## Perspektif Generasi Z sebagai Digital Savvy terhadap Niat untuk Menggunakan AI di Tempat Kerja
Cindy Verlia, Angela Caroline 1* , Yoke P. Kornarius 2 , Triningtyas E. P. Gusti 3 , Agus
Gunawan 4
Program Studi Magister Administrasi Bisnis, Program Studi Sarjana Administrasi Bisnis 1,2,3 , Program Studi Magister Administrasi Bisnis 4
Universitas Katolik Parahyangan, Universitas Katolik Parahyangan 1,2,3,4
e-mail: cindyverlia6@gmail.com, angela.caroline@unpar.ac.id, yoke.pribadi@unpar.ac.id, triningtyas.gusti@unpar.ac.id, agus_gun@unpar.ac.id
*corresponding author
Abstrak : Generasi Z tumbuh di era digital yang mapan dan dikenal mahir teknologi, serta memiliki pandangan positif tentang AI. Namun adanya kekhawatiran dan rasa tidak nyaman terhadap  teknologi  AI  dapat  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  AI  secara berkelanjutan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  dan  mengidentifikasi  pengaruh General  Attitudes  towards  Artificial  Intelligence  Scale  (GAAIS)  terhadap  Continuance Intention (CI) pada Generasi Z di tempat kerja. Teori Perilaku Terencana (Theory of Planned Behaviour/ TPB) menjadi landasan teoretis penelitian ini, dengan fokus pada sikap (attitude) sebagai variabel independen. Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 119 responden yang terdiri dari Generasi X, Milenial, dan Z, serta wawancara dari 5 responden generasi Z yang aktif  bekerja  serta  mahir  menggunakan  AI.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  GAAIS berpengaruh signifikan terhadap CI pada Generasi Z. Temuan ini mengindikasikan bahwa sikap terhadap AI memengaruhi niat Generasi Z untuk terus menggunakan teknologi AI di masa  depan.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  mengenai  bagaimana  AI  dapat dimanfaatkan  secara  efektif  di  lingkungan  kerja  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas.
Kata  Kunci  : Artificial  Intelligence,  Digital  Savvy,  Generation  Z , Continuous  Intention , General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale

## PENDAHULUAN
Generasi  merupakan  kelompok  orang  yang  lahir  pada  rentang  waktu  tertentu  dengan pengalaman  dan  perspektif  yang  berbeda.  Perbedaan  tersebut  dipengaruhi  oleh  peristiwa serta perkembangan teknologi. Era digital yang terus berkembang mendorong para generasi untuk  mengambil  peran  dalam  menghadapi  tantangan  akibat  kemajuan  teknologi.  Di Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik  mengelompokkan  populasi  menjadi  enam  generasi  yaitu Pre-Boomer  (lahir  sebelum  tahun  1945),  Baby  Boomer  (1946-1964),  Generasi  X  (1965- 1980), Generasi Milenial (1981-1996), Generasi Z (1997-2012), dan Post Generasi Z. Pada
tahun 2023, usia produktif atau yang biasa disebut angkatan kerja diisi oleh pada generasi X, generasi milenial, dan generasi Z (Muhtar, 2023).
Generasi  X  tumbuh  pada  masa  perubahan  sosial  dan  perkembangan  teknologi.  Mereka dianggap sebagai penghubung antara generasi yang lebih tradisional dengan generasi yang melek  teknologi,  sehingga  dalam  kehidupan  sehari-hari  tidak  terlalu  mengandalkan teknologi.  Di  sisi  lain,  Generasi  Millenial  tumbuh  dalam  era  perkembangan  digital, bersamaan  dengan  munculnya  teknologi  informasi  dan  komunikasi  sehingga  membentuk karakter yang kreatif, inovatif, cerdas teknologi, terbuka terhadap perubahan, serta memiliki tingkat  pendidikan  yang  baik.  Sedangkan  generasi  Z  tumbuh  di  era  digital,  bahkan  tidak mengenal  dunia  tanpa smartphone (Waleed  et  al.,  2023) . Generasi  ini  tumbuh  dalam  era digital yang sudah mapan sehingga mereka merupakan generasi yang mahir teknologi ( tech savvy ). Generasi Z memiliki karakter yang fleksibel, suka berkomunikasi secara maya, dan suka mencari cara baru dalam menyelesaikan masalah dengan melibatkan teknologi. Di dalam dunia kerja saat ini, salah satu alat yang tidak bisa dihindari atau ditiadakan untuk mendukung  pekerjaan  sehari–hari  adalah  teknologi.  Adapun,  salah  satu  bentuk  kemajuan teknologi  yang begitu pesat  adalah Artificial Intelligence (AI) . AI merupakan kecerdasan buatan yang diaplikasikan kepada mesin-mesin  menggunakan sistem komputasi  sehingga mampu  melakukan  hal-hal  seperti  berpikir,  memahami,  mengumpulkan  data,  mencari informasi,  hingga  mengambil  keputusan,  dan  hal  lainnya  yang  dilakukan  oleh  manusia (Maria Pangkey et al., 2020). Kehadiran AI masih menjadi pro dan kontra di masyarakat, dimana sebagian masyarakat melihat keberadaan AI sebagai ancaman dalam berbagai aspek kehidupan.  Hal-hal  seperti  kehilangan  pekerjaan  yang  dapat  digantikan  oleh  AI, memudarnya pendidikan akibat tidak diperlukannya lagi pendidik atau pengajar yang dapat digantikan  oleh  AI,  serta  ketakutan  bahwa  kemampuan  AI  akan  melampaui  manusia  dan penyalahgunaan  dalam  bidang  senjata  dan  perang.  Hal  ini  menyebabkan  masih  sedikit masyarakat  yang  melihat  AI  sebagai  peluang  yang  sangat  baik  bagi  manusia  untuk meningkatkan  kualitas  hidup  dan  martabatnya  dalam  bidang  pendidikan,  kedokteran, lingkungan, industri, dll (Baskoro et al., 2023).
