## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.197
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## ANALISIS NIAT PENGGUNAAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS OLEH PELAJAR DALAM SEKTOR PENDIDIKAN
Fathy Radhia 1 , Nurul Aini 2 , Nur Sitha Afrilia 3
1 Sistem Informasi, 2 Digital Busines , 3 Digital Language Learning Center
1,2 Universitas Bina Nusantara, Jakarta, Indonesia.
3 Universitas Bina Nusantara, Semarang, Indonesia. Correspondence email : fathy.radhia@binus.ac.id
Article history: Submission date: October-31-2023   Revised date: November-26-2023   Published date: November-28-2023

## ABSTRACT
Technology today has a very significant influence on all sectors of life. This is marked by the Industrial Revolution 4.0. In the world of education, this is certainly a matter of great concern. Technological developments that occur can be a tool for teachers and students to carry out learning and teaching activities. The technology in question is the presence of Artificial Intelligence (AI). Currently, AI is experiencing an increase in its use. Students in various levels of education are active users of technology, so AI has enormous potential to play a significant role now and in the future. This study aims to determine the intention to use AI tools among students from various educational levels, such as elementary, junior high, high school, undergraduate, graduate, and doctoral. The research method used in this research is quantitative method, where this research distributes questionnaires using Microsoft Form with respondents who are students from various levels of education and have used AI tools in the learning process. The model used in this study uses the Technology Acceptance Model (TAM) model. This study shows that the Trust variable has no effect on Attitude Toward Using. This can be seen from the t-test value of less than 1.97, namely 1.623 and a p-value of more than 0.05, namely 0.105. Future research is recommended to be able to add other variables, use other research models, and be able to classify the level of education.
Keywords: Artificial Intelligence, Educational Sector, Technology Acceptance Model.

## ABSTRAK
Teknologi  saat  ini  memiliki  pengaruh  yang  sangat  signifikan  pada  seluruh  sektor  kehidupan.  Hal  ini  ditandai dengan  adanya  revolusi  Industri  4.0.  Dalam  sektor  pendidikan,  hal  ini  tentunya  menjadi  hal  yang  sangat diperhatikan.  Perkembangan  teknologi  yang  terjadi  dapat  menjadi  alat  bagi  para  pengajar  dan  pelajar  untuk melakukan aktivitas belajar dan mengajar. Teknologi yang dimaksud adalah hadirnya Artificial Intelligence (AI). Saat ini, AI mengalami peningkatan dalam penggunaanya. Para pelajar dalam berbagai tingkat pendidikan menjadi pengguna aktif teknologi, sehingga AI memiliki potensi yang sangat besar untuk berperan secara signifikan untuk saat  ini  dan  di  masa  yang  akan  datang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  niat  penggunaan tools AI dikalangan pelajar dari berbagai tingkat pendidikan, seperti SD, SMP, SMA, S1, S2 dan S3. Metode penelitian yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif,  di  mana  penelitian  ini  melakukan  penyebaran kuesioner dengan menggunakan Microsoft Form dengan responden adalah pelajar dari berbagai tingkat pendidikan dan sudah pernah menggunakan tools AI dalam proses pembelajaran. Model yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  model Technology  Acceptance  Model (TAM).  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel Trust tidak berpengaruh terhadap Attitude Toward Using . Hal tersebut dapat dilihat dari nilai t-test kurang dari 1,97, yaitu  1,623  dan  nilai  p-value  lebih  dari  0,05,  yaitu  0,105.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  bisa menambahkan  variabel  lainnya,  menggunakan  model  penelitian  lainnya,  dan  bisa  mengklasifikasikan  tingkat pendidikan.
Kata Kunci : Artificial Intelligence, Sektor Pendidikan, Technology Acceptance Model.

## PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  memiliki  pengaruh  yang sangat  besar  terhadap  semua  aspek  kehidupan,  salah satunya adalah dalam aspek pendidikan. Saat ini, dunia pendidikan  sedang  bergerak  menuju  penggunaan interney  generasi  kelima  atau  disebut  juga  sebagai Internet  of  Things (IoT).  Hal  tersebut  menyebabkan terjadinya peningkatan dalam minat terhadap integrasi aplikasi kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI)
dan aktivitas pengajaran dan pembelajaran. Penggunaan  AI  telah  berkembang  secara  signifikan yang  menyebabkan  penggunaan  AI  menjadi  suatu kebutuhan  yang  penting  untuk  di  implementasikan dalam  berbagai  aspek,  salah  satunya  adalah  dalam aspek pendidikan. Kemungkinan yang dihasilkan oleh penggunaan  sistem  berbasis  AI  dalam  aspek pendidikan merupakan topik yang mendapat perhatian di  berbagai  kalangan  komunitas  ilmiah,  berdasarkan
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
perkembangan  pesat  dari  teknologi  dan  perdebatan sosial yang hidup mengenai risiko perkembangan etis dalam  penggunaan  AI  (Sánchez-Prieto  et  al.,  2020). Oleh  karena  itu,  AI  memiliki  dampak  pada  praktik pendidikan,  sehingga  dibutuhkan  pengembangan terhadap  sistem  manajemen  pembelajaran,  alat  untuk melakukan  evaluasi,  dan  mekanisme  pendukung pembelajaran  lainnya  (D’Mello  &  Graesser,  2012; Hwang & Tu, 2021).
AI  memiliki peran  yang sangat penting dalam proses  kegiatan  belajar-mengajar  dan  komponen lainnya, sehingga AI memiliki potensi untuk berperan secara  signifikan  dan  nyata  untuk  saat  ini  dan  masa yang akan datang bagi para pelajar (Mahmoud, 2020). Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  terbaru  di  bidang pembelajaran  berbasis  AI  yang  menyebutkan  bahwa semakin banyak ruang yang tersedia untuk melakukan pembelajaran  menggunakan  aplikasi  modern,  maka akan  semakin  banyak  peluang  yang  tersedia  untuk dapat meningkatkan sistem pendidikan dan mengikuti perkembangan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan datang (Al Darayseh, 2023). Suatu hal terpenting yang harus ditekankan bahwa AI memberikan potensi yang besar untuk dapat digunakan dalam aspek pendidikan melalui  internet  dan  perkembangan  yang  terjadi sehingga  terciptanya  kemudahan  bagi  para  pengajar dan  pelajar  untuk  dapat  mengakses  informasi  yang mereka  butuhkan.  Oleh  karena  itu,  aspek  pendidikan dapat  memanfaatkan  tools  AI  dan  menerapkannya dalam mendesain kurikulum, metode pengajaran, dan penilaian  untuk  memperoleh  sistem  pembelajaran yang efektif (Eltabakh & Ismail, 2019).
Tren  penggunaan  AI  di  Indonesia  saat  ini meningkat pesat dikalangan pelajar. Berdasarkan riset EDBI  dan  Kearney,  AI  diperkirakan  akan  terus mengalami  perkembangan  di  Asia  Tenggara  dan meningkatkan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) Indonesia  sebesar  USD  366  miliar  pada  tahun  2030 mendatang (Rizal, 2023). AI saat ini mulai mengambil peran  dalam  berbagai  macam  kegiatan  pembelajaran yang dilakukan di sekolah maupun di perguruan tinggi (Mulianingsih et al., 2020). Para pelajar di Indonesia, mulai dari pendidikan dasar hingga pendidikan tinggi, bahkan  pendidikan  profesi  menggunakan  tools  AI untuk membantu mereka dalam memperoleh informasi terkait  pembelajaran  yang  mereka  butuhkan.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  sebagai  jawaban atas kebutuhan mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi  niat  penggunaan tools AI  oleh  para pelajar dalam sektor pendidikan.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  populasi  yang  digunakan adalah semua pelajar dari berbagai tingkat pendidikan di  Indonesia  dan  yang  sudah  pernah  menggunakan tools AI.  Teknik  sampling  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah random  sampling . Pengambilan sampel acak sederhana akan melibatkan pengambilan anggota  sampel  dari  populasi  yang  ada  dan  dipilih
secara  acak terlepas dari populasi mereka  (Sugiyono, 2017).
