## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## ANALISA APLIKASI CHATBOT UNTUK PERTANYAAN UMUM TERKAIT UNIVERSITAS DI UNIVERSITAS XYZ
Herman a , Andik Yulianto b , Stephani Lim c
abc Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam, Kepulauan Riau
a Herman@uib.ac.id , b Andik@uib.ac.id , c 2031146.stephani@uib.edu

## ABSTRAK
Teknologi telah menjadi bagian penting dalam kehidupan modern. Terutama dalam pemasaran, teknologi seperti  robot  sosial  dan chatbot sering  digunakan  untuk  memberikan  informasi  perusahaan,  produk,  dan layanan kepada pengguna. Chatbot ini dibangun menggunakan Successive Approximation Model (SAM) dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  Javascript,  serta  menggunakan  PhpMyAdmin  sebagai  sarana manajemen  basis  data.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui feedback pengguna  dan  bagaimana variabel mempengaruhi kompatibilitas, persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, niat berperilaku, dan penggunaan  aktual  chatbot  VA  XYZ  dengan  menggunakan  metode  TAM.  Penelitian  ini  menggunakan metode eksperimen dengan jumlah responden 180 orang. Hasil analisis menunjukkan bahwa kompatibilitas berpengaruh  terhadap  persepsi  kegunaan  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  kemudahan penggunaan  mempengaruhi  persepsi  kegunaan  dan  niat  berperilaku,  persepsi  kegunaan  Manfaat  tidak berpengaruh    signifikan  terhadap  niat  perilaku,  dan  niat  perilaku  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap penggunaan sebenarnya.
Kata Kunci: Academic, Chatbot , Successive Approximation Model (SAM), Technology Acceptance Model (TAM), Virtual Assistant

## ABSTRACT
Technology has become an integral part of modern life. Especially in marketing, technologies such as social robots and chatbots are often used to provide information about companies, products, and services to users. These  chatbots  are  built  using  the  Successive  Approximation  Model  (SAM)  with  PHP  and  JavaScript programming languages, and use PhpMyAdmin as a means of database management. This research aims to determine user responses and the influence of variables on compatibility, perceived usefulness, perceived ease of use, behavioral intention, and actual use of the VA XYZ chatbot using the TAM approach. This study uses  an  experimental  method  with  180  respondents.  The  results  of  the  analysis  show  that  compatibility affects perceived usefulness and perceived ease of use, perceived ease of use affects perceived usefulness and  behavioral  intention,  perceived  usefulness  does  not  significantly  affect  behavioral  intention,  and behavioral intention does not significantly affect actual use.
Keywords: Academic, Chatbot , Successive Approximation Model (SAM), Technology Acceptance Model (TAM), Virtual Assistant

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  telah  menjadi  bagian utama dari kehidupan modern yang digunakan  untuk  membantu  kita  dalam keperluan  sehari  -  hari,  belanja,  pemasaran, dan  sebagainya.  Terutama  dalam  bidang pemasaran, teknologi seperti robot sosial dan chatbot percakapan  telah  memainkan  peran penting  dan  sering  kali  diimplementasikan untuk memberikan informasi tentang perusahaan,  produk  dan  layanan  untuk mendapatkan  jawaban  atas  pertanyaan  yang ditanyakan  [1]. Selama  pandemi  COVID-19, pemerintah  memberlakukan  lockdown  yang mengharuskan  masyarakat  untuk  tinggal  di rumah  agar  dapat  membantu  dalam  mengurangi penyebaran  virus  COVID-19.  Situasi  ini membuat  orang  memilih  cara  terbaik  untuk membeli barang dengan aman, efisien, dan tanpa kontak fisik yang tidak diperlukan dengan sesama [2].
Saat  ini,  sistem chatbot dapat berkomunikasi dengan mudah seperti manusia. Chatbot semakin  populer  di berbagai  bidang,  dan  hal  ini  dapat mengurangi  keterlibatan  manusia.  Manfaat- manfaat  ini  mendorong  peningkatan  jumlah sistem chatbot dan penggunanya. Bisnis dan para pengusaha berlomba untuk mengembangkan chatbot dengan  guna meningkatkan  keterlibatan  pengguna  dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi  kepada  pengguna.  Kendala- kendala  yang  dihadapi  saat  menggunakan layanan  pelanggan  yang  dioperasikan  oleh manusia seperti ketersediaan, efisiensi waktu, waktu  tunggu  yang  lama,  konvensionalitas,
dan  penyediaan  informasi  yang  tidak  tepat dapat dengan mudah diatasi dengan menggunakan chatbot .  Selain  itu, chatbot kini merupakan minat utama dalam berkomunikasi  daripada  cara  konvensional, terutama  dengan  kalangan  milenial  yang lebih  memilih  interaksi  manusia  sesedikit mungkin  karena  menghargai  kenyamanan dan cenderung menghindari interaksi manusia untuk mendapatkan layanan (Wibowo et al., 2020).
Chatbot adalah  program  komputer yang  berkomunikasi  melalui  bahasa  alami secara sinkron dengan manusia. Chatbot juga disebut sistem dialog, agen percakapan, atau bahkan  asisten  virtual. Chatbot pertama dengan  nama  'ELIZA'  dibuat  pada  tahun 1966. ELIZA mensimulasikan sesi psikoterapis dengan mengembalikan kalimat pengguna dalam bentuk pertanyaan. Kemampuannya dalam berkomunikasi terbatas,  namun  menjadi  sumber  inspirasi untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari chatbot lainnya. Langkah lain dalam sejarah chatbot adalah penciptaan ALICE ( Artificial Linguistic  Internet  Computer  Entity )  pada tahun 1995,  yang merupakan chatbot online pertama  yang  terinspirasi  dari  ELIZA (Wallace,  2009).  ALICE  didasarkan  pada pencocokan pola, tanpa persepsi sebenarnya terhadap  seluruh  percakapan  tetapi  dengan kemampuan diskusi di web yang memungkinkan diskusi panjang dan mencakup  berbagai  topik.  ELIZA  dan ALICE merupakan chatbot yang menggunakan  algoritma  untuk  mendeteksi kata  kunci  dalam  pertanyaan  pengguna  dan

