JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4803

## EVALUASI  PENERIMAAN  MAHASISWA  TERHADAP
PENGGUNAAN APLIKASI PERPLEXITY SEBAGAI PENUNJANG PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN

## SIMPLIFIKASI  TECHNOLOGY  ACCEPTANCE  MODEL
(TAM)
Ivana Elfirdaus 1* , Tri Lathif Mardi Suryanto 2 , Arista Pratama 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294; 031-870-6369
Received: 9 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Artificial Intelligence ; Perplexity; TAM.
Corespondent Email: ivanaelfirdaus@gmail.com
Abstrak. Chatbot  AI  seperti  Perplexity  AI  menjadi  populer  di  kalangan mahasiswa  dengan  menawarkan  jawaban  dengan  kutipan  referensi  untuk meningkatkan  kredibilitas.  Meskipun  ada  keterbatasan,  Perplexity  AI  tetap menjadi solusi potensial dalam pembelajaran. Selain itu, meskipun aplikasi ini memiliki potensi yang besar, belum banyak penelitian yang mengeksplorasi penerimaan mahasiswa terhadap penggunaan aplikasi Perplexity. Oleh karena itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  penerimaan  mahasiswa terhadap  penggunaan  aplikasi  Perplexity  sebagai  penunjang  pembelajaran dengan  menggunakan  simplifikasi Technology  Acceptance  Model (TAM). Penelitian  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Populasi  mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri sejumlah 200.678 mahasiswa, probability sampling digunakan  sebagai  metode sampling kemudian  data  diolah  menggunakan analisis SEM menggunakan software SmartPLS 3.2.9.
Abstract. AI chatbots like Perplexity AI are becoming popular among college students by offering answers with reference citations to enhance credibility. Despite  some  limitations,  Perplexity  AI  remains  a  potential  solution  in learning.  Moreover,  even  though  this  application  has  great  potential,  there has  not  been  much  research  exploring  students'  acceptance  of  using  the Perplexity  application.  Therefore,  this  study  aims  to  evaluate  students' acceptance of using the Perplexity application as a learning aid by using a simplified  Technology  Acceptance  Model  (TAM).  The  study  employs  a quantitative approach. The population consists of 200,678 students from State Universities, with probability sampling used as the sampling method. Data is then processed using SEM analysis with the software SmartPLS 3.2.9.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  cepat  telah menunjukkan bahwa potensi sumber pembelajaran  tidak  lagi  terbatas  pada  seorang pendidik,  tetapi  juga  mencakup  berbagai sumber belajar yang lebih luas dan menggunakan  alat  bantu  untuk  mempermudah pencarian  informasi [1] .  Salah  satunya  yaitu Artificial Intellegence (AI).
Penggunaan  aplikasi  AI  yang  populer  di kalangan mahasiswa saat ini adalah Chatbot AI
[2],  [3],  [4] .  Salah  satunya  yaitu  penggunaan aplikasi Perplexity. Perplexity memiliki kelebihan  untuk  menjawab  pertanyaan  dengan menunjukkan  kutipan  dan  referensi  informasi itu  berasal.  Hal  tersebut  membuat  setiap jawaban lebih terpercaya [5].
AI  dalam  pendidikan  memiliki  potensi berupa  transformasi  praktik  pengajaran  dan pembelajaran, memberikan dukungan personalisasi untuk mahasiswa, dan meningkatkan  efisiensi  proses  pendidikan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Namun disamping itu, dengan menggabungkan AI  ke  dalam  pendidikan  juga  membawa tantangan.  Salah  satu  tantangan  utama  yaitu memastikan  kualitas  dan  relevansi  informasi yang disediakan oleh AI, sehingga harus dapat dipercaya  dan  disesuaikan  khusus  untuk mahasiswa  [6].  Meskipun  memiliki  manfaat yang  potensial,  penerapan  teknologi  baru  ini tidak lepas dari berbagai tantangan yang dapat mempengaruhi penerimaan dan penggunaannya oleh mahasiswa.
Penelitian awal untuk mengevaluasi penerimaan aplikasi AI di kalangan mahasiswa Perguruan  Tinggi  Negeri menggunakan  model TAM.  TAM  telah  muncul  sebagai  cara  yang kuat  dan  ringkas  untuk  menggambarkan penggunaan  sistem  melalui  keyakinan  tentang dua  faktor, Perceived  Ease  of  Use dan Perceived  Usefulness dalam  sistem  informasi [7], [8], [9].
