## Analisis Sikap mengenai Artificial Intelligence (AI) dan Niat Berkelanjutan untuk menggunakan Artificial Intelligence (AI)
Aurey J. Wu, Angela Caroline 1* , Yoke P. Kornarius 2 , Triningtyas E. P. Gusti 3 ,
Agus Gunawan 4
Program Studi Magister Administrasi Bisnis, Program Studi Sarjana Administrasi Bisnis 1,2,3 , Program Studi Magister Administrasi Bisnis 4
Universitas Katolik Parahyangan, Universitas Katolik Parahyangan 1,2,3,4 e-mail: aureyjosephine@gmail.com, angela.caroline@unpar.ac.id, yoke.pribadi@unpar.ac.id, triningtyas.gusti@unpar.ac.id, agus_gun@unpar.ac.id *corresponding author
Abstrak : Potensi revolusi yang disebabkan oleh Kecerdasan Buatan (AI) telah merambah ke seluruh aspek kehidupan kita. Di era digital ini, AI diperkirakan akan mengambil alih pekerjaan,  khususnya  agen  percakapan  berbasis  teks.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memahami sikap seseorang terhadap niatnya menggunakan AI dalam tugas rutin dan niat berkelanjutannya  untuk  menggunakan  AI.  Sampel  penelitian  selanjutnya  dianalisis menggunakan  analisis kuantitatif dan kualitatif.  Hasil analisis kuantitatif menunjukkan bahwa pengaruh GAAIS terhadap variabel CI sebesar 17,5%. Dalam studi ini, kecepatan diidentifikasi sebagai keunggulan sistem AI dibandingkan manusia, sementara manusia unggul dalam empati, simpati, dan kreativitas, khususnya dalam masalah yang kompleks dan sangat tidak pasti. Sistem AI juga memungkinkan kendali manusia atas perubahan perilaku dan perspektif.
Kata  Kunci : Artificial  Intelligence (AI), General  Attitudes  towards  Artificial Intelligence  Scale (GAAIS), Continuance  Intention (CI), Theory  of  Planned  Behavior (TPB).

## PENDAHULUAN
Potensi  revolusi  oleh  kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence (AI)  merambah  ke segala aspek kehidupan kita. Kecerdasan buatan modern berawal dari uji coba kecerdasan mesin oleh Alan Turing pada tahun 1950, dan frasa tersebut pertama kali digunakan oleh seorang profesor di Dartmouth College pada tahun 1956. Saat ini, istilah "AI" merujuk pada  berbagai  teknologi,  konsep,  dan  aplikasi.  AI  digunakan  untuk  menggambarkan kumpulan metode ilmu komputer yang memungkinkan sistem melakukan operasi yang biasanya  memerlukan  kecerdasan  manusia,  seperti  pengenalan  suara,  persepsi  visual, pengambilan keputusan, terjemahan bahasa, dll (Gerlich, 2023). AI telah mengubah cara pandang manusia dalam melakukan kegiatan, seperti belajar, bekerja, dan berkomunikasi dalam  kehidupan  sehari-hari.  Contoh  aplikasi  AI  seperti  ChatGPT,  Canva,  dan Grammarly  telah  membantu  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  tugas-tugas  akademis dengan lebih efisien. Di era digital ini, AI diperkirakan akan mengambil alih pekerjaan, terutama untuk agen percakapan berbasis teks (Arly dkk, 2023).
General  Attitudes  towards  Artificial  Intelligence  Scale (GAAIS)  adalah  instrumen penelitian  yang  digunakan  untuk  mengukur  sikap  umum  individu  terhadap  kecerdasan buatan  (AI).  Jadi,  hubungannya  dengan  AI  adalah  bahwa  GAAIS  digunakan  dalam konteks  penelitian  untuk  mengukur  bagaimana  orang  merespons,  memahami,  dan merasakan tentang AI. Sebagai alat penelitian, GAAIS membantu dalam memahami cara pandang,  keyakinan,  dan  sikap  masyarakat  terhadap  AI.  Sikap  seseorang  terhadap  AI mempengaruhi  bagaimana  mereka  menerima,  mengadopsi,  dan  berinteraksi  dengan teknologi  tersebut.  Jika  seseorang  bersikap  positif,  maka  akan  lebih  mungkin  bagi seseorang untuk menggunakan AI dan memanfaatkannya secara maksimal. Sebaliknya, sikap negatif dapat menjadi hambatan signifikan dalam adopsi AI, meskipun teknologi tersebut memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Dengan mengetahui  sikap  terhadap  AI  (GAAIS)  ini,  dapat  membantu  peneliti,  pengembang teknologi,  dan  pembuat  kebijakan  untuk  memahami  penerimaan,  kekhawatiran,  atau potensi penggunaan yang lebih luas dari teknologi AI.
