Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi

Analisis Faktor yang Memengaruhi Niat dan Perilaku Penggunaan ChatGPT pada Mahasiswa Menggunakan Model Utaut2 Termodifikasi

Farah Nur A'ini — 2024-08-29

ChatGPT yang diluncurkan oleh OpenAI pada November 2022, mengalami peningkatan pengguna yang signifikan. Sebagai model generatif, ChatGPT memudahkan penghasilan teks berdasarkan input pengguna, menawarkan manfaat potensial bagi mahasiswa dalam kegiatan akademis. Namun, penggunaan ChatGPT dalam konteks pendidikan menimbulkan perbedaan pendapat terutama dalam pertimbangan akurasi dan etika. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai penerimaan ChatGPT oleh mahasiswa sebagai pemangku kepentingan yang mengadopsi ChatGPT dalam proses belajar mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku mahasiswa dalam memanfaatkan ChatGPT menggunakan pendekatan kuantitatif dan berlandaskan pada model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Model tersebut mengintegrasikan enam variabel untuk memprediksi niat dan perilaku pengguna, yaitu ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi yang memfasilitasi, motivasi hedonis, dan kebiasaan. Sampel terdiri dari 116 orang terdiri dari mahasiswa S1 dan Diploma Universitas Brawijaya. Data dalam riset ini dianalisis menggunakan SEM-PLS. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa kebiasaan menjadi prediktor utama niat berperilaku ditunjukkan dengan nilai t-statistic yang lebih besar dibandingkan variabel lainnya, diikuti oleh motivasi hedonis dan kondisi yang memfasilitasi. Hal ini disebabkan oleh mahasiswa yang enggan menggunakan ChatGPT sebagai kebiasaan dengan menyoroti keterbatasan versi gratis ChatGPT serta dibutuhkannya pengetahuan untuk mendapatkan jawaban yang diinginkan. Namun, karakter ChatGPT sebagai chatbot yang interaktif dan menyenangkan menjadi motivasi mahasiswa dalam menjadikan ChatGPT sebagai teman diskusi. Selain itu, perilaku penggunaan ChatGPT positif memengaruhi niat berperilaku.

Analisis Faktor Minat Adopsi Layanan Pembayaran Quick Response Code Indonesian Standard Pada Pelaku Umkm Food & Beverage Menggunakan Kerangka Technology Acceptance Model Termodifikasi

Siti Huwaena Maulidiah Sidin — 2024-08-29

Era New Normal sejak pandemi COVID-19 melanda menjadi salah satus faktor terbentuknya perilaku pembatasan (social distancing). Perubahan pola konsumsi konsumen dan pola transaksi secara online yang berlaku sejak masa pandemi menjadi hal yang tidak terhindarkan. Menanggapi perubahan pola transaksi konsumen, pihak UMKM tentunya perlu untuk sigap dalam mempertahankan operasional bisnis seiring dengan aktivitas pembatasan untuk tetap dapat menjangkau konsumen. Menanggapi hal tersebut, penggunaan QRIS (Quick Response Code Indonesian Standard) sebagai salah satu metode pembayaran secara cashless semakin menjadi urgensi dan didukung juga dengan upaya implementasi transformasi digital bagi pelaku UMKM. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengukur beberapa faktor yang mempengaruhi minat adopsi layanan transaksi digital QRIS dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model Termodifikasi melalui perspektif pelaku UMKM food & beverage di Kota Malang. Adapun variabel yang dilibatkan pada penelitian ini untuk diukur pengaruhnya adalah perceived usefulness, perceived ease of use, perceived trust, perceived risk dan perceived financial cost. Penelitian ini menggunakan tools Rstudio dengan teknik analisis linear berganda untuk menganalisis data responden yang telah terkumpul sebanyak 60 responden. Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa perceived usefulness dan perceived ease of use memiliki nilai pengaruh tertinggi yang mempengaruhi minat adopsi penggunaan QRIS, kemudian disusul oleh perceived trust yang juga memiliki pengaruh terhadap minat adopsi. Ketiga variabel tersebut menyumbang nilai pengaruh sebesar 55,19%. Kemudian pada penelitian ini ditemukan variabel perceived risk dan perceived financial cost tidak memiliki pengaruh terhadap minat adopsi penggunaan QRIS. Kedua variabel tersebut memiliki rentang hubungan sangat rendah hingga rendah terhadap niatan mengadopsi QRIS.

