Sejak lama, telah banyak peneliti akuntansi yang  memiliki  visi  untuk  memasukkan penggunaan  komputer  dalam  pembelajaran akuntansi  di  bangku  perkuliahan  (Bhaskar, 1982;  Engle  &  Joseph,  1986;  Er  &  Ng, 1989).  Sutton,  Holt,  &  Arnold  (2016) mengatakan bahwa penelitian terkait komputer atau khususnya Artificial Intelligence dalam akuntansi telah berlangsung  sejak  36  tahun  yang  lalu.  Bisa disimpulkan  bahwa  sejak  dulu,  peneliti  di alam akuntansi telah membayangkan bahwa pengaplikasian penggunaan komputer  dalam  akuntansi  akan  terus berkembang mengikuti perkembangan teknologi  komputer  dan  sistem  informasi. Bahkan  regulasi  yang  berkaitan  dengan penggunaan  akuntansi  berbasis  AI  telah dilakukan  sejak  20  tahun  yang  lalu  (Le Guyader, 2020).
Hanya saja muncul pertanyaan baru, sejauh manakah mahasiswa-mahasiswa akuntansi  bisa  menyesuaikan  pengetahuan mereka  dengan  perkembangan  teknologi? Hal  ini  mengingat  bahwa  kompetensi  dan
keterampilan  yang  dibutuhkan  dalam profesi  akuntansi  tidak  diajarkan  di sebagian besar perguruan tinggi (Aldredge  et  al.,  2021).  Pertanyaan tersebut  bukannya  tanpa  jawaban,  dalam tiga  tahun  terakhir,  sudah  banyak  juga peneliti yang mengusulkan supaya dimasukkannya  pembelajaran  akuntansi yang  relevan  dengan  perubahan  zaman (De  Villiers,  2021;  Leitner-Hanetseder  et al.,  2021;  Moore  &  Felo,  2022;  Qasim  & Kharbat, 2020).
Profesi akuntan merupakan profesi yang dibutuhkan dalam setiap lini pekerjaan. Maka tidak heran jika sekiranya  jurusan  akuntansi  di  perguruan tinggi  memiliki  banyak  peminatnya.  Oleh sebab  itu,  hampir  setiap  perguruan  tinggi di  Indonesia  memiliki  Program  Studi  S1 Akuntansi, bahkan juga membuka Program  Profesi  Akuntansi  dan  Program Magister  Akuntansi.  Semua  itu  dilakukan untuk  meningkatkan  kompetensi  akuntan dalam dunia profesi akuntansi.
Siapkah Mahasiswa Akuntansi Menghadapi Artificial Intelligence Dalam Akuntansi?
DONAL DEVI AMDANATA 1 *; BURHAN 2 ; AGUS SESWANDI 3 ; AULIA RANI ANNISAVA 4
Universitas Lancang Kuning Jln. Yos Sudarso KM 08 Rumbai Telp. (0761) 52581 E-mail : donaldev.mec@gmail.com (korespondensi)
Submit : 2022-12-02 Review : 2023-01-15 Publish :  2023-01-26
Abstract : An accountant is a profession that experts predict will be replaced by technology in the  future; this  is, of course, a challenge  for campuses that open accounting  study programs and accounting students. Even though this condition is a prediction, the prediction is produced after experts conduct research. There have been several professions whose demand has begun to  wane,  for  example,  support  staff  in  the  banking  industry.  This  condition  causes  these predictions  not  to  be  mere  high  hopes.  Of  course,  these  challenges  must  be  answered  with careful preparations so that when the prophecy begins to materialize, campuses, students, and graduates of the accounting study program are ready to face these conditions. This study aims to  measure  the  extent  to  which  accounting  student  programs  learn  these  challenges.  By knowing how far they know these challenges, campuses that open accounting study programs, especially accounting study programs at Lancang Kuning University, begin to design and plan steps  to  anticipate  them.  For  example,  by  opening  courses  related  to  Accounting  Artificial Intelligence.  The  results  of  this  study  indicate  that  technological  readiness  does  not  affect knowledge of Artificial Intelligence technology in accounting.
Keywords: Artificial Intelligence, accounting, technology
164
Namun,  harapan  cerah  dunia  kerja akuntansi  tersebut  memperoleh  tantangan yang sedikit menyeramkan, di mana banyak media-media  bisnis  meramalkan  bahwa profesi  akuntan  merupakan  salah  satu profesi yang  rentan  digantikan  oleh teknologi.  Wijayana  (2018)  menyimpulkan bahwa  perkerjaan  akuntan  yang  sifatnya repetisi, mekanistik,  mudah  diprediksi, dan tidak  kompleks  telah  dan  akan  tergantikan oleh peran mesin dan komputer.
Business  Insider  (2018)  bahkan berani menampilkan persentase kemungkinan  bahwa  pekerjaan  dan  profesi akuntan  dan  auditor  pada  20  tahun  yang akan  datang  akan  diambil  alih  oleh  robot dan komputer dengan persentase kemungkinan  94%  pasti  dan  berada  di posisi kedua setelah telemarketer.
Hal ini tentu saja menjadi tantangan bagi  perguruan  tinggi  dan  mahasiswa  serta lulusan  akuntansi.  Artinya,  kedepannya perguruan  tinggi  akan  kesulitan  merekrut mahasiswa-mahasiswa yang berminat kuliah  di  jurusan  akuntansi  disebabkan adanya kekhawatiran lulusan-lulusan akuntansi  nantinya  tidak  lagi  diminati dalam dunia kerja.
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  akan mencoba  menggali  pada  tahap  awal, bagaimanakah persepsi mahasiswa Program Studi  S1  Akuntansi  Universitas  Lancang Kuning  terhadap Artificial  Intelligence dalam akuntansi yang berpotensi menggantikan  peran  akuntan  di  masa  yang akan datang. Harapannya, dengan memperoleh persepsi dari mahasiswa akuntansi,  maka  peneliti  nantinya  akan dapat mengembangkan instrumen- instrumen  pengajaran  terkait  teknologi informasi  dan  akuntansi  yang  dapat membekali  mahasiswa-mahasiswa  jurusan akuntansi  dalam  menghadapi  tantangan tersebut.
