Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Penerapan Articial Intelligence sebagai Stimulus Niat Beli Konsumen dalam Pemasaran Media Sosial
Pradana Jati Kusuma a , Nanda Adhi Purusa b , Diana Aqmala c , Amalia Nur Chasanah d a Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, pradana.kusuma@dsn.dinus.ac.id
b Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, nandapurusa@dsn.dinus.ac.id c Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, diana.aqmala@dsn.dinus.ac.id
d Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, amalia.nurchasanah@dsn.dinus.ac.id
Submitted: 13-09-2023, Reviewed: 23-10-2023, Accepted 11-10-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.105 7

## Abstract
Artificial  intelligence  is  a  technology  being  developed  by  many  companies  today.  In  the  field  of  digital  marketing,  the presence  of  artificial  intelligence  offers  accuracy  and  efficiency  in  marketing  products  owned  by  business  actors. Additionally,  this  technology  also  changes  the  behavior  of  social  media  users  in  their  online  shopping  experience. Researchers  want  to  know  how  the behavior of social  media  users  when  shopping  online  is  related to the  utilization  of artificial intelligence, especially regarding consumer buying interest. Artificial intelligence is able to efficiently maximi ze interactions  between  users  and  a  brand.  Multiple  linear  methods  are  used  in  this  research  with  artificial  intelligence presented  through  experiential  accuracy,  interactive  experience,  and  utilitarian  value  as  mediating  variables  that  drive consumer purchase intentions. The accuracy and interactive experience in utilizing artificial intelligence on social media have a significant direct and indirect influence on consumer purchasing intentions. However, perceived utilitarian value is able to encourage consumer purchases better than the direct implementation of artificial intelligence. The results of  this research show that the accuracy and interaction of artificial intelligence on social media are able to encourage the formation of consumer purchasing intentions. However, the presence of artificial intelligence does not have a big direct influence on purchasing decisions. Perceived value is needed to have a greater impact on consumers' purchasing decisions for a product. Keywords: artificial intelligence, social media marketing, purchase intention, utilitarian value

## Abstrak
Artificial  intelligence menjadi  sebuah  teknologi  yang  banyak  dikembangkan  oleh  perusahaan  saat  ini.  Dalam  bidang pemasaran digital, kehadiran artificial intelligence menawarkan efisiensi pemasaran produk bagi pelaku usaha. Selain itu, kehadiran teknologi ini juga merubah  perilaku dari pengguna media sosial dalam pengalaman berbelanja online. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan perilaku pengguna media sosial saat berbelanja online dengan memanfaatkan kehadiran  dari artificial  intelligence terutama  berkaitan  dengan  minat  beli  konsumen.  Mengingat artificial  intelligence mampu memaksimalkan secara efisien interaksi antara pengguna dengan suatu merek. Metode linier berganda digunakan dalam  penelitian  ini  dengan artificial  intelligence yang  dipresentasikan  melalui  akurasi  pengalaman  dan  pengalaman interaktif  dan  nilai  utilitarian  sebagai  variabel  mediasi  yang  mendorong  niat  beli  konsumen.  Akurasi  pengalaman  dan pengalaman  interaktif  dalam  memanfaatkan artificial  intelligence dalam  media  sosial  memberikan  pengaruh  signifikan secara langsung maupun tidak lansung terhadap niat beli konsumen. Namun, persepsi nilai utilitarian mampu mendorong beli konsumen yang lebih baik dibandingkan pengalaman penerapan artificial intelligence secara langsung. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa keakuratan dan interaksi artificial intelligence pada media sosial mampu mendorong pembentukan niat beli konsumen. Namun, kehadiran artificial intelligence tidak memberikan pengaruh yang besar secara langsung dalam keputusan pembelian, diperlukan nilai persepsi  untuk memberikan dampak lebih pada keputusan pembelian suatu produk oleh konsumen.