Walaupun demikian, kecerdasan buatan (AI) dimanfaatkan oleh banyak perusahaan untuk mengembangkan  sistem  internal  dan  pelayanan  bagi  konsumen  (Talentics,  2023).  Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk melihat bagaimana sikap pengguna terhadap AI. Penelitian  ini  hendak  memperlihatkan  bagaimana  perbedaan  sikap  pengguna  terhadap  AI yang  dikelompokkan  berdasarkan  generasi  digital  savvy  dan  generasi  non-digital  savvy. Selain itu, penelitian ini mengacu pada Theory of Planned Behaviour (TPB) yang meyatakan bahwa  sikap  berpengaruh  terhadap  niat  menggunakan  AI.  Penelitian  ini  hendak  meneliti bagaimana pengaruh GAAIS terhadap niat untuk terus-menggunakan AI dalam dunia kerja pada generasi digital savvy dan non-digital savvy.

## Theory of Planned Behaviour (TPB)
Theory  of  Planned  Behaviour (TPB)  merupakan  model  psikologis  sosial  yang dikembangkan  dan  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku  individu  (Chen  et  al.,  2009; Chen, 2011). Perilaku seseorang dipengaruhi oleh suatu niat, namun dalam menjalankan niat tersebut terdapat tiga faktor, yaitu sikap ( attitude) , norma subjektif ( subjective norm) , dan
perceived behavioral control (Sudiana et al., 2022; Nguyen, Dinh and Nham, 2019). Teori ini  berasumsi  bahwa  perilaku  seseorang  dipengaruhi  hal  selain  diri  sendiri,  seperti ketersediaan  sumber  daya  dan  peluang,  serta  keterampilan  tertentu  untuk  meningkatkan kendali  perilaku  untuk  mempengaruhi  niat. Attitude merujuk  penilaian  individu  terhadap suatu  perilaku. Subjective  Norms merujuk  pada  tekanan  sosial  yang  dirasakan  untuk melakukan  suatu  perilaku. Perceived  behavioral  control merupakan  persepsi  mudah  atau sulitnya individu mengendalikan diri untuk melakukan suatu perilaku.
Pada  penelitian  ini, attitude sebagai  variabel  independen  akan  mengukur  respon  sikap seseorang  terhadap  AI  yang  disebut  dengan General  Attitudes  Towards  Artificial Intelligence (GAAIS).  GAAIS  merupakan  kumpulan  sikap  atau  aspek  kepercayaan  atau ketidakpercayaan  seseorang  terhadap  AI.  Dimensi  GAAIS  terdiri  dari  dua  dimensi,  yaitu dimensi  positif  dan  negatif.  Dimensi  positif  untuk  mengukur  sikap  positif  terhadap  AI, seperti  peluang  ekonomi,  peningkatan  kinerja,  rasa  senang  dan  kekaguman,  sedangkan dimensi  negarif mengukur sikap negatif terhadap AI, seperti penggunaan  yang tidak etis, ketidaknyamanan dan merasa tidak aman, serta anggapan bahwa AI menakutkan (Schepman & Rodway, 2023).
Hadirnya AI memberikan bantuan untuk mempermudah aktivitas para pekerja baik pekerja yang  berada  di  generasi  X,  generasi  milenial  dan  generasi  Z  untuk  melakukan  pekerjaan mereka sehari-hari. Di sisi lain, Continuance Intention (CI) mengacu pada niat para generasi muda untuk terus menggunakan AI di masa depan. Kondisi continuance intention berbeda dengan intention  to  use yang  dapat  berfokus  pada  seseorang  yang  belum  pernah menggunakan AI, sedangkan CI berfokus pada mereka yang pernah memiliki pengalaman menggunakan AI di masa lampau dan memiliki niat untuk terus menggunakan AI di masa depan. Continuance intentio n diukur pada generasi yang sedang produktif dalam dunia kerja sehingga perlu adanya pemahaman mengenai manfaat AI apakah digunakan secara benar. Hal tersebut dapat menegaskan dan meyakinkan bahwa AI layak digunakan dan bermanfaat pada situasi tertentu.

