Analisis Penerimaan AI Menggunakan PLS-SEM Dan Machine Learning Pada Guru SMA Negeri 1 Banjarharjo Brebes - Dina Mariani; Hari Tri Wibowo (International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Artificial Intelligence (AI) pada guru SMA Negeri 1 Banjarharjo dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) yang dikombinasikan dengan PLS-SEM dan machine learning. Konstruk yang diuji meliputi persepsi kemudahan, persepsi kegunaan, minat penggunaan AI, dan penggunaan AI. Metode penelitian menggunakan kuantitatif (kuesioner) dan dianalisis menggunakan SmartPLS4 untuk menguji hubungan kausal antarkonstruk, serta Random Forest dan XGBoost untuk mengevaluasi kemampuan prediktif dan mengidentifikasi feature importance. Sampel penelitian berjumlah 59 responden. Hasil PLS-SEM menunjukkan bahwa persepsi kemudahan tidak berpengaruh terhadap minat penggunaan AI dan berpengaruh terhadap penggunaan AI. Persepsi kegunaan berpengaruh terhadap minat penggunaan AI dan tidak berpengaruh terhadap minat penggunaan AI. Minat penggunaan AI tidak berpengaruh terhadap penggunaan AI. Analisis machine learning menunjukkan bahwa persepsi kegunaan merupakan prediktor dominan terhadap minat penggunaan, sedangkan persepsi kemudahan lebih dominan dalam memprediksi penggunaan AI. Model Random Forest menunjukkan performa prediksi yang lebih baik dibandingkan XGBoost.