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
memberikan  respons  yang  telah  ditentukan berdasarkan kata kunci tersebut.
Pada  tahun  2016,  terjadi  evolusi teknologi ini yang secara dramatis mengubah cara  orang  dapat  berinteraksi  dengan produsen  dan  layanan  melalui  platform pesan. Chatbot adalah  program  komputer yang  dirancang  untuk  mensimulasikan percakapan  dengan  pengguna  manusia melalui  berbagai  saluran  komunikasi  online seperti  pesan  berbasis  teks.  Kemajuan signifikan telah dicapai oleh para pengembang yang telah menciptakan chatbot untuk  banyak  tujuan,  termasuk  pemasaran dan  dukungan.  Hingga  akhir  tahun  2016, lebih  dari  34.000 chatbot mencakup  lebih dari  20  industri  di  seluruh  dunia,  termasuk Layanan  Medis,  Pendidikan,  dan  Warisan Budaya [4].
Perkembangan  teknologi  saat  ini memungkinkan  pembuatan chatbot tidak hanya  untuk  tujuan  perdagangan.  Terdapat dua  jenis chatbot ,  yaitu chatbot berbasis aturan dan chatbot dengan kecerdasan buatan (AI). Sebuah chatbot AI mampu memahami bahasa di luar kumpulan perintah yang telah diprogram  dan  terus  belajar  berdasarkan input  yang  diterimanya.  Sementara  itu, chatbot berbasis  aturan  memiliki  struktur pohon  yang  tersusun  dari  pertanyaan  dan jawaban.  Oleh  karena  itu,  saat  ini  sistem Chatbot berbasis  aturan  lebih  populer  di kalangan industri.
Chatbot
berbasis aturan mengantisipasi  jawaban  spesifik  untuk pertanyaan-pertanyaan  tertentu,  sehingga memimpin  percakapan  dengan  pengguna.
Meskipun chatbot berbasis  aturan  memiliki alur  percakapan  yang  kurang  fleksibel, chatbot ini  cocok  untuk  melakukan  tugas- tugas  tertentu. Chatbot ini  dapat  dibuat menggunakan  pemrograman  atau  situs  web. Terdapat  banyak  platform  yang  dapat membantu orang membangun chatbot sesuai keinginan  mereka.  Platform-platform  untuk membuat chatbot melalui  situs  web  antara lain Chatbot , Octane  AI,  Engati,  Snatchbot , dan lain-lain. Sementara itu, bahasa pemrograman  Python  dan  Java  juga  dapat digunakan  untuk  pengembangan chatbot . Meskipun chatbot masih  seringkali  tidak dapat  memenuhi  harapan  pengguna,  namun chatbot memberikan  dampak  signifikan dalam  mengurangi  biaya  dan  meningkatkan efisiensi. Chatbot kini  telah  mengalami revolusi  sehingga  dapat  beradaptasi  dengan perdagangan  melalui  perangkat  seluler. American Marketing Association dan berbagai sumber lainnya menyatakan bahwa chatbot adalah  masa  depan  pemasaran,  dan mereka dapat diintegrasikan dengan aplikasi pesan  seperti Facebook,  WhatsApp,  Skype , dan Telegram maupun Website [5].
Chatbot yang  akan  dikembangkan dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  sistem manajemen basis data MySQL. Chatbot akan menggunakan kata kunci dari setiap pertanyaan  yang  biasa  ditanyakan  oleh mahasiswa  untuk  memberikan  jawaban otomatis  kepada  mahasiswa  yang  sedang bertanya  di  Universitas  XYZ. Chatbot ini dapat  beroperasi  24  jam  tanpa  pengawasan manusia  dan  dapat  melayani  banyak

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
pengguna  secara  bersamaan.  Metode  yang akan  digunakan  dalam  perancangan chatbot ini  adalah  berbasis  aturan,  di  mana chatbot hanya  dapat  memberikan  jawaban  jika pengguna  menekan  tombol  yang  diajukan oleh chatbot itu sendiri. Pendekatan berbasis aturan  adalah  salah  satu  metode  yang mewakili pengetahuan menggunakan serangkaian aturan yang diungkapkan dalam format IF-ELSE. Harapannya, dengan adanya  aplikasi chatbot ini,  mahasiswa Universitas
XYZ dapat langsung mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan. Chatbot
ini dikembangkan
untuk memberikan  jawaban  terkait  informasi mengenai  perguruan  tinggi,  program  studi, dan biaya perkuliahan [6].
2. METODE PENELITIAN

## a. Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut  merupakan  alur  penelitian  untuk ANALISA  APLIKASI CHATBOT UNTUK

## PERTANYAAN UMUM TERKAIT UNIVERSITAS DI UNIVERSITAS XYZ

## 1. Perumusan Masalah
Tahap  perumusan  masalah  ini  diawali dengan  melakukan  proses  penentuan  ide, konsep, metode, model pengembangan dan teknik  pengolahan  penelitian  yang  akan digunakan  sehingga  dapat  menjadi  acuan dan  bahan  rancangan  penulis  pada  saat pengembangan chatbot.

## 2. Perancangan Media
Tahap  kedua  dalam  penelitian  ini  adalah percancangan media, dimana ini merupakan tahap  pengumpulan  data  untuk chatbot dengan model pengembangan dan ide yang telah  dibentuk  pada  tahap  sebelumnya. Penulis  melakukan  wawancara  dengan dosen  untuk  mengumpulkan  data  yang dpaat  mendukung  pengembangan chatbot . Jika data yang didapat belum sesuai dengan ide  dan  konsep  sebelumnya  maka  akan direvisi hingga sesuai, namun jika data yang telah  dikumpulkan telah sesuai  dengan  ide dan  konsep  sebelumnya  maka  akan  di teruskan ke tahap berikutnya.
3. Perancangan Instrumen Penelitian Tahap ini merupakan tahap dimana penulis akan mengimplementasikan hasil pengembangan chatbot pada  platform website  yang  bertujuan  untuk  menguji efektivitas chatbot sebagai media informasi

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## 4. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  ini,  penulis  akan mengumpulkan  data  dan  informasi  yang bertujuan untuk menjadi pendukung dalam pengujian efektivitas chatbot . Pengumpulan data  ini  dilakukan  dengan  pendekatan kuantitatif  melalu  media  social  dengan memakai Google  Form kepada  target audiens yaitu Mahasiswa Universitas XYZ Angkatan 2020 – 2023 di Kota Batam.

## 5. Menganalisis Data
Setelah  data  dikumpulkan,  peneliti  akan mulai menyebarkan kuestioner untuk memperoleh data.
Apabila
sudah mendapatkan  jumlah  data  yang  diperlukan, selanjutnya  adalah  ke  tahap  analisa,  dimana data yang didapatkan dari metode kuantitatif akan  diolah  dan  diteliti  agar  memperoleh hasil.

## 6. Kesimpulan
Tahap kesimpulan merupakan tahap terakhir, dimana  penulis  akan  menarik  kesimpulan berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  telah dilakukan.

## b. Model
Pengembangan SAM
(Successive Approximation Model)
Gambar 2. Successive Approximation Model
Model pengembangan Successive
Approximation  Model atau  yang  dikenal dengan  SAM  terdiri  dari  3  tahap  dalam pengembangan proyek ini, diantaranya:

## 1. Tahap Preparasi
Proses dalam tahap ini adalah mengumpulkan  material  –  material    yang dibutuhkan  dalam  pengembangan chatbot dengan cara mewawancarai salah satu dosen yang mengajar di Universitas XYZ, mengenai  pertanyaan  –  pertanyaan  yang seringkali  ditanyakan  oleh  mahasiswa, sehingga  data  yang  didapatkan  dari  hasil wawancara  dapat  digunakan  sebagai  materi untuk chatbot .

## 2. Tahap Iterasi
Pada tahap iterasi ini, penulis akan menyusun dan  mengembangkan  data  -  data  yang didapatkan.  Data  tersebut  akan  disusun  ke dalam  storyboard,  alur  percakapan  dan arsitektur percakapan untuk mengembangkan chatbot yang  dapat  menjawab  pertanyaan seputaran  akademik.  dibuat  menggunakan bahasa pemograman PHP dan menggunakan PhpMyAdmin  sebagai  system  manajemen basis data.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 3. PhpMyAdmin sebagai system manajemen basis data
Gambar 4 . Penggunaan Bahasa pemograman

## PHP
Chatbot yang  telah  dikembangkan  akan diimplementasikan  ke  dalam  website,  agar memudahkan  mahasiswa  dari  Universitas XYZ  untuk  memperoleh  informasi  – informasi yang dibutuhkan.