Berdasarkan teori perencanaan perilaku ( theory of planned behaviour ) yang menyatakan bahwa  sikap  berpengaruh  terhadap  niat  untuk  berperilaku,  penelitian  ini  hendak mengukur bagaimana kecenderungan GAAIS seseorang dapat berpengaruh terhadap niat untuk  terus  menggunakan  teknologi  AI  setelah  adopsi  awal,  yang  berimplikasi  pada keberlanjutan dan penerimaan teknologi AI secara luas continuance intention (CI). Niat ( Intention ) merupakan seberapa besar seseorang bersedia mencoba dan mempertimbangkan  suatu  perilaku  dalam  rencana  sebelumnya. Continuance  Intention diklasifikasikan dalam variabel behavioral intention yang mempengaruhi actual behavior secara langsung. Behavioral intention mengacu pada aksi spesifik yang tercipta setelah seseorang  menggunakan  suatu  produk  atau  layanan,  dipengaruhi  oleh attitude  towards acts or behavior dan subjective norms (Setyadi dkk, 2020). Oleh sebab itu, penelitian ini hendak  mengetahui  bagaimana  sikap  seseorang  sebagai  pengguna  AI  terhadap kecerdasan  buatan/AI  serta  bagaimana  tanggapan  pengguna  AI  terhadap  penggunaan teknologi AI untuk pekerjaannya.

## KAJIAN PUSTAKA
Theory of Planned Behavior (TPB) adalah teori yang bersifat subyektif dan mengacu pada suatu perilaku seseorang secara personal, yang juga dipengaruhi faktor eksternal, seperti lingkungan  atau  tekanan  sosial. Theory  of  Planned  Behaviour (TPB)  dapat  membantu untuk  memahami  hal  -  hal  yang  mempengaruhi  perilaku  dari  individu.  Teori  ini menerangkan  3  faktor  penentu  niat,  yaitu attitude  toward  the  behaviour,  Subjective Norms (SN), dan Perceived Behavioral Control (PBC) (Rumawas W., 2022). Attitude adalah  proses  evaluasi  atau  penilaian  disukai  atau  tidak  disukai  dari  sikap terhadap  perilaku  individu. Subjective  Norms (SN)  adalah  adanya  kontrol  sosial  atau tekanan  sosial  yang  dirasakan  dalam  melakukan/tidaknya  suatu  perilaku. Perceived Behavioral  Control (PBC)  adalah  kemudahan  atau  kesulitan  dalam  melakukan  suatu perilaku tersebut (Rumawas W, 2022).
TPB merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk menghubungkan antara keyakinan dan perilaku, dimana faktor motivasi dari seseorang berperilaku adalah niat (intention ) (Rumawas W., 2022). Yuriev dkk (2020) menyatakan bahwa attitude merupakan faktor yang paling kuat dalam menentukan intention dalam model TPB. Continuance Intention (CI)  merupakan  konsep  yang  merujuk  pada  niat  atau  kecenderungan  seseorang  untuk
terus  menggunakan  suatu  sistem,  layanan,  atau  produk  dalam  jangka  panjang  setelah adopsi awal. Tujuannya adalah untuk mengetahui dan memahami berbagai faktor yang mempengaruhi  keputusan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  suatu  teknologi  atau layanan, sehingga dapat melakukan perbaikan maupun pengembangan. Pada penelitian ini, intention yang dimaksud yaitu niat untuk terus menggunakan teknologi AI.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode campuran ( mixed methods ). Metode campuran ini merupakan pendekatan penelitian yang menggabungkan teknik analisis kualitatif dan kuantitatif dalam satu studi. Pendekatan ini digunakan untuk memperoleh gambaran yang lebih komprehensif mengenai fenomena yang diteliti dengan memanfaatkan  kekuatan  dari  masing-masing  metode.  Pengumpulan  data  dilakukan secara  kuantitatif  (kuesioner)  dan  kualitatif  (wawancara).  Populasi  pada  penelitian  ini adalah orang - orang yang pernah menggunakan AI. Sampel diambil menggunakan rumus Lemeshow  untuk  mengambil  sampel  populasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  diinginkan dan diperoleh target jumlah sampel yang dibutuhkan dalam penelitian ini sebanyak 100 orang responden.
