Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
Ratnawati Lang* 1 , Fry Melda Saragih 2 , Alip Hanoky 3
1,2,3 Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia, Kalimantan Barat Correspondence: ratnawati@itbss.ac.id Received: 23 Juni, 2024 | Revised: 13 Juli 2024 | Accepted: 21 Juli, 2024

## Keywords:
Chatbot Quality; Consumer Consideration;
Product Recommendation; Repurchase Intention

## Abstract
Research  exploring  the  impact  of  artificial  intelligence  (AI)  technology  in marketing products via e-commerce on consumer repurchase decisions remains limited.  Therefore,  this  study  aims  to  investigate  the  influence  of  AI-based product recommendations and chatbot quality on Shopee on consumer repurchase intention, mediated by consumer consideration. This study adopts an explanatory research  approach.  Data  will  be  collected  using  a  questionnaire  created  with Google Forms and distributed through social media to consumers who have made purchases  on  Shopee.  Purposive  sampling  was  employed,  yielding  155 respondents. Analysis will be conducted using SmartPls3.0 and the partial least squares  structural  equation  model  (PLS-SEM).  Findings  indicate  that  chatbot quality  in  AI  significantly  impacts  consumer  consideration  and  repurchase intention,  whereas  product  recommendations  in  AI  do  not.  Additionally, consumer  consideration  mediates  the  relationship  between  chatbot  quality  and repurchase intention. Kata Kunci: Kualitas Chatbot;
Pembelian Ulang;
Pertimbangan Konsumen; Rekomendasi produk pada AI

## Abstract
Penelitian yang mengkaji pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (AI)  dalam pemasaran  produk  melalui  e-commerce  serta  dampaknya  pada  keputusan pembelian ulang konsumen masih terbatas. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi lebih lanjut pengaruh rekomendasi produk AI dan kualitas  chatbot  di  Shopee  terhadap  niat  pembelian  ulang  konsumen,  yang dipengaruhi  oleh  pertimbangan  konsumen.  Penelitian  ini  bersifat  eksplanatori. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  yang  dibuat melalui  Google  Form  dan  disebarkan  melalui  media  sosial.  Populasi  penelitian terdiri  dari  konsumen  yang  pernah  melakukan  pembelian  di  Shopee.  Teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling dengan jumlah responden sebanyak 155 orang. Data yang terkumpul akan dianalisis menggunakan alat uji SmartPls3.0  dan  model  Persamaan  Struktural  Kuadrat  Terkecil  Parsial  (PLS- SEM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kualitas  chatbot  dalam  AI berpengaruh  signifikan  terhadap  pertimbangan  konsumen  dan  niat  pembelian ulang,  sedangkan  rekomendasi  produk  dalam  AI  tidak  berpengaruh  terhadap pertimbangan  konsumen  dan  niat  pembelian  ulang.  Selain  itu,  pertimbangan konsumen memediasi hubungan antara kualitas chatbot dan niat pembelian ulang.
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee

## PENDAHULUAN
Salah  satu  hasil  perkembangan  bisnis  digital  saat  ini  adalah e-commerce (perdagangan elektronik),  suatu  transaksi  kegiatan  jual  beli  yang  dilakukan  melalui  internet.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi, e-commerce telah  mengadopsi  teknologi artificial  intelligence dalam memasarkan produk secara digital (Hassan, 2021). Peran teknologi AI dalam e-commerce adalah dapat menyediakan pengalaman belanja yang lebih personal bagi pelanggan (Srivastava, 2021). Selain itu, AI dapat memberikan rekomendasi produk yag relevan kepada pelanggan berdasarkan data perilaku dan preferensi  pelanggan.  Dalam  konteks  layanan  pelanggan,  AI  memiliki  fitur  Chatbot  yang  dapat memberikan layanan yang responsif terhadap pelanggan (Chen et al., 2022).
Penerapan  system  AI  rekomendasi  produk  pada e-commerce dapat  menambah  nilai dalam  bisnis  (Mariani  et  al.,  2023).  Penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa  dengan merekomendasikan produk yang relevan dengan kebutuhan pelanggan, dapat mempengaruhi pelanggan untuk menerima saran tersebut (Beyari & Garamoun, 2022). Menurut Zhang et al, (2021),  rekomendasi  produk  menjadi  alat  penting  dalam  hal  meningkatkan  kualitas  saran produk. Dengan bantuan AI dalam merekomendasikan produk, pelanggan dapat melihat produk apa yang relevan sesuai dengan minat mereka. Hal ini tentunya menjadi bahan pertimbangan konsumen  dalam  memutuskan  untuk melakukan  pembelian  ulang  suatu  produk.  Dengan  AI, sistem dapat mengevaluasi pengguna berdasarkan demografi atau riwayat pembelian mereka sebelumnya  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  relevan  (Sharma  et  al.,  2021). Rekomendasi produk pada e-commerce merupakan salah satu faktor penting, karena pelanggan hanya ingin melihat produk yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan mereka.
