Pemanfaatan AI untuk Kesehatan Publik: Pengalaman dan Harapan Pengguna Sistem Kualitas Udara dengan UTAUT2

Main Article Content

Qurotul Aini Nuke Puji Lestari Santoso Marviola Hardini Adam Faturahman Sabda Maulana Dwi Apriliasari

Abstract

Pencemaran udara telah terbukti ada di seluruh dunia. Ini menunjukkan banyak bukti yang mempengaruhi efek buruk terkait kesehatan yang menyebabkan penyakit dan bahkan kematian, dan perkembangan teknologi telah membantu memantau paparan orang terhadap pencemaran udara. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kegunaan yang dirasakan dari deteksi pencemaran udara pada aplikasi AIKU berdasarkan model Teori Penerimaan dan Penggunaan Teknologi yang Terpadu (UTAUT2) dan juga Teori Motivasi Perlindungan Diri (TMPD). Sebanyak 371 peserta dengan sukarela menjawab survei mandiri yang terdiri dari konstruk yang diadaptasi yang mencakup faktor-faktor seperti, Harapan Kinerja (PE), Harapan Upaya (EE), Pengaruh Sosial (SI), Kondisi yang Memfasilitasi (FC), Motivasi Hedonis (HM), Nilai Harga (PV), Niat menggunakan (IU), Meningkatkan Kesehatan Masyarakat (EPH). Metode Persamaan Struktural (SEM) digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi kegunaan yang dirasakan dari aplikasi AIKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PE adalah faktor utama yang menyebabkan IU yang sangat tinggi di kalangan pengguna sehingga dapat meningkatkan EPH, selain itu FC terbukti menjadi faktor paling signifikan kedua yang mempengaruhi IU, diikuti oleh HM, PV, SI, EE. Studi ini mempertimbangkan evaluasi kegunaan di antara aplikasi seluler terkait kesehatan yang mencakup pencemaran udara. Hasil kerangka kerja dalam model ini diterapkan untuk mengevaluasi faktor dan aplikasi lain yang terkait dengan kesehatan masyarakat

Article Details

How to Cite
Aini, Q., Santoso, N., Hardini, M., Faturahman, A., Maulana, S., & Apriliasari, D. (2025). Pemanfaatan AI untuk Kesehatan Publik: Pengalaman dan Harapan Pengguna Sistem Kualitas Udara dengan UTAUT2. Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics, 11(1), 9-27. https://doi.org/https://doi.org/10.33050/cerita.v11i1.3233
Section
Articles