Keywords: artificial intelligence , social media marketing , niat beli konsumen, nilai utilitarian
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Perkembangan digitalisasi industri 4.0 bermula dari munculnya sistem cyber -fisik dengan menggabungkan  perangkat  fisik  dan  perangkat sibernetik menjadi satu kesatuan, kemudian disusul dengan terobosan IoT melalui pemanfaatan big data dan machine  learning sehingga  memunculkan teknologi Artificial  Intelligence atau  AI  dimana teknologi  ini  menjadi  salah  satu  teknologi  yang gencar  dikembangkan  oleh  banyak  perusahaan  IT. Di era artificial intelligence dan kemajuan teknologi
yang  tinggi  memaksa  kita  untuk  merencanakan segala aspek kehidupan kita lebih dinamis. Artificial intelligence banyak  dimanfaatkan  sebagai  mesin otomatisasi  dalam  berbagai  bidang,  misalnya manufaktur,  desain,  periklanan,  pendidikan  dan sebagainya. Meski tergolong baru, namun proyeksi manfaat yang besar dari perkembangan teknologi ini menjadikan optimistis bahwa manusia akan semakin dipermudah dalam melakukan segala pekerjaannya. Manfaat  ini  banyak  dirasakan  melalui  beberapa aplikasi  inovatif  seperti  pengendalian  anggaran,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
analisis  sentiment  pasar,  proyeksi  penjualan,  dan lain sebagainya [23]. Sebelum kemunculan artificial intelligence ,  manusia  sudah  terbiasa  dengan kehadiran  media  sosial.  Media  sosial  berperan dalam  perubahan  peradaban  manusia  sebagai  alat berinteraksi dengan sesama sehingga memunculkan era  baru  yaitu Society  5.0 .  Salah  satu  media  sosial yang  populer  di  Indonesia  adalah  Instagram. Instagram memiliki persentase mencapai 86,5% dari total  pengguna  media  sosial  di  Indonesia,  dengan 79.3%  diantaranya  berada  di  rentang  usia  18-44 tahun  dimana  usia  tersebut  merupakan  usia produktif  manusia  [9].  Sehingga  muncul  transisi perubahan  kebiasaan  sosialisasi  pada  masyarakat Indonesia.  Media  sosial  memiliki  peran  untuk memberikan  informasi  serta  menjadi  media perluasan  diri  dalam  pengembangan  minat  pribadi seseorang  [21].  Melalui  media  sosial,  produsen dapat  menentukan  personalisasi  konsumen  dengan memanfaatkan data yang diperoleh dari penggunanya.  Personalisasi  dapat  memberikan informasi  kebutuhan  konsumen  sehingga  dapat menyesuaikan sasaran perusahaan dan memberikan kinerja  yang  efektif  pada  kinerja  pemasaran  [17]. Selain  itu  pemanfaatan  media  sosial  dalam  bisnis memiliki pengaruh dalam memberikan keunggulan kompetitif, menarik pelanggan baru, dan sebagainya [10].  Popularitas  ini  dimanfaatkan  beberapa platform media  sosial  dengan  menawarkan  iklan digital baik berbayar maupun gratis. Bahkan muncul pekerjaan baru yang sebelumnya belum pernah ada dan menjadi populer pada saat ini.
Artificial  intelligence merevolusi  pemasaran pada  bisnis  kecil  sehingga  iklan  digital  dapat menjangkau  khalayak  lebih  luas  serta  dapat melakukan analisis data konsumen yang berdampak pada penjualan bisnis [2]. Perkembangan Big Data memudahkan  proses  analisis  sehingga  operasional bisnis lebih efisien, namun AI menstimulus inovasi bisnis untuk  dapat  berkembang lebih besar. Pelaku usaha  dapat  memanfaatkan  kehadiran Society  5.0 dengan menggunakan media iklan digital yang saat ini  telah  populer  dalam  bidang  pemasaran  digital. Keterikatan  perkembangan  Era Society  5.0 dan teknologi artificial intelligence memunculkan iklan digital yang mengikuti personalisasi dari penggunanya [12]. Dalam hal ini akan memudahkan pelaku bisnis untuk melakukan kampanye pemasaran  yang  lebih  terstruktur.  Pembahasan mengenai  pemanfaatan  AI  dalam  memberikan rekomendasi berdasarkan personalisasi,
pemanfaatan  dalam  layanan  kegiatan  pemasaran [5][7][16],  pemanfaatan  dalam  memilih  produk [3][28], dan sebagainya. Sehingga memunculkan pertanyaan bagaimana
artificial  intelligence bertindak  sebagai  mediator dalam  menentukan  minat  membeli  konsumen sehingga perusahaan dapat secara realistis
memanfaatkan artificial  intelligence pada  media promosi  untuk  meningkatkan  efisiensi  pemasaran produknya  dan  bagaimana  implementasi  model keterkaitan artificial  intelligence terhadap  niat pembelian  konsumen  pada platform Instagram. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji  keterkaitan penggunaan artificial  intelligence terhadap  minat beli konsumen [11][24] dengan memperhatikan nilai kebutuhan [19][27].
Pengalaman membeli konsumen telah disampaikan  dalam  berbagai  literatur  dan  praktik terbaik pada berbagai sumber. Pengalaman berbelanja dengan memanfaatkan artificial intelligence menjadi  hal  baru  sehingga  konsumen menjadi  lebih intuitif dalam  membeli suatu  produk [1][18].  Beberapa  pengaruh artificial  intelligence digunakan  dalam  mengidentifikasi  merek  dan advokasi  pelanggan  sehingga  akan  memunculkan daya  tanggap  konsumen.  Menurut  [22]  bahwa artificial  intelligence dapat  memoderasi  dalam proses  identifikasi  merek  dan  advokasi  pelanggan namun kehandalan sistem menjadi kendala inkonsistensi  hasil.  Namun  disisi  lain artificial intelligence juga  memberikan  pengalaman  positif dalam  membangun  kepercayaan  merek  dan kepuasan pelanggan [25].
