JIGE 4 (3) (2023) 1832-1844

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION
ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige

## PERLUASAN  MODEL  PENERIMAAN  TEKNOLOGI  PADA  ROBOT BARISTA DI FAMILYMART JAKARTA
Kevin Gustian Yulius 1 , Myrza Rahmanita 2
1 Mahasiswa Program Doktoral, Institut Pariwisata Trisakti, Indonesia
2 Institut Pariwisata Trisakti, Indonesia

## History Article

## Article history:
Received July 12, 2023 Approved August 24, 2023 ABSTRACT
The  integration  of  technology  in  every  industry  is  inevitable, including  the  food  and  beverage  service.  The  use  of  robot barista  in  Jakarta  is  a  first  and  worthy  of  investigating  the acceptance  intentions  of  the  people  who  use  them.  This research  aims  to  analyze  the  factors  that  influence  consumer attitudes  and  acceptance  intentions  towards  robot  baristas.
The  model  used  is  E-TAM,  an  extension  of  the  technology acceptance  model.  A  quantitative  explanatory  approach  with PLS-SEM is employed in this study, using a purposive sampling technique.  The  research  instrument  used  is  an  online questionnaire with 160 samples. Data processing using SMART PLS  shows  relevant  results  consistent  with  previous  research. Only  the  perception  of  innovation  does  not  influence acceptance intentions due to cultural background  differences among the population. Future research should attempt to use samples  with  other  demographic  characteristics  and  include other exogenous variables. ABSTRAK Integrasi  teknologi  di  setiap  industri  tidak  dapat  dihindarkan, termasuk  jasa  penyediaan  makanan  dan  minuman. Penggunaan robot  barista di Jakarta merupakan yang pertama kali  sehingga  layak  diteliti  niat  penerimaan  dari  masyarakat yang  menggunakannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi sikap dan  niat penerimaan  konsumen  terhadap  robot  barista.  Model  yang digunakan  adalah  E-TAM,  perluasan  dari  model  penerimaan teknologi.  Pendekatan  eksplanatori  kuantitatif  dengan  PLS- SEM  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  sampel  purposif.
Instrumen penelitian yang digunakan adalah kuesioner daring dengan  160  sampel.  Pengolahan  data  menggunakan  SMART

## Keywords:

## E-TAM, technology, SMART PLS
PLS  menunjukkan  hasil  yang  relevan  dengan  penelitian sebelumnya.  Hanya  persepsi  inovasi  yang  tidak  berpengaruh pada niat penerimaan karena perbedaan latar belakang budaya populasi.  Penelitian  di  masa  depan  harus  mencoba menggunakan sampel dengan karakteristik demografis lain dan menambahkan variabel eksogen.
© 2023 Jurnal Ilmiah Global Education
* Corresponding author email: nikolas.kgy@gmail.com

## PENDAHULUAN
Jasa  penyediaan  makanan  dan  minuman  meliputi  tempat  usaha  yang  mengkhususkan diri  dalam  menyediakan  makanan,  makanan  ringan,  dan  minuman  untuk  dikonsumsi  secara langsung  di  tempat  atau  di  luar  tempat  (Yulius  et  al.,  2022).  Tempat-tempat  usaha  ini,  seperti restoran, bistro, kedai kopi, dan restoran cepat saji, memberikan kenyamanan kepada pelanggan yang  dapat  menikmati  makanan  dan  minuman  tanpa  perlu  memasak  di  rumah  atau  khawatir tentang membersihkan peralatan masak dan makan (Albayrak, 2014). Selain itu, tempat-tempat usaha  ini  memberikan  pengalaman  makan  yang  menyenangkan  melalui  penawaran  layanan unik.  Kualitas  layanan  dari  masing-masing  tempat  usaha  ini  memainkan  peran  penting  dalam membentuk pengalaman makan secara keseluruhan bagi pelanggan (Yilmaz & Gultekin, 2016).
Seiring  waktu,  jasa  penyediaan  makanan  dan  minuman  berusaha  meningkatkan kenyamanan  dan  menciptakan  pengalaman  makan  yang  lebih  menyenangkan.  Kenyamanan serta  pengalaman  makan  yang  menyenangkan  secara  langsung  mempengaruhi  kepuasan pelanggan,  yang  jika  terpenuhi,  menunjukkan  sikap  positif  pelanggan  dan  berkontribusi  pada keberhasilan  bisnis  (Khazaei  et  al.,2014;  Smith,  2020).  Untuk  mencapai  tujuan  ini,  jasa penyediaan  makanan  dan  minuman  mengintegrasikan  berbagai  hal,  termasuk  teknologi  dalam operasionalnya.
Integrasi teknologi telah memberikan berbagai manfaat bagi jasa penyediaan makanan dan minuman serta konsumennya. Teknologi membantu meningkatkan pengiriman layanan dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk memesan dan mempercepat waktu pelayanan secara keseluruhan,  memberikan  keunggulan  kompetitif  bagi  bisnis  (Cavusoglu,  2019).  Awalnya, penggunaan  teknologi  dalam  industri  ini  terbatas  pada  kasir,  sistem  penjualan,  dan  situs  web reservasi.  Namun,  sekarang  telah  berkembang  untuk  mencakup  aplikasi  pemesanan  makanan dan minuman, kecerdasan buatan atau artificial intelligence bahkan robotika.