Kuesioner  akan  disebarkan  secara  online melalui  Microsoft  Form.  Jumlah  populasi  pada penelitian  ini  tidak  diketahui,  oleh  karena  itu, penelitian ini menggunakan rumus Cochran (Sugiyono, 2019):
𝜂 = z 2 pq 𝑒 2 𝜂 = 1,96 2 (0,5)(0,5) 0,10 2 𝜂 = 96,04 = 96 orang……….(1) Keterangan: 𝜂 = Sampel 𝑧 =  Harga  dalam  kurva  normal  untuk  simpangan  5%, dengan nilai 1,96 𝑝 = Peluang benar 50% = 0,5 𝑞 = Peluang salah 50% = 0,5 𝑒 = Margin error 10%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  maka penelitian  ini  akan  membutuhkan  minimal  96  orang untuk menjadi responden.
Penelitian  ini menggunakan Technology Acceptance Model (TAM), yang diperbaharui dengan variable lain. Variabel yang digunakan pada penelitian ini  terdiri  dari Perceived  Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEU), Attitude Toward Using (ATU), dan Behavioral  Intention (BI).  Beberapa  modifikasi dilakukan pada penelitian ini karena beberapa alasan. Pertama,  variable Actual  System  Use dihilangkan. Dihilangkannya  variable Actual  System  Use karena penulis  ingin  mengetahui  niat  penggunaan AI  tools oleh  para  pelajar.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan oleh (Al Darayseh, 2023;  Kim et al., 2020; Sánchez-Prieto et al., 2020) yang menggunakan model TAM tanpa variable Actual System Use.
Modifikasi kedua adalah penambahan variable Trust.  Penelitian  berikut  dilakukan  oleh  Sánchez- Prieto  et  al.,  (2020),  yang  membuktikan  bahwa variable Trust memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention.  Gambar  1  akan  menunjukkan  model  TAM yang telah dimodifikasi untuk uji penelitian.
Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Gambar 1. Model Penelitian Berdasarkan  gambar  diatas,  penelitian  ini terdiri dari tujuh hipotesis yang terdiri dari:
H1: Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness.
H2: Perceived  Usefulness berpengaruh  terhadap Attitude Toward Using.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.197
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
H3: Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  terhadap Attitude Toward Using.
H4: Attitude  Toward  Using berpengaruh  terhadap Behavioral Intention.
H5: Trust berpengaruh terhadap Behavioral Intention. H6: Trust berpengaruh  terhadap Attitude  Toward Using.
H7: Trust berpengaruh terhadap Perceived Usefulness
Instrumen  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengukur  lima  konstruk  dari  model penelitian.  Total  instrumen  dari  masing-masing konstruk adalah 15 instrumen, di mana masing-masing konstruk memiliki tiga instrumen.
Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini  adalah Structural  Equation  Model (SEM)  dengan pendekatan Partial  Least  Square (PLS)  dan  analisis deskriptif.  SEM  merupakan  teknik  analisis  statistic yang  dapat  menganalisis  hubungan  antara  variabel laten  dan  indikatornya,  sedangkan  analisis  deskriptif digunakan  untuk  menjelaskan  profil  responden penelitian. Pengujian validitas akan dilakukan dengan melihat  nilai loading  factor dari  setiap  indikator dengan  nilai  >0,7  dan  nilai Average  Variance Extracted (AVE)  untuk  masing-masing  variabel dengan nilai >0,5 (Latan & Ghozali, 2015).