Salah  satu  pendekatan  untuk  meningkatkan pemahaman mengenai penggunaan aplikasi AI, seperti  Perplexity  dalam  pendidikan  adalah dengan menyederhanakan model atau simplification  model TAM  [2].  Penelitian sebelumnya  menunjukkan  bahwa  model  ini dapat  menjadi  dasar  yang  kuat  untuk memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perilaku penggunaan teknologi. Namun, dengan mengeliminasi  variabel  yang  tidak  signifikan, sehingga  dapat  membuat  model  yang  lebih terfokus dan efisien.
Dengan  menggunakan  model  simplifikasi, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan kontribusi  yang  lebih  spesifik  dan  relevan dalam memahami faktor-faktor yang mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi AI sebagai penunjang pembelajaran di kalangan mahasiswa. Diharapkan penelitian ini dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam tentang bagaimana motivasi kesenangan  dan  kredibilitas  mempengaruhi perilaku menggunakan aplikasi, serta bagaimana  perilaku  dapat  meningkatkan  niat dalam menggunakan aplikasi secara keberlanjutan.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi perilaku  siswa  terhadap  penggunaan  aplikasi Perplexity  sebagai  penunjang  pembelajaran. Dengan demikian, langkah-langkah yang lebih efektif  dapat  diambil  untuk  mempromosikan
penggunaan  teknologi  ini  secara  etis  dan bertanggung jawab, serta meningkatkan kualitas pembelajaran di masa depan. Penelitian selanjutnya  dapat  berfokus  pada  implikasi praktis dari temuan tersebut untuk mengembangkan  strategi  yang  lebih  efektif dalam meningkatkan niat penggunaan Perplexity di lingkungan mahasiswa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Artificial Intelligence
AI  didefinisikan  sebagai  kapabilitas  suatu sistem untuk menginterpretasikan data eksternal,  mempelajari  data  tersebut,  dan menerapkan  pembelajaran  yang  diperoleh untuk  mencapai  tujuan  dan  menyelesaikan tugas  tertentu  melalui  adaptasi  yang  fleksibel [10].  AI  digunakan  untuk  menggambarkan komputer  dan  proses  yang  meniru  kecerdasan manusia [11].
Secara  umum,  AI  mengacu  pada  program komputer yang dibuat untuk meniru kecerdasan manusia, mencakup kemampuan untuk mengambil keputusan, logika, dan karakteristik kecerdasan  lainnya.  Profesor  Ilmu  Komputer John  McCarthy  dikenal  sebagai  orang  yang memperkenalkan  konsep  AI  pada  tahun  1956 [12].
AI  dalam  pendidikan  telah  diterapkan  pada berbagai domain, seperti fisika, pemrograman, menulis  esai,  dan  membaca,  namun  karena perkembangan  sistem  pendidikan,  aplikasi  AI yang  paling  umum  dalam  bidang  akademik melibatkan  ilustrasi  data,  bimbingan  belajar yang  cerdas,  proses  bahasa,  dan  agen  otonom [13].
2.2. Technology Acceptance Model (TAM)
Technology  Acceptance  Model (TAM) adalah model yang digunakan untuk menjelaskan penerimaan teknologi oleh pengguna [14]. TAM (Technology Acceptance Model)  merupakan  adaptasi  dari  teori  TRA (Theory of Reasoned) yang diperkenalkan oleh Fishbein  dan  Ajzen  (1975).  TAM  dianggap sebagai  model  paling  berpengaruh  yang menggambarkan penerimaan teknologi komputer [7].
