Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2095 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 479-486 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF CHATGPT ACCEPTANCE FOR EDUCATION USING MODIFIED TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
Mahmud Rizal Mustofa *1 , Maria Ulfah Siregar 2
1,2 Informatics, Science and Technology Faculty, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Indonesia Email: 1 hi.rizalmustofa@gmail.com , 2 maria.siregar@uin-suka.ac.id
(Article received: May 14, 2024; Revision: June 17, 2024; published: August 11, 2024)

## Abstract
The presence of ChatGPT provides various benefits from all sectors including education. However, despite the various  benefits  obtained,  many  researchers  argue  that  ChatGPT  also  has  many  significant  drawbacks.  This research aims to analize the effect of perceived threat, perceived ease of use, perceived usefulness, attitude toward using dan behavioral intention to use the system of ChatGPT in education. The TAM modification in this research is the addition of a perceived threat variable which refers to the problem of the research object.The population in this research is active students of Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta. The sampling technique is  carried  out  using  probability  sampling  or  simple  random  sampling.  While  the  determination  the  number  of samples in this study used a sample table so that 377 respondents were students from various faculties. The data used  in  this  study  were  obtained  by  distributing  questionnaires  and  analyzed  using  SEM-PLS  with  the  help  of SmartPLS  3  software.  The  result  of  this  research  show  that  perceived  threat  and  perceived  ease  of  use  affect perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use  and  perceived  usefulness  affect  attitude  toward  using  and  attitude toward using affects behavioral intention to use of ChatGPT in education.
Keywords : acceptance, artificial intelligence, ChatGPT, student, TAM.

## ANALISIS TINGKAT PENERIMAAN CHATGPT UNTUK PENDIDIKAN MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL YANG DIMODIFIKASI

