20
Peran chatbot artificial Intelligence dalam membentuk kepuasan pelanggan
Erica Titoni1*, Dhafa Firgana2, Bryan Aditya3, Tito A. Pribadi4, Robby Lianto5
12345 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam, Indonesia.
Informasi Artikel:
Dikirim: 28-11-2023; Diterima: 16-01-2024; Diterbitkan: 18-01-2024 Doi : http://dx.doi.org/10.31602/tji.v15i1.13220
ABSTRAK
Masalah: Pada saat ini, teknologi sudah sangat berkembang. Salah satu bisnis yang terkenal akan perkembangannya adalah online shopping. Dimana sistem penjualan mereka, mampu melayani pelanggan secara mudah dan efisien menggunakan teknologi artificial intelligence chatbot. Chatbot merupakan salah satu metode artificial intelligence yang digunakan dalam aplikasi perpesanan yang dapat membantu menambah kenyamanan bagi pelanggan sebagai program otomatis yang berinteraksi dengan pelanggan seperti layaknya manusia.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh chatbot dalam kenyamanan pelanggan dalam berbelanja online pada e-commerce.
Metode: Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan kuesioner. Kuesioner disebarkan secara random pada cluster tertentu yaitu mahasiswa Universitas Internasional Batam, Universitas Teknologi Batam, Universitas Universal dan Universitas Putera Batam untuk memperoleh data sebanyak 400 responden untuk diukur.
Hasil: Pengolahan data dilakukan untuk mendapatkan hasil sebagai berikut : (1)Teori kepuasan pelanggan (2) Efek Responsiveness (3) Efek Extrinsic Value (4) Efek Intrinsic Value (5) Peran Online Convenience (6) Peran Customer Satisfaction. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan artificial intelligence chatbot dapat memudahkan penjual untuk merespon pertanyaan dari pelanggan dengan cepat.
Kesimpulan: Selain itu, dengan menggunakan chatbot, pelanggan akan mendapatkan jawaban dengan mudah dan cepat. Secara singkatnya, peran ketanggapan chatbot artificial intelligence dalam membentuk kepuasan pelanggan berperan penting dalam kelangsungan terjadinya proses jual beli online pada e- commerce.
Kata Kunci: Artificial Intelligence, Chatbot, e-commerce, responsive, online convenience
Pendahuluan
Chatbot Artificial Intelligence atau AI merupakan suatu program komputer yang berbasis kecerdasan buatan. Chatbot Artificial Intelligence biasanya digunakan untuk meniru manusia baik dalam bentuk suara ataupun teks (Nugraha et al., 2022). Menurut Riset Global Survey The State AI in 2021, tingkat adopsi Artificial Intelligence ini naik sebanyak 45% mencapai 57% dari tahun 2021. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan kecerdasan buatan ini terus meningkat dan semakin luas diketahui masyarakat. Penyebaran informasi yang terpercaya menjadi sebuah tantangan, hal ini dikarenakan banyaknya informasi di media sosial yang membuat kesulitan bagi penonton untuk melakukan tindakan yang harus mereka lakukan. Karena mereka tidak
21 punya dasar untuk memisahkan berita yang benar dan berita yang salah (Larasati Amalia
& Wahyu Wibowo, 2019). Salah satu contoh penggunaan AI dalam layanan pelanggan adalah chatbot, yaitu sebuah program komputer yang dapat berinteraksi dengan pelanggan secara langsung melalui media chat atau pesan sebuah teks. Chatbot dapat memberikan jawaban cepat dan akurat sesuai dengan pertanyaan pelanggan, sehingga diharapkan dapat meningkatkan juga kepuasaan pelanggan. Contoh penerapannya adalah rancang bangun Chatbot untuk meningkatkan performa bisnis yang bertujuan untuk menambahkan fungsi dan juga meningkatkan performa bisnis (Larasati Amalia &
Wahyu Wibowo, 2019).
Meskipun chatbot dapat membantu meningkatkan ketanggapan layanan pelanggan, masih banyak tantangan yang harus dihadapi. Beberapa masalah yang sering ditemukan adalah Chatbot yang tidak mampu mengenali pertanyaan masalah pelanggan yang sebenarnya, dan kurangnya fleksibilitas chatbot dalam menanggapi situasi atau pertanyaan yang kompleks (Gultom et al., 2020). E-commerce merupakan penyebaran, pembelian, penjualan serta pemasaran barang atau jasa yang mengandalkan sistem elektronik seperti, shopee, tokopedia, bukalapak dan sebagainya.