Akuntansi  diklasifikasikan  sebagai sistem  informasi,  dan  pada  saat  ini  selaras dengan informasi teknologi untuk memperluas kemampuan produktivitas
(Kovalenko et al., 2021). Sebagai penyedia informasi, para akuntan harus
meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas tugas mereka dan operasional perusahaan. Namun demikian, praktik akuntansi bukan satu-satunya penerima manfaat dari penggunaan  teknologi  informasi,  tetapi juga  para  pelajar,  mahasiswa,  organisasi dan  administrasi  dalam  akuntansi  telah terpengaruh  secara  efektif  oleh  kekuatan sistem  digital,  pemahaman  informasi sistem  dan  teknologi,  dan  aplikasi  dalam pendidikan  akuntansi  (Kovalenko  et  al., 2021).
Perubahan  teknologi  terjadi  dari waktu  ke  waktu,  dan  ini  telah  membuat kegiatan  dan  tugas  akuntansi  menjadi lebih  mudah.  Profesi  akuntan  telah berubah  sebagai  akibat  dari  evolusi perangkat  lunak  akuntansi,  teknologi informasi,  dan  kemajuan  terbaru  dalam
Artificial
Intelligence . Artificial Intelligence merupakan  salah  satu  kajian terkini  mengenai  pemikiran-pemikiran cerdas  yang  dapat  digunakan  sebagai bentuk  pendukung  melakukan  sebuah perhitungan  (Singh  &  Singh,  2010). Kehadiran Artificial  Intelligence di  era revolusi  industri  4.0  telah  memberikan kemudahan  dalam  hal  otomatisasi  dan kontrol serta meningkatkan proses pencatatan transaksi dan proses pembuatan  laporan  keuangan  menjadi lebih efisien (Muawanah et al., 2022).
Kekhawatiran
tergantikannya
peran  akuntan  oleh  kehadiran Artificial Intelligence dalam akuntansi telah mengakibatkan  perbincangan  yang  hangat di  kalangan  akuntan.  Namun  Wijayana (2018)  berpendapat,  walaupun Artificial Intelligence akan  mengancam  profesi akuntan,  tetapi  ancaman  tersebut  tidak akan mengancam aktivitas akuntansi yang masih  mengandalkan  penilaian  manusia. Hal  senada  diungkapkan  oleh  Triatmaja (2019),  menurutnya Artificial  Intelligence sangat  penting  untuk  masa  depan  profesi akuntansi dan audit. Dan Triatmaja (2019) juga  mempercayai  bahwa  generasi  muda akuntan perlu memahami dan siap bekerja bersama kecerdasan buatan.
Vol. 6, No. 1, Januari 2023
165
Oleh sebab itu, keberadaan Artificial Intelligence dalam  akuntansi  di  masa  yang akan  datang  bukanlah  sebuah  tantangan yang  harus  terlalu  dikhawatirkan.  Masih terdapat  peluang  bagi  akuntan  untuk menyambut perubahan itu dengan mempersiapkan  lulusan-lulusan  akuntansi yang  familiar  dengan  teknologi  informasi. Oleh  sebab  itu,  diperlukan  perubahan dalam  pembelajaran  akuntansi  pada  saat ini, dimana mahasiswa-mahasiswa akuntansi  lebih  diarahkan  untuk  familiar dengan  teknologi  informasi,  salah  satunya adalah terkait dengan Artificial Intelligence dalam akuntansi . Dengan demikian, lulusan mahasiswa  akuntansi  akan  meningkat pemahaman dan praktik mereka kemampuan  untuk  menggunakan  teknologi dan menerapkannya dalam profesi akuntansi.
Sebagaimana yang digambarkan dalam  peta  jalan  penelitian,  penelitian  ini merupakan  langkah  awal  dalam  meneliti Artificial  Intelligence dalam  akuntansi. Pada  tahap  awal  ini,  peneliti  berupaya memetakan tingkat pengetahuan dan persepsi  mahasiswa  akuntansi  Universitas Lancang Kuning terhadap Artificial Intelligence dalam akuntansi . Penelitian ini mengadopsi penelitian terkini yang dilakukan oleh Damerji & Salimi (2021).
Kerangka teoritis untuk studi desain penelitian kuantitatif korelasi ini didasarkan  pada  dua  teori,  yaitu Diffusion of  Innovation  Theory  (DIT) oleh  Rogers (1976)  dan Reasoned  Action  Theory  (RAT) oleh Fishbein & Ajzen (1975, 2009). Kedua teori  tersebut  menjelaskan  adopsi  inovasi teknologi.  DIT  membahas  difusi  teknologi terutama  pada  tingkat  organisasi  makro, sedangkan  RAT  menjelaskan  penerimaan dan  adopsi  teknologi  pada  tingkat  individu mikro.  Kedua  teori  ini  bersinggungan  di tingkat institusi pendidikan.
Artificial
Intelligence adalah kemampuan mesin untuk memahami, berpikir,  dan  belajar  dengan  cara  yang mirip dengan manusia (Pan, 2016). Definisi ini menunjukkan kemungkinan penggunaan komputer untuk mensimulasikan
kecerdasan manusia. Meskipun ada berbagai  definisi Artificial  Intelligence , semua definisi ini memiliki satu kesamaan,  yaitu  semuanya  berfokus  pada kecerdasan
mesin. Dalam
perkembangannya,  perusahaan  dan  kantor akuntan  publik  telah  mulai  mengadopsi teknologi Artificial  Intelligence (Kokina & Davenport, 2017).
