## PERAN ANTROPOMORFISME DAN KETERLIBATAN TEKNOLOGI TERHADAP NIAT MENGGUNAKAN CHATBOT DAN NIAT BERBELANJA
Nazhira Zattira Melati Putri 1 Yudi Sutarso 2 1 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Universitas Hayam Wuruk Perbanas Email : 2020210163@students.perbanas.ac.id
2 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Universitas Hayam Wuruk Perbanas Email : yudi@perbanas.ac.id
Diterima: 25 Januari 2024 Direview: 15 Februari 2024 Dipublikasikan: 11 Maret 2024

## Abstract
The  lack  of  studies  on  chatbots,  especially  seen  from  the  role  of  anthropomorphism  and  customer technology  involvement  in  the  literature,  is  the  background  for  this  study.  In  addition,  empirically, chatbot  managers  need  to  use  aspects  of  anthropomorphism  and  user  technology  involvement  to improve  chatbot performance in increasing  intentions  to  use  chatbots  and  shopping intentions in e- commerce. The purpose of this research is to examine the factors that influence the intention to use chatbots  and  shopping  intentions,  especially  the  factors  of  usability,  convenience,  attitude  and satisfaction as well as anthropomorphism and technology engagement. This study used a quantitative design through a survey, involving the Tokopedia e-commerce service in Indonesia. There were 150 customers selected through purposive sampling technique as respondents. Data analysis was carried out using a Structural Equation Model with a Partial Least Square approach. The findings of this study show  that  anthropomorphism  and  technology involvement  have  a  positive effect  on  satisfaction  and furthermore satisfaction has a positive effect on intention to use chatbots and intention to shop for e- commerce.  This  study  contributes  to  confirming  previous  findings  in  the  literature,  and  empirically provides guidance on how to enhance the role of anthropomorphism and technological engagement in improving chatbot performance..
Keywords: Chatbot,  e-commerce,  intention,  antropomorfisme,  technology  engegement, Theory Planned Bahavior

## Abstrak
Minimnya  kajian  tentang chatbot terutama  dilihat  dari  peran  antropomorfisme    dan  keterlibatan teknologi  pelanggan  dalam  literatur  menjadi  latar  belakang  studi  ini.  Di  samping,  secara  empirik pengelola  chatbot  memerlukan  bagaimana  memanfaatkan  aspek  antropomorfisme  dan  keterlibatan teknologi pengguna bagi peningkatan kinerja chatbot dalam meningkatkan niat menggunakan chatbot dan niat berbelanja pada e-commerce . Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji faktor-faktor yang mempengaruhi  niat  menggunakan chatbot dan  niat  berbelanja  utamnya  dari  faktor  kegunaan, kenyamanan,  sikap,  dan  kepuasan  serta  antropomorfisme  dan  keterlibatan  teknologi.      Studi  ini menggunakan desain kuantitatif melalui survey, dengan melibatkan layanan e-commerce Tokopedia di Indonesia. Terdapat 150 pelanggan yang dipilih melalui teknik purposive sampling sebagai responden. Analisis data dilakukan dengan Structural Equation Model dengan pendekatan Partial Least Square . Temuan studi ini menunjukkan bahwa  antropomorfisme dan keterlibatan teknologi berpengaruh positif terhadap kepuasan dan selanjutnya kepuasan berpengaruh positif terhadap niat menggunakan chatbot dan  niat  berbelanja  e-commerce.  Studi  ini  berkontribusi  dalam  mengkonfirmasi  temuan  sebelumnya dalam  literatur,  dan  secara  empirik  memberikan  panduan  bagaimana  meningkatkan  peran antropomorfisme dan keterlibatan teknologi dalam meningkatkan kinerja chatbot. Kata Kunci: Chatbot, e-commerce, intensi, antropomorfisme, keterlibatan teknologi, Theory Planned Bahavior

## PENDAHULUAN
Pada era digital saat ini, e-commerce telah menjadi salah satu sektor bisnis yang berkembang pesat  dan  terus  mengalami  perkembangan  yang  signifikan.  Kepuasan  konsumen  menjadi  hal  yang sangat penting bagi e-commerce , karena sangat mempengaruhi keberhasilan bisnis. Kepuasan diukur sebagai  perasaan  positif  konsumen  terhadap  pengalaman  penggunaan chatbot ,  termasuk  kepuasan terhadap  kualitas  layanan,  kemudahan  penggunaan,  dan  kesesuaian  dengan  kebutuhan  pengguna (Ashfaq et al ., 2020) . Kecerdasan buatan dapat digunakan dalam berbagai bentuk, seperti penggunaan algoritma cerdas, pembelajaran mesin, dan analisis data untuk mengoptimalkan strategi pemasaran e- commerce dan  meningkatkan  efisiensi  operasional (Fonseka et  al .,  2022) . Chatbot merupakan  agen layanan yang diaktifkan oleh kecerdasan buatan yang melakukan percakapan "alami" dengan konsumen untuk memberikan informasi individual (Selamat & Windasari, 2021) . Chatbot mengacu pada teknologi yang digunakan untuk berinteraksi dengan konsumen dalam bentuk percakapan berbasis teks (Adam et al .,  2021) .  Dalam  literatur  studi  chetbot  dikaitkan  konsumen  di  Indonesia  lebih  banyak  pada  aspek kepuasan  ( Nugraha et al., 2022 ), kepercayaan (Aryani & Riorini, 2023), dan loyalitas (Alghiffari & Matusin,  2023) .  Masih  jarang  yang  meneliti  chatbot  terkait  dengan  aspek antropomorfisme dan keterlibatan teknologi konsumen dalam memanfaatkan chatbot . Perusahaan  saat  ini,  rata-rata  menggunakan chatbot untuk  membantu customer  service dalam merespon  konsumen.  Salah  satu  contohnya  seperti  perusahaan  Nippon  Indosari  atau  biasa  dikenal dengan  produknya  yaitu  sari  roti  mengungkapkan  bahwa  yang  dilakukan  sekarang  adalah  dengan membuat  proses  pemesanan  lebih  mudah  dan  nyaman.  Kemudahan  tersebut  akan  meningkatkan kepuasan (Nugraha et  al ., 2022) dan  niat  menggunakan  kedepan (Wiguna et  al .,  2023) .  Di  sisi lain, berdasarkan fenomena yang terjadi,  pengalaman konsumen terkait dengan penggunaan chatbot di e- commerce adalah  ketidakpuasan  konsumen  akibat  keterbatasan chatbot dalam menjawab  pertanyaan atau permintaan konsumen (As-syiva & Nasution, 2019). Chatbot mungkin tidak mampu memberikan respons yang sesuai atau memadai terhadap kebutuhan konsumen. Selain itu, penggunaan chatbot juga tidak memiliki kemampuan untuk merespon unsur-unsur non-verbal dari konsumen, seperti nada suara atau  bahasa  tubuh,  yang  dapat  memberikan  informasi  tambahan  tentang  kebutuhan  dan  keinginan konsumen.
Tokopedia  adalah  salah  satu  aplikasi e-commerce yang  populer  di  Indonesia.  Tokopedia memudahkan pengguna untuk menjual dan membeli berbagai produk melalui situs web dengan sistem kerja mobile. Tokopedia menyediakan berbagai kategori produk termasuk elektronik, fashion, makanan, kebutuhan sehari-hari, dan masih banyak lagi.  Dalam prakteknya, Tokopedia memanfaatkan chatbot sebagai virtual  assistant untuk  berinteraksi  dengan  pengguna  atau  calon  konsumen  guna  menjawab berbagai pertanyaan dan keluhan pelanggan sekaligus untuk meningkatkan niat pembelian. Tokopedia menjadi  salah  satu  pemain  utama  dalam  industri e-commerce di  Indonesia  dan  memberikan  akses mudah  bagi  konsumen  untuk  berbelanja  secara online .    Analisis  peran  chatbot  dalam  meningkatkan pelayanan terhadap konsumen di e-commerce
Terkait  perdagangan  e-commerce  secara  umum,  data  dari  sumber Kominfo  (2023) , mengungkapkan  bahwa  nilai  perdagangan  elektronik  ( e-commerce )  di  Indonesia  mengalami pertumbuhan sebesar 78 persen, sebagai yang tertinggi di dunia. Indonesia menduduki peringkat ke- satu dalam pertumbuhan e-commerce secara global , sedangkan Meksiko menempati peringkat kedua dengan pertumbuhan sebesar 59 persen. Data dari sumber Badan Pusat Statistik (2023) , menyatakan bahwa jumlah penduduk dikota Surabaya sebesar 2.893.698 dan kabupaten Sidoarjo sebesar 2.114.588 jiwa. Surabaya merupakan salah satu kota besar di Indonesia, penduduk di wilayah perkotaan memiliki pemahaman yang lebih baik terhadap teknologi digital untuk berbelanja melalui e-commerce dengan menggunakan chatbot secara online .
Berdasarkan  uraian  diatas,  terdapat  kesenjangan  teori  dalam  literatur  di  mana  penelitian  tentang peran antropomorfisme  dan keterlibatan teknologi masih sangat terbatas pada chatbot di e-commerce, mengingat  peran  chatbot  yang  menyerupai  peran  manusia . Selain  hal  tersebut,  secara  empirik bagaimana mengelola chatbot yang akan berkontribusi pada niat menggunakan dan niat berbelanja pada e-commerce  masih  belum  jelas  panduannya  utamanya  bagaimana  memanfaatkan  aspek antropomorfisme dan  keterlibatan  teknologi  pengguna.    Dengan  mengetahui  tingkat  kepuasan konsumen  dengan chatbot , e-commerce dapat  menentukan  strategi  yang  tepat  untuk  meningkatkan layanan konsumen dan meningkatkan kepuasan konsumen. Penelitian juga dapat membantu membantu
menentukan kelemahan chatbot yang harus diperbaiki, sehingga dapat memperbaiki kualitas layanan konsumen secara keseluruhan.