## Pengaruh GAAIS terhadap CI
Perkembangan  teknologi  saat  ini  menemani  para  generasi  muda  yang  umumnya  terbuka terhadap  teknologi.  Hal  ini  membuat  para  generasi  muda  mudah  untuk  mengikuti  dan memahami  perkembangan  teknologi  tersebut.  Pengalaman  menggunakan  AI  sudah dirasakan oleh sebagian besar generasi muda, namun perlu dianalisa bagaimana pengalaman tersebut menumbuhkan keinginan dan niat untuk menggunakan kembali teknologi tersebut. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Baskoro  et  al  (2023)  menemukan  bahwa  kehadiran  AI berpengaruh positif pada peningkatan kompetensi berpikir kritis melalui pembelajaran yang dikombinasikan menggunakan AI dibandingkan dengan metode pembelajaran tradisional. Aplikasi yang digunakan dalam pembelajaran tersebut adalah Chat GPT. Temuan tersebut juga didukung oleh penelitian yang dilakukan Jelahut (2024) bahwa AI memiliki dampak positif    dan  sangat  membantu  dalam  proses  pembelajaran  serta  mencari  informasi  bagi golongan  Generasi  Z.  Selain  itu  bagi  generasi  milenial,  berdasarkan  penelitian  oleh  Rauf dan Pantelidis (2022) menyatakan bahwa pada golongan milenial sekitar 59,8% memberikan respon positif terhadap kehadiran AI dalam layanan pekerjaan. Hal ini membuat penelitian
ini menarik untuk dikaji lebih lanjut. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui bagaimana pengaruh GAAIS terhadap niat untuk terus menggunakan AI (CI) di dunia kerja
Gambar 1. Model penelitian
Ho = GAAIS tidak berpengaruh terhadap variabel CI Ha = GAAIS berpengaruh terhadap variabel CI
Tabel I. Penelitian Terdahulu
No Penulis Tahun Industri Negara Pengaruh 1 Gembong Baskoro, Ita Mariza, I Nyoman Sutapa 2023 Pendidikan Indonesia Memberikan peningkatan kompetensi keterampilan berpikir kritis untuk generasi Z 2 Felisianus Efrem Jelahut 2024 Pendidikan Indonesia Memberikan pengaruh positif terhadap proses pembelajaran 3 Abdul Rauf dan 2022 Jasa Netherland Memiliki pengaruh positif dari layanan berbasis AI

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis deskriptif, di mana pengumpulan data  dilakukan  pada  119  orang.  Data  diperoleh  melalui  kuesioner,  yang  kemudian  akan dianalisis  lebih  lanjut  secara  kuantitatif  (analisis  statistik  dan  distribusi  frekuensi)  dan kualitatif  (analis  tematik).  Responden  yang  dipilih  merupakan  generasi  yang  aktif  dalam dunia kerja yaitu generasi  X, generasi  milenial  dan Z yang dipilih secara acak baik  yang bekerja di perusahaan atau seorang wirausahawan. Target responden adalah sebanyak 100 orang, namun pada kenyataannya peneliti berhasil mendapatkan 119 orang. Pengumpulan data dilakukan selama satu bulan yaitu pada September 2023 sampai dengan Oktober 2023 melalui kuesioner secara online. Seluruh kuesioner mendapatkan jawaban secara lengkap, sehingga dapat digunakan untuk pengolahan data melalui uji validitas dan reliabilitas, uji asumsi klasik, uji heteroskedastisitas, dan uji regresi.
Kuesioner  dibuat  menggunakan google  form sehingga  dapat  disebarkan  dengan  mudah melalui media sosial seperti whatsapp, email, dan direct message. Kuesioner terdiri dari 2 klasifikasi  sikap  positif  dan  negatif.  Sikap  positif  merupakan  respon  untuk  terus menggunakan AI yang dianalisis melalui 12 pertanyaan dengan contoh sebagai berikut “AI dapat  berdampak  positif  pada  kesejahteraan  manusia”,  “Ada  banyak  penggunaan  yang bermanfaat dari AI”. Sedangkan sikap negatif merupakan respon penolakan dan keraguan terhadap AI yang dianalisis melalui 8 pertanyaan dengan contoh sebagai berikut “Banyak organisasi yang menggunakan AI secara tidak etis”, “AI mungkin mengendalikan manusia”.
GAAIS
CI
Indikator  pengukuran  kuesioner  menggunakan  skala  likert  (Nugroho,  2022).  Skala  likert digunakan untuk mengukur seberapa kuat penilaian responden terhadap suatu pernyataan. Skala yang digunakan tingkat 5 dari sangat hingga sangat setuju.
Selain mengumpulkan data melalui kuesioner, peneliti juga melakukan pengumpulan data melalui  wawancara.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  memperdalam  hasil  penelitian  dan mendapatkan  alasan  lebih  detail  mengenai  kecenderungan  sikap  terhadap  AI.  Pada penelitian  ini dilakukan  wawancara kepada 5 responden dengan kecenderungan memiliki sikap positif terhadap AI dan berniat untuk menggunakannya secara terus menerus. Analisis kualitatif  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  tematik  untuk  menemukan  pola, kesamaan dan perbedaan dari tanggapan responden mengenai AI.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Profil Responden
Responden  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  sebanyak  119  orang  yang  diklasifikasikan berdasarkan jenis  kelamin, generasi,  tingkat  pendidikan, serta profesi.  Pada penelitian ini 51.26  responden  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  48.74%  wanita.  Mayoritas  responden merupakan  Generasi  Z  yaitu  sebanyak  73%  dari  total  responden,  kemudian  diikuti  oleh Generasi  Milenial  sebanyak  25%,  dan  1.68%  sisanya  merupakan  Generasi  X.  Ketiga generasi  tersebut  merupaka  generasi  yang  sedang  aktif  dalam  dunia  kerja  saat  ini. Berdasarkan pendidikan terakhir, 79,83% diantaranya merupakan lulusan sarjana, kemudian 9.24%  magister,  6.72%  diploma,  dan  4.2%  SMA.  Berdasarkan  profil  tersebut,  mayoritas responden merupakan pekerja baru dengan pengalaman < 2 tahun.
