Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Penerimaan Tekonologi Internet of Things (IoT) Dalam Pertanian Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Basiroh Basiroh; Widya Novita Al Afifah Irwanto
JKTI Jurnal Keilmuan Teknologi Informasi Vol 1 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Klaten

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61902/jkti.v1i2.2036

Abstract

This The advancement of digital technology has had a significant impact across various sectors, including agriculture. One of the innovations increasingly applied is the Internet of Things (IoT), which enables more effective and efficient monitoring and control of agricultural activities. However, the success of implementing this technology is highly influenced by the level of user acceptance, particularly among farmers. This study aims to analyze the acceptance of IoT in agriculture using the Technology Acceptance Model (TAM), which includes the variables Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention (BI), and Actual Use (AU). The research employed a quantitative approach, with data collected through questionnaires distributed to farmers who are familiar with or have used IoT-based technologies in their agricultural practices. Data analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM) with a Partial Least Squares (PLS) approach. The findings reveal that PEOU and PU significantly influence both ATU and BI, which in turn drive the actual use (AU) of IoT technology. Overall, the level of IoT acceptance in agriculture falls into the high category, with respondents’ acceptance percentage exceeding 70%. These results highlight that IoT holds substantial potential to enhance productivity, efficiency, and crop quality. However, its adoption needs to be supported by improved digital literacy, technical assistance, and government policies that facilitate infrastructure development and access to technology
PENDAMPINGAN KULIAH PAKAR IoT DAN AI: SINERGI CERDAS UNTUK PEMASARAN BERBASIS DATA Basiroh Basiroh; Dhona Meylida; Raisa Aribatul Hamidah; Sri Purwanti
WIDHARMA - Jurnal Pengabdian Widya Dharma Vol. 5 No. 02 (2026): Agustus 2026
Publisher : LPPM Universitas Widya Dharma Klaten

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54840/widharma.v5i02.610

Abstract

Perkembangan Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) telah mendorong transformasi signifikan dalam strategi pemasaran berbasis data. Namun, masih terdapat kesenjangan pemahaman dan keterampilan mahasiswa dalam mengintegrasikan kedua teknologi tersebut untuk mendukung pengambilan keputusan pemasaran yang cerdas dan adaptif. Permasalahan ini menjadi tantangan penting di lingkungan akademik, khususnya dalam mempersiapkan lulusan yang kompeten menghadapi era digital dan industri 4.0. Kegiatan pendampingan kuliah pakar ini bertujuan untuk meningkatkan literasi teknologi, pemahaman konseptual, serta kemampuan implementatif mahasiswa dalam memanfaatkan IoT dan AI sebagai instrumen pemasaran berbasis data. Metode pengabdian yang digunakan meliputi pendekatan edukatif-partisipatif melalui kuliah pakar, diskusi interaktif, studi kasus, serta demonstrasi implementasi sistem berbasis IoT dan AI dalam analisis perilaku konsumen. Kegiatan ini juga disertai dengan sesi praktik sederhana terkait pengolahan data dan pemanfaatan algoritma AI untuk segmentasi pasar dan prediksi tren. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta terhadap konsep integrasi IoT dan AI dalam ekosistem pemasaran digital. Mahasiswa mampu mengidentifikasi potensi pemanfaatan data sensor dan data perilaku pengguna untuk mendukung strategi pemasaran yang lebih personal, efisien, dan berbasis analitik. Selain itu, kegiatan ini memperkuat sinergi antara dunia akademik dan perkembangan teknologi industri, sehingga mendukung terciptanya sumber daya manusia yang adaptif, inovatif, dan berorientasi pada pengambilan keputusan berbasis data