## MENGEKSPLORASI KECERDASAN BUATAN PADA MANAJEMEN PEMASARAN DIGITAL ERA 5.0 DI DUNIA UMKM
Yeni 1* , Mohammad Kurniawan Darmaputera 2 , Siti Komariah Hildayanti 3
1-3 Program Studi Manajemen, Universitas Indo Global Mandiri
E-mail: 1) yeni@uigm.ac.id

## Abstract
Era 5.0 is characterized by deeper integration between technology and human life, where Artificial Intelligence (AI) plays a key role in various sectors, including digital marketing. This study aims to explore how AI in the MSME world of Palembang city is applied in digital marketing, as well as its impact on marketing management strategies and results. This research uses a qualitative approach with a case study method to analyze various applications of AI in digital marketing promotions. The research  results  show  that  AI  is  able  to  increase  operational  efficiency,  personalize  content,  and deeper  data  analysis.  Apart  from  this,  AI  also  helps  in  advertising  optimization,  market  trend prediction,  and  improving  customer  experience.  The  application  of  AI  in  digital  marketing  faces challenges, such as data privacy issues, implementation costs, and the need for specialized expertise. AI  has  great  potential  to  revolutionize  digital  marketing  management  in  MSMEs,  but  requires  a strategic and ethical approach to overcome existing challenges.
Keywords:  Artificial  Intelligence,  Digital  Marketing,  Management,  Advertising  Optimization,
Information Technology

## Abstrak
Era 5.0 ditandai dengan integrasi yang lebih dalam antara teknologi dan kehidupan manusia, di mana kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence /AI)  memainkan  peran  kunci  dalam  berbagai  sektor, termasuk  pemasaran  digital.  Studi  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  bagaimana  AI  di  dunia UMKM  kota  Palembang  yang  diterapkan  dalam  pemasaran  digital,  serta  dampaknya  terhadap strategi dan hasil Manajemen pemasaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus untuk menganalisis berbagai penerapan AI dalam promosi Digital pemasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI mampu meningkatkan efisiensi operasional, personalisasi konten, dan analisis data yang lebih mendalam. Selain itu, AI juga membantu dalam pengoptimalan iklan, prediksi tren pasar, dan peningkatan pengalaman pelanggan. Penerapan AI dalam pemasaran digital  menghadapi  tantangan,  seperti  isu  privasi  data,  biaya  implementasi,  dan  kebutuhan  akan keahlian  khusus.  AI  memiliki potensi  besar  untuk merevolusi manajemen  pemasaran digital pada UMKM, tetapi memerlukan pendekatan strategis dan etis untuk mengatasi tantangan yang ada.
Kata  Kunci:  Kecerdasan  Buatan,  Pemasaran  Digital,  Manajemen,  Optimalisasi  Iklan,  Teknologi Informasi

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang pesat telah membawa dunia ke dalam Era 5.0, di mana batas  antara  kehidupan  manusia  dan  teknologi  semakin  kabur.  Era  ini  ditandai  dengan kemajuan  signifikan  dalam  berbagai  teknologi,  terutama  kecerdasan  buatan  ( Artificial
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
Intelligence /AI), yang memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam  bidang  pemasaran  digital  (Aliefia  et  al.,  2024).  Dalam  konteks  ini,  manajemen pemasaran digital mengalami transformasi besar-besaran yang didorong oleh penerapan AI. Kecerdasan buatan dalam pemasaran digital menawarkan berbagai keunggulan, mulai dari kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar hingga otomatisasi berbagai proses pemasaran (Aliefia et al., 2024). AI mampu memberikan analisis mendalam tentang perilaku konsumen, memprediksi tren pasar, dan menawarkan personalisasi konten yang lebih efektif. Semua  ini  berkontribusi  pada  peningkatan  efisiensi  dan  efektivitas  kampanye  pemasaran (Hariyani et al., 2024).
Penerapan AI didalam iklan guna mengoptimalkan anggaran dengan lebih baik melalui iklan yang ditargetkan dan disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi individu konsumen. AI  memainkan peran kunci dalam mengembangkan strategi pemasaran yang adaptif, yang mampu  merespon  perubahan  pasar  dengan  cepat  dan  tepat  (Hertati  et  al.,  2024).  AI menawarkan  banyak  manfaat,  penerapannya  dalam  pemasaran  digital  tidak  lepas  dari tantangan. Isu-isu seperti privasi data, keamanan informasi, dan etika dalam penggunaan AI menjadi  perhatian  utama.  Ai  menghemat  biaya  implementasi  yang  tinggi  dan  kebutuhan akan  keahlian  khusus  dalam  mengelola  teknologi  ini  juga  menjadi  hambatan  yang  perlu diatasi (Aprilia et al., 2024).
Pengguna internet di Indonesia sudah mencapai 73,7% dari total populasi hal tersebut menjadi peluang dalam pengembangan digitalisasi bisnis. Kementerian Keuangan Republik Indonesia mencatat sejumlah 74,2% responden menyatakan penjualan meningkat meskipun sedang  dilanda  pandemi  COVID-19  keberhasilan  tersebut  tidak  lepas  dari  peran pengimplentasian strategi digital marketing yang tepat platform sosial media dapat menjadi pilihan yang tepat bagi suatu UMKM dalam mengenalkan maupun mengenalkan usahanya kepada  publik.  Saat  ini  telah  banyak  berbagai  macam  jenis  platform  sosial  media  seperti Instagram, Facebook, Tik Tok, Twitter, Youtube, Linkedin, dan sebagainya.Langkah awal yang bisa  lakukan adalah dengan membuat akun sosial media untuk bisnis dengan tampilan yang professional (Terttiaavini et al., 2024).
Adanya  sebuah  website  tidak  hanya  memudahkan  Anda  dalam  memasarkan  layanan atau  produk  secara  digital,  melainkan  sebuah  website  akan  membantu  memperlihatkan kredibilitas dan profesionalitas bisnis (M. Sari et al., 2023). Lebih lanjut, untuk memperluas jangkauan  layanan,  mempermudah  transaksi,  dan  meningkatkan  pendapatan  dalam membangun sebuah website yang berkualitas, Fitur yang terdapat dalam website (misal fitur pembelian,  fitur  informasi,  dan  sebagainya),  Jenis  data  personal  yang  akan  dikumpulkan seperti  data  internal  perusahaan  maupun  data  konsumen,  Tingkat  keamanan  website, Platform hosting yang di pilih, dan, Sumber daya pengolah website baik yang berasal dari internal perusahaan maupun outsourcing. Saat ini tidak perlu khawatir karena telah banyak berbagai  jenis  platform  yang menyediakan website instan yang membantu perkembangan bisnis (Rachmat et al., 2023). Untuk mengetahui lebih jelasnya, kami telah menulis artikel panduan membuat website yang bisa jadikan rujukan, website tentunya Anda ingin website tersebut  dapat  dikunjungi  oleh  banyak  konsumen.  Pada  dasarnya  kompetitor  Anda  juga memiliki website yang sama dengan tujuan yang sama juga, untuk berada pada peringkat pertama  pada  halaman  mesin  pencari  maka  bisa  menggunakan  strategi  search  engine optimisation (SEO) (Awalia, 2022).
Penelitian ini berusaha untuk mengeksplorasi penerapan AI dalam pemasaran digital, mengidentifikasi dampaknya terhadap strategi pemasaran, serta mengevaluasi tantangan dan peluang  yang  ada.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  peran  AI  dalam pemasaran  digital,  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  praktisi pemasaran dan pengambil kebijakan dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan berkelanjutan di Era 5.0 (Arthur, 2022). Kecerdasan Buatan, atau Artificial Intelligence (AI), adalah cabang    yang digunakan untuk pengenalan wajah atau deteksi spam. Subset dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) dengan banyak  lapisan  (deep)  untuk  menganalisis  data  dan  membuat  keputusan.  Teknologi  ini digunakan  dalam  pengenalan  suara,  pengenalan  gambar,  dan  pemrosesan  bahasa  alami (Belda-Medina & Calvo-Ferrer, 2022).
AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia, memungkinkan komputer  untuk  memahami,  menafsirkan,  dan  merespons  bahasa  alami.  Aplikasi  NLP termasuk  chatbots,  analisis  sentimen,  dan  terjemahan  otomatis  (Arthur,  2022).  AI  yang meniru  kemampuan  pengambilan  keputusan  seorang  ahli  manusia  dalam  bidang  tertentu. Sistem ini digunakan dalam diagnosis medis, perencanaan keuangan, dan penasehat hukum (Belda-Medina  &  Calvo-Ferrer,  2022).  AI  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan modern,  memberikan  solusi  inovatif  untuk  berbagai  masalah  kompleks  dan  memajukan berbagai  sektor,  termasuk  pemasaran  digital.  Namun,  seiring  dengan  manfaatnya, pengembangan  AI  juga  memunculkan  tantangan  etis,  privasi,  dan  keamanan  yang  perlu diatasi secara hati-hati (N. Sari et al., 2024).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  mengurangi  waktu  yang  dihabiskan untuk  tugas-tugas pemasaran rutin seperti pengiriman email,  posting  di  media sosial,  dan manajemen kampanye iklan denagn menggunakan AI untuk  menganalisis data pelanggan dan  mempersonalisasi  pesan  pemasaran  sesuai  dengan  preferensi  dan  perilaku  individu. Dengan  menggunakan  chatbot  dan  asisten  virtual  untuk  memberikan  layanan  pelanggan yang  cepat  dan  responsive  dengan  menganalisis  data  besar  dari  berbagai  sumber  media sosial, riwayat pembelian guna mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang tren pasar dan  perilaku  pelanggan,  perilaku  konsumen  di  masa  depan,  sehingga  memungkinkan UMKM untuk mengantisipasi kebutuhan pasar.