Tabel II. Klasifikasi Jenis Kelamin Responden Jenis Kelamin Jumlah % Pria 61 51.26% Wanita 58 48.74% Tabel III. Klasifikasi Generasi Responden Tahun Lahir Jumlah % 1980 2 1.68% 1982 1 0.84% 1986 2 1.68% 1989 1 0.84% 1991 3 2.52% 1992 2 1.68% 1993 2 1.68% 1994 2 1.68% 1995 9 7.56% 1996 8 6.72% 1997 4 3.36%
1998 16 13.45% 1999 9 7.56% 2000 39 32.77% 2001 18 15.13% 2002 1 0.84% Total 119 100.00% Generasi % X 1.68% Milenial 25.21% Z 73.11% Tabel IV. Klasifikasi Tingkat Pendidikan Responden Tingkat Pendidikan Jumlah % SMA 5 4.20% D1, D2 &D3 8 6.72% Sarjana 95 79.83% Magister 11 9.24% Tabel V. Klasifikasi Profesi Responden Profesi Jumlah % Wirausaha 6 5.04% Pegawai 113 94.96% Tabel VI. Tujuan Utama Menggunakan AI Tujuan utama menggunakan AI Hiburan 6 5.50% Komunikasi 8 7.34% Media sosial 6 5.50% pekerjaan 84 77.06% pendidikan 5 4.59%

## 4.2 Hasil Uji Validitas
Uji Validitas dilakukan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner (Ghozali, 2009). Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat  dipastikan  ketepatannya  melalui  uji validitas. Hasil dari uji validitas dapat dinyatakan valid jika nilai R hitung > R tabel. Pada penelitian  ini  R  hitung  sebesar  0.18  untuk  119  responden  dengan  tingkat  error  5%. Berdasarkan tabel 4.5 dan 4.6, hasil yang diperoleh untuk variabel GAAIS1-GAAIS20 dan CI1-CI4 seluruhnya dinyatakan valid.
Tabel VII. Uji Validitas Variabel GAAIS r hitung r tabel Hasil GAAIS1 0.408 0.18 valid GAAIS2 0.316 0.18 valid
GAAIS3 0.589 0.18 valid GAAIS4 0.463 0.18 valid GAAIS5 0.559 0.18 valid GAAIS6 0.57 0.18 valid GAAIS7 0.495 0.18 valid GAAIS8 0.304 0.18 valid GAAIS9 0.459 0.18 valid GAAIS10 0.383 0.18 valid GAAIS11 0.494 0.18 valid GAAIS12 0.515 0.18 valid GAAIS13 0.586 0.18 valid GAAIS14 0.652 0.18 valid GAAIS15 0.653 0.18 valid GAAIS16 0.598 0.18 valid GAAIS17 0.672 0.18 valid GAAIS18 0.547 0.18 valid GAAIS19 0.554 0.18 valid GAAIS20 0.615 0.18 valid Tabel VIII. Uji Validitas Variabel CI r hitung r tabel Hasil CI1 0.691 0.18 valid CI2 0.822 0.18 valid CI3 0.782 0.18 valid CI4 0.775 0.18 valid

## 4.3 Hasil Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk memastikan pengukuran yang dilakukan konsisten. Menurut Sugiharto  dan  Situnjak  (2006),  uji  reliabilitas  dapat  menunjukkan  bahwa  alat  ukur  yang digunakan  pada  penelitian  dapat  dipercaya  dan  memberikan  informasi  yang  sebenarnya. Hasil uji dapat dikatakan reliabel apabila koefisien dari Cronbach Alpha yang diperoleh > r tabel (0.6). Cronbach’s Alpha yang diperoleh dari uji ini untuk variabel x (GAAIS) sebesar 0.739  dan variabel y (CI) sebesar 0.805, sehingga dapat dinyatakan bahwa pernyataan dan informasi yang diperoleh untuk penelitian adalah reliabel dan dapat dipercaya.
Tabel IX.  Uji Reliabilitas Variabel CI Variabel Cronbach’s Alpha r tabel Hasil GAAIS 0.739 0.600 Reliabel CI 0.805 0.600 Reliabel

## 4.4Uji Asumsi Klasik
Tabel X Uji Asumsi Klasik Nilai Signifikansi Status Uji Normalitas 0.200 Lolos Uji Heteroskedastisitas 1.000 Lolos Uji Linieritas 0.924 Lolos
Sebelum  melakukan  pengujian  hipotesis,  dilakukan  uji  asumsi  klasik  untuk  menjamin ketepatan  estimasi,  konsistensi,  serta  memastikan  persamaan  regresi  dapat  diterima.  Uji Asumsi  klasik  yang  dilakukan  ada  3  yaitu,  uji  normalitas,  uji  heteroskedastisitas,  dan linearitas  (Purba,  2021).  Untuk  memperoleh  hasil  uji  asumsi  klasik  yang  valid  perlu diketahui bahwa data sudah berdistribusi normal. Uji Normalitas berguna untuk menentukan data  berdistribusi  normal  dari  populasi  normal  dengan  kriteria  hasil  uji  Kolmogorov- smirnov > 0.005. Data yang diperoleh pada uji normalitas sebesar 0.2, dimana hasil tersebut memenuhi kriteria dan dapat diasumsikan bahwa data berdistribusi normal.

## 4.5 Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji adanya ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi. Uji ini dilakukan dengan cara uji glejser. Uji  glejser dapat menyatakan bahwa pada model  regresi  tidak terdapat  kesamaan antara  variansi  residual  dari  satu  pengamatan  dengan  pengamatan  lain  jika  nilai signifikansinya  lebih  besar  dari  0,05.  Pada  penelitian  ini,  nilai  signifikansi  sebesar  1, sehingga dinyatakan tidak terjadi heteroskedasitas.
Uji linieritas dilakukan untuk mengetahui apakah ada hubungan yang linear antara variabel dependen dan variabel independen secara signifikan. Sebelum melakukan uji regresi linear, harus dilakukan uji linieritas terlebih dahulu. Jika nilai signifikansi > 0.05 atau jika nilai F hitung < F tabel,maka terdapat hubungan yang linear antara kedua variabel. Pada penelitian ini diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.924 sehingga dapat dinyatakan terdapat hubungan yang linear.