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  2  cara,  yaitu  melalui  angket  atau  kuesioner  dan wawancara. Kuesioner dilakukan untuk mengetahui kecenderungan pendapat dari seluruh responden  yang  dibuat  dalam  bentuk  elektronik  menggunakan  google  form  yang disebarkan melalui media sosial. Instrumen pertanyaan untuk kuesioner mengenai sikap terhadap  teknologi  AI  diadopsi  dari  Schepman  &  Rodway  (2020),  dimana  terdapat  2 dimensi, yaitu positif dan negatif, terdapat 12 indikator positif (GAAIS 1 - GAAIS 12) dan 8 indikator negatif (GAAIS 13 - GAAIS 20).  Sedangkan untuk instrumen pertanyaan kuesioner  mengenai continuance  intention diadopsi  dari  Bhattacherjee  (2001),  dimana mempertanyakan tentang niat untuk terus menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI di masa mendatang, selalu berusaha menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI dalam  keseharian,  sangat  menyarankan  orang  lain  untuk  menggunakan  teknologi  dan aplikasi berbasis AI, dan seberapa sering menggunakan teknologi atau aplikasi berbasis AI setiap harinya dalam kehidupan pribadi atau profesional.
Seluruh  jawaban  dari  kuesioner  akan  dijawab  menggunakan  skala  Likert  bernilai  1 sampai  5,  dimulai  dari  sangat  tidak  setuju  sampai  sangat  setuju.  Pengolahan  data dilakukan  menggunakan  aplikasi  SPSS  versi  26  untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang akurat.  Data  yang  diperoleh  diolah  uji  validitas  dengan  menggunakan  Pearson Correlation,  uji  reliabilitas  dengan  menggunakan  Cronbach’s  Alpha,  dan  uji  asumsi klasik, yang terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, dan uji linearitas. Kemudian dilakukan wawancara untuk menganalisa dan menggali lebih dalam mengenai kecenderungan  tanggapan  dan  penyebab  kecenderungan  tersebut  dari  responden. Wawancara  dilakukan  kepada  5  orang  responden.  Analisis  hasil  wawancara  dilakukan melalui analisis tematik  dimana peneliti melakukan pemetaan untuk mendapatkan kata atau keyword yang paling sering muncul dalam jawaban responden.

## PEMBAHASAN
Profil responden dalam penelitian ini berdasarkan pengisian kuesioner terdapat 141 orang yang  didistribusikan  berdasarkan  generasi.  Distribusi  profil  berdasarkan  generasi  dari responden adalah sebagai berikut: generasi baby boomers (1946-1964) 0%; generasi X (1965-1980) 2.84%; generasi Y (1981-1995) 12.76%; generasi Z (1996-2010) 84.40%; dan  generasi  alpha  (2011-sekarang)  0%.  Dari  distribusi  profil  berdasarkan  generasi tersebut, generasi Z mendominasi responden penelitian ini. Berdasarkan gender, 56.7% merupakan  responden  wanita  dan  43.3%  merupakan  responden  pria.  Distribusi  profil berdasarkan  sektor  profesi  85.1%  merupakan  pegawai  dan  14.9%  berwirausaha  dan berdasarkan  tahun  mulai  bekerja  terdapat  20.5%  memulai  bekerja  sejak  2019,  15.6% memulai bekerja sejak tahun 2020, 19.9% memulai bekerja sejak 2021, 24.1% memulai bekerja sejak 2022, dan 19.9% memulai bekerja sejak 2023.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  topik  akan  diperdalam  mengenai  poin  ‘cukup’  pada indikator GAAIS : “Sistem AI akan lebih unggul dalam banyak pekerjaan rutin daripada karyawan  manusia”,  “Sistem  AI  dapat  bekerja  lebih  baik  daripada  manusia”,  dan  “AI mungkin mengendalikan manusia”.