## 2. LANDASAN TEORI
Grand  theory dari  penelitian  ini  adalah  mengacu  pada  penadapat  Hsu  &  Lu  (2004) dimana  era 5.0  adalah   era masyarakat  super cerdas, ditandai  dengan kemajuan teknologi yang cepat, termasuk kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence atau AI), Internet of Things (IoT),  dan  Big  Data.  Dalam  konteks  manajemen  pemasaran  digital  untuk  Usaha  Mikro, Kecil,  dan  Menengah  (UMKM),  AI  menawarkan  berbagai  peluang  untuk  meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan personalisasi pemasaran.
Chatbot dan asisten virtual  dapat  menangani  pertanyaan pelanggan 24/7,  mengurangi biaya  dan  meningkatkan  responsivitas,  AI  dapat  menghasilkan  konten  pemasaran  seperti artikel,  posting  media  sosial,  dan  email  yang  disesuaikan  dengan  preferensi  audiens, Algoritma  AI  menganalisis  perilaku  belanja  konsumen  untuk  merekomendasikan  produk yang relevan, meningkatkan peluang penjualan. AI membantu dalam segmentasi pasar yang lebih  mendalam  dengan  menganalisis  data  demografi,  psikografi,  dan  perilaku,  AI
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
menganalisis data besar (Big Data) untuk mengidentifikasi tren pasar, preferensi konsumen, dan  kinerja  kampanye  pemasaran.  AI  memprediksi  perilaku  konsumen  masa  depan berdasarkan data historis, membantu UMKM merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif.

## 2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence atau AI) adalah bidang ilmu komputer yang berfokus  pada  pembuatan  sistem  atau  mesin  yang  dapat  melakukan  tugas  yang  biasanya membutuhkan  kecerdasan  manusia  (Yansi  et  al.,2023).  Ini  termasuk  kemampuan  untuk belajar dari pengalaman, memahami bahasa, mengenali pola, menyelesaikan masalah, dan membuat Keputusan . Komponen Utama Kecerdasan Buatan adalah sebagai berikut:
a. Pembelajaran Mesin ( Machine Learning ):
Metode di mana sistem AI belajar dari data untuk meningkatkan kinerjanya dalam tugas tertentu  tanpa  diprogram  secara  eksplisit  untuk  tugas  algoritma  yang  mempelajari perilaku pengguna untuk merekomendasikan produk di platform e-commerce.
b. Pembelajaran Mendalam ( Deep Learning ):
Subset dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan  (deep  neural  networks)  untuk  memproses  data  dan  membuat  keputusan. Teknologi  pengenalan  suara  dan  gambar  yang  digunakan  dalam  asisten  virtual  dan aplikasi keamanan.
c. Pengenalan Pola ( Pattern Recognition ):
Berkaitan dengan kemampuan sistem untuk mengenali pola-pola kompleks dalam data, baik dalam bentuk visual, audio, maupun data lainnya. Ini mencakup pengenalan wajah, deteksi  objek  dalam  gambar,  pengenalan  suara,  dan  pengenalan  pola  lainnya  yang memungkinkan komputer untuk memahami dan berinteraksi dengan lingkungan visual dan auditifnya.