## 4.6 Uji Regresi
Tabel XI. Uji Regresi Sig R square Persamaan Keterangan 0,000 31.4% Y = 7.376 + 0.124X Ho ditolak, H1 diterima
Uji regresi linier sederhana dilakukan untuk menjelaskan hubungan variabel dependen (Y) dan variabel independen (x) dalam bentuk fungsional. Hasil uji ini akan menghasilkan nilai a dan b untuk persamaan :
Y = 7,376 + 0.124x

## 4.7 Uji Hipotesis
Uji hipotesis atau uji pengaruh berfungsi untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan  atau  tidak  (variabel  independen  (X)  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen (Y)). Dalam melakukan uji hipotesis terdapat dua cara yaitu, dengan uji signifikansi dan uji t. Pada penelitian ini digunakan uji signifikansi dimana ketika sig < 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Pada penelitian ini nilai Signifikansi sebesar 0.000 yang menyatakan Ho ditolak dan H1 diterima.

## 4.8 Uji Koefisien Determinasi
Tabel XII. Uji Koefisien Determinasi R R square 0.560 31.4%
Uji  Koefisien  Determinasi  merupakan  seberapa  besar  variabel  independen  (x)  mampu menjelaskan  variabel  dependen  (y)  dalam  model  regresi  yang  terbentuk.  Nilai  koefisien determinasi  selalu  bernilai  positif  pada  rentang  0  sampai  dengan  1.  Semakin  besar  nilai koefisien  determinasinya  maka  akan  semakin  besar  kemampuan  variabel  independen  (x) dalam menjelaskan variabel dependen.

## 4.8 Pembahasan
Dari  hasil  perhitungan  ini  diketahui  bahwa  variabel  X  memiliki  pengaruh  sebesar  31,4% terhadap variabel Y. 69.6% sisanya merupakan variabel yang tidak diteliti pada penelitian ini. Berdasarkan hasil pengolahan tersebut, diketahui bahwa hipotesis dalam penelitian ini diterima  dimana  variabel  GAAIS  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  CI  ( Continuous Intention ).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sikap  umum  terhadap Artificial Intelligence akan berdampak pada niat seseorang untuk terus menggunakan AI. Oleh sebab itu, penting bagi penyedia  layanan  AI,  perusahaan  maupun  pemerintah  untuk  memastikan  sikap  positif masyarakat atau individu terhadap AI sehingga niat untuk terus menggunakan AI dapat terus meningkat.
Pengolahan  data  secara  statistik  deskriptif  menggunakan  tabel  distribusi  frekuensi ditunjukkan pada tabel 4.11. Pada tabel tersebut ditunjukkan tanggapan responden terhadap dimensi positif dan negatif GAAIS juga skor per indikator.  Baik dimensi positif dan negatif GAAIS memperoleh kategori dimensi “Baik”. Dimensi positif yang memperoleh tanggapan “Baik”  menunjukkan  bahwa  responden  cenderung  setuju,  menanggapi  secara  positif layanan-layanan (fasilitas) yang disediakan oleh AI. Mereka merasa penggunaan AI akan membantu mereka dalam pekerjaan mereka sehari-hari. Dimensi negatif yang memperoleh tanggapan “Baik” merupakan hasil setelah data dikonversi yang berarti mayoritas responden tidak merasa bahwa penggunaan AI menjadi ancaman baik untuk pekerjaan mereka maupun untuk hal-hal tidak etis lainnya.
Sedangkan hasil tanggapan responden terhadap variabel CI seperti ditunjukkan tabel 4.12 memperoleh  tanggapan  “Baik”  dengan  3  indikator  yang  memperoleh  tanggapan  “Sangat
Baik”.  Dari  119  orang  responden  yang  pernah  menggunakan  atau  pernah  memiliki pengalaman  menggunakan  AI,  91,6%  diantaranya  setuju  untuk  menggunakan  terus menggunakan  AI  di  masa  mendatang,  sedangkan  8.4%  lainnya  pernah  menggunakan  AI namun  ragu-ragu  untuk  terus  menggunakannya.  Dari  para  responden  yang  setuju  untuk menggunakan AI di masa mendatang, 77.06% diantaranya menggunakan AI dengan tujuan membantu  pekerjaan/produktivitas.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  AI  memiliki  peran yang sangat membantu bagi para responden terutama yang mayoritas sudah bekerja sebagai karyawan di berbagai perusahaan.

## Tabel XIII. Distribusi Frekuensi terhadap GAAIS
Dimensi Kode Indikator Indikator Kategori per Dimensi Kategori per Indikato r Positive GAAIS1 Untuk  transaksi  rutin,  saya  lebih  suka  berinteraksi  dengan sistem AI daripada dengan manusia.
Baik Cukup GAAIS2 AI dapat memberikan peluang ekonomi baru bagi negara Indonesia Baik GAAIS3 Sistem AI dapat membantu orang merasa lebih bahagia Baik GAAIS4 Saya terkesan dengan apa yang dapat dilakukan oleh AI Sangat Baik GAAIS5 Saya tertarik menggunakan sistem AI dalam kehidupan sehari-hari Baik GAAIS6 AI dapat berdampak positif pada kesejahteraan manusia Baik GAAIS7 Menggunakan sistem AI sangat mengasyikkan Sangat Baik GAAIS8 Sistem AI akan lebih unggul dalam banyak pekerjaan rutin daripada karyawan manusia. Baik GAAIS9 Ada banyak penggunaan yang bermanfaat dari AI Sangat Baik GAAIS10  Sistem AI dapat bekerja lebih baik daripada manusia. Baik GAAIS11 Sebagian  besar  masyarakat  akan  mendapat  manfaat  dari  masa depan yang dipenuhi oleh AI Baik GAAIS12  Saya ingin menggunakan AI dalam pekerjaan saya Baik Negative GAAIS13  Banyak organisasi yang menggunakan AI secara tidak etis Baik Cukup GAAIS14  Saya pikir sistem AI membuat banyak kesalahan Cukup GAAIS15  Saya menganggap AI menyeramkan Baik GAAIS16  AI mungkin mengendalikan manusia Cukup
GAAIS17  Saya pikir AI berbahaya. Cukup GAAIS18 Saya menggigil karena ketidaknyamanan saat memikirkan tentang penggunaan AI di masa mendatang Baik GAAIS19 Orang-orang  seperti  saya  akan  menderita  jika  AI  semakin  sering dan banyak digunakan Baik GAAIS20  AI digunakan untuk memata-matai manusia Baik Tabel XIV. Distribusi Frekuensi terhadap CI Dimensi Indikator Kategori per Dimensi Kategori per Indikato r Positive CI1 Saya berniat untuk terus menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI di masa mendatang.
