Memimpin pasar mobil di kawasan ASEAN dan Asia Tenggara, industri otomotif Indonesia menjadi salah satu pilar penting sektor manufaktur yang memberikan kontribusi signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi nasional. Seiring dengan kehadiran revolusi industri baru, Industri 4.0 telah menciptakan katalis bagi pemerintah Indonesia untuk mendorong pertumbuhan industri manufaktur otomotif dalam meningkatkan kontribusinya pada pertumbuhan ekonomi lebih lanjut. Namun, kompleksitas proses yang terdapat di industri manufaktur otomotif telah menimbulkan pertanyaan, aspek atau faktor apa yang bisa mempercepat upaya adopsi teknologi Industri 4.0? Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak kebijakan pemerintah Indonesia terhadap upaya akselerasi adopsi teknologi Industri 4.0 di industri otomotif Indonesia. Eksplorasi kebijakan dilakukan melalui perancangan model konseptual kualitatif, yang dikembangkan dengan pendekatan pemodelan sistem dinamis, untuk memberikan pemahaman tentang dinamika hubungan antara faktor-faktor yang terlibat di dalam penciptaan ekosistem Industri 4.0 di Indonesia.
Leading the car market in ASEAN and Southeast Asia region, the Indonesian automotive industry is being considered as one of the manufacturing sector important pillars that significantly contributes to national economic growth. Along with the presence of the next wave industrial revolution, Industry 4.0 creates the catalyst for the Indonesian government to stimulate the growth of the automotive manufacturing industry to boost its contribution on further national economic growth. However, the complexity or process that exists in automotive manufacturing industry has raised a question, what aspects or factors that could accelerate the Industry 4.0 technology adoption process? Hence, this research aims to explore the policy impact towards the growth of Industry 4.0 technology adoption in Indonesian automotive industry. The policy exploration will be done through a qualitative conceptual model, developed within system dynamics modeling approach, to provide an understanding of the relationship dynamics between factors included in the fourth industrial ecosystem creation in Indonesia.
Telemedicine merupakan salah satu komponen penting dalam transformasi digital kesehatan di Indonesia. Penggunaan telemedicine dapat meningkatkan pemerataan akses kesehatan masyarakat Indonesia. Namun, 58,2% masyarakat Indonesia masih belum mengetahui mengenai telemedicine. Faktor yang memengaruhi minat penggunaan telemedicine setelah pandemi COVID-19 berakhir juga masih belum jelas. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh faktor-faktor yang memengaruhi adopsi telemedicine di Indonesia serta merancang rekomendasi strategi untuk meningkatkan adopsi teknologi telemedicine masyarakat Indonesia. Model yang digunakan dalam penelitian adalah model adopsi teknologi UTAUT2. Penelitian ini menggunakan PLS-SEM (Partial Least Square-Structural Equation Modeling) untuk menganalisis 350 data responden. Kemudian, pemilihan rekomendasi didasarkan pada hasil penelitian menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Price Value (PV), Social Influence (SI), Facilitating Conditions (FC), Geographical Location (GL), dan Performance Expectancy (PE) berpengaruh terhadap adopsi telemedicine di Indonesia, sedangkan sosialisasi kepada masyarakat merupakan prioritas strategi untuk meningkatkan adopsi telemedicine masyarakat Indonesia. ......Telemedicine is an important component in the digital transformation of health in Indonesia. The use of telemedicine can increase equity in access to public health in Indonesia. However, 58.2% of Indonesian people are not aware of the existence of telemedicine. Factors that influence telemedicine acceptance after the COVID-19 pandemic ends are also unclear. This study aims to obtain the factors that influence the adoption of telemedicine in Indonesia and to recommend the best strategy to increase the adoption of telemedicine technology in Indonesia. The model used in this research is the UTAUT2 technology adoption model. This study uses PLS-SEM (Partial Least Square-Structural Equation Modeling) to analyze the data from 350 respondents. The selection of recommendations is based on research results using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. The findings of the study indicate that Price Value (PV), Social Influence (SI), Facilitating Conditions (FC), Geographical Location (GL), and Performance Expectancy (PE) have significant effects on telemedicine adoption in Indonesia, while telemedicine socialization program is a strategic priority to increase adoption of telemedicine in Indonesia.