Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 13 No. 1 Maret 2024 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  1 - 13
Pengaruh Kompetensi dan Kredibilitas Chatbot AI Terhadap Kepercayaan Penggunaan Chatbot AI Pada Pengguna Lazada Di Kota Medan
M Reza Aldiansyah Mutyara Program Studi Manajemen, Universitas Medan Area, Indonesia Haryaji Catur Putera Hasman Program Studi Manajemen, Universitas Medan Area, Indonesia Alfifto
Program Studi Manajemen, Universitas Medan Area, Indonesia Mutya Rahmi Darmansyah Program Studi Manajemen, Universitas Medan Area, Indonesia
Penulis Korespondensi
M Reza Aldiansyah Mutyara
mrezaaldiansyahmutiara@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received 23 Dec  - 2023 Accepted 19 Feb - 2024 Available Online 15 Mar  – 2024 This research aims: (1) To determine the influence of AI Chatbot on purchase intentions of Lazada users in the city of Medan; (2) To determine the effect of trust on purchase intentions among Lazada users in the city of Medan. (3) To determine the effect of AI Chatbot on  purchase  intention  with  trust  as  a  mediating  variable  among Lazada  users  in  the  city  of  Medan.  This  research  method  uses quantitative  methods.  The  research  sample  was  5  sub-districts represented by 170 respondents. Research results: (1) Chatbot AI has a positive and significant effect on Trust among Lazada users in the city of Medan; (2) Trust has a positive and significant effect on Purchase Intention of Lazada users in the city of Medan. (3) AI chatbot has a positive and significant effect on Purchase Intention of Lazada users in the city of Medan.
Keyword : Influence, Competence, Credibility, Chatboi AI.
1. PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu,
perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi  memberikan  dampak  perubahan pada  ekonomi.  Perubahan  pada  ekonomi  ini yang disebabkan oleh perkembangan teknologi  memberikan  kesempatan  untuk kegiatan beroperasi lebih efisien serta efektif (Simangunsong & Rozaini, 2023).
Kegiatan  operasi  yang  efisien  serta efektif  ini  salah  satunya  dilakukan  melalui media internet yang memberikan kesempatan kepada  perusahaan  untuk  membuat  berbagai strategi dan model dalam menciptakan ide ide baru  (Zikria  dkk.,  2021).  Salah  satu  ide tersebut  adalah e-commerce ,  memungkinkan transaksi  komersial  dilakukan  secara  digital dari  dan  juga  dengan  organisasi  serta individual (Tamilarasi & Elamathi, 2020).
Pengguna internet di Indonesia cukup banyak, mencapai 215.626.156 jiwa dari total populasi 275.773.901 jiwa Penduduk Indonesia  tahun  2022  dengan  tingkat penetrasi  internet  sebesar  77.02%  lalu meningkat  menjadi  78.19%  di  tahun  2023 (APJII,  2023).  Hal  ini  memungkinkan perusahaan memanfaatkan banyaknya pengguna  internet  di  Indonesia  untuk melaksanakan bisnis, salah satunya melalui e - commerce, dibuktikan  dengan  jumlah transaksi e-commerce yang  mengalami pertumbuhan positif setiap tahunnya, bahkan mencapai  Rp  476.3  triliun  di  tahun  2022 berdasarkan  data  Bank  Indonesia  (Joewono, 2023). Kunjungan per bulan lima e-commerce dengan  jumlah  kunjungan  situs  terbanyak  di Indonesia  pun  menunjukkan  angka  yang cukup  besar  yaitu  mencapai  total  401,6  juta
rata  rata  kunjungan  per  bulan  (SimilarWeb, 2023).  Lazada,  sebuah  perusahaan e- commerce Asia  Tenggara  yang  juga beroperasi di Indonesia, menempati peringkat ketiga pada jumlah rata rata kunjungan situs per bulan dari data SimilarWeb.
Tetapi  persaingan e-commerce di Indonesia  cukup  ketat,  dengan  lima perusahaan  e -commerce ini  yaitu  Lazada, Shopee,  Tokopedia,  Blibli,  dan  Bukalapak yang mendominan 5 peringkat teratas rata rata kunjungan  per  bulan  terus  bersaing menghadapi  satu  sama  lain,  dan  sebagai perusahaan  yang  menghadapi  persaingan pastinya perusahaan akan melakukan berbagai  strategi  untuk  menarik  para konsumen  (Asy’ari  &  Sukresna,  2023) dikarenakan  menarik  konsumen  dan  dapat berkompetisi  adalah  hal  terpenting  bagi perusahaan (Nguyen dkk., 2021).
Salah  satu  strategi  tersebut  adalah chatbot AI  (Glavas  &  Letheren,  2016), perangkat lunak yang didesain sebagai media komunikasi dengan komputer yang layaknya pengalaman komunikasi seperti dengan lawan bicara  manusia,  dengan  salah  satu  fungsi utamanya  adalah  sebagai  media  layanan customer service (Lin dkk., 2023). Penggunaan  c hatbot sebagai  strategi  untuk menarik  dan  melayani  konsumen  sudah dilakukan  beberapa  perusahaan e-commerce , seperti  H&M,  Lego,  Levi,  Nivea,  Ebay,  dan lain lain (Talkative, 2022).
Penelitian sebelumnya telah membuktikan  bahwasannya  ada  pengaruh positif dalam penggunaan chatbot AI pada e- commerce . Chatbot AI dalam e-commerce dapat meningkatkan antusias pelanggan, dan juga  dapat  meningkatkan  penjualan  (Ashfaq dkk.,  2020;  Sidaoui  dkk.,  2020). Purchase intention (niat  beli)  juga  menjadi  faktor penting  konsumen  dalam  mengunjungi e- commerce (Sakar dkk., 2019), niat beli adalah penanda  seberapa  yakin  konsumen  mau membeli  suatu  produk  ataupun  jasa (Balakrishnan dkk., 2014). Beberapa penelitian  juga  meneliti  penggunaan chatbot AI  untuk  meningkatkan purchase  intention dari berbagai aspek penilaian chatbot, seperti tipe  pesan  yang  digunakan chatbot AI (Schwede  dkk.,  2023)  dan  aspek  sosial chatbot AI (Nuanchaona dkk., 2021; Sindhu & Bharti, 2023). Chatbot AI  memiliki  faktor  penting yaitu kepercayaan ( trust ) agar konsumen mau
menggunakan chatbot AI sebagai alat layanan konsumen  (Cheng  dkk.,  2022).  Pengertian trust masih  menjadi  perdebatan  bagi  para peneliti (Robbins, 2016) tetapi dalam konteks penggunaan chatbot AI, trust dapat diartikan persepsi kepercayaan konsumen bahwasannya chatbot AI memiliki
kemampuan, keahlian, dan niat baik (Beldad dkk., 2016).