## KAJIAN PUSTAKA

## Theory Plan Behaviour (TPB)
Teori Perilaku Terencana (Theory of Planned Behavior/TPB) adalah suatu kerangka konseptual dalam  bidang  psikologi  sosial  yang  dirancang  untuk  memahami  dan  memprediksi  perilaku  manusia dalam berbagai konteks. Ruang lingkup TPB mencakup berbagai aspek, mulai dari aktivitas fisik hingga penggunaan  obat,  daur  ulang  hingga  pemilihan  mode  perjalanan,  praktik seks  aman hingga  perilaku konsumen  dan  dari  adopsi  teknologi  hingga  perlindungan  privasi (Ajzen,  2020) .  Penggunaan  TPB mengalami  peningkatan  dalam  studi  perilaku  pro-lingkungan  sejak  tahun  1995,  menunjukkan keandalan teori ini dalam memprediksi perilaku dalam berbagai situasi (Yuriev et al., 2020) . TPB memiliki keterbatasan dalam meramalkan perilaku nyata, dan terdapat kesenjangan antara niat dan perilaku yang perlu diatasi (Yuriev et al., 2020) . Niat dan sikap adalah beberapa faktor yang diidentifikasi menggunakan TPB (Su et al., 2021) . TPB melihat niat sebagai keinginan atau kemauan seseorang  untuk  melakukan  suatu  perilaku  tertentu  yang  dipengaruhi  oleh  sikap  positif  individu terhadap  suatu  hal  dan  dengan  adanya  sikap  positif  dan  dukungan  dari  orang-orang  penting, kemungkinan  besar  individu  tersebut  akan  memiliki  niat  yang  kuat  untuk  melaksanakan  perilaku tersebut (Fan et al ., 2021). Relevansi teori  ini dalam studi adalah pengaruh keterkaitan antara sikap, kepuasan dan niat beli pada e-commerce.

## Kepuasan
Kepuasan  merujuk  pada  perasaan  positif  seseorang  setelah  melakukan  suatu  tindakan  atau pengalaman  yang  memenuhi  harapan  atau  kebutuhan  mereka.  Kepuasan  dapat  berkaitan  dengan berbagai aspek, seperti produk, layanan, atau pengalaman, dan dapat diukur melalui berbagai metode seperti  survei,  observasi,  atau  analisis  data.  Kepuasan  konsumen  merupakan  faktor  penting  dalam membangun  loyalitas  konsumen  dan  dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  bisnis (Suttikun  & Meeprom,  2021) .  Akurasi,  ketepatan  waktu,  kelengkapan  dan  relevansi  sebagai  dimensi  kualitas informasi berpotensi meningkatkan kepuasan (Putri, 2024) . Kepuasan dalam ranah online melibatkan beberapa faktor yang kompleks dan multidimensional yang dapat memengaruhi pengguna, diantaranya mencakup komunikasi, partisipasi dalam penggunaan online , fleksibilitas, dukungan teknologi, dan umpan balik (Elshami et al ., 2021) . Faktor yang dianalisis mencakup  latar  belakang  pelanggan,  pengalaman  sebelumnya  secara online ,  jarak  transaksional, kolaborasi antar pelanggan, dialog atau komunikasi antara pelanggan dan penyedia layanan (Abuhassna et al ., 2020) .

## Kegunaan dan antropomorfisme
Kegunaan  adalah  konstruk  multidimensional  yang  tepat  mencerminkan  kompleksitas  sistem teknologi  informasi  modern,  sehingga  menghasilkan  prediksi  dan  penjelasan  penggunaan  teknologi informasi yang lebih akurat (Ambalov, 2021) . Kegunaan melibatkan berbagai dimensi, penelitian dapat memberikan  prediksi  dan  penjelasan  yang  lebih  mendalam  terkait  dengan  penggunaan  teknologi informasi. Peningkatan interaksi emosional dan kegunaan pada social commerce dapat meningkatkan niat pembelian, dengan jenis produk berperan sebagai faktor pengendali (Min et al ., 2021) . Stereotip antropomorfik umum di berbagai kategori yang dapat memengaruhi kepercayaan dan penerimaan terhadap teknologi (Debora et al ., 2020) . Antropomorfisme terhadap objek non-manusia dapat memengaruhi kedekatan manusia terhadapnya, menyediakan rasa kenyamanan, identitas diri, dan efikasi  diri (Wan.  &  Chen.,  2020) .  Antropomorfisme  dalam  ilmu  perasaan  perbandingan  dapat memberikan  manfaat  dan  juga  dapat  menghambat,  sehingga  disarankan  pendekatan  yang  penuh perhatian untuk menghindari kemungkinan jebakan (Williams. et al ., 2020) . Antropomorfisme dalam teknologi seperti smartphone dan chatbot berkorelasi positif dengan kebutuhan sosial, khususnya pada individu dengan kecenderungan tinggi untuk antropomorfisme (Christoforakos & Diefenbach, 2023) .

## Kenyamanan dan keterlibatan teknologi
Dimensi kenyamanan online , seperti akses, transaksi, manfaat, dan kenyamanan pascamanfaat, berpengaruh  signifikan  terhadap  penggunaan  perbankan  seluler (Jebarajakirthy  &  Shankar,  2021) . Peningkatan kenyamanan online dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, niat untuk membayar lebih,
dan tingkat retensi, sehingga pada akhirnya memberikan kontribusi terhadap keberlanjutan sosial atau penggunaan (Saha. et  al .,  2021) .  Kenyamanan  layanan  elektronik  secara  signifikan  memengaruhi kepuasan pelanggan, nilai layanan yang dirasakan, dan niat pembelian ulang dalam belanja online di bidang fashion (Johan et al ., 2020) .
Keterlibatan teknologi konsumen dalam ekosistem digital merupakan fenomena sosio-teknis yang melibatkan  tindakan  konsumen  dengan  teknologi  digital,  menghasilkan  perubahan  saling mempengaruhi  dan  praktik  keterlibatan  baru (Morgan-Thomas et  al .,  2020) .  Kecerdasan  buatan, khususnya chatbot dan konten yang dipersonalisasi, dapat secara signifikan meningkatkan keterlibatan pelanggan  di  sektor e-commerce (Vapiwala  &  Pandita,  2022) .  Teknologi  interaktif chatbot dan augmented  reality dalam e-commerce dapat  meningkatkan  keterlibatan  konsumen  dan  proses pengambilan keputusan, namun efektivitasnya bergantung pada mekanisme motivasi yang digunakan dalam lingkungan ritel (Moriuchi et al ., 2021) .

## Pengembangan Hipotesis Pengaruh kegunaan terhadap kepuasan
Kegunaan  adalah  penilaian  seseorang  terhadap  sejauh  mana  suatu  hal  dianggap  bermanfaat dalam  mencapai  tujuan  atau  memenuhi  kebutuhan.  Menurut (Ashfaq et  al .,  2020) ,  kegunaan  adalah salah satu faktor yang mempengaruhi kepuasan konsumen dan niat untuk terus menggunakan layanan chatbot .  Kegunaan memiliki  peran  penting  dalam  mempengaruhi  sikap  dan  kepuasan  konsumen terhadap chatbot (Soares et al., 2022) . Menurut jurnal (Al-Sharafi et al ., 2022) , kegunaan merujuk pada kemampuan chatbot untuk memfasilitasi proses pembelajaran dan meningkatkan hasil pembelajaran. H1. Terdapat pengaruh positif kegunaan terhadap kepuasaan pada pengguna chatbot pada Tokopedia
Pengaruh antrofomorfisme terhadap kepuasan
Antrofomorfisme  adalah  kecenderungan  untuk  memberikan  sifat-  sifat  manusia  pada  objek non-manusia  seperti chatbot (Selamat  &  Windasari,  2021) .  Menurut (Ashfaq et  al .,  2020) , Antropomorfisme  mengacu  pada  adanya  interaksi  sosial  antara chatbot dan  konsumen  yang menciptakan kesan percakapan yang mirip dengan interaksi manusia alami daripada interaksi dengan mesin (Yuan  &  Dennis,  2019) .  Konsumen  dapat  merasakan  pengalaman  yang  lebih  manusiawi  dan terlibat secara emosional dengan chatbot , meningkatkan kepuasan dan interaksi positif antara konsumen dan platform e-commerce.
H2.  Terdapat  pengaruh  positif  antropormophisme  terhadap  kepuasaan  pada  pengguna  chatbot  pada Tokopedia.