TAM  telah  muncul  sebagai  cara  yang  kuat dan ringkas untuk menggambarkan penggunaan sistem  melalui  keyakinan  tentang  dua  faktor: kemudahan penggunaan yang dirasakan ( Perceived  ease  of  use )  dan  kegunaan  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ivana  dkk
dirasakan  ( Perceived usefulness )  dalam  sistem informasi [7], [8], [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Model Konseptual
Penelitian  ini  menggunakan simplification model atau model yang disederhanakan dengan hanya  mempertimbangkan  variabel-variabel yang  menunjukkan  hasil  signifikan.    Variabel yang  terbukti  signifikan  antara  lain perceived credibility (PC), hedonic motivation (HM), dan attitude (ATT). Pada penelitian ini menggunakan model  konseptual  oleh  [2]  yang telah dilakukan simplifikasi berdasarkan penelitian  sebelumnya.  Berikut  gambaran simplification  model dari  TAM  yang  akan digunakan dalam penelitian pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Konseptual

## 3.2. Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini didapatkan  dengan  menggunakan  metode kuantitatif.  Metode  kuantitatif  merupakan metode  yang  menggunakan  data-data  berupa angka dan ilmu pasti untuk menjawab hipotesis penelitian  [15].  Pengumpulan  data  dilakukan melalui  penyebaran  kuesioner  menggunakan Google  Form.  Populasi  dalam  penelitian  ini yaitu mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri yang pernah  menggunakan  aplikasi Perplexity sebagai penunjang pembelajaran dengan jumlah populasi sebanyak 200.678 mahasiswa.
Teknik pengambilan sampel yang digunakan yaitu menggunakan teknik probability  sampling dengan  jenis simple random  sampling .  Jumlah  minimum  sampel yang dibutuhkan dihitung menggunakan Rumus Slovin.  Hasil  perhitungan  dengan  Rumus Slovin  dan  mengacu  pada  batas  toleransi kesalahan  sebesar  5%  menunjukkan  bahwa jumlah  sampel  minimum  adalah  399,2  yang kemudian dibulatkan menjadi 399 responden.

## 3.3. Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan melalui dua jenis pengujian, yaitu outer model dan inner model .
Pengujian outer  model bertujuan  untuk
menentukan  validitas  dan  reliabilitas  dengan mengevaluasi  hubungan  antara  variabel  dan indikator-indikatornya.  Beberapa  output  dari pengujian  ini  meliputi  validitas  konvergen, validitas  diskriminan,  dan  reliabilitas  [16]. Adapun  nilai  yang  dilihat  dalam  menentukan validitas konvergen adalah nilai dari OuterLoadings dan  nilai Average  Variance Extracted (AVE)  dan  nilai  yang  dilihat  dalam validitas diskriminan yaitu nilai CrossLoadings dan  nilai  akar  AVE  atau Fornell-Larcker Criterion .
Pengujian inner  model digunakan  untuk memperkirakan  hubungan  kausalitas  antar variabel  laten  yang  dilakukan  dengan  tahapan bootstrapping [16]. Model ini dapat dievaluasi dengan berbagai macam, yaitu R-square untuk melihat  apakah  ada  pengaruh  secara  langsung antar  variabel  [17], f-square digunakan  untuk mengetahui  besaran  nilai effect  size variabel terikat  terhadap  variabel  bebas  [18],  dan  nilai path  coefficient untuk  menguji  hipotesis melalui  uji  signifikansi  dengan p  value <  0,05 atau T value > 1,96.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Outer Model
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menilai validitas  dan  reliabilitas  dari  model  yang digunakan, serta untuk mendefinisikan hubungan  antara  variabel  laten  dengan indikatornya [16].
a) Convergent Validity
Validitas Konvergen dalam SmartPLS dapat dilihat pada nilai outer loading setiap indikator dan  nilai Average  Variance  Extracted (AVE).
Sebuah  indikator  variabel  dapat  dinyatakan valid  jika  nilai loading  factor >  0.5  atau idealnya  bernilai  >  0.7  dan  untuk  menguji validitas  konvergen  dapat  dilihat  dari  nilai Average Variance Extracted sebesar (AVE)>0.5  [19].  Tabel  1  menunjukan  hasil outer loadings dari setiap indikator.