Baik Sangat Baik CI2 Saya  akan  selalu  berusaha  menggunakan  teknologi  dan  aplikasi berbasis AI dalam keseharian saya. Sangat Baik CI3 Saya  akan  sangat  menyarankan  orang  lain  untuk  menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI. Sangat Baik CI4 Seberapa sering Anda menggunakan teknologi atau aplikasi berbasis AI setiap harinya dalam kehidupan pribadi atau profesional Anda? Baik
Temuan berdasarkan hasil uji statistik inferensial dan uji statistik deskriptif, menarik untuk diteliti  lebih  lanjut.  Karena  tanggapan  responden  terhadap  variabel  GAAIS  cenderung “Cukup - Baik” sedangkan tanggapan responden terhadap variabel CI cenderung “Baik  - Sangat  Baik”.  Hasil  ini mengindikasikan  bahwa  ada  respon  positif  yang  lebih  besar  dari responden  terhadap  niat  untuk  terus  menggunakan  AI  di  masa  mendatang,  sehingga penelitian  ini  akan  menggali  lebih  dalam  faktor-faktor  apa  saja  yang  menjadi  alasan responden memiliki niat untuk terus menggunakan AI di masa mendatang. Berdasarkan hasil distribusi  frekuensi,  peneliti  melakukan  wawancara  kepada  5  narasumber  dengan  profil sebagai  generasi  Z  yang  “sangat  setuju”  untuk  menggunakan  AI  secara  terus-menerus. Pemilihan  responden  “sangat  setuju”  dilakukan  untuk  mencari  pola  kesamaan  (faktor penting) yang mendorong responden untuk terus menggunakan AI sehingga dapat dijadikan acuan  oleh  para  pemegang  kepentingan  agar  penggunaan  AI  dapat  terus  berlanjut  atau meningkat. Untuk memperoleh informasi yang lebih detail, peneliti memberikan beberapa pertanyaan kepada narasumber, antara lain:
1. Apakah alasan/dorongan untuk terus menggunakan AI?
2. Apakah ada manfaat yang sudah anda rasakan setelah menggunakan AI?
3. Bagaimana AI dapat berguna dalam menyelesaikan suatu masalah atau pekerjaan?
4. Apa kesulitan yang dihadapi dalam menggunakan AI?
5. Apakah pemanfaatan AI saat ini sudah efektif? Mengapa?
6. Apakah  ada  hal  yang  perlu  diperbaharui  dari  teknologi  tersebut  agar  lebih bermanfaat?
7. Apakah  timbul  kekhawatiran  atau  ketidaknyamanan  tertentu  ketika  AI  dapat melakukan  banyak  hal?  bagaimana  anda  merespon  secara  positif  terhadap perkembangan teknologi ini?
8. Mengapa anda menyarankan penggunaan AI? Dan teknologi apa yang disarankan?
9. Bagaimana tanggapan terhadap orang-orang yang masih ragu terhadap AI?
Respon terhadap variabel GAAIS yang cenderung “cukup-sangat baik” dan variabel CI yang cenderung “baik-sangat baik” dapat dilihat dari perbedaan indikator, dimana pada variabel GAAIS  dengan  respon  “baik”  cenderung  general,  seperti  “AI  dapat  berdampak  positif terhadap kesejahteraan manusia” (GAAIS6), “AI dapat memberikan peluang ekonomi baru bagi  negara  Indonesia”  (GAAIS2),  dan  “Sistem  AI  akan  lebih  unggul  dalam  banyak pekerjaan rutin daripada karyawan manusia” (GAAIS8). Sedangkan indikator pada variabel GAAIS dengan respon “sangat baik” cenderung kepada individu dan pengalaman terhadap AI,  seperti  “saya  terkesan  dengan  apa  yang  dapat  dilakukan  oleh  AI”  (GAAIS4), “Menggunakan  sistem  AI  sangat  mengasyikkan”(GAAIS7).  Hal  tersebut  membuktikan bahwa niat dalam menggunakan AI yang terlihat pada indikator variabel CI yang cenderung “sangat  baik”  dipengaruhi  oleh  pengalaman  individu  menggunakan  AI.  Ketika  individu merasakan dampak positif dari AI, maka dorongan atau niat untuk menggunakannya lebih lanjut  akan timbul.  Oleh karena itu, responden yang dipilih untuk  melakukan wawancara adalah generasi Z yang mahir menggunakan AI dengan skor kemahiran 4-5. Skor penilaian melalui survey merupakan skala likert dimana skor 4 menunjukkan bahwa responden setuju dan  skor  5  menunjukkan  bahwa  responden  sangat  setuju  dengan  kemahirannya  dalam menggunakan  AI.  Pemilihan  tersebut  dengan  tujuan  adanya  penjelasan  yang  spesifik mengenai pengalaman dalam menggunakan AI.