## Pengaruh keterlibatan teknologi terhadap sikap
Keterlibatan  teknologi  adalah  tingkat  keterlibatan  atau  interaksi  individu  dengan  teknologi dalam  konteks  penggunaan,  pemahaman  dan  partisipasi  aktif  dalam  memanfaatkannya.  Dalam penelitian (Moriuchi et al ., 2021) menjelaskan bagaimana pengaruh teknologi terhadap sikap konsumen terhadap perusahaan ritel dan minat dalam melakukan pembelian. Studi ini mengidentifikasi teknologi yang memberikan manfaat dalam proses pembelian konsumen tertentu. chatbot adalah sebuah program komputer yang dirancang untuk melakukanpercakapan dengan manusia melalui antarmuka teks atau suara. chatbot mampu memproses bahasa manusia dan memberikan balasan yang tepat, berdasarkan pemrograman dan algoritma yang telah ditentukan (Huang & Chueh, 2021).
H3.  Terdapat  pengaruh  positif  keterlibatan  teknologi  terhadap  sikap  pada  pengguna  chatbot  pada Tokopedia.

## Pengaruh sikap terhadap kepuasan
Sikap  adalah  evaluasi  atau  pandangan  seseorang  terhadap chatbot ,  yang  mencerminkan kecenderungan, Kenyamanan atau emosi positif atau negatif terkait dengan penggunaan dan interaksi 25 dengan chatbot . Menurut ( Kasilingam, 2020) , Sikap dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti manfaat yang dirasakan, kemudahan penggunaan, kesenangan yang dirasakan, kesadaran harga, risiko yang dirasakan sikap juga mencakup pandangan positif atau negatif terhadap penggunaan chatbot untuk tujuan  komersial,  seperti  pembelian  produk (de  Cosmo et  al .,  2021) . Chatbot dapat menjadi saluran inovatif bagi pengecer untuk memenuhi kebutuhan konsumen muda di mana saja dan kapan saja (De Cicco et al ., 2020) . Konsumen akan merasa puas jika chatbot memberikan layanan yang efektif dan
efisien dalam menjawab pertanyaan, memberikan rekomendasi produk yang relevan, serta memberikan pengalaman berbelanja yang menyenangkan dan memuaskan (Kasilingam, 2020) . H4.   Terdapat pengaruh positif sikap terhadap kepuasaan pada pengguna chatbot pada Tokopedia.

## Pengaruh Kenyamanan terhadap niat menggunakan
Kenyamanan adalah penilaian individu tentang sejauh mana suatu produk, layanan, atau proses dianggap  mudah  digunakan,  efisien,  dan  nyaman.  Ini  mencerminkan  persepsi  subjektif  seseorang terhadap tingkat kemudahan dan kenyamanan dalam berinteraksi dengan suatu hal. Menurut (Huang & Chueh,  2021) ,  kenyamanan  adalah  faktor  penting  yang  mempengaruhi  niat  perilaku  konsumen. Menurut Berry et a l., (2010) dalam (Huang & Chueh, 2021) berpendapat bahwa mengalami manfaat inti dari layanan toko dapat mengurangi persepsi waktu dan energi yang dihabiskan oleh konsumen saat berbelanja dan meningkatkan niat untuk membeli.
H5. Terdapat pengaruh positif kenyamanan terhadap niat menggunakan pada pengguna chatbot pada Tokopedia

## Pengaruh kepuasan terhadap niat menggunakan
Niat  menggunakan  adalah  kecenderungan  atau  kesediaan  individu  untuk  mengadopsi  dan menggunakan suatu produk, layanan atau teknologi dalam tindakan nyata. Menurut penelitian (Huang & Chueh, 2021) , niat menggunakan dapat dianggap sebagai indikator awal yang menunjukkan sejauh mana seseorang bersedia dan berencana untuk mengadopsi dan menggunakan chatbot dalam konteks belanja melalui ponsel cerdas (Kasilingam, 2020) . H6. Kepuasaan berpnegrauh positif terhadap niat menggunakan chatbot pada Tokopedia.

## Pengaruh kepuasan terhadap niat belanja
Niat belanja dapat menjadi indikator penting dalam memahami perilaku konsumen dan dapat mempengaruhi keputusan pembelian konsumen (Moriuchi et al ., 2021) . Semakin menyenangkan dan memuaskan penggunaan chatbot , semakin tinggi niat konsumen untuk melakukan pembelian melalui chatbot di masa depan (Han, 2021) . Kepuasan konsumen dalam menggunakan chatbot berhubungan positif dengan niat untuk terus menggunakan chatbot di masa depan (Huang & Chueh, 2021) . H7. Kepuasaan berpangaruh positif terhadap niat belanja pada pengguna chatbot di Tokopedia .
Model penelitian ini terdeskripsi dalam Gambar 1 berikut di bawah ini.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Sumber : Peneliti

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian dan Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menitikberatkan pada pemanfaatan teknologi chatbot dalam konteks e-commerce di Indonesia, khususnya pada aplikasi Tokopedia. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive  sampling ,  yaitu  teknik  pengambilan  sampel  di  mana  peneliti  memilih  peserta  penelitian berdasarkan kriteria tertentu yang relevan dengan topik penelitian (de Cosmo et al ., 2021) . Purposive sampling digunakan ketika peneliti ingin mempelajari sub-populasi tertentu yang memiliki karakteristik khusus (Andrade, 2021). Dalam metode ini, terdapat kriteria-kriteria khusus yang harus terpenuhi untuk memilih sampel yang diperlukan.

## Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Indonesia  dari  bulan  Juni  2023  hingga  Agustus  2023.  Kuesioner penelitian disebarkan di wilayah Surabaya dan Sidoarjo dengan menggunakan platform Google Forms.

## Populasi dan Sampel
Populasi  mengacu  pada  kelompok  lengkap  individu,  objek  atau  unit  analisis  yang  menjadi fokus  dalam  suatu  penelitian  atau  studi.  Konsumen  yang  telah  berinteraksi  dengan  agen  layanan konsumen chatbot yang ditenagai oleh kecerdasan buatan (AI) (Ashfaq et al ., 2020) . Sampel adalah sekelompok orang yang memiliki karakteristik tertentu yang menjadi fokus penelitian (Andrade, 2021). Sampel  dalam penelitian ini merujuk  pada  responden  yang  berpartisipasi dalam penelitian  dan  telah berinteraksi  dengan chatbot layanan  konsumen  berbasis  teks  sebelumnya (Ashfaq et  al .,  2020) . Penelitian  ini  mengambil  sampel  sebanyak  150  orang.  Penelitian  ini  menetapkan  kriteria  responden yang  harus  terpenuhi  agar  responden  dapat  dijadikan  sampel  penelitian.  Kriteria-kriteria  tersebut mencakup usia minimal responden, yaitu minimal 17 tahun, serta melibatkan baik responden berjenis kelamin  laki-laki  maupun  perempuan.  Selain  itu,  responden  telah  aktif  dalam  berbelanja  melalui platform e-commerce ,  dengan  Tokopedia  sebagai e-commerce utama  yang  digunakan.  Melakukan minimal satu pembelian per bulan melalui Tokopedia. Selain itu, responden tinggal di wilayah Surabaya dan Sidoarjo, serta memiliki pendidikan minimal setara dengan Sekolah Menengah Atas (SMA) atau tingkat  yang  sama.  Peneliti  menganggap  bahwa  tingkat  pendidikan  minimal  SMA/K  menjadi  acuan karena  responden  dengan  tingkat  pendidikan  ini  diharapkan  memiliki  pemahaman  yang  memadai terkait penggunaan e-commerce , termasuk interaksi dengan fitur chatbot dalam berbelanja.

## Pengembangan Instrumen
Penelitian  ini  memanfaatkan  kuesioner  sebagai  alat  pengumpulan  data  dari  responden. Kuesioner telah disesuaikan dan dibuat melalui platform Google Form . Kuesioner didefinisikan sebagai seperangkat  pertanyaan  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  responden  dalam  penelitian (Huang & Chueh, 2021) . Alat pengukuran ini dipilih karena peneliti percaya bahwa metode ini efisien dan efektif dalam mengumpulkan data dari responden yang telah ditentukan dalam cakupan yang lebih luas.  Responden  yang  mengisi  kuesioner  diminta  untuk  menjawab  setiap  pertanyaan  berdasarkan pengalaman awal. Survei ini dilakukan secara daring kepada target responden yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan, dan sebelum mengisi kuesioner, memahami aturan yang telah ditetapkan oleh peneliti. Setelah itu, diminta untuk menjawab setiap pertanyaan secara jujur berdasarkan pengalaman dalam  menggunakan  aplikasi  Tokopedia.  Peneliti  menggunakan  skala likert ,  dengan  angka  satu menggambarkan "Sangat Tidak Setuju," dan angka tujuh mewakili "Sangat Setuju.". Skala likert adalah jenis  skala  pengukuran  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengevaluasi  sikap,  pendapat,  atau persepsi responden terhadap suatu topik atau pernyataan (Huang & Chueh, 2021) . Skala likert tujuh poin untuk mengukur konstruk yang terkait dengan respons konsumen terhadap chatbot berbasis teks dalam e-commerce (Li et al ., 2021) .