## Abstrak
Hadirnya ChatGPT memberikan berbagai manfaat dari segala sektor termasuk pendidikan. Namun terlepas dari berbagai  manfaat  yang  didapat  banyak  peneliti  yang  berpendapat  bahwa  ChatGPT  juga  memiliki  banyak kekurangan yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh perceived threat, perceived ease of use, perceived usefulness, attitude toward using dan behavioral intention to use the system terhadap penggunaan ChatGPT dalam bidang pendidikan. Modifikasi TAM pada penelitian ini adalah penambahan variabel perceived threat yang mengacu pada permasalahan objek penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta.  Teknik  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan menggunakan teknik probability sampling yakni sampel acak sederhana atau simple random sampling . Sedangkan penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan tabel sampel sehingga didapat 377 responden yang merupakan  mahasiswa dari berbagai fakultas. Data  yang digunakan dalam penelitian  ini diperoleh dengan cara menyebarkan  kuesioner  dan  dianalisis  menggunakan  SEM-PLS  dengan  bantuan  perangkat  lunak  SmartPLS  3. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa perceived  threat dan perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap perceived usefulness, perceived ease of use dan perceived usefulness berpengaruh terhadap attitude toward using serta attitude toward using berpengaruh terhadap behavioral intention to use ChatGPT dalam bidang pendidikan.
Kata kunci : artificial intelligence, ChatGPT, mahasiswa, penerimaan, TAM.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  kemajuan  teknologi  dan  adanya interkoneksi  globalisasi  didalamnya,  kecerdasan buatan  (AI)  secara  substansial  telah  mempengaruhi berbagai  sektor  yang  ada  di  dunia,  termasuk  dari sektor pendidikan. Dalam berbagai cara, AI memiliki kemampuan untuk mendorong kemajuan dan inovasi
di lingkungan pendidikan [1]. Salah satu alat AI yang diciptakan  dan  digunakan  untuk  tujuan  pendidikan adalah
ChatGPT
( Generative Pre-Trained Transformer ).  ChatGPT  adalah  chatbot  AI  yang dikembangkan  oleh  perusahaan  AI  Amerika, bernama  OpenAI.  Jumlah  pengguna  ChatGPT  telah meningkat secara luar biasa yakni sebanyak lebih dari
480 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 479-486
satu juta hanya dalam seminggu setelah peluncurannya  pada  30  November  2022  [2]. ChatGPT adalah model bahasa dengan kapasitas yang besar serta mampu menghasilkan respon yang sesuai dengan  konteks  dalam  bentuk  percapakan  yang terdengar alami seperti bahasa manusia [3].
Meningkatnya perkembangan teknologi sekarang  ini  telah  mendisrupsi  berbagai  bidang, termasuk bidang pendidikan, seperti halnya ChatGPT ini  memiliki  banyak  manfaat  dalam  lingkup  dunia pendidikan, model chatbot ini tidak hanya membantu dalam merancang penilaian, membuat soal esai, dan menerjemahkan  bahasa  tetapi  juga  memungkinkan pengguna untuk mengajukan dan menjawab berbagai macam pertanyaan, meringkas teks, dan berinteraksi dengannya seperti manusia [4]. [5] juga menambahkan  bahwa  dunia  pendidikan  dapat memperoleh  manfaat  yang  besar  dari  penggunaan ChatGPT  dan  model  bahasa  lainnya,  yang  dapat diterapkan dalam berbagai konteks termasuk sebagai alat bantu menulis, penguasaan bahasa, penelitian dan administrasi.  Dapat  dikatakan  bahwa  ChatGPT berpotensi menjadi alat bantu manusia yang berguna bagi  pendidikan  dan  penelitian.  Terlepas  dari berbagai  manfaat  yang  didapatkan  dari  penggunaan ChatGPT,  banyak  peneliti  yang  berpendapat  bahwa ChatGPT  juga  memiliki  banyak  kekurangan  yang signifikan  [6].  [7]  penelitian  ini  menemukan  bahwa pada  saat  evaluasi  awal,  ChatGPT  tidak  secara konsisten  menjawab  dengan  informasi  yang  akurat ketika  ditanyai  tentang  fakta  anatomi.  ChatGPT hanya  bekerja  berdasarkan  input  yang  dilakukan manusia, sehingga tidak ada sensor kebenaran dalam model  tersebut.  Saran  jawaban  yang  diberikanpun terkadang  kurang  konstektual  dengan  apa  yang diinginkan  pengguna.  Meskipun  dengan  hadirnya ChatGPT dapat meningkatkan efisiensi pembelajaran dan  mendorong  adanya  komunikasi,  penerapannya pun juga memiliki dampak negatif dan potensi risiko yang tinggi. Disisi lain, banyak siswa dan mahasiswa yang  menggunakan  ChatGPT  ini  dalam  menjawab pertanyaan  dan  mengerjakan  soal  tanpa  melakukan filterisasi  terlebih  dahulu,  mereka  hanya  menyalin secara instan atau menyontek saja yang mana memicu terjadinya  pertentangan  dan  penolakan  [8].  Dikutip dari  [9]  yang  telah  melakukan survey memberikan hasil  sebesar  82%  professor  perguruan  tinggi mengetahui  ChatGPT,  72%  diantaranya  khawatir akan  dampak  kecurangan  ketika  menggunakan ChatGPT. Lebih dari sepertiga 34% tenaga pendidik percaya jika ChatGPT harus dilarang penggunaan di lingkungan sekolah, sementara 66% lainnya mendukung  untuk  mengaksesnya.    Sedangkan  dari segi  siswa  yakni  lebih  dari  89%  siswa  mengetahui serta  menggunakan  ChatGPT  untuk  aktivitas pembelajaran.
Fenomena yang terkait dengan ChatGPT untuk bidang  pendidikan  ini  juga  terjadi  di  Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta. Kemunculan  ChatGPT  ini  menjadi  topik  yang
menarik pada acara forum diskusi yang diadakan oleh Departemen  Intelektual  dan  Kependidikan  UIN Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  pada  hari  Sabtu  tanggal 10  Juni  2023  yang  membahas  tentang  pengaruh penggunaan  ChatGPT  terhadap  pendidikan.  Forum diskusi ini diikuti oleh seluruh mahasiswa Pendidikan Fisika UIN Sunan Kalijaga, materi disampaikan oleh Brian Isnanto selaku Kepala Departemen Minat dan Bakat  HM-PS  Pendidikan  Fisika  2023  serta dimoderatori  oleh  Aisyah  Nur  Aini  selaku  Staf Departemen  Departemen  Minat  dan  Bakat  HM-PS Pendidikan  Fisika  2023.  Respon  mahasiswa  yang berbeda-beda  dengan  kemunculan  ChatGPT  untuk pendidikan  di  perguruan  tinggi  inilah  yang  menjadi populasi  dalam  penelitian  ini.  Peneliti  melakukan survey awal dengan menyebarkan kuesioner pada 30 mahasiswa Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta  secara  acak.  Dari  30  mahasiswa,  95% diantaranya  mengetahui  ChatGPT,  65%  sudah menggunakannya  walaupun  tidak  sering,  55% mahasiswa merasa terbantu ketika menggunakannya dan  30%  mahasiswa  juga  merasa  was-was  ketika menggunakan  ChatGPT.  Mereka  juga  berpendapat tentang  manfaat  yang  didapat  Ketika  menggunakan ChatGPT dalam kegiatan perkuliahan, namun mereka juga merasa terancam atau merasa tidak aman ketika menggunakannya karena akurasi kebenaran jawaban yang  dihasilkan  ChatGPT  belum  sepenuhnya  benar. Data  ini  hanya  digunakan  sebagai  informasi  awal yang  bertujuan  untuk  mengetahui  keadaan  nyata  di lapangan.
Berbagai  penelitian  yang  menggunakan  model TAM  memang  sudah  banyak  dilakukan,  namun hasilnya  mengalami  inkonsistensi.  Hal  ini  terjadi karena  perubahan  dunia  yang  semakin  pesat  serta objek,  populasi  dan  keadaan  lainnya  yang  berbeda- beda  menjadi  alasan  berbedanya  hasil  dari  setiap penelitian.  Kepuasan  yang  dirasakan  pengguna teknologi  merupakan  bagian  penting  dari  model TAM  ini  dimana  hal  ini  merumuskan  keberhasilan dalam merancang dan mengimplementasikan teknologi  tersebut  [10].  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  yang dilakukan oleh  [11] yang  meneliti tentang an  empirical  evaluation  of  technology acceptance  model  for  artificial  intelligence  in  e- commerce dimana  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdapat subjective  norm,  trust, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude towards  the  use,  behavioral  intention  to  use dan actual  use. Perbedaannya  dengan  penelitian  ini adalah  variabel  independen  yang  diteliti.  Pada penelitian  ini  variabel  external  yang  digunakan adalah perceived threat dengan alasan, merujuk pada hasil  diskusi  mahasiswa  yang  diadakan  oleh Departemen  Intelektual  dan  Kependidikan  UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta merasa ketika menggunakan  ChatGPT  dalam  proses  belajar  akan mengakibatkan ketergantungan terhadap penggunaan teknologi tersebut, yang mana mengurangi kemampuan  berpikir  kritis  terhadap  suatu  masalah.
Disamping  itu,  mereka  juga  merasa  tingkat  akurasi jawaban yang diberikan ChatGPT belum sepenuhnya tepat.  Perceived  threat  inilah  dimungkinkan  dapat memberikan  pengaruh  terhadap  minat  penggunaan ChatGPT.  Namun  untuk  membuktikan  asumsi tersebut  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuktikan  pengaruh perceived  threat,  perceived ease  of  use,  perceived  usefulness,  attitude  toward using dan behavioral  intention  to  use  the  system terhadap  penggunaan  ChatGPT  dalam  bidang pendidikan.