Alasan dan dorongan untuk terus menggunakan AI yang diberikan oleh kelima responden cukup beragam, empat dari lima responden merasa terbantu oleh AI dalam pekerjaan dan memperoleh  informasi  dan  satu  responden  lainnya  beranggapan  bahwa  di  masa  depan seluruh kegiatan manusia akan bergantung dengan inovasi dan teknologi sehingga AI akan memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar.  Dari  jawaban  yang  diperoleh  memberikan  respon positif terhadap kehadiran AI. Manfaat yang diperoleh kelima responden cukup serupa yaitu kemudahan dalam mencari informasi dan data. Bagi para responden, dengan menggunakan AI dapat mempersingkat waktu dalam mencari informasi, informasi yang diperoleh aktual, serta  meningkatkan  efisiensi  waktu  dalam  melakukan  pekerjaan.  Teknologi  yang  telah digunakan oleh para responden dengan profil pekerjaan sebagai  karyawan dan wirausaha yaitu, chat  GPT,  google  board , maps, dan generate  copywriting. Para  karyawan memanfaatkan chat  GPT untuk  menggali  informasi  terkait  pekerjaannya, maps untuk membantu mencari denah jalan yang mungkin lebih cepat. Para wirausaha yang memiliki usaha online memanfaatkan teknologi generate copywriting untuk membuat konten. Sampai saat ini, para responden belum mengalami kesulitan dalam menggunakan teknologi AI. Menurut  sebagian  responden,  pemanfaatan  teknologi  AI  sudah  efektif  terutama  untuk efisiensi waktu.  Namun  2 dari 5 orang kurang setuju karena dengan teknologi yang terus
berkembang,  AI  juga  dapat  dikembangkan  lebih  jauh  lagi.  Untuk  dapat  mengembangkan teknologi  AI  di  masa  depan,  Responden  memberikan  saran  mengenai  hal  yang  dapat diperbaharui maupun ditambahkan agar lebih bermanfaat seperti, menambahkan database dan informasi terkini ( real time) dan fitur voice detector.
Meskipun  responden  memiliki  respon  positif  terhadap  AI,  mereka  juga  memiliki  sedikit kekhawatiran  terhadap  teknologi  AI.  Responden  memiliki  kekhawatiran  terhadap penyalahgunaan  data  pribadi  para  pengguna.  Selain  itu  adanya  kemungkinan  beberapa pekerjaan dapat digantikan oleh teknologi AI,  dan semua aktivitas dikendalikan sepenuhnya oleh  AI.  Menurut  responden,  untuk  mencegah  kekhawatiran  tersebut  para  pengguna  AI harus memahami batas penggunaannya dan perlu merespon dengan membekali diri dengan skill dan dapat memanfaatkan teknologi ini dengan bertanggungjawab.
Para responden menyarankan penggunaan AI kepada mereka yang belum menggunakan AI. Teknologi  pencari  informasi  seperti  Chat  GPT  dan  search  engine  yang  memberikan kesempatan bagi para pengguna untuk mendapatkan informasi dengan waktu lebih singkat. Hal ini memberikan kesempatan bagi generasi muda yaitu generasi Milenial dan Generasi Z untuk dapat melakukan beberapa aktivitas dan pekerjaan dalam satu waktu dengan cepat dan efisien. Untuk meyakinkan masyarakat yang masih ragu terhadap AI dapat dilakukan dengan berbagi  pengalaman  sebagai  bukti  bahwa  AI  sangat  membantu  dan  akan  semakin berkembang di masa depan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  sikap  terhadap  AI  berpengaruh terhadap niat untuk terus menggunakan AI di masa depan. Hal ini terbukti dari uji hipotesis di mana hipotesis 1 dalam penelitian ini diterima. Dari hasil distribusi frekuensi, responden memiliki respon positif (baik) mengenai sikap terhadap AI dan niat untuk menggunakan AI di masa depan. Dari 109 orang yang setuju untuk menggunakan AI di masa depan, 77.6% diantaranya  merasa  sangat  terbantu  dalam  pekerjaan.  Teknologi  yang  sering  digunakan adalah untuk mencari informasi, data base, dan copywriting . Beberapa teknologi yang telah digunakan  membantu  para  karyawan  untuk  menggali  informasi,  selain  itu  bagi  para wirausaha yang membuat konten sangat terbantu melalui copywriting. Sejauh ini, AI belum dapat menggantikan pekerjaan manusia karena masih berjalan beriringan, meskipun timbul kekhawatiran mengenai teknologi yang terus berkembang, manfaat AI digunakan sebagai alat bantu yang meningkatkan efisiensi kerja.
Berikut beberapa saran bagi pihak terkait baik dan peneliti selanjutnya:
1. Generasi  Milenial  dan  Generasi  Z  yang  belum  dan  masih  ragu  menggunakan Teknologi AI.
Kedua generasi ini tumbuh di era perkembangan teknologi. Pada umumnya kedua generasi ini sudah melek teknologi dan menerima teknologi untuk pekerjaan mereka sehari-hari.  Akan  tetapi,  masih  terdapat  beberapa  individu  dari  generasi  tersebut yang masih skeptis mengenai penggunaan AI. Oleh sebab itu, diperlukan penyuluhan
yang baik mengenai AI seperti mengenai manfaat AI yang dapat membantu mereka untuk berkompetisi lebih baik di pasar tenaga kerja.
2. Peneliti selanjutnya
Terdapat  69.6%  variabel  yang  mempengaruhi  niat  menggunakan Artificial Intelligence (AI)  secara  terus  menerus,  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian  ini. Faktor-faktor  tersebut  seperti  kepercayaan  terhadap  AI, personnal  innovativeness , dan faktor individu-individu lain yang dapat mempengaruhi perilaku seseorang. Di sisi lain, penelitian selanjutnya dapat menggunakan dasar teori yang berbeda untuk menguji variabel yang berkaitan dengan GAAIS dan CI.

