Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi generatif AI memiliki dampak yang besar dalam industri global. Salah satunya  pada industri kreatif, khususnya pada platform media sosial TikTok, di mana content creator dapat memanfaatkan Generative Artificial Intelligence (GAI) untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi secara cepat dan efisien. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh konten GAI terhadap keterlibatan pengguna (user engagement) melalui sikap dan emosi dengan menggabungkan metode mixed-method, termasuk wawancara kualitatif dengan 16 partisipan dan survei kuantitatif dari 423 responden yang dianalisis menggunakan PLS-SEM. Hasilnya menunjukkan bahwa enam karakteristik utama konten GAI—hiburan, efektivitas informasi, kreativitas, kredibilitas, iritasi, dan personalisasi—berperan penting dalam membentuk emosi dan sikap pengguna. Temuan ini mengungkap bahwa karakteristik seperti hiburan, efektivitas informasi, kreativitas, kredibilitas, dan personalisasi secara signifikan memengaruhi keterlibatan pengguna melalui emosi dan sikap mereka. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memperluas pemahaman tentang hubungan antara konten GAI dan user engagement di media sosial, tetapi juga memberikan panduan praktis bagi content creator untuk mengembangkan strategi konten yang lebih menarik dan sesuai dengan preferensi audiens sehingga meningkatkan interaksi dan popularitas mereka di TikTok.

---

Generative Artificial Intelligence (GAI) technology has a transformative impact on various global industries, particularly within the creative sector. On social media platforms like TikTok, content creators harness GAI to produce high-quality content swiftly and efficiently. This study aims to investigate the influence of GAI-generated content on user engagement (UE) by analyzing the roles of user attitude and emotion. Utilizing a mixed-method approach, the research integrates qualitative interviews with 16 participants and a quantitative survey of 423 respondents, analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The findings highlight six critical characteristics of GAI content—entertainment, information effectiveness, creativity, credibility, irritation, and personalization—that significantly shape user emotions and attitudes. Specifically, characteristics such as entertainment, information effectiveness, creativity, credibility, and personalization are found to enhance user engagement by positively affecting user emotions and attitudes. This study not only expands the understanding of how GAI content influences user engagement on social media but also provides practical guidance for content creators. By focusing on these GAI content attributes, creators can develop more compelling and audience-aligned strategies, thereby increasing their interaction and popularity on TikTok."

"Teknologi generatif AI memiliki dampak yang besar dalam industri global. Salah satunya  pada industri kreatif, khususnya pada platform media sosial TikTok, di mana content creator dapat memanfaatkan Generative Artificial Intelligence (GAI) untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi secara cepat dan efisien. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh konten GAI terhadap keterlibatan pengguna (user engagement) melalui sikap dan emosi dengan menggabungkan metode mixed-method, termasuk wawancara kualitatif dengan 16 partisipan dan survei kuantitatif dari 423 responden yang dianalisis menggunakan PLS-SEM. Hasilnya menunjukkan bahwa enam karakteristik utama konten GAI—hiburan, efektivitas informasi, kreativitas, kredibilitas, iritasi, dan personalisasi—berperan penting dalam membentuk emosi dan sikap pengguna. Temuan ini mengungkap bahwa karakteristik seperti hiburan, efektivitas informasi, kreativitas, kredibilitas, dan personalisasi secara signifikan memengaruhi keterlibatan pengguna melalui emosi dan sikap mereka. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memperluas pemahaman tentang hubungan antara konten GAI dan user engagement di media sosial, tetapi juga memberikan panduan praktis bagi content creator untuk mengembangkan strategi konten yang lebih menarik dan sesuai dengan preferensi audiens sehingga meningkatkan interaksi dan popularitas mereka di TikTok.

---

Generative Artificial Intelligence (GAI) technology has a transformative impact on various global industries, particularly within the creative sector. On social media platforms like TikTok, content creators harness GAI to produce high-quality content swiftly and efficiently. This study aims to investigate the influence of GAI-generated content on user engagement (UE) by analyzing the roles of user attitude and emotion. Utilizing a mixed-method approach, the research integrates qualitative interviews with 16 participants and a quantitative survey of 423 respondents, analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The findings highlight six critical characteristics of GAI content—entertainment, information effectiveness, creativity, credibility, irritation, and personalization—that significantly shape user emotions and attitudes. Specifically, characteristics such as entertainment, information effectiveness, creativity, credibility, and personalization are found to enhance user engagement by positively affecting user emotions and attitudes. This study not only expands the understanding of how GAI content influences user engagement on social media but also provides practical guidance for content creators. By focusing on these GAI content attributes, creators can develop more compelling and audience-aligned strategies, thereby increasing their interaction and popularity on TikTok."

"Generative Artificial Intelligence (GAI) telah memegang penting dalam berbagai bidang, termasuk sebagai alat bantu pemrograman di Indonesia. Namun, penelitian mengenai adopsi GAI sebagai alat bantu pemrograman masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor yang memengaruhi niat karyawan di Indonesia untuk mengadopsi GAI dalam pemrograman, dengan fokus pada kualitas output kode dan kualitas sistem yang memengaruhi persepsi kegunaan serta kemudahan penggunaan GAI. Penelitian menggunakan metode PLS-SEM dalam analisis kuantitatif dengan 497 data valid, serta analisis kualitatif melalui wawancara 10 narasumber. Hasilnya menunjukkan bahwa persepsi kegunaan dipengaruhi oleh faktor presentation, structure, interactivity, responsiveness, understandability, assurance, dan reliability, sementara persepsi kemudahan penggunaan dipengaruhi oleh presentation, structure, responsiveness, assurance, dan reliability. Kedua persepsi ini memengaruhi niat adopsi GAI untuk pemrograman. Penelitian juga meneliti hubungan ini berdasarkan gender dan usia melalui analisis multigrup. Hasilnya memberikan saran bagi pengembang GAI untuk meningkatkan kualitas kode output dan sistem, yang terbukti memengaruhi persepsi pengguna tentang kegunaan dan kemudahan penggunaan GAI