Keberadaan  teknologi artificial  intelligence tidak akan berarti tanpa adanya pengguna. Terdapat beberapa pendekatan teknologi artificial intelligence yang memberikan pengalaman konsumen  saat  melakukan  berbelanja  online. Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu keakuratan pengalaman ( accuracy experience ) dan pengalaman interaktif ( interactive experience ). Pemilihan  pendekatan  ini  berdasarkan  keeratan dengan  pengalaman  konsumen  yang  membentuk stimulus  dalam  model  SOR.  Pada  dasarnya konsumen akan berusaha mencari informasi terlebih dahulu baik dari internal maupun eksternal sebelum memunculkan  suatu  keputusan  dan  membentuk perilaku dari konsumen tersebut dalam kegiatan jual beli.  Salah  satu  sikap  yang  memberikan  pendapat tentang  manfaat  sebuah  produk  melalui  persepsi konsumen  adalah  nilai  utilitarian.  Nilai  ini menimbang berdasarkan biaya, waktu, dan kenyamanan  konsumen  dalam  menggunakan  suatu produk atau merek tertentu yang akan menentukan minat pembelian konsumen. Menurut penelitian [6] bahwa  nilai  utilitarian  dapat  mengidentifikasi kebutuhan konsumen pada delivery service dengan memperhatikan  faktor  sikap,  norma  subjektif,  dan pengendalian  perilaku.  Penelitian  dari  [13]  telah mengidentifikasi  bahwa  nilai  utilitarian  dapat memberikan  pemahaman  positif  bagi  konsumen dalam membeli kendaraan listrik.
Niat  beli  konsumen  dapat  digunakan  untuk menguji  penerapan  distribusi  serta  menentukan pasar  geografis  dan  segmen  konsumen  yang
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
ditargetkan. Niat beli menjadi faktor penting dalam perilaku  konsumen  yang  layak  untuk  diprediksi [20].  Niat  beli  konsumen  merupakan  perilaku konsumen  yang  didasarkan  pada  keinginan konsumen  untuk  memilih  atau  membeli  suatu produk berdasarkan pengalaman yang di alami oleh konsumen. Konstruk ini terjadi pada pra-pembelian dan menangkap aspek motivasi yang mempengaruhi perilaku  konsumen.  Perlu  dilakukan  penilaian terhadap sikap dan berbagai faktor internal maupun eksternal  yang  menimbulkan  niat  beli  konsumen. Pada  penelitian  ini  niat  beli  konsumen  dijadikan sebagai respon dari model SOR.
Kerangka  pemikiran  dalam  penelitian  ini dijelaskan dengan akurasi pengalaman dan pengalaman  interaktif  sebagai  stimulus.  Stimulus dirasakan  sebagai  faktor  yang  menimbulkan interaksi  teknologi  dengan  pengguna.  Berdasarkan kegunaan kuantitatif terdapat keakuratan, wawasan, dan interaksi yang menilai hubungan teknologi dan pengguna.  Penelitian  ini  menggunakan  dua  jenis kegunaan kuantitatif yaitu keakuratan dan interaksi. Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  nilai utilitarian  sebagai  nilai  persepsi  konsumen  yang menjadi mediasi antara stimulus dan respon karena artificial  intelligence kurang  relevan  dengan  nilai persepsi lainnya mengingat minimnya wawasan dari pengguna.  Terakhir,  niat  beli  konsumen  menjadi faktor respon yang ditawarkan dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini diharapkan mampu memberikan gambaran  jelas  bagaimana artificial  intelligence dapat  secara  akurat  memberikan  rekomendasi kemudahan dalam melakukan belanja online melalui media sosial dengan mengesampingkan
pengetahuan tentang artificial intelligence .

## Gambar 1 Model dan Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  analisis kuantitatif dengan variabel yang bersifat unobserved sehingga memberikan bukti hubungan antar variabel yang  diuji  dan  memperkuat  gagasan  konseptual untuk  menghasilkan  hasil  yang  sesuai.  Objek  pada penelitian  ini  adalah  pengguna platform media sosial  Instagram  di  Indonesia.  Pemilihan platform didasarkan  pada  banyaknya  pengguna  aktif  dan pemanfaatan media sosial selain tidak hanya untuk media  bersosialisasi  namun  juga  sebagai  media untuk memperoleh informasi dan bahkan melakukan
aktivitas  berbelanja  baik  secara  langsung  maupun hanya  sebagai  media multichannel [8].  Instagram sendiri  sudah  mengembangkan  algoritma artificial intelligence sehingga  dapat  terhubung  dengan kebiasaan penggunanya. Hal ini banyak dimanfaatkan sebagai penunjang dalam
memperoleh data pengguna yang digunakan dalam praktik pemasaran.
Pengumpulan data menggunakan survei melalui kuesioner  yang  disebarkan  secara  random  dengan klasifikasi  pengguna  Instagram  di  Indonesia. Pengambilan data menggunakan google form untuk mendapatkan fleksibilitas dalam proses
pengumpulan data responden. Penyusunan kuesioner  telah  disusun  untuk  mempresentasikan masing-masing  variabel  dalam  penelitian  ini. Sampling  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik purposive  sampling .  Teknik  ini  merupakan  teknik non-random  sampling dimana  peneliti  dapat menetapkan kriteria responden berdasarkan kesediaan  responden  dengan  jumlah  yang  tidak ditetapkan secara pasti [4].