Dalam  penelitian  ini,  pengujian  reliabilitas dilakukan dengan menggunakan cronbach’s alpha dan composite  reliability .  Nilai cronbach’s  alpha dan composite reliability adalah lebih besar dari 0,7 (Latan & Ghozali, 2015). Untuk  mengukur hubungan antara variabel-variabel  yang digunakan pada penelitian ini, maka  digunakan  t-test  dan  p-value.  T-test  memiliki nilai t-tabel sebesar 1,97 dan nilai p-value kurang dari 0,05,  sehingga  hubungan  antara  variabel-variabel tersebut dapat dianggap signifikan (Hair et al., 2017). Selain  dari  nilai  t-test  dan  p-value,  hubungan  antar variabel  juga  dapat  dilihat  dari direct  effects dengan pengukuran  melalui  nilai path  coefficient, F- Square, R- Square ,  dan Adjusted R Square (Sarstedt  et  al., 2017) . Kategori nilai path coefficient adalah semakin mendekati  nilai  +1,  maka  akan  semakin  kuat sedangkan  semakin  mendekati  nilai  -1,  maka  akan semakin  negatif.  Kategori  nilai  F- Square terdiri  dari 0,02 (kecil), 0,15 (sedang), dan 0,35 (besar). Kategori R- Square terdiri dari 0,75 (kuat), 0,50 (moderat), dan 0,25 (lemah). Kategori Adjusted R Square terdiri dari kurang dari 33% (lemah) dan lebih dari 33% (kuat).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  responden  yang  diperoleh  sebanyak 141 responden. Pada proses pengolahan data, penulis menggunakan 96 responden, sedangkan 45 responden lainnya  tidak  termasuk  dalam  kriteria  responden penelitian  karena  sudah  tidak  bersekolah  dan  tidak pernah  menggunakan tools AI  untuk  mendukung kegiatan  pembelajaran.  Berikut  ini  adalah  hasil demografik responden pada penelitian ini.
Tabel 1. Demografik Responden Item Demografik Total Jenis Kelamin Laki-Laki 48 Perempuan 48 Usia <15 Tahun 2 15 – 20 Tahun 57 20 – 25 Tahun 35 >25 Tahun 2 Pendidikan SD 1 SMP 1 SMA 5 S1 73 S2 9 Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023)
Uji validitas yang dilakukan dengan melakukan pengujian terhadap lima variable yang digunakan pada penelitian ini. Uji  validitas pada penelitian ini dilihat dari  nilai loading  factor ,  yaitu  >0,7  pada  masing- masing  indikator dan Average  Variance  Extracted (AVE) >0,5 pada setiap variable. Berikut adalah hasil kalkulasi data pada uji  validitas yang dilakukan pada penelitian ini:
Tabel 1. Uji Validitas Variabel and Item Loading Factor AVE Hasil Perceived Ease of Use PEU 1 0,920 0,836 Valid PEU 2 0,938 Valid PEU 3 0,884 Valid Perceived Usefulness PU1 0,907 0,859 Valid PU2 0,949 Valid PU3 0,923 Valid Attitude Toward Using ATU1 0,894 0,824 Valid ATU2 0,928 Valid ATU3 0,901 Valid Trust TR1 0,950 0,903 Valid TR2 0,951 Valid TR3 0,949 Valid Behavioral Intention BI1 0,908 0,813 Valid BI2 0,910 Valid BI3 0,887 Valid Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023)
Berdasarkan  tabel  diatas,  nilai loading  factor pada  masing-masing  indikator  adalah  >0,7.  Hal  ini menandakan  bahwa  setiap  indikator  pada  masing- masing  variable  adalah  valid  untuk  digunakan  pada penelitian ini. Nilai AVE pada masing-masing variable adalah  >0,5.  Hal  ini  menandakan  bahwa  setiap variable yang digunakan pada penelitian ini valid.