Sebagai  salah  satu  e -commerce terbesar  di  Indonesia  (Witro  dkk.,  2022), Lazada  memanfaatkan  adanya  teknologi terbaru  ini  dengan  meluncurkan Chatbot AI ( Artificial  Intelligence ) mereka  bernama LazzieChat.  LazzieChat  ditenagai  oleh teknologi  OpenAI  ChatGPT  (Lazada,  2023) yang membuat LazzieChat memiliki kemampuan  menjawab  pertanyaan  secara natural seperti  ChatGPT  (Biswas,  2023). Dalam  artikel  milik  Lazada,  LazzieChat diklaim  mampu  merespon  pertanyaan pengguna  secara  cerdas,  menjadi  asisten belanja pribadi, dan memberikan sugesti serta rekomendasi  produk  yang  terpersonalisasi, yang akan menghadirkan pengalaman belanja yang lebih menarik, dan kaya informasi.
Berdasarkan  fenomena  yang  telah dibahas  dan  juga  berdasarkan  penelitian terdahulu,  timbul  pertanyaan  bagi  peneliti, apakah dengan dihadirkannya LazzieChat ini bisa  dapat  membantu  Lazada  menarik konsumen dan bersaing dengan
kompetitornya?  Mengingat  berdasarkan  data SimilarWeb, Lazada masih perlu meningkatkan  pengunjungnya  secara  masif untuk  dapat  mengalahkan  kompetitornya yang  berada  pada  peringkat  satu  dan  dua, yaitu Shopee dan Tokopedia.
Pertanyaan sebelumnya dapat dijawab  dengan  melakukan  penelitian  dalam melihat  pengaruh  antara Chatbot AI, trust , dan purchase intention. Peneliti memilih kota Medan  sebagai  tempat  pengambilan  sampel dikarenakan  kota  Medan  adalah  salah  satu kota  dengan  transaksi e-commerce yang sangat  tinggi  (Razak,  2022;  Yolanda,  2022). Untuk  mengonfirmasi  fenomena  yang dijelaskan sebelumnya pada tempat pengambilan  sampel  yaitu  kota  Medan, peneliti melakukan pra survei pada  kepada 40 orang  pengguna  Lazada  di  kota  Medan dengan  memberikan  kuesioner  melalui Google  Form,  sebuah  perangkat  lunak internet yang digunakan untuk mengumpulkan hasil jawaban yang terkumpul
dari  pertanyaan  yang  diberikan.  Kuesioner disebar  ke  beberapa  grup  forum  jual  beli  di media  sosial  Facebook  yang  dikhususkan untuk  pengguna  yang  berdomisili  di  kota Medan  dan  responden  diberi  opsi  untuk memilih  lebih  dari  satu  pilihan e-commerce sebagai jawaban kuesioner.
Hasil  pra  survei  mengkonfirmasi bahwasannya  Lazada  menjadi  salah  satu pilihan e-commerce konsumen  kota  medan, yang ditabulasikan sebagai berikut:
Tabel 1 .Hasil Pra Survei Pilihan E- Commerce Konsumen Kota Medan No Nama Aplikasi E- Commerce Jumlah Persentase dari Jumlah Responden 1  Shopee 32 80% 2  Tokopedia 19 47.5% 3  Lazada 7 17.5% 4  Bukalapak 1 2.5% 5  Blibli 0 0%
Tabel  1  menunjukkan  bahwasannya Lazada  menjadi  salah  satu  opsi e-commerce yang  diminati  bagi  konsumen  kota  Medan, walau  bukan  menjadi  opsi  yang  paling diminati,  Lazada  sebagai e-commerce pertama  yang  menggunakan  teknologi Chatbot AI  ChatGPT  layak  untuk  diteliti. Untuk  mengonfirmasi  apakah  konsumen  di kota  Medan  tau  tentang Chatbot AI, responden yang sama ditanyakan pertanyaan berikut  yang  terdapat  pada  lanjutan  dari kuesioner yang sama.
Berdasarkan  pra  survei  yang  telah dilakukan,  ditemukan  bahwasannya  ada fenomena  tentang  penggunaan chatbot AI, trust , dan purchase intention pada konsumen di kota Medan. Jumlah responden yang kecil pada  pra  survei  menunjukkan  bahwasannya dibutuhkan  penelitian  yang  akurat  dengan jumlah  responden  yang  lebih  tepat,  maka peneliti  tertarik  untuk  membuat  penelitian dengan  judul  “Pengaruh  Kompetensi  dan Kredibilitas  Chatbot  AI  Terhadap  pada pengguna Lazada di Kota Medan”.
2. KAJIAN PUSTAKA
2.1 Chatbot AI AI atau Artificial  Intelligence atau dengan bahasa Indonesianya yaitu kecerdasan buatan,  adalah  suatu  ilmu  teori  dan  praktis yang  membuat  sistem  informasi  dapat
bertingkah laku pintar, dalam artian persepsi manusia melihat sistem informasi ini tampak pintar  seperti  berinteraksi  dengan  manusia lainnya (Tecuci, 2012). Salah satu pengaplikasian  ilmu  AI adalah  melalui chatbot , yang dapat berbicara, dipersonalisasi, dan  memberikan  kesan  bersosial  dengan penggunanya (Gkinko & Elbanna, 2022).
Menurut  Khanna  dkk.  (2015), Chatbot AI adalah  program  komputer  yang dapat  merespon  bahasa  manusia  layaknya entitas  cerdas,  pembicaraan  dengan  bahasa manusia terhadap Chatbot AI dapat dilakukan baik  melalui  teks  ataupun  suara.  Kekuatan Chatbot AI  untuk  dapat  berbicara  dengan pengguna layaknya manusia ini dimanfaatkan oleh  perusahaan  dengan  fungsi  sebagai customer  service (layanan  pelanggan)  yang dapat  memberikan  saran  produk,  pertanyaan tentang  produk,  dan  juga  sebagai  asisten pribadi (Nithuna & Laseena, 2020).