Analisis Sentimen Kebijakan Ekspor Pasir Laut pada Sosial Media Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Raka Ardiansyah Hasibuan — 2024-08-29

Larangan ekspor pasir laut sudah diterapkan di Indonesia sejak 2003 melalui Surat Keputusan Menperindag No 117/MPP/Kep/2/2003 tentang Penghentian Sementara Ekspor Pasir Laut. Pada 15 Mei 2023, Presiden Joko Widodo melalui Peraturan Pemerintah No 26 Tahun 2023 kembali memperbolehkan kegiatan ekspor pasir laut keluar negeri. Penambangan pasir adalah proses pengambilan pasir dari alam. Pasir merupakan komoditas yang diperlukan dalam banyak proyek seperti reklamasi lahan dan pembangunan pulau. Proyek-proyek ini memiliki keuntungan ekonomis dan sosial, tapi penambangan pasir juga menghasilkan masalah lingkungan jika dilakukan terus-menerus. Kebijakan ekspor pasir laut ini ramai dibahas berbagai sosial media, salah satunya Twitter. Twitter merupakan media sosial yang cukup popular di Indonesia. Sosial media seperti Twitter dapat menghasilkan ribuan data dalam waktu yang singkat. Opini masyarakat di sosial media Twitter dapat digunakan oleh pemerintah untuk mengkaji ulang apakah kebijakan pembolehan ekspor pasir laut ini sudah tepat atau tidak. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui opini masyarakat terkait kebijakan ekspor pasir laut. Fitur dan metode yang digunakan adalah SentiWordNet 3.0 untuk labelling dan metode klasifikasi Support Vector Machine. Teknik root cause analysis dengan Fishbone Diagram memberikan beberapa rekomendasi terhadap sentiment negatif antara lain: peningkatan investasi pada teknologi pengerukan ramah lingkungan, penerapan regulasi yang ketat terkait ekspor pasir laut dan kampanye penyuluhan terhadap pentingnya ekosistem serta penjagaan lingkungan.

Implementasi Metode TextRank dan Named Entity Recognition Untuk Ekstraksi Kata Kunci Pada Media Online Berita

Muhammad Theofany Aulia Anwar — 2024-08-29

Kata kunci adalah bagian penting untuk memahami isi berita secara singkat dan mendukung indeksasi serta pencarian, proses identifikasi kata kunci yang efisien dan akurat sering kali menjadi tantangan dalam pengelolaan konten digital. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan proses identifikasi kata kunci yang relevan dalam artikel berita online dengan memanfaatkan metode TextRank dan Named Entity Recognition (NER). NER digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasikan entitas penting dalam teks, sementara TextRank, yang merupakan algoritma berbasis graf, digunakan untuk menentukan pentingnya kata berdasarkan struktur jaringan mereka. Gabungan dari kedua metode ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi ekstraksi kata kunci. Teknik NER yang diimplementasikan adalah model bahasa Indonesia pada spaCy, yang dilatih khusus untuk tujuan ini. Selain itu, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) digunakan untuk pembobotan kata dalam penerapan algoritma TextRank. Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan ekstraksi kata kunci menggunakan kombinasi TextRank dan NER dalam bahasa Inggris, penelitian ini mengarah pada penggunaan kedua metode tersebut untuk mengekstraksi kata kunci dalam bahasa Indonesia, menggunakan data berita online dari Times Indonesia. Dari penelitian ini dapat dibuktikan, kinerja gabungan metode TextRank dan NER dalam mengekstraksi kata kunci dari artikel berita lebih baik dibandingkan dengan penggunaan TextRank secara tunggal. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata recall, precision, f-measure, dan accuracy yang dihasilkan dari eksperimen dengan 300 artikel dan weight multiplier 2 dengan nilai masing-masing 0.652, 0.645, 0.648, 0.505. Secara kesimpulan, integrasi TextRank dan NER dapat secara signifikan meningkatkan kualitas ekstraksi kata kunci dari artikel berita online.

