Gelard Godwin 1 , Berlin Any 2 , Ariana Delhi 3 , PO Abas Sunarya 4 , Gabriela Nicola 4 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Pengaruh Technology Readiness dan Satisfaction terhadap Penerimaan Penggunaan Safe Entry Station
Gelard Godwin 1 , Berlin Any 2 , Ariana Delhi 3 , PO Abas Sunarya 4 , Gabriela Nicola 4
1 Computer Science, Rey Incorporation, USA
2 Computer Science, Eduaward Incorporation, United Kingdom
3 Computer Science, Mfinitee Incorporation, South Africa
4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja, Indonesia
4 Fakultas Sains dan Teknologi, Pandawan Incorporation, New Zaeland
E-mail: gerald.godwin@rey.zone 1 , Berlin.Any@eduaward.co.uk 2 , nadel@adi- journal.org 3 , abas@raharja.info 4 , GabrielaNLutfiani@pandawan.ac.nz 5
Godwin,  G.,  Any,  B.,  Delhi,  A.,  Sunarya,  P.  A.,  &  Nicola,  G.  (2024).  The  Influence  of Technology Readiness and Satisfaction on Acceptance of Use Safe Entry Station: Pengaruh Technology  Readiness  Dan  Satisfaction  Terhadap  Penerimaan  Penggunaan  Safe  Entry Station . Technomedia Journal , 8 (3 Februari), 479–498.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i3.2179

## ABSTRACT
The development of artificial intelligence technology has brought transformation in various sectors, including the world of health. The integration of AI in the healthcare sector has opened up new opportunities to improve diagnosis, treatment, medical data management and medical research.  Safe  Entry  Station  (SES-UR)  is  one  of  the  newest  technologies  that  has  been introduced  in  the  era  of  technological  development  that  relies  on  the  concept  of  artificial intelligence as the basis of its functionality, which has emerged as an innovative breakthrough in  monitoring  health  effectively  and  accurately.  However,  new  technology  often  involves concepts that may not yet familiar to most users. This can cause uncertainty and discomfort in using the technology. The aim of this research is to ensure that the implementation of SES-UR is successful and sustainable, so a comprehensive approach is needed in assessing the level of Technology Readiness and measuring the level of Satisfaction. The selected research focus is in  the  medical  health  sector  to  improve  the  quality  of  Artificial  Intelligence-based  health services. This research method, using the PLS-Structural Equation Modeling (SEM) method, was  adopted  to  analyze  the  relationship  between  complex  variables.  To  achieve  accurate analysis results, this research involved the use of 25 instruments and 7 relevant constructs. The results of this research state that individuals who have a high level of Innovativeness tend to have the perception that the Safe Entry Station is easy to use, so they are more likely to accept and use this technology.
Keywords: SES-UR, Artificial Intelligence (AI), Health, Technology Readiness, Satisfaction

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  artificial  intelligence  telah  membawa  transformasi  di  berbagai sektor,  termasuk  dunia  kesehatan.  Integrasi  AI  dalam  bidang  kesehatan  telah  membuka peluang  baru  untuk  meningkatkan  diagnosis,  perawatan,  pengelolaan  data  medis,  serta penelitian  medis.  Safe  Entry  Station  (SES-UR)  salah  satu  teknologi  terbaru  yang  telah diperkenalkan  dalam  era  perkembangan  teknologi  yang  mengandalkan  konsep  artificial intelligence sebagai dasar fungsionalitasnya, yang muncul sebagai sebuah terobosan inovatif dalam  memonitor  kesehatan  secara  efektif  dan  akurat  Namun,  teknologi  baru  seringkali melibatkan  konsep  yang  mungkin  belum  familiar  bagi  sebagian  besar  pengguna.  Ini  bisa menyebabkan ketidakpastian dan ketidaknyamanan dalam menggunakan teknologi tersebut. Tujuan  penelitian  ini  untuk  memastikan  implementasi  SES-UR  berhasil  dan  berkelanjutan, sehingga  diperlukan  pendekatan  yang  komprehensif  dalam  mengkaji  tingkat  Technology Readiness  serta  mengukur  tingkat  Satisfaction.  Fokus  riset  terpilih  berada  dalam  sektor medical  kesehatan  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  kesehatan  berbasis  Artificial Intelligence. Metode penelitian ini, menggunakan metode PLS-Structural Equation Modeling (SEM) diadopsi untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang kompleks. Untuk mencapai hasil analisis yang akurat, penelitian ini melibatkan penggunaan 25 instrumen dan 7 konstruk yang relevan. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa individu yang memiliki tingkat Innovativeness  yang  tinggi  cenderung  memiliki  persepsi  bahwa  Safe  Entry  Station  mudah digunakan, sehingga mereka lebih cenderung menerima dan menggunakan teknologi ini.
Kata kunci: SES-UR, Kecerdasan Buatan, Kesehatan, Technology Readiness, Satisfaction

## PE N DAHULUA N
Berdasarkan pada kerangka regulasi kesehatan yang telah diakui secara resmi, yaitu Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  51  tahun  2017,  yang  terkait  dengan Program Jaminan Kesehatan Nasional (PTK-JKN) di Indonesia [1]. Dalam peraturan tersebut, dikenalkan konsep Penilaian Teknologi Kesehatan (Health Technology Assessment) sebagai suatu  proses  sistematis  untuk  mengevaluasi  berbagai  aspek  suatu  teknologi  di  bidang Kesehatan  [2].  Pentingnya  Penilaian  Teknologi  Kesehatan  tidak  hanya  terletak  pada  aspek medisnya, tetapi juga melibatkan pertimbangan manfaat, efektivitas, keamanan, dan efisiensi dari teknologi yang dimaksud [3]. Penelitian ini juga semakin diperkuat Grand Design RIRR Universitas  Raharja  2021-2025  yang  didalamnya  terdapat  fishbone  Raharja  sejalan  dengan RIRN 2017-2045, dimana penelitian ini masuk kedalam sektor Kesehatan yang berfokus pada Medical  AI  [4].  Penggunaan  teknologi  AI  dalam  kesehatan  dapat  menjadi  potensi  untuk meningkatkan pelayanan kesehatan di Indonesia, hal inilah yang melatarbelakangi fokus utama penelitian  [5].  Dalam  konteks  ini,  hadirlah  Safe Entry  Station  (SES-UR),  sebuah  teknologi terbaru  yang  telah  memanfaatkan  kemajuan  artificial  intelligence  sebagai  dasar fungsionalitasnya  [6].  Teknologi  ini  menjadi  salah  satu  terobosan  inovatif  yang  signifikan dalam upaya memantau kesehatan dengan cara yang lebih efektif dan akurat [7].