Tetapi Chatbot AI  tidak  bisa sembarang diaplikasikan saja ke dalam sistem suatu  bisnis,  karena  agar  pengguna  mau menggunakan Chatbot AI, Chatbot AI harus terasa berguna bagi konsumen (Brandtzaeg & Følstad,  2017).  Selain  itu,  penting  untuk menghindari implementasi Chatbot AI secara sembarang karena dapat menjadikan implementasi  menjadi  tidak  terorganisir (Jami, 2018).
Dari teori yang dijelaskan sebelumnya, maka dapat disimpulkan Chatbot AI  adalah  suatu  program  komputer  yang menggunakan  ilmu  dan  teori  kecerdasan buatan,  yang  dapat  berfungsi  sebagai pengganti layanan pelanggan dengan manusia langsung.  Agar  implementasi Chatbot AI terorganisir, Chatbot AI  harus  dapat  terasa berguna bagi konsumen.
2.2 Kompetensi
Kompetensi adalah bagaimana
seseorang memiliki pengetahuan, kemampuan, dan tingkah laku baik (Le Deist &  Winterton,  2005).  Kompetensi  komputer adalah bagaimana sistem komputer memiliki pengetahuan  sesuai  kapasitas  ideal  yang ditentukan  (Firestone,  2020).  Pengetahuan serta  kemampuan Chatbot AI  mengukur seberapa tinggi kompetensi dari Chatbot AI. Konsumen  berekspektasi Chatbot AI dapat mendengarkan masalah mereka serta memberikan  informasi  yang  tepat.  (Chung dkk., 2018).
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan  apabila  suatu  bisnis  dinilai memiliki kompetensi, maka dapat memberikan  efek  positif  terhadap  niat  beli konsumen pengguna e-commerce Lazada (Le- Hoang,  2020).  Kompetensi Chatbot AI  juga dapat mempengaruhi kepercayaan konsumen (Hu dkk., 2021) dan niat perilaku konsumen (Dwivedi  dkk.,  2023).  Maka  berdasarkan penelitian sebelumnya, penting untuk menilai kompetensi Chatbot AI  dalam  mengukur kualitas interaksi mesin atau Chatbot AI. Indikator Kompetensi Chatbot AI Menurut Chung dkk. (2018), kredibilitas Chatbot AI  dapat  diukur  dengan tiga indikator berikut:
1. Interaksi  dengan Chatbot AI  lebih produktif  dibanding  interaksi  langsung dengan pegawai toko
2. Menggunakan Chatbot AI  lebih  efisien dibanding media komunikasi lain
3. Chatbot AI menghemat banyak waktu
2.3 Kredibilitas
Menurut  Fogg  &  Tseng  (1999), kredibilitas  adalah  persepsi  seseorang  dalam mempercayai  informasi  yang  didapatkan, informasi ini dirasakan seseorang berkualitas dan  dirasakan  seseorang  bahwasannya  yang menyampaikan  informasi  tersebut  memiliki keahlian.  Kualitas  yang  dirasakan  seseorang dapat  dirasakan  bahwasannya  informasi tersebut  bermaksud  baik,  jujur,  dan  tidak memihak, sedangkan keahlian yang dirasakan seseorang dapat dirasakan bahwasannya yang menyampaikan memiliki pengetahuan, pengalaman,  dan  kompetensi.  Konsep kredibilitas  ini  juga  dapat  diterapkan  pada perangkat komputer.
Penggunaan informasi teknologi yang dapat  meniru  perilaku  manusia  dapat  diukur kredibilitasnya layaknya mengukur kredibilitas  manusia  (Nass  &  Brave,  2005 dalam Rieh & Danielson, 2007). Kredibilitas mempengaruhi  bagaimana  pengguna e- commerce menerima informasi dan memutuskan  keputusan  pembelian  (Flanagin dkk.,  2014),  mempengaruhi  kepercayaan konsumen (Li dkk., 2022) dan informasi yang disampaikan Chatbot AI  penting  untuk memiliki  kredibilitas  dalam  menilai  kualitas interaksi dengan mesin (Chung dkk., 2018). Indikator Kredibilitas Chatbot AI Menurut Chung dkk. (2018), kredibilitas Chatbot AI  dapat  diukur  dengan empat indikator berikut:
1. Chatbot AI jujur
2. Chatbot AI dapat dipercaya
3. Chatbot AI tulus
4. Chatbot AI bermoral

## 2.3. Hipotesis
Hipotesis merupakan jawaban sementara  terhadap  rumusan  masalah  dalam sebuah  penelitian.  Jawaban  yang  diberikan pada  hipotesis  didasarkan  pada  teori  yang relevan dan akan dijawab dengan fakta-fakta empiris  yang  akan  diperoleh  melalui pengumpulan data (Sugiyono, 2013). Hipotesis  untuk  penelitian  ini  dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Chatbot AI berpengaruh  terhadap trust pada pengguna Lazada di kota Medan.
2. Trust berpengaruh  terhadap puchase intention pada pengguna Lazada di kota Medan.
3. Chatbot AI berpengaruh  terhadap puchase intention pada pengguna Lazada di kota Medan.
4. Chatbot AI berpengaruh  terhadap puchase  intention melalui trust sebagai variabel mediasi pada pengguna Lazada di kota Medan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan metode  kuantitatif.  Metode  penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang menggunakan  data  penelitian  berupa angka-angka  dan  menggunakan  statistik untuk menganalisis data. Metode penelitian  kuantitatif  sebagai  metode ilmiah  telah  memenuhi  kaidah-kaidah ilmiah  yaitu  bersifat  empiris,  obyektif, terukur, rasional, dan sistematis (Sugiyono, 2013). Penelitian ini dilakukan  pada  kota  Medan,  provinsi Sumatera  Utara,  negara  Indonesia. Penelitian  ini  dilaksanakan  mulai  dari bulan  September  2023  dengan  waktu pelaksanaan penelitian.