## 2.2. Manajemen Pemasaran Digital
Pemasaran digital, atau digital marketing, adalah strategi pemasaran yang menggunakan teknologi digital dan internet untuk menjangkau dan berinteraksi dengan konsumen (Belda- Medina  &  Calvo-Ferrer,  2022).  Ini  mencakup  berbagai  teknik  dan  platform  yang memungkinkan perusahaan untuk mempromosikan produk atau jasa mereka secara online (Anggraini et al., 2023). Komponen Utama Pemasaran Digital adalah sebagai berikut:
a. Situs Web (Website)
Platform  online  yang  digunakan  sebagai  pusat  informasi  dan  interaksi  dengan pelanggan. Situs e-commerce, blog perusahaan, dan halaman arahan (landing pages).
b. Media Sosial ( Social Media Marketing )
Penggunaan  platform  media  sosial  untuk  mempromosikan  produk  atau  jasa  dan berinteraksi dengan pelanggan  melalui Kampanye pemasaran di Facebook, Instagram, Twitter, dan LinkedIn.
c. Konten Marketing ( Content Marketing )
Pembuatan dan distribusi konten yang berharga, relevan, dan konsisten untuk menarik dan mempertahankan audiens yang jelas melalui Artikel blog, video, infografis, dan e- book .
d. Iklan Display dan Video ( Display and Video Advertising )
Penggunaan iklan visual yang ditampilkan di  berbagai  situs web atau platform  video untuk menarik perhatian pelanggan mellaui Iklan banner, iklan video di YouTube.
e. Pemasaran Afiliasi ( Affiliate Marketing ):
Strategi  di  mana  perusahaan  memberikan  komisi  kepada  afiliasi  (mitra)  untuk mempromosikan  produk  atau  jasa  melalui  Blogger  atau  influencer  yang mempromosikan  produk  dan  mendapatkan  komisi  dari  penjualan  yang  dihasilkan melalui tautan afiliasi.

## 2.3. Optimalisasi Iklan
Di  tengah  era  digital  yang  berkembang  pesat,  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah (UMKM) menjadi salah satu pilar utama dalam perekonomian global2023). Dalam artikel ini,  kami  akan  menjelajahi  bagaimana  kecerdasan  buatan  (AI)  telah  memainkan  peran penting  dalam  mentransformasi  bisnis  UMKM,  mendorong  pertumbuhan  yang berkelanjutan dan inovasi yang lebih cepat (Hertati & Iriyadi, 2023).
a. Optimasi  Proses  Bisnis:  Salah  satu  keuntungan  utama  AI  bagi  UMKM  adalah kemampuannya  untuk  mengoptimalkan  proses  bisnis.  Dari  manajemen  inventaris hingga  pengelolaan  operasional  sehari-hari,  AI  memungkinkan  UMKM  untuk meningkatkan efisiensi secara signifikan, menghemat waktu dan biaya yang berharga.
b. Prediksi Permintaan dan Perilaku Pasar: AI memungkinkan UMKM untuk menganalisis tren pasar dan meramalkan permintaan dengan lebih akurat. Dengan pemahaman yang lebih  baik  tentang  perilaku  pasar,  UMKM  dapat  merespons  dengan  cepat  terhadap perubahan  permintaan,  meningkatkan  penjualan  dan  mengoptimalkan  strategi pemasaran.
c. Penyederhanaan  Proses  Keputusan:  AI  menyederhanakan  proses  pengambilan keputusan  bagi  UMKM  dengan  menyediakan  informasi  yang  relevan  dan  terperinci secara cepat. Dengan analisis data yang akurat dan prediksi yang andal, UMKM dapat membuat keputusan yang lebih tepat waktu dan terinformasi, meminimalkan risiko dan meningkatkan peluang keberhasilan.
d. Tantangan  dan  Peluang  di  Masa  Depan:  Meskipun  potensi  besar,  implementasi  AI dalam  UMKM  juga  menimbulkan  tantangan  seperti  biaya  implementasi,  kurangnya pemahaman tentang teknologi, dan kebutuhan akan keamanan data yang kuat. Namun, dengan pendekatan yang tepat dan investasi dalam pelatihan, UMKM dapat mengatasi hambatan ini dan memanfaatkan potensi penuh AI untuk pertumbuhan dan keberhasilan jangka panjang.

## 2.4. Pengaruh Kecerdasan Buatan terhadap Optimalisasi Iklan
Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence /AI)  telah  membawa  perubahan  signifikan dalam cara iklan digital dioptimalkan. AI memanfaatkan algoritma canggih dan analisis data untuk meningkatkan efisiensi, relevansi, dan efektivitas kampanye iklan.  AI memungkinkan pemasar untuk menargetkan iklan dengan sangat tepat berdasarkan preferensi, perilaku, dan demografi individu pengguna(Hertati & Safkaur, 2020). Algoritma AI dapat menganalisis data penelusuran dan pembelian sebelumnya untuk menampilkan iklan yang paling relevan bagi  setiap  pengguna.  yang  sering  mencari  produk  kecantikan  akan  melihat  lebih  banyak iklan terkait kosmetik. AI menggunakan data historis untuk memprediksi kinerja iklan masa depan dengan analisis prediktif, pemasar dapat memperkirakan seberapa baik iklan tertentu
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
akan  berkinerja  berdasarkan  data  kinerja  iklan  sebelumnya,  memungkinkan  untuk menyesuaikan strategi sebelum kampanye dimulai(Hasan et al., 2023).
AI  memungkinkan  A/B  testing  yang  cepat  dan  efektif,  serta  pengoptimalan  iklan berkelanjutan berdasarkan data kinerja langsung. AI dapat menjalankan berbagai versi iklan untuk  melihat  mana  yang  berkinerja  terbaik  dan  kemudian  secara  otomatis  memilih  dan mengimplementasikan  versi  yang  paling  efektif.    AI  dapat  membantu  dalam  pembuatan konten  iklan,  termasuk  penulisan  teks,  desain  grafis,  dan  pembuatan  video  alat  seperti chatbots atau generator konten berbasis AI dapat membuat salinan iklan yang menarik atau desain banner yang sesuai dengan preferensi audiens target.
AI dapat menganalisis sentimen pengguna di media sosial dan platform lainnya untuk memahami bagaimana audiens bereaksi terhadap kampanye iklan dengan analisis sentimen, pemasar  dapat  menyesuaikan  pesan  iklan  mereka  untuk  lebih  sesuai  dengan  emosi  dan tanggapan audiens. AI membantu dalam memberikan pengalaman iklan yang lebih baik dan kurang  mengganggu,  yang  meningkatkan  keterlibatan  dan  respons  pengguna  iklan  yang ditargetkan dengan tepat akan terasa lebih relevan dan berguna bagi pengguna, dibandingkan dengan iklan yang tidak dipersonalisasi (Fery et al., 2020).
Integrasi kecerdasan buatan dalam optimalisasi iklan membawa berbagai manfaat yang signifikan, termasuk personalisasi yang lebih baik, pengelolaan anggaran yang lebih efisien, dan kemampuan untuk memprediksi dan meningkatkan kinerja iklan (Hertati et al., 2019). Namun,  untuk  memaksimalkan  potensi  AI,  pemasar  perlu  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  akurat  dan  mematuhi  regulasi  privasi,  serta  menjaga  keseimbangan  antara otomatisasi dan sentuhan manusia dalam strategi pemasaran (Yansi et al., 2023). H1: Kecerdasan Buatan berpengaruh terhadap Optimalisasi Iklan.

