Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal All Fields of Science Journal Liaison Academia and Sosiety
Dimpo Sinaga
Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma, Jakarta

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Penerimaan Pengguna Terhadap Implementasi Chatbot Berbasis Kecerdasan Buatan (AI) pada Layanan Akademik Menggunakan UTAUT Dimpo Sinaga; Peniarsih; Betesda; Hari Mantik; Alciano G Gani
All Fields of Science Journal Liaison Academia and Sosiety Vol. 6 No. 2: Juni 2026 Part 2
Publisher : Lembaga Komunikasi dan Informasi Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58939/afosj-las.v6i2.1529

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan tinggi mendorong institusi perguruan tinggi untuk mengadopsi teknologi berbasis kecerdasan buatan guna meningkatkan kualitas layanan akademik. Salah satu inovasi yang berkembang adalah penggunaan chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) sebagai media pelayanan informasi akademik secara cepat, responsif, dan tersedia selama 24 jam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan mahasiswa terhadap implementasi chatbot AI pada layanan akademik menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Variabel yang diuji meliputi Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Facilitating Conditions terhadap Behavioral Intention. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 150 mahasiswa aktif. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner skala Likert lima poin dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Squares (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat penggunaan chatbot. Performance Expectancy menjadi faktor paling dominan, diikuti Facilitating Conditions. Nilai R-Square sebesar 0,684 menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 68,4 persen variasi niat penggunaan sistem. Penelitian ini memberikan implikasi bahwa keberhasilan chatbot akademik sangat ditentukan oleh manfaat nyata, kemudahan penggunaan, serta dukungan infrastruktur yang memadai.
Co-Authors Alciano G Gani Betesda Hari Mantik Peniarsih