Tabel I. Distribusi Frekuensi variabel General Attitudes towards Artificial Intelligence
Scale (GAAIS) Dimensi Kode Indikator Kategori per Dimensi Kategori per Indikator Positive GAAIS 1 Untuk transaksi rutin, saya lebih suka berinteraksi dengan sistem AI daripada dengan manusia. Baik Baik GAAIS 2 AI dapat memberikan peluang ekonomi baru bagi negara Indonesia. Baik GAAIS 3 Sistem AI dapat membantu orang merasa lebih bahagia. Baik GAAIS 4 Saya terkesan dengan apa yang dapat dilakukan oleh AI. Sangat Baik GAAIS 5 Saya tertarik menggunakan sistem AI dalam kehidupan sehari-hari. Sangat Baik GAAIS 6 AI dapat berdampak positif pada kesejahteraan manusia. Sangat Baik GAAIS 7 Menggunakan sistem AI sangat mengasyikkan. Sangat Baik GAAIS 8 Sistem AI akan lebih unggul dalam banyak pekerjaan rutin daripada karyawan manusia. Cukup GAAIS 9 Ada banyak penggunaan yang bermanfaat dari AI. Sangat Baik GAAIS 10 Sistem AI dapat bekerja lebih baik daripada manusia. Cukup
GAAIS 11 Sebagian besar masyarakat akan mendapat manfaat dari masa depan yang dipenuhi oleh AI Baik GAAIS 12 Saya ingin menggunakan AI dalam pekerjaan saya. Sangat Baik
Negative
GAAIS 13 Banyak organisasi yang menggunakan AI secara tidak etis. Baik Baik GAAIS 14 Saya pikir sistem AI membuat banyak kesalahan. Baik GAAIS 15 Saya menganggap AI menyeramkan. Baik GAAIS 16 AI mungkin mengendalikan manusia. Cukup GAAIS 17 Saya pikir AI berbahaya. Baik GAAIS 18 Saya menggigil karena ketidaknyamanan saat memikirkan tentang penggunaan AI di masa mendatang. Baik GAAIS 19 Orang-orang seperti saya akan menderita jika AI semakin sering dan banyak digunakan. Baik GAAIS 20 AI digunakan untuk memata-matai manusia. Baik Tabel II. Distribusi Frekuensi variabel Continuance Intention (CI) Variabel Kode Indikator Kategori per Dimensi Kategori per Indikator Continuance Intention CI1 Saya berniat untuk terus menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI di masa mendatang.
Baik Sangat Baik CI2 Saya akan selalu berusaha menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI dalam keseharian saya. Sangat Baik CI3 Saya akan sangat menyarankan orang lain untuk menggunakan teknologi dan aplikasi berbasis AI. Sangat Baik CI4 Seberapa sering Anda menggunakan teknologi atau aplikasi berbasis AI setiap harinya dalam kehidupan pribadi atau profesional Anda? Baik
Validitas merupakan suatu alat ukur yang digunakan untuk menunjukkan sah (valid) atau tidaknya suatu alat ukur mengukur apa yang akan diukur (kuesioner). Validitas instrumen bertujuan agar data yang diperoleh sesuai dengan kenyataan di lapangan sehingga temuan yang diperoleh dapat dipercaya dan tidak menjadi masalah di kemudian hari (Sukmawati & Nasir, 2023). Uji Validitas dihitung dengan membandingkan nilai r hitung ( correlated item-total correlation ) dengan nilai r tabel. Jika r hitung > r tabel dan nilai positif maka pernyataan tersebut dinyatakan valid atau nilai sig < 0.05 (Ghozali, 2005).
Tabel III. Uji Validitas Variabel General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS) Variabel Sig. (2-tailed) Hasil GAAIS 1 0.015 Valid GAAIS 2 0.001 Valid GAAIS 3 0.000 Valid GAAIS 4 0.010 Valid GAAIS 5 0.005 Valid GAAIS 6 0.049 Valid GAAIS 7 0.049 Valid GAAIS 8 0.043 Valid GAAIS 9 0.039 Valid GAAIS 10 0.012 Valid GAAIS 11 0.000 Valid GAAIS 12 0.003 Valid GAAIS 13 0.001 Valid GAAIS 14 0.000 Valid GAAIS 15 0.000 Valid GAAIS 16 0.000 Valid GAAIS 17 0.000 Valid GAAIS 18 0.000 Valid GAAIS 19 0.000 Valid GAAIS 20 0.000 Valid Tabel IV. Uji Validitas Variabel continuance Intention (CI) Variabel Sig. (2-tailed) Hasil CI 1 0.000 Valid CI 2 0.000 Valid CI 3 0.000 Valid CI 4 0.000 Valid
Reliabilitas  merupakan  suatu  alat  ukur  kuesioner  yang  menjadi  bagian  dari  indikator struktur  atau  perubahan.  Analisis  reliabilitas  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat konsistensi dan stabilitas suatu pengukuran atau alat ukur dalam mengukur suatu konstruk (Sukmawati & Nasir, 2023). Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang  terhadap  pernyataan  adalah  konsisten  atau  stabil  dari  waktu  ke  waktu. Pengujian reliabilitas dapat menggunakan Cronbach’s Alpha (α) yang dilakukan dengan bantuan SPSS. Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach’s Alpha > 0.60 (Ghozali, 2005).