## 2.5. Pengaruh Manajemen Pemasaran Digital terhadap Optimalisasi Iklan
Pemasaran digital memungkinkan pengiklan untuk membagi audiens mereka menjadi segmen-segmen  yang  lebih  kecil  dan  lebih  terdefinisi  berdasarkan  demografi,  perilaku, minat, dan lokasi geografis memastikan bahwa iklan mencapai orang yang paling relevan, meningkatkan  peluang  konversi  (Maulana  et  al.,  2023).  Pengguna  data  perilaku  online seperti riwayat pencarian dan aktivitas media sosial, pengiklan dapat menargetkan pengguna dengan iklan yang sesuai  dengan minat, yang meningkatkan efektivitas iklan (Hsu &  Lu, 2004). Pemasaran digital menyediakan alat analitik yang memungkinkan pengiklan untuk memantau  kinerja  iklan  secara  real-time.  Ini  memungkinkan  penyesuaian  cepat  untuk meningkatkan  kinerja  kampanye.  Pengiklan  dapat  melacak  berbagai  KPI  seperti  klik, tayangan, konversi, dan ROI. Data ini membantu dalam memahami apa yang bekerja dan apa yang tidak, sehingga strategi dapat dioptimalkan (Terttiaavini et al., 2024).
Pemasaran  digital  memungkinkan  penggunaan  konten  dinamis  yang  bisa  disesuaikan berdasarkan  data  pengguna  (Berliana  et  al.,  2022).  Ini  membuat  iklan  lebih  relevan  bagi setiap individu, yang dapat meningkatkan engagement dan konversi dan pemasaran email, pengiklan  dapat  mengirim  pesan  yang  sangat  dipersonalisasi  kepada  pelanggan, meningkatkan keterlibatan dan peluang pembelian (N. Sari et al., 2024). Platform pemasaran digital  seperti  Google  Ads  dan  Facebook  Ads  menyediakan  alat  otomatisasi  yang mengoptimalkan  penargetan,  penawaran,  dan  penjadwalan  iklan.  Manajemen  pemasaran digital  menghemat  waktu  dan  sumber  daya  sambil  meningkatkan  kinerja  iklan(Hertati  & Zarkasyi,  2015).  Pemasaran  digital  memungkinkan  pengiklan  untuk  menargetkan  ulang
pengguna  yang  telah  berinteraksi  dengan  iklan  atau  situs  web  mereka  sebelumnya. Retargeting  ini  membantu  dalam  mengubah  pengunjung  menjadi  pelanggan  (Endarwati, 2021).
H2: Pemasaran Digital berpengaruh terhadap Optimalisasi Iklan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  teknik  purposive sampling serta membagikan kuesioner secara langsung kepada responden dan diukur dengan skala likert 1  –  5, di  mana nantinya data  akan diolah dengan menggunakan aplikasi  IBM SPSS  versi  28.  Pada  penelitian  ini,  populasi  yang  digunakan  adalah  UMKM  di  Kota Palembang,  wilayah  Sumatera  Selatan,  sebanyak  500  UMKM,  namun  yang  mengisi kuesioner hanya 200 responden (Mustofa et al., 2023).  Jenis data pada penelitian ini adalah data kuantitatif.
Data kuantitatif merupakan data yang dapat dihitung atau diukur secara langsung berupa informasi atau penjelasan yang ditunjukkan dalam bentuk angka (Asari et al., 2023). Sumber data  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  merupakan  data  yang  secara  langsung didapatkan  dari  sumber  yang  diteliti  kemudian  diberikan  kepada  peneliti  untuk  diolah menjadi  data  penelitian.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengumpulan  data  berupa penyebaran  kuesioner  dengan  memberikan  pertanyaan  untuk  masing-masing  variabel independen dan dependen kepada responden.
Perhitungan  jawaban  responden  pada  kuesioner  dihitung  menggunakan  skala  likert  1 sampai 5. Teknik analisis data dilakukan dengan cara mengolah data hasil dari pengumpulan penyebaran  kuesioner  yang  sudah  dilakukan,  kemudian  diolah  dengan  menggunakan Microsoft  Excel  2019  dan  aplikasi  software  SPSS  25.0  for  Windows  dengan  tingkat signifikansi (level of significance) yang digunakan adalah 0,05 (5%). Teknik analisis data pada  penelitian  ini  menggunakan  uji,  yaitu:  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  (Asari  et  al., 2023).
Teknik  pengujian  data  pada  penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  melaksanakan pengujian  dan  analisis  terhadap  hipotesis.  Pengujian  ini  menggunakan  beberapa  alat  uji, yaitu: uji regresi linier berganda, uji koefisien determinasi (R2), uji kelayakan model (Uji F), dan uji hipotesis (Uji t). Hasil dari analisis regresi linier berganda pada penelitian ini akan menguji  seberapa  besar  pengaruh  Kecerdasan  Buatan  dan  Pemasaran  Digital  terhadap Optimalisasi  Iklan.  Persamaan  regresi  linier  berganda  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk formula sebagai berikut:
𝘧 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑌 1 + 𝛽 2 𝑌 2 + 𝜀
Keterangan: Y = Optimalisasi Iklan
α
=Konstanta
X1 = Kecerdasan Buatan X2 = Pemasaran Digital β1, β2, =Koeifisien regresi ɛ =Standar error
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti

## 3.1. Variabel dan Pengukuran Variabel
Optimalisasi  iklan  adalah  proses  meningkatkan  kinerja  dan  efektivitas  iklan  dengan menggunakan  strategi  dan  teknik  tertentu  (Latifi  et  al.,  2021).  Tujuannya  adalah  untuk mencapai  hasil  yang  optimal  dalam  hal  meningkatkan  eksposur,  mencapai  target  audiens yang tepat, dan meningkatkan tingkat konversi atau respons dari iklan tersebut (Attaran et al., 2024). Menggunakan dimensi yaitu : (1) Optimasi Proses Bisnis. (2) Prediksi Permintaan dan Perilaku Pasar. (3) Penyederhanaan Proses Keputusan: AI (4) Tantangan dan Peluang di Masa Depan.
Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence /AI)  adalah  pengembangan  sistem  yang mampu  melakukan  tugas-tugas  yang  memerlukan  kecerdasan  manusia.  Ini  mencakup pembelajaran  mesin,  pemrosesan  bahasa  alami,  pengenalan  pola,  dan  berbagai  teknik lainnya yang memungkinkan komputer untuk belajar dan menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks.Variabel  ini  menggunakan  tiga  dimensi:    (1)  Pembelajaran  Mesin  ( Machine Learning )  (2)    Pembelajaran  Mendalam  ( Deep  Learning ).  (3)  Pengenalan  Pola  ( Pattern Recognition ) (Ramírez Molina et al., 2024).
Pemasaran digital adalah strategi pemasaran yang menggunakan platform dan teknologi digital  untuk  mempromosikan  produk  atau  layanan  (Rodrigues  et  al.,  2024).  Hal  ini mencakup berbagai  metode seperti pemasaran melalui media sosial,  SEO (Search Engine Optimization), iklan online, konten digital, dan email marketing. Tujuan utamanya adalah untuk  meningkatkan  visibilitas  merek,  menjangkau  target  audiens  secara  efektif,  dan meningkatkan  konversi  melalui  interaksi  online  (Dumitriu  &  Popescu,  2020).  Komponen Utama Pemasaran Digital adalah sebagai (1) Situs Web (Website), (2) Media Sosial ( Social Media Marketing ). (3) Konten Marketing ( Content Marketing ). (4) Iklan Display dan Video ( Display and Video Advertising ). (5) Pemasaran Afiliasi ( Affiliate Marketing ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan kuesioner yang sudah dikumpulkan dari responden, maka diperoleh tingkat pengembalian  kuesioner.  Berikut  rincian  tingkat  pengembalian  kuesioner  yang  disajikan dalam tabel:
Tabel 1. Jumlah Kuesioner Penelitian No Keterangan Jumlah Persentase 1 Kuesioner yang disebar 500 100% 2 Kuesioner yang keimbali 230 93,33% 3 Kuesioner yang tidak keimbali 20 6,67% 4 Kuesioner yang dapat diolah 200 87,50% 5 Kuesioner yang tidak dapat diolah 10 5,83% Sumber: data primer yang diolah (2024)

## 4.1 Karakteristik Responden
Berdasarkan  data  yang  sudah  dikumpulkan  dari  responden,  maka  diperoleh  tentang karakteristik  responden  yang  terdiri  dari:  jenis  kelamin,  usia,  jabatan,  masa  jabatan,  dan pendidikan. Berikut rincian karakteristik responden yang disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. Karakteristik Responden Karakteristik Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Perempuan 26 24,76% Laki – Laki 79 75,24% Total 105 100% Usia 21 – 30 tahun 11 10,48% 31 – 40 tahun 31 29,52% 41 – 50 tahun 29 27,62% >50 tahun 34 32,38% Total 105 100% Jabatan Lurah 26 24,76% Carik 30 28,57% Danarta 25 23,81% Lain – Lain 24 22,86% Total 105 100% Masa Jabatan < 1 tahun 11 10,48% 1 – 5 tahun 55 52,38% 6 – 10 tahun 16 15,24% >10 tahun 23 21,90% Total 105 100% Peindidikan SMA/SMK 24 22,86% D3/S1 75 71,43% S2 6 5,71% Lain – Lain 0 0 Total 105 100% Sumber: data primer yang diolah (2024)

## 4.2. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya instrumen dalam kuesioner. Kuesioner  valid  apabila  tingkat  signifikansi  di  bawah  0,05  atau  p  value  <  0,05.  Berikut contoh  hasil  uji  validitas  pada  variabel  kompetensi  sumber  daya  manusia  yang  disajikan dalam tabel:
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Variabel Kecerdasan Buatan Variabel (X1) Pearson Correlation P Value Keterangan Pernyataan 1 0,664** 0,00 Valiid Pernyataan 2 0,818** 0,00 Valiid Pernyataan 3 0,824** 0,00 Valiid Pernyataan 4 0,651** 0,00 Valiid Pernyataan 5 0,629** 0,00 Valiid Pernyataan 6 0,753** 0,00 Valiid Pernyataan 7 0,646** 0,00 Valiid Pernyataan 8 0,748** 0,00 Valiid
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
Variabel (X1) Pearson Correlation P Value Keterangan Pernyataan 9 0,733** 0,00 Valiid Pernyataan 10 0,786** 0,00 Valiid Sumber: data primeir yang diolah (2024)
Hasil uji validitas dari 10 (sepuluh) item pernyataan pada variabel kompetensi sumber daya  manusia  (SDM)  menunjukkan  bahwa  p  value  <  0,05,  yang  berarti  pernyataan  pada seluruh variabel kompetensi sumber daya manusia (SDM) dinyatakan valid
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Variabel Pemasaran Digital Variabel (X1) Pearson Correlation P Value Keterangan Pernyataan 1 0,643** 0,00 Valiid Pernyataan 2 0,707** 0,00 Valiid Pernyataan 3 0,705** 0,00 Valiid Pernyataan 4 0,681** 0,00 Valiid Pernyataan 5 0,693** 0,00 Valiid Pernyataan 6 0,638** 0,00 Valiid Pernyataan 7 0,721** 0,00 Valiid Pernyataan 8 0,566** 0,00 Valiid Pernyataan 9 0,638** 0,00 Valiid Pernyataan 10 0,663** 0,00 Valiid Pernyataan 11 0,619** 0,00 Valiid Sumber: data primeir yang diolah (2023)
Hasil  uji  validitas  dari  11  (sebelas)  item  pernyataan  pada  variabel  Optimalisasi  Iklan menunjukkan  p  value  <  0,05,  maka  pernyataan  pada  seluruh  variabel  Kecerdasan  Buatan dinyatakan valid. Hasil uji validitas dari 5 (lima) item pernyataan pada variabel moralitas aparatur  Kelurahan  menunjukkan  p  value  <  0,05,  maka  pernyataan  pada  seluruh  variabel moralitas aparatur Kelurahan dinyatakan valid.