Tabel 1. Nilai Outer Loadings
PC HM ATT BI PC1 0.851 PC2 0.890 PC3 0.900 PC4 0.836 HM1 0.827 HM2 0.885 HM3 0.835
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ATT1 0.859 ATT2 0.862 ATT3 0.853 ATT4 0.816 BI1 0.866 BI2 0.784 BI3 0.880 BI4 0.813
Tiap  indikator  telah  memenuhi  validitas konvergen  karena  setiap  indikator  memiliki nilai  >  0.7.  Validitas  konvergen  juga  dapat dilihat  pada  nilai Average  Variance  Extracted (AVE) seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai AVE Variabel AVE Perceived Credibility 0.756 Hedonic Motivation 0.721 Attitude 0.719 Behavioral Intention to Use 0.700 Nilai Average  Variance  Extracted (AVE) pada  setiap  variabel  >  0.5.  Maka  konvergen validitas telah terpenuhi.
b) Discriminant Validity
Variabel  dianggap  memenuhi  discriminant validity  apabila  nilai Cross  Loadings setiap indikator variabelnya merupakan nilai tertinggi dalam satu baris dan nilai teratas pada Fornell- Larcker  Criterion merupakan  nilai  tertinggi dalam  satu  kolom  tersebut.  Nilai Fornell- Larcker Criterion dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Nilai Fornell-Larcker Criterion PC HM ATT BI PC 0.870 0.669 0.691 0.283 HM 0.849 0.741 0.298 ATT 0.848 BI 0.324 0.837 Nilai Fornell-Larcker  Criterion untuk masing-masing  variabel  independen  memiliki nilai  lebih  besar  dari  korelasi  antar  variabel independen  pada  kolom  yang  sama,  sehingga kriteria  dari discriminant  validity dengan pendekatan Fornell-Larcker  Criterion telah terpenuhi.
c) Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability
Variabel  dalam  kuesioner  penelitian  dapat dinyatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha (CA) > 0.7 dan nilai Composite Reliability (CR) > 0.7.
Tabel 4. Nilai Cronbach's Alpha dan Composite Reliability Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability PC 0.892 0.925 HM 0.808 0.886 ATT 0.869 0.911 BI 0.857 0.903 Nilai Cronbach’s  Alpha masing-masing variabel  lebih  dari  0.7  dan  nilai Composite Reliability setiap variabel lebih dari 0.7. Hal ini menunjukkan  bahwa  semua  variabel  telah memenuhi  standar  reliabilitas  sehingga  dapat dikatakan reliabel.

## 4.2. Inner Model
Model ini dapat dievaluasi dengan berbagai macam,  yaitu R-square untuk  melihat  apakah ada  pengaruh  secara  langsung  antar  variabel dan f-square digunakan  untuk  mengetahui besaran nilai effect size variabel terikat terhadap variabel bebas.
a) R-Square
Nilai R-Square untuk  setiap  variabel  laten endogen  menunjukkan  kekuatan  prediksi  dari model  struktural.  Jika  nilai R-Square adalah 0.75 maka dianggap kuat, 0.50 dianggap sedang (moderate), dan 0.25 dianggap lemah. R-Square digunakan  untuk  menjelaskan  variasi  dalam variabel endogen yang dijelaskan oleh variabel eksogen.  Hasil R-Square dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai R-Square Variabel R-Square Attitude 0.618 Behavioral Intention to Use 0.105
Berdasarkan   tabel   5, menunjukkan   bahwa pengaruh   dari   variabel perceived credibility dan hedonic  motivation terhadap attitude memberikan nilai R-Square sebesar 0.618 atau mempengaruhi  Attitude  sebesar  61.8%  dan 38.2%  lainnya  dipengaruhi  oleh  variabel  lain. Kemudian, pengaruh attitude terhadap behavioral intention to use memberikan nilai R- Square sebesar 0.105 yang menunjukan bahwa variabel BI mempengaruhi UB sebesar 10.5%.
b) f-Square (Effect Size)
Nilai Effect Size memiliki tiga kategori yaitu jika  nilai f-square ≥  0.02,  maka  prediktor variabel  laten  memiliki  pengaruh  kecil,  jika nilai f-square ≥  0.15  maka  prediktor  variabel laten memiliki pengaruh sedang, dan jika nilai
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
f-square ≥  0.35  maka  prediktor  variabel  laten memiliki  pengaruh  besar  [20].  Hasil f-square dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai f-square ATT Keterangan PC 0.181 Sedang HM 0.367 Besar BI ATT 0.117 Kecil

## 4.3. Uji Hipotesis
Pengujian  hipotesis  ini  dilakukan  dengan bootstrapping  pada  SmartPLS  3.2.9.  Berikut merupakan  hasil  pengujian  hipotesis  dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil BootStrapping Perhitungan path  coefficient variabel  laten yang  berkorelasi  dapat  dilihat  pada original sample , T Statistics dan P Value , hasilnya pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis Original Sample T Statistic s P Value s PC → ATT 0.354 5.359 0.000 HM → ATT 0.504 9.024 0.000 ATT → BI 0.324 7.075 0.000 Berdasarkan  pada  hasil  pengolahan  dan analisis  data  tersebut  maka  jawaban  dari hipotesis yaitu sebagai berikut. 1) H1: Perceived Credibility (PC)
berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude (ATT).