Populasi dari penelitian ini adalah seluruh pengguna Lazada di kota Medan dengan jenis populasi infinite population (populasi  tak  terbatas)  dikarenakan  tidak diketahuinya  jumlah  pasti  pengguna Lazada  di  kota  Medan.  Sampel  adalah sebagian
dari populasi dan
karakteristiknya.  Jika  populasinya  besar dan  peneliti  tidak  mungkin  mempelajari seluruh  populasi,  misalnya  karena keterbatasan  sumber  daya,  tenaga,  atau waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel  dari  populasi  yang  ada. Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  sampel dapat diterapkan pada populasi. Untuk itu sampel  dari  populasi  harus  benar-benar representative  maka  jumlah  sampel  dari penelitian ini 170 responden.
Maka  responden  yang  akan  menjadi sampel dalam penelitian ini adalah 170 orang pengguna  Lazada  yang  berdomisili  di  kota Medan,  pernah  atau  mau  mencoba  fitur LazzieChat dan bersedia untuk mengisi survei penelitian ini. Dari 170 responden pengguna Lazada  yang  berdomisili  di  kota  Medan,
sebagai perwakilan agar representasi responden  dapat  secara  merata,  peneliti memprioritaskan responden dari 5 kecamatan kota  Medan  dengan  jumlah  penduduk terbanyak  berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  kota  Medan  tahun  2022.  Dengan mempertimbangkan  juga  responden  dari kecamatan  lain,  peneliti  membatasi  jawaban dari  kecamatan  lain  selain  5  kecamatan dengan  jumlah  penduduk  terbanyak  sebesar 20%,  maka  jumlah  responden  yang  di  incar per kecamatan ditabulasikan sebagai berikut:
Tabel 2. Jumlah Perwakilan Representasi Responden Penelitian Wilayah Jumlah Responden Persentase Medan Deli 30 17,6% Medan Marelan 29 17,0% Medan Denai 27 15,8% Medan Helvetia 26 15,2% Medan Johor 24 14,1% Kecamatan lain lain 34 20% Total 170 100,0% 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Karakteristik Responden berdasarkan Kecamatan
Jawaban  dari  responden  dibatasi untuk 5 kecamatan dengan jumlah penduduk tertinggi  berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  Kota  Medan  tahun  2022,  dengan
karakteristik  responden  yang  berada  pada  5 kecamatan dengan jumlah penduduk tertinggi, responden  berada  pada  wilayah  kecamatan yang ramai interaksi dan juga meningkatnya kebutuhan,  maka  pengguna  Lazada  kota Medan  yang  berada  pada  5  kecamatan tersebut  memiliki  minat  yang  lebih  tinggi untuk  berbelanja  dan  dapat  mencoba teknologi chatbot AI LazzieChat dengan lebih seksama  dikarenakan  LazzieChat  berfungsi untuk  melayani  konsumen  untuk  kegunaan berbelanja.
Sedangkan untuk kecamatan selain 5 kecamatan dengan jumlah penduduk tertinggi di  kota  Medan,  karakteristik  responden berdasarkan kecamatan lain lain dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Karakteristik Responden
Berdasarkan Kecamatan Wilayah Jumlah Responden Persentase Medan Sunggal 9 26,4% Medan Selayang 5 14,7% Medan Maimun 4 11,7% Medan Petisah 3 8,82% Medan Kota 2 5,88% Medan Area 2 5,88% Medan Baru 2 5,88% Medan Polonia 1 2,94% Medan Tembung 1 2,94% Medan Tuntungan 1 2,94% Medan Belawan 1 2,94% Medan Amplas 1 2,94% Medan Labuhan 1 2,94% Medan Barat 1 2,94% Total 34 100,0%
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat bahwa  jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan Medan Sunggal sebanyak 9 orang dengan  persentase  26,4%,  jumlah  responden yang berada pada kecamatan Medan Selayang sebanyak  5  orang  dengan  persentase  14,6%, jumlah  responden  yang  berada  pada
kecamatan Medan Maimun sebanyak 4 orang dengan  persentase  11,7%,  jumlah  responden yang  berada  pada  kecamatan  Medan  Petisah sebanyak  3  orang  dengan  persentase  8,82%, jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan  Medan  Kota  sebanyak  2  orang dengan  persentase  5,88%,  jumlah  responden yang  berada  pada  kecamatan  Medan  Area sebanyak  2  orang  dengan  persentase  5,88%, jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan  Medan  Baru  sebanyak  2  orang dengan  persentase  5,88%,  jumlah  responden yang berada pada kecamatan Medan Polonia sebanyak  1  orang  dengan  persentase  2,94%, jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan  Medan  Tembung  sebanyak  1 orang  dengan  persentase  2,94%,  jumlah responden  yang  berada  pada  kecamatan Medan Tuntungan sebanyak 1 orang dengan persentase  2,94%,  jumlah  responden  yang berada  pada  kecamatan  Medan  Belawan sebanyak  1  orang  dengan  persentase  2,94%, jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan Medan Amplas sebanyak 1 orang dengan  persentase  2,94%,  jumlah  responden yang berada pada kecamatan Medan Labuhan sebanyak  1  orang  dengan  persentase  2,94%, jumlah  responden  yang  berada  pada kecamatan  Medan  Barat  sebanyak  1  orang dengan persentase 2,94%.