## Daftar Pustaka
[1] Ashfaq, M. et al. (2020) ‘I, Chatbot: Modeling the determinants of users’ satisfaction and continuance intention of AI-powered service agents’, Telematics and Informatics , 54(July), p. 101473. doi: 10.1016/j.tele.2020.101473
[2] Baskoro,  G.,  Mariza,  I.  and  Sutapa,  I.  N.  (2023)  ‘Innovation  to  Improve  Critical Thinking  Skills  in  the  Generation  Z  using  Peeragogy  as  a  Learning  Approach  and Artificial Intelligence (AI) as a Tool’, Jurnal Teknik Industri , 25(2), pp. 121–130. doi: 10.9744/jti.25.2.121-130.
[3] Ghozali,  (2009),  Aplikasi  Analisis  dengan  program  SPSS.  Universitas  Dipenogoro. Semarang
[4] Jelahut, F. E. (2023) ‘Chat Gpt Artificial Intelligence: Phenomenology Studies Among Generation Z Students’, Mediakom : Jurnal Ilmu Komunikasi , 7(2), pp. 170–176. doi: 10.35760/mkm.2023.v7i2.9580.
[5] Kandoth,  S. and Shekhar, S. K. (2017) ‘Alternative evaluation  of S&P 500 index in relation  to  quantitative  easing’, Forum  Scientiae  Oeconomia ,  5(1),  pp.  5–18.  doi: 10.23762/fso.
[6] Mahasneh,  R. et  al. (2023)  ‘Increasing  employer  willingness  to  hire  people  with disability:  the  perspective  of  disability  employment  service  providers’, Journal  of Social Marketing , 13(3), pp. 361–379. doi: 10.1108/JSOCM-08-2022-0174.
[7] Maria Pangkey, F., Furkan, L. M. and Edy Herman, L. (2020) ‘Exploring the impact of Artiicial Intelligence and Digital Marketing on Intention to Use Online Transportation: a  Lesson  Learned  from  Indonesian  Millenials  Exploring  the  impact  of  Artificial Intelligence and Digital Marketing on Intention to Use Online Tr’.
[8] Muhtar, 2023. Mengenal 6 Macam Generasi di Indonesia Sesuai Tahun Lahir, Kamu Termasuk  yang  Mana?. Retrieved  May  28,  2024  from  https://uici.ac.id/mengenal-6- macam-generasi-di-indonesia-sesuai-tahun-lahir-kamu-termasuk-yang-mana/.
[9] Nedelko, Z., Potocan, V. and Dabić, M. (2015) ‘Current and future use of management tools’, E a M: Ekonomie a Management , 18(1), pp. 28–45. doi: 10.15240/tul/001/2015-1-003.
[10] Nguyen,  T.  M.,  Dinh,  V.  T.  and  Nham,  P.  T.  (2019)  ‘Online  knowledge  sharing  in Vietnamese  telecommunication  companies:  An  integration  of  social  psychology models’, Knowledge  Management  and  E-Learning ,  11(4),  pp.  497–521.  doi: 10.34105/j.kmel.2019.11.026.
[11] Pereira,  T. et  al. (2022)  ‘New  Insights  into  Consumers’  Intention  to  Continue  Using Chatbots  in  the  Tourism  Context’, Journal  of  Quality  Assurance  in  Hospitality  and Tourism , 00(00), pp. 1–27. doi: 10.1080/1528008X.2022.2136817.
[12] Purba, Djuli Sjafei : Pelatihan Penggunaan Software SPSS Dalam Pengolahan Regressi Linear Berganda Untuk Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Simalungun Di Masa Pandemi Covid 19
[13] Rauf, A. et al. (2022) ‘Millennials’ perceptions of artificial intelligence in hotel service encounters’, Consumer  Behavior  in  Tourism  and  Hospitality ,  17(1),  pp.  3–16.  doi: 10.1108/CBTH-04-2021-0104.
[14] Reinke, K. and Gerlach, G. I. (2022) ‘Linking Availability Expectations, Bidirectional Boundary  Management  Behavior  and  Preferences,  and  Employee  Well-Being:  an Integrative Study Approach’, Journal of Business and Psychology , 37(4), pp. 695–715. doi: 10.1007/s10869-021-09768-x
[15] Rumawas, W. (2022) ‘Employees’ Turnover Intention in the Construction Industry in Indonesia’, Journal of Construction in Developing Countries , 27(2), pp. 127–146. doi: 10.21315/jcdc-03-21-0050.
[16] Schepman,  A.  and  Rodway,  P.  (2023)  ‘The  General  Attitudes  towards  Artificial Intelligence  Scale  (GAAIS):  Confirmatory  Validation  and  Associations  with Personality, Corporate Distrust, and General Trust’, International Journal of Human- Computer Interaction , 39(13), pp. 2724–2741. doi: 10.1080/10447318.2022.2085400.
[17] Sudiana, I. W. et al. (2022) ‘Reflection on Values of Financial Governance of Village Credit  Institutions  in  Bali’, Quality  -  Access  to  Success ,  23(186),  pp.  269–274.  doi: 10.47750/QAS/23.186.35.
[18] Talentics,  2023. Artificial  Intelligence:  Contoh  Penggunaan  AI  di  Bidang  HR. Retrieved  May,2024  from  https://talentics.id/resources/blog/artificial-intelligence- contoh-pengguna an-ai-di-bidang-hr/
[19] Waleed, M., Bashir, F. and Nasim, I. (2023) ‘Artificial Intelligence Revolution: Shaping the Future of Millennials’, … of Humanities and Social … , 11(04), pp. 4261–4274. doi: 10.52131/pjhss.2023.1104.0689.