ANALISIS KEMAUAN PENGGUNAAN CHATGPT DALAM MEMBANTU PROSES BELAJAR BAGI SIVITAS AKADEMIKA PENDIDIKAN TINGGI DI NUSA TENGGARA TIMUR DENGAN PENDEKATAN DIFFUSION OF INNOVATION
Keywords:
NTT, ChatGPT, Diffusion of Innovation, Adopsi teknologi informasi, CompatibilityAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kemauan sivitas akademika perguruan tinggi di Nusa Tenggara Timur (NTT) dalam menggunakan ChatGPT sebagai alat bantu proses pembelajaran. Dengan menggunakan pendekatan teori Diffusion of Innovation (DOI), penelitian ini mengevaluasi pengaruh Relative Advantage, Compatibility, dan Ease of Use terhadap niat penggunaan ChatGPT. Data dikumpulkan melalui survei yang melibatkan 114 responden, terdiri atas mahasiswa, dosen, dan pegawai akademik dari berbagai perguruan tinggi di NTT, data kemudian dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil analisis menunjukkan bahwa ketiga variabel memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap niat penggunaan, dengan Compatibility menjadi faktor yang paling dominan. Hal ini menunjukkan bahwa kesesuaian atau kompabilitas sebuah teknologi terhadap kebutuhan dan kebiasaan pengguna memainkan peran penting dalam mendorong tingkat adopsi teknologi terkhusus bagi ChatGPT. Selain itu, keuntungan relatif dan kemudahan penggunaan juga berkontribusi secara signifikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kompatibilitas teknologi dengan kebutuhan pengguna merupakan elemen kunci dalam meningkatkan penerimaan teknologi baru. Temuan ini diharapkan dapat memberikan panduan bagi institusi pendidikan untuk mengintegrasikan teknologi berbasis kecerdasan buatan, seperti ChatGPT, guna meningkatkan kualitas pembelajaran. Dengan demikian dibutuhkan penerapan strategi yang mempertimbangkan kompabilitas pengguna dalam menggunakan ChatGPT agar dapat mendorong tingkat adopsi teknologi yang lebih efektif di lingkungan pendidikan.
Downloads
References
[1] T. Wu et al., “A Brief Overview of ChatGPT: The History, Status Quo and Potential Future Development,” IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 10, no. 5, pp. 1122–1136, May 2023, doi: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123618.
[2] H. Yu, "The application and challenges of ChatGPT in educational transformation: New demands for teachers' roles," Heliyon, vol. 10, no. 2, p. e24289, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e24289.
[3] E. M. Rogers, Diffusion of Innovations, Fifth. Free Press, New York, 2003.
[4] R. Raman, S. Mandal, P. Das, T. Kaur, J. P. Sanjanasri, and P. Nedungadi, "Exploring university students’ adoption of ChatGPT using the diffusion of innovation theory and sentiment analysis with gender dimension," Human Behavior and Emerging Technologies, vol. 2024, Art. no. 3085910, 21 pages, 2024, doi: 10.1155/2024/3085910.
[5] A. Abdalla, M. A. Bhat, C. K. Tiwari, S. T. Khan, and A. D. Wedajo, "Exploring ChatGPT adoption among business and management students through the lens of diffusion of Innovation Theory," Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 7, p. 100257, 2024, doi: 10.1016/j.caeai.2024.100257 .
[6] F. P. HERIN, “Rendahnya Kualitas Pendidikan, BPMP NTT Jadi Sorotan,” kompas.id, Oct. 17, 2024. https://www.kompas.id/baca/nusantara/2024/10/17/rendahnya-kualitas-pendidikan-bpmp-ntt-jadi-sorotan (accessed Dec. 08, 2024).
[7] Md. M. Rahman and Y. Watanobe, “ChatGPT for Education and Research: Opportunities, Threats, andStrategies,” AppliedSciences,vol.13,no.9,p.5783,May2023,doi:https://doi.org/10.3390/app13095783.
[8] M. Annur, "Survei: ChatGPT Jadi Aplikasi AI Paling Banyak Digunakan di Indonesia," Katadata, Jun.26,2023.[Online].Available:https://databoks.katadata.co.id/index.php/infografik/2023/06/26/survei-chatgpt-jadi-aplikasi-ai-paling-banyak-digunakan-di-indonesia. [Accessed: Dec. 8, 2024].
[9] Athambawa, M. Md Johar, and A. Khatibi, "Behavioural intention to adopt cloud computing: a quantitative analysis with a mediatory factor using bootstrapping," Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 32, pp. 458-467, Oct. 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v32.i1.pp458-467.
[10] Al-Jabri and M. S. Sohail, "Mobile banking adoption: Application of Diffusion of Innovation Theory," Journal of Electronic Commerce Research, vol. 13, no. 4, pp. 379-391, 2012.
[11] M. A. Almaiah, R. Alfaisal, S. A. Salloum, F. Hajjej, R. Shishakly, A. Lutfi, M. Alrawad, A. Al Mulhem, T. Alkhdour, and R. S. Al-Maroof, "Measuring Institutions’ Adoption of Artificial Intelligence Applications in Online Learning Environments: Integrating the Innovation Diffusion Theory with Technology Adoption Rate," Electronics, vol. 11, no. 20, p. 3291, 2022, doi: 10.3390/electronics11203291.
[12] M. Pankratz, D. Hallfors, and H. Cho, "Measuring perceptions of innovation adoption: the diffusion of a federal drug prevention policy," Health Education Research, vol. 17, no. 3, pp. 315-326, Jun. 2002, doi: 10.1093/her/17.3.315.
[13] B. Sitanggang de Gala and T. Aryati, "Analisis Pengaruh Relative Advantage, Complexity, Trialability, dan Observability Terhadap Niat Adopsi Cloud Accounting di Jakarta," BUDGETING: Journal of Business, Management and Accounting, vol. 5, no. 2, pp. 1-12, Jan.-Jun. 2024, doi: 10.31539/budgeting.v5i2.9165562.
[14] Malik and W. Ahmad, "Antecedents of Soft-Skills in Higher Education Institutions of Saudi Arabia: Study under COVID-19 Pandemic," Creative Education, vol. 11, no. 7, pp. 1259–1269, 2020. DOI: 10.4236/ce.2020.117091.
[15] F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA, USA: Sage, 2022.
[16] Henseler, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling,” J Acad Mark Sci, vol. 43, no. 1, pp. 115–135, 2015, doi: 10.1007/s11747-014-0403-8.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Rabil, Daniel, Putratama, Anlidua
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