## Analisis Data
Penelitian menggunakan dua Teknik dalam menganalisis, yaitu analisis deskriptif dan analisis statistik.  Analisis  deskriptif  adalah  menggunakan  ringkasan  statistik  dan  visualisasi  untuk menggambarkan  karakteristik  utama  data  dan  contohnya.  Teknik  ini  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  karakteristik  responden  seperti  distribusi  frekwensi  dan  mean  dari  variabel  yang diteliti (Selamat  &  Windasari,  2021) .  Tujuan  dari  analisis  deskriptif  adalah  untuk  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data dan juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi
pola atau tren dalam data dan juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data (Chung et al ., 2020) . Analisis statistik mengacu pada rangkaian langkah yang melibatkan pengumpulan, pengolahan,  interpretasi,  serta  penarikan  kesimpulan  dari  data  berbentuk  angka  guna  memperoleh pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  fenomena  yang  sedang  diamati.  Analisis  statistik melibatkan  penggunaan  berbagai  teknik  dan  metode  statistik,  seperti  uji  hipotesis,  regresi,  analisis varians,  analisis  faktor,  dan  lainnya,  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  atau  perbedaan  yang signifikan dalam data (Chung et al ., 2020) . Penelitian ini menggunakan analisis statistik menggunakan Structural Equation Modelling – Partial Least Square (SEM-PLS) di perangkat lunak WarpPLS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis
Analisis dalam studi ini terdiri dari analisis deskpriptif dan pengujian hipotesis. Deskripsi responden dalam studi ini terdeskripsi dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Deskripsi Demografi Responden Kategori Sub-kategori Frekuensi  Persen Komulatif Persen Kota Surabaya 58 38.7 38.7 Sidoarjo 92 61.3 100.0 Jenis Kelamin Laki – Laki 78 52.0 52.0 Perempuan 72 48.0 100.0 Usia (Tahun) 17-26 Tahun 96 64.0 64.0 27-34 Tahun 54 36.0 100.0 Pendidikan SMA/K 39 26.0 26.0 Diploma 17 11.3 37.3 Sarjana 90 60.0 97.3 Pascasarjana 4 2.7 100.0 Pekerjaan PNS 15 10.0 10.0 Pegawai Swasta 31 20.7 30.7 Wiraswasta 34 22.7 53.3 Mahasiswa/i 61 40.7 94.0 Ibu Rumah Tangga 1 0.7 94.7 Lainnya 8 5.3 100.0 Frekuensi penggunaan Tokopedia  dalam  satu  bulan (kali) 1-2 Kali 61 40.7 40.7 3-4 Kali 73 48.7 89.3 5-6 Kali 8 5.3 94.7 7-8 Kali 5 3.3 98.0 >9 Kali 3 2.0 100.0 Lama menggunakan Tokopedia 0-5 Bulan 8 5.3 5.3 6-12 Bulan 52 34.7 40.0 >12 Bulan 90 60.0 100.0 Total Tokopedia 150 100.0 100.0
Sumber : Data diolah
Tabel 1 mendeskripsikan profile demografis responden, di mana terdeskripsi bahwa berdasar jenis kelamin relatif seimbang antara laik-laki (52 persen) dan perempuan (48 persen).  Berdasar usia sebagian besar adalah pada usia 17 – 26 Tahun (64 persen) dan selebihnya adalah pada usia 27-34 Tahun (36  persen).  Selanjutnya,  responden  terbanyak  adalah  berpendidikan  Sarjana  (60  persen),  ststus pekerjaan adalah mahasiswa (40,7 persen), menggunakan tokopedia sebanyak 3-4 kali (48.7 persen), dan lama menggunakan Tokopedia lebih dari 12 bulan (60 persen). Keseluruhan responden juga pernah menggunakan Chatbot Tokopedia.
Tabel 2 . Rata-rata, Standar deviasi dan Factor Loading. Item Pertanyaan Rata- rata Standar. Deviasi Factor Loading Kegunaan (Ashfaq et al ., 2020)
KG1. Chatbot Tokopedia berguna dalam keseharian saya berbelanja 4.85 1.333 0.84 KG2. Chatbot Tokopedia membantu saya dalam banyak hal. 4.86 1.430 0.86 KG3. Chatbot Tokopedia meningkatkan produktivitas saya dalam berbelanja 4.83 1.435 0.86 KG4. Chatbot Tokopedia membantu melakukan banyak hal dengan nyaman 4.93 1.376 0.85 Antropomorfisme (Selamat & Windasari, 2021) AM1. Dengan chatbot Tokopedia, saya seolah-olah berdialog dengan manusia sesungguhnya 4.79 1.434 0.82 AM2. Interaksi dengan chatbot Tokopedia terasa alami 4.69 1.405 0.86 AM3. chatbot Tokopedia bisa memahami dengan siapa berinteraksi 4.79 1.425 0.87 AM4.  Interaksi dengan chatbot Tokopedia terasa sewajarnya dengan petugas. 4.85 1.453 0.82 Keterlibatan teknologi (Moriuchi et al ., 2021) KT1. Saya merasa nyaman berinteraksi dengan chatbot Tokopedia 4.82 1.419 0.85 KT2. Keterlibatan saya menggunakan chatbot Tokopedia  terasa manusiawi 4.86 1.386 0.83 KT3. Keterlibatan saya dengan chatbot Tokopedia  bermakna. 4.77 1.358 0.85 KT4.  Saya  merasa  senang  saat  berinteraksi  dengan chatbot Tokopedia 4.90 1.449 0.87 Sikap (Kasilingam, 2020) SK1. Menggunakan chatbot Tokopedia untuk berbelanja adalah ide yang bagus. 4.87 1.401 0.86 SK2. Saya suka menggunakan chatbot s saat berbelanja. 4.94 1.396 0.90 SK3. Menggunakan chatbot s saat   berbelanja akan menyenangkan. 4.76 1.450 0.87 Kepuasaan (Al-Sharafi et al ., 2022)
KP1. Pengalaman saya menggunakan chatbot Tokopedia memuaskan. 5.01 1.409 0.87 KP2. Pengalaman saya menggunakan chatbot Tokopedia menyenangkan. 4.97 1.333 0.87 KP3. Menggunakan chatbot Tokopedia adalah sesuai harapan saya 4.83 1.343 0.88 KP4. Menggunakan chatbot Tokopedia mengecewakan saya 3.31 1.938 0.72 Kenyamanan (Huang & Chueh, 2021) KY1. chatbot Tokopedia memudahkan saat belanja 4.82 1.391 0.87 KY2. chatbot Tokopedia menjadikan belanja lebih efisien 4.98 1.378 0.89 KY3. chatbot Tokopedia menjadi  sarana yang tepat memperlancar belanja 4.93 1.446 0.88 Niat Belanja (Selamat & Windasari, 2021) NB1. Saya berniat terus belanja di Tokopedia 4.83 1.449 0.87 NB2. Saya memiliki kecenderungan belanja di Tokopedia 4.82 1.475 0.87 NB3. Setelah memakai chatbot , saya bersedia membeli barang di Tokopedia 4.79 1.420 0.83 NB4.  Setelah memakai chatbot , saya merekomendasikan Tokopedia kepada teman saya. 4.83 1.416 0.88 Niat menggunakan (Huang & Chueh, 2021)
NM1. Saya bersedia menggunakan chatbot saat belanja di Tokopedia. 5.05 1.340 0.86 NM2. Saya menyarankan penggunaan chatbot saat belanja di Tokopedia kepada teman 4.89 1.436 0.89 NM3. Saya merekomendasikan penggunaan chatbot saat belanja di Tokopedia kepada saudara. 4.92 1.349 0.90 Sumber : Data diolah
Pada  Tabel  2  menunjukkan  rata-rata  skor  setiap  variabel,  di  mana  tergambar  bagaimana responden  memberikan  persepsi  atas  beberapa  variabel.  Terhadap  aspek  kegunaan  responden menganggap chatbot cukup  berguna.  Responden  juga  berpersepsi  bahwa chatbot cukup menyerupai manusia.  Keterlibatan  teknologi  reponden  cukup  tinggi  dan  bersikap  baik  terhadap chatbot .  Tingkat kepuasan  mereka  terhadap  Tokopedia  adalah  puas,  sedangkan  tingkat  kenyamanan  mereka  adalah merasa  nyaman  atas  penggunaan chatbot .  Tingkatan  niat  belanja  di  Tokopedia  dan  tingkat  niat menggunakan chatbot adalah tinggi.