## 2. METODE PENELITIAN
ChatGPT  adalah  alat  kecerdasan  buatan  (AI) berbasis  teks  terbaru,  dapat  memahami  dan menafsirkan manusia bahasa yang belum pernah ada sebelumnya, memungkinkan pengguna untuk mengajukan  pertanyaan  dan  menerima  jawaban dengan cara percakapan dan intuitif [12]. Sedangkan definisi  TAM  adalah  adaptasi  dari  teori  tindakan beralasan  yang  menetapkan dua keyakinan,  manfaat yang  dirasakan  dan  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan,  sebagai  penentu  sikap  terhadap  niat penggunaan  [13]. Perceived  Threat merupakan respons seseorang dalam menghadapi ancaman,dapat pula  diartikan  sebagai  penilaian  kognitif  individu tentang bahaya yang ada di sebuah lingkungan [14]. Kepercayaan  individu  terhadap  penggunaan  suatu teknologi  yang  dapat  meningkatkan  kinerjanya merupakan  pengertian  dari  persepsi  manfaat ( perceived usefulness ) [15].
Kepercayaan  individu  terhadap  penggunaan suatu teknologi yang dapat mempermudah penyelesaian  pekerjaannya  merupakan  pengertian dari  persepsi  kemudahan  penggunaan  [15]. Attitude toward  Use didefinisikan  oleh  [16]  sebagai  peranan positif  atau  negatif  dari  seseorang  yang  berasal  dari persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan  yang  akan  mempengaruhi  niat  pelaku terhadap  sistem  teknologi  baru.  Kecenderungan perilaku  dalam  menggunakan  teknologi  merupakan pengertian  dari  minat  penggunaan  ( behavioral intention ) [15].
Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif  UIN  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  yang berjumlah 25.452 pada tahun ganjil 2023. Sedangkan penentuan  jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan  tabel  sampel  [17]  yang  kemudian dikuatkan oleh [18] yang menyatakan bahwa sampel tersebut  dapat  meningkatkan effect  size Cohen  yang artinya  sampel  yang  disarankan  untuk  tingkat populasi  tertentu  memiliki  kontribusi  praktis  dalam memprediksi suatu fenomena, berikut adalah formula yang digunakan :
Rumus 1:
s  =  X2NP (1 − P) / d2 (N − 1)   +  X2P (1 − P) (1)
Dimana : s = Jumlah Sampel
X 2 =  Nilai  tabel Chi-Square untuk  1 degree  of freedom pada  tingkat confidence interval  yang diinginkan (3,841) N = Jumlah Populasi P = Proporsi Populasi (diasumsikan 0,5) d = Degree of accuracy (diasumsikan 0,05) Berdasarkan  tabel  sampel  [17],  maka  jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 377.
Metode  pengumpulan  data  menggunakan kuesioner  dengan  beberapa  bagian  pertanyaan  yang dirancang  dalam  kuesioner  penelitian  ini.  Pertama adalah  pertanyaan  mengenai  informasi  data  diri responden  seperti  nama,  jenis  kelamin,  umur, fakultas, tahun angkatan masuk, serta seberapa sering menggunakan  ChatGPT  beserta  alasannya.  Kedua adalah  pertanyaan  dari  instrumen  penelitian  yang sudah ditetapkan oleh peneliti kemudian diberi nilai skor 1 sampai 5 menggunakan skala likert pernyataan positif  [19].  Analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  SEM-  PLS,  SEM  ( Structural Equation  Model )  adalah  teknik  multivariat  analisis yang  menggabungkan  antara  analisis  faktor  dan analisis  regresi  (korelasi)  sedangkan  PLS  ( Partial Least Square ) merupakan model persamaan structural SEM yang berbasis komponen atau varian [20].  Berikut  adalah flowchart mengenai  tahapan dalam penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1:

## Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  mahasiswa Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta. Responden  yang  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini adalah  mahasiswa  dari  setiap  fakultas  serta  tahun angkatan yang berbeda dimana peneliti menyebarkan kuesioner  secara  acak  dan  memberikan  kesempatan mahasiswa  untuk  berpartisipasi  menjadi  responden. Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  penyebaran kuesioner  secara  langsung  melalui  google  form kepada  mahasiswa,  sehingga  didapat  sebanyak  377 responden/mahasiswa dalam penelitian ini.