Tabel V. Uji Reliabilitas Variabel General Attitudes towards Artificial Intelligence
Scale (GAAIS) dan C ontinuance Intention (CI) Variabel Cronbach's Alpha R tabel Hasil GAAIS 0.688 0.6 reliable CI 0.768 0.6 reliable
Agar dapat memperoleh hasil uji regresi yang baik, maka hasil perlu memenuhi uji asumsi normalitas, terbebas dari heteroskedastisitas, serta memenuhi uji linearitas. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, distribusi datanya menyimpang atau tidak dari distribusi normal. Metode yang digunakan untuk mengetahui kenormalan dari sebuah regresi linear yaitu One Sample Kolmogorov-Smirnov Test (Sample K-S). Dengan menggunakan tingkat signifikan 5% maka jika nilai Asymp.Sig. (2-tailed) diatas nilai signifikan 0.05 artinya variabel residual terdistribusi normal. Sebuah distribusi dapat dikatakan normal apabila nilai dari One Sample Kolmogorov-Smirnov Test > 0.05. Uji heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  dalam  regresi  terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu  pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika pengamatannya  tetap  sama  maka  disebut  homoskedastisitas  dan  jika  berbeda  disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik diharapkan terdapat homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan  dengan  melihat  grafik  plot  antara  nilai  prediksi  variabel  dependen  dan residunya. Dalam pengujian ini, digunakan koefisien signifikansi sebesar 5%, sehingga apabila  tingkat  sig  >0.05  maka  artinya  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Uji  linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan linear yang signifikan antara variabel independen dan variabel dependent. Jika Nilai Signifikansi (Sig. deviation for linearity) > 0.05 maka terdapat hubungan yang linear (Situmorang, 2008).
Tabel VI. Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik Sig Hasil Uji Normalitas 0.200 Lolos Uji Heteroskedastisitas 0.422 Lolos Uji Linearitas 0.807 Lolos
Regresi linier sederhana merupakan model statistik yang digunakan untuk menjelaskan hubungan  antara  variabel  dependen  (Y)  dan  variabel  independen  (X)  dalam  bentuk persamaan  matematika.  Hasil  uji  akan  menghasilkan  nilai  a  dan  b  untuk  persamaan regresi: Y = a + bX. Pada penelitian ini diperoleh persamaan : Y = 8.338 + 0.109 X. Uji  T  adalah  pengujian  yang  dilakukan  secara  parsial  hipotesis  tentang  parameter koefisien  regresi  yang  bertujuan  untuk  menunjukan  seberapa  jauh  variabel  bebas  atau independen mempengaruhi variabel terikat atau dependen. Alat analisis dalam pengujian ini  menggunakan  program  SPSS  26.0  dengan  tingkat  signifikansi  95%  (α  = 5%).Pengujian  ini  dilakukan  dengan  ketentuan  sebagai  berikut:  Jika  t  hitung  >  t  tabel, maka variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara signifikan (Ho ditolak dan Hi diterima). Jika t hitung < t tabel, maka variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat secara signifikan (Ho diterima dan Hi ditolak). Atau nilai Sig. < 0.05 artinya H1 diterima (Ghozali, 2005). Pada penelitian ini, nilai sig sebesar 0 yang bernilai < 0.05 sehingga Hi diterima (variabel GAAIS mempengaruhi CI).
Koefisien determinasi R 2 digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam  menerangkan  variasi  variabel  terikat  atau  independen.  Koefisien  determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu (R 2 ≤ 1). Nilai R 2 kecil mendekati angka nol, maka semakin  kecil  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  atau kemampuan variabel dependen dalam menjelaskan variabel independen sangat terbatas. Nilai R 2 pada penelitian ini sebesar 17.5%, yang artinya variabel GAAIS mempengaruhi variabel CI sebesar 17.5% dan 82.5% sisanya tidak diteliti pada penelitian ini. Dari  hasil  pengumpulan  data  melalui  kuesioner,  diperoleh  informasi  bahwa  mayoritas dari responden adalah generasi Z dengan persentase 84.4%. Hasil dari kuesioner tersebut diperoleh pengaruh GAAIS terhadap variabel CI sebesar 17.5% dan kesimpulan bahwa sebagian besar merasakan dampak positif dari adanya sistem AI dan berniat untuk terus menggunakan  sistem  AI  ( Continuance  Intention (CI)  baik).  Namun  demikian,  ada beberapa  indikator  yang  masih  bernilai  cukup,  yang  artinya  terdapat  keraguan  dalam pernyataan - pernyataan mengenai sistem AI tersebut.
Peneliti  kemudian  melakukan  pengumpulan  informasi  yang  lebih  mendalam  melalui wawancara  terhadap  5  responden  yang  merupakan  pengguna  AI.  Terdapat  3  indikator GAAIS  yang  akan  dibahas  karena  menghasilkan  nilai  cukup,  yang  artinya  masih  ada keraguan dalam penerapan sistem AI ini, diantaranya sistem AI akan lebih unggul dalam banyak pekerjaan rutin daripada karyawan manusia (GAAIS 8) , sistem AI dapat bekerja lebih  baik  daripada  manusia  (GAAIS  10),  dan  AI  mungkin  mengendalikan  manusia (GAAIS  16).  Untuk  menjawab  keraguan  dari  ketiga  indikator  tersebut,  peneliti mengajukan beberapa pertanyaan.