## Tabeil 5. Hasil Uji Validitas Variabel Pemasaran Digital Dalam
Pengelolaan Penjulan Variabel (Y) Pearson Correlation P Value Keterangan Pernyataan 1 0,602** 0,00 Valiid Pernyataan 2 0,679** 0,00 Valiid Pernyataan 3 0,594** 0,00 Valiid Pernyataan 4 0,587** 0,00 Valiid Pernyataan 5 0,626** 0,00 Valiid Pernyataan 6 0,599** 0,00 Valiid Pernyataan 7 0,530** 0,00 Valiid Sumber: data primer yang diolah (2024)
Hasil uji validitas dari 5 (lima) item pernyataan pada variabel Pemasaran Digital dalam Pengelolaan Penjualan menunjukkan p value < 0,05, yang berarti pernyataan pada seluruh
variabel Pemasaran Digital dalam Pengelolaan Penjualan dinyatakan valid. Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur kuesioner, dan kuesioner bisa dikatakan reliabel jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha > 0,70. Berikut hasil uji reliabilitas yang disajikan dalam tabel:
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan Kecerdasan Buatan 0,896 Reiliiablei Pemasaran Digital 0,867 Reiliiablei Optimalisasi Iklan 0,708 Reiliiablei Sumber: data primer yang diolah (2024)
Berdasarkan hasil uji reliabilitas pada tabel 5 di atas, maka dapat disimpulkan bahwa pernyataan-pernyataan yang mengukur variabel Kecerdasan Buatan, Pemasaran Digital, dan Optimalisasi Iklan adalah reliabel (dapat dipercaya) karena telah memenuhi syarat minimal yang telah ditentukan.