Pengaruh Atribut Brand Ambasssador Terhadap Minat Beli Dalam Promotion Media Sosial TikTok yang Dimediasi Karakteristik (Studi Kasus : Boy Group EXO Sebagai Brand Ambassador Scarlett Whitening)

Alyssa Melani Salshabila — 2024-08-29

Dalam menghadapi era persaingan bisnis yang semakin ketat, perusahaan dituntut untuk mengatasi tantangan dengan terus berinovasi dan merancang strategi pemasaran yang efektif. Fenomena media sosial, khususnya TikTok, menjadi sangat signifikan dengan jumlah pengguna yang mencapai 1,09 miliar per April 2023. Strategi pemasaran memanfaatkan media sosial dengan menggunakan kolaborasi bersama brand ambassador berhasil menarik perhatian. Banyak penelitian yang telah mengeksplorasi pembentukan parasocial relationship (PSR) antara brand ambassador dan followers. Penelitian ini menerapkan metode deskriptif kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner, menggunakan teknik non-probability sampling, dengan jenis purposive sampling. Data dikumpulkan melalui survei yang mengikuti akun TikTok Scarlett Whitening dan pernah membeli produk Scarlett Whitening, serta masyarakat di pulau Jawa dengan rentang umur 17 – 25 tahun. Penelitian ini melibatkan 122 responden, hasil analisis menunjukkan bahwa parasocial relationship (PSR) yang terbangun melalui boy group EXO memiliki dampak yang efektif dalam memacu minat beli konsumen terhadap produk. Sikap homofili dan daya tarik fisik muncul sebagai atribut personal yang signifikan dalam membentuk parasocial relationship (PSR), followers di media sosial, terutama TikTok, memberikan kontribusi langsung pada pembentukan parasocial relationship (PSR) dan mempengaruhi minat beli konsumen.

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Intention To Use Pada Aplikasi Tokopedia Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Termodifikasi

Hasna Aulia Rahma Zudiah — 2024-08-29

Perkembangan teknologi digital dan internet telah merubah cara masyarakat menjalani kehidupan sehari-hari, termasuk dalam hal berbelanja. Fenomena e-commerce, atau perdagangan elektronik, mengalami pertumbuhan signifikan di Indonesia. Penelitian ini difokuskan pada Tokopedia, yang merupakan salah satu platform e-commerce di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi niat penggunaan (intention to use) pada aplikasi Tokopedia dengan menggunakan pendekatan Technology Accetance Model (TAM) termodifikasi. Variabel penelitian mencakup Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Computer Self Efficacy dan Trust, dengan intention to use sebagai variabel terikat. Penelitian ini melibatkan sebanyak 150 responden yang dipilih melalui penyebaran kuesioner dengan metode non-probability sampling dengan penerapan quota sampling. Kelompok mahasiswa, sebagai populasi penelitian dibagi menjadi lima kategori institusi pendidikan tinggi. Data yang terkumpul dari mahasiswa di Kota Malang kemudian diolah menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Temuan dari analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa variabel Perceived Ease of Use, Computer Self Efficacy, dan Trust memiliki pengaruh terhadap intention to use, sementara Perceived Usefulness tidak memberikan pengaruh terhadap intention to use. Secara keseluruhan, kombinasi variabel-variabel tersebut bersama-sama memberikan kontribusi sebesar 37,4% terhadap intention to use.