Uji reliabilitas yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan melihat nilai cronbach’s alpha dan composite  reliability .  Nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability adalah  >0,7.  Berikut  ini  adalah
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
hasil  kalkulasi  data  pada  uji  reliabilitas  yang digunakan pada penelitian ini:
Tabel 2. Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Hasil PEU 0,920 0,938 Reliable PU 0,918 0,948 Reliable ATU 0,893 0,934 Reliable TR 0,946 0,965 Reliable BI 0,885 0,929 Reliable Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023)
Berdasarkan  Table  3,  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability pada  setiap  variable  ini adalah  >0,7.  Oleh  karena  itu,  variable-variabel  yang digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  dipercaya  atau reliable .
Pengujian model structural dalam penelitian ini dilakukan  berdasarkan  hubungan  antar  variable  yang digunakan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara bootstrapping untuk  mendapatkan  hasil  dalam melakukan model struktual. Berikut ini adalah gambar yang merupakan hasil dari proses bootstrapping dalam penelitian ini.
Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Gambar 1. Hasil Bootstrapping Smart -PLS
Uji  model  struktural  yang  dilakukan  pada penelitian ini dapat dilihat dari nilai Path Coefficient , F- Square, R- Square, dan Adjusted R Square .  Pada pengujian  yang  dilakukan  dengan  melihat  nilai path coefficients berkisar  antara  -1  hingga  +1.  Nilai path coefficients semakin  mendekati  nilai  -1,  maka hubungan  tersebut  bersifat  negatif.  Hubungan  yang mendekati  +1  mengindikasikan  bahwa  hubungan kedua  konstruk  semakin  kuat  (Sarstedt  et  al.,  2017). Berikut hasil analisis path coefficient pada penelitian ini:
Tabel 3. Hasil Path Coefficient PEU PU ATU TR BI PEU 0,484 0,215 PU 0,653 ATU 0,658 TR 0,396 0,142 0,270 Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023)
Berdasarkan  hasil  pada  Table  4,  dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh  langsung  PEU terhadap  PU  sebesar  0,484  yang  artinya  jika  PEU meningkat  satu  satuan  unit  maka  PU  dapat meningkat  sebesar  48,4%  atau  bersifat  positif.
Pengaruh langsung PU terhadap ATU sebesar 0,653 yang  artinya  jika  PU  meningkat  satu  satuan  unit maka  ATU  dapat  meningkat  sebesar  65,3%  atau bersifat  positif.  Pengaruh  langsung  PEU  terhadap ATU sebesar 0,215 yang artinya jika PEU meningkat satu satuan unit maka ATU dapat meningkat sebesar 21,5% atau bersifat positif. Pengaruh langsung ATU terhadap  BI  sebesar  0,658  yang  artinya  jika  ATU meningkat satu satuan unit maka BI dapat meningkat sebesar  65,8%  atau  bersifat  positif.  Pengaruh langsung TR terhadap BI sebesar 0,270 yang artinya jika  TR  meningkat  satu  satuan  unit  maka  BI  dapat meningkat  sebesar  27,0%  atau  bersifat  positif. Pengaruh langsung TR terhadap ATU sebesar 0,142 yang  artinya  jika  TR  meningkat  satu  satuan  unit maka  ATU  dapat  meningkat  sebesar  14,2%  atau bersifat positif. Pengaruh langsung TR terhadap PU sebesar  0,396  yang  artinya  jika  TR  meningkat  satu satuan unit maka PU dapat meningkat sebesar 39,6% atau bersifat positif.
Setelah  melakukan  pengujian direct  effects dengan  menggunakan path  coefficient ,  maka dilakukan  pengujian  F Square yang  berguna  untuk mengetahui  besarnya  pengaruh  antar  variabel. Kategori  dari  F Square adalah  0,02  (kecil),  0,15 (moderat), dan 0,35 (besar). Hasil dari F Square pada penelitian ini dapat dilihat pada Table 5. Tabel 5. Hasil F-Square PEU PU ATU TR BI PEU 0,423 0,144 PU 1,045 ATU 0,946 TR 0,283 0,070 0,159 Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  F
Square , maka dilakukan pengujian terhadap R Square dan Adjusted R Square . R Square pada penelitian ini berguna  untuk  menilai  seberapa  besar  variabel endogen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  eksogen. Kategori R Square adalah 0,75 (Kuat), 0,50 (Moderat), dan 0,25 (Lemah). Adjusted R Square pada penelitian ini  berguna  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih kuat  dalam  menilai  kemampuan  sebuah  konstruk eksogen  dalam  menjelaskan  konstruk  endogen. Kategori Adjusted R Square terdiri dari <33% (Lemah) dan >33% (Kuat). Hasil dari R Square dan Adjusted R Square pada penelitian ini dapat dilihat pada Table 6.