## 4.3. Pengujian Hipotesis
Tabel 7. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Sig. Std. Error Beta (Constant) -10,208 2,073 4,923 0,000 Kecerdasan Buatan 0,221 0,045 0,284 4,872 0,000 Pemasaran Digital 0,300 0,045 0,375 6,591 0,000 Adjusted R Square 0,776 F hitung Signifikansi 91,194 Total 0,000 Sumber: Data Primeir Yang Diolah (2024)
Hasil uji t  menunjukkan bahwa variabel Kecerdasan Buatan, Pemasaran Digital, dan Optimalisasi Iklan memiliki tingkat signifikansi < 0,05 dan nilai koefisien t bertanda positif (+).  Hal  ini  berarti  bahwa  Kecerdasan  Buatan  berpengaruh  positif  terhadap  Optimalisasi Iklan.  Pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  Kecerdasan  Buatan  terhadap Optimalisasi  Iklan  memiliki  nilai  Adjusted  R  square  sebesar  0,776  yang  berarti  variabel independen  mampu  menjelaskan  variabel  dependen  sebesar  77,6%,  sedangkan  22,4% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti atau tidak dimasukkan dalam model regresi penelitian ini.
Hasil  penelitian  ini  menyebutkan  bahwa  Pemasaran  Digital  Berbasis  Kecerdasan Buatan berpengaruh terhadap Optimalisasi Iklan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tren dan  pola  yang  tidak  mudah  terlihat  oleh  manusia  memungkinkan  pengiklan  untuk memahami perilaku konsumen dan preferensi sehingga dapat menyesuaikan iklan agar lebih relevan  dan  efektif  (Aliefia  et  al.,  2024).  Dengan  menggunakan  teknik  machine  learning, kecerdasan buatan dapat menciptakan iklan yang dipersonalisasi berdasarkan data pengguna. Ini  berarti  iklan  dapat  disesuaikan  dengan  minat  dan  kebutuhan  individu,  meningkatkan
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
kemungkinan  interaksi  dan  konversi  (Soori  et  al.,  2024).  AI  dapat  membantu  mengelola anggaran iklan secara lebih efisien dengan mengidentifikasi saluran dan strategi yang paling efektif.  Misalnya,  kecerdasan  buatan  dapat  menentukan  kapan  dan  di  mana  iklan  harus ditempatkan untuk mendapatkan hasil terbaik dengan biaya terendah (Hertati, 2024). Hasil pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  H1,  yaitu  Kecerdasan  Buatan  berpengaruh terhadap Optimalisasi Iklan.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Pemasaran Digital Berbasis Kecerdasan Buatan  yang  dilakukan  oleh  (Asri,  2022).  AI  mampu  mengumpulkan  data  dari  berbagai sumber seperti media sosial, situs web, dan transaksi online (Alhammadi et al., 2024). AI kemudian  memproses  data  ini  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  mendalam  tentang perilaku  dan  preferensi  konsumen.  AI  dapat  mengidentifikasi  pola  dan  tren  yang tersembunyi  dalam  data,  membantu  pemasar  memahami  apa  yang  paling  diminati  oleh audiens target mereka. Digital pemasaran memungkinkan pengembangan strategi iklan yang lebih  efektif  (Tagscherer  &  Carbon,  2023).  AI  dapat  membagi  audiens  menjadi  segmen- segmen yang lebih kecil berdasarkan data demografis, perilaku, dan preferensi (Javaid et al., 2024).
Hasil  penelitian  memungkinkan  penyampaian  iklan  yang  lebih  relevan  kepada  setiap segmen (Garrido-Moreno et al., 2024). Dengan AI, konten iklan dapat disesuaikan secara dinamis untuk setiap pengguna individu. Penelitian mencakup perubahan teks, gambar, dan penawaran  berdasarkan  data  pengguna,  yang  meningkatkan  relevansi  dan  menarik  lebih banyak  perhatian.  AI  dapat  menganalisis  kinerja  iklan  di  berbagai  platform  dan mengalokasikan anggaran secara optimal (Attaran et al., 2024). Hal ini berarti lebih banyak dana  dialokasikan  ke  saluran  yang  memberikan  hasil  terbaik,  mengurangi  pemborosan (Ramírez  Molina  et  al.,  2024).  AI  memungkinkan  penyesuaian  anggaran  secara  real-time berdasarkan kinerja iklan yang terus dipantau. Ini memastikan iklan selalu berjalan secara optimal  (Costa  et  al.,  2023).  Hasiil  peingujiian  hiipoteisiis  meinujukkan  bahwa  H2  yaiitu Pemasaran Digital Buatan berpengaruh Optimalisasi Iklan.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  AI  meningkatkan  kemampuan  untuk mengumpulkan,  menganalisis,  dan  memproses  data  dalam  jumlah  besar.  Hal  ini menyebabkan  perilaku  konsumen  dengan  lebih  baik  dan  membuat  keputusan  yang  lebih tepat  berdasarkan  data  yang  akurat.  AI  mendukung  otomatisasi  dan  optimasi  dalam menjalankan  kampanye  iklan,  dari  penargetan  audiens  hingga  alokasi  anggaran  dan penyesuaian strategi secara real-time. Hasilnya adalah iklan yang lebih efisien dan efektif. Pemasaran digital menawarkan platform yang luas dan beragam untuk menjangkau audiens yang lebih luas dengan cara yang lebih terukur dan terarah. Ini mencakup penggunaan media sosial,  SEO,  konten  digital,  dan  iklan  berbayar.  Integrasi  AI  dalam  pemasaran  digital memungkinkan  pengiklan  untuk  mengoptimalkan  kampanye  dengan  lebih  baik  melalui analitik yang mendalam, otomatisasi, dan penargetan yang presisi.
Personalisasi iklan, yang didukung oleh AI, meningkatkan relevansi iklan bagi setiap individu.  Dengan  menyesuaikan  konten  iklan  berdasarkan  data  demografis,  perilaku,  dan preferensi  pengguna,  personalisasi  meningkatkan  keterlibatan  dan  tingkat  konversi.  AI meningkatkan personalisasi yang dinamis dan real-time, di mana iklan dapat diubah sesuai
dengan  interaksi  dan  respons  pengguna  secara  langsung.  Kemajuan  dalam  teknologi informasi, termasuk komputasi awan, big data, dan analitik, mendukung kemampuan AI dan pemasaran digital. Infrastruktur TI yang kuat memungkinkan pengolahan data yang cepat dan pengiriman iklan yang efisien. Teknologi informasi memastikan bahwa data pengguna dapat  dikelola  dan  diamankan  dengan  baik,  mendukung  etika  dan  kepatuhan  dalam pengelolaan data.
Penggabungan  kecerdasan  buatan,  pemasaran  digital,  dan  personalisasi  menciptakan sinergi yang kuat dalam optimalisasi iklan. AI memungkinkan analisis data yang mendalam dan otomatisasi, pemasaran digital menyediakan platform yang luas dan beragam, sementara personalisasi memastikan iklan yang relevan dan menarik bagi setiap pengguna. Teknologi informasi menjadi fondasi yang mendukung semua proses ini, memungkinkan kinerja iklan yang  lebih  baik,  peningkatan  ROI,  dan  pengalaman  pengguna  yang  lebih  baik.  Hasilnya adalah promosi iklan yang lebih efisien, efektif, dan mampu mencapai target dengan lebih tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhammadi, A., Alsyouf, I., Semeraro, C., & Obaideen, K. (2024). The role of industry 4.0 in advancing sustainability development: A focus review in the United Arab Emirates. Cleaner Engineering and Technology , 18 (November 2023), 100708. https://doi.org/10.1016/j.clet.2023.100708
Aliefia, S. P., Hertati, L., & Syafitri, L. (2024). Fungsi Pemahaman Akuntansi , Program Pelatihan  ,  dan  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Terhadap  Efektivitas  Sistem Informasi Akuntansi UMKM . 3 (3), 712–725.
Anggraini, Y., Hertati, L., & Meiriasari, V. (2023). Effect of Information Technology and E-Commerce on The Quality of Accounting Information Systems. ProBisnis: Jurnal Manajemen , 14 (3), 253–261.
Aprilia, L., Hertati, L., & Syafitri, L. (2024). Peran Human Capital, Pengetahuan Akuntansi, Pelatihan  Akuntansi  terhadap  Integritas  Mahasiswa  Akuntansi. Jurnal  Review Pendidikan Dan Pengajaran (JRPP) , 7 (2), 4917–4926.
Arthur, Y. D. (2022). Mathematics Teachers’ Acceptance of Ict in Teaching and Learning: an  Extended  Technology  Acceptance  Model. Problems  of  Education  in  the  21st Century , 80 (3), 408–425. https://doi.org/10.33225/pec/22.80.408
Asari,  A.,  Nababan,  D.,  Amane,  A.  P.  O.,  Kusbandiyah,  J.,  Lestari,  N.  C.,  Hertati,  L., Maswar, Farlina, B. F., Pandowo, A., Purba, M. L., Zulkarnaini, &  Ainun, A. N. A. (2023). Dasar Penelitian Kuantitatif . Lakeisha.