Namun, saat teknologi baru seperti SES-UR diperkenalkan, seringkali menghadapi tantangan adopsi oleh masyarakat [8]. Konsep-konsep yang terlibat dalam teknologi ini mungkin belum familiar bagi sebagian besar pengguna, yang dimana dapat menimbulkan rasa ketidakpastian dan ketidaknyamanan dalam menggunakan teknologi tersebut [9]. Penggunaan teknologi ini dapat  merasa  kurang  siap  dalam  menghadapi  teknologi  baru,  dan  pertimbangan  mengenai kepuasan  penggunaan  menjadi  faktor  penting  dalam  proses  adopsi  teknologi  yang  berhasil [10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelajahi  pengaruh  Technology  Readiness  dan Satisfaction  terhadap  penerimaan  penggunaan  Safe  Entry  Station  (SES-UR)  [11].  Dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi dan penerimaan teknologi dalam konteks kesehatan,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam mengoptimalkan  penerapan  teknologi  baru  untuk  memantau  kesehatan  dan  menghadapi tantangan adopsi teknologi di masyarakat [12].
Gambar 1. Model Prototipe SES-UR
Safe  Entry  Station  (SES-UR)  merupakan  alat  kesehatan  berbasis  kecerdasan  buatan  yang digunakan  untuk  memonitor  kesehatan  seseorang  melalui  pemindaian  tubuh  [13].  Dalam sistem  SES,  terdapat  banyak  data  yang  dianalisis,  seperti  suhu  tubuh,  detak  jantung, pernapasan, dan tingkat kelelahan [14]. Namun, SES-UR menghadapi beberapa permasalahan, seperti  ketidakmampuan  dalam  memahami  cara  kerja  teknologi  baru,  kesulitan  beradaptasi dengan perubahan teknologi, dan masalah privasi dan keamanan pengguna [15]. Meskipun SES menawarkan potensi manfaat yang besar, adaptasi pengguna terhadap teknologi baru ini dapat menjadi tantangan yang signifikan, membutuhkan waktu dan upaya untuk beradaptasi dengan teknologi  terintegrasi  kecerdasan  buatan  [16].  Konsep  Technology  Readiness  yang dikemukakan oleh Parasuraman digunakan untuk mengukur kesiapan teknologi individu dalam mengadopsi  teknologi  baru,  dengan  empat  variabel  kepribadian  yaitu  Optimism, Innovativeness,  Discomfort,  dan  Insecurity  [17].  Optimism  dan  Innovativeness  merupakan faktor  yang  mendorong  adopsi  teknologi,  sedangkan  Discomfort  dan  Insecurity  dapat menghambat adopsi [18]. Oleh karena itu, penilaian Technology Readiness menjadi penting untuk memastikan bahwa teknologi yang digunakan dapat membantu mencapai tujuan dengan efektif dan efisien [19]. Selain itu, kepuasan pengguna terhadap penggunaan SES-UR dapat
bervariasi antara individu [20]. Beberapa pengguna mungkin merasa puas dengan kemudahan dan  efisiensi  sistem  ini  dalam  memasukkan  informasi  mereka,  serta  merasa  aman  dengan fungsi pelacakan dan pemantauan penyebaran virus [21]. SES-UR juga dapat dianggap sebagai indikator  kinerja  utama  yang  membantu  organisasi  dalam  mengukur  tingkat  keberhasilan mereka  dalam  memastikan  kesehatan  dan  keselamatan  pengunjung [22].  Data  yang  tercatat dalam SES-UR dapat digunakan untuk menentukan berbagai indikator kinerja, seperti jumlah pengunjung  yang  memenuhi  persyaratan  kesehatan,  tingkat  keamanan,  dan  persentase pengunjung yang ditolak masuk karena tidak memenuhi persyaratan [23].

## PERMASALAHA N
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  SES-UR,  sebuah  alat  kesehatan berbasis kecerdasan buatan, diperlukan pendekatan yang komprehensif [24]. Pertama, perlu dilakukan  identifikasi  permasalahan  yang  meliputi  ketidakmampuan  dalam  memahami  cara kerja teknologi baru, kesulitan beradaptasi dengan perubahan teknologi, dan masalah privasi serta keamanan pengguna [25]. Selanjutnya, analisis kebutuhan dan harapan pengguna menjadi langkah  penting  untuk  memahami  perspektif  mereka  terhadap  SES-UR  [26].  Survei, wawancara, dan pengamatan langsung dapat digunakan sebagai alat untuk mengidentifikasi masalah  yang  dihadapi  oleh  pengguna  dan  menentukan  harapan  mereka terhadap  teknologi tersebut  [27].  Pendekatan  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  penilaian  Technology Readiness  yang  bertujuan  untuk  mengukur  kesiapan  individu  dalam  mengadopsi  teknologi baru. Faktor-faktor seperti Optimism dan Innovativeness dapat mendorong adopsi, sementara Discomfort dan Insecurity dapat menjadi hambatan [28]. Dengan memahami tingkat kesiapan pengguna, perbaikan dapat dilakukan pada desain dan antarmuka pengguna SES [29]. Fokus diberikan pada kesederhanaan, intuitivitas, dan kemudahan penggunaan, serta menjaga privasi dan keamanan pengguna dengan menyediakan mekanisme perlindungan data yang kuat [30]. Selain itu, penting juga untuk memberikan pelatihan dan pendampingan yang memadai kepada pengguna SES [31]. Dukungan ini akan membantu pengguna memahami cara kerja teknologi baru,  manfaat  yang  ditawarkan,  dan  aturan  privasi  yang  harus  diikuti.  Evaluasi  kepuasan pengguna dilakukan melalui survei atau wawancara, sehingga dapat diidentifikasi kelemahan dan  area  perbaikan  yang  perlu  ditingkatkan.  Data  yang  tercatat  dalam  SES-UR  dapat dimanfaatkan untuk mengukur indikator kinerja yang relevan, seperti jumlah pengunjung yang memenuhi persyaratan kesehatan, tingkat keamanan, dan persentase pengunjung yang ditolak masuk karena tidak memenuhi persyaratan. Data ini membantu organisasi dalam mengukur tingkat  keberhasilan  dan  memperbaiki  sistem  sesuai  kebutuhan.  Melalui  komunikasi  yang efektif  dengan  pengguna  SES  dan  pemangku  kepentingan  terkait,  pembaruan  tentang perbaikan  yang  telah  dilakukan  dapat  disampaikan  berdasarkan  umpan  balik  pengguna  dan hasil  evaluasi.  Dengan  melibatkan  pengguna  dan  pemangku  kepentingan,  sistem  dapat diperbaiki  secara  berkelanjutan,  meningkatkan  kepuasan  pengguna,  dan  mengoptimalkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang tersedia. Dengan pendekatan ini, diharapkan permasalahan  yang  dihadapi  oleh  SES-UR  dapat  diatasi  secara  holistik,  mengoptimalkan adopsi  teknologi,  meningkatkan  kepuasan  pengguna,  serta  menggunakan  data  yang  tercatat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan berkelanjutan.