## Outer Model (Model Pengukuran)
Analisis  outer  model  dalam  konteks  PLS-SEM  bertujuan  untuk  mengevaluasi  validitas  dan reliabilitas dari variabel pengukuran yang digunakan dalam model persamaan structural. Outer model digunakan  untuk  mengevaluasi  validitas  dan  reliabilitas  variabel  pengukuran (Ashfaq et  al .,  2020) . Untuk mengetahui seberapa baik konstruk konvergen menjelaskan variasi item dengan kriteria beban faktor  lebih  dari  0,6  ( p <  0.05)  dan  AVE  lebih  dari  0,5,  validitas  konvergen  dilakukan.  Validitas konvergen adalah sejauh mana indikator-indikator variabel pengukuran dalam suatu konstruk memiliki hubungan yang kuat dan saling berkorelasi (Hair et al ., 2022) .
Tabel 3. Validitas dan Reliabilitas Variabel Kode KG AM KT
SK KP KY NB NM Kegunaan Antropomorfisme Keterlibatan teknologi Sikap Kepuasan Kenyamanan Niat Belanja Niat menggunakan KG AM KT SK KP KY NB NM 0.85 0.81 0.84 0.87 0.85 0.87 0.86 0.85 0.81 0.84 0.89 0.85 0.85 0.78 0.77 0.83 0.84 0.89 0.85 0.86 0.84 0.80 0.81 0.83 0.87 0.85 0.86 0.88 0.83 0.85 0.82 0.82 0.85 0.85 0.84 0.83 0.84 0.83 0.79 0.84 0.87 0.78 0.80 0.85 0.83 0.88 0.82 0.85 0.86 0.77 0.81 0.82 0.79 0.82 0.86 0.87 0.85 0.83 0.83 0.82 0.84 0.85 0.87 0.88 Composite Reliability CR 0.91 0.91 0.91 0.91 0.90 0.91 0.92 0.91 Cronbach’s Alpha α 0.87 0.86 0.87 0.85 0.86 0.86 0.89 0.86 Average Variances Extracted AVE 0.73 0.71 0.73 0.77 0.70 0.78 0.75 0.78 VIF VIF 7.23 6.62 6.89 6.42 6.65 5.81 5.51 6.52 Jumlah Pernyataan 4 4 4 3 4 3 4 3
Sumber : Data diolah

## Model Struktural (Inner Model)
Untuk mengukur inner model pada model struktural, kita dapat menggunakan R-square dari variabel  laten  dependen.  Inner  model  adalah  tahap  dalam  analisis Partial  Least  Squares-Structural Equation  Modeling (PLS-SEM)  yang  melibatkan  pengujian  hubungan  antara  variabel  laten  dalam model struktural (Selamat & Windasari, 2021) . Sebagian besar pada temuan penelitian dan hipotesis dikonfirmasi oleh hasil pengujian hipotesis pada model struktur.
Hipotesis  1  (H1),  yang  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan, terbukti benar. Hasil analisis menunjukkan bahwa ada pengaruh positif dengan nilai β sebesar 0,40, dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,40 , p < 0,01). Dengan kata lain, variabel yang diteliti memiliki dampak positif yang signifikan terhadap tingkat kepuasan. Hipotesis 2 (H2) mengindikasikan bahwa  antropomorfisme,  atau  pemberian  sifat  manusia  kepada  objek  non-manusia  seperti chatbot , memiliki pengaruh positif yang signifikan. Hasil analisis data menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif yang kuat dengan nilai koefisien β sebesar 0,42 dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,42, p < 0,01). Hipotesis 3 (H3) menyatakan bahwa keterlibatan teknologi memiliki pengaruh positif yang signifikan pada sikap konsumen terhadap chatbot . Hasil penelitian juga mendukung hipotesis ini. Analisis data menunjukkan bahwa keterlibatan teknologi memiliki pengaruh positif yang sangat kuat dengan nilai koefisien β sebesar 0,87, dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,87, p < 0,01). Selain  itu,  hipotesis  4  (H4)  menyatakan  bahwa  sikap  memiliki  pengaruh  positif  tidak  signifikan terhadap kepuasan konsumen. Koefisien β memiliki nilai sebesar 0.12, dan tingkat signifikansi (p) lebih
dari 0,01 (β = 0,12, p = 0,07). Hipotesis 5 (H5) kenyamanan memiliki pengaruh positif terhadap niat menggunakan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kenyamanan  konsumen  memiliki  dampak  positif yang signifikan pada niat untuk menggunakan chatbot , dengan koefisien β sebesar 0,51, dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,51, p < 0,01). Hipotesis 6 (H6) menunjukkan bahwa tingkat kepuasan konsumen memiliki dampak positif yang signifikan pada niat perilaku untuk menggunakan chatbot .  Hasil  analisis  juga  mendukung  hipotesis  ini.  Koefisien  β  memiliki  nilai  sebesar  0,40,  dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,40, p < 0,01). Terakhir, hipotesis 7 (H7). Hipotesis ini menyatakan bahwa kepuasan yang dikonfirmasi sebagai positif memiliki pengaruh yang kuat terhadap niat  belanja.  Analisis  data  mendukung  hipotesis  ini  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  dengan nilai koefisien β sebesar 0,81, dan tingkat signifikansi (p) kurang dari 0,01 (β = 0,81, p < 0,01).
Gambar 2. Hasil uji hipotesis
Sumber : Data diolah
Tabel 4. Ringkasan hasil uji hipotesis Hipotesis Beta  (p-value) Kesimpulan H1 Kegunaan → kepuasaan 0.40 (p<0.01) Terdukung H2 Antropomorfisme → kepuasaan 0.42 (p<0.01) Terdukung H3 Keterlibatan teknologi → sikap 0.87 (p<0.01) Terdukung H4 Sikap → kepuasaan 0.12 (p=0.07) Tidak Terdukung H5 Kenyamanan → niat menggunakan 0.51 (p<0.01) Terdukung H6 Kepuasaan → niat menggunakan 0.40 (p<0.01) Terdukung H7 Kepuasaan → niat belanja 0.81 (p<0.01) Terdukung
Sumber : Data diolah
Berdasarkan tabel  4 diatas dapat  disimpulkan  H1, kegunaan berpengaruh terhadap kepuasan dengan koefisien regresi sebesar 0,40 dan p <0.001 yang menandakan terdukung. H2, antropomorfisme berpengaruh  terhadap  kepuasan  dengan  koefisien  regresi  0,42  dan p <0,001  yang  menandakan terdukung. H3, keterlibatan teknologi berpengaruh terhadap sikap dengan koefisien regresi 0,87 dan p <0,001  yang  menandakan  terdukung.  H4,  sikap  berpengaruh  terhadap  kepuasan  dengan  koefisien regresi 0,12 dan p = 0,073 yang menandakan tidak terdukung. H5, kenyamanan berpengaruh terhadap niat  menggunakan  dengan  koefisien  regresi  0,51  dan p <0,001  yang  menandakan  terdukung.  H6, kepuasan berpengaruh terhadap niat menggunakan dengan koefisien regresi 0,40 dan p <0,001 yang menandakan terdukung. H7, kepuasan berpengaruh terhadap niat belanja dengan koefisien regresi 0,81 dan p <0,001 yang menandakan terdukung.
Tabel 5 . HTMT Variabel Kode KG AM KT SK KP KY NB NM Kegunaan KG - - - - - - - - Antrofomorfisme AM 0,931 - - - - - - - Keterlibatan teknologi KT 0,958 1,024 - - - - - - Sikap SK 1,005 0,986 0,993 - - - - - Kepuasan KP 0,980 0,985 0,967 0,970 - - - - Kenyamanan KY 0,999 0,908 0,918 0,991 0,968 - - - Niat belanja NB 0,976 0,886 0,924 0,944 0,912 0,938 - - Niat menggunakan NM 0,979 0,961 0,955 0,963 0,971 0,988 0,992 -
Sumber : data diolah, HTMT yang bagus yaitu < 0,85 atau < 0,9 (Rasoolimanesh, 2022) .
Berdasarkan tabel 5, mayoritas pasangan variabel menunjukkan korelasi yang tidak signifikan sesuai dengan batasan HTMT. Namun, terdapat dua pasangan variabel yang menunjukkan keterkaitan yang  signifikan  antara  konstruk,  yaitu  KG  dan  SK  dengan  nilai  HTMT  1,0,  serta  AM  dan  KT  juga dengan nilai HTMT 1,0. Oleh karena itu, konstruk dalam model ini dapat dianggap relatif independen satu sama lain