Robotika  merupakan  kombinasi  dari  bidang  teknik  dan  ilmu  pengetahuan  seperti  teknik mesin, teknik listrik, dan ilmu komputer (Joiner, 2018), telah memiliki dampak positif pada bisnis dalam industri jasa penyediaan makanan dan minuman. Robotika meningkatkan produktivitas, efisiensi,  dan  efektivitas  pengiriman  layanan  (Wirtz  et  al.,  2018).  Robot  pelayan,  yang  secara khusus  dirancang  untuk  pelayanan  pelanggan  dalam  industri  ini,  dianggap  sebagai  agen  sosial yang  dapat  secara  otomatis  melakukan  tindakan  kompleks  berdasarkan  instruksi  yang  telah diprogram  sebelumnya  (Doorn  et  al.,  2016;  Joiner,  2018).  Contoh  dari  robot  pelayan  adalah robot barista, yang mulai umum digunakan pada masa pandemi COVID-19 untuk meningkatkan penyampaian  layanan  (Sung  &  Jeon,  2020;  Hwang  et  al.,  2021).  Pandemi  COVID-19  secara tidak  langsung  meningkatkan  penggunaan  robot  barista  karena  adanya  kebutuhan  akan  jarak fisik dan pengurangan kontak manusia untuk mencegah penyebaran virus (Shereen et al., 2020).
Robot ini beroperasi dengan konsep teknologi layanan mandiri, memungkinkan pelanggan untuk  melayani  diri  sendiri  tanpa  memerlukan  bantuan  karyawan  (Kim  et  al.,  2014).  Hal  ini menghilangkan  interaksi  langsung  antar  manusia  selama  proses  pemesanan  dan  mengurangi risiko kontaminasi. Selain itu robot barista menawarkan kemampuan pembuatan kopi otomatis, memberikan  layanan  yang  cepat  dan  hiburan  bagi  pelanggan,  serta  memastikan  konsistensi dalam kualitas produk yang disajikan (Aytasova et al., 2019; Kim & Ryu, 2021; Yoo et al., 2022). Beberapa  kafe  yang  menggunakan  robot  barista  adalah  Henna  Cafe  di  Tokyo,  Café  X  di  San Francisco, dan jaringan kedai kopi Dal.komm  di Seoul (Sung  & Jeon, 2020; Yoo et al., 2022), telah  mengadopsi  robot  barista  sebagai  solusi  dalam  menghadapi  pandemi.  Sementara  itu  di Indonesia, robot barista pertama kali diperkenalkan oleh FamilyMart, sebuah minimarket yang dimiliki oleh PT Fajar Mitra Indah (KOMPAS.com, 2022).
FamilyMart  Grand  Indonesia  beroperasi  melalui  kios  tanpa  tempat  duduk  di  sekitarnya, mengakomodasi pelanggan yang lebih suka membeli minuman dengan cepat tanpa memerlukan tempat  duduk  untuk  bersosialisasi.  Kios  tersebut  hanya  melayani  pembelian  minuman  dengan metode take away atau dibawa pulang. Penelitian Falkner (2020) menunjukkan bahwa mayoritas generasi muda, Generasi Y dan Z, lebih memilih untuk membawa pulang minumannya. Kedua generasi  ini  tumbuh  dengan  teknologi,  mereka  lebih  mudah  beradaptasi  dengan  perubahan teknologi  (Gibson  &  Sodeman,  2014).  Karenanya,  Generasi  Y  dan  Z  adalah  responden  yang sesuai untuk menguji sikap dan penerimaan konsumen terhadap robot barista di FamilyMart.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penerimaan  robot  barista  FamilyMart  di Grand  Indonesia  dengan  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sikap  dan  niat penerimaan konsumen generasi Y dan Z. Penggunaan Extended Technology Acceptance Model yang dikembangkan oleh Sung dan Jeon (2020), merupakan perluasan Model Penerimaan Teknologi yang  diajukan  oleh  Davis  et  al.  (1989).  Model  Penerimaan  Teknologi,  instrumen  yang  umum digunakan  untuk  mengidentifikasi  efek  teknologi  terhadap  perilaku  pengguna,  memiliki  dua faktor  utama,  yaitu  persepsi  kegunaan  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan,  yang mempengaruhi niat individu dalam menggunakan teknologi baru, dengan inti bahwa keinginan pengguna  ditentukan  oleh  persepsi  manfaat  dan  kemudahan  operasional  teknologi  tersebut (Charness & Boot, 2015; Tsai, 2015; Kabir et al., 2017).
Niat individu dalam E-TAM atau acceptance adalah keinginan seseorang untuk menerima hal-hal tertentu, sedangkan niat merujuk pada tekad untuk memulai atau menghentikan perilaku (Regan,  et  al.,  2016).  Dalam  konteks  teknologi,  niat  penerimaan  mengacu  pada  kesiapan seseorang  untuk  menerima  dan  menggunakan  teknologi  (Choi  &  Kang,  2018;  Kaushik  et  al., 2015a). Sikap mempengaruhi secara signifikan niat penerimaan, di mana pengalaman positif dan hasil yang baik setelah menggunakan teknologi baru dapat meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap teknologi tersebut (Diop et al., 2019). Niat penerimaan juga terkait dengan keterlibatan yang  berkelanjutan  dengan  teknologi  tertentu,  karena  jika  seseorang  memiliki  niat  untuk menerima  teknologi,  mereka  akan  merencanakan  penggunaannya  di  masa  depan    (Kim  et  al., 2013).
Niat  penerimaan  dipengaruhi  oleh  sikap,  yang  adalah  perasaan  seseorang  terhadap teknologi, baik positif maupun negatif (San-Martin et al., 2013; Kaushik et al., 2015a). Sikap juga mencakup kecenderungan keberpihakan atau ketidaksukaan terhadap penggunaan teknologi baru "  (Hwang  et  al.,  2019).  Sikap  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  penerimaan  konsumen  dan berperan sebagai mediator antara persepsi kegunaan, persepsi kemudahan penggunaan, dan niat perilaku  menggunakan  teknologi  baru  (Holdack  et  al.,  2020).  Semakin  konsumen
mempersepsikan teknologi sebagai berguna dan mudah digunakan, semakin tinggi kemungkinan mereka untuk menerima teknologi tersebut (Hussein, 2017).
Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  sikap  dan  niat  dalam  perluasan  model penerimaan  teknologi  yaitu,  persepsi  kegunaan,  persepsi  kesenangan,  kebutuhan  interaksi, persepsi  risiko  dan  persepsi  inovasi  (Sung  &  Jeon,  2020).  Persepsi  kegunaan  adalah  keyakinan bahwa  teknologi  berguna  dan  meningkatkan  kinerja.  Persepsi  kegunaan  mempengaruhi  sikap dan  niat  penerimaan  konsumen  terhadap  teknologi.  Kegunaan  berkaitan  dengan  peningkatan produktivitas dan efisiensi kerja (Tella & Olasina, 2014; Alsabawy et al., 2016; Kabir et al., 2017; Alalwan  et  al.,  2018;  Diop  et  al.,  2019).  Sementara  itu,  persepsi  kesenangan  menunjukkan kepuasan  penggunaan  yang  menyenangkan,  tanpa  mempertimbangkan  kinerja.  Persepsi kesenangan  mempengaruhi  sikap  dan  motivasi  pengguna  untuk  mengadopsi  teknologi  di  masa depan.  Tingkat  kesenangan  yang  tinggi  setelah  menggunakan  teknologi  meningkatkan  sikap positif  terhadapnya  (Matute-Vallejo  &  Melero-Polo,  2019;  Holdack  et  al.,  2020,  El-Said  &  Al Hajri, 2022).
Kebutuhan interaksi adalah keinginan individu untuk terlibat dalam interaksi dengan staf layanan selama pertemuan layanan. Hal ini penting dalam studi penerimaan teknologi, terutama jika  teknologi  tersebut  mandiri,  karena  kurangnya  interaksi  manusia  ke  manusia.  Keberadaan hubungan  interpersonal  antara  konsumen  dan  staf  layanan  penting  untuk  kenyamanan  dan kepuasan  konsumen  (Collier  &  Kimes,  2012;  Hanafizadeh  et  al.,  2012;  Kushik  &  Rahman, 2015b;  Kim  &  Park.  2022).  Risiko  yang  dirasakan  adalah  ketidakpastian  dan  kecemasan mengenai  kemungkinan  hasil  negatif  dari  penggunaan  teknologi.  Persepsi  risiko  menjadi penghalang  psikologis  bagi  adopsi  teknologi  baru,  terutama  jika  konsumen  memiliki  sedikit pengetahuan  tentang  produk  tersebut.  Semakin  tinggi  persepsi  risiko,  semakin  tinggi kemungkinan  sikap  negatif  terhadap  teknologi  (Eastlick  et  al.,  2012;  Renn  &  Benighaus,  2013; Slade et al., 2015; Ma et al., 2015). Persepsi inovasi mengacu pada pandangan konsumen tentang kebaruan  dan  keunikan  produk  atau  layanan.  Persepsi  inovasi  mempengaruhi  sikap  dan  niat penerimaan konsumen terhadap teknologi baru, serta membantu membedakan bisnis dari yang lain dan membangun keunggulan kompetitif. Konsumen dengan tingkat inovasi diri yang tinggi cenderung lebih menerima dan membeli produk baru lain (Seebode et al., 2012; Jin et al., 2014; Lowe & Alpert, 2015; Hwang et al., 2019; Vo-Thanh et al., 2022).
Penggunaan  robot  barista  pertama  kali  di  Indonesia  membuat  penerimaan  masyarakat terhadap teknologi  ini  layak untuk diteliti, mengingat penerimaan teknologi yang berbeda-beda dalam masyarakat. Hasil dari penelitian ini akan bermanfaat untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi  sikap  serta  penerimaan  masyarakat  terhadap  teknologi  robot  barista  serta memberikan wawasan bagi bisnis jasa penyediaan makanan dan minuman tentang implementasi teknologi ini. Penelitian ini juga dapat membuktikan pengaruh perbedaan latar belakang budaya populasi dalam penerimaan teknologi di jasa penyediaan makanan dan minuman.

## METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Kerangka Konseptual
Sumber: Adaptasi dari Sung & Jeon (2020)
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksplanatori  dengan  pendekatan  kuantitatif. Penelitian  eksplanatori  adalah  penelitian  yang  berusaha  menjelaskan  hubungan  antar  variabel laten (Hair et al., 2019). Sementara kuantitatif merujuk pada jenis data yang dikumpulkan, diolah dan  diinterpretasikan  dalam  penelitian  ini.  Data  primer  didapatkan  melalui  penyebaran kuesioner  daring  dan  secara  langsung  kepada  pengunjung  FamilyMart  Grand  Indonesia  yang sudah pernah membeli minuman dengan jasa robot barista. Sementara data sekunder didapatkan dari artikel ilmiah dengan topik yang sesuai, artikel berita, serta data pendukung lainnya.
Dimensi waktu dalam penelitian ini adalah cross-sectional dimana sampel diambil pada periode April-Juli 2022. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling, dimana  hanya  anggota  generasi  Y  dan  Z,  yang  pernah  membeli  minuman  di  kios  FamilyMart Grand Indonesia pada tahun 2022, yang boleh mengisi kuesioner yang disiapkan oleh peneliti. Jumlah  sampel  yang  digunakan  adalah  160  sesuai  dengan  anjuran  Kock  &  Hadaya  (2016) tentang jumlah sampel minimal untuk SEM-PLS.