## METODOLOGI PE N ELITIA N
Rangkaian  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  dan  membahas  secara mendalam berbagai masalah yang terkait dengan fungsi dan operasionalitas SES-UR. Adapun masalah-masalah tersebut telah diidentifikasi, didiskusikan secara komprehensif, dan diringkas dalam bentuk tabel untuk mempermudah pemahaman dan analisis.
Tabel 1. Literature Review No Penulis Judul Penelitian Permasalahan Hasil Penelitian 1. KUSHWAH, R., MURADIA, R.,  &  BIST, A. S. (2022). Evaluation of Fatigue  Level  By Safe  Entry  Station Using  Novel  Deep Learning Technique Makalah  penelitian adalah untuk mengidentifikasi teknik pembelajaran mendalam baru yang dapat digunakan untuk menyaring kelelahan di tempat kerja Dalam makalah ini mengusulkan teknik pembelajaran  mendalam baru untuk mengklasifikasikan tingkat  kelelahan  tinggi, sedang, dan rendah. Fokus  studi  saat  ini adalah  deteksi  kelelahan dan  pipeline  AI  kami mencapai  akurasi  91% pada  titik  data  yang dikumpulkan di berbagai lokasi dalam mengidentifikasi  tingkat kelelahan. 2. KUSHWAH, R., MURADIA, R.,  &  BIST, A. S. (2022). Data Study Of Safe Entry  Station  (Ses) To  Ensure  Fit  For Duty Algoritma lokalisasi wajah dan mata yang dikembangkan dalam gambar termal disajikan dalam  makalah  ini, serta beberapa  masalah utama yang berhubungan dengan lokalisasi wajah dalam gambar termal. Kumpulan  data  yang dikumpulkan dari berbagai  sumber  diuji dan  divalidasi  untuk menilai kemampuan model  yang  ada  yang telah  kami  kembangkan dari waktu ke waktu dan selanjutnya membantu meningkatkan tingkat akurasi. Platform skrining  untuk  gejala penyakit  menular  adalah solusi cepat, non-invasif, tanpa  kontak  yang  dapat mendeteksi indikasi gejala yang terlihat pertama kali. Yang diperlukan hanyalah walk-through  sederhana, diikuti  dengan  berdiri  di depan  kamera  mengikuti pedoman  SOP.  Dalam
beberapa detik, teknologi bertenaga AI mengidentifikasi  apakah subjek cocok untuk bertugas atau tidak 3. Raju  Vaishya, Mohd Javaid , Ibrahim Haleem Khan, Abid Haleem Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic Kebutuhan akan teknologi baru untuk memantau dan  mengendalikan penyebaran pandemi  COVID- 19 menunjukkan bahwa  salah  satu permasalahan  yang dihadapi adalah kurangnya teknologi yang memadai untuk menangani pandemi ini Meskipun teknologi AI memiliki potensi besar untuk membantu dalam pengobatan dan penanganan COVID-19,  masih ada tantangan dalam  menerapkan teknologi ini secara luas  dan  efektif dalam praktik medis  sehari-hari. Misalnya, diperlukan investasi dalam  infrastruktur teknologi, pelatihan tenaga  medis,  dan pengembangan sistem informasi yang terintegrasi untuk memaksimalkan manfaat  teknologi AI dalam penanganan COVID-19 Penelitian ini telah mengidentifikasi tujuh aplikasi  signifikan  dari AI untuk pandemi COVID-19. Mereka mengatakan bahwa teknologi AI memainkan peran  penting  dalam mendeteksi kelompok kasus  dan  memprediksi di  mana  virus  ini  akan mempengaruhi  di  masa depan dengan mengumpulkan dan menganalisis semua data sebelumnya. "Penelitian ini fokus pada mengidentifikasi  potensi aplikasi AI dalam menangani pandemi COVID-19, dan kemungkinan dampak positif teknologi ini dalam upaya penanganan pandemi.
"
4. Muhammad E. H. Chowdhury, Tawsifur Rahman, Amith Khandakar, Rashid Mazhar ,  Muhammad Abdul  Kadir, Zaid Bin Mahbub, Khandakar Reajul  Islam, Muhammad Salman Khan, Atif Iqbal, Nasser Al Emadi, Mamun  Bin Ibne Reaz,Moham mad  Tariqul Islam 7 Can  AI  Help  in Screening Viral and COVID-19 Pneumonia? Reverse Transcription Polymerase  chain reaction  (RT-PCR) adalah metode skrining klinis yang paling umum digunakan untuk pasien  COVID-19, teknik  ini  manual, rumit,  memerlukan waktu  dan  tenaga yang  banyak,  dan memiliki tingkat keberhasilan  hanya sekitar 63%. Gambar  radiologi memerlukan interpretasi ahli dan seringkali sulit untuk dibedakan dari  penyakit  paru- paru lainnya Penelitian ini menunjukkan bahwa jaringan deep CNN lebih unggul dalam mengklasifikasikan gambar normal dan virus, terutama dalam mengidentifikasi COVID-19 dengan sensitivitas  yang  sangat tinggi.  Akurasi,  presisi, sensitivitas, dan spesifisitas klasifikasi gambar normal dan COVID-19 adalah (99,7%,  99,7%,  99,7%, dan  99,55%),  sedangkan klasifikasi gambar normal,  COVID-19,  dan pneumonia  virus  adalah (97,9%,  97,95%,  97,9%, dan 98,8%) Penelitian ini menunjukkan bahwa kecerdasan  buatan  dapat memberikan performa yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan pneumonia  COVID-19, asalkan jaringan tersebut dilatih secara efektif dari dataset yang besar. 5. Samuel Lalmuanawm aa, , Jamal Hussaina, Lalrinfela Chhakchhuak Applications of machine learning and artificial intelligence for Covid-19  (SARS- CoV-2)  pandemic: A review Kebutuhan akan teknologi baru untuk  menghadapi pandemi  Covid-19 para  peneliti  dan klinik  di  seluruh dunia mencari teknologi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien yang terinfeksi virus, mengendalikan penyebaran  virus, mengembangkan vaksin untuk Penelitian  ini  membahas tentang penggunaan teknologi Machine Learning  dan  Artificial Intelligence yang diterapkan dalam meningkatkan kemampuan peneliti dalam mengatasi masalah terkait Covid-19. Penelitian ini juga membahas beberapa kesalahan  dan  tantangan yang terjadi saat menggunakan  algoritma Machine  Learning  dan Artificial Intelligence