Serangkaian rekomendasi produk yang diberikan AI pada e-commerce dapat menjadi faktor  yang  mempengaruhi  niat  pembelian  ulang  pelanggan  (Yun  &  Park,  2022).  Ketika pelanggan  menemukan  produk  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka,  mereka  akan  merasa lebih  puas  dengan  pengalaman  berbelanja.  Rekomendasi  yang  seusai  ini  akhirnya  akan meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  meningkatkan  minat  untuk  melakukan  pembelian ulang. Pernyataan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Chen et al, (2023) yang menyatakan terdapat pengaruh rekomendasi produk terhadap kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Chen  et  al,  (2023)  menyatakan  selain  merekomendasikan  produk,  AI  dapat meningkatkan  kualitas  layanan  pelanggan  dalam  e-commerce.  Kualitas  chatbot  AI  dapat memengaruhi  loyalitas  pelanggan  melalui  faktor  seperti  nilai  yang  dirasakan,  kepercayaan kognitif  dan  afektif,  serta  kepuasan  pelanggan.  Penelitian  sebelumnya  oleh  Antonio  et  al, (2022)  menekankan  pentingnya  pengembangan  chatbot  AI  dengan  memperhatikan  etika, keamanan,  dan  privasi  data.  Menurut  Chen  et  al,  (2023),  chatbot  AI  dapat  meningkatkan efisiensi  operasional  dan  memberikan  layanan  yang  lebih  baik  kepada  pelanggan  dalam  e- commerce.  Secara  keseluruhan,  chatbot  AI  memiliki  dampak  besar  dalam  meningkatkan kualitas  layanan  e-commerce,  dan  pengembang  bisnis  harus  memastikan  implementasinya dilakukan  dengan  bijak,  memperhatikan  kebutuhan  pelanggan  serta  aspek  keamanan  dan privasi data.
Melalui  Chatbot  berbasis  AI, e-commerce dapat  memberikan  respon  yang  cepat  dan akurat terhadap pertanyaan pelanggan (Rakhra et al., 2021). Chatbot dapat memberikan layanan kepada  pelanggan  secara  terus  menerus  selama  24  jam  per  hari,  dan  memberikan  informasi yang dibutuhkan pelanggan dengan cepat dan mudah. Informasi yang diberikan seperti produk yang relevan kepada pelanggan seperti harga, stok, dan fitur produk. Informasi yang akurat dan
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
relevan  dapat  menjadi  salah  satu  kualitas  layanan  yang  positif  yang  dapat  diberikan  melalui situs e-commerce dengan  bantuan  AI.  Hal  ini  tentunya  akan  mengurangi  waktu  tunggu pelanggan  sehingga  dapat  mempengaruhi  pertimbangan  pelanggan  dalam  memutuskan pembelian ulang pada suatu produk (Chen et al., 2023).
Kualitas  Chatbot  pada e-commerce yang  memberikan  layanan  yang  baik,  dapat membantu  pelanggan  mempertimbangkan  produk  atau  layanan  lebih  lanjut.  Dengan memberikan  informasi  yang  relevan  dan  responsif,  chatbot  dapat  mempengaruhi  keputusan pembelian pelanggan. Kualitas layanan chatbot yang efektif dan efisien pada e-commerce dapat meningkatkan  kepercayaan  dan  kepuasan  pelanggan,  yang  pada  gilirannya  dapat mempengaruhi  niat  pembelian  ulang  (Soares  et  al.,  2022).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Presti  et  al,  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  chatbot berpengaruh terhadap customer consideration , dan penelitian yang dilakukan oleh Fared et al, (2021) yang  menyatakan bahwa niat pembelian ulang dapat dipengaruhi oleh kualitas layanan.