## 4.2 Analisis Model PLS-SEM
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan metode analisis data Partial Least Squared Structural Equation Modelling atau dengan sebutan singkatannya yaitu PLS- SEM.  PLS-SEM  adalah  teknik  analisis  data dengan  metode  iterasi  guna  memaksimalkan penjelasan  varians  dari  variabel  endogen (Hair  dkk.,  2014).  Dalam  penjelasan hubungan antar variabel,
PLS-SEM
menggunakan  model  struktural  untuk menjelaskan  struktur  hubungan  kausalitas baik dari indikator ( item ) dan variabel laten, dimana  model  struktural  metode  PLS-SEM terbagi  atas outer  model dan inner  model , yang  juga  digunakan  dalam  penelitian  ini. Penelitian  ini    menguji  hipotesis  dengan tingkat  signifikansi  5%  dan  menggunakan aplikasi  SmartPLS  sebagai  program  untuk menjalankan komputasi analisis penelitian ini. Indikator  yang  dianalisis  pada  SmartPLS dinotasikan  dengan  kode  unik  yang  dapat dilihat pada Tabel 4:
Tabel 4. Kode Indikator Pada SmartPLS No Indikator Kode 1.  LazzieChat jujur CAI.1 2.  LazzieChat dapat dipercaya CAI.2 3.  LazzieChat tulus CAI.3 4.  LazzieChat bermoral CAI.4 5.  Interaksi dengan LazzieChat lebih produktif dibanding interaksi langsung dengan pegawai toko CAI.5 6.  Menggunakan LazzieChat lebih efisien dibanding media komunikasi lain CAI.6 7.  LazzieChat menghemat banyak waktu CAI.7 8.  LazzieChat dapat dipercaya TR.1 9.  Saya percaya dengan LazzieChat TR.2 10.  LazzieChat cukup untuk kebutuhan saya TR.3 11.  Penjual dapat dipercaya TR.4 12.  Saya percaya pada toko penjual TR. 13.  Penjual mencukupi kebutuhan saya TR.6 14.  Saya akan serius mempertimbangkan untuk membeli barang dari Lazada PI.1 15.  Saya akan membeli barang dari Lazada PI.2 16.  Kemungkinan besar saya akan membeli barang lagi di masa mendatang dari Lazada PI.3 17.  Saya akan mempertimbangkan membeli barang dari Lazada di masa mendatang PI.4 Evaluasi  model  pengukuran  atau outer model dijalankan
untuk menganalisis  reliabilitas  dari item atau kuesioner  masing  masing  variabel  serta validitas  variabel  variabel  laten.  Analisis validitas dan reliabilitas diindikasikan dari 4  faktor,  yaitu outer  loading , composite reliability,  Average  Variance  Extracted (AVE), dan HTMT ( heterotrait-monotrait ratio )

## Gambar 1 .  Struktural Basis
Gambar 2. Model Struktural Outer Loading
Tabel 5 . Outer Loading
Tabel 6. Composite reliability(rho_c)
Tabel 7. HTMT
Tabel 8. Uji Hipotesis Path Coefficient

## PEMBAHASAN
Chatbot AI adalah program komputer yang  dapat  merespon  bahasa  manusia layaknya entitas cerdas (Khanna dkk., 2015), agar  implementasi Chatbot AI  terorganisir, Chatbot AI  harus  terasa  berguna  bagi konsumen  (Brandtzaeg  &  Følstad,  2017; Jami,  2018). Chatbot AI  memerlukan trust dalam penggunaannya (Yen & Chiang, 2021) agar Chatbot  AI dapat  dipercaya  sebagai media  layanan  konsumen  (Følstad  dkk., 2018).
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis, variabel Chatbot AI berpengaruh positif dan signifikan terhadap Trust , dibuktikan dengan nilai  signifikansi  untuk  variabel Chatbot AI yaitu 0,000 dengan alpha 5% ( p value = 0,000 <  0,05).  Konsisten  dengan  penemuan  dari penelitian  Yen  &  Chiang  (2021),  yang  juga memiliki  konstruk  faktor  faktor Chatbot  AI dengan  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Trust.
Hasil analisis deskriptif juga menunjukkan bahwasannya rata rata responden  cenderung  menjawab  setuju  pada pernyataan yang diajukan, beberapa pernyataan  yang  menyatakan  karakteristik Chatbot AI  LazzieChat  seperti  jujur,  dapat dipercaya,  tulus,  dan  bermoral  cenderung dijawab  setuju  oleh  responden.  Harapannya, Lazada dan e-commerce lain yang menggunakan  ataupun  akan  menggunakan teknologi Chatbot AI  dapat  mengejar konsistensi  yang  sama  pada  kualitas  yang ditawarkan LazzieChat, ataupun juga melebihi kualitas LazzieChat saat ini.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  analisis  dan pembahasan  tentang Chatbot AI  pada pengguna  Laza  di  kota  Medan,  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  serta  saran sebagai berikut: Chatbot AI berpengaruh positif dan signifikan terhadap Trust pada pengguna  Lazada  di  kota  Medan Trust berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Purchase  Intention pada pengguna Lazada di kota Medan
.
6. REFERENSI
Abzari,  M.,  Safari  Shad,  F.,  Sharbiyani,  A.  A. Ahdiat, A., & SimilarWeb. (2023). 5 E-Commerce  dengan  Pengunjung Terbanyak Kuartal I 2023 | Databoks . https://databoks.katadata.co.id/datap ublish/2023/05/03/5-e-commerce- dengan-pengunjung-terbanyak- kuartal-i-2023
APJII.  (2023). Survei  Penetrasi  &  Perilaku Internet 2023 . Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII). https://survei.apjii.or.id/ Are,  A.  K.  P.,  &  Setyorini,  R.  (2019). PENGARUH ELECTRONIC WORD OF MOUTH DAN
KEPERCAYAAN KONSUMEN TERHADAP NIAT BELI PRODUK DI SHOPEE INDONESIA. DINAMIKA EKONOMI Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 12 (2).
Ashfaq, M., Yun, J., Yu, S., & Loureiro, S. M. C.  (2020).  I,  Chatbot:  Modeling  the determinants  of  users’  satisfaction and  continuance  intention  of  AI- powered  service  agents. Telematics and Informatics , 54 , 101473. https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.10 1473 Asy’ari, A. R. N., & Sukresna, I. M. (2023). PENGARUH PRINSIP GAMIFICATION TERHADAP LOYALITAS  MEREK  DENGAN KETERLIBATAN PELANGGAN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING (Studi pada Pengguna Lazada di Kota Semarang) .
Ba, S., & Pavlou, P. A. (2002). Evidence of the  Effect  of  Trust  Building Technology  in  Electronic  Markets: Price Premiums and Buyer Behavior.