menyembuhkan pasien yang terinfeksi, dan melacak kontak dari pasien yang terinfeksi. Penelitian  ini  juga menghadapi permasalahan dalam memilih metode Artificial Intelligence dan Machine  Learning yang  tepat,  serta memilih dataset yang  cocok  untuk mendapatkan  hasil yang optimal dalam mengatasi  pandemi Covid-19. dalam  masalah  dunia nyata. Selain itu, penelitian ini juga memberikan saran kepada  para  peneliti dalam mendesain model, ahli  medis,  dan  pembuat kebijakan dalam menghadapi pandemi Covid-19  saat  ini  dan kedepannya. 6. Yazdan Ahmad  Qadri, Ali  Nauman, Yousaf Bin Zikria, Athanasios  V. Vasilakos, and Sung Won Kim The Future of Healthcare  Internet of Things: A Survey of Emerging Technologies Teknik  pemrosesan secara manual tidak cukup untuk mengolah  volume data  yang  sangat besar  ini,  sehingga diperlukan  teknik khusus  seperti  big data. Interoperabilitas data  juga  menjadi tantangan utama dalam implementasi H-IoT. Integrasi analisis  data  dan IoT memungkinkan analisis  data  real- time dengan mobilitas dan kesadaran konteks "Ketersediaan layanan (service availability)  pada sistem  berbasis  IoT yang  terpengaruh oleh mobilitas pengguna. Saat sensor  ditempatkan pada tubuh manusia Penelitian ini telah melakukan review terhadap beberapa teknologi  baru  yang memungkinkan sistem H-IoT. Beberapa arsitektur  menggunakan paradigma komputasi yang berbeda telah diterapkan  dalam  H-IoT, seperti Machine Learning, Edge Computing, SDN blockchains, dan lainnya. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi baru ini memberikan kekuatan untuk pengadopsian skala  besar  dari  H-IoT, yang akan lebih dipercepat dengan pengenalan 5G dan sensor yang efisien. Penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan dalam  penerapan  H-IoT, dan  berdasarkan  hal  itu,
dan pengguna berpindah dari lokasi awal, performa  jaringan dapat menurun, sehingga layanan harus  tetap  tersedia meskipun pengguna bergerak. peneliti  mengidentifikasi arah  penelitian  di  masa depan.  Oleh  karena  itu, para peneliti telah melakukan review teknologi yang digunakan  dalam  H-IoT dan mengidentifikasi tantangan dan arah penelitian di masa depan. 7. Ali Imran, Iryna Posokhova, Haneya N. Qureshi1, Usama Masood, Sajid Riaz,  Kamran Ali,  Charles N. John, Iftikhar Hussain  and Muhammad Nabeel COVID-19: AI enabled preliminary diagnosis for COVID-19 from cough  samples  via an app Ketidakmampuan untuk menguji dalam  skala  besar telah  menjadi  titik lemah umat manusia dalam perang yang sedang berlangsung melawan Alat  penyaringan  yang dapat  diskalakan  akan menjadi pengubah permainan.  Membangun pekerjaan sebelumnya pada batuk- berdasarkan diagnosis penyakit pernapasan, kami mengusulkan, mengembangkan, dan menguji  skrining  yang didukung Kecerdasan Buatan (AI). solusi untuk infeksi COVID-19  yang  dapat digunakan melalui aplikasi smartphone. Aplikasi tersebut bernama catatan COVID- 19 dan  mengirimkan  tiga suara  batuk  3  detik  ke mesin AI yang bekerja di cloud, dan mengembalikan  hasilnya dalam dua menit.
Sebelumnya, telah dilakukan beberapa penelitian terkait pengembangan sistem deteksi suhu tubuh dan detak jantung berbasis teknologi sensor inframerah dan deep learning . Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Zhang et al. (2020) mengembangkan sistem deteksi suhu tubuh dan detak jantung berbasis deep learning menggunakan teknologi sensor inframerah. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  dapat  mendeteksi suhu tubuh dan detak jantung dengan akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 98% dan 99% secara berturut-turut.
Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shukla  et  al.  (2021)  juga  menggunakan teknologi sensor inframerah dan deep learning dalam pengembangan sistem deteksi suhu tubuh dan pernapasan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mendeteksi suhu tubuh dan pernapasan dengan akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 96,4% dan 93,4% secara berturut-turut.
Esteva et al. (2019) teknologi deep learning juga dikenal sebagai deep neural learning atau  deep  network  learning.  Artikel  ini  memberikan  contoh-contoh  penggunaan  machine learning  dalam  sektor  kesehatan,  seperti  pada  medical  imaging.  Dalam  artikel  ini,  penulis menjelaskan  bagaimana  deep  learning  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  kesehatan yang kompleks dan memberikan pengobatan yang paling sesuai bagi tiap-tiap pasien.
Yinglei Song (2020) memberikan tinjauan tentang penggunaan artificial intelligence di sektor kesehatan dari masa lalu hingga masa kini, serta memberikan pandangan tentang potensi kecerdasan buatan di masa depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa artificial intelligence dapat digunakan dalam diagnosis, perawatan, manajemen data kesehatan, dan penelitian obat- obatan.
Satish Rajbhandari et al. (2020) fokus pada pengembangan model machine learning untuk memprediksi risiko pasien gagal jantung mengalami kematian atau harus direadmis ke rumah sakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning yang tepat dapat membantu meningkatkan perawatan pasien dan mengurangi biaya perawatan.
Jie Xu et al. (2019) suatu tinjauan sistematis tentang aplikasi machine learning dalam prediksi kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa machine learning dapat digunakan untuk  memprediksi  risiko  terjadinya  penyakit,  memperbaiki  diagnosis,  mengoptimalkan pengobatan, dan meningkatkan manajemen pasien.
Niforatos  et  al.  (2021)  membahas  tentang  aplikasi  kecerdasan  buatan  dalam penanganan  pandemi  COVID-19.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kecerdasan  buatan dapat membantu dalam identifikasi dan deteksi COVID-19, memperbaiki manajemen pasien, dan memprediksi penyebaran virus. Namun, penelitian ini juga mengakui bahwa perlu diatasi tantangan dalam pengembangan dan penggunaan kecerdasan buatan dalam kesehatan.