Asri, A. A. S. M. . (2022). Digital Marketing In The Era of Society 5.0 By Applying Design Thinking. International Conference on Industrial Revolution 4.0 , 284–295. Attaran,  S.,  Attaran,  M.,  &  Celik,  B.  G.  (2024).  Digital  Twins  and  Industrial  Internet  of Things:  Uncovering  operational  intelligence  in  industry  4.0. Decision  Analytics Journal , 10 (October 2023), 100398. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100398 Awalia, S. (2022). Sistem Informasi Manajemen: Tujuan Sistem Informasi Manajemen. In CV. Pena Persada (Issue April).
Belda-Medina,  J.,  &  Calvo-Ferrer,  J.  R.  (2022).  Preservice  Teachers’  Knowledge  and
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
Attitudes toward Digital-Game-Based Language Learning. Education Sciences , 12 (3). https://doi.org/10.3390/educsci12030182
Berliana, E., Nurhalizah, N., Wahyuni, N., & Hertati, L. (2022). Peran Dunia Digital Sistem Informasi  Manajemen  Pembelanjaan  Online  Dan  Offline  Yang  Bekerja  Melayani Konsumen. Glow: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 2 (2), 44–55.
Costa, A., Crupi, A., De Marco, C. E., & Di Minin, A. (2023). SMEs and open innovation: Challenges and costs of engagement. Technological Forecasting and Social Change , 194 (June), 122731. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122731
Dumitriu,  D.,  &  Popescu,  M.  A.  M.  (2020).  Artificial  intelligence  solutions  for  digital marketing. Procedia Manufacturing ,
46 (2019), 630–636. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.090
Endarwati, T. (2021). Prediction of Market Attraction Due To Covid-19, on the Life Cycle of  the  Company’S  Business  Financial  Performance. Osf.Io , 09 ,  232–252. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/FHQW7
Fery, I., Hertati, L., Sinulingga, G., Wijayanto, G., Trismiyanto, H. H., & Safkaur, O. (2020). How the Role of Work Stress Accounting in an Organization. International Journal of Advanced Science and Technology , 29 (5), 14359–14372.
Garrido-Moreno,  A.,  Martín-Rojas,  R.,  &  García-Morales,  V.  J.  (2024).  The  key  role  of innovation and organizational resilience in improving business performance: A mixed- methods approach. International Journal of Information Management , 77 (July 2023), 102777. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102777
Hariyani,  H.,  Romli,  H.,  &  Hartati,  L.  (2024).  Determinan  Proses  Bisnis  dan  Efektivitas Sistem Informasi Akuntansi Implikasi Pada Kinerja Organisasi GoJek. EKOMA: Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi , 3 (3), 872–885.
Hasan, F., Hertati, L., & Pebriani, R. A. (2023). Pengaruh Disiplin Kerja, Tingkat kepuasan Kerja  Terhadap  Efektivitas  Sistem  Informasi  Akuntansi  Implikasi  Pada  Kinerja Organisasi  Survey  Pada  Karyawan  PT.  Sampoerna  Agro  Tbk. Jurnal  Mirai Management , 8 (2).
Hertati,  L.  (2024).  Exploring  Human  Capital  dalam  Tingkat  Pendidikan  Peran  Aplikasi Sistem  Informasi  Akuntansi  Mengatasi  Deteksi  Fraud  pada  Aplikasi  Shopee. Jurnal Riset Akuntansi , 16 (1), 74–92.
Hertati, L., & Iriyadi, I. (2023). Exploring Sistem Informasi Akuntansi Aplikasi GoCar Di Palembang. Jurnal Ilmiah Akuntansi Kesatuan , 11 (2), 341–352.
Hertati,  L.,  &  Safkaur,  O.  (2020).  Pengaruh  Sistem  Informasi  Manajemen  Lingkungan Terhadap  Good  Goverment  Governance. Jurnal  Ilmu  Keuangan  Dan  Perbankan (JIKA) , 10 (1), 39–64.
Hertati, L., Yulius, Y., & Saputra, T. S. (2024). Pelatihan Digital Marketing Dan Inovasi Produk . 8 (2), 3–4.
Hertati,  L.,  &  Zarkasyi,  I.  (2015).  Competence  of  human  resources,  the  benefits  of information technology on value of financial reporting in Indonesia. Research Journal of Finance and Accounting , 6 (8), 12–18.
Hertati, L., Zarkasyih, W., Suharman, H., & Umar, H. (2019). the Effect of Human Resource Ethics on Financial Reporting Implications for Good Government Governance (Survey of Related Sub-Units in State-Owned Enterprises in Sumsel). International Journal of Economics and Financial Issues , 9 (4), 367–376. https://doi.org/10.32479/ijefi.8466
Hsu, C. L., & Lu, H. P. (2004). Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience. Information and Management , 41 (7), 853–868. https://doi.org/10.1016/j.im.2003.08.014
Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., & Sinha, A. K. (2024). Digital economy to improve the culture of industry 4.0: A study on features, implementation and challenges. Green Technologies and Sustainability , 2 (2), 100083. https://doi.org/10.1016/j.grets.2024.100083
Latifi,  M.-A.,  Nikou,  S.,  &  Bouwman,  H.  (2021).  Business  model  innovation  and  firm performance:  Exploring  causal  mechanisms  in  SMEs. Technovation , 107 ,  102274. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102274
Maulana,  F.,  Hertati,  L.,  &  Asharie,  A.  (2023). Determinants  of  Consumer  Behavior  on Social Media : An MBKM Student Activity at UIGM Supporting AKWET Pempek SMEs . 1 (1), 54–63.
Mustofa, M., Bara, A. B., Khusaini, F., Ashari, A., Hertati, L., Mailangkay, A. B. L., Syafitri, L.,  Sarie,  F.,  Rustan,  F.  R.,  &  Hole,  M.  A.  (2023). Metode  Penelitian  Kepustakaan (Library Research) . Get Press Indonesia.
Nugraha, D. B., Azmi, Z., Defitri, S. Y., Pasaribu, J. S., Hertati, L., Saputra, E., Fauzan, R., Ilyas, M., Alfian, A., & Fau, S. H. (2023). Sistem informasi akuntansi . Global Eksekutif Teknologi.
Rachmat, Z., Laratmase, P., Muniarty, P., Sudirjo, F., Ilyas, M., Purba, S., Pratiwi, A. A. M., Sinaga, H., Aguilika, D., & Hartati, L. (n.d.). Sistem informasi manajemen . Ramírez Molina, R. I., Santamaria Ruiz, M. J., Ramírez Molina, R. J., Lay Raby, N. D., & Severino-González,  P.  (2024).  Innovation  systems  in  industry  5.0:  theoretical  and methodological bases. Procedia Computer Science , 231 , 595–600. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.12.256
Rodrigues, V., Breda, Z., & Rodrigues, C. (2024). The implications of industry 4.0 for the tourism sector: A systematic literature review. Heliyon , 10 (11). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31590
Sari, M., Hertati, L., & Meiriasari, V. (2023). The Effect of Consumer Purchasing Power on Value  Added  Tax  (PPN)  Implications  on  Sales  Tax  on  Luxury  Goods  (PPNBM): (Survey on Electronics Consumers at Informa Elektronik PIM Palembang). Journal of Management, Accounting, General Finance and International Economic Issues , 2 (3), 784–793. https://doi.org/10.55047/marginal.v2i3.721
Sari, N., Romli, H., & Hertati, L. (2024). Strategi Commerce Dan Kinerja Organisasi . 7 , 4191–4201.
Soori,  M.,  Arezoo,  B.,  &  Dastres,  R.  (2024).  Virtual  manufacturing  in  Industry  4.0:  A review.
Data Science and Management , 7 (1), 47–63. https://doi.org/10.1016/j.dsm.2023.10.006
Tagscherer, F., & Carbon, C. C. (2023). Leadership for successful digitalization: A literature review  on  companies’  internal  and  external  aspects  of  digitalization. Sustainable Technology and Entrepreneurship , 2 (2), 100039. https://doi.org/10.1016/j.stae.2023.100039
Terttiaavini, T., Hertati, L., Yulius, Y., & Saputra, T. S. (2024). Pelatihan Digital Marketing Dan Inovasi Produk Guna Meningkatkan Daya Saing UMKM Ikan Pedo Serbuk. JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) , 8 (2), 2405–2416.
Yeni, Mohammad Kurniawan Darmaputera, Siti Komariah Hildayanti
Yansi, L. M., Hertati, L., & Munandar, A. (n.d.). Pengaruh Moralitas Individual , Regulasi Akademik , Integritas Akademik Terhadap Etika Kecurangan Siswa ( Survey Pada SMA Srijaya Negara Palembang ) . 175–194.

## Copyrights
Copyright for this article is retained by the author(s), with first publication rights granted to the journal.
This  is  an  open-access  article  distributed  under  the  terms  and  conditions  of  the  Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).