  classification  of  cervical  cancer  image,” J.  Theor.  Appl.  Inf. Technol. , vol. 96, no. 23, hal. 7712–7722, 2018.
[7] A.  D.  Puspitasari  dan  D.  F.  Suyatno,  “Analisis  Tingkat  Penerimaan  Penerapan Aplikasi  Flip  Menggunakan  Metode  Unified  Theory  Of  Acceptance  and  Use  Of Technology 2 ( UTAUT2 ),” vol. 04, no. 03, hal. 1–8, 2023.