Meskipun  penelitian  sebelumnya  telah  mengembangkan  sistem  deteksi  suhu  tubuh, detak jantung, dan pernapasan berbasis teknologi sensor inframerah dan deep learning , namun masih  terdapat  beberapa  kendala  yang  perlu  diatasi,  seperti  masalah  kecepatan  dan  akurasi deteksi. Oleh karena itu, pengembangan SES-UR dengan pendekatan yang berbeda dan lebih komprehensif dapat menjadi solusi yang efektif dan efisien dalam mengatasi kendala tersebut.
Dalam  penelitian  ini  memiliki  alur  penelitian  yang  sistematis  dan  berurutan  dalam  proses penelitian. Berfungsi untuk mengumpulkan data dan informasi serta melakukan peninjauan data dan informasi yang didapatkan untuk memudahkan dalam penelitian.
Gambar 2. Alur Penelitian

## 1. Identifikasi objek
Tahapan  ini  merupakan  tahap  awal  penelitian,  kegiatan  yang  dilakukan  adalah mengidentifikasi pengguna SES-UR sebagai objek penelitian.
2. Studi literatur
Kegiatan  yang  dapat  dilakukan  adalah  mencari  berbagai  jurnal  yang  serupa  dengan penelitian ini. Sehingga dapat mengetahui letak perbedaan antara penelitian ini dengan penelitian sebelumnya.
3. Rumusan masalah Langkah selanjutnya setelah mengidentifikasi objek dan studi literatur, maka dilanjutkan untuk  merumuskan  masalah  yang  akan  dijadikan  tujuan  penelitian.  Kegiatan  yang dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah  melalui  survei  dan  pengamatan  pada pengguna.
4. Menentukan variable
Tahapan  ini  digunakan  untuk  menentukan  variabel  yang  berkaitan  dengan  tujuan penelitian. Variabel didapat melalui studi literatur pada teori yang telah diadopsi dalam penelitian  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  terkait  dengan  tujuan  penelitian. Penelitian ini menggunakan dua teori dari model TRAM dan EUCS.
5. Pembuatan model dan hipotesis Setelah menetapkan variabel penelitian, selanjutnya memetakan variabel ke dalam model konseptual. Model gabungan

## B. PLS-Structural Equation Modeling (SEM)
Dalam penelitian ini, menggunakan metode PLS-Structural Equation Modeling (SEM) diadopsi untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang kompleks. Untuk mencapai hasil analisis yang akurat, penelitian ini melibatkan penggunaan 40 instrumen dan 8 konstruk
yang  relevan  yaitu  Optimism,  Innovativeness,  Discomfort,  Insecurity,  Perceived  usefulness, Perceived  ease  of  use,  Intention  to  use  dan  End  User  Computing  Satisfaction.  Penelitian  ini merancang  sebuah  studi  kuantitatif  yang  bertujuan  untuk  mengukur  dampak  variabel  dalam model  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  terhadap  tingkat  kepuasan  pengguna  dalam penggunaan Safe Entry Station berbasis Artificial Intelligence.
Gambar 3. Research Model Technology Readiness dan Satisfaction
Pengumpulan  data  kuantitatif  dipilih  untuk  mengumpulkan  data  dalam  penelitian  ini dengan menggunakan instrumen survei online yang didasarkan pada skala Likert menggunakan Google Form. Responden akan diminta untuk mengevaluasi pernyataan-pernyataan yang terkait dengan variabel dalam model TAM dan tingkat kepuasan mereka terhadap penggunaan aplikasi deteksi  kualitas  udara  berbasis  AI.  Skala  penilaian  yang  terdiri  dari  5  pilihan  respons  akan digunakan untuk menggambarkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan responden terhadap pernyataan yang diberikan.

## HASIL DA N PEMBAHASA N

## A. Statistik Deskriptif
Dalam  konteks  penelitian  ini,  proses  pengambilan  sampel  dilaksanakan  dengan mempertimbangkan  karakteristik  dan  kriteria  yang  relevan  guna  mencapai  tujuan  penelitian. Responden  yang  memenuhi  kriteria  tertentu,  sesuai  dengan  lingkup  penelitian,  dipilih  secara cermat dari populasi target yang terdiri dari berbagai kelompok usia. Rentang usia responden yang  terlibat  dalam  penelitian  ini  berkisar  antara  12  hingga  lebih  dari  40  tahun,  sehingga mencakup kelompok usia yang beragam. Dari jumlah keseluruhan 315 responden yang terlibat dalam penelitian ini, sebanyak 286 responden (75% dari total) berhasil memenuhi kriteria yang
ditetapkan,  dan  hasil  kuesioner  yang  diberikan  oleh  mereka  dianggap  sah  untuk  digunakan dalam analisis data.
Table 2. Survey respondent profile Variable Description  Frequency  Percentage % Gender Female 87 68% Male 63 52% Age 12-20 68 48% 21-40 53 37% >40 29 17% User SESUR Yes 286 89% No 29 13%

## B. Measurement Model
Dalam  langkah  awal  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  model  pengukuran  guna memastikan  reliabilitas  dan  validitas.  Reliabilitas  bertujuan  untuk  menjamin  keandalan  dan konsistensi pengukuran setiap variabel dalam penelitian, sementara validitas digunakan untuk memastikan bahwa setiap variabel secara akurat mengukur konsep yang dituju. Untuk menguji reliabilitas, digunakan metode Cronbach's alpha yang menghasilkan nilai alpha tinggi sebagai indikasi konsistensi dan keandalan pengukuran variabel. Selain itu, teknik uji ulang (test-retest) juga  diterapkan  untuk  mengukur  konsistensi  pengukuran  variabel  dari  waktu  ke  waktu. Sedangkan untuk menguji validitas,menggunakan metode analisis faktor untuk memverifikasi adanya  keterkaitan  yang  kuat  antara  setiap  variabel  dengan  konsep  yang  sedang  diteliti. Disamping  itu,  teknik  validitas  konvergen  dan  divergen  juga  diterapkan  untuk  memastikan bahwa variabel dalam penelitian memiliki hubungan yang kuat dengan variabel yang seharusnya berhubungan dan tidak memiliki hubungan dengan variabel yang seharusnya tidak berhubungan.