## 3. Tahap Implementasi
Setelah  tahap  iterasi  selesai, chatbot akan diimplementasikan  terlebih  dahulu  seperti gambar berikut.
Gambar 5 . Halaman login
Gambar 6. Tampilan website
Gambar 7. Tampilan chatbot

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 8. Tampilan chat
Gambar 9. Tampilan e-mail
Setelah chatbot akademik selesai diimplementasikan, chatbot kemudian  akan dievaluasi  dan  diuji  dengan  menggunakan Gray  Box  Testing.  Gray  Box  Testing merupakan  sebuah  metode  testing  dimana penguji  memiliki  pengetahuan  sebagian mengenai internal desain, struktur kode, dan logika aplikasi yang diuji. Metode pengujian Gray  Box melibatkan  4  teknik  sebagai berikut:
1. Pengujian Matrik,
2. Pengujian Regresi,
3. Pengujian Pola, dan
4. Pengujian Array Ortogonal
Dalam pengujian Gray Box Testing , penguji tidak diwajibkan untuk merancang kasus uji. Sebaliknya,  kasus  uji  dibuat  berdasarkan algoritma  yang  mengevaluasi  perilaku keadaan  internal  program  dan  pengetahuan arsitektur  aplikasi.  Selanjutnya,  penguji melaksanakan  dan  menginterpretasi  hasil dari pengujian-pengujian ini. Berikut adalah beberapa skenario pengujian Gray Box :
Tabel 1. Skenario Pengujian GreyBox Langkah Hasil yang diharapka n Hasil yang sebenarny a Hasil Identifika si input Chatbot mengenali user Chatbot mengenali user Berhasil Identifika si output Chatbot memberik an  pilihan layanan Chatbot memberika n pilihan layanan Berhasil Identifika si jalur utama Alur dialog identik dengan yang  telah dirancang Alur  dialog identik dengan yang  telah dirancang Berhasil Identifika si sub- fungsi Pilihan pengguna menentuka n hasil yang berbeda Pilihan pengguna menentuka n hasil yang berbeda Berhasil Kembang kan input untuk sub- fungsi Pengguna dapat menulis pertanyaa nnya sendiri Pengguna dapat menulis pertanyaan nya sendiri
Berhasil

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Kembang kan
output untuk sub- fungsi Respon chatbot sesuai dengan yang diharapka n Respon chatbot sesuai dengan yang diharapkan Berhasil Pengujian kasus untuk sub- fungsi Penguji akan menguji setiap scenario dengan chatbot Tidak  ada kesalahan  / scenario yang salah Berhasil Verifikasi kelayakan hasil Penguji telah menguji setiap scenario dengan chatbot Tidak  ada kesalahan  / scenario yang salah Berhasil
Secara  keseluruhan,  ada  8  skenario  yang diuji  dan  ditinjau  untuk  memastikan  tidak ada skenario yang menyesatkan.

## c. Populasi dan Sampling
Penulis  akan  mengambil  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan teknik simple random sampling atau dikenal juga dengan pengambilan sampel acak dengan jenis non probability sampling. Teknik ini merupakan salah  satu  metode  pengambilan  sampel, dimana  setiap  anggota  populasi  menerima kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel  [7].  Sampel  terdiri  atas  180
mahasiswa yang sedang studi di Universitas XYZ,  lalu  kemudian  mahasiswa  tersebut akan  melakukan  interaksi  secara  langsung dengan chatbot untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang mereka butuhkan.

## d. Perancangan Kuesioner
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan perancangan kuesioner untuk mengumpulkan data  yang  akan  digunakan  sebagai  analisis dengan  memanfaatkan google  form sebagai sarana  pengumpulan.  Menurut  [8]  skala Likert  merupakan  suatu  pernyataan  yang disertai  dengan  skala  pengukuran,  dimana skala tersebut merupakan pilihan sikap yang berkaitan dengan pernyataan tersebut. Pilihan sikap  yang  sering  kita  lihat  pada  kuesioner skala  likert  biasanya  berhubungan  dengan persetujuan seseorang terhadap suatu pernyataan.  Terdapat  5  tingkat  persetujuan, yaitu:
1. Sangat Tidak Setuju
2. Tidak Setuju
3. Netral
4. Setuju
5. Sangat Setuju
Tabel 2. Kuesioner Pendahuluan Variabel Penelitian untuk chatbot
No Variabel Pertanyaan terkait variabel 1 Kompatibili tas a. Saat berkomunikasi, saya lebih suka menggunakan teknologi seperti chatbot (tidak

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
bertatap muka, dalam bentuk text ) b. Saya terbiasa menggunakan chatbot saat ingin mendapatkan informasi 2 Persepsi Manfaat a. Informasi yang dihadirkan chatbot selalu up-to-date b. Chatbot bermanfaat dalam pencarian informasi karena fitur  yang  dimiliki lengkap c. Chatbot dapat menjawab kebutuhan informasi  yang  saya inginkan 3 Persepsi Kemudahan Pengguna a. Anda dapat dengan mudah mempelajari fitur-fitur yang ada pada chatbot. b. Penggunaan fitur- fitur pada chatbot sangatlah sederhana dan intuitif.
c. Chatbot memberikan saya fleksibilitas dalam melakukan pencarian informasi 4 Minat penggunaan a. Saya tertarik untuk menggunakan chatbot
b. Saya menganjurkan penggunaan chatbot
kepada orang lain. 5 Penggunaan Aktual a. Saya merasa puas saat menggunakan chatbot b. Impresi pertama saat menggunakan chatbot sangat menyenangkan c. Saya akan lebih sering menggunakan
chatbot untuk mencari solusi yang saya butuhkan
Gambar 10. Kerangka Pemikiran
Terdapat 5 variabel pada penelitian ini, yaitu variabel yang  bersifat  dependen dan independent. Menurut [9] variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi nilainya oleh variabel independen.
H1: Penelitian ini menemukan bahwa tingkat kompatibilitas berpengaruh terhadap persepsi kemanfaatan chatbot VA  XYZ.  Ketika pengguna merasa bahwa chatbot ini kompatibel dengan kebutuhan dan preferensi mereka,  mereka  cenderung  menganggapnya lebih  bermanfaat  dalam  membantu  mereka dalam berbagai tugas dan aktivitas.
H2:  Selain  itu,  tingkat  kompatibilitas  juga memiliki pengaruh terhadap persepsi kemudahan  penggunaan chatbot VA  XYZ. Ketika  pengguna  merasa  bahwa chatbot ini

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
mudah  digunakan  dan  sesuai  dengan kemampuan dan pengalaman mereka, mereka  cenderung  merasa  lebih  nyaman dalam berinteraksi dengan chatbot tersebut. H3:  Persepsi  kemudahan  penggunaan  juga berdampak signifikan  terhadap  kemanfaatan chatbot VA  XYZ.  Ketika  pengguna  merasa bahwa chatbot ini mudah digunakan, mereka lebih  mungkin  untuk  melihat  manfaat  yang mereka  dapatkan  dari  penggunaan chatbot tersebut.
H4: Selain itu, persepsi kemudahan penggunaan  juga  mempengaruhi  minat penggunaan chatbot VA  XYZ.  Ketika pengguna  merasa  bahwa chatbot ini  mudah digunakan,  mereka  cenderung  memiliki minat  yang  lebih  besar  untuk  menggunakan chatbot tersebut.
H5:  Namun,  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  persepsi  terhadap  kemanfaatan  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap minat penggunaan chatbot VA  XYZ.  Artinya, meskipun pengguna menganggap chatbot ini bermanfaat,  hal  tersebut  tidak  secara langsung mempengaruhi minat mereka untuk menggunakannya.
H6: Terakhir, penelitian ini juga menemukan bahwa minat penggunaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku penggunaan  aktual chatbot VA  XYZ.
Dengan  kata  lain,  meskipun  pengguna memiliki minat yang tinggi untuk menggunakan chatbot ini,  hal  itu  tidak menjamin  bahwa  mereka  akan  benar-benar menggunakannya secara aktif.
Dengan adanya kemajuan teknologi, pengguna memiliki kesempatan untuk
meningkatkan  produktivitas  mereka  dengan menerima dan aktif  menggunakan teknologi tersebut.  Selain  itu,  penting  untuk  diingat bahwa  tidak  semua  jenis  teknologi  dapat diterima dengan mudah oleh pengguna. Oleh karena  itu,  penting  bagi  pengguna  untuk terbuka  terhadap  perkembangan  teknologi dan memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan teknologi baru [10].
Technology  Acceptance  Model (TAM) menjadi  salah  satu  model  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  apakah  suatu teknologi  akan  diterima  atau  tidak.  Secara umum TAM memiliki 4 dimensi utama yang dapat  menentukan  keberhasilan  penerimaan teknologi  yaitu, Perceived  Ease  of  Use, Perceived  Usefulness,  Behavioral  Intention, Actual  Use, yang  lalu  dimodifikasi  dengan penambahan  faktor Compatibility di  dalam penelitian ini [11].

