Model Prediksi Adaptasi Teknologi Augmented Reality untuk Pelatihan SDM di Sektor Logistik UMKM
DOI:
https://doi.org/10.69688/asbak.v3i1.252Keywords:
Augmented Reality, adaptasi teknologi, pelatihan SDM, logistik, UMKM, model prediksi, SEMAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi adaptasi teknologi Augmented Reality (AR) dalam pelatihan sumber daya manusia (SDM) di sektor logistik Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Teknologi AR dinilai mampu memberikan pengalaman pelatihan interaktif dan praktis, khususnya dalam mendukung efisiensi dan efektivitas proses logistik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 150 pelaku UMKM logistik di berbagai kota besar di Indonesia. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) untuk menguji pengaruh faktor-faktor seperti persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, kesiapan teknologi, dan dukungan organisasi terhadap niat adaptasi AR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kegunaan dan kesiapan teknologi berpengaruh signifikan terhadap niat pengguna untuk mengadopsi AR, sedangkan kemudahan penggunaan berperan sebagai variabel mediasi. Temuan ini menekankan pentingnya sinergi antara kesiapan teknologi dan persepsi manfaat dalam mendukung adopsi teknologi baru pada pelatihan SDM. Simpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi AR dalam pelatihan SDM logistik UMKM dapat dioptimalkan melalui peningkatan kesiapan teknologi, sosialisasi manfaat, dan dukungan strategis dari pemangku kepentingan
References
Billinghurst, M., Clark, A., & Lee, G. (2015). A survey of augmented reality. Foundations and Trends® in Human–Computer Interaction, 8(2–3), 73–272. https://doi.org/10.1561/1100000049
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2014). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications.
Javornik, A. (2016). Augmented reality: Research agenda for studying the impact of its media characteristics on consumer behaviour. Journal of Retailing and Consumer Services, 30, 252–261. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2016.02.004
Parasuraman, A. (2000). Technology readiness index (TRI): A multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies. Journal of Service Research, 2(4), 307–320. https://doi.org/10.1177/109467050024001
Ramdani, B., & Kawalek, P. (2007). SMEs & IS: A study of factors affecting the adoption of ERP. In Proceedings of the European and Mediterranean Conference on Information Systems (EMCIS), 1–12.
Susanti, D., Kurniawan, B., & Prasetyo, T. (2022). Analisis kesiapan digitalisasi UMKM di Indonesia: Studi pada sektor perdagangan dan logistik. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, 24(1), 45–56.
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Kementerian Koperasi dan UKM RI. (2023). Laporan Statistik UMKM Indonesia Tahun 2023. Jakarta: Deputi Bidang Usaha Mikro
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Nora Anisa Sinulingga
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