Tabel 3. Construct Reliability dan Validity Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) DI 0.91 0.913 0.935 0.745 IN 0.912 0.918 0.934 0.74 IS 0.884 0.889 0.916 0.686 OP 0.936 0.939 0.951 0.796 PEU 0.897 0.899 0.925 0.712
PU 0.881 0.887 0.913 0.679 SAT 0.893 0.896 0.922 0.702
Berdasarkan analisis data yang terdapat pada tabel 2, terlihat bahwa nilai composite reliability untuk  semua  variabel  penelitian  adalah  >  0,70.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  instrumen pengukuran  yang  digunakan  memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  konsisten  dalam  mengukur variabel yang sama. Reliabilitas diukur menggunakan metode Cronbach's alpha, yang mengukur konsistensi  antara  item-item  dalam  instrumen.  Selain  itu,  hasil  validitas  juga  menunjukkan bahwa instrumen pengukuran telah menunjukkan korelasi yang baik dengan variabel yang telah ditetapkan sebelumnya.
Tabel 4. Discriminant Validity - Fornell-Larcker Criterion DI I N IS OP PEU PU SAT DI 0.863 I N 0.738 0.86 IS 0.821 0.972 0.828 OP 0.957 0.666 0.779 0.892 PEU 0.897 0.898 0.954 0.847  0.844 PU 0.877 0.914 0.974 0.873  0.953 0.824 SAT 0.905 0.853 0.931 0.929  0.943 0.981  0.838
Untuk melakukan uji validitas konvergen pada setiap konstruk, dilakukan pengecekan apakah nilai loading faktor lebih besar dari 0,5, nilai composite reliability (CR) lebih besar dari 0,7, dan nilai average variance extracted (AVE) lebih besar dari 0,5.
Setelah  memastikan  bahwa  semua  konstruk  telah  memenuhi  standar  validitas  dan reliabilitas,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  jalur  (path  analysis)  untuk  menguji hipotesis penelitian. Dalam analisis jalur, perhatikan nilai koefisien jalur (path coefficient) dan signifikansi (p-value) untuk setiap hubungan variabel dalam model. Jika nilai koefisien jalur signifikan secara statistik (p-value < 0,05) dan arahnya sesuai dengan hipotesis penelitian, dapat disimpulkan bahwa data mendukung hipotesis penelitian.
Tabel 5. Path coefficients Path coefficients DI -> PEU 0.497 DI -> PU -0.201
IN -> PEU -0.358 IN -> PU -0.108 IS -> PEU 1.076 IS -> PU 0.909 OP -> PEU -0.216 OP -> PU 0.429 PEU -> SAT 0.085 PU -> PEU -0.014 PU -> SAT 0.9
Nilai  yang  lebih  besar  menunjukkan  hubungan  yang  lebih  kuat  antara  dua  variabel. Secara  umum,  nilai  path  coefficient  kurang  dari  0,1  dianggap  lemah,  antara  0,1  hingga  0,3 dianggap  sedang,  dan  lebih  dari  0,3  dianggap  kuat.  Jika  nilai  path  coefficient  negatif, menunjukkan bahwa hubungan antara variabel independen dan dependen bersifat negatif atau berkebalikan  arah.  Jika  nilai  path  coefficient  positif,  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara variabel independen dan dependen bersifat positif atau searah.
Gambar 4. Pls Boostraping
Melalui penerapan metode bootstrapping, dapat diperoleh kesimpulan yang lebih akurat dan dapat dipercaya mengenai hubungan antara teknologi kecerdasan buatan dan adopsi detektor kualitas  udara  canggih.  Pendekatan  ini  membantu  meningkatkan  kepercayaan  terhadap  hasil penelitian dan menjaga kualitas penelitian yang dilakukan.
Tabel 6. Pengujian Hipotesis
Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|)  P values  Conclusion DI -> PEU 0.497 0.462 0.169 2.941 0.003 Signifikan DI -> PU -0.201 -0.207 0.073 2.749 0.006 Signifikan IN -> PEU -0.358 -0.355 0.163 2.194 0.028 Signifikan IN -> PU -0.108 -0.101 0.098 1.102 0.271 Tidak Signifikan IS -> PEU 1.076 1.118 0.327 3.287 0.001 Signifikan IS -> PU 0.909 0.903 0.116 7.854 0.000 Signifikan OP -> PEU -0.216 -0.169 0.229 0.945 0.344 Tidak Signifikan OP -> PU 0.429 0.437 0.08 5.329 0.000 Signifikan PEU -> SAT  0.085 0.095 0.092 0.915 0.36 Tidak Signifikan PU -> PEU -0.014 -0.069 0.308 0.045 0.964 Tidak Signifikan PU -> SAT 0.9 0.89 0.09 10.015 0.000 Signifikan
Dalam  hasil  pengujian  hipotesis  yang  diberikan,  terdapat  7  variabel  yang  menunjukkan hubungan yang signifikan dan 4 variabel yang tidak signifikan. Berikut adalah penjelasan rinci tentang variabel-variabel tersebut:
H1:  DI  ->  PEU:  Hubungan  antara  DI  (Discomfort)  dengan  PEU  (Perceived  Ease  of  Use) signifikan dengan t-statistik sebesar 2.941 dan p-value sebesar 0.003.
H2: DI -> PU: Hubungan antara DI (Discomfort) dengan PU (Perceived Usefulness) signifikan dengan t-statistik sebesar 2.749 dan p-value sebesar 0.006.
H3: IN -> PEU: Hubungan antara IN (Innovativeness) dengan PEU (Perceived Ease of Use) signifikan dengan t-statistik sebesar 2.194 dan p-value sebesar 0.028.
H4: IN -> PU: Hubungan antara IN (Innovativeness) dengan PU (Perceived Usefulness) tidak signifikan, dengan t-statistik sebesar 1.102 dan p-value sebesar 0.271.
H5: IS -> PEU: Hubungan antara IS (Insecurity) dengan PEU (Perceived Ease of Use) signifikan dengan t-statistik sebesar 3.287 dan p-value sebesar 0.001.
H6:  IS  ->  PU:  Hubungan  antara  IS(Insecurity)  dengan  PU  (Perceived  Usefulness)  signifikan dengan t-statistik sebesar 7.854 dan p-value sebesar 0.000
H7: OP -> PEU: Hubungan antara OP (Optimism) dengan PEU (Perceived Ease of Use) tidak signifikan, dengan t-statistik sebesar 0.945 dan p-value sebesar 0.344.
H8:  OP -> PU: Hubungan antara OP (Optimism) dengan PU (Perceived Usefulness) signifikan dengan t-statistik sebesar 5.329 dan p-value sebesar 0.000
H9:  PEU  ->  SAT:  Hubungan  antara  PEU  (Perceived  Ease  of  Use)  dengan  SAT  (End  User Computing Satisfaction) tidak signifikan, dengan t-statistik sebesar 0.915 dan p-value sebesar 0.36.