Ada tujuh variabel  laten  yang digunakan dalam penelitian ini dengan delapan hipotesis yang diajukan. Berdasarkan hubungannya, tipe variabel yang digunakan adalah variabel eksogen, atau variabel yang mempengaruhi, dan variabel endogen, variabel yang dipengaruhi oleh variabel eksogen.  Untuk  mempersingkat  penulisan,  inisial  PK  akan  digunakan  untuk  variabel  persepsi kegunaan,  PS  untuk  persepsi  kesenangan,  KI  untuk  kebutuhan  interaksi,  PR  untuk  persepsi risiko, PI untuk persepsi inovasi, SK untuk sikap dan NP untuk niat penerimaan.
Pengolahan data kuesioner dilakukan dengan  perangkat lunak SMART-PLS v3.0 dengan melakukan  analisis  terhadap  model  pengukuran  atau measurement  model dan  model  struktural atau structural  model .  Pada  model  pengukuran  akan  dilakukan  analisis  validitas  dan  reliabilitas model yang digunakan dalam penelitian ini. Setelah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas, maka analisis akan dilanjutkan pada model struktural. Dalam model struktural, akan dianalisis hubungan  antar  variabel  laten  dengan  menguji  koefisien  jalur,  koefisien  determinasi,  dan  uji  t atau uji hipotesis parsial(Hair et al., 2019; Sarstedt & Cheah, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model Pengukuran ( Measurement Model )
Tabel 1. Validitas Konvergen dan Reliabilitas Konstruk & Indikator Loading Factor PK (AVE=0,580, CR=0,805, CA=0,639) PK1 0,745 PK2 0,717 PK3 0,819 PS (AVE=0,455, CR=0,753, CA=0,709) PS1 0,936 PS3 0,752 KI (AVE=0,645, CR=0,844, CA=0,741) KI1 0,806 KI2 0,876 KI3 0,719 PR (AVE=0,782, CR=0,915, CA=0,866) PR1 0,863 PR2 0,923 PR3 0,866 PI (AVE=0,695, CR=0,872, CA=0,785) PI1 0,829 PI2 0,842 PI3 0,829 SK (AVE=0,879, CR=0,956, CA=0,931) SK1 0,942 SK2 0,943 SK3 0,927 NP (AVE=0,827, CR=0,950, CA=0,930) NP1 0,92 NP2 0,907 NP3 0,902 NP4 0,909
Sumber: Hasil Olahan Data (2023)
Setelah eliminasi indikator PS2 dan PS4 dan uji kedua dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa  pengukuran  instrumen  sudah  valid  dan  reliabel.  Pengukuran  sudah  valid  karena  semua nilai  AVE  sudah  lebih  tinggi  dari  0,5  dan  nilai  loading  factor  sudah  lebih  tinggi  dari  0,70. Pengukuran instrumen juga sudah dapat dianggap reliabel karena nilai reliabilitas komposit dan koefisien Alpha Cronbach sudah lebih tinggi dari 0,70 untuk semua konstruk.
Analisis  validitas  diskriminan  akan  menjadi  langkah  selanjutnya  setelah  validitas konvergen dan reliabilitas tercapai. Dua hal yang diperhatikan, yaitu Cross Loading dan Fornell- Larcker Criterion. Dari hasil uji cross-loading, nilai korelasi antara indikator dan variabel yang mengandung indikator lebih besar daripada nilai korelasi antara indikator dan variabel lainnya, yang menunjukkan bahwa pengukuran valid. Dan dari hasil uji Fornell-Larcker Criterion, nilai Fornell-Larcker  Criterion  dalam  konstruk  tersebut  lebih  besar  daripada  korelasi  tertingginya dengan  konstruk  lainnya.  Ini  menunjukkan  bahwa  data  sudah  valid  dan  siap  untuk  pengujian model struktural.

## Model Struktural
Analisis  model  struktural  dilakukan  dengan  menganalisis  koefisien  determinasi  atau  R- Square  untuk  mengukur  kemampuan  variabel  eksogen  dalam  memprediksi  variabel  endogen, dilanjutkan  dengan  analisis  koefisien  jalur,  proses  bootstrapping  atau  resampling,  dan  diakhiri dengan pengujian hipotesis parsial.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 2. Koefisien Determinasi Variabel Eksogen Variabel Endogen R- Square PK SK 0.430
PS KI PR PI PK
NP 0.692 PI SK
Sumber: Hasil Olahan Data (2023)
Dari tabel 2, nilai R-square variabel endogen pertama yaitu sikap adalah 0,430 atau 43%. Hal ini berarti bahwa variabel eksogen yaitu persepsi kegunaan, persepsi kesenangan, kebutuhan interaksi,  persepsi  risiko,  dan  persepsi  inovasi  mampu  mempengaruhi  sikap  sebesar  43%, sedangkan  57%  sisanya  dapat  dipengaruhi  oleh  variabel  eksogen  lain  yang  tidak  diteliti  dalam penelitian  ini,  seperti  lingkungan,  persepsi  biaya,  manfaat  yang  dirasakan,  dan  kepuasan  yang dirasakan (Tabassum & Rahman, 2012; Ing & Ming, 2018; Valdehita et al., 2019). Selanjutnya, karena nilai R-square sikap berada di bawah 0,50, dapat dikatakan bahwa variabel eksogen dapat menjelaskan variabel sikap dengan tingkat lemah hingga sedang.
Sementara itu, nilai R-square variabel endogen kedua yaitu niat penerimaan adalah 0,692 atau 69,2%. Hal ini berarti bahwa variabel eksogen yaitu persepsi kegunaan, sikap, dan persepsi inovasi mampu mempengaruhi niat penerimaan sebesar 69,2%, sedangkan 30,8% sisanya dapat dipengaruhi oleh variabel eksogen lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini, seperti kepuasan yang dirasakan, norma subjektif, dan pengaruh sosial (Kesharwani & Bisht, 2012; Shawky et al., 2019; Valdehita et al., 2019; Wu et al., 2021). Selanjutnya, karena nilai R-square niat penerimaan berada antara 0,50 dan 0,75, dapat dikatakan bahwa variabel niat penerimaan dapat dijelaskan oleh variabel eksogen dengan tingkat sedang atau moderat.