Pada  indikator  bahwa  sistem  AI  akan  lebih  unggul  dalam  pekerjaan  rutin  daripada karyawan  manusia  (GAAIS  8),  peneliti  mempertanyakan  mengenai  alasan  apa  yang mendasari  keraguan  dari  indikator  tersebut  dan  responden  menyatakan  bahwa  mereka setuju bahwa sistem AI lebih unggul dalam pekerjaan rutin dibanding manusia, namun masih banyak pekerjaan yang tidak dapat digantikan oleh AI dan manusia lebih unggul pekerjaan  -  pekerjaan  tersebut,  contohnya copywriting yang  kurang  sesuai  dengan prompt , maupun jenis pekerjaan seperti seorang psikolog. Peran manusia dalam pekerjaan rutin mungkin dapat tergantikan oleh AI sehingga lapangan pekerjaan akan menyempit, namun  ada  juga  yang  berpendapat  bahwa  lapangan  kerja  baru  akan  muncul  dari  hal tersebut.  Kemudian  pertanyaan  diperjelas  dengan  apakah  adanya  pengalaman  pribadi terkait hambatan atau kesulitan yang dialami selama menggunakan sistem AI. Rata - rata responden  masih  mengalami  beberapa  kesulitan  dalam  penggunaan  sistem  AI  saat  ini, diantaranya perlunya beberapa adjustment dalam hasil yang diberikan AI untuk generate copywriting karena bahasa yang digunakan sangat asing dan tidak sesuai dengan harapan user, ada beberapa waktu saat mencari produk dari suatu foto menggunakan google len s atau  teknologi  sejenis  masih  kurang  akurat  dan  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan, program AI contohnya chatGPT terkadang tidak akurat dan jawaban tidak sesuai dengan yang diinginkan. Faktor - faktor yang menyebabkan manusia masih lebih unggul daripada sistem  AI  adalah  dari  segi  komunikasi  dan  kreativitas,  sedangkan  sistem  AI  masih memiliki batasan, limitasi database dan sebagainya.
Pada indikator bahwa sistem  AI bekerja lebih baik  dari manusia (GAAIS 10), peneliti mempertanyakan mengenai keraguan responden tentang AI yang bekerja lebih baik dari manusia dan responden menyatakan bahwa tidak semua pekerjaan akan lebih baik dengan sistem  AI.  Dalam  segi  kecepatan  tentu  AI  memiliki  alur  proses  yang  instan  dengan pengolahan data base yang dapat dianalisa dalam hitungan menit hingga detik. Namun dalam  segi  akurasi,  AI  masih  memiliki  beberapa  kekurangan,  salah  satu  contoh  kasus
yang  dialami  responden  adalah  kemampuan  untuk generate  copywriting yang  kurang sesuai  dengan prompt (dari  segi  bahasa  dan tone  of  voice yang  kurang),  terkadang  AI hanya  dapat  mendeteksi keyword yang  memang  sudah  diatur  dan  tidak  bisa  fleksibel terhadap kata/bahasa yang mungkin memiliki maksud yang sama. Dari segi kreativitas, AI  memiliki  beberapa  custom  template  yang  bisa  diprediksi  dan  dianalisis,  unsur kreativitas tentunya akan membantu beberapa orang dalam kesehariannya, namun pada akhirnya semua akan terlihat sama dan hanya based on template, sehingga manusia masih akan lebih unggul dengan ide baru dan lebih fresh. AI merupakan kecerdasan buatan yang menghasilkan response berupa template jawaban  yang  biasanya  diharapkan  oleh manusia.  Dalam  pekerjaan  yang  butuh  menggunakan  perasaan  (contoh  :  psikolog) merupakan kondisi yang tentatif dan situasional yang membutuhkan simpati dan empati makhluk hidup yang tidak akan dapat digantikan oleh sistem AI. Manusia lebih unggul dalam hal empati dan menyesuaikan diri terhadap situasi sosial yang kompleks. Pada  indikator  AI  mungkin  mengendalikan  manusia  (GAAIS  16),  peneliti mempertanyakan mengenai kekhawatiran responden bahwa kemajuan sistem AI mungkin mengarah pada kontrol manusia oleh teknologi dan responden menyatakan bahwa cukup khawatir  karena  kemungkinan  tersebut  bisa  terjadi,  namun  di  lain  sisi  responden menyetujui  bahwa  manusia  dan  sistem  AI  perlu  berkolaborasi.  Kemungkinan mengendalikan manusia berasal dari algoritma AI yang dapat berubah dan menyesuaikan behaviour  manusia,  pengambilan  keputusan  AI  juga  secara  tidak  langsung  dapat mengubah cara pandang manusia. Contoh sederhananya adalah timeline aplikasi media sosial  dan playlist lagu  aplikasi streaming yang  bertujuan  agar user semakin  betah menggunakan aplikasi mereka. Sistem AI mengendalikan manusia secara tidak langsung dari segala kemudahan dan instan yang ditawarkan AI, serta algoritma yang dibuat oleh sistem AI. Peran kolaboratif antara manusia dan sistem AI mungkin terjadi karena sistem AI diciptakan untuk membantu pekerjaan manusia agar lebih efektif dan efisien, namun tidak sepenuhnya digantikan AI.