## PEMBAHASAN
Temuan  dari  penelitian  ini  mengindikasikan  beberapa  hal  menyangkut  peran  kegunaan, antromorfisme,  dan  keterlibatan  teknologi  perannya  terhadap  niat  menggunakan  chatbot  dan  niat belanja.  Secara  lebih  spesifiktemuan  studi  ini  terdiri  dari  tjuh  temuan  penting  yang  mengkaitkan berbagai aspek yang mempengaruhi niat menggunakan chatbot dan niat berbelanja di Tokopedia..
Temuan pertama studi ini adalah bahwa kegunaan berpengaruh positif terhadap kepuasan (H1). Hal  ini  menunjukkan  bawah  tingkat  kepuasan  konsumen  bergantung  pada  kegunaan chatbot dalam proses  berbelanja.  Kegunaan  merujuk  pada  sejauh  mana  konsumen  merasa  bahwa chatbot dapat membantu  dalam  menyelesaikan  tugas  atau  memenuhi  kebutuhan (Ashfaq et  al .,  2020) .  Apabila konsumen  merasa  bahwa chatbot efektif  dalam  memberikan  informasi,  menjawab  pertanyaan,  atau membantu menyelesaikan masalah, maka hal ini cenderung meningkatkan tingkat kepuasan konsumen terhadap  pengalaman  berbelanja.  Skala  pengukuran  kegunaan chatbot adalah  metode  yang  dapat diandalkan  untuk  mengevaluasi  kepuasan  pengguna  terhadap chatbot ,  dengan  memperhitungkan efisiensi percakapan, kemudahan akses, dan fungsi chatbot (Borsci et al ., 2021) , sehingga perusahaan perlu  memastikan chatbot yang  digunakan  memiliki  kualitas  tinggi.  Temuan  ini  mendukung  studi sebelumnya yang menemukan bahwa semakin berguna chatbot berbasis AI, semakin puas konsumen dengan penggunaannya (Al-Sharafi et al ., 2022) . Kedua ,  studi  ini  mengkonfirmasi  bahwa  antropomorfisme  berpengaruh    positif  terhadap kepuasan (H2). Semakin tinggi tingkat antropomorfisme  terhadap chatbot dimana responden merasa berinteraksi  seperti  manusia,  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  keterikatan  sehingga  meningkatkan kepuasan konsumen dalam penggunaan chatbot ini (Yuan & Dennis, 2019) . Antropomorfisme diukur sebagai kemampuan chatbot untuk meniru perilaku manusia dan memberikan pengalaman layanan yang lebih manusiawi (Selamat & Windasari, 2021) . Hal ini menciptakan pengalaman yang lebih bersifat manusiawi  dan  memperkuat  ikatan  emosional  antara  konsumen  dan chatbot ,  yang  berdampak  pada peningkatan  kepuasan.  Hal  ini  berimplikasi  pentingnya    memperhatikan  kemampuan chatbot untuk meniru  sifat  manusia  dalam  interaksi,  sehingga  menciptakan  hubungan  yang  lebih  dekat  antara pengguna  dan chatbot. Temuan  ini  mendukung  temuan  studi  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa antropomorfisme  mendorong  keseuaian  harapan  pengguna  berkomunikasi  dengan  mesin  yang berperilaku serupa manusia (Yuan & Dennis, 2019) . Ketiga , keterlibatan teknologi berpengaruh positif terhadap sikap pada chatbot (H3). Semakin tinggi  tingkat  keterlibatan  teknologi  seseorang,  semakin  positif  pula  sikap  mereka. Chatbot yang mampu  menampilkan  emosi  secara  realistis  dan  memberikan  status  informasi  yang  relevan  secara signifikan  dapat  meningkatkan  keterlibatan  teknologi  pengguna (Sutoyo et  al .,  2019) . E-commerce perlu memastikan bahwa mereka menyediakan pengalaman interaktif yang menarik dan relevan bagi pengguna, serta memastikan bahwa teknologi chatbot mudah digunakan dan memberikan nilai tambah yang  signifikan  bagi  konsumen.  Temuan  ini  mendukung  studi  sebelumnya  yang  menyatkan  bahwa
keterlibatan  teknologi akan  meningkatkan  sikap  positif  pelanggan (Kim  et  al.,  2008) . Juga,  individu yang  aktif  menggunakan  teknologi,  cenderung  memiliki  sikap  yang  lebih  mendukung  dan  nyaman terhadap chatbot . Sikap terhadap teknologi secara umum mempengaruhi bagaimana konsumen terlibat dengan teknologi tersebut ( Moriuchi et al ., 2021) . Sekalipun, keterlibatan teknologi tidak mengubah sikap  responden  terhadap  perusahaan  yang  memiliki  teknologi  tersebut  ketika  berinteraksi  dengan chatbot , yang berdampak pada kepuasan konsumen terhadap pengalaman berbelanja ( Moriuchi et al ., 2021) Keempat , sikap konsumen terhadap chatbot tidak mempengaruhi tingkat kepuasan (H4). Hasil penelitian  ini  menunjukkan  walaupun  konsumen  memiliki  sikap  yang  baik  terhadap chatbot ,  hal  itu tidak  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  mereka.  Sikap  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti manfaat yang dirasakan, kemudahan penggunaan, kesenangan yang dirasakan, kesadaran harga, risiko yang dirasakan (Kasilingam, 2020) . Namun, penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruh sikap tidak memiliki  signifikansi  yang  berarti  terhadap  tingkat  kepuasan  konsumen.  Kepuasan  pengguna  dalam sistem  obrolan  layanan  pelanggan  lebih  tinggi  pada  topik  dengan  tingkat  kesulitan  rendah,  dengan perwakilan  manusia  berkontribusi  terhadap  kepuasan  dan chatbots berdampak  negatif  terhadap kepuasan (Jiang et  al. ,  2022) .  Temuan  ini  juga  mengkonfirmasi Theory  Planed  Behavior yang menunjukkan peran sikap terhadap intensi tidak di mediasi oleh kepuasan. Sikap akan mempengaruhi intensi  dan  intensi  mempengaruhi  perilaku (Fan et  al .,  2021) .  Implikasinya,  perusahaan  perlu memperluas pemahaman mereka tentang kebutuhan dan preferensi konsumen dengan mengumpulkan umpan balik secara teratur dan terus memperbaiki serta meningkatkan kualitas layanan chatbot mereka. Kelima ,  kenyamanan  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  niat  menggunakan  (H5).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin nyaman individu menggunakan chatbot , semakin tinggi pula niat untuk mengadopsi dan menggunakan chatbot dalam aktivitas. Kenyamanan sebagai sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerja kerjanya (Huang & Chueh, 2021) . Kenyamanan memengaruhi niat untuk terus menggunakan Tokopedia sebagai platform utama dalam berbelanja, karena konsumen percaya pada kemampuan chatbot dalam Tokopedia. merasa yakin bahwa chatbot akan membantu mencapai tujuan atau kepuasan yang diinginkan. Perusahaan perlu pastikan chatbot memberikan  pengalaman  yang  konsisten  dan  memuaskan  pengguna  untuk mempertahankan kepercayaan konsumen pada Tokopedia sebagai platform utama berbelanja. Temuan ini selaras dengan temuan sebelumnya yaitu kenyamanan secara signifikan mendorong niat pengguna untuk terus menggunakan chatbot pemesanan makanan, dengan antropomorfisme dan kualitas layanan menjadi faktor kunci (Hsiao & Chen, 2021) . Keenam, kepuasan berpengaruh  positif  terhadap  niat  menggunakan  (H6).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan, semakin tinggi niat untuk terus menggunakan chatbot .  Konsumen  yang  merasa  puas  dengan  pengalaman  penggunaan  sistem  akan  cenderung menggunakan sistem tersebut lagi di masa depan (Huang & Chueh, 2021) . Niat pengguna untuk terus menggunakan  layanan chatbot dipengaruhi  oleh  kepercayaan  yang  memiliki  pengaruh  yang  paling signifikan (Nguyen et al ., 2021) . Chatbot memiliki kapasitas untuk memberikan informasi produk yang akurat dan membantu konsumen dalam proses pembelian (Kasilingam, 2020) . Konsumen merasa puas dengan  pelayanan  dan  informasi  yang chatbot Tokopedia  berikan  dan  cenderung  menggunakan Tokopedia untuk berbelanja dalam jangka panjang. Perusahaan perlu terus memastikan bahwa chatbot Tokopedia memberikan pelayanan dan informasi yang memuaskan.
Ketujuh ,  kepuasan  berpengaruh  terhadap  niat  belanja  (H7).  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan menggunakan chatbot, semakin kuat niat untuk melanjutkan berbelanja di Tokopedia. Kepuasan yang tinggi menciptakan pengalaman yang positif bagi konsumen, membuat konsumen merasa puas berinteraksi dengan adanya bantuan dari chatbot . Temuan ini sejalan dengan  studi  sebelumnya  dimana  hubungan  antara  kepuasan  konsumen  terhadap  pengalaman menggunakan chatbot dalam berbelanja dengan niat konsumen untuk melakukan pembelian di masa depan (Selamat  &  Windasari,  2021) .  Hal  ini  menghasilkan  perasaan  kegembiraan  dan  akhirnya mendorong niat untuk terus berbelanja melalui Tokopedia di masa depan. Chatbot yang menggunakan kata-kata yang emosional memberikan dampak positif terhadap kepuasan pelanggan, yang kemudian berdampak positif pada niat pembelian (Yun & Park, 2022) .

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  bagaimana  penggunaan chatbot dapat meningkatkan  niat  menggunakan chatbot dan  niat  berbelanja  di platform  e-commerce ,  khususnya Tokopedia.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dampak  positif  dari  kegunaan  yang  dirasa  pelanggan  dan antropomorfisme  terhadap  kepuasan  konsumen  menggunakan chatbot .  Hal  ini  karena chatbot memfasilitasi  komunikasi  dengan  konsumen  secara  tidak  langsung.  Ketelribatan  teknologi mempengaruhi  sikap  pelanggan  terhadap chatbot ,  sekalipun  selanjutnya  sikap  mereka  tidak mempengaruhi  kepuasan.  Disisi  yang  lain  kepuasan  berdampak  positif  terhadap  niat  menggunakan chatbot dan  niat  berbelanja  di  Tokopedia.  Sementara  kenyamanan  mendukung  keinginan  untuk menggunakan chatbot .  Oleh  karena  itu,  manajemen  penyedia layanan chatbot di  aplikasi  Tokopedia perlu  fokus  pada  upaya  meningkatkan  layanan  yang  bisa  dirasakan  serupa  manusia,  meningkatkan kepuasan,  kenyamanan  dan  memperhatikan  aspek  teknologi  dalam  menjaga  hubungan  dengan konsumen di aplikasi tersebut.