## Analisis Jalur & Uji Hipotesis Parsial
Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis jalur dan uji hipotesis parsial atau t-test. Analisis  Koefisien  Jalur  menunjukkan  arah  hubungan  antar  variabel  yang  digunakan  dalam model persamaan struktural, sedangkan uji Hipotesis Parsial dilakukan untuk menguji hipotesis penelitian  secara  parsial.  Uji  ini  akan  mengacu  pada  nilai  t-statistics  dan  p-values.  Sebelum dilakukan  uji-t,  data  melalui  proses  bootstraping  dimana  dilakukan  proses  resampling  untuk menguji signifikansi statistik dari data yang digunakan. Penelitian ini menggunakan 5000 sampel untuk  melakukan  bootstrapping  dengan  tingkat  signifikansi  5%  atau  0,05.  Berikut  hasil  uji hipotesis parsial atau uji t.
Tabel 3. Analisis Jalur & Uji t Hipotesis Path Coefficient T-Statistics P-Values  Keterangan H1:PK->SK  0,407 4,05 0,000 Diterima H2:PK->NP  0,249 3,877 0,000 Diterima H3:SK->NP  0,673 12,122 0,000 Diterima H4:PS->SK  0,221 2,246 0,025 Diterima H5:KI->SK  -0,165 3,521 0,000 Diterima H6:PR->SK  -0,096 1,241 0,215 Ditolak H7:PI->AT -0,089 1,402 0,161 Ditolak H8:PI->NP -0,067 1,362 0,173 Ditolak
Sumber: Hasil Olahan Data (2023)
Dari delapan hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini, hanya ada lima yang diterima karena nilai t-statistics yang lebih besar dari 1,96 dengan nilai P-value atau signifikansi di bawah 0,05  (Hair  et  al.,  2019).  Sisa  tiga  hipotesis  ditolak  karena  tidak  memenuhi  syarat  tersebut. Hubungan  antar  variabel  pada  hipotesis  satu  sampai  empat  bersifat  positif,  artinya  variabel eksogen mempengaruhi variabel endogen secara positif dan signifikan. Sementara pada hipotesis lima, hubungan antar variabel bersifat negatif, dimana kebutuhan interaksi mempengaruhi sikap konsumen atas robot barista secara negatif dan signifikan.
Temuan pada penelitian ini serupa dengan penelitian yang dilakukan Sung & Jeon (2020) dimana  hipotesis  satu  sampai  lima  diterima  dan  hipotesis  enam  dan  tujuh  ditolak.  Namun perbedaan temuan terletak pada hasil uji hipotesis delapan. Persepsi inovasi pada penelitian Sung &  Jeon  (2020)  mampu  mempengaruhi  niat  penerimaan  konsumen  atas  robot  barista,  namun
dalam penelitian ini, persepsi inovasi tidak mampu mempengaruhi penerimaan konsumen. Hal ini disebabkan adanya perbedaan persepsi inovasi berdasarkan latar belakang budaya atau faktor demografis lainnya (Thomas, 2023).

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  niat  penerimaan  konsumen  generasi  Y dan Z terhadap  robot barista yang digunakan di FamilyMart Grand  Indonesia, Jakarta. Model penelitian  yang  digunakan  adalah  E-TAM  atau Extended  Technology  Acceptance  Model atau perluasan  model  penerimaan  teknologi  yang  dikembangkan  oleh  Sung  &  Jeon  (2020). Penambahan  variabel  eksogen  persepsi  kesenangan,  kebutuhan  interaksi,  persepsi  risiko,  dan persepsi inovasi dilakukan untuk menyempurnakan model penerimaan teknologi yang digunakan dalam penelitian ini.
Sesuai dengan rekomendasi pada penelitian sebelumnya yang berusaha mengidentifikasi faktor-faktor penerimaan konsumen atas robot barista, penelitian dilakukan terhadap konsumen dengan latar belakang budaya yang berbeda (Hwang et al., 2021; Kim & Ryu, 2021, Bae et al., 2022)  serta  kelompok  umur  yang  spesifik,  yaitu  generasi  Y  dan  Z.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan hasil yang hampir serupa dengan penelitian Sung & Jeon dengan satu perbedaan pada hipotesis terakhir. Persepsi inovasi generasi Y dan Z di Indonesia tidak mempengaruhi niat penerimaan mereka atas robot barista di FamilyMart. Hal ini kemungkinan terjadi karena adanya perbedaan budaya dan faktor demografis lainnya (Thomas, 2023).
Ada beberapa rekomendasi untuk penelitian berikutnya. Yang pertama, penelitian dapat dilakukan pada jasa penyediaan makanan dan minuman yang juga menyediakan layanan makan di  tempat  untuk  mendapatkan  hasil  yang  berbeda.  Kemudian  pengambilan  sampel  yang  lebih luas dengan latar belakang demografis, psikografis, dan behavioral berbeda serta dimensi waktu yang  lebih  besar,  dapat  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  general  (Moon  et  al., 2022). Ketiga, TAM dirasa kurang dapat mengidentifikasi faktor-faktor penerimaan teknologi di masa  depan  karena  minimnya  variabel  yang  digunakan  (Lee  et  al.,  2018;  Jung  &  Seon,  2020). Penambahan variabel eksogen lain dan variabel moderator disarankan untuk mendapatkan hasil penelitian  yang  lebih  mampu  menjelaskan  penerimaan  konsumen  terhadap  suatu  teknologi khususnya dalam bidang makanan dan minuman.

