Analisis faktor yang mempengaruhi adopsi AI tools oleh developer global menggunakan Algoritma Random Forest

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah menghasilkan beragam AI tools seperti GitHub Copilot, ChatGPT, dan TabNine yang membantu proses pengembangan perangkat lunak. Meskipun manfaatnya signifikan, tingkat adopsi oleh developer masih bervariasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi adopsi AI tools oleh developer global menggunakan pendekatan kuantitatif eksplanatori berbasis machine learning. Data sekunder diperoleh dari Stack Overflow Developer Survey 2024. Metode analisis menggunakan algoritma Random Forest Classifier dengan evaluasi kinerja model melalui confusion matrix dan feature importance. Hasil menunjukkan bahwa faktor AI Tool Interest, AI Ethics, AI benefit, dan AI Accessibility menjadi variabel paling berpengaruh terhadap adopsi, dengan akurasi model sebesar 97,8%. Visualisasi feature importance memperkuat temuan bahwa persepsi manfaat dan etika AI menjadi determinan utama adopsi. Penelitian ini berkontribusi dalam mengidentifikasi pola adopsi teknologi AI serta memperluas pemahaman tentang perilaku developer global dalam konteks adopsi inovasi teknologi.