## SARAN

## Saran praktis
Secara praktis studi ini merekomendasikan pentingnya meningkatkan niat beli pada Tokopedia melalui  peran  antropomorfisme.  Perusahana  dapat  meningkatkan  peran  antropomorfisme  melalui teknologi  yang  menjadikan chatbot serupa  manusia.  Pelanggan  bisa  seolah-olah  berdialog  dengan manusia  sesungguhnya, interaksi terasa  alami, chatbot bisa memahami  dengan  siap  berinteraksi dan bisa  berinteraksi  sewajarnya  dengan  petugas.  Selain  itu,  keterlibatan  teknologi  juga menjadi  penting dalam meningkatkan niat menggunakan dan niat berbelanja melalui rasa nyaman berinteraksi, interaksi tteras manusiasi, keterlibatan yang bermaknsa dan menimbulkan perasaan senang. Misalnya : lakukan personalisasi pada chatbot dengan  personalisasi  mellaui  penggunaan  nama  dan  gambar  avatar  yang sesuai dengan persona chatbot yang ingin pelanggan ciptakan, sesuaikan bahasa chatbot agar sesuai dengan  target  demografis  dan  gaya  bahasa  yang  pelanggan  gunakan,  dan  izinkan  pengguna  untuk menyesuaikan chatbot dengan preferensi mereka, seperti nama, warna, dan gaya rambut. Juga, gunakan emosi dalam chatbot melalui  :  penggunaan  kata-kata  dan  frasa  yang  menunjukkan  emosi,  seperti "senang", "sedih", "terkejut", dan "marah"; penggunaan emoji dan GIF untuk mengekspresikan emosi secara visual dan memberikan chatbot kemampuan untuk memahami dan menanggapi emosi pengguna.

## Saran Teoritis
Kerangka  konseptual  penelitian  studi  ini  menggabungkan Theory  Planned  Behavior dengan temuan-temuan studi sebelumnya yang terangkum dalam model peningkatan niat menggunakan chatbot dan niat berbelanja. Studi ini berkontribusi terhadap teori dalam literatur, yaitu mengkonfirmasi Theory Planned  Behavior khususnya  dalam  hal  dampak  sikap  terhadap  intensi  yang  tidak  di  mendiasi  oleh kepuasan.  Juga  yang  terpenting  studi  ini  menambahkan  temuan  dalam  literatur  bahwa  peran antropomorfisme dan keterlibatan teknologi terkonfirmasi meningkatkan kepuasan pengguna chatbot . Temuan  lain  menyangkut  aspek  kenyamanan  dan  kegunaan  terkonfirmasi  sebagaimana  studi-studi sebelumnya.  Saran  secara  teoritis  dalam  penelitian  lanjutan  adalah  diharpakn  studo  lanjutan  dapat menguji pada e-commerce yang lain di Indonesia (Misalnya: Shopee) dan menambahkan aspek Theory Planned  Behavior yang  lain  yaitu  aspek  perilaku.  Juga  diharapkan  bisa  juga  menambahkan  dengan menguji  melalui  teori  yang  lain  misalnya Technology  Accaptence  Model  Theory. Juga,  bisa  dengan memperluas jangkauan risiko yang dipertimbangkan dalam penelitian untuk mencakup aspek tambahan, termasuk keamanan data dan privasi konsumen. Analisis lebih komprehensif terhadap faktor budaya dengan  melibatkan  partisipan  dari  berbagai  latar  belakang  budaya  juga  diperlukan.  Bahkan  bisa menyertakan analisis peran jenis kelamin dalam dampak penggunaan chatbot dengan mengumpulkan data secara terpisah untuk pria dan wanita.