Studi  dari  Bullock  (2019)  membandingkan  bagaimana  manusia  dan  AI  mendekati pemecahan masalah. Akibatnya, AI mengungguli manusia dalam masalah dengan tingkat ketidakpastian dan kompleksitas yang rendah dan persyaratan tinggi untuk kemampuan analitis,  sementara  manusia  mengungguli  AI  dalam  masalah  dengan  tingkat ketidakpastian dan kompleksitas yang lebih tinggi dan persyaratan kemampuan analitis yang relatif lebih rendah. Selain itu, Bullock (2019) menegaskan bahwa AI diharapkan dapat menangani tugas dan masalah yang melibatkan tingkat ketidakpastian yang lebih besar dengan proses pembelajaran yang lebih dalam (deep learning). Hasil penelitian ini menunjukkan adanya kesamaan dengan studi yang dilakukan oleh Bullock tersebut.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  penelitian  ini,  diperoleh  hasil  bahwa  para  pengguna  AI  masih memiliki keraguan mengenai sistem AI. Secara umum respon terhadap AI cukup positif, namun masih ada hal - hal yang dirasa belum mampu untuk dilakukan sistem AI. Dalam hal  ini,  kecepatan  menjadi  keunggulan  yang  dimiliki  sistem  AI  dibanding  manusia, sedangkan manusia jauh lebih unggul dalam hal empati dan simpati dan kreativitas. Akan banyak pekerjaan yang dapat digantikan oleh AI, namun akan imbang dengan munculnya lapangan pekerjaan baru. Sistem  AI juga memungkinkan pengendalian manusia dalam hal  perubahan behaviour maupun  cara  pandang  manusia.  Hasil  tersebut  sependapat
dengan penelitian dari Bullock (2019), dimana AI mengungguli manusia dalam masalah dengan tingkat ketidakpastian dan kompleksitas yang rendah dan persyaratan tinggi untuk kemampuan analitis, sementara manusia mengungguli AI dalam masalah dengan tingkat ketidakpastian dan kompleksitas yang lebih tinggi dan persyaratan kemampuan analitis yang relatif lebih rendah. Untuk kedepannya, diharapkan adanya peran kolaboratif antara manusia dan AI, yang dapat membantu pekerjaan lebih efektif dan efisien. Saran yang dapat diberikan bagi pihak yang terkait dengan penelitian ini adalah:
a. Bagi  peneliti  selanjutnya:  Melanjutkan  penelitian  mengenai  variabel  yang  belum dibahas dalam penelitian ini seperti subjective norm dan perceived behavioural control terkait AI.
b. Bagi  perusahaan:  Menyediakan  program  pelatihan  dan  edukasi  yang  komprehensif mengenai  penggunaan  dan  manfaat  AI,  serta  mengintegrasikan  AI  secara  bertahap dalam berbagai departemen. Hal ini akan membantu karyawan memahami bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
c. Bagi  pengusaha:  Mengalokasikan  dana  untuk  investasi  dalam  teknologi  AI  yang relevan dengan bisnis masing - masing sebagai upaya meningkatkan daya saing dan inovasi bisnis.
d. Bagi  pekerja:  Mengambil  inisiatif  untuk  meningkatkan  keterampilan  digital  dan pengetahuan tentang AI melalui kursus online, pelatihan, atau sertifikasi yang tersedia agar dapat mendukung kemajuan AI ke arah yang positif.

