<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="11417">
 <titleInfo>
  <title>ANALISA PENERIMAAN TEKNOLOGI MONITORING KUALITAS UDARA BERBASIS KECERDASAN BUATAN MENGGUNAKAN MODEL TAM</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>NESTI ANGGRAINI SANTOSO</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Qurotul Aini</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Additional Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Tangerang</placeTerm>
   <publisher>Universitas Raharja</publisher>
   <dateIssued>2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Text</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Kualitas udara yang memburuk menjadi masalah serius di seluruh dunia karena&#13;
berdampak negatif pada kesehatan manusia dan lingkungan. Salah satu peran penting bagi&#13;
kehidupan mahkluk hidup di permukaan bumi ini didominasi oleh kualitas udara, latar&#13;
belakang yang mendasar terletak pada tingginya tingkat pencemaran udara yang ada di&#13;
Indonesia, karena menurut pedoman terbaru WHO pada September 2021 kualitas udara di&#13;
Indonesia 3 (tiga) kali lebih rendah dari standar yang telah ditetapkan. Menurut Air Quality&#13;
Indeks (AQI) tahun 2022 bahwa Indonesia masuk kedalam urutan 26 dari 131 negara dengan&#13;
kondisi kualitas udara terburuk. Dalam rangka meningkatkan kualitas udara di Indonesia,&#13;
pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence dalam sistem monitoring kualitas udara dapat&#13;
menjadi solusi yang tepat untuk memantau dan mengambil tindakan preventif. Namun,&#13;
penerimaan teknologi Monitoring ini oleh masyarakat dan pelaku kebijakan masih menjadi&#13;
pertanyaan yang menjadi dasar Urgensi Penelitian. Oleh karena itu, Penelitian ini&#13;
bertujuan untuk menganalisis penerimaan teknologi monitoring kualitas udara berbasis&#13;
kecerdasan buatan menggunakan Model TAM (Technology Acceptance Model).&#13;
Melalui analisis yang mendalam, penelitian berupaya untuk memahami perilaku&#13;
pengguna dalam penerimaan teknologi ini, termasuk mengevaluasi faktor-faktor yang&#13;
mempengaruhi, persepsi tentang manfaat, kemudahan penggunaan, kepercayaan, dan faktor&#13;
sosial. Sehingga dapat membantu dalam merumuskan strategi efektif untuk meningkatkan&#13;
tingkat penerimaan dan adopsi teknologi monitoring kualitas udara berbasis kecerdasan&#13;
buatan ini. Penelitian ini juga diharapkan dapat menghasilkan luaran wajib diantaranya 1&#13;
artikel ilmiah yang dimuat di jurnal Internasional bereputasi Q3 (IJASEIT) pada tahun&#13;
ke-1, dan pada tahun ke-2 menghasilkan jurnal Nasional bereputasi SINTA S1&#13;
(COMMIT) berstatus submitted dan Dokumen Uji prototype. Dukungan pemerintah serta&#13;
kemitraan strategis dari dalam dan luar negeri (inkind atau incash) menjadi nilai tambah dari&#13;
usulan ini, dan melibatkan mitra calon pengguna yang relevan dengan produk penelitian&#13;
untuk mencapai tujuan bersama.&#13;
Kata kunci : Model TAM, Monitoring Kualitas Udara, Penerimaan Teknologi, Kecerdasan&#13;
Buatan</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>005.36</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan Universitas Raharja Jl. Jendral Sudirman No. 40 Modern Cikokol Tangerang, Banten</physicalLocation>
  <shelfLocator>005.36 SAN a (SI-2023)</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">KP1797</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan Raharja (Rak Kkp)</sublocation>
    <shelfLocator>005.36 SAN a (SI-2023)</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="1255" url="https://drive.google.com/file/d/1PtYxHPaiFpGSp1PdTRpczEg3VL2mquAX/view?usp=sharing" path="/https://drive.google.com/file/d/1PtYxHPaiFpGSp1PdTRpczEg3VL2mquAX/view?usp=sharing" mimetype="text/uri-list">E-KKP</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>11417</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-08-31 15:42:19</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-08-31 15:42:46</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>