Penelitian  terkait  pemanfaatan  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)  dalam  pemasaran digital dan dampaknya terhadap keputusan pembelian ulang konsumen di platform e-commerce telah menunjukkan potensi signifikan dalam berbagai studi sebelumnya. Beberapa penelitian yang relevan di antaranya adalah Zhang et al, (2021)yang menyatakan bahwa penggunaan AI dalam  rekomendasi  produk  dapat  meningkatkan  loyalitas  konsumen  dengan  memberikan rekomendasi yang lebih relevan dan sesuai dengan preferensi individu. Selain itu,  Soares et al., (2022)  mengidentifikasi  bahwa  chatbot  dengan  kecerdasan  buatan  yang  tinggi  dapat meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  mendorong  niat  pembelian  ulang.  Kebaruan penelitian ini terletak pada fokusnya yang spesifik pada peran pertimbangan konsumen sebagai mediator  antara  rekomendasi  produk  AI  dan  kualitas  layanan  elektronik  terhadap  niat pembelian  ulang  di  platform  e-commerce.  Belum  ada  penelitian  sebelumnya  yang  secara khusus mengkaji peran pertimbangan konsumen sebagai mediator dalam konteks ini. Penelitian ini  juga  memiliki  keunikan  karena  menggabungkan  dua  aspek  teknologi  kecerdasan  buatan (rekomendasi  produk  dan  chatbot)  dan  menguji  bagaimana  keduanya,  melalui  pertimbangan konsumen, mempengaruhi keputusan pembelian ulang.
Meskipun banyak penelitian yang mengkaji dampak AI secara umum dalam pemasaran digital, namun masih sedikit yang fokus pada interaksi spesifik antara rekomendasi produk dan kualitas  layanan  chatbot  terhadap  niat  pembelian  ulang  dengan  mempertimbangkan  peran mediasi pertimbangan konsumen. Maka dari itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi  dalam  memperluas  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat pembelian ulang konsumen di platform e-commerce melalui penggunaan kecerdasan buatan. Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berguna  bagi praktisi bisnis dan pengelola platform e-commerce dalam mengembangkan strategi pemasaran yang  lebih  efektif  dan  personal,  dengan  memanfaatkan  teknologi  kecerdasan  buatan  untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada  literatur  akademis  tetapi  juga  memiliki  nilai  aplikatif  yang  signifikan  dalam  konteks bisnis. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat dihasilkan rekomendasi strategis yang konkret untuk meningkatkan efektivitas pemasaran digital di era modern.
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee

## METODE
Penelitian  ini  termasuk  dalam  kategori  penelitian  eksplanatori,  yang  bertujuan  untuk menjelaskan  posisi  serta  hubungan  antar  variabel-variabel  yang  terlibat  (Sugiyono,  2014). Penelitian  ini  akan  menguji  serta  menganalisis  pengaruh  variabel  independen,  yaitu rekomendasi  produk  AI  dan  kualitas  chatbot  AI,  terhadap  variabel  dependen,  yaitu  niat pembelian  ulang.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  akan  menguji  peran  mediasi  dari  variabel pertimbangan  konsumen  dalam  memoderasi  hubungan  antara  rekomendasi  produk  AI  dan kualitas chatbot AI terhadap niat pembelian ulang konsumen di platform Shopee. Sumber data untuk  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang  dikumpulkan  melalui  kuesioner  yang disebar  melalui  Google  Form  kepada  responden  melalui  media  sosial.  Data  yang  terkumpul akan diolah dan dianalisis untuk memperoleh hasil penelitian yang diinginkan.Populasi dalam penelitian ini adalah konsumen Pontianak yang pernah bebelanja melalui e-commerce Shopee. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling . Teknik purposive  sampling merupakan  metode  pengambilan  sampel  di  mana  peneliti memilih subjek berdasarkan kriteria tertentu yang relevan dengan tujuan penelitian (Sugiyono, 2014). Dalam penelitian ini, kriteria pertama untuk pemilihan sampel adalah responden berusia di atas 17 tahun yang dianggap mampu untuk mengisi kuesioner secara daring. Kriteria kedua adalah  konsumen  di  Pontianak  yang  telah  melakukan  pembelian  minimal  2  kali  melalui platform Shopee dalam setahun terakhir. Berdasarkan kriteria tersebut, sebanyak 155 responden yang  memenuhi  syarat  telah  dipilih  untuk  dilibatkan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini menggunakan  Skala  Likert  5  poin  untuk  mengukur  variabel-variabel  yang  terlibat,  di  mana skala tersebut terdiri dari: 1 = Sangat Tidak Setuju, 2 = Tidak Setuju, 3 = Kurang Setuju, 4 = Setuju, 5 = Sangat Setuju. Pengukuran untuk Rekomendasi Produk pada AI menggunakan 7 indikator yang diadaptasi dari Sharma et al, (2021), kualitas layanan pada chatbot menggunakan 6  indikator  yang  diadaptasi  dari  Ashiq  &  Hussain,  (2024),  pertimbangan  Konsumen menggunakan 6 indikator yang diadaptasi dari Beyari & Garamoun (2022), dan niat pembelian ulang menggunakan 6 indikator yang diadaptasi dari Amoako,  Doe & Neequaye  (2023)
Data untuk penelitian ini dikumpulkan melalui survei menggunakan Google Form, yang disebarkan kepada penduduk di Pontianak yang telah berbelanja online melalui Shopee pada periode April hingga Mei 2024. Pengujian data akan dilakukan menggunakan Smart-PLS 3.0, yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  validitas  model  prediksi  yang  menggambarkan  niat pembelian ulang konsumen. Dengan jumlah sampel sebanyak 155 responden, pendekatan PLS- SEM dipandang sesuai untuk digunakan. PLS-SEM, atau model persamaan struktural kuadrat terkecil  parsial,  adalah  teknik  analisis  yang  digunakan  untuk  memprediksi  hubungan  sebab- akibat antara variabel laten (Cepeda-Carrión et al., 2022).
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Table: 1

## Karakteristik Demografis
N % N % Jenis Kelamin Pekerjaan Pria 77 49,70 Belum Bekerja 16 10,30 Wanita 78 50,30 Karyawan Swasta 69 44,50 Total 155 100 Wiraswasta 38 24,50 PNS 14 9,0 Umur Tenaga Ahli 18 11,6 18 – 27 tahun 56 36,10 Total 155 100 28 – 37 tahun 63 40,60 38 – 47 tahun 20 12,90 48 – 57 tahun 9 5,80 Penghasilan Per Bulan Di atas 57 tahun 7 4,60 Belum Berpenghasilan 16 10,30 Total 155 100 Kurang dari Rp 5.000.000 50 32,26 Status Pernikahan Rp 5.000.000 - Rp 15.000.000 52 33,55 Sudah Menikah 102 65,81 Rp 16.000.000 – Rp 25.000.000 33 21,29 Belum Menikah 53 34,19 Lebih dari Rp 25.000.000 4 2,58 Total 155 100 Total 155 100

## Sumber: Olahan Peneliti
Tabel 1 di atas menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini didominasi oleh kaum wanita yaitu sebanyak 78 orang atau 50,30 persen, sedangkan jumlah responden  pria adalah sebanyak 77 orang atau 49,70 persen. Dari sisi usia, responden dalam penelitian ini didominasi oleh  usia  28  hingga  37  tahun  yaitu  sebanyak  63  orang atau  sebesar  40,60  persen. Pekerjaan responden  dalam  penelitian  ini  adalah  mereka  yang  bekerja  sebagai  karyawan  swasta  yakni sebanyak 69 orang atau sekitar 44,50 persen. Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah sudah menikah yaitu sebanyak 102 orang atau sekitar 65,81 persen. Dari sisi penghasilan per
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
bulan, responden dalam penelitian ini didominasi oleh mereka yang berpenghasilan sekitar Rp 5.000.000,00  hingga  Rp  15.000.000,00  dengan  jumlah  52  orang  atau  sekitar  33,55  persen. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa responden dalam penelitian ini mayoritas adalah wanita, berada  dalam  rentang  usia  produktif  (28-37  tahun),  bekerja  sebagai  karyawan  swasta,  sudah menikah,  dan  memiliki  penghasilan  bulanan  antara  Rp  5.000.000  hingga  Rp  15.000.000. Karakteristik ini memberikan gambaran bahwa populasi yang diteliti cenderung stabil dalam hal status pernikahan dan pekerjaan, serta berada dalam kelompok penghasilan menengah. Data ini juga menunjukkan distribusi demografis yang beragam, memungkinkan analisis yang lebih komprehensif terkait berbagai aspek yang diteliti dalam penelitian ini.