## 3.2. Karakteristik Responden
Krakteristik  responden  yang  berpartisipasi dalam  mengisi  kuesiner  penelitian  ini  dapat  dilihat pada tabel 1.
Dari tabel 1 dapat dilihat gambaran tentang jenis kelamin  responden  yang  berpartisipasi  dalam penelitian  ini  sebagian  besar  berjenis  kelamin  laki-

## Pengumpulan Data
Analisis Data

## Pembuatan Kuesioner

## 482
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 479-486
laki yakni 57,3%. Sedangkan gambaran tentang umur responden  menunjukkan  hasil  yang  sama,  artinya responden dalam penelitian ini didominasi oleh anak- anak muda yang melek akan perkembangan teknologi sekarang  ini.  Gambaran  tentang  fakultas  responden dalam penelitian ini  menunjukkan hasil  yang sangat bervariatif dan sebagian besar fakultas yang ada juga berkontribusi.  Sedangkan  gambaran  tentang  tahun angkatan  masuk  dari tahun 2020 – 2023 juga sama- sama ikut berkontribusi.

## Tabel 1. Karakteristik Responden
Karakteristik Kategori Freku ensi Perse ntase Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 216 161 57,3% 42,7% Umur < 20 tahun 20-30 tahun 188 188 49,9% 49,9% Fakultas Adab dan Ilmu Budaya Dakwah dan Komunikasi Ilmu Tarbiyah dan Keguruan Syari’ah dan Hukum Ushuluddin dan Pemikiran Islam Sains dan Teknologi 56 32
19
117 95 58 14,9% 8,5% 5% 31% 25,2% 15,4% Tahun Angkatan Masuk 2020 2021 2022 2023 57 112 99 19 15,1% 29,7% 26,3% 28,9% Alasan Penggunaan ChatGPT Mencoba Penasaran Ikut Orang Lain Kebutuhan Belajar Mengerjakan Tugas Yang Lain 64 69 46 84 110 4 17% 18,3% 12,2% 22,3% 29,1% 1,1%
Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Berdasarkan  gambaran  karakteristik  responden tentang  seberapa  sering  mereka  menggunakan ChatGPT,  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar responden  dalam  penelitian  ini  menggunakan ChatGPT  kadang-kadang  dengan  berbagai  alasan tertentu.  Sedangkan  untuk  alasan  penggunaan ChatGPT  oleh  responden  juga  bermacam  –  macam, hasil  penelitian  ini  menunjukkan  alasan  yang mendominasi mahasiswa dalam menggunakan ChatGPT  adalah  untuk  mengerjakan  tugas  dan keperluan  belajar,  dimana  dengan  menggunakan ChatGPT mereka merasa dapat memperoleh jawaban dengan cepat dan praktis.

## 3.3. Uji Validitas Konvergen
Untuk  menentukan  validitas  indikator,  nilai loading  factor positif  yang  diperlukan  harus  lebih besar  dari  0,7.  Nilai loading  factor sendiri menggambarkan bobot dari setiap indikator pernyataan variabel yang digunakan dalam penelitian ini  [21].  Indikator  dengan  nilai loading  factor yang tinggi  menunjukkan  kekuatan  dan  dominasi  dalam
mengukur variabel tersebut. Berikut adalah hasil nilai loading factor dapat dilihat dari tabel 2:
Tabel 2. Hasil Uji Loading Factor Matriks AT BI PEU PT PU Keterangan AT 1 0,862 Valid AT 2 0,876 Valid AT 3 0,762 Valid AT 4 0,800 Valid BI 1 BI 2 BI 3 PEU 1 PEU 2 PEU 3 PEU 4 PEU 5 PEU 6 PT 1 PT 2 PU 1 PU 2 PU 3 PU 4 PU 5 PU 6 0,924 0,838 0,908 0,904 0,921 0,906 0,902 0,904 0,757 0,925 0,932 0,793 0,761 0,863 0,809 0,769 0,726 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
Valid Valid Valid
Valid Valid
Valid
Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Dari  tabel  2  dapat  kita  lihat  hasil  uji loading factor setiap  item  pernyataan  variabel  dalam penelitian  ini.  Variabel attitude  toward  using memiliki  empat  pernyataan  yang  mana  hasil  dalam pengujian outer  loading menunjukkan  masing- masing  nilai  item  diatas  0,7  dan  dapat  dikatakan valid. Variabel behavioral intention to use the system memiliki  tiga  pernyataan  yang  mana  hasil  dalam pengujian outer  loading menunjukkan  masing- masing  nilai  item  diatas  0,7  dan  dapat  dikatakan valid. Variabel perceived ease of use memiliki enam pernyataan  yang  mana  hasil  dalam  pengujian outer loading menunjukkan  masing-masing  nilai  item diatas  0,7  dan  dapat  dikatakan  valid.  Variabel perceived threat memiliki dua pernyataan yang mana hasil  dalam  pengujian outer  loading menunjukkan masing-masing  nilai  item  diatas  0,7  dan  dapat dikatakan valid. Untuk variabel perceived usefulness memiliki  enam  pernyataan  yang  mana  hasil  dalam pengujian outer  loading menunjukkan  masing- masing  nilai  item  diatas  0,7  dan  dapat  dikatakan valid.