## REFERENSI
Abuhassna, H., Al-Rahmi, W. M., Yahya, N., Zakaria, M. A. Z. M., Kosnin, A. B. M., & Darwish, M. (2020). Development of a new model on utilizing online learning platforms to improve students’ academic  achievements  and  satisfaction. International  Journal  of  Educational  Technology  in Higher Education , 17 (1). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00216-z
Adam, M., Wessel, M., & Benlian, A. (2021). Ai-based Chatbots in Customer Service and Their Effects on  User  Compliance. Electronic  Markets , 31 (2),  427–445.  https://doi.org/10.1007/s12525-020- 00414-7
Ajzen, I. (2020). The theory of planned behavior: Frequently asked questions. Human Behavior and Emerging Technologies , 2 (4), 314–324. https://doi.org/10.1002/hbe2.195
Al-Sharafi, M.  A.,  Al-Emran,  M.,  Iranmanesh, M.,  Al-Qaysi,  N.,  Iahad,  N.  A., &  Arpaci,  I.  (2022). Understanding the Impact of Knowledge Management Factors on the Sustainable Use of Ai-based Chatbots  for  Educational  Purposes  Using  a  Hybrid  Sem-ann  Approach. Interactive  Learning Environments , 5 , 1–20. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2075014 Alghiffari, A. P., & Matusin, I. O. (2023). Antecedents of Customer Loyalty on AI Chatbot Users in Banking
Applications. Jurnal Pendidikan Tambusai , 7 (2), 18915–18927. https://doi.org/10.31004/jptam.v7i2.9380
Ambalov, I. A. (2021). Decomposition of perceived usefulness: A theoretical perspective and empirical test. Technology in Society , 64 (2), 101520. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101520 Andrade,  C.  (2021).  The  Inconvenient  Truth  About  Convenience  and  Purposive  Samples. Indian Journal of Psychological Medicine , 43 (1), 86–88. https://doi.org/10.1177/0253717620977000
Aryani, P., & Riorini, S. V. (2023). Anteseden Dan Konsekuensi Kepercayaan Awal Terhadap Chatbot.
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , 9 (18), 565–577. https://doi.org/10.5281/zenodo.8321904 As-syiva, M. H., & Nasution, M. I. P. (2019). Analisis peran chatbot dalam meningkatkan pelayanan terhadap konsumen di e-commerce. Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek , 2 (11), 71–80.
Ashfaq, M., Yun, J., Yu, S., & Loureiro, S. M. C. (2020). I, Chatbot: Modeling the Determinants of Users’  Satisfaction  and  Continuance  Intention  of  Ai-powered  Service  Agents. Telematics  and Informatics , 54 (11), 101473. https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101473
Badan Pusat Statistik. (2023). Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin dan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur . Badan Pusat Statistik.
Borsci, S., Malizia, A., Schmettow, M., Velde, F., Tariverdiyeva, G., Balaji, D., & Chamberlain, A. (2021). The Chatbot Usability Scale: the Design and Pilot of a Usability Scale for Interaction with AI-Based  Conversational  Agents. Personal  and  Ubiquitous  Computing , 26 (7),  95–119. https://doi.org/10.1007/s00779-021-01582-9.
Christoforakos, L., & Diefenbach, S. (2023). Technology as a Social Companion? An Exploration of Individual and Product-Related Factors of Anthropomorphism. Social Science Computer Review , 41 (3), 1039–1062. https://doi.org/10.1177/08944393211065867
Chung,  M.,  Ko,  E.,  Joung,  H.,  &  Kim,  S.  J.  (2020).  Chatbot  E-service  and  Customer  Satisfaction Regarding Luxury Brands. Journal of Business Research , 117 (11), 587–595. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.10.004
De  Cicco,  R.,  e  Silva,  S.  C.,  &  Alparone,  F.  R.  (2020).  Millennials’  Attitude Toward  Chatbots:  an Experimental  Study  in  a  Social  Relationship  Perspective. International  Journal  of  Retail  and Distribution Management , 48 (11), 1213–1233. https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2019-0406 de Cosmo, L. M., Piper, L., & Di Vittorio, A. (2021). The Role of Attitude Toward Chatbots and Privacy Concern on the Relationship Between Attitude Toward Mobile Advertising and Behavioral Intent to Use Chatbots. Italian
Journal
of Marketing , 2021 (1–2), 83–102. https://doi.org/10.1007/s43039-021-00020-1
Debora,  Z.,  Massimiliano,  P.,  A.,  C.,  &  JeremyGoslin.  (2020).  Generalisation  of  Anthropomorphic Stereotype. Nternational Journal of Social Robotics , 12 (4), 163–172.
Elshami,  W.,  Taha,  M.  H.,  Abuzaid,  M.,  Saravanan,  C.,  Al  Kawas,  S.,  &  Abdalla,  M.  E.  (2021). Satisfaction with online learning in the new normal: perspective of students and faculty at medical and health sciences colleges.
Medical
Education
Online , 26 (1). https://doi.org/10.1080/10872981.2021.1920090
Fan, C. W., Chen, I. H., Ko, N. Y., Yen, C. F., Lin, C. Y., Griffiths, M. D., & Pakpour, A. H. (2021). Extended theory of planned behavior in explaining the intention to COVID-19 vaccination uptake among  mainland  Chinese  university  students:  an  online  survey  study. Human  Vaccines  and Immunotherapeutics , 17 (10), 3413–3420. https://doi.org/10.1080/21645515.2021.1933687 Fonseka,  K., Jaharadak,  A.  A.,  &  Raman,  M.  (2022).  Impact  of  E-commerce  Adoption  on  Business Performance  of  SMEs  in  Sri  Lanka;  Moderating  Role  of  Artificial  Intelligence. International Journal of Social Economics , 49 (10), 1518–1531. https://doi.org/10.1108/IJSE-12-2021-0752
Hair, J., Ringle, C., Hult, G. T. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural
Equation Modeling. In Researchgate (Vol. 46, Issues 1–2). https://doi.org/10.1016/j.lrp.2013.01.002
Han,  M.  C.  (2021).  The  Impact of  Anthropomorphism  on  Consumers  Purchase  Decision  in  Chatbot
Commerce. Journal of Internet Commerce , 20 (1), 46–65.
https://doi.org/10.1080/15332861.2020.1863022
Hsiao, K.-L., & Chen, C.-C. (2021). What drives continuance intention to use a food-ordering chatbot? An examination of trust and satisfaction. Libr. Hi Tech , 40 (8), 929–946. https://doi.org/10.1108/lht-08-2021-0274 .
Huang,  D.  H.,  &  Chueh,  H.  E.  (2021).  Chatbot  Usage  Intention  Analysis:  Veterinary  Consultation.
Journal of Innovation and Knowledge , 6 (3), 135–144. https://doi.org/10.1016/j.jik.2020.09.002 Jebarajakirthy, C., & Shankar, A. (2021). Impact of online convenience on mobile banking adoption intention: A moderated mediation approach. Journal of Retailing and Consumer Services , 58 (1), 102323. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102323
Jiang, T., Guo, Q., Wei, Y., Cheng, Q., & Lu, W. (2022). Investigating the relationships between dialog patterns and user satisfaction in customer service chat systems based on chat log analysis. Journal of Information Science , 0 (0), 01655515221124066. https://doi.org/10.1177/01655515221124066 Johan, S, I., Indriyani, R., & Vincēviča -Gaile, Z (2020). Measuring Repurchase Intention on Fashion Online Shopping. Doctoral Dissertation, SHS Web of Conferences, 76 . https://doi.org/10.1051/shsconf/20207601015
Kasilingam, D. L. (2020). Understanding the Attitude and Intention to Use Smartphone Chatbots for Shopping. Technology in Society , 62 (8), 101280. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101280 Kim, S., Haley, E., & Lee, Y. J. (2008). Does consumers’ product-related involvement matter when it comes to corporate ads? Journal of Current Issues and Research in Advertising , 30 (2), 37–48. https://doi.org/10.1080/10641734.2008.10505246
Kominfo (2023). Kemkominfo: Pertumbuhan e-Commerce Indonesia Capai 78 Persen . Kominfo.go.id. Retrieved  from  https://www.kominfo.go.id/content/detail/16770/kemkominfo-pertumbuhan-e- commerce-indonesiacapai-78-persen/0/sorotan_media
Li, L., Lee, K. Y., Emokpae, E., & Yang, S.-B. (2021). What Makes You Continuously Use Chatbot Services?  Evidence  From  Chinese  Online  Travel  Agencies. Emerald , 31 (1),  579–599. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00454-z/Published
Min, W., Lin-Lin, S., & Junmin, H. (2021). How Emotional Interaction Affects Purchase Intention in Social Commerce: The Role of Perceived Usefulness and Product Type. Psychology Research and Behavior Management , 14 (4), 467–481. https://doi.org/10.2147/PRBM.S301286. Morgan-Thomas, A., Dessart, L., & Veloutsou, C. (2020). Digital ecosystem and consumer engagement: A  socio-technical  perspective. Journal  of  Business  Research , 121 (April),  713–723. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.03.042
Moriuchi,  E.,  Landers,  V.  M.,  Colton,  D.,  &  Hair,  N.  (2021).  Engagement  With  Chatbots  Versus Augmented Reality Interactive Technology in E-commerce. Journal of Strategic Marketing , 29 (5), 375–389. https://doi.org/10.1080/0965254X.2020.1740766
Nguyen, D., Chiu, Y., & Le, H. (2021). Determinants of Continuance Intention towards Banks’ Chatbot Services  in  Vietnam:  A  Necessity  for  Sustainable  Development. Sustainability , 13 (14),  7625. https://doi.org/10.3390/SU13147625
Nugraha,  Y.,  Masnita,  Y.,  &  Kurniawati,  K.  (2022).  Peran  Responsiveness  Chatbot  Artificial Intelligence Dalam Membentuk Customer Satisfaction. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Sriwijaya , 20 (3), 143–158. https://doi.org/10.29259/jmbs.v20i3.18528
Putri,  V.  P.  (2024).  Predicting  Switching  Intention  Among  Generation  Z  (  Study  on  Shopee  App  ).
VALUE: Jurnal Manajemen Dan Akuntansi , 19 (1), 1–20. https://doi.org/10.32534/jv.v19i1.4992 Rasoolimanesh,  S.  .  (2022).  Discriminant  Validity  Assessment  In  PLS-SEM:  A  Comprehensive Composite-Based  Approach. Data  Analysis  Perspectives  Journal , 3 (2),  1–8.  Retrieved  from https://www.researchgate.net/profile/S-Mostafa-
Rasoolimanesh/publication/356961783_Discriminant_validity_assessment_in_PLS- SEM_A_comprehensive_composite- based_approach/links/61b465e31d88475981dfde95/Discriminant-validity-assessment-in-PLS- SEM-A-comprehens
Saha., S., Duarte., P., Silva., S., & Zhuang., G. (2021). Supporting sustainability by promoting online purchase  through  enhancement  of  online  convenience. Environment,  Development  and Sustainbility , 23 (8), 7251–7272. https://doi.org/10.1007/s10668-020-00915-7 Selamat,  M.  A., & Windasari,  N.  A. (2021).  Chatbot for  SMEs:  Integrating  Customer  and  Business
Owner Perspectives. Technology in Society , 66 (8), 101685.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101685 Soares, A.M., Camacho, C., Elmashhara, M.G. (2022). The Impact of Chatbots on Purchase Intention. World  Conference  on  Information  Systems  and  Technologies , 470 (5),  462–472. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04829-6_41
Su,  Y.,  Zhu,  Z.,  Chen,  J.,  Jin,  Y.,  Wang,  T.,  Lin,  C.-L.,  &  Xu,  D.  (2021).  Factors  influencing entrepreneurial  intention  of  university  students  in  china:  Integrating  the  perceived  university support and theory of planed behavior. Sustainability , 13 (8), 1–17. https://doi.org/10.3390/su13084519
Sutoyo,  R.,  Chowanda,  A.,  Agnes,  K.,  &  Wongso,  R.  (2019).  Designing  an  Emotionally  Realistic Chatbot  Framework to  Enhance  Its  Believability  with  AIML  and  Information States. Procedia Computer Science , 157 (2019), 621. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.226 Suttikun, C., & Meeprom, S. (2021). Examining the Effect of Perceived Quality of Authentic Souvenir Product,  Perceived  Value,  and  Satisfaction  on  Customer  Loyalty. Cogent  Business  and Management , 8 (1), 1976468. https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1976468 Vapiwala,  F.,  &  Pandita,  D.  (2022).  Analyzing  the  Application  of  Artificial  Intelligence  for  E- Commerce Customer Engagement. 2022 International Conference on Data Analytics for Business and Industry (ICDABI) , 10 , 423–427. https://doi.org/10.1109/ICDABI56818.2022.10041655 Wan.,  E.,  &  Chen.,  R.  (2020).  Anthropomorphism  and  object  attachment. Current  Opinion  in Psychology , 39 (6), 88–93. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2020.08.009.
Wiguna,  M.  R.  G.,  Yasriandi,  R.,  &  ...  (2023).  Analisis  Penerimaan  Chatbot  untuk  Administrasi Pendidikan Dasar Menggunakan Model TAM dan UTAUT Termodifikasi (Studi kasus: SDN 4
Surade). EProceedings … , 10 (2), 2031–2038.
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20060 %0Ahttps://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/2 0060/19425
Williams., L., Brosnan., S., & Clay., Z. (2020). Anthropomorphism in comparative affective science: Advocating  a  mindful  approach. Neuroscience  &  Biobehavioral  Reviews , 115 (8),  299–307. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.05.014
Yuan, L. (Ivy), & Dennis, A. R. (2019). Acting Like Humans? Anthropomorphism and Consumer’s Willingness to Pay in Electronic Commerce. Journal of Management Information Systems , 36 (2), 450–477. https://doi.org/10.1080/07421222.2019.1598691
Yun, J., & Park, J. (2022). The Effects of Chatbot Service Recovery With Emotion Words on Customer Satisfaction, Repurchase Intention, and Positive Word-Of-Mouth. Frontiers in Psychology , 13 (5), 922503. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.922503
Yuriev, A., Dahmen, M., Paillé, P., Boiral, O., & Guillaumie, L. (2020). Pro-environmental behaviors through the lens of the theory of planned behavior: A scoping review. Resources, Conservation and Recycling , 155 (December 2019). https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2019.104660