Di  perguruan  tinggi,  kebanyakan mahasiswa mengandalkan kurikulum akuntansi untuk meningkatkan pengetahuan dan kemahiran mereka dalam  akuntansi,  audit,  pajak  serta keterampilan teknologi. Dengan demikian, penerimaan dan kesiapan mahasiswa  dalam  teknologi  yang  muncul terutama  dipengaruhi  oleh  efektivitas kurikulum akuntansi tersebut. Oleh karena itu,  pendidikan  memainkan  peran  penting dalam  membekali  mahasiswa  dengan pengetahuan  dan  keterampilan  teknologi yang  dianggap  penting  untuk  karir mereka. Perbedaan tingkat adopsi teknologi  yang  muncul  antara  pelaku industri dan lembaga pendidikan memperlebar  kesenjangan  pengetahuan antara perusahaan dan mahasiswa. Dengan demikian, DAT dan RAT merupakan teori yang tepat untuk diterapkan untuk penelitian ini.
Penggunaan
Artificial Intelligence dalam Akuntansi Telah banyak perusahaan
akuntansi  terkemuka  di  dunia  yang  telah berinvestasi menggunakan Artificial Intelligence dalam  akuntansi,  misalnya
Klynveld Peat Marwick Goerdeler (KPMG), PricewaterhouseCoopers (PwC), Deloitte dan Optix (Kokina  & Davenport,  2017).  Hal  ini  menunjukkan bahwa Artificial Intelligence mulai diseriusi oleh perusahaan-perusahaan terkemuka dunia.
Lee  &  Tajudeen  (2020)  meneliti perusahaan-perusahaan  di  Malaysia  yang telah  menggunakan Artificial  Intelligence dalam  akuntansi  kurang  lebih  3  tahun terakhir,  dan  hasilnya  adalah  perusahaan
166
berhasil mempercepat
produktivitas, meningkatkan efisiensi, meningkatkan layanan  pelanggan,  mendukung  gaya  kerja yang  fleksibel,  meningkatkan  tata  kelola proses,  serta  menghemat  tenaga  kerja. Saleh,  Jawabreh,  Al  Om,  &  Shniekat (2021)  membuktikan  betapa  efektifnya penggunaan Artificial  Intelligence dalam akuntansi  di  hotel-hotel  di  Jordania. Pimpinan  perusahaan  merasa  terbantu dengan informasi akuntansi yang berkualitas tinggi.
Sifat  otomatis  dari  banyak  tugas akuntansi membuatnya ideal untuk aplikasi Artificial  Intelligence .  Selain  itu, Artificial Intelligence dapat  meningkatkan  akurasi dan memberikan wawasan untuk pengambilan  keputusan  (Govil,  2020). Akuntan  harus  mencurahkan  lebih  sedikit waktu  untuk  tugas-tugas  rutin  dan  lebih banyak  untuk  menganalisis  data.  Area  di mana Artificial  Intelligence akan  memiliki efek  luar  biasa  pada  akuntansi  adalah mengotomatisasi  banyak  tugas  dan  audit berkelanjutan. Artificial  Intelligence akan memungkinkan  akuntan  menjadi  lebih produktif dan juga kreatif. Dengan demikian,  mahasiswa  akuntansi  harus termotivasi  untuk  mengadopsi Artificial Intelligence untuk  melakukan  pekerjaan mereka  dengan  lebih  baik.  Juga,  pemberi kerja  mahasiswa  akuntansi  ingin  mereka merasa nyaman dan berpengetahuan tentang  teknologi  informasi.  Maka,  suka atau tidak suka, adopsi Artificial Intelligence oleh  mahasiswa  akuntansi merupakan  topik  penting  bagi  pendidik akuntansi (Damerji & Salimi, 2021).
Diharapkan selama beberapa dekade mendatang, akuntansi akan muncul sebagai salah satu bidang bisnis yang kemungkinan akan ditambah dengan teknologi.
Davenport  &  Kirby  (2016)  membuat ilustrasi yang kuat bahwa ketika kecerdasan mesin  membuat  kemajuan  yang  berarti dalam  kehidupan,  maka  manusia  perlu mendiferensiasikan  keterampilan  mereka, seperti  “melangkah  maju”,  yaitu  menjadi lebih  cerdas  daripada  mesin  dalam  hal melihat melihat segala sesuatu;
“menyingkir”,  yaitu  memilih  pekerjaan yang  tidak  bisa  dilakukan  oleh  mesin; “melangkah  masuk”,  yaitu  menjadi  orang yang  bisa  menjadi  jembatan  antara  mesin dan manusia.

## Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Adopsi  Teknologi  Oleh  Individu  Lebih Tinggi
Pendidikan tinggi
harus meletakkan  dasar  bagi  komitmen  seumur hidup  oleh  lulusan  untuk  pembelajaran dan  pengembangan  profesional.  Para peneliti  di  seluruh  dunia,  seperti  Albrecht &  Sack  (2001;  Awayiga  et  al.  (2010); Burnett  (2003);  Byrne  &  Flood  (2003); Heiat  et  al.  (2007);  Howieson  (2003); Kavanagh  &  Drennan  (2008);  Spraakman et  al.  (2015);  dan  Wells  et  al.,  (2009), menunjukkan  fakta  bahwa  mahasiswa akuntansi universitas tidak memiliki bekal untuk memulai praktik profesional. Kavanagh  &  Drennan  (2008)  mencatat bahwa  universitas  harus  mempersiapkan siswa mereka dengan berbagai keterampilan  yang  lebih  komprehensif untuk  memenuhi  harapan  pengusaha. Atribut  keterampilan  utama  yang  dirujuk oleh  peneliti  menyinggung  kekurangan dalam pengembangan keterampilan teknologi  mahasiswa  akuntansi.  Dalam konteks  penelitian  ini,  sangat  penting untuk meninjau faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan teknologi pengguna  dan  adopsi  teknologi Artificial Intelligence .  Pengguna  teknologi  dalam konteks  penelitian  ini  adalah  mahasiswa akuntansi.  Lebih  khusus  lagi,  penelitian ini  berfokus  pada  efek  mediasi  persepsi penggunaan pada hubungan antara kesiapan  teknologi  dan  adopsi  teknologi Artificial  Intelligence oleh  mahasiswa akuntansi.