---

Generative Artificial Intelligence (GAI) has become significant in various fields, including as a programming aid in Indonesia. However, research on the adoption of GAI as a programming tool remains limited. This study aims to analyze the factors influencing employees in Indonesia to adopt GAI for programming, focusing on output code quality and system quality, which affect the perceived usefulness and ease of use of GAI. The study employs the PLS-SEM method for quantitative analysis with 497 valid data points and qualitative analysis through interviews with 10 informants. The results indicate that perceived usefulness is influenced by factors such as presentation, structure, interactivity, responsiveness, understandability, assurance, and reliability, while perceived ease of use is influenced by presentation, structure, responsiveness, assurance, and reliability. Both perceptions affect the intention to adopt GAI for programming. The study also examines these relationships based on gender and age using multigroup analysis. The findings provide practical suggestions for GAI developers to enhance the quality of output code and system, which significantly influence users' perceptions of the usefulness and ease of use of GAI."

"Generative Artificial Intelligence (GAI) telah memegang penting dalam berbagai bidang, termasuk sebagai alat bantu pemrograman di Indonesia. Namun, penelitian mengenai adopsi GAI sebagai alat bantu pemrograman masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor yang memengaruhi niat karyawan di Indonesia untuk mengadopsi GAI dalam pemrograman, dengan fokus pada kualitas output kode dan kualitas sistem yang memengaruhi persepsi kegunaan serta kemudahan penggunaan GAI. Penelitian menggunakan metode PLS-SEM dalam analisis kuantitatif dengan 497 data valid, serta analisis kualitatif melalui wawancara 10 narasumber. Hasilnya menunjukkan bahwa persepsi kegunaan dipengaruhi oleh faktor presentation, structure, interactivity, responsiveness, understandability, assurance, dan reliability, sementara persepsi kemudahan penggunaan dipengaruhi oleh presentation, structure, responsiveness, assurance, dan reliability. Kedua persepsi ini memengaruhi niat adopsi GAI untuk pemrograman. Penelitian juga meneliti hubungan ini berdasarkan gender dan usia melalui analisis multigrup. Hasilnya memberikan saran bagi pengembang GAI untuk meningkatkan kualitas kode output dan sistem, yang terbukti memengaruhi persepsi pengguna tentang kegunaan dan kemudahan penggunaan GAI

---

Generative Artificial Intelligence (GAI) has become significant in various fields, including as a programming aid in Indonesia. However, research on the adoption of GAI as a programming tool remains limited. This study aims to analyze the factors influencing employees in Indonesia to adopt GAI for programming, focusing on output code quality and system quality, which affect the perceived usefulness and ease of use of GAI. The study employs the PLS-SEM method for quantitative analysis with 497 valid data points and qualitative analysis through interviews with 10 informants. The results indicate that perceived usefulness is influenced by factors such as presentation, structure, interactivity, responsiveness, understandability, assurance, and reliability, while perceived ease of use is influenced by presentation, structure, responsiveness, assurance, and reliability. Both perceptions affect the intention to adopt GAI for programming. The study also examines these relationships based on gender and age using multigroup analysis. The findings provide practical suggestions for GAI developers to enhance the quality of output code and system, which significantly influence users' perceptions of the usefulness and ease of use of GAI."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model penerimaan penggunaan GenAI dalam strategi kehumasan Bank BCA, menggunakan kerangka kerja Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Penelitian ini menguji pengaruh faktor-faktor seperti performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, price value, facilitating conditions, dan habit terhadap behavioral intention, serta pengaruh behavioral intention, facilitating conditions, dan habit terhadap use behavior. Penelitian ini juga menganalisis peran moderasi variabel demografis seperti usia dan jenis kelamin dalam memperkuat atau melemahkan hubungan antar variabel utama. Dengan pendekatan kuantitatif melalui survei terhadap 122 responden dari tim komunikasi Bank BCA dan analisis data menggunakan PLS-SEM, hasil penelitian menunjukkan bahwa habit merupakan prediktor terkuat terhadap niat dan perilaku penggunaan GenAI (Microsoft Copilot), sementara variabel seperti effort expectancy, social influence, dan price value tidak signifikan. Penelitian ini menunjukkan aplikasi model UTAUT2 pada konteks kehumasan perbankan dan memberikan implikasi manajerial terhadap organisasi.

---

This study aims to analyze the acceptance and use model of Generative AI within the public relations strategy of Bank BCA, utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) framework. The research investigates the influence of several factors—performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, price value, facilitating conditions, and habit—on behavioral intention, as well as the impact of behavioral intention, facilitating conditions, and habit on use behavior. This study also analyzes the moderating role of demographic variables, such as age and gender, in strengthening or weakening the relationships between the primary constructs. Employing a quantitative approach through a survey of 122 respondents from Bank BCA's communication team and conducting data analysis using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), the findings indicate that habit is the strongest predictor of both the intention to use and the actual use behavior of Microsoft Copilot. Conversely, variables such as effort expectancy, social influence, and price value were found to be insignificant. This study demonstrates the application of the UTAUT2 model within the context of public relations in the banking sector and offers managerial implications for the organization. "