## DAFTAR PUSTAKA
Alalwan,  A.  A.,  Baabdullah,  A.  M.,  Rana,  N.  P.,  Tamilmani,  K.,  &  Dwivedi,  Y.  K.  (2018). Examining  adoption  of mobile  internet  in  Saudi  Arabia:  Extending  TAM  with  perceived enjoyment,  innovativeness  and  trust. Technology  in  Society , 55 ,  100-110. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2018.06.007
Albayrak,  A    (2014)    Mü ş terilerin  Restoran  Seçimlerini  Etkileyen  &aktörler:  Istanbul  Örne ğ i
Anatolia: Turizm Ara ş tırmaları Dergisi , 25 (2), 190. https://doi.org/10.17123/atad.vol25iss255949 Alsabawy, A. Y., Cater-Steel, A., & Soar, J. (2016). Determinants of perceived usefulness of e- learning systems. Computers in Human Behavior , 64 , 843-858.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.065
Aytasova, A., Selezneva, Z., Belinskaia, I., & Evdokimov, K. (2019). Development of the process map  “research  and  development”  for  agricultural  organizations IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 666 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/666/1/012072
Bae, J.-H., & Jeon, H.-M. (2022). Exploring the relationships among brand experience, perceived product  quality,  hedonic  value,  utilitarian  value,  and  brand  loyalty  in  unmanned  coffee
shops during the covid-19
pandemic. Sustainability , 14 (18),
11713.
https://doi.org/10.3390/su141811713
Cavusoglu, M. (2019). An analysis of technology applications in the restaurant industry. Journal of Hospitality and Tourism Technology , 10 (1), 45-72. https://doi.org/10.1108/JHTT-12-2017- 0141
Charness, N., & Boot, W. R. (2015). Technology, Gaming, and Social Networking. In Handbook of  the  Psychology  of  Aging:  Eighth  Edition .  Elsevier  Inc.  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 411469-2.00020-0
Choi, E.  J.,  &  Kang,  S.  W.  (2018).  The Relationship  between  Acceptance  Intention  Toward  a Smartphone  Healthcare  Application  and  Health-Promoting  Behaviors  among  Nursing Students. CIN - Computers Informatics Nursing , 36 (10), 494-500. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000433
Collier, J. E., & Kimes, S. E. (2012). Only If It Is Convenient: Understanding How Convenience Influences  Self-Service  Technology  Evaluation. Journal  of  Service  Research ,  16(1),  39-51. https://doi.org/10.1177/1094670512458454
Davis,  F.  D.,  Bagozzi,  R.  P.,  &  Warshaw,  P.  R.  (1989).  User  Acceptance  of  Computer Technology:  A  Comparison  of  Two  Theoretical  Models. Management  Science , 35 (8),  982- 1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
Diop, E. B., Zhao, S., & Duy, T. Van. (2019). An extension of the technology acceptance model for  understanding  travelers’  adoption  of  variable  message  signs PLoS  ONE ,  14(4),  1-17. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0216007
Doorn, J. van, Mende, M., Noble, S. M., Hulland, J., Ostrom, A. L., Grewal, D., & Petersen, J.
A.  (2016).  Domo  Arigato  Mr.  Roboto:  Emergence  of  Automated  Social  Presence  in Organizational &rontlines and Customers’ Service Experiences. Journal of Service Research . https://doi.org/10.1177/1094670516679272
Eastlick, M.  A., Ratto, C., Lotz, S. L., &  Mishra,  A. (2012). Exploring antecedents of attitude toward  co-producing  a  retail  checkout  service  utilizing  a  self-service  technology. International  Review  of  Retail,  Distribution  and  Consumer  Research,  22(4),  337–364. https://doi.org/10.1080/09593969.2012.690775
El-Said,  O.,  &  Al  Hajri,  S.  (2022).  Are  customers  happy  with  Robot  Service?  investigating satisfaction  with  robot  service  restaurants  during  the  COVID-19  pandemic. Heliyon , 8 (3). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08986
Falkner,  L.  (2020).  An  Exploratory  Study  of  Generational  Coffee  Preferences.  Murray  State’s Digital Commons, 24–28.
Gibson,  L.  A.,  &  Sodeman,  W.  A.  (2014).  Millennials  and  Technology:  Addressing  the Communication  Gap  in  Education  and  Practice. Organization  Development  Journal .  32(4), 63–75.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2019). Multivariate  Data  Analysis . Cengage Learning, EMEA.
Hanafizadeh,  P.,  Behboudi,  M.,  Abedini  Koshksaray,  A.,  &  Jalilvand  Shirkhani  Tabar,  M. (2012).  Mobile-banking  adoption  by  Iranian  bank  clients.  Telematics  and  Informatics, 31(1), 62–78. https://doi.org/10.1016/j.tele.2012.11.001
Henseler, J., Dijkstra, T. K., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Diamantopoulos, A., Straub, D. W., Ketchen, D. J., Hair, J. F.,  Hult, G. T., & Calantone, R.  J. (2014). Common beliefs and reality about PLS. Organizational
Research Methods , 17 (2), 182–209. https://doi.org/10.1177/1094428114526928
Holdack, E., Lurie-Stoyanov, K., & Fromme, H. F. (2020). The role of perceived enjoyment and perceived informativeness in assessing the acceptance of AR Wearables. Journal of Retailing and Consumer Services , 65, 102259. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102259
Hussein, Z. (2017). Leading to intention: The role of attitude in relation to technology acceptance model in e-learning. Procedia Computer Science , 105 , 159–164.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.01.196
Hwang,  J.,  Choe,  J.  Y.  (Jacey),  Kim,  H.  M.,  &  Kim,  J.  J.  (2021).  Human  baristas  and  robot baristas:  How  does  brand  experience  affect  brand  satisfaction,  brand  attitude,  brand attachment,  and  brand  loyalty? International  Journal  of  Hospitality  Management ,  103050. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.103050
Hwang,  J.,  Kim,  H.,  Kim,  J.  J.,  &  Kim,  I.  (2021).  Investigation  of  perceived  risks  and  their outcome  variables  in  the  context  of  robotic  restaurants. Journal  of  Travel  and  Tourism Marketing , 38(3), 263–281. https://doi.org/10.1080/10548408.2021.1906826 Hwang, J., Lee, J. S., & Kim, H. (2019). Perceived innovativeness of drone food delivery services and its impacts on attitude and behavioral intentions: The moderating role of gender and age. International Journal of Hospitality Management , 81(3), 94–103. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2019.03.002
Jin, N. (Paul), Goh, B., Huffman, L., & Yuan, J. J. (2014). Predictors and outcomes of perceived image of restaurant innovativeness in fine-dining restaurants. Journal of Hospitality Marketing & Management , 24 (5), 457–485. https://doi.org/10.1080/19368623.2014.915781 Joiner, I. A. (2018). Robotics. Emerging Library
Technologies , 23–44.