Variabel  pengujian  dalam  penelitian  ini mencakup  teknologi artificial  intelligence untuk sosial  media  marketing,  nilai  utilitarian  sebagai mediasi  nalai  keuntungan,  dan  niat  beli  konsumen sebagai  respon  yang  digunakan  dalam  memilih suatu  produk. Berikut tabel  definisi  variabel dalam penelitian ini.
Tabel 1. Definisi Variabel No Variabel Definisi Referensi 1 AI untuk Sosial Media Marketing Teknologi kecerdasan buatan yang di manfaatkan untuk
media sosial dengan tujuan meningkatkan personalisasi dalam efektivitas pemasaran. Dalam penelitian ini menggunakan akurasi pengalaman dan pengalaman interaktif.
(Pangkey et al.,
2019; Taufik & Kurniawan, 2023) 2 Nilai Persepsi
Nilai keuntungan yang diperoleh oleh pengguna atau konsumen dalam proses pengalaman jual beli. Dalam penelitian ini menggunakan nilai utilitarian sebagai mediasi. (Kala’lembang, 2022; Maylis & Sari, 2019) 3 Niat Beli Konsumen Suatu dorongan
keinginan seorang konsumen dalam melakukan pembelian atau pemilihan suatu produk (Jufrizen et al., 2020)
Analisis data dalam penelitian ini menggunakan bantuan alat SmartPLS dan dilakukan beberapa uji untuk  mendapatkan  hasil  analisisnya.  Uji  pertama yang  dilakukan  adalah  uji  validitas  untuk memastikan  item-item  pertanyaan  yang  digunakan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
untuk  pengukuran  masing-masing  variabel  adalah valid.  Kemudian  dilakukan  pengujian  outer  model dan  inner  model  serta  pengujian path  coefficient analysis dilakukan  pada  kerangka  model  untuk menguji hubungan setiap variabelnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Outer Model
a. Convergent Validity
Convergent  validity  dapat  ditentukan  melalui nilai loading  factor .  Kriteria  validitas  didasarkan nilai loading  factor yang  lebih  besar  dari  0,7. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan SmartPLS  diperoleh  nilai loading  factor sebagai berikut.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  2 menunjukkan  bahwa  nilai loading  factor berada lebih dari 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa indikator dalam penelitian ini memenuhi kriteria validitas.
Tabel 2. Hasil Pengujian Validitas Latent Variable Items Factor Load Composite Reliability AVE AC X11 0,803 0,837 0,632 X12 0,793 X13 0,788 ITE X21 0,887
0,947 0,817 X22 0,917 X23 0,912 X24 0,899 UV
Y11 0,753 0,913 0,678
Y12 0,774 Y13 0,833 Y14 0,856 Y15 0,892 PI Y21 0,862 0,921
0,700 Y22 0,806 Y23 0,839 Y24 0,886 Y25 0,788
Sumber: Data primer diolah (2023)
b. Discriminant Validity
Tolok  ukur  untuk  menilai discriminant  validity adalah  melalui  nilai cross  loading .  Nilai cross loading menunjukkan  adanya  korelasi  antar konstruk  dengan  indikatornya  serta  indikator  dari konstruk  blok  lainnya. Disciminant  validity dapat ditentukan  pada  suatu  model  apabila  nilai  korelasi antar  konstruk  lebih  tinggi  dibandingkan  korelasi konstruk  lain.  Setelah  dilakukan  pengolahan  data menggunakan  SmartPLS  didapatkan  hasil cross loading sebagai berikut.
Tabel 3. Nilai Cross Factor Attri but Accurac y Exp Interacti ve Exp Purchase Intention Utilitaria n Value X11 0,803 0,517 0,440 0,505 X12 0,793 0,503 0,463 0,499 X13 0,788 0,648 0,600 0,564 X21 0,619 0,887 0,576 0,557 X22 0,665 0,917 0,595 0,632 X23 0,627 0,912 0,548 0,621
Attri but Accurac y Exp Interacti ve Exp Purchase Intention Utilitaria n Value X24 0,645 0,899 0,598 0,637 Y11 0,506 0,519 0,444 0,753 Y12 0,559 0,540 0,581 0,774 Y13 0,587 0,521 0,488 0,833 Y14 0,521 0,601 0,551 0,856 Y15 0,551 0,603 0,601 0,892 Y21 0,554 0,506 0,862 0,527 Y22 0,575 0,636 0,806 0,655 Y23 0,503 0,496 0,839 0,495 Y24 0,577 0,571 0,886 0,583 Y25 0,438 0,433 0,788 0,418 Sumber: Data primer diolah (2023) Berdasarkan hasil pengolahan
data menggunakan SmartPLS dapat dilihat pada Tabel 3 bahwa  nilai cross  loading menunjukkan  nilai korelasi  antar  konstruk  lebih  tinggi  dibandingkan korelasi konstruk lain. Maka semua konstruk dapat dikatakan memiliki discriminant validity yang baik. Pengukuran selanjutnya adalah membandingkan nilai  akar  AVE  dengan  korelasi  antar  kosntruk. Kriterianya adalah nilai akar AVE lebih tinggi dari korelasi  antar  konstruk.  Model  pengukuran  yang memiliki nilai discriminant validity yang lebih baik apabila nilai akar kuadrat AVE pada masing-masing konstruk lebih besar dari korelasi antar dua konstruk di dalam model. Persyaratannya adalah nilai AVE > 0,50.  Pada  penelitian  ini,  nilai  AVE  dan  akar kuadratnya  pada  masing-masing  konstruk  dapat ditunjukan pada tabel 2.