## Kesiapan Teknologi
Kesiapan  teknologi  didefinisikan sebagai kecenderungan orang untuk merangkul  dan  menggunakan  teknologi baru untuk mencapai tujuan di rumah atau di  tempat  kerja  (Parasuraman,  2000).
Vol. 6, No. 1, Januari 2023
167
Konstruk mengukur keadaan pikiran secara keseluruhan yang dihasilkan dari kombinasi faktor  pendukung  dan  penghambat  mental untuk  menentukan  preferensi  konsumen untuk menggunakan teknologi baru (Parasuraman,  2000).  Menurut  Lai  (2008), ini  menyiratkan  persepsi  seseorang  tentang teknologi  tertentu  dapat  terdiri  dari  aspek positif  dan/atau  negatif,  yang  secara bersama-sama mempengaruhi kesiapan seseorang untuk mengadopsi suatu teknologi  atau  tidak.  Pandangan  positif akan mendorong individu ke arah teknologi baru, dan pandangan negatif akan menjauhkan mereka (Parasuraman & Colby,  2015).  Parasuraman  (2000)  dan Parasuraman  &  Colby  (2015)  berpendapat bahwa keyakinan tersebut dapat dipisahkan ke  dalam  dimensi  khas  yang  berbeda seperti optimisme, inovasi, ketidaknyamanan, dan ketidakamanan. Sementara  optimisme  dan  inovasi  dapat dianggap sebagai dimensi afirmatif (kontributor), ketidaknyamanan dan ketidakamanan  dilihat  sebagai  dimensi yang tidak diinginkan (inhibitor).

## Adaptasi Teknologi
Technology  Adoption  Model (TAM) pertama  kali  dirancang  oleh  Davis  (1985) untuk membantu menentukan sikap individu dalam mengadopsi dan menggunakan  sistem  teknologi  tertentu. Model  tersebut  merupakan  adaptasi  dan perluasan  dari Reasoned  Action  Theory (RAT)  Fishbein  &  Ajzen  (1975).  Berakar dalam  psikologi  sosial,  RAT  merupakan determinan  yang  ditetapkan  dari  perilaku yang disengaja seperti penerimaan teknologi  tertentu.  Menurut  Davis  (1989), kekuatan  relatif  sikap  individu  dan  norma subjektif  secara  langsung  mempengaruhi kekuatan  niat  perilaku  mereka  untuk melakukan  perilaku  tertentu.  Landasan utama RAT adalah gagasan bahwa keyakinan  individu  tentang  konsekuensi dari  perilaku  tertentu  memainkan  peran penting  dalam  sikap  dan  persepsi  mereka dan selanjutnya niat mereka untuk melakukan perilaku itu.
Selain itu, Davis (1985)
mengadaptasi  model  RAT  untuk  dapat menjelaskan  perilaku  konsumen  terhadap teknologi dan, khususnya, terhadap penggunaan  komputer  (Davis,  1989). Sementara  RAT  membentuk  dasar  dari TAM,  model  tersebut  adalah  model  yang secara substansial kurang umum dan pada awalnya  dikembangkan  untuk  diterapkan hanya pada perilaku penggunaan komputer sebelum diterapkan secara lebih luas  di  semua  sistem  informasi.  Seperti RAT,  TAM  didasarkan  pada  gagasan bahwa  niat  perilaku  individu  untuk mengadopsi  adalah  hasil  dari  kombinasi dari kedua variabel eksternal dan keyakinan internal, yang kemudian mempengaruhi perilaku adaptasi teknologi  (Davis,  1989).  TAM  dapat digunakan untuk menjelaskan dan memprediksi perilaku adopsi dan penggunaan sehubungan dengan teknologi informasi.  TAM  secara  luas  dianggap sebagai salah satu model paling berpengaruh  untuk  memprediksi  perilaku penerimaan  teknologi  (Li,  2013).  Davis mengusulkan  dua  keyakinan  mendasar yang  tercermin  dalam  TAM  sebagai  (a) pengetahuan  dan  kegunaan  teknologi (PKEG) dan (b) pengetahuan dan kemudahan  teknologi  (PKEM).  Kedua keyakinan  persepsi  ini  disajikan  sebagai penentu  utama  dalam  adopsi  teknologi baru.
Menurut  Davis,  pengetahuan  dan kemudahan  teknologi  adalah  persepsi individu  bahwa  teknologi  tertentu  akan meningkatkan kinerja pekerjaannya dalam konteks organisasi, sementara pengetahuan  dan  kemudahaan  teknologi adalah  sejauh  mana  pengguna  potensial menemukan  adopsi  teknologi  tertentu untuk  bebas  dari  usaha  dan  secara signifikan  lebih  sederhana  dan  lebih menyenangkan.  Di  antara  konstruksi, PKEG  dan  PKEM  membentuk  keyakinan pengguna  akhir  pada  teknologi  dan,  oleh karena itu, memprediksi sikapnya terhadap  teknologi,  yang  pada  gilirannya memprediksi penerimaannya.
Vol. 6, No. 1, Januari 2023
168
Ma  &  Liu  (2004),  dalam  meta- analisis
mereka tentang TAM, menyimpulkan  bahwa  persepsi  kegunaan sangat  penting  untuk  adopsi  teknologi informasi. Baik PKEG dan PKEM, keduanya  memiliki  pengaruh  langsung pada  niat  perilaku  seseorang  dan  sikap selanjutnya terhadap adopsi teknologi baru. Selain itu, PKEG dianggap sebagai penentu PKEM  karena  dapat  mempengaruhi  adopsi teknologi. Oleh karena itu, PKEM konsumen terhadap teknologi tertentu dapat berkurang  jika  pengguna  tidak  dapat mengoperasikan  teknologi  tersebut  secara efektif (Li, 2013). TAM dan dua keyakinannya  (dalam  bentuk  PKEG  dan PKEM) telah terbukti pada berbagai sistem yang valid dan dapat diandalkan.

