Prediksi Minat Pengguna terhadap Teknologi AI Image Generator Menggunakan Artificial Neural Network - Nabiel Fauzan Ibrahim; Neng Endang Nur’asih; Ilham Adi Muslim; Feni Nurul Hafifah; Somantri (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi tingkat minat pengguna terhadap teknologi AI Image Generator dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) berbasis data kuesioner. Data penelitian diperoleh dari 102 responden yang termasuk dalam kelompok digital-native, seperti mahasiswa dan profesional muda, dengan variabel independen yang mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), yaitu persepsi kemudahan penggunaan, pengalaman pengguna, pengetahuan teknologi, sikap terhadap teknologi AI, dan pengaruh sosial. Data yang dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert 5-point selanjutnya diproses melalui tahap pra-pemrosesan, meliputi pembersihan data, pengkodean, dan normalisasi, sebelum digunakan dalam pelatihan model ANN. Model ANN dirancang dengan arsitektur multilayer perceptron yang terdiri dari tiga hidden layer (64-32-16 neuron) serta mekanisme dropout untuk mencegah overfitting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat minat pengguna terbagi ke dalam tiga kategori, yaitu minat rendah sebesar 36,3%, minat sedang sebesar 30,4%, dan minat tinggi sebesar 33,3%. Model ANN mampu menghasilkan performa prediksi yang baik dan stabil dalam mengklasifikasikan tingkat minat pengguna. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis ANN efektif untuk memodelkan hubungan non-linear antar variabel persepsi pengguna terhadap teknologi AI Image Generator. Penelitian ini memberikan kontribusi akademis berupa penerapan model prediktif berbasis ANN dalam konteks teknologi generatif visual, serta kontribusi praktis bagi pengembang platform dalam merumuskan strategi pengembangan dan adopsi teknologi yang lebih terarah dan berbasis data.