## e. Analisis Data
Pada  tahap  analisis  data,  penulis  akan menganalisa  data  yang  telah  dikumpulkan, yaitu dengan menggunakan analisis deskriptif dan Structural Equation
Modelling dengan Partial  Least  Square (SEM-PLS).
i. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan proses pengumpulan  data  dasar  yang  hanya bertujuan  untuk  memberikan  penjelasan tanpa melakukan penarikan kesimpulan atau membuat prediksi. Teknik analisis deskriptif

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
umumnya digunakan dalam penelitian yang bersifat eksplorasi [12].
ii. Structural Equation Modelling dengan Partial Least Square (SEM- PLS)
Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling (PLS-SEM)  adalah  suatu  metode analisis  statistik  yang  digunakan  untuk memahami dan mengukur hubungan antarvariabel  dalam  suatu  model  yang kompleks.  Teknik  ini  memungkinkan  kita untuk  mengidentifikasi  dan  mengukur pengaruh  variabel  terhadap  variabel  lain, baik  yang  dapat  diukur  secara  langsung maupun  yang  tidak  dapat  diukur  dengan jelas.  Keunggulan  utama  dari  PLS-SEM adalah  kemampuannya  dalam  menangani model  yang  kompleks  dan  data  yang  tidak mengikuti  distribusi  normal.  PLS-SEM cocok  digunakan  dalam  situasi  di  mana ukuran  sampel  terbatas  atau  ketika  data memiliki  karakteristik  khusus  yang  sulit dipenuhi oleh metode statistik konvensional. Terdapat  dua  tahap  untuk  menganalisis model  pada  PLS  yaitu,  model  pengukuran dan  model  struktural.  Model  pengukuran bertujuan  untuk  mengevaluasi  validitas konvergen,  validitas  diskriminan,  dan reliabilitas  pengujian.  Validitas  konvergen mengukur sejauh mana variabel pengukuran dalam  konstruk  yang  sama berkorelasi  satu sama lain. Validitas diskriminan, di sisi lain, mengukur sejauh mana variabel pengukuran dalam konstruk yang berbeda tidak berkorelasi  satu  sama  lain.  Uji  reliabilitas digunakan  untuk mengukur  konsistensi
pengukuran  dalam  konstruk  yang  sama. Model,  struktural  di  sisi  lain,  digunakan untuk  menguji  hubungan  antara  variabel- variabel  dalam  model  struktural.  R- square adalah  metrik  yang  digunakan  untuk mengukur  seberapa  baik  model  struktural dapat  menjelaskan  variasi  dalam  variabel dependen.  Koefisien Path menggambarkan kekuatan dan arah hubungan antara variabel- variabel  dalam  model.  Dan  t- statistics digunakan  untuk  menguji  signifikansi statistik  dari  koefisien Path .  Dengan menggunakan  kedua  model  ini,  analisis dapat dilakukan secara komprehensif untuk memahami  hubungan  antara  variabel- variabel dalam penelitian.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Deskriptif
Tabel 3. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Compatibility
N o Frekuensi Me an % 1 2 3 4 5 1  4 25 41 72 38 3.6 3 62.7 2  2 22 43 66 47 3.7 4 62.7 Total 62.7
Berdasarkan tabel di atas, tanggapan terhadap variabel compatibility dapat  dikategorikan cukup  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai rerata  sebesar  62.8%.  Artinya,  pengguna merasa sangat kompatibel saat menggunakan chatbot akademik  Universitas  XYZ.  Dari  2 indikator pernyataan pada variabel

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
kompatibel,  persentase  yang  sama  terlihat. Ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  merasa sangat  nyaman  dan  mudah  berkomunikasi baik secara langsung maupun tidak langsung untuk mendapatkan informasi terkait akademik Universitas XYZ. Selain itu, hasil kuesioner juga menunjukkan persentase yang sama untuk kedua variabel tersebut, menegaskan bahwa pengguna merasa sangat puas  dengan  tingkat  kompatibilitas  dan kemudahan  dalam  berinteraksi  dengan chatbot tersebut.
Tabel 4. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Perceived Usefulness
N o Frekuensi Me an % 1 2 3 4 5 1 0 0 29 77 74 4.2 5 83.8 2 0 0 23 70 87 4.3 5 87.2 3 0 2 35 78 65 4.1 4 79.4 Total 83.1 Berdasarkan tabel di atas, tanggapan terhadap variabel perceived
usefulness dapat dikategorikan  sebagai  baik.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  rerata  sebesar  83.1%. Pengguna  sudah  merasa  bahwa chatbot akademik  Universitas  XYZ  cukup  baik. Meskipun  sudah  dianggap  cukup  baik, chatbot  ini  masih  memiliki  potensi  yang besar  untuk  meningkatkan  persepsi  manfaat yang  dirasakan  oleh  pengguna.  Dari  2 indikator pernyataan pada variabel perceived usefulness, pernyataan dengan skor tertinggi
adalah  86.1%  dan  dikategorikan  sebagai baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  chatbot sangat bermanfaat dalam pencarian informasi karena  memiliki  fitur-fitur  yang  lengkap yang  dapat  memudahkan  pengguna  dalam menemukan informasi yang mereka butuhkan. Dengan adanya chatbot, pengguna dapat  dengan  mudah  menemukan  informasi yang mereka butuhkan tanpa harus melakukan  pencarian  yang  rumit  dan memakan  waktu.  Fitur-fitur  yang  lengkap pada  chatbot juga memungkinkan  pengguna untuk  mendapatkan  informasi  dengan  lebih rinci  dan  terperinci.  Sebagai  contoh, pengguna  dapat  meminta  chatbot  untuk memberikan  penjelasan  mendalam  tentang topik  tertentu  atau  menampilkan  data  dan angka-angka yang relevan. Dengan demikian,  pengguna  merasakan  manfaat yang  signifikan  dari  penggunaan  chatbot dalam  pencarian  informasi.  Selain  itu,  hasil kuesioner  juga  menunjukkan  bahwa  70 responden  setuju  dan  85  responden  sangat setuju  dengan  kebermanfaatan chatbot .  Hal ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  benar- benar merasakan manfaat dari chatbot dalam mencari informasi yang mereka butuhkan.
Dengan  begitu,  meskipun chatbot masih memiliki potensi untuk meningkatkan tingkat manfaat  yang  dirasakan  oleh  pengguna, namun  hasil  survei  menunjukkan  bahwa pengguna  sudah  merasa  puas  dengan  fitur- fitur yang disediakan oleh chatbot akademik Universitas XYZ. Hal ini merupakan indikasi bahwa chatbot telah  memberikan  kontribusi yang  positif  dalam  membantu  pengguna