Berdasarkan  tabel  2  ditunjukkan  bahwa  nilai AVE semua konstruk lebih besar dari  0,50 dengan nilai terkecil adalah 0,632 untuk variabel Accuracy Experience dan terbesar adalah 0,817 untuk variabel Interactive  Experience .  Nilai  tersebut  sudah memenuhi standar minimum yaitu 0,50. Selanjutnya yaitu  membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dengan korelasi  antar  konstruk  dalam  model.  Pada penelitian  ini  hasil  dari  korelasi  antar  konstruk dengan  nilai  akar  kuadrat  AVE  ditunjukkan  pada tabel  4  dengan  menggunakan Fornell-Larcker Criterion sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Fornell-Larcker Criterion Indikator AE IE PI UV Accuracy Experience 0,795 Interactive experience 0,708 0,904 Purchase Intention 0,639 0,641 0,837 Utilitarian Value 0,662 0,678 0,651 0,823 Sumber: Data primer diolah (2023)
c. Composite Reliability Selain  melalui  nilai convergent  validity dan discriminant  validity pengukuran  outer  model  juga dapat  dilakukan melalui nilai composite reliability . Kriteria konstruk yang reliabel adalah memiliki nilai composite  reliability lebih  dari  0,7.  Hasil  output SmartPLS  untuk  nilai  composite  reliability  dapat ditunjukkan pada Tabel 5 berikut. Berdasarkan hasil perhitungan composite  reliability menunjukkan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
bahwa  nilainya  berada  diatas  0,7.  Dapat  diartikan bahwa nilai tersebut memiliki reliabilitas yang baik dan memenuhi standar minimum.
Tabel 5. Nilai Composite Reliability Indikator Composite Reliability Accuracy Experience 0,837 Interactive experience 0,947 Purchase Intention 0,921 Utilitarian Value 0,913 Sumber: Data primer diolah (2023)

## Pengujian Inner Model (Model Struktural)
Setelah  pengujian  outer  model  memenuhi, selanjutnya dilakukan pengujian inner model (model struktural).  Evaluasi  inner  model  dapat  dilakukan dengan  melihat  nilai  R-square  pada  konstruk dependen dan nilai T-statistic berdasarkan pengujian koefisien jalur ( path coeficient ). Nilai R-square yang semakin  tinggi  dinilai  semakin  baik  model penelitiannya.  Sedangkan  nilai path  coefficient menunjukkan  tingkat  signifikansi  pada  pengujian hipotesis.
1. Uji Determinasi atau Analisis Varian (R2) Uji determinasi atau analisis varian (R2) adalah pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  besar pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Nilai  koefisien  determinasi  dapat ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai R-Square
Attribut R Square R Square Adjusted Purchase Intention 0,527 0,520 Utilitarian Value 0,526 0,521 Sumber: Data primer diolah (2023)
Berdasarkan  nilai  R-Square  pada  Tabel  6 menunjukkan bahwa variabel Accuracy Experience dan Interactive  Experience mampu  menjelaskan variabel Utilitarian  Value sebesar  52,1%  dan sisanya  sebesar  47,9%  diterangkan  oleh  konstruk lainnya  diluar  yang  diteliti  pada  penelitian  ini. Variabel Accuracy Experience , Interactive Experience dan Utilitarian Value mampu menjelaskan  variabel Purchase  Intention sebesar 52%  dan  sisanya  sebesar  48%  diterangkan  oleh konstruk lainnya.

## 2. Pengujian Hipotesis
Pengujian Hipotesis dilakukan berdasarkan hasil dari  pengujian  inner  model  (model  stuktural)  yang meliputi  R-square,  Koefisien  parameter,  dan  T- statistic.  Nilai  yang  perlu  diperhatikan  adalah  nilai signifikansi antar konstruk, T-statistic, dan P-values. Pengujian  dilakukan  dengan  bantuan  software SmartPLS melalui pengujian Bootstraping . Kriteria yang digunakan pada penelitian ini adalah T-statistic > 1,96 dengan tingkat signifikansi P value 0,05 (5%) dan  koefisiensi  beta  bernilai  positif.  Hasil  model penelitian  digambarkan  pada  Gambar  1  serta pengujian  hipotesis  penelitian  dapat  ditunjukkan pada Tabel 7.