## 3.4. Uji Validitas Diskriminan
Pengukuran validitas diskriminan dapat dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  akar  dari rata-rata  varian  yang  diekstrasi  ( Average  Variance Extracted /  AVE)  dari  setiap  konstruk  dengan korelasi  antara  konstruk  dengan  konstruk  yang  lain [21]. Jika  nilai  akar  AVE  dari  setiap  konstruk  lebih besar daripada nilai korelasi antar konstruk yang lain, maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  penelitian memiliki  validitas  diskriminan  yang  baik.  Berikut adalah  tabel  hasil  uji  AVE construct dapat  dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Hasil Uji AVE Construct Matriks Nilai AVE Keterangan AT 0,682 Valid BI 0,793 Valid PEU 0,782 Valid PT 0,863 Valid PU 0,621 Valid Sumber : Data primer yang diolah, 202 4
Dilihat  dari  table  3  hasil  uji  AVE construct menunjukkan nilai rata-rata varians diekstrak (AVE) untuk  variabel attitude  toward  using yakni  0,685, untuk variabel behavioral intention to use the system memiliki  nilai  rata-rata  varians  diekstrak  (AVE) sebesar  0,793.  Variabel perceived  ease  of  use memiliki  nilai  rata-rata  varians  diekstrak  (AVE) sebesar  0,782,  variabel perceived  threat juga memiliki nilai AVE sebesar 0,863 dan untuk variabel perceived  usefulness juga  memiliki  nilai  rata-rata varians  diekstrak  (AVE)  sebesar  0,621.  Hal  ini membuktikan  bahwa  hasil  nilai  AVE  pada  setiap variabel dalam penelitian ini memiliki nilai lebih dari 0,5 yang mana juga dapat dikatakan valid.

## 3.5. Uji Reliabilitas
Reliabilitas diukur dengan menggunakan cronbach alpha dan composite reliability . Agar bisa dianggap  reliabel  maka  nilai cronbach  alpha dan composite reliability harus lebih besar dari 0,7  [21]. Berikut  adalah  tabel  hasil  nilai cronbach  alpha dan composite  reliability dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Hasil Uji Cronbach Alpha dan Composite Reliability
Matriks Cronbach Alpha Composite Reliability Keterangan AT 0,844 0,895 Reliabel BI 0,871 0,920 Reliabel PEU 0,943 0,955 Reliabel PT 0,841 0,926 Reliabel PU 0,877 0,907 Reliabel Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Dari  tabel  4.4  dapat  kita  lihat  hasil  dari pengujian cronbach  alpha dan composite  reliability untuk mengukur reliabel atau tidaknya variabel dalam penelitian ini. Nilai masing-masing variabel menunjukkan  hasil  diatas  0,7  untuk  uji cronbach alpha dan composite reliability, hal ini membuktikan bahwa  seluruh  pernyataan  variabel  dalam  penelitian ini dikatakan reliabel.

## 3.6. Uji Goodness of Fit
Pengujian goodness of fit model bertujuan untuk menguji  kekuatan  prediksi  model  dan  kelayakan model. Terdapat beberapa kriteria untuk pengukuran ini, yakni nilai SRMR < 0,10 atau < 0,08, d_ULS < 1,0, d_G < 1,0, Chi Square p-value > 0,05 dan NFI antara  0,08  dan  0,09  memiliki  kesesuaian  marginal [22].  Berikut  tabel  hasil  uji goodness  of  fit model dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Hasil Uji Goodness of Fit Ringkasan Fit Model Saturated Model Estimasi SRMR 0,048 0,118 d_ULS 0,529 3,196 d_G 0,292 0,376 Chi Square 664,232 786,001 NFI 0,881 0,860
Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Berdasarkan  tabel  5  dapat  kita  lihat  hasil  uji goodness  of  fit model  penelitian  ini.  Nilai  SRMR model saturated sebesar 0,048 yang mana lebih kecil dari  0,08  dan  model  estimasi  sebesar  0,118  dimana lebih  besar  dari  0,10  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  model  tersebut  tidak fit dengan  data.  Nilai d_ULS sebesar 0,529 yang mana lebih kecil dari 1,0 dan  nilai  d_G  sebesar  0,292  yang  mana  lebih  kecil dari  1,0  yang  mana  menunjukkan  kesesuaian  yang lebih  baik  dengan  data.  Nilai Chi  Square  model saturated sebesar 664.232 dan untuk model estimasi sebesar  786.001  yang  mana  lebih  tinggi  dari model saturated, kesesuaian  model  dengan  data  perlu dievaluasi  lebih  lanjut  dengan  mempertimbangkan kriteria  lainnya.  Nilai  NFI model  saturated sebesar 0,881  dan  model  estimasi  sebesar  0,860  yang  mana lebih  tinggi  dari model  saturated sehingga disimpulkan  bahwa  model  tersebut  memenuhi kriteria kesesuaian yang baik dengan data.