Dan tentunya Chatbot AI berperan sangat aktif di dunia E-Commerce dan juga memiliki banyak peran yang bermanfaat seperti meningkatkan pelayanan, menyediakan informasi produk yang relevan, meningkatkan penjualan, konversi, dan juga dapat meningkatkan loyalitas pelanggan (Nugroho et al., 2020). Contohnya penerapan aplikasi layanan informasi penjualan pada PT. Ouzen Anugerah Indonesia menggunakan API.AI berbasis android untuk lebih mudah menjawab pertanyaan yang diajukan oleh pelanggan (Setiawan et al., 2020).
Dalam Industri layanan pelanggan, kepuasan pelanggan adalah sebuah kunci utama yang sangat penting. Kepuasan pelanggan dapat mempengaruhi suatu perusahaan dan juga berdampak pada pertumbuhan bisnis. Oleh sebab itu, banyak perusahaan yang mencari cara untuk meningkatkan kepuasan pelanggan mereka. Salah satu alternatif yang dapat mereka lakukan adalah dengan menggunakan Chatbot AI, yang akan berperan untuk membantu meningkatkan ketangkap layanan pelanggan pada perusahaan atau bisnis tersebut. Responsiveness penjual adalah kemampuan penjual dalam merespon dengan cepat setiap kebutuhan konsumen (Amalia & Suprayogi, 2019).
Salah satu e-commerce indonesia yang sering dikenal dengan nama shopee mengalami peningkatan jumlah rata-rata pengunjung bulanan pada beberapa tahun terakhir ini, dikarenakan shopee memperbolehkan penjualnya menggunakan Chatbot AI untuk menanggapi pesanan para pelanggan.
Penelitian tentang peran ketanggapan chatbot AI dalam membentuk kepuasan pelanggan sangat penting dilakukan. Bahkan kita sebagai manusia setiap harinya akan mempelajari hal-hal dan bahkan permasalahan yang baru, tentunya juga kita akan memberikan solusi atau alternatif penyelesaian dalam permasalahan yang akan kita temui . Begitu juga dengan Chat AI, mereka perlu data-data yang baru yang harus kita provide agar mereka juga dapat belajar dan melakukan improvement dalam sistem mereka dalam mengenali suatu permasalahan sehingga dapat menemukan solusi yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan yang mereka hadapi. Peranan Chatbot AI yang kita tahu sangat berperan penting dalam dunia E-Commerce, baik itu untuk membuka peluang bagi bisnis kecil untuk mengambil langkah pertama mereka dalam
22 melakukan bisnis mereka(Fitra Ramadhan, 2021).
Dalam penelitian ini kami akan menggunakan metode survei untuk mengumpulkan data dari sejumlah responden yang telah memakai layanan Chatbot AI dalam membeli suatu produk pada suatu perusahaan bisnis E-Commerce. Data yang dikumpulkan akan dilakukan analisis dan juga ditafsirkan agar dapat mengetahui hubungan antara ketanggapan Chatbot AI dan kepuasan pelanggan (Nurdiana & Wijaya, n.d.). Sehingga akan didapatkan kesimpulan apakah AI chatbot memiliki pengaruh yang tinggi atau tidak dalam memperoleh kepuasan pelanggan saat melakukan proses jual beli pada suatu E-Commerce.
Gambar 1. Model Penelitian
Hasil
Berikut adalah hasil dari uji hipotesis yang telah dilakukan.
Tabel 1. Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis Deskripsi Estimasi S.E. C.R. P-value Kesimpulan
H1
Responsiveness berpengaruh terhadap
extrinsic value
1,567 0,156 10,076 0,000 Didukung
H2 Responsiveness
berpengaruh terhadap 1,563 0,149 10,502 0,000 Didukung
23
intrinsic value H3
Responsiveness berpengaruh terhadap
online convenience
1,461 0,142 10,314 0,000 Didukung
H4
Extrinsic value berpengaruh terhadap customer
satisfaction
0,222 0,141 1,580 0,114 Tidak didukung
H5
Intrinsic value berpengaruh terhadap customer
satisfaction
0,438 0,141 2,929 0,003 Didukung
H6
Online convenience berpengaruh terhadap
customer satisfaction
0,364 0,219 1,664 0,096 Tidak didukung
Akan dilakukan uji statistik untuk menentukan nilai rata-rata dan deviasi standar dari setiap jawaban yang diberikan oleh responden pada masing-masing variabel.