## Pertanyaan penelitian dan hipotesis
Ketika meninjau perubahan di bidang akuntansi dan audit dan pertumbuhan  eksponensial  dalam  adopsi industri  teknologi Artificial  Intelligence yang muncul dibandingkan dengan universitas,  tinjauan  literatur  menunjukkan kemungkinan  korelasi  antara  faktor-faktor yang  mempengaruhi  kesiapan  teknologi siswa  dan  penerimaan  teknologi Artificial Intelligence yang relevan untuk peran masa depan mereka dalam organisasi. Keberhasilan  karir  akuntan  dan  auditor tingkat  pemula  di  masa  depan  akan bergantung pada kesiapan teknologi mereka dan penerimaan teknologi Artificial Intelligence yang digunakan dalam industri. Ada persepsi korelasi antara konstruksi  kesiapan  dan  penerimaan  yang terkait dengan teknologi Artificial Intelligence .  Fokus  penelitian  ini  adalah untuk  menentukan  apakah  ada  korelasi seperti  itu  dan  efek  mediasi  PKEG  dan PKEM  pada  korelasi  antara  kesiapan teknologi  (KT)  dan  pengetahuan  teknologi (PT).  Pertanyaan  penelitian  berikut  berasal dari tujuan penelitian.
1. Bagaimana persepsi mahasiswa akuntansi  tentang  kesiapan  dan kegunaan teknologi serta
kemudahan penggunaan teknologi?
2. Bagaimana  persepsi  mahasiswa akuntansi tentang kegunaan teknologi,  kemudahan  kemudahan, dan  adopsi  teknologi Artificial Intelligence dalam akuntansi?
3. Bagaimana pengaruh persepsi penggunaan  teknologi  terhadap hubungan kesiapan teknologi dengan  adopsi  teknologi  AI  oleh mahasiswa akuntansi?
Berikut  ini  adalah  hipotesis  nol dan  alternatif  spesifik  yang  sejalan dengan pertanyaan penelitian:
H 0 :   Persepsi  penggunaan  (PKEG  dan PKEM)  tidak  memediasi  hubungan antara  kesiapan  teknologi  (KT)  dan pengetahuan teknologi (PT) mahasiswa akuntansi terhadap Artificial Intelligence .
H a :   Persepsi  penggunaan  (PKEG  dan PKEM)  memediasi  hubungan  antara kesiapan teknologi (KT) dan
pengetahuan teknologi (PT) mahasiswa akuntansi terhadap
Artificial Intelligence .

## METODE
Penelitian ini dilakukan di Universitas  Lancang  Kuning  pada  bulan Februari hingga Juli 2022. Objek penelitian ini adalah mahasiswa akuntansi di Universitas  Lancang  Kuning.  Mahasiswa yang  mengembalikan  kuesioner  adalah sejumlah  95  mahasiswa.  Penelitian  ini menggunakan  metode  kuantitatif.  Data yang  digunakan  adalah  data  primer  yang diperoleh  dari  menyebarkan  kuesioner kepada objek penelitian.
Adapun  variabel  yang  di  teliti adalah Kesiapan Teknologi (X 1 ), Pengetahuan  dan  Kegunaan  Teknologi (X 2 ), Pengetahun dan Kemudahan Teknologi (X 3 ) dan Pengetahuan Teknologi Artificial  Intelligence (Y). Data  yang  diperoleh  akan  dianalisis dengan menggunakan software SmartPLS 4.
Vol. 6, No. 1, Januari 2023

## HASIL Analisis Model Struktural
Model  dan  hipotesis  struktural dinilai terutama dengan: pertama, memeriksa  varian  terukur  (R 2 )  dengan konstruk anteseden. Cohen (1988) mengusulkan  masing-masing  0,02,  0,13, dan 0,26  sebagai  varian kecil,  sedang, dan besar;  kedua,  signifikansi  koefisien  jalur dan  efek  total  yang  diperoleh  dengan menggunakan  prosedur bootstrap dan menghitung nilai t.
Gambar  1  menunjukkan  pengaruh positif  dan  signifikan  kesiapan  teknologi terhadap pengetahuan dan kegunaan teknologi (H 1 , β = 0,507, t-value = 5,430), pengetahuan  dan  kegunaan  teknologi terhadap  pengetahuan  dan  kemudahan teknologi  (H 4 , β  =  0,625, t-value = 8,448) dan pengetahuan dan kemudahan teknologi terhadap  pengetahuan  teknologi Artificial Intelligence (H 6 ,  β  =  0,367,  t-value  = 3,098).  Sementara  itu,  beberapa  hipotesis tidak  didukung  dalam  penelitian  ini,  yaitu kesiapan  teknologi  terhadap  pengetahuan dan  kemudahan  teknologi  (H 2 ,  β  =  0,102, t-value  =  1,012),  kesiapan  teknologi terhadap  pengetahuan  teknologi Artificial Intelligence (H 3 ,  β  =  0,149,  t-value  = 1,348)  dan          pengetahuan  dan  kegunaan teknologi  terhadap  pengetahuan  teknologi Artificial  Intelligence (H 5 ,  β  =  0,043,  t- value = 0,311).
Gambar 1 Hasil PLS dan Tes Hipotesis
Hasil  pengujian  hipotesis  dengan model  tersebut  menjelaskan  25,7%  varian pengetahuan  kegunaan  teknologi,  46,6% varian  pengetahuan  kemudahan  teknologi dan  23,3%    varian  pengetahuan  teknologi Artificial Intelligence .