https://doi.org/10.1016/b978-0-08-102253-5.00001-0
Kabir,  M.  A.,  Saidin,  S.  Z.,  &  Ahmi,  A.  (2017).  The  influence  of  perceived  usefulness  and perceived  ease  of  use  on  the  continuous  intention  to  use  electronic  collection  system  in Nigerian hospitals: a conceptual approach. Asian Journal of Multidisciplinary Studies , 5, 225- 228.
Kaushik, A. K., & Rahman, Z. (2015a). Are street vendors really innovative toward self-service technology? Information Technology for Development , 22 (2), 334–356.
https://doi.org/10.1080/02681102.2015.1052359
Kaushik, A. K., Agrawal, A. K., & Rahman, Z. (2015b). Tourist behaviour towards self-service hotel  technology  adoption:  Trust  and  subjective  norm  as  key  antecedents. Tourism Management Perspectives , 16 , 278–289. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2015.09.002
Kesharwani,  A.,  &  Singh  Bisht,  S.  (2012).  The  impact  of  trust  and  perceived  risk  on  internet banking  adoption  in  India. International  Journal  of  Bank  Marketing , 30 (4),  303–322. https://doi.org/10.1108/02652321211236923
Khazaei, A., Manjiri, H., Samiey, E., & Najafi, H. (2014). The Effect of Service Convenience on Customer Satisfaction and Behavioral Intention in Bank Industry. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research, 3(1), 16-23. https://doi.org/10.47584/jfm.2021.24.4.73 Kim,  G.,  &  Park,  S.  A.  (2022).  Understanding  restaurant  users’  attitudes  towards  self-service ordering  via  kiosks  during  the  COVID-19  pandemic:  An  application  of  the  theory  of anxiety. Tourism and Hospitality Research , 146735842211336.
https://doi.org/10.1177/14673584221133666
Kim, H. M., & Ryu, K. (2021). Examining image congruence and its consequences in the context of robotic coffee shops. Sustainability , 13 (20), 11413. https://doi.org/10.3390/su132011413 Kim,  T.,  Kim,  M.  C.,  Moon,  G.,  &  Chang,  K.  (2014).  Technology-based  self-service  and  its impact  on  customer  productivity. Services  Marketing  Quarterly , 35 (3),  255–269. https://doi.org/10.1080/15332969.2014.916145
Kim,  Y.  H.,  Kim,  D.  J.,  &  Wachter,  K.  (2013).  A  study  of  mobile  user  engagement  (Moen): Engagement  motivations,  perceived  value,  satisfaction,  and  continued  engagement intention. Decision Support Systems , 56 , 361–370. https://doi.org/10.1016/j.dss.2013.07.002 Kock,  N.,  &  Hadaya,  P.  (2016).  Minimum  sample  size  estimation  in  PLS-sem:  The  inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal , 28 (1), 227–261. https://doi.org/10.1111/isj.12131
KOMPAS.com. (2022). FamilyMart Peritel Modern Pertama di Indonesia yang Mengoperasikan Robot Barista. Retrieved from https://foto.kompas.com/photo/read/2022/1/8/1641622747b1c/1/familymartperitel- modern-pertama-di-indonesia-yang-mengoperasikan-robot-barista
Lee, W. H., Lin, C. W., & Shih, K. H. (2018). A technology acceptance model for the perception of Restaurant Service Robots for trust, interactivity, and output quality. International Journal of Mobile Communications , 16 (4), 361. https://doi.org/10.1504/ijmc.2018.092666
Lowe, B., & Alpert, F. (2015). Forecasting consumer perception of Innovativeness. Technovation , 45-46 , 1–14. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2015.02.001 Ma,  Z.,  Gill,  T.,  &  Jiang,  Y.  (2015).  Core  Versus  Peripheral  Innovations:  The  Effect  of Innovation Locus on Consumer Adoption of New Products. Journal of Marketing Research , 52 (3), 309–324. http://www.jstor.org/stable/43832361
Matute-Vallejo, J., & Melero-Polo, I. (2019). Understanding Online Business Simulation Games: The role of flow experience, perceived enjoyment and personal innovativeness. Australasian Journal of Educational Technology , 35 (3). https://doi.org/10.14742/ajet.3862
Moon, J., Shim, J., & Lee, W. S. (2022). Antecedents and consequences of the ease of use and usefulness of fast food kiosks using the technology acceptance model. Systems, 10(5), 129. https://doi.org/10.3390/systems10050129
Regan,  M.  A., Horberry, T. J., & Stevens, A. (2017). Driver acceptance of new technology: Theory, measurement and optimisation . CRC Press, Taylor & Francis Group. Renn, O., & Benighaus, C. (2013). Perception of technological risk: Insights from research and lessons for Risk Communication and  Management. Journal  of Risk  Research , 16 (3-4), 293– 313. https://doi.org/10.1080/13669877.2012.729522
San-Martín, S., López-Catalán, B., & Ramón-Jerónimo, M. A. (2013). Mobile shoppers: Types, drivers, and impediments. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce , 23 (4), 350–371. https://doi.org/10.1080/10919392.2013.837793
Sarstedt,  M.,  &  Cheah,  J.  H.  (2019).  Partial  least  squares  structural  equation  modeling  using SmartPLS:  a  software  review. Journal  of  Marketing  Analytics ,  7(3),  196–202. https://doi.org/10.1057/s41270-019-00058-3
Seebode, D., Jeanrenaud, S., & Bessant, J. (2012). Managing innovation for Sustainability. R&D Management , 42 (3), 195–206. https://doi.org/10.1111/j.1467-9310.2012.00678.x Shawky, I., El Enen, M. A., & Fouad, A. (2019). Examining Customers’ Intention and Attitude Towards Reading Restaurants’ Menu Labels by Using the Theory of Planned Behaviour. International Tourism and Hospitality Journal , 2(4), 1–14.