Tabel : 2 Validity dan Reliability Variables No. Items Mean SD CA DG rho CR AVE VIF PR 7 3,585 0,955 0,760 0,868 0,858 0,670 1,208 CQ 6 3,387 0,952 0,830 0,852 0,877 0,588 1,336 CC 6 3,189 0,945 0,718 0,874 0,824 0,612 1,190 RI 6 2,884 1,177 0,835 0,840 0,924 0,858 1,208 Note: PR: Product Recommendation , CQ: Chatbot Quality , CC: Consumer Consideration , RI: Repurchase Intention , ; SD: Standard Deviation ; AVE : Average Variance Extracted , CA: Cronbach’s Alpha ; DG rho: Dillon-Goldstein’s rho ; CR: Composite Reliability, VIF: Variance Inflation Factors . Source: Author’s data analysis.
Tabel 2 dalam penelitian ini menunjukkan nilai Composite Realibility pada tiap variabel berada di atas 0,70 yaitu sebesar 0,858; 0,877; 0,824; dan 0,924, artinya pengujian reliabilitas pada semua konstruk dalam penelitian ini telah memenuhi kriteria. Composite Reliability (CR) merupakan  ukuran  reliabilitas  konsistensi  internal  dari  indikator-indikator  yang  membentuk suatu  konstruk.  Hair  et  al,  (2014)  menyatakan  bahwa  kriteria  reliabilitas  yang  baik  adalah memiliki nilai CR di atas 0,70.  Selain itu, nilai Cronbach Alpha pada semua konstruk dalam penelitian ini memiliki nilai yang lebih besar dari 0,60 yaitu 0,760; 0,830; 0,718 dan 0,835.  Hal ini mengindikasikan bahwa konstruk memenuhi kriteria reliabel . Cronbach's Alpha merupakan ukuran  reliabilitas  atau  konsistensi  internal  dari  serangkaian  item  atau  indikator.  Nilai Cronbach's  Alpha  berkisar  antara  0  hingga  1,  dengan  nilai  di  atas  0.60  umumnya  dianggap menunjukkan  reliabilitas  yang  baik  (Hair  et  al,  2014).  Sedangkan  untuk  pengujian  validitas dalam penelitian ini dapat dilihat dari nilai AVE. Nilai AVE yang memenuhi kriteria validitas konvergen dari suatu konstruk adalah memiliki nilai di atas 0,50  (Fornell & Larcker, 1981). Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa nilai AVE adalah sebesar 0,670; 0,588; 0,612; 0,858, artinya konstruk dalam penelitian ini memenuhi kriteria validitas karena memiliki nilai AVE yang di atas 0,50.
Table: 3 Discriminant Validity PR CQ CC RI Fornell Lacker Crietion Product Recommendation 0,782 Chatbot Quality 0,400 0,819 Consumer Consideration 0,262 0,397 0,767 Repurchase Intention 0,197 0,395 0,454 0,926 Heterotrait-Monotrai Ratio (HTMT) Product Recommendation - Chatbot Quality 0,467 - Consumer Consideration 0,280 0,450 - Repurchase Intention 0,225 0,461 0,493 - Note: PR: Product Recommendation , CQ: Chatbot Quality , CC: Consumer Consideration , RI: Repurchase Intention .
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee

## Source: Author’s data analysis.
Tabel  3  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  validitas  diskriminan  yang  telah memenuhi  kriteria  penilaian  yang  ditetapkan.  Berdasarkan  pernyataan  Hair  et  al,  (2014), validitas  diskriminan  dalam  suatu  penelitian  dapat  dievaluasi  menggunakan  kriteria  Cross Loading, Heterotrait-Monotrait (HTMT), dan Fornell-Larcker. Jika dilihat dari kriteria Cross Loading,  nilai  item  loading  item  konstruk  dalam  penelitian  ini  lebih  besar  dari  nilai  cross loadingnya, sehingga dapat disimpulkan memenuhi kriteria validitas diskriminan. Nilai HTMT dalam  penelitian  ini  lebih  rendah  dari  0,85,  yang  menunjukkan  bahwa  validitas  diskriminan terpenuhi, artinya konstruk tersebut memang berbeda satu sama lain dan tidak mengukur hal yang sama. Sedangkan kriteria Fornell-Larcker adalah metode yang membandingkan varians yang diekstraksi ( Average Variance Extracted atau AVE) dari sebuah konstruk dengan korelasi antar konstruk. Validitas diskriminan dalam penelitian ini memenuhi kriteria, karena nilai AVE dari  suatu  konstruk  lebih  besar  daripada  korelasi  kuadrat  antara  konstruk  tersebut  dengan konstruk lainnya.  Dalam penelitian ini, nilai-nilai berdasarkan kriteria Fornell-Larcker, Cross Loading  dan  HTMT  telah  memenuhi  standar  yang  ditentukan.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa penelitian ini telah memenuhi kriteria validitas diskriminan.