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural  dan  uji  hipotesis,  ditemukan bahwa pada  variabel perceived credibility menghasilkan path  coefficient positif sebesar 0.354 terhadap attitude . Kemudian uji  signifikansi  melalui p  values nilainya <0.05,  yaitu  sebesar  0.000.  Hal  ini menujukkan  bahwa  adanya  pengaruh positif  dan  signifikan  dari  variabel Perceived  Credibility ,  sehingga  hipotesis pertama diterima.
2) H2: Hedonic Motivation (HM) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude (ATT).
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural  dan  uji  hipotesis,  ditemukan bahwa  pada  variabel hedonic  motivation menghasilkan path  coefficient positif sebesar 0.504 terhadap attitude . Kemudian uji  signifikansi  melalui p  values nilainya <0.05,  yaitu  sebesar  0.000.  Hal  ini menujukkan  bahwa  adanya  pengaruh positif  dan  signifikan  dari  variabel Hedonic  Motivation ,  sehingga  hipotesis kedua diterima.
3) H3:  Attitude  (ATT)  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BI). Berdasarkan hasil evaluasi model struktural  dan  uji  hipotesis,  ditemukan bahwa pada variabel attitude menghasilkan path  coefficient positif sebesar 0.324 terhadap behavioral
intention to use . Kemudian uji signifikansi melalui p  values nilainya  <0.05,  yaitu sebesar 0.000. Hal ini menujukkan bahwa adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan dari  variabel Attitude ,  sehingga  hipotesis ketiga diterima.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil mengidentifikasi faktor-faktor  yang  memengaruhi  penggunaan aplikasi AI, khususnya Perplexity dalam bidang Pendidikan. Penelitian ini menerapkan simplifikasi model TAM. Dari hasil simplifikasi  dengan  mengeliminasi  variabel Perceived  Usefulness (PU), Perceived  Ease  of Use (PEU),  dan Perceived  Social  Presence (PSP),  analisis  model  struktural  dan  uji hipotesis  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor seperti Perceived Credibility , Hedonic
Motivation , Attitude ,  dan Behavioral  Intention to  Use tetap  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap penggunaan Perplexity oleh mahasiswa.
Setiap  indikator  yang  diuji  menunjukkan validitas konvergen dengan nilai lebih dari 0.7 dan  AVE  lebih  dari  0.5,  menunjukkan  bahwa data  yang  dikumpulkan  konsisten  dan  andal. Nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability yang juga lebih dari 0.7 menunjukkan  bahwa  semua  variabel  dalam penelitian ini memiliki reliabilitas yang tinggi.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dengan menghilangkan variabel PU, PEU, dan PSP,  model  yang  dihasilkan  menjadi  lebih fokus  dan  efisien,  serta  menunjukkan  bahwa faktor-faktor  yang  tersisa  sudah  cukup  untuk menjelaskan  perilaku  penggunaan  Perplexity oleh  mahasiswa.  Model  yang  disederhanakan ini  memberikan  wawasan  yang  lebih  jelas tentang  faktor-faktor  yang  relevan,  sehingga dapat  meningkatkan  validitas  dan  reliabilitas hasil penelitian.
Berdasarkan temuan penelitian ini rekomendasi  yang  dapat  dipertimbangkan yaitu, bagi pihak Perplexity dapat memberikan keamanan yang kuat serta memberikan jawaban yang  dapat  diandalkan.  Sehingga  pengguna dapat merasa lebih percaya dalam menggunakan  aplikasi  tersebut.  Berdasarkan hasil  evaluasi  menujukkan  bahwa  pengguna merasa  netral  atau  cukup  dalam  mempercayai keamanan  dan  jawaban  yang  diberikan Perplexity.  Oleh  karena  itu  diharapkan pengguna  dapat  merasakan  kredibilitas  yang lebih  baik.  Selain  itu,  dapat  memberikan sumber  yang  kredibel  dan  relevan  dengan pertanyaan,  serta  memberikan  akses  gratis terhadap fitur upload gambar.