Shereen,  M.  A.,  Khan,  S.,  Kazmi,  A.,  Bashir,  N.,  &  Siddique,  R.  (2020).  Covid-19  infection: Emergence, transmission, and characteristics of human coronaviruses. Journal of Advanced Research , 24 , 91–98. https://doi.org/10.1016/j.jare.2020.03.005
Slade,  E.  L.,  Dwivedi,  Y.  K.,  Piercy,  N.  C.,  &  Williams,  M.  D.  (2015).  Modeling  consumers’ adoption intentions of remote mobile payments in the United Kingdom: Extending utaut with  Innovativeness,  risk,  and  Trust. Psychology  &  Marketing , 32 (8),  860–873. https://doi.org/10.1002/mar.20823
Smith, T. A. (2020). The role of customer personality in satisfaction, attitude-to-brand and loyalty in  Mobile  Services. Spanish  Journal  of  Marketing  -  ESIC , 24 (2),  155–175. https://doi.org/10.1108/sjme-06-2019-0036
Sung,  H.  J.,  &  Jeon,  H.  M.  (2020).  UNTACT:  Customer’s  acceptance  intention toward  Robot Barista in coffee shop. Sustainability , 12 (20), 8598. https://doi.org/10.3390/su12208598 Tabassum, A., & Rahman, T. (2012). Differences in Consumer Attitude towards Selective Fast Food Restaurants in Bangladesh: An Implication of Multiattribute Attitude Model.
Tella,  A.,  &  Olasina,  G.  (2014).  Predicting  users'  continuance  intention  toward  E-payment system. International  Journal  of  Information  Systems  and  Social  Change , 5 (1),  47–67. https://doi.org/10.4018/ijissc.2014010104
Thomas, G. (2023). Demystifying the relationship  between restaurant innovativeness, customer engagement,  and  customer  willingness  to  pay  a  higher  price. Sustainability , 15 (10),  7795. https://doi.org/10.3390/su15107795
Tsai, Y.-R. (2014). Applying the technology acceptance model (TAM) to explore the effects of A course management system (cms)-assisted EFL writing instruction. CALICO Journal , 32 (1), 153–171. https://doi.org/10.1558/calico.v32i1.25961
Valdehita,  R.  E.,  Plata,  R.  B.,  &  Medina-Merodio,  J.-A.  (2019).  Student  acceptance  of  Virtual Laboratory  and  practical  work:  An  extension  of  the  Technology  Acceptance  Model. Computers & Education , 135 , 1–14. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.02.010
Vo-Thanh,  T.,  Zaman,  M.,  Thai,  T.  D.-H.,  Hasan,  R.,  &  Senbeto,  D.  L.  (2022).  Perceived customer  journey  innovativeness  and  customer  satisfaction:  A  mixed-method  approach. Annals of Operations Research . https://doi.org/10.1007/s10479-022-05079-3
Wirtz,  J.,  Patterson,  P.  G.,  Kunz,  W.  H.,  Gruber,  T.,  Lu,  V.  N.,  Paluch,  S.,  &  Martins,  A. (2018).  Brave  new  world:  Service  robots  in  the  frontline. Journal  of  Service  Management , 29 (5), 907–931. https://doi.org/10.1108/josm-04-2018-0119
Wu, W., Wu, Y. J., & Wang, H. (2021). Perceived city smartness level and technical information transparency:  The  acceptance  intention  of  health  information  technology  during  a lockdown. Computers in Human Behavior , 122 , 106840.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106840
Yilmaz, G., & Gültekin, S. (2016). Consumers and Tourists’ Restaurant Selections. Global Issues and Trends in Tourism , 217–230.
Yoo, S.-R., Kim, S.-H., & Jeon, H.-M. (2022). How does experiential value toward robot barista service  affect  emotions,  storytelling,  and  behavioral  intention  in  the  context  of  covid-19? Sustainability , 14 (1), 450. https://doi.org/10.3390/su14010450
Yulius,  Kevin G,  Millenia,  A.  S.,  Sutarna,  D.  V.,  &  Joselino,  T.  Y.  (2022).  Pengaruh  Persepsi konsumen atas Makanan Kaki lima sate Taichan Terhadap Minat Mengunjungi Kembali di  Kawasan  Senayan,  Jakarta  Selatan. Jurnal  Bangun  Manajemen , 1 (1),  13–21. https://doi.org/10.56854/jbm.v1i1.12