## 3.7. R Square
Koefisien  determinasi  atau  R square ini digunakan untuk mengukur seberapa besar  variabel dependen dipengaruhi oleh variabel independen pada suatu  model  penelitian  [21].  Berikut  tabel  R square dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 6:
Tabel 6. Hasil Uji R Square
Matriks R Square Adjusted R Square Attitude Toward Using 0,244 0,240 Behavioral Intention 0,295 0,293 Perceived Usefulness 0,463 0,460 Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Dari tabel 6 dapat kita lihat nilai R Square untuk variabel attitude  toward  using sebesar  0,244  atau 24,4%  sisanya  sebesar  75,6%  dipengaruhi  oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Nilai R Square untuk variabel behavioral intention to use the system sebesar 29,5% sisanya sebesar 70,5% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti dalam  penelitian  ini.  Nilai  R Square untuk  variabel perceived  usefulness sebesar  sebesar  46,3%  sisanya sebesar  53,7%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## 3.8. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis bertujuan untuk menjelaskan  hubungan  antara  variabel  –  variabel dalam  penelitian.  Dasar  yang  digunakan  untuk menguji hipotesis ini adalah jika nilai p-value < 0,05 ( significance  level =  5%),  maka  dapat  dikatakan bahwa  terdapat  pengaruh  antara  variabel  eksogen