Penelitian  selanjutnya  dapat  fokus  pada eksplorasi  lebih  lanjut  tentang  bagaimana faktor-faktor yang teridentifikasi dapat digunakan  untuk  mengembangkan  intervensi yang lebih efektif. Misalnya, menguji berbagai pendekatan untuk meningkatkan niat penggunaan melalui program yang menekankan manfaat  hedonis  dan  sosial  dari  teknologi  AI. Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan  pemanfaatan  teknologi  AI  dalam pendidikan  dapat  lebih  optimal,  etis,  dan memberikan  manfaat  yang  maksimal  bagi peningkatan  kualitas  pembelajaran  siswa  di masa depan.
Penelitian  selanjutnya  dapat  berfokus  pada eksplorasi  lebih  lanjut  mengenai  bagaimana faktor-faktor  yang  telah  teridentifikasi  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  intervensi yang  lebih  efektif.  Sebagai  contoh,  berbagai pendekatan dapat diuji untuk meningkatkan niat penggunaan melalui program yang menekankan kegunaan, kemudahan, dan sosial dari teknologi AI. Selain itu, penelitian selanjutnya juga dapat dilakukan di berbagai tingkat pendidikan, tidak hanya  pada  perguruan  tinggi,  hal  ini  untuk memperluas cakupan penelitian serta
meningkatkan relevansi
temuan dalam
menggali penerimaan penggunaan teknologi AI dalam pendidikan. Dengan menerapkan rekomendasi  ini,  diharapkan  pemanfaatan teknologi  AI  dalam  pendidikan  dapat  menjadi lebih  optimal,  etis,  dan  memberikan  manfaat maksimal  dalam  menunjang  pembelajaran mahasiswa ke depannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada mahasiswa  yang  telah  berkenan  menjadi responden  dalam  penelitian  ini,  serta  pihak- pihak  terkait  yang  telah  memberi  dukungan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Faiz  and  I.  Kurniawaty,  “Tantangan Penggunaan  ChatGPT  dalam  Pendidikan Ditinjau  dari  Sudut  Pandang  Moral,” EDUKATIF :  JURNAL  ILMU  PENDIDIKAN , vol.  5,  no.  1,  pp.  456–463,  Feb.  2023,  doi: 10.31004/edukatif.v5i1.4779.
[2]  C.  K.  Tiwari,  Mohd.  A.  Bhat,  S.  T.  Khan,  R. Subramaniam, and M. A. I. Khan, “What drives students toward ChatGPT? An investigation of the  factors  influencing  adoption  and  usage  of ChatGPT,” Interactive  Technology  and  Smart Education ,  Aug.  2023,  doi:  10.1108/ITSE-04- 2023-0061.
[3]  G.  Liu  and  C.  Ma,  “Measuring  EFL  learners’ use of ChatGPT in informal digital learning of English  based  on  the  technology  acceptance model,” Innovation in Language Learning and Teaching , pp. 1–14, Jul. 2023, doi: 10.1080/17501229.2023.2240316.
[4]  K.  Li,  “Determinants  of  College  Students’ Actual Use of AI-Based Systems: An Extension of  the  Technology  Acceptance  Model,” Sustainability ,  vol.  15,  no.  6,  p.  5221,  Mar. 2023, doi: 10.3390/su15065221.
[5]  bkpsdm.jogjakota,  “Mengungkap  Potensi  Ai Dalam Pemerintahan: Dari Chatbot Gpt Hingga Perplexity Ai Dan Bing Ai,” Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Pemerintah Kota Yogyakarta. Accessed:  Jun.  08,  2024.  [Online].  Available: https://bkpsdm.jogjakota.go.id/detail/index/292 36
[6]  M.  Cunningham,  “AI  In  Education  ‒ Opportunities  And  Challenges,”  Brainz Magazine. Accessed: Nov. 21, 2023. [Online]. Available:
https://www.brainzmagazine.com/post/ai-in- education-opportunities-and-challenges
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[7]  F. D. Davis, “Perceived  Usefulness,  Perceived Ease  of  Use,  and  User  Acceptance  of Information Technology,” MIS  Quarterly ,  vol.