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
dalam  mencari  informasi  yang  mereka perlukan.
Tabel 5. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Perceived Ease of Use
N o Frekuensi Me an % 1 2 3 4 5 1  0 0 29 77 74 4.25 83.8 2  0 0 21 69 90 4.38 88.3 3  1 15 58 66 40 3.71 68.8 Total 80.3
Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa  hasil  tanggapan  respon  terhadap variabel perceived ease of use dikategorikan sebagai baik. Hal ini dapat dilihat dari nilai rerata  yang  telah  diperoleh,  yaitu  sebesar 80.3%.  Artinya,  pengguna  sudah  merasa bahwa chatbot akademik  Universitas  XYZ mudah  digunakan  dalam membangun persepsi  kemudahan  penggunaan.  Tidak hanya  itu,  dari  3  indikator  pernyataan  pada perceived  ease  of  use pernyataan  dengan skor tertinggi mencapai 88.3% dan dikategorikan  sebagai  baik.  Pernyataan tersebut  mengenai  fitur-fitur  yang  terdapat pada chatbot yang mudah digunakan.
Hasil  kuesioner  juga  menunjukkan  bahwa sebanyak 69 responden merasa setuju dan 90 responden  merasa  sangat  setuju  terhadap mudahnya  penggunaan chatbot .  Hal  ini membuktikan  bahwa chatbot akademik Universitas XYZ telah memberikan pengalaman  yang  baik  kepada  pengguna dalam hal kemudahan penggunaan.
Dalam konteks penelitian ini, nilai perceived ease of use yang tinggi menunjukkan bahwa pengguna  merasa  puas  dengan  fitur-fitur yang  disediakan  oleh chatbot akademik Universitas XYZ. Fitur-fitur tersebut dirancang  dengan  baik  dan  mudah  diakses oleh pengguna. Hal ini tentu menjadi faktor penting  dalam  meningkatkan  kepuasan pengguna serta membangun persepsi positif terhadap chatbot.
Sebagai kesimpulan, dapat dikatakan bahwa chatbot akademik  Universitas  XYZ  telah berhasil  membangun  persepsi  kemudahan penggunaan  yang  baik  di  antara  pengguna. Fitur-fitur  yang  mudah  digunakan  pada chatbot tersebut  memberikan  pengalaman yang positif kepada pengguna, sebagaimana tercermin dari tanggapan respon yang positif dari  pengguna  dalam  kuesioner.  Hal  ini sangat penting dalam meningkatkan penggunaan  dan  penerimaan chatbot oleh pengguna.
Tabel 6. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Behavioral Intention
N o Frekuensi Me an % 1 2 3 4 5 1  0 4 39 72 65 4.1 76.1 2  0 8 36 99 37 3.9 75.5 Total 75.8
Berdasarkan  tabel  di  atas,  hasil  tanggapan respon terhadap variabel behavioral Intention dikategorikan sangat baik. Hal ini menunjukkan  bahwa  pengguna chatbot di Universitas  XYZ  sudah  sangat  termotivasi

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
untuk menggunakan chatbot sebagai sumber informasi terkait akademik.
Data
menunjukkan  bahwa  nilai  rerata  sebesar 75.8%, yang menunjukkan tingkat kepuasan yang  tinggi  terhadap  penggunaan chatbot . Pengguna  merasa  bahwa chatbot dapat memberikan informasi yang mereka butuhkan dengan efektif dan efisien.
Selain  itu,  dari  2  indikator  pernyataan  dari variabel behavioral  intention ,  skor  tertinggi mencapai  76.1%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa saya sangat tertarik untuk menggunakan chatbot sebagai  sarana  untuk mendapatkan  informasi  akademik.  Hasil kuesioner juga menunjukkan bahwa sebanyak  72  responden  setuju  dan  65 responden sangat setuju terhadap
penggunaan chatbot .
Angka ini mengindikasikan  tingkat  persetujuan  yang tinggi  dari  pengguna  terhadap  keberadaan chatbot sebagai sumber informasi akademik.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan chatbot di  Universitas  XYZ telah  berhasil  mencapai  tujuan  untuk meningkatkan behavioral intention pengguna. Tingkat kepuasan yang tinggi dan tingkat persetujuan yang tinggi dari pengguna menunjukkan bahwa chatbot telah berhasil  memenuhi  harapan  dan  kebutuhan pengguna  dalam  mendapatkan  informasi akademik.
Tabel 7. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Actual Use
N o Frekuensi Me an % 1 2 3 4 5 1  0 5 42 83 50 3.98 73.8 2  0 0 28 76 76 4.26 84.4 3  0 4 38 73 65 4.1 76.6 Total 78.3
Berdasarkan  tabel  di  atas,  tanggapan terhadap  variabel Actual  Use dikategorikan sebagai baik. Hal ini diperkuat dengan nilai rerata  sebesar  78.3%.  Pengguna  merasa bahwa chatbot akademik  Universitas  XYZ sangat  baik  dalam  memunculkan  kondisi penggunaan  layanan  yang  nyata.  Dari  3 indikator  pernyataan  dari  variabel actual use ,  skor  tertinggi  adalah  84.4%  untuk impresi  saat  pertama  kali  menggunakan chatbot yang  sangat  menyenangkan.  Selain itu, hasil kuesioner menunjukkan bahwa 76 responden  merasa  setuju  dan  76  responden merasa  sangat  setuju  terhadap chatbot tersebut.
Penilaian  positif  terhadap  variabel Actual Use menunjukkan  bahwa  pengguna  sangat puas dengan kemampuan chatbot akademik Universitas  XYZ  dalam  menyediakan layanan  yang diperlukan. Pengguna  merasa bahwa chatbot ini  mampu  memberikan solusi  yang  akurat  dan  relevan  terhadap pertanyaan  dan  masalah  yang  diajukan. Dengan  demikian, chatbot ini  berhasil menciptakan  pengalaman  pengguna  yang menyenangkan dan efektif.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Selain  itu, chatbot baik  dalam  memahami pertanyaan pengguna dengan baik. Pengguna merasa bahwa chatbot ini mampu memberikan  jawaban  yang  memadai  dan membantu  dalam  menyelesaikan  masalah yang dihadapi. Hal ini menunjukkan bahwa chatbot ini  tidak  hanya  efisien  dalam memberikan  informasi,  tetapi  juga  mampu berinteraksi dengan pengguna secara efektif.
Dalam  keseluruhan, chatbot akademik Universitas  XYZ  mendapatkan  respon positif dari pengguna dalam hal Actual Use . Hal  ini  menunjukkan  bahwa chatbot ini berhasil  memenuhi  harapan  dan  kebutuhan pengguna  dalam  menyediakan  layanan akademik  yang berkualitas. Dengan adanya chatbot ini, pengguna merasa lebih terbantu dan mudah dalam mengakses informasi yang mereka butuhkan.