Gambar 2 Hasil Model Penelitian
Sumber: Data primer diolah (2023)
Tabel 7. Hasil Path Coefficients Indicator Hypotheses Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (O/STDEV) P Values AE → PI Ha1 0,258 0,262 0,083 3,108 0,002 AE → UV Ha2 0,364 0,365 0,074 4,932 0,000 IE → PI Hb1 0,246 0,249 0,080 3,075 0,002 IE → UV Hb2 0,420 0,424 0,072 5,869 0,000 UV → PI H2 0,314 0,310 0,070 4,472 0,000 Sumber: Data primer diolah (2023)
Berdasarkan hasil dari tabel 7 dapat diperhatikan bahwa  Ha1  dan  Ha2  berpengaruh  signifikan,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
menunjukkan bahwa keakuratan pengalaman dengan memanfaatkan teknologi artificial
intelligence pada  media  sosial  dalam  berbelanja online secara kondusif meningkatkan persepsi nilai utilitarian  dan  niat  beli  konsumen.  Dalam  hal  ini pengguna  Instagram  mampu  merasakan  nilai utilitarian dan niat beli konsumen dari pemanfaatan artificial intelligence . Sedangkan pada Hb1 dan Hb2 juga menunjukkan pengaruh yang signifikan. Hal ini menunjukkan  bahwa  pengalaman  interaktif  yang dialami oleh pengguna Instagram mampu meningkatkan persepsi nilai utilitarian dan niat beli konsumen.  Artinya artificial  intelligence dapat menstimulus  niat  beli  konsumen  baik  secara langsung  atau  dengan  persepsi  nilai  utilitarian sebagai  mediasinya.  Hasil  lainnya  pada  H2 menunjukkan  bahwa  nilai  utilitarian  berpengaruh signifikan  terhadap  nilai  beli  konsumen,  artinya Instagram mampu memfasilitasi kebutuhan konsumen  saat  melakukan  belanja  online  di platform media sosial.
Pengaruh Adopsi Teknologi Artificial Intelligence terhadap Niat Beli Konsumen Penerapan artificial  intelligence dalam membantu  pemasaran  di  platform  Instagram  telah dirasakan  oleh  para  penggunanya.  Semakin  tinggi akurasi  pengalaman  dari  teknologi artificial intelligence maka  akan  semakin  meningkatkan persepsi  nilai  utilitarian  yang  dirasakan  pengguna. Dalam  hal  ini  pengguna  merasa  puas  dengan penggunaan  masukan  teks  dan  tagar  pada  kolom pencarian  di  platform  Instagram.  Relevansi  musik yang  digunakan  dalam  konten  dianggap  tidak mendorong nilai utilitarian dan niat beli konsumen. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  akan memanfaatkan keakuratan dari artificial intelligence untuk  mencari  informasi  sebelum  melakukan pembelian  produk.  Sedangkan  pada  pengalaman interaktif, semakin tinggi interaksi yang ditawarkan artificial intelligence maka akan semakin meningkat pembentukan  nilai  utilitarian  dan  niat  beli konsumen.  Pengguna  Instagram  menganggap bahwa  interaksi  sesame  pengguna  dan  prioritas komentar yang disajikan oleh artificial intelligence mampu mendorong informasi yang diinginkan oleh pengguna  dan  juga  mampu  meningkatkan  niat  beli konsumen  yang  diharapkan  dapat  dikonversi menjadi pembelian produk.
Nilai utilitarian secara langsung memberikan dorongan  dalam  membentuk  niat  beli  konsumen. Pengguna Instagram sebelum memilih atau membeli suatu  produk  akan  memanfaatkan  beberapa  fitur unggulan yang ditawarkan oleh Instagram. Pengguna mendapatkan pengalaman berbeda ketika menggunakan  fitur-fitur  dalam  Instagram  dan artificial  intelligence secara  fleksibel  memberikan rekomendasi  pencarian  dan  mengubah  perilaku
penggunanya.  Bersamaan  dengan  itu, artificial intelligence mencoba untuk  terus menggali potensi dan  merangsang  pengguna  untuk  mengoptimalkan potensi pembelian produk oleh penggunanya.

## SIMPULAN
Teknologi artificial  intelligence menjadi  salah satu  teknologi  yang  digunakan  pada  media  sosial dengan  algoritma  yang  telah  dikembangkan sedemikian  rupa.  Teknologi  ini  tidak  mampu bekerja  secara  mandiri,  namun  perlu  menyertakan pengguna  sebagai  mediator  untuk  mengetahui perilaku  dari  pengguna  saat  melakukan  belanja online. Pada hasil olahan diatas dapat dilihat bahwa adopsi dari artificial intelligence mampu mendorong  pembentukan  niat  beli  konsumen  dari pengguna  Instagram  baik  secara  langsung  maupun dengan  memanfaatkan  nilai  utilitarian  sebagai mediasi.  Kehadiran artificial  intelligence pada platform Instagram telah dianggap mampu memberikan kemudahan akses informasi, kenyamanan, dan efisiensi khususnya dalam bidang pemasaran  sehingga  dapat  menjelaskan  kebutuhan pengguna  sesuai  keinginan  konsumen.  Sedangkan nilai  utilitarian  mampu  secara  jelas  mendorong pembentukan niat beli konsumen karena Instagram dianggap  mampu  memenuhi  kebutuhan  pengguna sebagai  platform  sosial  media.  Instagram  telah mengembangkan  beberapa  fitur  seperti Instagram for  business yang  dapat  mengakomodasi  para pemilik  merek  atau  perusahaan  yang  ingin menggunakan  Instagram  sebagai  media  untuk membangun citra merek.