Table: 4 Path Coefisien Hypothesis Hubungan Beta t p r 2 f 2 Q 2 Decision H1a PR →  CC 0,123 1,308 0,191 0,170 0,015 0,085 Rejected H1b PR →  RI 0,003 0,032 0,974 0,261 0,000 0,195 Rejected H2a CQ →  CC 0,348 5,527 0,000 0,123 Accepted H2b CQ →  RI 0,254 2,911 0,004 0,065 Accepted H3 CC →  RI 0,352 4,984 0,000 0,139 Accepted Note:  PR: Product  Recommendation ,  CQ: Chatbot  Quality ,  CC: Consumer  Consideration ,  RI: Repurchase Intention . Source: Author’s data analysis.
Gambar 2. Analaisis Jalur Sumber: Olahan SmartPls 3.0
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
Gambar  2  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  analisis  jalur  dalam  penelitian  ini  yang diolah menggunakan SmartPls 3.0. Sedangkan pada tabel 4, dapat dilihat hasil pengujian model struktural yang menunjukkan hubungan sebab akibat pada model penelitian. Hasil pengujian hipotesis pertama pada poin a dan b dalam penelitian ini ditolak karena memiliki nilai p-value sebesar  0,191  dan  0,974  (lebih  besar  dari  0,05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa product recommendation AI  pada  Shopee  tidak  berpengaruh  pada consumer  consideration dan repurchase intention konsumen. Sehingga, rekomendasi produk berbasis AI di Shopee tidak memiliki dampak signifikan terhadap pertimbangan konsumen dalam memilih produk maupun niat  mereka  untuk  melakukan  pembelian  ulang.  Artinya,  meskipun  Shopee  menggunakan teknologi AI untuk memberikan rekomendasi produk, rekomendasi tersebut tidak cukup kuat untuk mempengaruhi keputusan konsumen secara signifikan baik dalam hal mempertimbangkan produk untuk dibeli maupun dalam meningkatkan keinginan mereka untuk membeli  kembali  produk  di  masa  mendatang.  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Beyari  &  Garamoun,  (2022)  yang  menyatakan  bahwa  rekomendasi  produk berpengaruh  terhadap  rangkaian  pertimbangan  pelanggan  dan  Chen  et  al,  (2023)  yang menyatakan terdapat pengaruh rekomendasi produk terhadap kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Hasil  pengujian  hipotesis  kedua  poin  a  dan  b  dalam  penelitian  ini  diterima,  karena memiliki  nilai p-value di  bawah  0,05  yaitu  0,000  dan  0,004.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa chatbot  quality pada  Shopee berpengaruh  terhadap consumer  consideration dan repurchase intention .  Artinya,  chatbot  AI  pada  Shopee  yang  berkualitas  tinggi  mampu  mempengaruhi konsumen  dalam  mempertimbangkan  produk  untuk  dibeli  serta  meningkatkan  keinginan mereka untuk membeli kembali produk di masa mendatang. Dengan kata lain, semakin baik kualitas chatbot yang digunakan, semakin besar dampaknya terhadap keputusan pembelian dan loyalitas konsumen. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Presti et al, (2021) yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  chatbot  berpengaruh  terhadap consumer consideration ,  dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ellitan  &  Suhartatik,  (2023)  yang menyatakan bahwa niat pembelian ulang dapat dipengaruhi oleh kualitas layanan.
Selain  itu,  hasil  pengujian  hipotesis  ketiga  dalam  penelitian  ini  juga  diterima  karena memiliki  nilai p-value di  bawah  0,05  yaitu  sebesar  0,000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa consumer  consideration berpengaruh  signifikan  terhadap repurchase  intention .  Artinya, semakin tinggi tingkat pertimbangan konsumen terhadap suatu produk atau layanan, semakin besar kemungkinan mereka untuk kembali membeli produk tersebut di masa mendatang. Hal ini  mengindikasikan  bahwa  penting  untuk  mempertimbangkan  preferensi  dan  kebutuhan konsumen  dalam  strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan  loyalitas  dan  retensi  konsumen. Temuan  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Beyari  &  Garamoun,  (2022) menyatakan  bahwa  kumpulan  pertimbangan  pelanggan  mempuyai  pengaruh  positif  terhadap keputusan pembelian ulang konsumen.