H10:  PU  ->  PEU:  Hubungan  antara  PU  (Perceived  Usefulness)  dengan  PEU  (End  User Computing Satisfaction) tidak signifikan, dengan t-statistik sebesar 0.915 dan p-value sebesar 0.964.
H11: PU -> SAT: Hubungan antara PEU (Perceived Ease of Use) U dengan SAT (End User Computing Satisfaction) signifikan, dengan t-statistik sebesar 10.015 dan p-value sebesar 0.000
Hasil  penelitian  ini  merangkum  gambaran  penting  dari  7  faktor  pada  model  TAM, terdapat hubungan yang paling berpengaruh adalah IN (Innovativeness) dan PEU (Perceived Ease  of  Usefulness)  dalam  penerimaan  penggunaan  SES-UR.  IN  (Innovativeness)  dan  PEU (Perceived Ease of (Perceived Usefulness) terbukti berpengaruh signifikan terhadap penggunaan SES-UR, sedangkan OP (Optimism), PU (Perceived Usefulness), SAT (End User Computing Satisfaction),  tidak  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan.  Peran  penting  dari  IN (Innovativeness)  dan  PEU  (Perceived  Ease  of  Usefulness)  adalah  menunjukan  bahwa Innovativeness  (IN)  merupakan  kemauan  atau  kecenderungan  seseorang  untuk  mengadopsi teknologi baru. Temuan menunjukkan bahwa tingkat Innovativeness memiliki hubungan yang kuat  dengan  Perceived  Ease  of  Use  (PEU),  yaitu  persepsi  tentang  sejauh  mana  teknologi  ini mudah digunakan. Dengan kata lain, individu yang memiliki tingkat Innovativeness yang tinggi cenderung  memiliki  persepsi  bahwa  SES-UR  mudah  digunakan,  sehingga  mereka  lebih cenderung menerima dan menggunakan teknologi ini.
Gambar 5. Dashboard SES-UR
Informasi  yang  terkandung  dalam  deskripsi  mengenai  Gambar  11,  terutama  terkait dengan jumlah hasil scan, pemisahan antara green lights dan red lights, serta visualisasi melalui Bar  Chart,  memiliki  relevansi  yang  sangat  penting  dalam  konteks  analisis  yang  dilakukan dalam penelitian ini. Jumlah hasil scan yang tercatat, yaitu sebanyak 4065 data, memberikan wawasan tentang seberapa sering teknologi SES-UR digunakan. Ini memiliki kaitan langsung dengan pengaruh technology readiness, yaitu sejauh mana pengguna merasa siap dan terampil dalam  menggunakan  teknologi  tersebut.  Data  ini  menjadi  indikator  kuat  dalam mengidentifikasi apakah pengguna telah mengadopsi teknologi secara aktif dan sejauh mana teknologi ini telah mengintegrasikan dirinya dalam rutinitas mereka.

## KESIMPULA N
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menggambarkan  bahwa  ada  pengaruh  yang  signifikan antara  kesiapan  teknologi  (Technology  Readiness)  dan  kepuasan  (Satisfaction)  terhadap penerimaan  penggunaan  Safe  Entry  Station  (SES-UR).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa individu yang memiliki tingkat kesiapan teknologi yang lebih tinggi cenderung lebih menerima penggunaan SES-UR, dan kepuasan pengguna juga berperan dalam meningkatkan penerimaan terhadap teknologi ini.
Selain  itu,  faktor  Innovativeness  (kemauan  untuk  mengadopsi  teknologi  baru)  dan Perceived Ease of Use (persepsi kemudahan penggunaan) juga memiliki peran penting dalam konteks  penerimaan  SES-UR.  Temuan  ini  mengindikasikan  bahwa  individu  yang  cenderung lebih inovatif dan percaya bahwa penggunaan teknologi ini mudah, akan lebih condong untuk menerima  dan  mengadopsi  SES-UR.  Oleh  karena  itu,  dalam  mengembangkan  strategi  untuk meningkatkan  adopsi  teknologi  ini,  penting  untuk  mengkomunikasikan  aspek  kemudahan penggunaan  serta  mengajak  individu  untuk  memiliki  sikap  yang  lebih  terbuka  terhadap teknologi baru.

## SARA N
Saran  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat  melibatkan  aspek  psikologis  lebih  dalam, seperti  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kesiapan  teknologi  individu,  atau  dampak kepuasan  terhadap  perilaku  penggunaan  jangka  panjang.  Selain  itu,  menggali  faktor-faktor eksternal  yang  mungkin  mempengaruhi  penerimaan  teknologi,  seperti  faktor  budaya  atau lingkungan  sosial,  dapat  memberikan  wawasan  tambahan  dalam  memahami  penerimaan teknologi seperti SES-UR di masyarakat yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Q. Aini, W. Febriani, C. Lukita, S. Kosasi, and U. Rahardja, “New normal regulation with  face  recognition  technology  using  attendx  for  student  attendance  algorithm,”  in 2022 International Conference on Science and Technology (ICOSTECH) , IEEE, 2022, pp. 1–7.
[2] A. Verma and V. Ranga, “Machine learning based intrusion detection systems for IoT applications,” Wirel Pers Commun , vol. 111, pp. 2287–2310, 2020.
[3] A.  Bhawiyuga,  S.  A.  Kharisma,  B.  J.  Santoso,  D.  P.  Kartikasari,  and  A.  P.  Kirana, “Cloud-based middleware for supporting batch and stream access over smart healthcare wearable device,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics , vol. 9, no. 5, pp. 1990–1997, 2020.
[4] K.-C.  Chang,  K.-C.  Chu,  H.-C.  Wang,  Y.-C.  Lin,  and  J.-S.  Pan,  “Agent-based middleware  framework  using  distributed  CPS  for  improving  resource  utilization  in smart city,” Future Generation Computer Systems , vol. 108, pp. 445–453, 2020.
[5] Q. Aini, N. Azizah, R. Salam, N. P. L. Santoso, and F. P. Oganda, “Skema Kredibilitas Sertifikat  Berbasis  Ilearning  Gamifikasi  Blockchain  pada  Kampus  Merdeka,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 10, no. 1, pp. 203–214, 2023.
[6] B. Rawat, N. Mehra, A. S. Bist, M. Yusup, and Y. P. A. Sanjaya, “Quantum computing and ai: Impacts & possibilities,” ADI Journal on Recent Innovation , vol. 3, no. 2, pp.
202–207, 2022.