Pengembangan  teknologi artificial  intelligence secara berkelanjutan akan mampu mengoptimalkan dan meningkatkan efisiensi dari penggunaan media sosial.  Selain  sebagai  media  bersosialisasi,  media sosial  sering  digunakan  untuk  mendapatkan informasi seperti informasi produk. Penguatan dapat dilakukan  dengan  peningkatan  kinerja  algoritma sehingga akurasi dan interaksi pengguna Instagram dapat  lebih  optimal  serta  mampu  meningkatkan rasio  konversi  ke  niat  pembelian  konsumen  saat melakukan  belanja  online  melalui  Instagram. Instagram  saat  ini  masih  belum  optimal  dalam melakukan  transaksi  belanja  online  seperti  pada marketplace . Perlu dilakukan kemudahan lain yang dapat  ditambahkan  pada  fitur  Instagram  dengan kolaborasi beberapa platform lain pada Meta Inc.
Keterbatasan  penelitian  ini  perlu  dilakukan eksplorasi  lanjutan  dari  pemanfaatan artificial intelligence di berbagai fitur dalam Instagram. Pada penelitian  ini  juga  hanya  mempertimbangkan  dua indikator dalam adopsi teknologi artificial intelligence serta hanya menggunakan satu persepsi sebagai  mediasi  dengan  niat  beli  konsumen. Pengembangan penelitian dapat dengan menambah beberapa  indikator  lain  dalam  adopsi  teknologi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 521-527 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
artificial  intelligence, beberapa  nilai  persepsi,  dan indikator  penguat  yang  menjadi  mediasi  untuk mendorong terbentuknya niat beli konsumen.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  menyampaikan  terimakasih  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  Universitas  Dian  Nuswantoro  atas dukungan  pendanaan  yang  diberikan  untuk penelitian  ini  melalui  Program  Hibah  Internal pada  Skim  Penelitian  Dasar  Perguruan  Tinggi dengan  Nomor  Kontrak  049/A.38-04/UDN- 09/V/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ameen,  N.,  Tarhini,  A.,  Reppel,  A.,  &  Anand,  A.  (2021). Customer  experiences  in  the  age  of  artificial  intelligence. Computers in Human Behavior , 114 , 106548.
[2] Arzikulov, O. A. (2021). Artificial intelligence to increase the efficiency  of  small  businesses. ISJ  Theoretical  &  Applied Science , 8 (100), 412–415.
[3] Asenova, M., & Chrysoulas, C. (2019). Personalized micro- service  recommendation  system  for  online  news. Procedia Computer Science , 160 , 610–615.
[4]  Bernard,  H.  R.  (2017). Research  methods  in  anthropology: Qualitative  and  quantitative  approaches .  Rowman  & Littlefield.
[5] Chandra, S., Verma, S., Lim, W. M., Kumar, S., & Donthu, N. (2022). Personalization in personalized marketing: Trends and  ways  forward. Psychology  &  Marketing , 39 (8),  1529– 1562.
[6] Chen, H.-S., Liang, C.-H., Liao, S.-Y., & Kuo, H.-Y. (2020). Consumer  attitudes  and  purchase  intentions  toward  food delivery platform services. Sustainability , 12 (23), 10177.
[7]  Chen,  T.,  Guo,  W.,  Gao,  X.,  &  Liang,  Z.  (2021).  AI-based self-service  technology  in  public  service  delivery:  User experience and influencing factors. Government Information Quarterly , 38 (4), 101520.
[8] Dasmasela, V. B., & Tunjungsari, H. K. (2021). Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Media  Sosial  Instagram Terhadap  Kepuasan  Pengusaha  Wanita. Jurnal  Manajerial Dan Kewirausahaan , 3 (3), 864–874.
[9] Digital 2023: Indonesia . (2023, February 9). DataReportal –
Global Digital Insights. https://datareportal.com/reports/digital-2023-indonesia
[10] Fantini, E., Sofyan, M., & Suryana, A. (2021). Optimalisasi
Sosial  Media  Sebagai  Sarana  Promosi  Usaha  Kecil Menengah  Meningkatkan  Penjualan  di  Masa  Pandemi Covid-19. Jurnal Ekonomi, Manajemen, Bisnis, Dan Sosial (Embiss) , 1 (2), 126–131.