## b. PLS (Partial Least Square)
Dalam  menjalankan  proses  evaluasi  model pada  metode Partial  Least  Squares (PLS), terdapat  dua  tahapan  yang  perlu  dilakukan secara berurutan, yaitu tahap model pengukuran  dan  tahap  model  struktural. Tahap  model  pengukuran  bertujuan  untuk mengevaluasi  validitas  konvergen,  validitas diskriminan,  dan  uji  reliabilitas  dari  model yang  dibangun.  Di  sisi  lain,  tahap  model structural digunakan untuk mengevaluasi R- square ,  koefisien Path ,  dan  t- statistics sebagai  indikator  performa  model  secara keseluruhan.  Dalam  tahap outer model, beberapa  analisis  penting  yang  perlu dilakukan  adalah  menguji  hubungan  antara
variabel-variabel pengukuran dengan variabel  laten  yang  mereka  wakili.  Hal  ini berguna untuk memperoleh pemahaman yang lebih  mendalam  terkait  hubungan  antara variabel-variabel  tersebut  dan  memvalidasi model  yang  telah  dibangun.  Sementara  itu, dalam tahap inner model, analisis lebih lanjut dilakukan  untuk  menggali  hubungan  antara variabel laten yang satu dengan variabel laten lainnya,  yang  memberikan  gambaran  yang lebih  lengkap  dan  komprehensif  tentang interaksi antara variabel-variabel tersebut. Seluruh  tahapan  evaluasi  model  pada  PLS memiliki peran yang penting dalam memastikan  validitas  dan  kualitas  model yang  dibangun.  Oleh  karena  itu,  melakukan evaluasi  yang  komprehensif  pada  kedua tahapan  ini  sangatlah  penting  agar  hasil analisis dapat memberikan pemahaman yang akurat  dan  mendalam  terhadap  hubungan antara  variabel-variabel  serta  memvalidasi kecocokan model yang telah dirancang.

## i. Outer Model
1. Nilai Validitas Konvergen
Tabel 8. Nilai Validitas Konvergen
Variabel Indikator  Nilai  Loading Factor Compatibility C1 0.774 C2 0.906 Perceived Usefulness PU1 0.868 PU2 0.886 PU3 0.444 Perceived ease of use PEOU1 0.832 PEOU2 0.857

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
PEOU3 0.599 Behavioral Intention BI1 0.899 BI2 0.806 Actual Use AU1 0.767 AU2 0.543 AU3 0.878
Validitas konvergen mengukur sejauh mana korelasi  antara  konstruk  dan  variabel  laten dalam suatu penelitian. Dalam mengevaluasi validitas  konvergen  dari  reliabilitas  item individu, penting untuk melihat standardized  loading  factor .  Nilai loading factor yang  ideal  adalah  ≥  0.7,  yang menunjukkan  bahwa  indikator  tersebut valid.  Selain  itu,  dalam  mengukur  validitas konvergen,  juga  perlu  mempertimbangkan faktor  lain  seperti  reliabilitas,  kesesuaian konstruk,  dan  kecocokan  model.  Dengan memperhatikan  semua  aspek  ini,  penelitian akan  menjadi  lebih  valid  dan  dapat diandalkan [13]. Setelah diuji menggunakan aplikasi  SmartPLS  dapat  kita  lihat  terdapat beberapa  konstruk  berada  dibawah  nilai yang  diinginkan  yaitu  sebesar  ≥  0.7. Terdapat  3  indikator  yang  akan  dihapus karena tidak memenuhi nilai loading factor , yaitu:

## Tabel 9. Analisis Faktor
Variabel Indikator  Nilai  Loading Factor Perceived Usefulness PU3 0.444
Perceived ease of use PEOU3 0.599 Actual Use AU2 0.543
2. Nilai Validitas Diskriminan Tabel 9. Nilai Validitas Diskriminan
AU BI C PEOU PU AU1 0.767  0.530  0.385 0.503 0.474 AU2 0.543  0.309  0.292 0.791 0.841 AU3 0.878  0.898  0.393 0.410 0.354 BI1 0.878  0.899  0.394 0.410 0.354
BI2 0.565  0.806  0.354 0.442 0.374 C1 0.366  0.377  0.774 0.357 0.277 C2 0.431  0.372  0.906 0.471 0.482 PEO U1 0.558  0.341  0.312 0.832 0.868

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## PEO
U2
0.494  0.376  0.399 0.857 0.847 PEO U3 0.440  0.456  0.480 0.599 0.383 PU1 0.558  0.341  0.312 0.832 0.868 PU2 0.500  0.370  0.389 0.856 0.886 PU3 0.293  0.251  0.486 0.324 0.444
Validitas  diskriminan  adalah  konsep  yang menggambarkan  bahwa  dua  variabel  yang berbeda harus menunjukkan perbedaan yang memadai. Secara sederhana, indikator  yang digunakan tidak hanya seharusnya mengukur satu dimensi.  Ada  beberapa  cara untuk  menguji  validitas  ini,  salah  satunya adalah melalui penggunaan korelasi Pearson product  moment.  Dalam  pengujian  ini, hubungan antara skor setiap item pertanyaan dan total skor dihitung, dan hasilnya adalah nilai korelasi Pearson (r). Dengan demikian, pengujian  validitas  diskriminan  dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang hubungan antara variabel-variabel  yang  diteliti  [14].  Maka akan  dilakukan  penghapusan  terhadap variabel AU2, AU3, PU1 dan PU2. Berikut adalah  data  setelah  beberapa  variabel dihapus
Tabel 10. Nilai Validitas Diskriminan
AU BI C PEOU PU AU1 1.000  0.537  0.385 0.509 0.262 BI1 0.436  0.842  0.393 0.434 0.211 BI2 0.481  0.870  0.354 0.472 0.223 C1 0.241  0.376  0.771 0.407 0.250 C2 0.386  0.369  0.908 0.490 0.524 PEO U1 0.439  0.353  0.312 0.739 0.189 PEO U2 0.357  0.370  0.400 0.794 0.245 PEO U3 0.378  0.465  0.479 0.751 0.352 PU3 0.262  0.254  0.487 0.359 1.000
Setelah  melakukan  uji  kedua,  hasilnya menunjukkan bahwa hubungan antara indikator-indikator  dan  variabel  target  lebih kuat dibandingkan hubungan antara indikator-indikator  dan  variabel  dalam  blok lainnya.  Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  variabel  target  lebih  baik  dalam memprediksi  ukuran-ukuran  dalam  bloknya

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
sendiri  dibandingkan  dengan  blok  lainnya. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa tidak ada  masalah  dalam  menguji  validitas diskriminan menggunakan nilai cross- loading.  Dengan  demikian,  dapat  dianggap bahwa  semua  indikator  yang  digunakan dalam uji ini valid.

## 3. Nilai Reliabilitas
Tabel 10. Nilai Reliabilitas ( Composite Reliability ) Variabel Nilai Keterangan Compatibilty (C) 0.781 Reliabel dan sangat memuaskan Perceived Usefulness (PU) 0.843 Reliabel dan sangat memuaskan Perceived Ease of Use (PEOU) 0.829 Reliabel dan sangat memuaskan Behavioral Intention (BI) 0.812 Reliabel dan sangat memuaskan Actual Use (AU) 0.792 Reliabel dan sangat memuaskan
Composite  Reliability atau  nilai  reliabilitas digunakan untuk mengukur konsistensi blok indikator dengan melihat data yang memiliki nilai composite reliability lebih dari standar umum  yang  ditentukan  yaitu  0.7.  Dalam penelitian ini, reliabilitas model pengukuran adalah  faktor  penting  yang  menunjukkan sejauh  mana  data  yang  dikumpulkan  dapat diandalkan.  Dengan  menggunakan  nilai composite  reliability yang  lebih  tinggi  dari standar  umum,  dapat  disimpulkan  bahwa model  pengukuran  dalam  penelitian  ini
sangat  reliabel  dan  dapat  dipercaya  untuk menganalisis  fenomena  yang  diteliti [15] . Berdasarkan  hasil  dari  table  di  atas, menunjukkan  bahwa  semua  variabel  dapat dikatakan reliabel dan memuaskan dikarenakan  mencapai  nilai  standar  umum sebesar > 0.7. ii. Inner Model