Berikut adalah definisi operasional yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian Faktor Loading dan Cronbach Alpha
24
25 Metode analisis yang akan digunakan oleh peneliti adalah dengan menggunakan SPSS dan AMOS dengan analisis SEM atau Structure Equation Model.
Gambar 2. Structure Equation Model (SEM)
Pembahasan
A. Pengujian Reliabilitas dan Validitas
Uji validitas untuk variabel responsiveness (RSV) dengan empat indikator, extrinsic value dengan enam indikator, intrinsic value yang memiliki tiga indikator, online convenience yang terdiri atas tujuh indikator, dan customer satisfaction yang terdiri dari empat indikator menunjukkan bahwa semua indikator pengukuran terbukti valid karena faktor loading-nya < 0,35. Uji reliabilitas untuk variable online convenience, intrinsic value, extrinsic value,
26 Gambar 3. Model SEM
Setelah melakukan uji reliabilitas dan validitas instrumen penelitian, peneliti akan lanjut dengan melakukan uji kesesuaian model atau goodness of
27 fit yang dapat dilihat dalam tabel berikut. Hasil uji kesesuaian model menunjukkan bahwa dari delapan kriteria total untuk pengujian model fit, enam indikator menghasilkan kesimpulan bahwa model tersebut sesuai, yaitu RMSEA, IFI, CFI, TLI, NFI, dan CMIN/DF. Satu kriteria menghasilkan kesimpulan bahwa model tersebut sesuai secara marginal, yaitu GFI, dan hanya satu kriteria yang menyimpulkan bahwa model tersebut tidak sesuai, yaitu I-value dari CMIN/DF. Dengan sebagian besar kriteria model fit terpenuhi, pengujian hipotesis untuk teori penelitian ini dapat dilanjutkan.
B. Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Berikut adalah hasil uji hipotesis H1 sampai H6 berdasarkan Tabel 1. Uji hipotesis H1 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif responsivitas terhadap extrinsic value, dengan nilai p-value sebesar 0,000, yang berarti signifikan pada tingkat kepercayaan 0,05. Hasil ini menegaskan bahwa responsivitas yang diberikan oleh perusahaan melalui chatbot dapat memberikan kemudahan kepada konsumen, dan pengalaman ini dapat memotivasi konsumen untuk terus menggunakan chatbot (Rusdi et al., 2022).
Pada uji hipotesis H2, hasil menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif
28 Kesimpulan
Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa responsivitas chatbot memiliki dampak signifikan terhadap extrinsic value, intrinsic value, dan online convenience.
Responsivitas chatbot mempengaruhi nilai intrinsik dan ekstrinsik, serta kenyamanan online karena memberikan tanggapan yang cepat, membuat pelanggan merasa dihargai, dan memungkinkan penyelesaian masalah dengan efisien. Chatbot juga menciptakan suasana yang nyaman dan memudahkan komunikasi bagi pelanggan.
Nilai intrinsik memengaruhi kepuasan pelanggan karena memberikan kenyamanan saat berinteraksi dengan chatbot, menciptakan persepsi interaksi yang mirip dengan berkomunikasi dengan manusia langsung. Di sisi lain, extrinsic value dan online convenience tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan.
Hal ini dapat diatribusikan kepada ketidakpuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan oleh chatbot.
Penelitian ini memberikan implikasi signifikan bagi pihak manajemen dengan merinci nilai-nilai minimum dari setiap variabel responden. Perusahaan diharapkan dapat memberikan saran yang lebih dapat dipercaya ketika konsumen mencari informasi. Upaya untuk membuat chatbot dinilai lebih manusiawi oleh pelanggan dapat meningkatkan penggunaan chatbot, dengan fokus pada perbaikan agar chatbot lebih mudah digunakan dan memastikan kepuasan pelanggan dalam berinteraksi dengan chatbot.