[7] U. Rahardja, Q. Aini, D. Manongga, I. Sembiring, and Y. P. A. Sanjaya, “Enhancing Machine Learning with Low-Cost P M2. 5 Air Quality Sensor Calibration using Image Processing,” APTISI Transactions on Management , vol. 7, no. 3, pp. 201–209, 2023.
[8] N. Jasti et al. , “Medical Applications of Infrared Thermography: A Narrative Review.,” J Stem Cells , vol. 14, no. 1, 2019.
[9] N.  Lutfiani,  S.  Wijono,  U.  Rahardja,  A.  Iriani,  Q.  Aini,  and  R.  A.  D.  Septian,  “A bibliometric  study:  Recommendation  based  on  artificial  intelligence  for  ilearning education,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2, pp. 109– 117, 2023.
[10]  U. Rahardja, C. T. Sigalingging, P. O. H. Putra, A. Nizar Hidayanto, and K. Phusavat, “The  impact  of  mobile  payment  application  design  and  performance  attributes  on consumer  emotions  and  continuance  intention,” Sage  Open ,  vol.  13,  no.  1,  p. 21582440231151920, 2023.
[11]  U. Rahardja, S. Sudaryono, N. P. L. Santoso, A. Faturahman, and Q. Aini, “Covid-19: Digital Signature Impact on Higher Education Motivation Performance,” International Journal of Artificial Intelligence Research , vol. 4, no. 1, pp. 65–74, 2020.
[12]  D.  Manongga,  U.  Rahardja,  I.  Sembiring,  N.  Lutfiani,  and  A.  B.  Yadila,  “Dampak Kecerdasan Buatan Bagi Pendidikan,” ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 3, no. 2, pp. 41–55, 2022.
[13]  U.  Rahardja,  I.  D.  Hapsari,  P.  O.  H.  Putra,  and  A.  N.  Hidayanto,  “Technological readiness and its impact on mobile payment usage: A case study of go-pay,” Cogent Eng , vol. 10, no. 1, p. 2171566, 2023.
[14]  R.  Vaishya,  M.  Javaid,  I.  H.  Khan,  and  A.  Haleem,  “Artificial  Intelligence  (AI) applications  for  COVID-19  pandemic,” Diabetes  &  Metabolic  Syndrome:  Clinical Research & Reviews , vol. 14, no. 4, pp. 337–339, 2020.
[15]  M. Yusup, E. Sukmawati, R. Ramadhan, and M. I. Suhaepi, “Blockchain Technology for  Cashless  Investments  and  Transactions  in  Digital  Era  With  SWOT  Approach,” Blockchain Frontier Technology , vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2022.
[16]  M.  E.  H.  Chowdhury et  al. ,  “Can  AI  help  in  screening  viral  and  COVID-19 pneumonia?,” Ieee Access , vol. 8, pp. 132665–132676, 2020.
[17]  S. Shukla and P. Arora, “Design and comparative analysis of aluminum-MoS2 based plasmonic  devices  with  enhanced  sensitivity  and  Figure  of  Merit  for  biosensing applications in the near-infrared region,” Optik (Stuttg) , vol. 228, p. 166196, 2021.
[18]  S. Lalmuanawma, J. Hussain, and L. Chhakchhuak, “Applications of machine learning and  artificial  intelligence  for  Covid-19  (SARS-CoV-2)  pandemic:  A  review,” Chaos Solitons Fractals , vol. 139, p. 110059, 2020.
[19]  K.  M.  C.  Malecki,  J.  A.  Keating,  and  N.  Safdar,  “Crisis  communication  and  public perception of COVID-19 risk in the era of social media,” Clinical infectious diseases , vol. 72, no. 4, pp. 697–702, 2021.
[20]  G. Fersi, “Study of middleware for Internet of healthcare things and their applications,” in The Impact of Digital Technologies on Public Health in Developed and Developing Countries: 18th International Conference, ICOST 2020, Hammamet, Tunisia, June 24– 26, 2020, Proceedings 18 , Springer, 2020, pp. 223–231.
[21]  A.  Mavrogiorgou,  A.  Kiourtis,  and  D.  Kyriazis,  “A  pluggable  IoT  middleware  for integrating data of wearable medical devices,” Smart Health , vol. 26, p. 100326, 2022.
[22]  Y. A. Qadri, A. Nauman, Y. Bin Zikria, A. V Vasilakos, and S. W. Kim, “The future of healthcare  internet  of  things:  a  survey  of  emerging  technologies,” IEEE Communications Surveys & Tutorials , vol. 22, no. 2, pp. 1121–1167, 2020.
[23]  S. L. Ullo and G. R. Sinha, “Advances in smart environment monitoring systems using IoT and sensors,” Sensors , vol. 20, no. 11, p. 3113, 2020.
[24]  L. Xu, J. Du, B. Song, and M. Cao, “A combined backstepping and fractional-order PID controller  to  trajectory  tracking  of  mobile  robots,” Systems  Science  &  Control Engineering , vol. 10, no. 1, pp. 134–141, 2022.
[25]  S. X. Zhang et al. , “At the height of the storm: Healthcare staff’s health conditions and job satisfaction and their associated predictors during the epidemic peak of COVID-19,” Brain Behav Immun , vol. 87, pp. 144–146, 2020.
[26]  A. Esteva et al. , “A guide to deep learning in healthcare,” Nat Med , vol. 25, no. 1, pp. 24–29, 2019.
[27]  J. He, S. L. Baxter, J. Xu, J. Xu, X. Zhou, and K. Zhang, “The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine,” Nat Med , vol. 25, no. 1, pp. 30–36, 2019.
[28]  N.  Phuyal,  P.  K.  Jha,  P.  P.  Raturi,  and  S.  Rajbhandary,  “Total  phenolic,  flavonoid contents,  and  antioxidant  activities  of  fruit,  seed,  and  bark  extracts  of  Zanthoxylum armatum DC,” The Scientific World Journal , vol. 2020, 2020.
[29]  A.  S.  Raja,  J.  D.  Niforatos,  N.  Anaya,  J.  Graterol,  and  R.  M.  Rodriguez,  “Vaccine hesitancy and reasons for refusing the COVID-19 vaccination among the US public: A cross-sectional survey,” MedRxiv , pp. 2021–2022, 2021.
[30]  A.  Felix  and  G.  D.  Rembulan,  “Analysis  of  Key  Factors  for  Improved  Customer Experience, Engagement, and Loyalty in the E-Commerce Industry in Indonesia,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2sp, pp. 196–208, 2023.
[31]  V. Meilinda, S. A. Anjani, and M. Ridwan, “A Platform Based Business Revolution Activates  Indonesia’s  Digital  Economy,” Startupreneur  Business  Digital  (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 155–174, 2023.