## 1. Nilai R- Square
Tabel 11. Nilai R- Square Variabel Nilai Keterangan AU 0.751 Kuat BI 0.252 Lemah PEOU 0.246 Lemah PU 0.882 Kuat
Berdasarkan hasil analisis dari tabel 11, dapat disimpulkan  bahwa  variabel Compatibility (C)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEOU) memiliki pengaruh  yang signifikan terhadap Perceived  Usefulness (PU)  dalam  model inner .  R- Square atau  koefisien  determinasi sebesar  82.2%,  yang  berarti  sekitar  82.2% variasi  dalam Perceived  Usefulness dapat dijelaskan  oleh  variabel  Compatibility  (C) dan  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU). Sementara  itu,  sekitar  17.8%  variasi  dalam Perceived  Usefulness dipengaruhi  oleh faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam model.
Selain  itu,  variabel Compatibility (C)  juga memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use (PEOU) dalam model inner dengan R- Square sebesar  24.6%.  Artinya,  sekitar 24.6%  variasi dalam Perceived  Ease of  Use

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
dapat dijelaskan oleh variabel Compatibility (C), sedangkan sekitar 75.4% variasi lainnya dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  luar  yang tidak dimasukkan dalam model.
Kemudian,  variabel Perceived  Ease  of  Use (PEOU) dan Perceived Usefulness (PU) juga memiliki  pengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI)  dalam  model inner sebesar 25.2%.  Ini  berarti  sekitar  25.2%  variasi dalam Behavioral Intention dapat dijelaskan oleh variabel Perceived Ease of Use (PEOU) dan  Perceived  Usefulness  (PU),  sementara sekitar  74.8%  variasi  lainnya  dipengaruhi oleh  faktor-faktor  luar  yang  tidak  termasuk dalam model.
Terakhir,  variabel Behavioral  Intention (BI) memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Actual Use (AU) dalam model inner dengan nilai sebesar 75.1%. Ini berarti sekitar 75.1% variasi  dalam Actual  Use dapat  dijelaskan oleh  variabel  Behavioral  Intention  (BI), sedangkan  sekitar  24.9%  variasi  lainnya dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  luar  yang tidak dimasukkan dalam model.
Dengan
demikian,
hasil analisis menunjukkan bahwa variabel-variabel Compatibility  (C),  Perceived  Ease  of  Use
(PEOU), Perceived Usefulness (PU), Behavioral  Intention  (BI),  dan  Actual  Use (AU)  saling  berhubungan  dan  saling mempengaruhi dalam model inner .
2. Nilai P- Value dan T- Statistic
Tabel 12. Nilai P- Values dan T- Statistic
Hipo tesis Hubun gan Path Coeffiec ients T-Statistic  T- table H1 C-PU 0.000 146.306 1.96 H2 C- PEOU 0.000 9.855 1.96 H3 PEOU -PU 0.000 5.388 1.96 H4 PEOU -BI 0.000 7.513 1.96 H5 PU-BI 0.069 1.819 1.96 H6 BI-AU 0.336 0.971 1.96
Ukuran  signifikan  ketergantungan  hipotesis dapat diuji dengan menggunakan
perbandingan  antara  t- statistic dengan  t- table .  Jika  hasil  dari  t- statistic lebih  tinggi dibandingkan  dengan  t- table ,  maka  dapat diartikan bahwa hipotesis terdukung.
Dalam  konteks  ini,  t- statistic adalah  ukuran yang  digunakan  untuk  menguji  signifikansi statistik  dari  data  yang  dianalisis.  Nilai  t-

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
statistic yang  lebih  tinggi  menunjukkan bahwa  perbedaan  antara  sampel  yang  diuji dan  hipotesis  nol  adalah  signifikan  secara statistik. Sedangkan t- table adalah tabel yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  kritis  t- statistic berdasarkan  tingkat  signifikansi yang  ditentukan  sebelumnya.  Dengan membandingkan  nilai  t- statistic dengan  t- table ,  kita  dapat  menentukan  apakah hipotesis  terdukung  atau  tidak.  Jika  nilai  t- statistic lebih  tinggi  dari  t- table ,  maka  kita dapat  menyimpulkan  bahwa  terdapat  cukup bukti untuk mendukung hipotesis yang diuji [17].
Berdasarkan hasil dari tabel 12, uji hipotesis dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Kompatibilitas (C)  memiliki  pengaruh signifikan terhadap
Perceived Usefulness (PU)  dengan  nilai  koefisien jalur  sebesar  0,000  dan  nilai  t-statistik sebesar 146,306 > 1,96, yang membuktikan  bahwa  H1  diterima.  Ini menunjukkan  bahwa  tingkat  kesesuaian antara faktor-faktor yang terkait memiliki  dampak  positif  pada  persepsi pengguna terhadap kegunaan sistem.
b. Kompatibilitas (C)  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap Perceived  Ease  of Use (PEOU) dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,000 dan nilai t-statistik sebesar 855  >  1,96,  yang  membuktikan  bahwa H2  diterima.  Hal  ini  menunjukkan bahwa tingkat kesesuaian antara faktor- faktor  yang  terkait  berkontribusi  pada persepsi  pengguna  tentang  kemudahan penggunaan sistem.
c. Perceived Ease of Use (PEOU) memiliki pengaruh  signifikan  terhadap Perceived Usefulness (PU)  dengan  nilai  koefisien jalur  sebesar  0,000  dan  nilai  t-statistik sebesar 5.388 > 1,96, yang membuktikan bahwa  H3  diterima.  Ini  menunjukkan bahwa persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan sistem berhubungan  dengan  persepsi  mereka tentang kegunaan sistem.
d. Perceived Ease of Use (PEOU) memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention (BI)  dengan  nilai  koefisien jalur  sebesar  0,000  dan  nilai  t-statistik sebesar  513  >  1,96,  yang  membuktikan bahwa H4 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa  persepsi pengguna tentang  kemudahan  penggunaan  sistem berhubungan  dengan  niat  perilaku mereka terkait penggunaan sistem.
e. Perceived Usefulness (PU) tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention (BI)  dengan  nilai koefisien jalur sebesar 0,069 dan nilai t- statistik  sebesar  1.819  >  1,96,  yang membuktikan  bahwa  H5  ditolak.  Ini menunjukkan bahwa  persepsi pengguna tentang  kegunaan  sistem  tidak  secara langsung  mempengaruhi  niat  perilaku mereka terkait penggunaan sistem.
f. Behavioral Intention (BI) tidak memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap Actual  Use (AU).  Ditemukan  bahwa nilai koefisien jalur BI-AU adalah 0,000, dengan  nilai  t-statistik  sebesar  11,170 yang  lebih  besar  dari  1,96.  Hasil  ini menunjukkan bahwa hipotesis H6 harus

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
ditolak. Oleh karena itu, dapat
disimpulkan bahwa niat perilaku pengguna tidak memiliki dampak langsung  terhadap  penggunaan actual use .