Tabel 4. Hasil R-Square dan Adjusted R Square R Square Adjusted R Square Behavioral Intention 0,737 0,731
Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Uji hipotesis dapat dilihat dari nilai t-test dan p- value.  Pada  penelitian  ini,  t-test  digunakan  untuk menentukan  hubungan  regresi  pada  setiap  variabel yang  digunakan,  sedangkan  p-value  digunakan  untuk menentukan  hubungan  yang  signifikan  antara  satu variabel  dengan  variabel  lainnya.  Nilai  t-test  dapat dilihat dari nilai t-table, yaitu >1,97 sedangkan nilai p- value <0,05.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.197
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Berikut  ini  adalah  hasil bootstrapping untuk mengetahui  nilai  t-test  dan  nilai  p-value  pada penelitian ini.
Tabel 5. Uji Hipotesis Konstruk T-Statistics  P Values Hasil PEU → PU 2,725 0,007 Diterima PU → ATU 8,091 0,000 Diterima PEU → ATU 3,317 0,001 Diterima ATU → BI 6,121 0,000 Diterima TR → BI 2,507 0,013 Diterima TR → ATU 1,623 0,105 Ditolak TR → PU 3,193 0,001 Diterima Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Berdasarkan tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa dari tuju hipotesis yang ada pada penelitian  ini,  terdapat  satu  hipotesis  yang  ditolak. Berikut ini adalah penjelasan detail mengenai hipotesis penelitian.
H1: Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel perceived ease of use memiliki t-value (2,725) > t-table (1,97) dan p-value (0,007) < p-value  (0,05)  yang  menandakan  bahwa  hipotesis  1 diterima.  Hal ini dapat disimpulkan bahwa perceived ease  of  use berpengaruh  dan  signifikan  terhadap perceived  usefulness. Menurut  penulis,  para  pelajar dari  berbagai  tingkat  pendidikan  memiliki  persepsi bahwa tools AI  mudah untuk  mereka  gunakan dalam mendukung  dan  dapat  memberikan  manfaat  kepada para pengguna dalam proses pembelajaran.
H2: Perceived  Usefulness berpengaruh  terhadap Attitude Toward Using
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel perceived usefulness memiliki t-value (8,091) > t-table (1,97) dan p-value (0,000) < p-value  (0,05)  yang  menandakan  bahwa  hipotesis  2 diterima.  Hal ini dapat disimpulkan bahwa perceived usefulness berpengaruh  dan  signifikan  terhadap attitude  toward  using. Menurut  penulis,  para  pelajar dari  berbagai  tingkat  pendidikan  memiliki  persepsi bahwa tools AI memiliki manfaat untuk penggunaannya  dalam  proses  pembelajaran  yang mereka lakukan.
H3: Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  terhadap Attitude Toward Using
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel perceived ease of use memiliki t-value (3,317) > t-table (1,97) dan p-value (0,001) < p-value  (0,05)  yang  menandakan  bahwa  hipotesis  3 diterima.  Hal ini dapat disimpulkan bahwa perceived ease  of  use berpengaruh  dan  signifikan  terhadap attitude  toward  using .  Menurut  penulis,  para  pelajar dari  berbagai  tingkat  pendidikan  memiliki  persepsi bahwa kemudahan mereka dalam menggunakan tools AI  dapat  mempengaruhi  sikap  mereka  dalam penggunaan tools AI ketika proses pembelajaran.