MIS Quarterly , 26 (3), 243. https://doi.org/10.2307/4132332 Balakrishnan, B. K. P. D., Dahnil, M. I., & Yi, W.  J.  (2014).  The  Impact  of  Social Media  Marketing  Medium  toward Purchase Intention and Brand Loyalty among  Generation  Y. Procedia  - Social and Behavioral Sciences , 148 , 177–185. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014 .07.032 Balakrishnan,  J.,  &  Dwivedi,  Y.  K.  (2021). Conversational  commerce:  Entering the next stage of AI-powered digital assistants. Annals  of  Operations Research . https://doi.org/10.1007/s10479-021- 04049-5 Beldad, A., Hegner, S., & Hoppen, J. (2016). The  effect  of  virtual  sales  agent (VSA)  gender  –  product  gender congruence  on  product  advice credibility,  trust  in  VSA  and  online vendor,  and  purchase  intention. Computers  in  Human  Behavior , 60 , 62–72. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.02 .046
Biswas,  S.  (2023). Role  of  Chat  GPT  in Education (SSRN  Scholarly  Paper 4369981). https://papers.ssrn.com/abstract=436 9981 Brandtzaeg, P. B., & Følstad, A. (2017). Why People  Use  Chatbots.  Dalam  I. Kompatsiaris, J. Cave, A. Satsiou, G. Carle, A. Passani, E. Kontopoulos, S. Diplaris,  &  D.  McMillan  (Ed.), Internet  Science (Vol.  10673,  hlm. 377–392).  Springer  International Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-
70284-1_30 Cheng, X., Bao, Y., Zarifis, A., Gong, W., & Mou,
J. (2022). Exploring consumers’  response  to  text-based chatbots in e-commerce: The
moderating  role  of  task  complexity and  chatbot  disclosure. Internet Research , 32 (2), 496–517. https://doi.org/10.1108/INTR-08- 2020-0460 Chung,  M.,  Ko,  E.,  Joung,  H.,  &  Kim,  S.  J.
(2018).  Chatbot  e-service  and customer satisfaction regarding luxury  brands. Journal  of  Business Research , 117 , 587–595.
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.201 8.10.004
Cortina,  J.  M.  (1993).  What  is  coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal  of  Applied Psychology , 78 (1), 98–104. https://doi.org/10.1037/0021-
9010.78.1.98
Crosby,  L.  A.,  Evans,  K.  R.,  &  Cowles,  D. (1990).  Relationship  Quality  in Services  Selling:  An  Interpersonal Influence  Perspective. Journal  of
Marketing , 54 (3), 68–81. https://doi.org/10.1177/00222429900
5400306
Dwivedi, Y. K., Balakrishnan, J., Baabdullah,
A. M., & Das, R. (2023). Do chatbots establish “humanness” in the customer  purchase  journey?  An investigation  through  explanatory sequential  design. Psychology  &
Marketing , mar.21888. https://doi.org/10.1002/mar.21888 F. Hair Jr, J., Sarstedt, M., Hopkins, L., & G. Kuppelwieser, V. (2014). Partial least squares structural equation modeling
(PLS-SEM):  An  emerging  tool  in business research. European Business Review , 26 (2), 106–121. https://doi.org/10.1108/EBR-10- 2013-0128 Faulkner, P., & Simpson, T. (Ed.). (2017). The Philosophy of Trust . Oxford
University Press.
Firestone,  C.  (2020).  Performance  vs. Competence  in  human–machine comparisons. Proceedings  of  the National  Academy  of  Sciences , 117 (43), 26562–26571. https://doi.org/10.1073/pnas.190533 4117 Flanagin,  A.  J.,  Metzger,  M.  J.,  Pure,  R.,
Markov,  A.,  &  Hartsell,  E.  (2014). Mitigating  risk  in  ecommerce transactions: Perceptions of information credibility and the role of user-generated  ratings  in  product quality  and  purchase  intention. Electronic  Commerce  Research , 14 (1), 1–23. https://doi.org/10.1007/s10660-014-
9139-2
Fogg, B. J., & Tseng, H. (1999). The elements of computer credibility. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors  in  Computing  Systems  the CHI  Is  the  Limit  -  CHI  ’99 ,  80–87. https://doi.org/10.1145/302979.3030 01
Følstad, A., Nordheim, C. B., & Bjørkli, C. A.
(2018).  What  Makes  Users  Trust  a Chatbot  for  Customer  Service?  An Exploratory  Interview  Study.  Dalam S.  S.  Bodrunova  (Ed.), Internet Science (Vol. 11193, hlm. 194–208). Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 01437-7_16 Ghozali,  I.  (2006). Aplikasi  analisis multivariate  dengan  program  SPSS (Ed.  4).  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Gkinko,  L.,  &  Elbanna,  A.  R.  (2022). AI chatbots sociotechnical research: An overview  and  future  directions . International  Workshop  on  Socio- Technical Perspective in IS
Development. https://www.semanticscholar.org/pap er/AI-chatbots-sociotechnical- research%3A-An-overview-Gkinko-
Elbanna/2895234e5bf98628a750eeb 6f4db80ceeacca22d Glavas, C., & Letheren, K. (2016, Januari 18).
The disruptive technologies that will shape  business  in  the  years  ahead . The Conversation. http://theconversation.com/the- disruptive-technologies-that-will-
shape-business-in-the-years-ahead- 53054 Hair,  J.  F.  (Ed.).  (2010). Multivariate  data analysis: A global perspective (7. ed.,
global ed). Pearson.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt,  M.  (2022). A  primer  on partial  least  squares  structural equation modeling (PLS-SEM) (Third edition). SAGE.
Harsono, S., Haripraditya, N. T., & Soleh, M. A. R. (2022). Perilaku belanja online dan  niat  beli  pada  generasi  “Z”  di Indonesia. Journal  of  Business  and
Banking , 12 (1), 143. https://doi.org/10.14414/jbb.v12i1.31 11
Hu,  P.,  Lu,  Y.,  &  Gong,  Y.  (Yale).  (2021). Dual  humanness  and  trust  in conversational AI: A person-centered approach. Computers  in  Human Behavior , 119 , 106727. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.10
6727 Husted,  B.  W.  (1989).  Trust  in  Business Relations:  Directions  for  Empirical Research. Business  &  Professional Ethics Journal , 8 (2,), 23–40.
Jadil,  Y.,  Rana,  N.  P.,  &  Dwivedi,  Y.  K. (2022). Understanding the drivers of online trust and intention to buy on a website:  An  emerging  market perspective. International Journal of Information Management Data Insights , 2 (1), 100065. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022. 100065 Jami, J. (2018, Agustus 24). 10 Key Chatbot Implementation
Considerations.
BotCore .  https://botcore.ai/blog/10- key-chatbot-implementation- considerations-you-should-be-aware- of/
Khanna, A., Pandey, B., Vashishta, K., Kalia,
K.,  Pradeepkumar,  B.,  &  Das,  T.
