Adopsi AI dan Perbedaan Generasi: Studi Kasus Generasi Z di Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.32493/jaras.v5i1.42045Keywords:
Kecerdasan Buatan, Niat untuk terus menggunakan, Sikap, Generasi ZAbstract
Tujuan. Mengetahui sikap karyawan Generasi Z terhadap perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan melihat pengaruh sikap individu terhadap niat mereka untuk terus menggunakan AI.
Metode. Responden dalam penelitian ini terdiri dari 112 orang yang pernah menggunakan teknologi AI dan bekerja sebagai karyawan atau wirausaha. Metode penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dan pengumpulan data menggunakan kuesioner. Data diolah dan diuji menggunakan regresi.
Temuan. Hasil pengolahan data menunjukkan terdapat pengaruh sikap terhadap niat untuk terus menggunakan AI. Penelitian ini menemukan bahwa Generasi Z sebagai digital native masih memiliki keraguan terhadap teknologi AI sehingga pengguna harus bijak dalam menggunakannya.
Implikasi. Mengetahui pengaruh GAAIS terhadap Continuance Intention dan sikap karyawan Generasi Z terhadap pengembangan AI di Indonesia memerlukan minat dalam menggunakan teknologi AI disertai pendidikan dan pelatihan cara penggunaan yang tepat dan bijaksana sehingga memperoleh hasil yang optimal dan akan membantu. pengguna agar mempunyai niat untuk menggunakan teknologi AI secara terus menerus. terus menerus.
References
Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 5(2), 179-211. http://dx.doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370. http://dx.doi.org/10.2307/3250921
Binus University School of Accounting. (2021, August 6). MEMAHAMI UJI HETEROSKEDASTISITAS DALAM MODEL REGRESI – Accounting. BINUS Accounting. Retrieved July 15, 2024, from https://accounting.binus.ac.id/2021/08/06/memahami-uji-heteroskedastisitas-dalam-model-regresi/
Binus University School of Accounting. (2021, August 12). MEMAHAMI KOEFISIEN DETERMINASI DALAM REGRESI LINEAR – Accounting. BINUS Accounting. Retrieved July 15, 2024, from https://accounting.binus.ac.id/2021/08/12/memahami-koefisien-determinasi-dalam-regresi-linear/
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. http://dx.doi.org/10.2307/249008
East Ventures. (2023, July 14). AI di Indonesia: Situasi saat ini dan peluangnya. East Ventures. Retrieved July 14, 2024, from https://east.vc/id/berita/insights-id/kecerdasan-buatan-di-indonesia-situasi-saat-ini-dan-peluangnya/
Foroughi, B., Iranmanesh, M., Kuppusamy, M., Ganesan, Y., Ghobakhloo, M., & Senali, M. G. (2023). Determinants of continuance intention to use gamification applications for task management: an extension of technology continuance theory. The Electronic Library, 41(2/3). https://doi.org/10.1108/EL-05-2022-0108
Francioni, B., Curina, I., Hegner, S. M., & Cioppi, M. (2022). Predictors of continuance intention of online food delivery services: gender as moderator. International Journal of Retail & Distribution Management, 50(12), 1437-1457. https://doi.org/10.1108/IJRDM-11-2021-0537
Franque, F. B., Oliveira, T., Tam, C., & Santini, F. d. O. (2020). A meta-analysis of the quantitative studies in continuance intention to use an information system. Internet Research,, 31(1), 123-158. https://doi.org/10.1108/INTR-03-2019-0103
Ghozali, I. (2006). Aplikasi analisis multivariate dengan program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. https://www.researchgate.net/publication/289671928_Aplikasi_Analisis_Multivariate_Dengan_Program_IBM_SPSS_21_Update_PLS_Regresi
Ibad, M. L. F. (2023). Gen Z Jadi Pengguna AI Generatif Paling Banyak di Indonesia, Apa Sebabnya? Liputan 6. https://www.liputan6.com/tekno/read/5481406/gen-z-jadi-pengguna-ai-generatif-paling-banyak-di-indonesia-apa-sebabnya?page=2