H4: Attitude  Toward  Using berpengaruh  terhadap Behavioral Intention
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel attitude toward using memiliki t-value (6,121) > t-table (1,97) dan p-value (0,000) < p-value  (0,05)  yang  menandakan  bahwa  hipotesis  4 diterima.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa attitude toward  using berpengaruh  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention .  Menurut  penulis,  para  pelajar dari berbagai tingkat pendidikan yang sudah dan suka untuk menggunakan tools AI untuk melakukan proses pembelajaran  saat  ini  memiliki  rencana  untuk  sering menggunakan tools AI  tersebut  untuk  mendukung mereka  dalam  proses  pembelajaran  yang  mereka lakukan.
H5: Trust berpengaruh  terhadap Behavioral Intention
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel trust memiliki t-value (2,507) > t-table  (1,97)  dan  p-value  (0,013)  <  p-value  (0,05) yang menandakan bahwa hipotesis 5 diterima. Hal ini dapat  disimpulkan  bahwa trust berpengaruh  dan signifikan  terhadap behavioral  intention .  Menurut penulis, para pelajar dari berbagai tingkat pendidikan cenderung  percaya  dengan tools AI  sehingga  para pelajar berencana untuk sering menggunakan tools AI dalam proses pembelajaran.
H6: Trust berpengaruh  terhadap Attitude  Toward Using
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel trust memiliki t-value (1,623) < t-table  (1,97)  dan  p-value  (0,105)  >  p-value  (0,05) yang  menandakan  bahwa  hipotesis  6  ditolak.  Hal  ini dapat  disimpulkan  bahwa trust tidak  berpengaruh terhadap attitude toward using . Menurut penulis, para pelajar  dari  berbagai  tingkat  pendidikan  memang cenderung percaya kepada tools AI namun hal tersebut tidak  menjadikan  mereka  untuk  suka  menggunakan tools AI  tersebut  dalam  proses  pembelajaran  yang mereka lakukan.
H7: Trust berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness
Berdasarkan  hasil  t-test  dan  p-value  pada penelitian ini, variabel trust memiliki t-value (3,193) > t-table  (1,97)  dan  p-value  (0,001)  <  p-value  (0,05) yang menandakan bahwa hipotesis 7 diterima. Hal ini dapat  disimpulkan  bahwa trust berpengaruh  dan signifikan  terhadap perceived  usefulness .  Menurut penulis, para pelajar dari berbagai tingkat pendidikan cenderung percaya dengan tools AI dan kecenderungan  mereka  tersebut  dapat  meningkatkan produktivitas akademik mereka.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  diatas, berikut  ini  adalah  model  penelitian  setelah  hasil analisis dan pengujian hipotesis yang dilakukan pada penelitian ini.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Fathy Radhia et al., 2023) Gambar 2. Model Pengujian Hipotesis Berdasarkan gambar diatas, penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa perceived  usefulness adalah variabel yang paling berpengaruh terhadap behavioral intention .  Variabel  yang  tidak  berpengaruh  pada penelitian  ini  adalah trust terhadap attitude  toward using .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  model struktural, dari 7 hipotesis yang diuji, ditemukan enam hipotesis  diterima  dan  satu  hipotesis  ditolak.  Hal  ini dapat disimpulkan bahwa tools AI dikalangan pelajar dari berbagai tingkatan pendidikan memiliki pengaruh dan  signifikan  terhadap  penerimaan  dalam  proses pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  para  pelajar. Penelitian  ini  menggunakan  model Technology Acceptance Model (TAM) dan menganalisis hubungan antar variabel, serta para pelajar dari berbagai tingkat pendidikan,  seperti  SD,  SMP,  SMA,  S1,  S2,  dan  S3 dan pernah menggunakan tools AI menjadi responden pada  penelitian  ini.  Kekurangan  pada  penelitian  ini adalah penelitian ini hanya menggunakan minimal 96 sample,  penelitian  ini  menambahkan  satu  variabel modifikasi dan menghapuskan satu variabel. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  diharapkan untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan variabel  lainnya,  mengklasifikasikan  responden penelitian menjadi lebih detail sesuai dengan tingkatan pendidikan dan dapat menggunakan  model penelitian lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Darayseh,  A.  (2023).  Acceptance  of  artificial intelligence  in  teaching  science:  Science teachers’ perspective. Computers and
Education: Artificial Intelligence , 4 . https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100132
D’Mello,  S.,  &  Graesser,  A.  (2012).  Dynamics  of affective  states  during  complex  learning. Learning  and  Instruction , 22 (2),  145–157. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2011.10.0 01.
