Evaluasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Cici AI menggunakan Metode End-User Computing Satisfaction - Kusuma, Chandra; Nadriati, Sri; Yantama, Akmal Andri (COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2025)
Penelitian ini mengevaluasi kepuasan pengguna terhadap aplikasi Cici AI dengan menerapkan kerangka End-User Computing Satisfaction (EUCS). Tujuan utama adalah menguji pengaruh lima dimensi kualitas sistem Content (CTN), Accuracy (ACR), Format (FRT), Ease of Use (EOU), dan Timeliness (TML) terhadap kepuasan pengguna (Satisfaction/STF) pada konteks pengguna Cici AI di Indonesia. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis EUCS yang disebarkan secara online kepada pengguna Cici AI mengguanakn rumus lemeshow (n = 97). Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan prosedur bootstrapping untuk menguji signifikansi jalur. Hasil analisis menunjukkan bahwa model menjelaskan proporsi varians kepuasan pengguna. Secara parsial, kemudahan penggunaan (EOU) berpengaruh positif dan paling dominan terhadap kepuasan pengguna. Format penyajian informasi (FRT) juga berkontribusi signifikan positif, demikian pula ketepatan waktu/respons sistem (TML). Sebaliknya, variabel Content (CTN) dan Accuracy (ACR) tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan dalam sampel ini. Temuan mengindikasikan bahwa bagi pengguna Cici AI di Indonesia faktor-faktor yang berhubungan dengan usability dan performa layanan (kemudahan, tata tampilan, kecepatan respons) lebih menentukan kepuasan dibandingkan mutu konten atau akurasi output secara mutlak. Implikasi praktis dari penelitian ini menekankan prioritas perbaikan pada desain antarmuka, alur interaksi, dan optimalisasi latency/throughput sistem untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya meliputi perluasan sampel, analisis segmentasi pengguna, serta studi longitudinal untuk menilai dinamika kepuasan seiring maturitas fitur AI