Lee, J. C., Tang, Y., & Jiang, S. (2023). Understanding continuance intention of artificial intelligence (AI)-enabled mobile banking applications: an extension of AI characteristics to an expectation confirmation model. humanities and social sciences communications, 10(333). https://doi.org/10.1057/s41599-023-01845-1
Leszkiewicz, A., Hormann, T., & Krafft, M. (2022). Smart Business and the Social Value of AI. In T. Bondarouk & M. R. Olivas-Luján (Eds.), Smart Industry - Better Management (pp. 19-34). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S1877-636120220000028004
Marlin, K., Tantrisna, E., Mardikawati, B., Anggraini, R., & Susilawati, E. (2023). Manfaat dan Tantangan Penggunaan Artificial Intelligences(AI) Chat GPTTerhadap Proses Pendidikan Etika dan KompetensiMahasiswa Di Perguruan Tinggi. ournal Of Social Science Research, 3(6), 5192-5201. https://j-innovative.org/index.php/Innovative/article/view/7119/4839
Muhamad, N. (2024, January 31). Indonesia, Penyumbang Kunjungan Aplikasi AI Terbanyak ke-3 di Dunia. Databoks. Retrieved July 14, 2024, from https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2024/01/31/indonesia-penyumbang-kunjungan-aplikasi-ai-terbanyak-ke-3-di-dunia
Pangaribuan, O. C., & Irwansyah. (2019). Media Cetak Indonesia di Era Revolusi Industri 4.0. Jurnal Pewarta Indonesia, 1(2), 119-130. http://dx.doi.org/10.25008/jpi.v1i2.11
Putri, V. A., Sotyawardani, K. C. A., & Rafael, R. A. (2023). Peran Artificial Intelligence dalam Proses Pembelajaran Mahasiswa di Universitas Negeri Surabaya. Prosiding Seminar Nasional, 2, 615-630.
Reinke, K., & Gerlach, G. I. (2022). Linking Availability Expectations, Bidirectional Boundary Management Behavior and Preferences, and Employee Well-Being: an Integrative Study Approach. Journal of Business and Psychology, 37, 695-715. https://psycnet.apa.org/doi/10.1007/s10869-021-09768-x
Rumawas, W. (2022). Employees’ Turnover Intention in the Construction Industry in Indonesia. Journal of Construction in Developing Countries, 27(2), 127-146. https://doi.org/10.21315/jcdc-03-21-0050
Schepman, A., & Rodway, P. (2022). The General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS): Confirmatory Validation and Associations with Personality, Corporate Distrust, and General Trust. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(13), 2724-2741. 10.1080/10447318.2022.2085400
Septiani, L. (2024, June 12). 92% Pekerja Gen Z hingga Boomer di Indonesia Sudah Pakai AI - Teknologi Katadata.co.id. Katadata. Retrieved July 14, 2024, from https://katadata.co.id/digital/teknologi/66691cfba09b5/92-pekerja-gen-z-hingga-boomer-di-indonesia-sudah-pakai-ai
STEI. (n.d.). BAB III METODA PENELITIAN. BAB III METODA PENELITIAN. Retrieved July 15, 2024, from http://repository.stei.ac.id/9350/4/BAB%20III.pdf
Yudoprakoso, P. W. (2018). KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) SEBAGAI ALAT BANTU PROSES PENYUSUNAN UNDANG-UNDANG DALAM UPAYA MENGHADAPI REVOLUSI INDUSTRI 4.0 DI INDONESIA. SIMBUR CAHAYA, 25(2), 134-148. http://dx.doi.org/10.28946/sc.v25i2.327
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Charis Millennia Fortune, Yoke Kornarius, Angela Caroline, Triningtyas Elisabeth Putri Gusti, Agus Gunawan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
Penulis memiliki hak cipta artikel dan menyerahkan kepada jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah di bawah persyaratan Atribusi 4.0 Internasional (CC BY 4.0)
yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.Penulis dapat masuk ke dalam pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas karya awalnya publikasi dalam jurnal ini.
Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengajuan, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat The Effect of Open Access).