## 484
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 479-486
dengan  variabel  endogen  [21].  Berikut  adalah  tabel hasil  uji  signifikasi  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada tabel 7:
Tabel 7. Hasil Uji Signifikansi Hipotesis Sampel Asli (O) p-value Keterangan AT – BI 0,543 0,000 Diterima PEU – AT 0,267 0,000 Diterima PEU – PU 0,561 0,000 Diterima PT – PU 0,226 0,000 Diterima PU - AT 0,277 0,001 Diterima Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Berdasarkan  tabel  7  maka  hasil  uji  signifikasi dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengaruh perceived  threat terhadap perceived usefulness (H1)  memiliki  koefisien  sebesar 0,226.  Nilai p-value yang  diperoleh  sebesar 0,000.  Karena  memiliki  tingkat  signifikasi kurang  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  H1  yang  menyatakan  bahwa perceived threat berpengaruh terhadap perceived usefulness “diterima” . 2. Pengaruh perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefulness (H2)  memiliki  koefisien sebesar  0,561.  Nilai p-value yang  diperoleh sebesar  0,000.  Karena  memiliki  tingkat signifikasi  kurang  dari  0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa H2 yang menyatakan bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh terhadap perceived usefulness “diterima” . 3. Pengaruh perceived  ease  of  use terhadap attitude  toward  using (H3)  memiliki  koefisien sebesar  0,267.  Nilai p-value yang  diperoleh sebesar  0,000.  Karena  memiliki  tingkat signifikasi  kurang  dari  0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa H3 yang menyatakan bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh terhadap attitude toward using “diterima” . 4. Pengaruh perceived usefulness terhadap attitude toward  using (H4)  memiliki  koefisien  sebesar 0,277.  Nilai p-value yang  diperoleh  sebesar 0,001.  Karena  memiliki  tingkat  signifikasi kurang  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  H4  yang  menyatakan  bahwa perceived usefulness berpengaruh terhadap attitude toward using “diterima” . 5. Pengaruh attitude  toward  using terhadap behavioral  intention  to  use  the  system (H5) memiliki koefisien sebesar 0,543. Nilai p-value yang diperoleh sebesar 0,001. Karena memiliki tingkat signifikasi kurang dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H5 yang menyatakan bahwa attitude  toward  using berpengaruh terhadap behavioral  intention  to  use  the  system “diterima” .
4. DISKUSI
4.1. Pengaruh Perceived Threat terhadap
Perceived Usefulness
Dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa perceived threat berpengaruh  terhadap perceived  usefulness atau H1 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [23] lalu diperkuat juga dengan penelitian yang dilakukan oleh [24]  yang  membuktikan  bahwa perceived  threat berpengaruh  terhadap intention .  Hasil  penelitian  ini membuktikan  bahwa  ancaman  yang  dirasakan mahasiswa  ketika  menggunakan  ChatGPT  seperti tidak  akuratnya  jawaban  yang  diberikan  oleh ChatGPT  dan  potensi  ketergantungan  penggunaan tidak mengurangi manfaat yang didapatkan. Ancaman tersebut dapat diantisipasi dengan kesesuaian perintah yang dimasukkan ke sistem oleh mahasiswa dengan jelas dan relevan, yang mana akan membantu  sistem  dalam  memberikan  jawaban  yang tepat.  Selain  itu,  mahasiswa  dalam  menggunakan ChatGPT tidak mengambil informasi secara mentah, mereka tetap melakukan filterisasi terhadap informasi yang  didapatkan  pada  ChatGPT,  sehingga  tidak mengurangi  keterampilan  atau  sudut  pandang berpikir kritis dalam proses belajar.
4.2. Pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Perceived Usefulness
Dari tabel 7 menunjukkan bahwa perceived ease of  use berpengaruh  terhadap perceived  usefulness atau H2 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [11] perceived ease of use berpengaruh terhadap perceived usefulness . Adanya kemudahan penggunaan ChatGPT  yang  dirasakan  mahasiswa  seperti  mudah dipelajari,  mudah  dipahami  sehingga  menciptakan manfaat  bagi  mahasiswa  ketika  menggunakannya untuk  mengerjakan  tugas  maupun  belajar.  Hasil penelitian  ini  membuktikan  bahwa  mahasiswa  UIN Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  merasa  mendapatkan manfaat ketika ChatGPT itu mudah digunakan.
4.3. Pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using
Dari tabel 7 menunjukkan bahwa perceived ease of  use berpengaruh  terhadap attitude  toward  using atau H3 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [11] yang membuktikan  bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap attitude  toward  using .  Hasil penelitian ini membuktikan bahwa dengan kemudahan  penggunaan  ChatGPT  dalam  proses belajar,  mahasiswa  UIN  akan  menentukan  sikap mereka untuk terus menggunakannya karena mereka merasa hal tersebut adalah ide yang baik.
4.4. Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using
Dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa perceived usefulness berpengaruh  terhadap attitude  toward using atau  H4  diterima.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh [11] yang membuktikan bahwa perceived usefulness berpengaruh  terhadap attitude  toward  using .  Hasil penelitian  ini  membuktikan  bahwa  manfaat  yang didapat  mahasiswa  saat  menggunakan  ChatGPT seperti  mencari  informasi  tambahan  ketika  proses belajar  maka  hal  tersebut  mempengaruhi  sikap mereka untuk terus menggunakan ChatGPT.
4.5. Pengaruh Attitude Toward Using terhadap
Behavioral Intention to Use The System
Dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa attitude toward  using berpengaruh  terhadap behavioral intention  to  use  the  system atau  H5  diterima.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh [11] yang membuktikan bahwa attitude toward using berpengaruh terhadap behavioral  intention  to  use  the  system .  Hasil penelitian  ini  membuktikan  bahwa  sikap  yang ditunjukkan mahasiswa dalam penggunaan ChatGPT mempengaruhi minat
mereka dalam