## Tabel 1 Hasil Tes Hipotesis
Hypot hesis Path Path Coefficie nt P- valu es Result H 1 Kesiapan  Teknologi --> Pengetahuan Kegunaan Teknologi 0,507 0,00 0 Suppo rted H 2 Kesiapan  Teknologi --> Pengetahuan Kemudahan Teknologi 0,102 0,31 2 Not Suppo rted H 3 Kesiapan  Teknologi --> Pengetahuan Teknologi AI 0,149 0,17 8 Not Suppo rted
H 4 Pengetahuan Kegunaan Teknologi --> Pengetahuan Kemudahan Teknologi 0,625 0,00 0 Suppo rted H 5 Pengetahuan Kegunaan
Teknologi --> Pengetahuan Teknologi AI 0,043 0,75 5 Not Suppo rted
H 6 Pengetahuan Kemudahan Teknologi --> Pengetahuan Teknologi AI 0,367 0,00 2 Suppo rted

## PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian ini, kesiapan  teknologi  memiliki  pengaruh terhadap  pengetahuan  dan  kegunaan teknologi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa teknologi  tersedia  ada  saat  ini  telah diketahui  kegunaannya  oleh  responden. Responden secara sadar mengakui bahwa teknologi, khususnya teknologi informasi yang  berkembang  dengan  marak  dua decade terakhir, telah memberikan gambaran nyata dalam pengaplikasiannya dalam kehidupan nyata. Semua teknologi itu  memberikan  kegunaan  yang  berarti kepada  responden.  Tetapi,  kesiapan teknologi tidak memiliki pengaruh terhadap  kemudahan  teknologi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  responden  tidak mengetahui  kemudahan  dari  sebuah teknologi  walaupun  teknologi  itu  telah ada dalam kehidupan.
Kondisi ini sedikit menggambarkan  bahwa  jika  teknologi informasi  yang  berkembang  saat  ini, khususnya yang berkaitan dengan akuntansi,  walaupun  teknologi  itu  telah wujud,  tetapi  karena  mahasiswa  tidak pernah diberitahu akan kemudahan
170
teknologi  tersebut,  maka  teknologi  itu sama  sekali  tidak  memberikan  manfaat kepada  mahasiswa.  Berdasarkan  Tabel  5, terlihat bahwa Kesiapan teknologi memiliki  pengaruh  terhadap  pengetahuan dan  kemudahan  teknologi  jika  dimediasi oleh pengetahuan dan kegunaan teknologi. Artinya, jika responden diberikan pengajaran akan kegunaan sebuah teknologi, maka responden akan mengetahui kemudahan yang akan diperoleh dari sebuah teknologi.
Lebih jauh, kesiapan teknologi juga tidak  memberikan  pengaruh  terhadap pengetahuan
teknologi
Artificial
Intelligence. Hal  ini  berarti  membuktikan bahwa  mahasiswa  akuntansi  di  Unilak tidak  akan  tahu  akan  teknologi Artificial Intelligence dalam  akuntansi,  walaupun teknologi  itu  telah  wujud  di  dunia  untuk saat  ini.  Bahkan,  berdasarkan  Tabel  5, walaupun  misalnya  di  mediasi  oleh pengetahuan  dan  kegunaan  teknologi Artificial  Intelligence dalam  akuntansi, mahasiswa  akuntansi  Unilak  juga  tidak akan  mengetahui  keberadaan  teknologi tersebut.
Berdasarkan  Tabel  4,  pengetahuan dan kemudahan teknologi memiliki pengaruh  terhadap  pengetahuan  teknologi Artificial  Intelligence dalam  akuntansi. Hasil ini menunjukkan bahwa jika responden  mengetahui  akan  kemudahan sebuah  teknologi  maka  responden  akan mempertimbangkan  untuk  menggunakan teknologi Artificial  Intelligence dalam akuntansi. Dalam hubungan tidak langsung antara  kesiapan  teknologi,  pengetahuan dan  kegunaan  teknologi,  pengetahuan  dan kemudahan  teknologi,  serta  pengetahuan teknologi Artificial  Intelligence dalam akuntansi  menunjukkan  hubungan  yang signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kesiapan  teknologi  yang  ada,  khususnya terkait  teknologi Artificial  Intelligence dalam  akuntansi,  jika  diajarkan  kepada mahasiswa maka mahasiswa akan mengetahui  kegunaan  dan  kemudahan teknologi  tersebut,  dan  mereka  akan menggunakan  teknologi  tersebut  ketika
mereka  menjadi  seorang  akuntan  atau seorang auditor.
Oleh sebab itu, perlu dipertimbangkan bahwa dalam kurikulum untuk  mahasiswa  akuntansi  diajarkan tentang  teknologi Artificial  Intelligence dalam  akuntansi.  Namun  penelitian  ini masih terdapat kelemahan, yaitu responden  penelitian  ini  hanya  pada mahasiswa  akuntansi  di  Universitas Lancang  Kuning.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya untuk melibatkan mahasiswa-mahasiswa  akuntansi  yang ada di perguruan tinggi di Provinsi Riau.

## SIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini menunjukkan  bahwa  kesiapan  teknologi ternyata  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap pengetahuan
teknologi Artificial Intelligence dalam bidang akuntansi.

## DAFTAR RUJUKAN
Albrecht, W.  S., &  Sack, R. J. (2001). The Perilous  Future  of  Accounting Education. The  CPA  Journal , 71 (3), 16.
Aldredge,  M.,  Rogers,  C.,  &  Smith,  J.
(2021). The Strategic
Transformation of Accounting into a Learned Profession. Industry and Higher  Education , 35 (2),  83–88. https://doi.org/10.1177/095042222 0954319
Anderson, J. C., &  Gerbing,  D.  W. (1988). Structural  Equation  Modeling  in
Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach. Psychological  Bulletin , 103 (3),
411–423. https://doi.org/10.1037/0033- 2909.103.3.411
Awayiga,  J.  Y.,  Onumah,  J.  M.,  & Tsamenyi,  M.  (2010).  Knowledge and Skills Development of
Accounting Graduates : The
Jurnal Akuntansi Kompetif, Online ISSN : 2622-5379 Vol. 6, No. 1, Januari 2023 171 Perceptions of Graduates and Employers  in  Ghana. Accounting Education: An International Journal , 19 (1–2), 139–158. https://doi.org/10.1080/0963928090
2903523
Bhaskar,  K. N. (1982).  Use of Computers in Accountancy  Courses. Accounting and  Business  Research , 13 (49),  3– 10.
https://doi.org/10.1080/00014788.19 82.9729724
Burnett, S. (2003). The Future of Accounting Education:  A  Regional  Perspective.