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
Table: 5 Mediating Effect Beta T p Decision PR →  CC → RI 0,043 1,157 0,248 Rejected CQ → CC → RI 0,123 3,606 0,000 Accepted Sumber: Olahan data peneliti
Tabel 5 dalam penelitian ini menunjukkan bahwa consumer consideration memiliki peran mediasi hubungan chatbot quality terhadap repurchase intention , karena memiliki nilai p-value 0,000,  lebih  kecil  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  kualitas  chatbot  yang  baik  tidak  hanya langsung  mempengaruhi  niat  konsumen untuk  membeli  kembali  produk,  tetapi  juga  melalui peningkatan  dalam  pertimbangan  konsumen  terhadap  produk  tersebut.  Dengan  kata  lain, semakin baik kualitas chatbot yang digunakan, semakin tinggi tingkat pertimbangan konsumen terhadap  produk,  yang  pada  gilirannya  meningkatkan  kemungkinan  konsumen  untuk melakukan pembelian ulang.
Namun, pada tabel 5 juga menunjukkan bahwa consumer consideration tidak memiliki peran  mediasi  hubungan product  recommendation AI terhadap repurchase  intention ,  karena memiliki  nilai p-value sebesar  0,248,  lebih  besar  dari  0,05.  Hal ini  menunjukkan,  meskipun rekomendasi produk berbasis AI pada Shopee mungkin dapat mempengaruhi secara langsung niat  konsumen  untuk  membeli  kembali  produk,  namun  tidak  melalui  peningkatan  dalam pertimbangan atau evaluasi konsumen terhadap produk tersebut. Faktor lain atau mekanisme yang  tidak  melalui consumer  consideration mungkin  lebih  dominan  dalam  mempengaruhi hubungan antara rekomendasi produk AI dan niat untuk melakukan pembelian ulang.  Sehingga dapat  disimpulkan  penting  untuk  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  yang  mungkin mempengaruhi hubungan antara teknologi AI dalam e-commerce dengan keputusan pembelian dan loyalitas konsumen di platform seperti Shopee.

## KESIMPULAN
Tujuan penelitian ini adalah menguji dan menganalisis pengaruh rekomendasi produk AI dan  kualitas  chatbot  terhadap  niat  beli  ulang,  dengan  mempertimbangkan  peran  mediasi pertimbangan  konsumen  di  platform  Shopee.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  rekomendasi produk AI tidak berpengaruh signifikan terhadap pertimbangan konsumen dan niat beli ulang. Namun,  kualitas  chatbot  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  keduanya.  Pertimbangan konsumen  juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  beli  ulang.  Oleh  karena  itu,  peneliti selanjutnya  disarankan  untuk  mengeksplorasi  faktor  yang  meningkatkan  efektivitas rekomendasi  produk  AI.  Shopee  dapat  mempertimbangkan  peningkatan  teknologi  AI  dan penggunaan  algoritma  yang  lebih  canggih.  Penelitian  dan  pengembangan  lebih  lanjut  pada kualitas  chatbot,  termasuk  kecerdasan  buatan  dan  responsivitas,  juga  penting.  Shopee  bisa meningkatkan pengalaman konsumen dengan transparansi informasi produk dan rekomendasi yang  sesuai  preferensi  individual.  Penelitian  lanjutan  bisa  menguji  kombinasi  antara rekomendasi produk AI dan interaksi chatbot untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Temuan menunjukkan bahwa pertimbangan konsumen memediasi hubungan antara kualitas chatbot dan niat beli ulang, tetapi tidak memediasi hubungan antara rekomendasi produk  AI dan niat beli ulang. Oleh karena itu, Shopee disarankan untuk terus meningkatkan kualitas layanan chatbot, meningkatkan responsivitas, kecerdasan buatan, dan memberikan solusi tepat serta pengalaman personal kepada konsumen. Strategi pemasaran harus fokus pada memahami dan merespons
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
preferensi  serta  kebutuhan  konsumen  dengan  menyediakan  informasi  produk  terperinci, penawaran disesuaikan, dan interaksi personal.

## DAFTAR RUJUKAN
Amoako,  G.  K.,  Doe,  J.  K.,  &  Neequaye,  E.  K.  (2023).  Online  innovation  and  repurchase intentions in hotels: the mediating effect of customer experience. International Hospitality Review , 37 (1), 28–47.