## Daftar Pustaka
[1] Arly,  A.,  Dwi,  N.,  Andini,  R.,  (2023),  Implementasi  Penggunaan  Artificial Intelligence Dalam Proses Pembelajaran Mahasiswa Ilmu Komunikasi di Kelas A, Seminar Nasional Universitas Negeri Surabaya 2023, pp. 362-374
[2] Astrid Schepman & Paul Rodway, (2023), The General Attitudes towards Artificial Intelligence  Scale  (GAAIS):  Confirmatory  Validation  and  Associations  with Personality, Corporate Distrust, and General Trust, International Journal of Human– Computer Interaction, 39:13, 2724-2741, DOI: 10.1080/10447318.2022.2085400
[3] Bhattacherjee,  A.,  (2001),  Understanding  information  systems  continuance:  an expectation confirmation model. MIS Q 25(3):351–370
[4] Bullock, J. B., (2019), Artificial Intelligence, Discretion, and Bureaucracy. American
Review of Public Administration, 49(7), 751–761.
https://doi.org/10.1177/0275074019856123
[5] Gerlich, M., (2023), Perceptions and Acceptance of Artificial Intelligence: A Multi- Dimensional Study, Social Sciences 12: 502. https://doi.org/
10.3390/socsci12090502
[6] Ghozali,  Imam,  (2005),  “Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS”, Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro
[7] Jo, H., & Baek, E. M. (2023). Customization, loneliness, and optimism: drivers of intelligent  personal  assistant  continuance  intention  during  COVID-19.  Humanities and  Social  Sciences  Communications,  10(1). https://doi.org/10.1057/s41599-023- 02021-1
[8] Kronemann, B., Kizgin, H., Rana, N., & K. Dwivedi, Y. (2023). How AI encourages consumers to share their secrets? The role of anthropomorphism, personalisation, and privacy  concerns  and  avenues  for  future  research.  Spanish  Journal  of  Marketing  - ESIC, 27(1), 2–19. https://doi.org/10.1108/SJME-10-2022-0213
[9] Lee, J. C., Tang, Y., & Jiang, S. Q. (2023). Understanding continuance intention of artificial intelligence (AI)-enabled mobile banking applications: an extension of AI characteristics  to  an  expectation  confirmation  model.  Humanities  and  Social Sciences Communications, 10(1), 1–12. https://doi.org/10.1057/s41599-023-01845-
1
[10] Li, B., Chen, Y., Liu, L., &  Zheng, B. (2023). Users’ intention to  adopt  artificial intelligence-based  chatbot:  a  meta-analysis.  Service  Industries  Journal,  43(15–16), 1117–1139. https://doi.org/10.1080/02642069.2023.2217756
[11] Liu, X., He, X., Wang, M., & Shen, H. (2022). What influences patients’ continuance intention  to  use  AI-powered  service  robots  at  hospitals?  The  role  of  individual characteristics. Technology in Society, 70(May), 101996.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101996
[12] Reinke, K., & Gerlach, G. I. (2022). Linking Availability Expectations, Bidirectional Boundary  Management  Behavior  and  Preferences,  and  Employee  Well-Being:  an Integrative Study Approach. Journal of Business and Psychology, 37(4), 695–715. https://doi.org/10.1007/s10869-021-09768-x
[13] Rumawas W. (2022). Employees’ Turnover Intention in the Construction Industry in Indonesia. Journal of Construction in Developing Countries, 27(2): 127-146. DOI: 10.21315/jcdc-03-21-0050
[14] Setyadi,  E.  V.,  Suarly,  R.,  Handoko,  R.,  Ali,  A.,  (2020),  Faktor  -  Faktor  yang Mempengaruhi  Continuance  Intention  dari  Pengguna  pada  Layanan  M-Payment (Studi Kasus Go-Pay), Kajian Branding Indonesia, Vol. 2, no. 2.
[15] Situmorang, (2008), “Analisis Data Penelitian”, Medan: USU Press.
[16] Sudiana,  I.  W.,  Wiagustini,  N.  L.  P.,  Sedana,  I.  B.  P.,  &  Artini,  L.  G.  S.  (2022). Reflection on Values of Financial Governance of Village Credit Institutions in Bali.
Quality - Access to Success, 23(186), 269–274.
https://doi.org/10.47750/QAS/23.186.35
[17] Sukmawati, Nasir, (2023), Analysis of Research Data Quantitative and Qualitative, Jurnal Edumaspul, Vol. 7, no. 1, ISSN 2548-8201.
[18] Vasiljeva, T., Kreituss, I., & Lulle, I. (2021). Artificial Intelligence: The Attitude of the Public and Representatives of Various Industries. Journal of Risk and Financial Management, 14(8). https://doi.org/10.3390/jrfm14080339
[19] Waliszewski, K., & Warchlewska, A. (2020). Attitudes towards artificial intelligence in  the  area  of  personal  financial  planning:  A  case  study  of  selected  countries. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 399–420. https://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.2(24)
[20] 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,  104660. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2019.104660