Journal  of  Education  for  Business ,
78 (3),
129–134. https://doi.org/10.1080/0883232030 9599709 Business Insider. (2018). These Are The Jobs That  Will  Be  Safe  From  The Imminent Invasion Of Robots . Business Insider.
Byrne, M., & Flood, B. (2003). Assessing the Teaching  Quality  of  Accounting Programmes:  An  Evaluation  of  the
Course  Experience  Questionnaire. Assessment and Evaluation in
Higher  Education , 28 (2),  135–145.
https://doi.org/10.1080/0260293030 1668
Chin,  W.  W.  (2003).  PLS-Graph,  Version 3.00  (Build  1130),  University  of Houston. Houston. TX .
Cohen,  J.  (1988).  Statistical  power  analysis for  the  behavioral  sciences.  1988,
Hillsdale, NJ: L. Lawrence
Earlbaum Associates , 2 .
Damerji, H., & Salimi, A. (2021). Mediating
Effect  of  Use  Perceptions  on Technology Readiness and Adoption  of  Artificial  Intelligence in Accounting. Accounting Education , 30 (2), 107–130.
https://doi.org/10.1080/09639284. 2021.1872035
Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Only
Humans Need Apply: Winners and Losers  in  the  Age  of  Smart
Machines . ‎ Harper Business.
Davis,  F.  D.  (1985). A  technology acceptance  model  for  empirically testing  new  end-user  information systems: Theory and results . Massachusetts Institute of Technology.
Davis,  F.  D.  (1989).  Perceived  Usefulness,
Perceived  Ease  of  Use,  and  User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly:
Management  Information  Systems , 13 (3), 319–339. https://doi.org/10.2307/249008
De  Villiers,  R.  (2021).  Seven  Principles  to Ensure  Future-Ready  Accounting Graduates  –  a  Model  for  Future Research  and  Practice. Meditari
Accountancy Research , 29 (6),
1354–1380.
https://doi.org/10.1108/MEDAR-
04-2020-0867
Engle,  T.  J.,  &  Joseph,  G.  W.  (1986).  A
Successful Approach to Integrating Computer Assignments into Accounting  Information  Systems
Courses in a Manner that
Complements Theoretical Readings. Journal  of  Accounting Education, Teaching and
Educational  Notes , 4 (2),  141–146. https://doi.org/10.1016/0748- 5751(86)90016-3
Er, M. C., & Ng, A. C. (1989). The Use of Computers in Accountancy Courses:  A  New  Perspective. Accounting and Business Research , 19 (76), 319–326.
https://doi.org/10.1080/00014788. 1989.9728861
172
Fishbein,  M.,  &  Ajzen,  I.  (1975). Belief, Attitude,  Intention,  and  Behavior:
An  Introduction  to  Theory  and Research . Addison-Wesley.
Fishbein,  M.,  &  Ajzen,  I.  (2009). Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach (1st ed.) (1st ed.). Psychology Press. Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables  and  Measurement  Error. Journal  of  Marketing  Research ,
18 (1), 39–50. https://doi.org/Article
Govil,  S.  (2020,  January).  Voices  What  AI does  for  accountants. Accounting Today . https://www.accountingtoday.com/o pinion/what-ai-does-for-accountants
Hair-Jr, J.  F.,  Hult,  G. T. M., Ringle, C.  M.,
& Sarstedt, M. (2017). A Primer on
Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). SAGE Publication, Inc.
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., &
Black,  W.  C.  (2010).  Multivariate Data Analysis: A Global Perspective,  7  Pearson.  In Upper Saddle River, NJ .
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &
Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis: Pearson  New  International  Edition (7th ed.). Pearson Education Limited.
Heiat,  A.,  Brown,  D.,  &  Johnson,  D.  M.
(2007).  An  Empirical  Analysis  of Underlying  Factors  Affecting  The Choice of Accounting Major.
Journal  of  College  Teaching  & Learning (TLC) , 4 (8), 83–98. https://doi.org/10.19030/tlc.v4i8.155
8
Howieson,  B.  (2003).  Accounting  Practice in  the  New  Millennium:  Is Accounting  Education  Ready  to Meet the Challenge? In The British Accounting  Review (Vol.  35). https://doi.org/10.1016/S0890- 8389(03)00004-0
Hulland,  J.  (1999).  Use  of  Partial  Least
Squares (PLS) in Strategic
Management  Research:  A  Review of  Four  Recent  Studies. Strategic Management  Journal , 20 ,  195– 204.
Kavanagh,  M.  H.,  &  Drennan,  L.  (2008).
What Skills and Attributes Does an Accounting Graduate Need? Evidence from Student Perceptions and Employer Expectation. Accounting and Finance , 48 , 279– 300. http://www.scribd.com/doc/17320 277/What-skills-and-attributes- does-an-accountinggraduate- %5CnNeed-Evidence-from- student-perceptions-and-employer- expectations
Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The
Emergence of
Artificial
Intelligence:  How  Automation  is Changing  Auditing. Journal  of Emerging Technologies in Accounting , 14 (1), 115–122.
https://doi.org/10.2308/jeta-51730
Kovalenko,  S.  N.,  Kalutskaya,  N.  A.,
Bolvachev,  A.  I.,  Prodanova,  N. A., Sotnikova, L. V., & Shevchenko, O. P. (2021).