## 4. KESIMPULAN
Penulis  menggunakan  2  metode,  yaitu analisis  deskriptif  dan Partial  Least  Square (PLS),  untuk  mengevaluasi  model  dan mengukur variabel-variabel seperti kompatibilitas,  manfaat  yang  dirasakan, kemudahan penggunaan, minat penggunaan, dan  penggunaan  aktual.  Beberapa  temuan penting dari penelitian ini termasuk:
1. Kompatibilitas  berperan  penting  dalam memengaruhi  persepsi  kemanfaatan  dan kemudahan  penggunaan chatbot .  Ketika
pengguna merasa bahwa chatbot tersebut kompatibel  dengan  kebutuhan  dan  nilai- nilai  mereka,  maka  mereka  cenderung melihat chatbot sebagai  alat  yang berguna dan mudah digunakan.
2. Persepsi  manfaat  dari chatbot juga
memegang peran utama dalam menentukan  minat  penggunaan chatbot . Jika  pengguna  percaya  bahwa chatbot tersebut dapat memberikan manfaat yang signifikan  dalam  pemenuhan  kebutuhan mereka,  mereka  lebih  mungkin  untuk bersedia menggunakannya.
3. Demikian  pula,  persepsi  kemudahan penggunaan chatbot juga  memiliki pengaruh positif terhadap minat penggunaan chatbot .  Semakin  mudah chatbot digunakan, semakin besar
kemungkinan pengguna akan melibatkan diri  secara  aktif  dalam  interaksi  dengan chatbot tersebut. Kesemuanya ini membentuk  suatu  rangkaian  hubungan yang  kompleks  antara  kompatibilitas, persepsi kemanfaatan, persepsi kemudahan  penggunaan,  dan  minat penggunaan chatbot .
Pada  tahap  analisis  deskriptif,  penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden  memberikan  tanggapan  positif terhadap  variabel-variabel  yang  diteliti, seperti kompatibilitas, manfaat yang dirasakan,  kemudahan  penggunaan,  minat penggunaan, dan penggunaan aktual chatbot . Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pengguna merasa nyaman dan tertarik untuk menggunakan chatbot akademik Universitas XYZ.
Selanjutnya,  dalam  tahap Partial  Least Square (PLS), penelitian mengukur validitas konvergen  dan  validitas  diskriminan  untuk variabel-variabel  yang  digunakan  dalam penelitian.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  variabel  memiliki  validitas konvergen  yang  baik,  kecuali  beberapa indikator  yang  harus  dihapus  karena  nilai loading  factor  mereka  rendah.  Validitas diskriminan  juga  mengindikasikan  bahwa variabel-variabel  tersebut  cukup  berbeda secara konseptual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Christoforakos,  N.  Feicht,  S. Hinkofer,  A.  Löscher,  S.  F.  Schlegl,

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
and  S.  Diefenbach,  “Connect  With
Me. Exploring Influencing Factors in a Human-Technology Relationship
Based on Regular Chatbot Use,” Front Digit  Health ,  vol.  3,  Nov.  2021,  doi:
10.3389/fdgth.2021.689999.
[2] N.  Hardiyanto,  A.  I.  Gunawan,  W. Rafdinal,  and  N.  C.  Afif,  “Analisis Perilaku Belanja Online Selama Masa Pandemi  COVID-19,” Jurnal  Riset
Bisnis  dan  Investasi ,  vol.  6,  no.  3, 2020.
[3] B.  Wibowo,  H.  Clarissa,  and  D. Suhartono,  “The  Application  of Chatbot for  Customer  Service  in  E-
Commerce,”
Engineering, MAthematics  and  Computer  Science (EMACS)  Journal ,  vol.  2,  no.  3,  pp. 91–95, Sep. 2020, doi: 10.21512/emacsjournal.v2i3.6531.
[4] E.  Adamopoulou  and  L.  Moussiades, “ Chatbot s:  History,  technology,  and applications,” Machine Learning with Applications ,  vol.  2,  p.  100006,  Dec. 2020, doi: 10.1016/j.mlwa.2020.100006. [5] D. L. Kasilingam, “Understanding the attitude and intention to use smartphone chatbot s  for  shopping,” Technol Soc , vol. 62, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.techsoc.2020.101280.
[6] D.  Avrilia  Lantana,  S.  Ningsih,  T. Waluyo,  and  Winarsih,  “RANCANG BANGUN CHATBOT BERBASIS RULE-BASED  SEBAGAI  PUSAT INFORMASI CALON MAHASISWA BARU DI
UNIVERSITAS NASIONAL PENULIS  1),” JUNSIBI  (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2023, doi: 10.55122/junsibi.v4i1.695. [7] A.  Syaputra,  “Implementasi  Metode Random  Sampling  Pada  Animasi Motion Grapich Herbisida Dan
Fungisida,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 11, no. 2,  pp.  142–147,  Aug.  2022,  doi:
10.32736/sisfokom.v11i2.1370. [8] A.  H.  Suasapha,  “SKALA  LIKERT UNTUK PENELITIAN PARIWISATA; BEBERAPA CATATAN UNTUK MENYUSUNNYA DENGAN BAIK,” JURNAL KEPARIWISATAAN ,  vol.  19,  no.  1, pp. 26–37, Mar. 2020, doi: 10.52352/jpar.v19i1.407.
[9] C. Andrade, “A Student’s Guide to the Classification  and  Operationalization of  Variables  in  the  Conceptualization and  Design  of  a  Clinical  Study:  Part 1,” Indian J Psychol Med , vol. 43, no. 2, 2021, doi: 10.1177/0253717621994334. [10]  S.  Darmawan  and  R.  Setyorini, “ANALISA FAKTOR-FAKTOR
ADOPSI CHATBOT LINE  SMB TELKOM DENGAN PENDEKATAN TECHNOLOGY

## ACCEPTANCE
MODEL YANG DIMODIFIKASI,” ProBank ,  vol.  5, no. 2, 2020, doi: 10.36587/probank.v5i2.729.
[11]  A.  Nurul  Rohman,  M.  Mukhsin,  G. Ganika,  and  F.  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa, “Penggunaan Technology Acceptance Model  Dalam  Analisis  Actual  Use Penggunaan  E-Commerce  Tokopedia Indonesia  Use  of  the  Technology Acceptance  Model  in  Analyzing
Actual Use of E-Commerce Tokopedia Indonesia,” 2023. [12]  F.  J.  Purba,  “ANALISIS  RESPON MAHASISWA TERHADAP PENGGUNAAN GOOGLE CLASSROOM  SEBAGAI  MEDIA PEMBELAJARAN,”  vol.  4,  no.  2,
2020.
[13]  F. Apriani, M. I. Herdiansyah, and D. Diana,  “PERILAKU  PENGGUNA
TERHADAP SISTEM GURU PEMBELAJAR ONLINE DI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI KOTA PALEMBANG,” Jurnal Bina Komputer ,  vol.  1,  no.  1,  2019,  doi:
10.33557/binakomputer.v1i1.153.
[14]  D.  Junianto et  al. ,  “PENGARUH SISTEM PERJANJIAN
KERJA WAKTU TERTENTU DAN MOTIVASI  KERJA  TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA INDUSTRI PABRIK GULA.”
[15]  K.  Putra  Pamungkas  and  A.  Surya
Bharmawan, “Pengaruh gaya kepemimpinan  transformasional  dan motivasi terhadap kinerja karyawan di cv. mandiri pestimax pradipa.” [16]  Y.  Aryani  and  D.  Gustian,  “SISTEM INFORMASI PENJUALAN BARANG DENGAN METODE
REGRESI  LINEAR  BERGANDA DALAM PREDIKSI PENDAPATAN PERUSAHAAN,”
Jurnal Sistem Informasi  dan  Teknologi  Informasi , vol. 2, no. 2, pp. 39–51, 2020.
[17]  Fazriansyah, N. A. Sari, and Mawardi,
“Apakah persepsi kemudahan penggunaan  dan  persepsi  kegunaan berpengaruh  terhadap  niat  untuk menggunakan dan penggunaan aktual pada  aplikasi  pembayaran  digital?,” Jurnal Manajemen , vol. 14, no. 2, pp. 271–283, 2022.