menggunakannya  karena  kemudahan  dan  manfaat yang didapat.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa ancaman  yang  mungkin  dirasakan  mahasiswa  pada saat  peneliti  melakukan survey diawal  penelitian, tidak  mempengaruhi  minat  mereka  untuk  tetap menggunakan ChatGPT karena manfaat yang didapat lebih  besar.  Mereka  juga  telah  melakukan  filterisasi terlebih dahulu terhadap jawaban atau informasi yang diberikan  oleh  ChatGPT.  Hasil  pengujian  pada  H1 menunjukkan nilai  koefisien sebesar 0,226 dan nilai p-value yang  diperoleh  sebesar  0,000.  Hasil  H2 menunjukkan nilai  koefisien sebesar 0,561 dan nilai p-value yang  diperoleh  sebesar  0,000.  Hasil  H3 menunjukkan nilai koefisien sebesar 0, 267 dan nilai p-value yang  diperoleh  sebesar  0,000.  Hasil  H4 menunjukkan nilai koefisien sebesar 0, 277 dan nilai p-value yang  diperoleh  sebesar  0,001.  Hasil  H5 menunjukkan nilai koefisien sebesar 0, 543 dan nilai p-value yang diperoleh sebesar 0,00 dimana seluruh hasil p-value pada  variabel  penelitian  <  0,05  yang membuktikan  seluruh  hipotesis  penelitian  ini diterima.  Adanya  manfaat  serta  kemudahan  dalam penggunaan  ChatGPT  juga  mempengaruhi  sikap mahasiswa  terhadap  penggunaan  ChatGPT.  Mereka merasa menggunakan ChatGPT adalah ide yang baik, hal  ini  dibuktikan  pada  nilai p-value variabel  yang mempengaruhi  sikap  sebesar (0,000  <  0,05)  yang mana  menyatakan  bahwa  hipotesis  penelitian  ini diterima.  Sikap  yang  dimiliki  mahasiswa  tersebut pastinya  mempengaruhi  minat  mereka  untuk  terus
menggunakan  ChatGPT  di  masa  depan  dengan berbagai manfaat yang didapatkan seperti membantu belajar  ataupun  mendapatkan  informasi  tambahan untuk mengerjakan tugas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] X.  Zhai,  “ChatGPT  User  Experience: Implications for Education,” SSRN Electron. J. , 2023, doi: 10.2139/ssrn.4312418.
[2] S.  Mollman,  “ChatGPT  gained  1  million users  in  under  a  week.  Here’s  why  the  AI chatbot  is  primed  to  disrupt  search  as  we know it,” yahoo finance , 2022.
[3] J. Deng and Y. Lin, “Frontiers in Computing and  Intelligent  Systems  The  Benefits  and Challenges  of  ChatGPT:  An  Overview,” Front. Comput. Intell. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 81–83, 2022.
[4] S.  Sok,  “Opinion:  Benefits  and  Risks  of ChatGPT  in  Education.  Cambodianess.,”
Cambodianess , 2023. [5] S. Atlas, DigitalCommons@URI
DigitalCommons@URI ChatGPT for Higher Education and Professional Development: A
ChatGPT for Higher Education  and Professional  Development:  A  Guide  to Conversational  AI  Guide  to  Conversational AI Terms of Use . 2023.
[6] A.  Barman-adhikari,  S.  Begun,  E.  Rice,  A. Yoshioka-maxwell,  and  A.  Perez-portillo, “Correspondence  concerning  this  article should  be  addressed  to  Anamika  Barman-,” vol. 33, no. 2016, pp. 1–60, 2016.
[7] S.  R.  Mogali,  “Initial  impressions  of ChatGPT for anatomy education. Anatomical
Sciences Education,” Anat. Sci. Educ. , 2023.
[8] H.  Yu,  “Reflection  on  whether  Chat  GPT should  be  banned  by  academia  from  the perspective  of  education  and  teaching,” Front.  Psychol. ,  vol.  14,  2023,  doi: 10.3389/fpsyg.2023.1181712.
[9] Study.com,  “Productive  Teaching  Tool  or Innovative Cheating?,” 2023. https://study.com/resources/perceptions-of- chatgpt-in-schools
[10] Y. Wahyu, S. Putra, M. A. Machmudi, and A. G.  Naim,  “ANALYSIS  OF  GRABAG
GUIDE  APPLICATION  ACCEPTANCE FOR  INTRODUCTION  TO  TOURIST ATTRACTIONS USING THE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL ( TAM ),” vol. 5, no. 2, pp. 561–569, 2024.
[11] C. Wang et al. , “An empirical evaluation of technology  acceptance  model  for  Artificial Intelligence in E-commerce,” Heliyon , vol. 9, no. 8, p. e18349, 2023,
doi:
10.1016/j.heliyon.2023.e18349.
486 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 479-486
[12] J.  J.  Zhu,  J.  Jiang,  M.  Yang,  and  Z.  J.  Ren, “ChatGPT  and  Environmental  Research,” Environ.  Sci.  Technol. ,  pp.  1–4,  2023,  doi: 10.1021/acs.est.3c01818.
[13] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease  of  use,  and  user  acceptance  of information technology,” MIS Q. Manag. Inf.
Syst. , vol. 13, no. 3, pp. 319–339, 1989, doi: 10.2307/249008.
[14] Ronald W Rogers, “A Protection Motivation Theory  of  Fear  Appeals  and  Attitude Change1.,” J. Psychol. , 1975.
[15] F. . Venkatesh, V. & Davis, “A Model of the Antecedents  of  Perceived  Ease  of  Use: Development and Test,” Decis. Sci. , vol. Vol
27 No, pp. 451–470, 1996.
[16] Icek Ajzen, “The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes,” elsevier , 1991.
[17] D.  .  Krejcie,  R.V  &  Morgan,  “Determining Sample Size for Research Activities,” Educ. Psychol. Meas. , vol. Vol 30, no. 3, pp. 607– 610, 1970.
[18] C. . Chuan,  “Sample  Size  Estimation Using Krejcie  and  Morgan  and  Cohen  Statistical Power  Analysis :  A  Comparison,” J. Penyelid. IPBL , vol. vol 7, no. 1, pp. 78–86, 2006.
[19] Sugiyono, Metodelogi Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Dan R&D. Bandung:
ALFABETA. 2019.
[20] et al Hair, J.F., “An Introduction to Structural Equation Modeling. In: Partial Least Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) Using  R,” Classr.  Companion  Business. Springer, Cham , 2021.
[21] A.  Muhson,  “Analisis  Statistik  dengan
SmartPLS:  Path  Analysis,  Confirmatory Factor  Analysis,  &  Structural  Equation Modeling,” Universitas  Negeri  Yogyakarta , 2022. https://staffnew.uny.ac.id/upload/132232818 /pendidikan/Panduan
Penggunaan SmartPLS.pdf
[22] I.  Ghozali, Model  Persamaan  Struktural Konsep  Dan  Aplikasi  Program  AMOS  24 .
Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro, 2017.
[23] G.  Cao,  Y.  Duan,  J.  S.  Edwards,  and  Y.  K. Dwivedi,  “Technovation  Understanding managers  ’  attitudes  and  behavioral intentions towards using artificial intelligence  for  organizational  decision- making ☆ ,” Technovation ,  vol.  106,  p. 102312,
2021,
doi: 10.1016/j.technovation.2021.102312.
[24] B.  F.  Ilmiati,  B.  H.  Rinuastuti,  L.  E.  H.
Mulyono,  and  L.  M.  Furkan,  “Pengaruh Perceived  Threat  dan  Perceived  Efficacy terhadap  Intention  to  Comply  Preventive Behavior  dalam  Pemasaran  Sosial  Covid- 19,” J. Sos. Ekon. Dan Hum. , vol. 8, no. 2, pp.
183–192, 2022, doi: 10.29303/jseh.v8i2.90.