Artificial  Intelligence  in  The Accounting  Profession. Laplage Em  Revista  (International) , 7 ,
378–383.
https://doi.org/10.24115/s2446- 622020217extra-b939p.384-395
Lai,  M.  L.  (2008).  Technology  Readiness,
Internet Self-Efficacy and Computing Experience of
Professional  Accounting  Students.
Campus-Wide  Information  Systems ,
25 (1), 18–29. https://doi.org/10.1108/1065074081 0849061
Le  Guyader,  L.  P.  (2020).  Artificial intelligence  in  accounting:  GAAP’s “FAS133.” Journal  of  Corporate Accounting  and  Finance , 31 (3), 185–189.
https://doi.org/10.1002/jcaf.22407
Lee,  C.  S.,  &  Tajudeen,  F.  P.  (2020).  Usage and Impact of Artificial Intelligence on  Accounting:  Evidence  from Malaysian Organisations. Asian
Journal of Business and Accounting , 13 (1),
213–239. https://doi.org/10.22452/ajba.vol13n o1.8
Leitner-Hanetseder,  S.,  Lehner,  O.  M.,  Eisl,
C.,  &  Forstenlechner,  C.  (2021).  A Profession  in  Transition:  Actors, Tasks  and  Roles  in  AI-based Accounting. Journal  of  Applied Accounting  Research , 22 (3),  539– 556.  https://doi.org/10.1108/JAAR- 10-2020-0201
Li,  C.-F.  (2013).  The  Revised  Technology Acceptance  Model  and  the  Impact of Individual Differences in
Assessing  Internet  Banking  Use  in Taiwan. International  Journal  of Business & Information , 8 (1).
Ma,  Q.,  &  Liu,  L.  (2004).  The  Technology
Acceptance Model: A Meta-
Analysis  of  Empirical  Findings.
Journal  of  Organizational  and  End User  Computing , 16 (1),  59–72. https://doi.org/10.4018/978-1- 59140-474-3.ch006
Moore,  W.  B.,  &  Felo,  A.  (2022).  The
Evolution of Accounting Technology  Education:  Analytics  to STEM. Journal  of  Education  for Business , 97 (2), 105–111.
https://doi.org/10.1080/08832323. 2021.1895045
Muawanah, A., Adawiyah, D., Maisarah, I., Ali,  M.  R.  A.,  &  Widiastuti,  N.  P.
E. (2022). Perilaku Auditor
Menyikapi  Munculnya  Artificial Intelligence  dalam  Proses  Audit. Jurnal  Publikasi  Ekonomi  Dan Akuntansi , 2 (1), 52–60.
Pan,  Y.  (2016).  Heading  Toward  Artificial Intelligence 2.0. Engineering , 2 (4),
409–413. https://doi.org/10.1016/J.ENG.201
6.04.018
Parasuraman, A. (2000). Technology Readiness Index (TRI): A Multipleitem  Scale  To  Measure Readiness To Embrace New Technologies. Journal  of  Service Research , 2 (4), 307–320.
Parasuraman,  A.,  &  Colby,  C.  L.  (2015). An  Updated  and  Streamlined Technology  Readiness  Index:  TRI 2.0. Journal  of  Service  Research ,
18 (1),
59–74. https://doi.org/10.1177/109467051 4539730
Qasim,  A.,  &  Kharbat,  F.  F.  (2020).
Blockchain  Technology,  Business
Data  Analytics,  and  Artificial Intelligence: Use in the
Accounting  Profession  and  Ideas for  Inclusion  into  the  Accounting Curriculum. Journal  of  Emerging Technologies in Accounting , 17 (1), 107–117.
https://doi.org/10.2308/jeta-52649
Rogers,  E.  M.  (1976).  New  Product Adoption  and  Diffusion. Journal of  Consumer  Research , 2 (4),  290. https://doi.org/10.1086/208642
Saleh,  M.  M.  A.,  Jawabreh,  O.  A.  A.,  Al Om,  R.,  &  Shniekat,  N.  (2021). Artificial  Intelligence  (AI)  and  the
174
Impact of Enhancing the Consistency  and  Interpretation  of Financial Statement in the Classified Hotels  in  Aqaba,  Jordan. Academy of  Strategic  Management  Journal , 20 (SpecialIssue3), 1–18.
Singh,  S.,  &  Singh,  S.  (2010).  Artificial Intelligence. International  Journal of Computer Applications , 6 (6), 21– 23.
Spraakman, G., O’Grady, W.,  Askarany, D.,
&  Akroyd,  C.  (2015).  Employers’ Perceptions of Information Technology Competency Requirements for Management Accounting  Graduates. Accounting Education: An International Journal , 24 (5), 403–422.
https://doi.org/10.1080/09639284.20
15.1089177
Sutton, S. G., Holt, M., & Arnold, V. (2016).
“The  Reports  of  My  Death  are Greatly Exaggerated”—Artificial Intelligence Research in Accounting. International  Journal of  Accounting  Information  Systems , 22 , 60–73.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016 .07.005
Triatmaja,  M.  F.  (2019).  Dampak  Artificial
Intelligence (AI) Pada Profesi
Akuntan. Seminar  Nasional  Dan The  6th  Call  For  Syariah  Paper (SANCALL) 2019 , 1007–1019.
Wells,  P.,  Gerbic,  P.,  Kranenburg,  I.,  &
Bygrave,  J.  (2009).  Professional Skills and Capabilities of Accounting  Graduates:  The  New Zealand Expectation Gap? Accounting Education , 18 (4–5),
403–420. https://doi.org/10.1080/0963928090 2719390
Wijayana,  S.  (2018).  Benarkah  Peran Akuntan Digantikan Oleh
Teknologi (Informasi)? EB NEWS .
Wold,  H.  (1980).  Model  Construction  and
Evaluation When Theoretical Knowledge  Is  Scarce.  Theory  and Application of Partial Least Squares. In Evaluation of
Econometric  Models (pp.  47–74). https://doi.org/978-0-12-416550-2