Antonio,  R.,  Tyandra,  N.,  Nusantara,  L.  T.,  &  Gunawan,  A.  A.  S.  (2022).  Study  Literature Review:  Discovering  the  Effect  of  Chatbot  Implementation  in  E-commerce  Customer Service  System  Towards  Customer  Satisfaction. In  2022  International  Seminar  on Application for Technology of Information and Communication (ISemantic) , 296–301. Ashiq,  R.,  &  Hussain,  A.  (2024).  Exploring  the  effects  of  e-service  quality  and  e-trust  on consumers’e-satisfaction and e-loyalty: insights from online shoppers in Pakistan. Journal of Electronic Business & Digital Economics , 3 (2), 117–141.
Beyari,  H.,  &  Garamoun,  H.  (2022).  The  effect  of  artificial  intelligence  on  end-user  online purchasing decisions: Toward an integrated conceptual framework. Sustainability , 14 (15), 9637.
Cepeda-Carrión, G., Hair, J. F., Ringle, C. M., Roldán, J. L., & García-Fernández, J. (2022). Guest editorial: Sports management research using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). International Journal of Sports Marketing and Sponsorship , 23 (2), 229–240. https://doi.org/10.1108/IJSMS-05-2022-242
Chen, Q., Gong, Y., Lu, Y., & Tang, J. (2022). Classifying and measuring the service quality of AI chatbot in frontline service. Journal of Business Research , 145 , 552-568.
Chen, Q., Lu, Y., Gong, Y., & Xiong, J. (2023). Can AI chatbots help retain customers? Impact of AI service quality on customer loyalty. Internet Research , 33 (6), 2205–2243. Ellitan, L., & Suhartatik, A. (2023). Increasing Repurchase Intention through Product Quality, Service Quality, and Customer Satisfaction.
Fared,  M.  A.,  Darmawan,  D.,  &  Khairi,  M.  (2021).  Contribution  of  E-Service  Quality  to Repurchase Intention with Mediation of Customer Satisfaction: Study of Online Shopping Through Marketplace. Journal of Marketing and Business Research (MARK) , 1 (2), 93– 106.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error . Algebra and statistics.
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser,  V.  G.  (2014).  Partial  least  squares structural  equation  modeling  (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in  business  research. European Business Review , 26 (2), 106–121.
Hassan,  A.  (2021).  The  usage  of  artificial  intelligence  in  digital  marketing:  A  review. Applications of Artificial Intelligence in Business. Education and Healthcare , 357-383. Mariani,  M.  M.,  Hashemi,  N.,  &  Wirtz,  J.  (2023).  Artificial  intelligence  empowered conversational  agents:  A  systematic  literature  review  and  research  agenda. Journal  of Business Research , 161 , 113838.
Presti, L., Maggiore, G., & Marino, V. (2021). The role of the chatbot on customer purchase intention: towards digital relational sales. Italian Journal of Marketing , 2021 (3), 165–188. Rakhra, M., Gopinadh, G., Addepalli, N. S., Singh, G., Aliraja, S., Reddy, V. S. G., & Reddy, M. N. (2021). E-commerce assistance with a smart chatbot using artificial intelligence. In 2021 2nd International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM) , 144–148.
Sharma, J., Sharma, K., Garg, K., & Sharma, A. K. (2021). Product recommendation system a comprehensive  review. In  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,
Lang, Saragih, Hanoky.  Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence Dalam Memasarkan Produk Secara Digital dan Dampaknya Terhadap Customer Repurchase Intention pada Shopee
1022 (1), 012021.
Soares,  A.  M.,  Camacho,  C.,  &  Elmashhara,  M.  G.  (2022).  Understanding  the  impact  of chatbots  on  purchase  intention. In  World  Conference  on  Information  Systems  and Technologies , 462–472.
Srivastava,  A.  (2021).  The  Application  &  Impact  of  Artificial  Intelligence  (AI)  on  E- Commerce. Contemporary Issues in Commerce & Management , 1 (1), 165-175. Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Alfabeta.
Yun,  J.,  &  Park,  J.  (2022).  The  effects  of  chatbot  service  recovery  with  emotion  words  on customer  satisfaction,  repurchase  intention,  and  positive  word-of-mouth. Frontiers  in Psychology , 13 , 922503.
Zhang, Q., Lu, J., & Jin, Y. (2021). Artificial intelligence in recommender systems. Complex & Intelligent Systems , 7 (1), 439–457.