29 Peneliti menyadari bahwa hasil penelitian ini belum mencapai tingkat kesempurnaan karena dipengaruhi oleh beberapa faktor. Oleh karena itu, peneliti merekomendasikan kepada peneliti berikutnya yang ingin mengambil topik penelitian serupa untuk memperhatikan faktor waktu dan lokasi penelitian. Jika penelitian lebih lanjut mengenai peran responsivitas chatbot, disarankan untuk mengumpulkan data terkait latar belakang pendidikan responden dan mempertimbangkan efek lintas gender pada tanggapan responden.
30 Referensi
Alfaiz, F. Z. (2021). Implementation Telegram Chatbot on Student Orientation. Jurnal Teknik Informatika, 2(2), 85–93. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.56
Amalia, A., & Suprayogi, S. (2019). Social Media Chatbots for Collaborated Engagement Marketing. Channel Jurnal Komunikasi, 7(1), 33–42.
Fitra Ramadhan, F. (2021). Chatbot pada E-Commerce berbasis Android dengan Pendekatan Natural Language Processing. JCSE Journal of Computer Science an Engineering, 2(1), 27–
39. https://doi.org/10.36596/jcse.v2i1.100
Gultom, D. K., Arif, M., & Muhammad Fahmi. (2020). Determinasi Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Melalui Kepercayaan Dedek. MANEGGGIO: Jurnal Ilmiah Magister Manajemen, 3(2), 273–282. http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/MANEGGIO Larasati Amalia, E., & Wahyu Wibowo, D. (2019). Rancang Bangun Chatbot Untuk
Meningkatkan Performa Bisnis. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 13(2), 137–142.
Nugraha, Y., Masnita, Y., & Kurniawati, K. (2022). Peran Responsiveness Chatbot Artificial Intelligence Dalam Membentuk Customer Satisfaction. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Sriwijaya, 20(3), 143–158. https://doi.org/10.29259/jmbs.v20i3.18528
Nugroho, A., Adi, D. P., & Gumelar, A. B. (2020). Chatbot Untuk Customer Service Berbasis Teks dan Suara pada Sistem Manajemen Pemesanan ( OMS ) Menggunakan Platform Android.
Repositor, 2(6), 683–690.
Nurdiana, A., & Wijaya, E. (n.d.). Online Booking Chatbot Application for Blind People Using Google Dialogflow Api and Online Store Api Based on Android. Elibrary.Unikom.Ac.Id.
https://elibrary.unikom.ac.id/968/14/UNIKOM_ANDI NURDIANA_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
Rusdi, Z., Kobalen, S. S., Fernando, F., Maulana, A. R., & Vardha, R. A. (2022). Pengembangan Aplikasi Chatbot Pemesanan Rizqy Katering. Prosiding Serina, 2(1), 1686–1696.
Sambodo Rio Sasongko. (2021). Faktor-Faktor Kepuasan Pelanggan Dan Loyalitas Pelanggan (Literature Review Manajemen Pemasaran). Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, 3(1), 104–
114. https://doi.org/10.31933/jimt.v3i1.707
Setiawan, A., Saragih, N., Kurniawan, H., & Sari, A. B. P. (2020). Aplikasi Layanan Informasi Penjualan Pada Pt . Ouzen Anugerah Indonesia Menggunakan Api . Ai Berbasis Android.
Ftik, 4(2), 519–531.
Sukarmi, Kurniaty, R., Dewantara, R., & Ikaningtyas. (2021). Re-Evaluasi Pengaturan Mengenai Digitalisasi Usaha Mikro Kecil dan Menengah dalam Peningkatan Daya Saing di Era Ekonomi Digital. Jurnal Magister Hukum Udayana, 10, 880–896.
https://doi.org/10.24843/JMHU.2021.v10.i04.p16
Toyib, R., Reswan, Y., & Sahputry, F. A. (2022). Perancangan Sistem E-Kuesioner Kepuasan Pelanggan dan Chatbot Pada PT . PLN ( Persero ) Kota Bengkulu Berbasis Website. Jurnal Komitek, 2(2), 413–422. https://doi.org/10.53697/jkomitek.v2i2 ARTICLE
