ANALISIS PENERIMAAN TEKNOLOGI CHATBOT BERBASIS AI DALAM PEMBELAJARAN MAHASISWA MENGGUNAKAN MODEL TAM
Keywords:
artificial Intelligence, AI Chatbot, Technology Acceptance Model, SmartPLS, Technology AcceptanceAbstract
Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan tinggi. Salah satu bentuk penerapan AI yang banyak dimanfaatkan oleh mahasiswa adalah chatbot berbasis AI, seperti ChatGPT, Gemini, dan Copilot, yang digunakan untuk mendukung proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan teknologi chatbot berbasis Artificial Intelligence dalam pembelajaran mahasiswa menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan teknik survei melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Angkatan 2023 Universitas Islam Indragiri. Dari 80 data yang terkumpul, sebanyak 74 data memenuhi kriteria dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Square–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan aplikasi SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Usefulness berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,623 dan p-value 0,000. Sebaliknya, Perceived Ease of Use tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention dengan nilai p-value sebesar 0,141. Selain itu, Behavioral Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Actual Use dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,767 dan p-value 0,000. Temuan ini menunjukkan bahwa persepsi mengenai manfaat chatbot AI menjadi faktor utama yang memengaruhi niat mahasiswa untuk menggunakan teknologi tersebut, sedangkan persepsi kemudahan penggunaan tidak menjadi pertimbangan utama. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan pemanfaatan chatbot berbasis AI sebagai media pendukung pembelajaran di lingkungan perguruan tinggi.
Downloads
References
A. Strzelecki, “Students ’ Acceptance of ChatGPT in Higher Education : An Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,” Innov. High. Educ., vol. 14, no. 0123456789, pp. 57–63, 2023, doi: 10.1007/s10755-023-09686-1.
Y. Rahimi, S. Restuti, and R. Wasnury, “ANALISIS PENGGUNAAN QRIS ( QUICK RESPONDENSE INDONESIAN STANDARD ) DENGAN PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL ( TAM ),” J. Manaj. Pemasar. DAN PERILAKU Konsum., vol. 03, no. 1, pp. 177–187, 2024.
L. P. Tansie and S. Rahman, “Analisis Tingkat Penerimaan Pengguna Terhadap Aplikasi Beli . In Menggunakan Technology Acceptance Model,” JTRISTE, vol. 11, no. 2, pp. 58–66, 2024.
I. Technology, A. Model, P. Di, and L. Madrasah, “PADA PENERIMAAN APLIKASI SISTEM MANAJEMEN 2000-an hampir tidak ada lembaga pendidikan yang tidak memanfaatkan media masa,” J. Tahsinia, vol. 5, no. 9, pp. 1353–1369, 2024.
S. Tinggi, M. Informatika, and A. Dana, “Evaluasi Proses Bisnis Dompet Digital Menggunakan Technology Acceptance Model,” J. Algoritm., vol. 21, no. 2, pp. 64–72, 2024, doi: 10.33364/algoritma/v.21-2.1690.
N. C. Kekado, “Teachers ’ and Students ’ Perspectives on the Ethical Use of Artificial Intelligence in Vocational Education using Technology Acceptance Model Approach,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 57–68, 2025.
F. S. Damanik, A. W. Widayanti, C. Wiedyaningsih, U. G. Mada, and U. G. Mada, “USER ACCEPTANCE OF MOBILE-JKN : INSIGHTS FROM,” Indones. J. Heal. Adm., vol. 12, pp. 206–217, 2024, doi: 10.20473/jaki.v12i2.2024.206-217.User.
M. Masa, D. Pendidikan, and K. Guru, “Jurnal Pendidikan , Penciptaan Seni dan Budaya,” J. Pendidikan, Pencipta. Seni dan Budaya, vol. 1, no. 2, pp. 52–61, 2025.
I. Andhika, A. R. Pratama, and Y. Pratama, “Analysis of Mobile Banking Acceptance in Indonesia using Extended TAM ( Technology Acceptance Model ),” J. Teknol. Inf. dan Pendidik., vol. 16, no. 2, pp. 68–78, 2023.
C. Or, “Thirty-Five Years of the Technology Acceptance Model : Insights From Meta-Analytic Structural Equation Modelling,” OTESSA J., vol. 4, no. 3, pp. 1–26, 2024.
N. Nindigraha, K. Herdinata, C. Firdaus, Y. Prihatmoko, and H. I. Oktaviani, “Journal of Educational Technology : Assessing Teacher Readiness for AI Utilization : Between Innovation Opportunities and Ethical Challenges in 21st-Century Learning Journal of Educational Technology :,” J. Educ. Technol. J. Learn. Res. Dev., vol. 11, no. 1, pp. 185–202, 2026.
I. S. Latif, R. E. Saputro, and A. S. Barkah, “Improvement of Technology Acceptance Model ( TAM ) with PLS-SEM : A Systematic Literature Review,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 7, no. 2, pp. 1376–1399, 2025, doi: 10.51519/journalisi.v7i2.1104.
J. W. Han, J. Park, and H. Lee, “Analysis of the effect of an artificial intelligence chatbot educational program on non ‑ face ‑ to ‑ face classes : a quasi ‑ experimental study,” BMC Med. Educ., vol. 13, no. 7, pp. 1–10, 2022, doi: 10.1186/s12909-022-03898-3.
N. Mittal, G. Batra, and R. Sijariya, “Understanding AI Adoption in Higher Education : A Systematic Review of Technology Acceptance Model , Technology Readiness Index , and the Integrated Technology Readiness and Acceptance Model,” Asian J. Res. Comput. Sci. Vol., vol. 18, no. 7, pp. 186–209, 2025.
C. B. Gama, H. Rahman, T. Luhuringbudi, and M. Masrom, “Adoption of Artificial Intelligence and Digital Resources among Academicians of Islamic Higher Education Institutions in Indonesia,” J. Online Inform., vol. 10, no. 1, pp. 42–52, 2025, doi: 10.15575/join.v10i1.1549.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Muhammad Fernandes Putra Arthesa (Author); Samsudin (Translator)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