Eltabakh,  H.,  &  Ismail,  A.  (2019).  Design  of  E- learning  environment  based  on  formative adaptive  tests  model  and  their  impact  on  the development  of  cognitive  achievement  of computer  and  data  security  course  and  self- efficacy  skills  for  computer  teacher  students. EAECJ , 7 (2), 1–64.
Hair,  J.  F.,  Matthews,  L.  M.,  Matthews,  R.  L.,  & Sarstedt,  M.  (2017). PLS-SEM  or  CB-SEM : updated  guidelines  on  which  method  to  use Marko Sarstedt . 1 (2).
Hwang, G. J., & Tu, Y. F. (2021). Roles and research trends  of  artificial  intelligence  in  mathematics education: A bibliometric mapping analysis and systematic review. In Mathematics (Vol. 9, Issue 6). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/math9060584
Kim, J., Merrill, K., Xu, K., & Sellnow, D. D. (2020). My  Teacher  Is  a  Machine:  Understanding Students’ Perceptions of AI Teaching Assistants in  Online  Education. International  Journal  of Human-Computer  Interaction , 36 (20),  1902– 1911.  https://doi.org/10.1080/10447318.2020. 1801227
Latan, H., & Ghozali, I. (2015). Partial Least Squares: Concepts,  Techniques  and  Applications  using
SmartPLS 3 (2nd Editio). Diponergoro University Press.
Mahmoud, A. mokhtar. (2020). Artificial intelligence applications  An  Introduction  to  Education Development  in  the  light  of  Corona  Virus Pandemic
(COVID-19) Challenges. International Journal of Research in Educational Sciences , 3 (4), 171–224. https://doi.org/10.29009/ijres.3.4.4
Mulianingsih,  F.,  Anwar,  K.,  Shintasiwi,  F.  A.,  &
Rahma, A. J. (2020). Program Studi Tadris Ilmu
Pengetahuan Sosial Institut Agama Islam Negeri Kudus Artificial Intellegence dengan
Pembentukan  Nilai  dan  Karakter  di  Bidang Pendidikan.  In Ijtimaiya :  Journal  of  Social Science Teaching (Vol. 4, Issue 2). http://journal.stainkudus.ac.id/index.php/Ijtimai a
Rizal, A. (2023, February 1). Apa saja Tantangan dan Potensi Artificial Intelligence di Indonesia? Info Komputer. https://infokomputer.grid.id/read/123688999/ap a-saja-tantangan-dan-potensi-artificial- intelligence-di-indonesia
Sánchez-Prieto,  J. C., Cruz-Benito, J.,  Therón,  R.,  & García-Peñalvo,  F.  (2020).  Assessed  by Machines: Development of a TAM-Based  Tool to  Measure  AI-based  Assessment  Acceptance Among  Students. International  Journal  of
Interactive Multimedia and Artificial Intelligence , 6 (4), 80.
https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.11.009
Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Hair,  J.  F.  (2017).
Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling . Springer International Publishing. Sugiyono.  (2017).  Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif , dan R&D . Alfabeta, CV.
Sugiyono.  (2019).  Metodelogi  Penelitian  Kuantitatif dan Kualitatif Dan R&D . ALFABETA.