13,  no.  3,  p.  319,  Sep.  1989,  doi: 10.2307/249008.
[8]  F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw, “User Acceptance of Computer Technology: A Comparison  of  Two  Theoretical  Models,”
Manage Sci , vol. 35, no. 8, pp. 982–1003, Aug. 1989, doi: 10.1287/mnsc.35.8.982.
[9]  Venkatesh,  Morris,  Davis,  and  Davis,  “User Acceptance of Information Technology: Toward  a Unified  View,” MIS  Quarterly ,  vol. 27, no. 3, p. 425, 2003, doi: 10.2307/30036540.
[10]  M.  Haenlein,  A.  Kaplan,  C.-W.  Tan,  and  P. Zhang,  “Artificial  intelligence  (AI)  and management analytics,”
Journal of Management Analytics , vol. 6, no. 4, pp. 341– 343, Oct. 2019, doi:
10.1080/23270012.2019.1699876.
[11]  A. Tlili et al. , “What if the devil is my guardian angel:  ChatGPT  as  a  case  study  of  using chatbots  in  education,” Smart  Learning Environments , vol. 10, no. 1, p. 15, Feb. 2023,
doi: 10.1186/s40561-023-00237-x.
[12]  ditsmp.kemdikbud.go.id,  “Mengenal  Artificial Intelligence:  Teknologi  yang  akan  Mengubah Kehidupan Manusia,” ditsmp.kemdikbud.go.id. Accessed:  Jul.  07,  2024.  [Online].  Available: https://ditsmp.kemdikbud.go.id/mengenal- artificial-intelligence-teknologi-yang-akan- mengubah-kehidupan-manusia/
[13]  K.  Neha,  “Role  of  Artificial  Intelligence  in Education,” Alochana  Chakra  Journal ,  Sep.
2020.
[14]  S.  Surahmat,  “Analisis  Penerimaan  Learning Manajemen Sistem Jurusan Manajemen Informatika Politeknik Negeri Sriwijaya
Menggunakan  Technology  Acceptance  Model (Tam),” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro
Terapan ,  Vol.  12,  No.  1,  Jan.  2024,  Doi:
10.23960/Jitet.V12i1.3843.
[15]  M. Waruwu, “Pendekatan Penelitian Pendidikan:  Metode  Penelitian  Kualitatif,
Metode  Penelitian  Kuantitatif  Dan  Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Method),” Jurnal
Pendidikan Tambusai , Vol. 7, Apr. 2023.
[16]  W. Abdillah, Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi , Edisi 1. Yogyakarta: Andi, 2018.
[17]  M.  Indah  And  H.  Agustin,  “Penerapan  Model Utaut (Unified Theory Of Acceptance And Use Of  Technology)  Untuk  Memahami  Niat  Dan Perilaku  Aktual  Pengguna  Go-Pay  Di  Kota
Padang,” Jurnal  Eksplorasi  Akuntansi ,  Vol.  1, No.  4,  Pp.  1949–1967,  Dec.  2019,  Doi: 10.24036/Jea.V1i4.188.
[18]  K.  Winarso  And  Moh.  Jufriyanto,  “Analisis Kualitas Pelayanan Internet Indihome Pada Pt.
X  Dengan  Pendekatan  Part  Least  Square,”
Matrik , Vol. 20, No. 1, P. 77, Sep. 2019, Doi:
10.30587/Matrik.V20i1.1017.
[19]  J. F. Hair, C. M. Ringle, And M. Sarstedt, “Pls- Sem:  Indeed  A  Silver  Bullet,” Journal  Of Marketing Theory And Practice , Vol. 19, No. 2, Pp. 139–152, Apr. 2011, Doi: 10.2753/Mtp1069-6679190202.
[20]  I.  Ghozali  And  H.  Latan, Partial  Least Squares :  Konsep,  Teknik  Dan  Aplikasi
Menggunakan Program Smartpls 3.0 . Semarang: Badan Penerbit Undip, 2015.