(2015).  A  Study  of  Today’s  A.I. through Chatbots and Rediscovery of
Machine  Intelligence. International Journal of U- and e-Service, Science and  Technology , 8 (7),  277–284. https://doi.org/10.14257/ijunesst.201 5.8.7.28 Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A  trust-based  consumer  decision- making model in electronic commerce:  The  role  of  trust, perceived risk, and their antecedents. Decision  Support  Systems , 44 (2),
544–564. https://doi.org/10.1016/j.dss.2007.07. 001
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2016). A framework for
marketing management (Sixth edition). Pearson. Lalu  Rahadian,  Indonesia,  C.,  &  Razak,  N.
(2022). Tiga  Kota  Ini  Alami Peningkatan  Tren  Belanja  Daring . CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/tech
/20220117110524-37-307870/tiga- kota-ini-alami-peningkatan-tren- belanja-daring
Law, T., & Scheutz, M. (2021). Trust: Recent concepts  and  evaluations  in  human- robot  interaction.  Dalam Trust  in Human-Robot  Interaction (hlm.  27– 57).
Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 819472-0.00002-2 Lazada,  L.  (2023,  Mei  31). Apa  itu LazzieChat? | Lazada .
https://www.lazada.co.id/helpcenter/ apa-itu-lazziechat-7520.html
Le Deist, F. D., & Winterton, J. (2005). What Is  Competence? Human  Resource Development International , 8 (1), 27– 46. https://doi.org/10.1080/13678860420 00338227
Le-Hoang,  P.  V.  (2020).  Factors  affecting online purchase intention: The case of e-commerce  on  lazada. Independent Journal of Management & Production , 11 (3), 1018. https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i3.
1088
Li,  K.,  Wang,  X.,  &  Du,  T.  C.  (2022). Entrepreneurial  orientation,  online credibility,  and  online  performance: Evidence  from  SMEs  in  a  B2B electronic market in China. Journal of Small  Business  Management , 60 (1),
93–118. https://doi.org/10.1080/00472778.20 19.1695495 Liew, T. W., & Tan, S.-M. (2018). Exploring the  effects  of  specialist  versus generalist embodied virtual agents in a multi-product category online store.
Telematics  and  Informatics , 35 (1), 122–135. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.10 .005 Lin, C.-C., Huang, A. Y. Q., & Yang, S. J. H.
(2023).  A  Review  of  AI-Driven Conversational Chatbots Implementation  Methodologies  and Challenges (1999–2022). Sustainability , 15 (5), 4012.
https://doi.org/10.3390/su15054012
Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F.
D.  (1995).  An  Integrative  Model  of Organizational Trust. The Academy of Management  Review , 20 (3),  709– 734. https://doi.org/10.2307/258792 Nam,  S.-T.,  Jin,  C.-Y.,  &  Sim,  J.  (2014).  A
Meta-analysis  of  the  Relationship between  Mediator  Factors  and
Purchasing Intention in E-commerce Studies. Journal  of  Information  and Communication Convergence Engineering , 12 (4), 257–262.
https://doi.org/10.6109/jicce.2014.12 .4.257 Nass,  C.,  &  Brave,  S.  (2005). Wired  for Speech:  How  Voice  Activates  and Advances  the  Human-Computer Relationship . The MIT Press.
Nguyen, H. T., Thi Diem, P., Thanh Vu, N.,
Tien Dung, H., Xuan Bien, B., Minh
Duc,  P.,  &  Van  Dat,  N.  (2021). Customer care and customer relationship maintenance at Ministop,
FamilyMart  and  CoopSmile  in Vietnam. International  Journal  of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation , 2 (4). Nithuna, S., & Laseena, C. A. (2020). Review on  Implementation  Techniques  of Chatbot. 2020 International
Conference  on  Communication  and
Signal  Processing  (ICCSP) ,  0157– 0161.
https://doi.org/10.1109/ICCSP48568.
2020.9182168
Nuanchaona,  S.,  Siripipatthanakul,  S., Nurittamont, W., & Phayaphrom, B.
(2021). Factors affecting consumer’s purchase intention . 14 .
Nusarika,  L.  A.  K.  (2015).  PENGARUH
PERSEPSI HARGA, KEPERCAYAAN, DAN ORIENTASI BELANJA TERHADAP  NIAT  BELI  SECARA ONLINE (Studi pada Produk Fashion
Online  di  Kota  Denpasar). E-Jurnal Manajemen Unud , 4 (8). OpenAI.  (2023). ChatGPT:  Optimizing language  models  for  dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt Pavlou, P. A. (2003). Consumer Acceptance of Electronic Commerce: Integrating Trust  and  Risk  with  the  Technology Acceptance  Model. International Journal  of  Electronic  Commerce , 7 (3), 101–134. https://doi.org/10.1080/10864415.20 03.11044275
Putri,  C.  I.  D.,  &  Sudiksa,  I.  B.  (2018). PERAN KEPERCAYAAN DALAM MEMEDIASI
PENGARUH
PERSEPSI  RISIKO  TERHADAP NIAT BELI ONLINE PADA SITUS LAZADA. E-Jurnal  Manajemen Unud ,
7 (7).
https://doi.org/10.24843/EJMUNUD. 2018.v7.i07.p4
Rafqi  Ilhamalimy,  R.,  &  Ali,  H.  (2021). MODEL  PERCEIVED  RISK  AND TRUST: E-WOM AND PURCHASE INTENTION  (THE  ROLE  OF TRUST  MEDIATING  IN  ONLINE
SHOPPING IN SHOPEE INDONESIA). Dinasti  International Journal of Digital Business Management , 2 (2), 204–221. https://doi.org/10.31933/dijdbm.v2i2
.651
Ratnasingham, P. (1998). The importance of trust in electronic commerce. Internet
Research , 8 (4), 313–321. https://doi.org/10.1108/10662249810 231050
Rieh,  S.  Y.,  &  Danielson,  D.  R.  (2007). Credibility: A multidisciplinary framework. Annual  Review  of Information Science and Technology , 41 (1), 307–364. https://doi.org/10.1002/aris.2007.144 0410114
Ringle,  M.,  C.,  Wende,  Sven,  &  Becker,  & Jan-Michael.  (2022). SmartPLS . https://www.smartpls.com/ Robbins,  B.  G.  (2016).  What  is  Trust?  A Multidisciplinary  Review,  Critique, and  Synthesis. Sociology  Compass ,
10 (10),
972–986. https://doi.org/10.1111/soc4.12391
Rothstein, M. A. (2023). Should Chatbots Be Used to Obtain Informed Consent in Research? (SSRN  Scholarly  Paper 4547555). https://doi.org/10.2139/ssrn.4547555 Rouibah,  K.,  Lowry,  P.  B.,  &  Hwang,  Y. (2016).  The  effects  of  perceived enjoyment  and  perceived  risks  on trust formation and intentions to use online  payment  systems:  New perspectives  from  an  Arab  country. Electronic  Commerce  Research  and Applications , 19 , 33–43. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016. 07.001
Sakar, C. O., Polat, S. O., Katircioglu, M., &
Kastro, Y. (2019). Real-time prediction  of  online  shoppers’ purchasing intention using multilayer perceptron  and  LSTM  recurrent neural  networks. Neural  Computing and  Applications , 31 (10),  6893– 6908.