[11] Hanafi, M., Pratama, M. R. A., & Sidik, R. (2023). Pengaruh Artificial  Intelligence:  Analisis  Terhadap  Keuangan, Loyalitas  Pelanggan,  Pengalaman  Konsumen,  dan  Minat
Beli. JRIIN:  Jurnal  Riset  Informatika  Dan  Inovasi , 1 (1), 292–295.
[12]  Haqqi,  H.,  &  Wijayati,  H.  (2019). Revolusi  industri  4.0 di tengah  society  5.0:  Sebuah  integrasi  ruang,  terobosan teknologi, dan transformasi kehidupan di era disruptif . Anak
Hebat Indonesia.
[13] Issac, A. P., Mathew, A. O., & Sriram, K. V. (2022). Drivers of purchase intention-hedonic or utilitarian values? A case of Indian electric car market. International Journal of Business Excellence , 27 (2), 202–219.
[14] Jufrizen, J., Daulay, R., Sari, M., & Nasution, M. I. (2020). Model  Empiris  Peningkatan  Kepuasan  Dan  Niat  Beli Konsumen  Dalam  Pemilihan  Online  Shop  Instagram. Mix Jurnal Ilmiah Manajemen , 10 (2), 249.
[15]  Kala’lembang,  A.  (2022).  Pengaruh  Hedonic  Value  dan Utilitarian Value terhadap Niat Beli Konsumen melalui Trust
sebagai  Variabel  Intervening  pada  Online  Shop  Shopee. Journal  of  Business  &  Applied  Management , 15 (1),  049–
060.
[16] Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2019).
Understanding  the  role  of  artificial  intelligence  in personalized engagement marketing. California
Management Review , 61 (4), 135–155.
[17]  Kuspriyono,  T.  (2020).  Strategi  Pemasaran  Komunitas Pedagang  Berbasis  Online  dan  Personalisasi  Pemasaran Terhadap  Kinerja  Pemasaran. Jurnal  Sekretari  Dan Manajemen , 4 (2).
[18]  Marinchak,  C.  M.,  Forrest,  E.,  &  Hoanca,  B.  (2018). Artificial  intelligence:  Redefining  marketing  management and  the  customer  experience. International  Journal  of  E- Entrepreneurship and Innovation (IJEEI) , 8 (2), 14–24.
[19] Maylis, E. V., & Sari, D. (2019). Pengaruh Hedonic Value Dan Utilitarian Value Terhadap Minat Beli Rokok Elektrik. eProceedings of Management , 6 (1).
[20] Montano, D. E., & Kasprzyk, D. (2015). Theory of reasoned action,  theory  of  planned  behavior,  and  the  integrated behavioral  model. Health  Behavior:  Theory,  Research  and Practice , 70 (4), 231.
[21]  Nainggolan,  V.,  Rondonuwu,  S.  A.,  &  Waleleng,  G.  J. (2018).  Peranan  media  sosial  Instagram  dalam  interaksi sosial  antar  mahasiswa  fakultas  ilmu  sosial  dan  politik UNSRAT Manado. ACTA Diurna Komunikasi , 7 (4).
[22] Nguyen, T.-M., Quach, S., & Thaichon, P. (2022). The effect of AI quality on customer experience and brand relationship. Journal of Consumer Behaviour , 21 (3), 481–493.
[23] Pamungkas, M. R. S. P., Asyivadibrata, A., Susilawati, T., & Huda, M. N. (2023). Unleashing the Potentials of Artificial Intelligence  for  Micro,  Small,  and  Medium  Enterprises:  A Systematic Literature Review. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 5 (3), 303–310.
[24]  Pangkey,  F.  M.,  Furkan,  L.  M.,  &  Herman,  L.  E.  (2019). Pengaruh  artificial  intelligence  dan  digital  marketing terhadap minat beli konsumen. Jurnal Magister Manajemen Unram Vol , 8 (3), 21–25.
[25]  Pillarisetty,  R.,  &  Mishra,  P.  (2022).  A  review  of  AI (Artificial  Intelligence)  tools  and  customer  experience  in online  fashion  retail. International  Journal  of  E-Business Research (IJEBR) , 18 (2), 1–12.
[26] Taufik, I., & Kurniawan, A. A. (2023). The Role of Artificial Intelligence  in  Digital  Marketing  Innovation. Prosiding Seminar  Nasional  Ilmu  Manajemen,  Ekonomi,  Keuangan Dan Bisnis , 2 (1), 29–40.
[27]  Udin,  B.,  Salim,  M.  A.,  &  ABS,  M.  K.  (2020).  Pengaruh Nilai  Hedonik  Dan  Nilai  Utilitarian  Terhadap  Minat  Beli Ulang Online Shop Shopee (Studi Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Islam  Malang). E-JRM: Elektronik Jurnal Riset Manajemen , 9 (03).
[28] Yang, W. (2022). Personalized intelligent recommendation algorithm design for book services based on deep learning. Wireless Communications and Mobile Computing , 2022 , 1– 8.