https://doi.org/10.1007/s00521-018- 3523-0
Schwede, M., Meyer, N., & Hammerschmidt, M.  (2023).  Can  Chatbots  Be Persuasive?  How  to  Boost  the Effectiveness of Chatbot
Recommendations  for  Increasing
Purchase  Intention. Proceedings  of the  56th  Hawaii  International Conference on System Sciences .
Sidaoui,  K.,  Jaakkola,  M.,  &  Burton,  J.
(2020).  AI  feel  you:  Customer experience  assessment  via  chatbot interviews. Journal  of  Service Management , 31 (4), 745–766.
https://doi.org/10.1108/JOSM-11- 2019-0341 Simangunsong, Y. S., & Rozaini, N. (2023). Pengaruh  Nilai  Transaksi  Bisnis  E- Commerce  Dan  Jumlah  Pengguna Internet  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Di  Indonesia  (Studi  Kasus Tahun2012-2022) .
https://doi.org/10.5281/ZENODO.79 13890
Sindhu, P., & Bharti, K. (2023). Influence of chatbots  on  purchase  intention  in social  commerce. Behaviour  & Information Technology , 1–22. https://doi.org/10.1080/0144929X.20
22.2163188
Soares, A. M., Camacho, C., & Elmashhara, M.  G.  (2022).  Understanding  the Impact  of  Chatbots  on  Purchase Intention. Dalam A. Rocha, H. Adeli,
G.  Dzemyda,  &  F.  Moreira  (Ed.), Information Systems and Technologies (hlm. 462–472). Springer  International  Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-031- 04829-6_41 Spence, P. R., Edwards, A., Edwards, C., & Jin,  X.  (2019).  ‘The  bot  predicted rain,  grab  an  umbrella’:  Few perceived
differences in communication  quality  of  a  weather Twitterbot  versus  professional  and amateur meteorologists. Behaviour & Information Technology , 38 (1), 101–
109.
https://doi.org/10.1080/0144929X.20 18.1514425
Stewart,  K.  J.  (2003).  Trust  Transfer  on  the
World  Wide  Web. Organization Science , 14 (1), 5–17. https://doi.org/10.1287/orsc.14.1.5.1
2810
Subekti,  R.,  Fikri  Noor,  A.,  &  Joewono,  D. (2023). BI  Proyeksikan  Transaksi  e- Commerce 2023 Tumbuh 12 Persen |
Republika Online . https://ekonomi.republika.co.id/berit a/roqem1490/bi-proyeksikan-
transaksi-ecommerce-2023-tumbuh- 12-persen Sugiono.  (2023). ChatGPT  kecerdasan buatan yang tengah viral, seperti ini cara gunakannya—Timenews . TIME NEWS. https://www.timenews.co.id/hiburan/ 9957924937/chatgpt-kecerdasan- buatan-yang-tengah-viral-seperti-ini- cara-gunakannya Sugiyono,  Prof.  Dr.  (2013). METODE PENELITIAN
KUANTITATIF,
KUALITATIF, DAN R&D . Alfabeta. Talkative.  (2022,  November  21). 9  Best Ecommerce  Chatbot  Examples  from
Successful Brands . https://gettalkative.com/info/ecomme rce-chatbot
Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making
sense of Cronbach’s alpha. International  Journal  of  Medical
Education . https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8df d Tecuci,  G.  (2012).  Artificial  intelligence.
WIREs  Computational  Statistics ,
4 (2),
168–180. https://doi.org/10.1002/wics.200
Vahdat,  A.,  Alizadeh,  A.,  Quach,  S.,  & Hamelin, N. (2021). Would you like to  shop  via  mobile  app  technology? The  technology  acceptance  model, social factors and purchase intention. Australasian  Marketing  Journal ,
29 (2), 187–197. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2020.
01.002 Vereschak,  O.  (2022). Understanding Human-AI  Trust  in  the  Context  of Decision Making through the Lenses of Academia and Industry:
Definitions, Factors, and Evaluation [Phdthesis,  Sorbonne  Université]. https://theses.hal.science/tel- 04125248 Wald, R., Heijselaar, E., & Bosse, T. (2021). Make  your  own:  The  Potential  of Chatbot  Customization  for  the Development of User Trust. Adjunct Proceedings  of  the  29th  ACM Conference  on  User  Modeling, Adaptation  and  Personalization , 382–387. https://doi.org/10.1145/3450614.346 3600 Wang, J., Shahzad, F., Ahmad, Z., Abdullah, M.,  &  Hassan,  N.  M.  (2022).  Trust and  Consumers’  Purchase  Intention in  a  Social  Commerce  Platform:  A Meta-Analytic  Approach. SAGE Open . https://doi.org/10.1177/21582440221
09126
Wartono,  T.  P.  I.,  &  Utami,  R.  A.  (2023).
PENGARUH  eWOM  TERHADAP NIAT BELI DENGAN KEPERCAYAAN SEBAGAI VARIABEL  MEDIASI  DALAM
PRODUK  SKINCARE  SKINTIFIC.
Economics  Business  Finance  and Entrepreneurship .
Witro,  D.,  Nurjaman,  M.  I.,  Ayu,  D.,  &  Al- Rasyid, C. S. (2022). KONTESTASI MARKETPLACE  DI  INDONESIA
PADA ERA PANDEMI: ANALISIS STRATEGI PROMOSI TOKOPEDIA, SHOPEE, BUKALAPAK,  LAZADA,  DAN BLIBLI  DALAM  PEMULIHAN EKONOMI NASIONAL. OIKONOMIKA : Jurnal Kajian Ekonomi  dan  Keuangan  Syariah , 2 (2), 33–42. https://doi.org/10.53491/oikonomika. v2i2.178.