Thai Passenger Acceptances on The Use of Self-Baggage Drop System At Don Mueang International Airport

Main Article Content

Kunpanee Panuvisitsaeng

Abstract

The objectives of this research were: 1) to examine the acceptance of the self-service baggage drop system among Thai passengers at Don Mueang International Airport, and 2) to investigate the factors influencing passengers’ acceptance of this technology. The study employed a sample of 400 respondents, and multiple regression analysis was conducted. The findings revealed that: 1) the majority of users were female, aged between 21 and 30 years, held a bachelor’s degree, were students or trainees, and had an average monthly income ranging from 10,001 to 20,000 Thai Baht. Most passengers traveled for tourism purposes 1–3 times per year and typically checked in one piece of luggage per flight. The overall analysis indicated that passengers expressed a strongly agree level of opinion regarding the factors derived from the Theory of Planned Behavior (TPB). 2) The results of the regression analysis demonstrated that Attitude, Social Influence (Subjective Norms), and Perceived Behavioral Control had statistically significant effects on the acceptance of the self-service baggage drop system at the 0.05 level. These findings underscore that favorable attitudes toward the technology, social encouragement, and confidence in one’s ability to perform the task effectively are key determinants influencing passengers’ acceptance and adoption of the self-service baggage drop system.

Article Details

Section
Research Article

References

ผ่องแผ้ว,ท, วงษ์ประเสริฐ,จ และ เชื้อสาสุข,ช. (2562). Multiple Regression Analysis:

MRA. วารสารครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม, 16(2), 23–30., สืบค้นจาก https://so06.tci-thaijo.org/index.php/edu-rmu/article/view/251798

ชัยเอิก,ร, ชูคากร,ป และ จันโทภาส,ว. (2560). วิธีการคัดเลือกตัวแปรในการวิเคราะห์

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ. มหาวิทยาลัยขอนแก่น.,

สืบค้นจาก https://sc2.kku.ac.th/stat/statweb/images/Eventpic/60/Seminar/01_11_.pdf

ชุลีวัฒนกุล,ว. (2529). การศึกษาเปรียบเทียบการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงซ้อน และการ

วิเคราะห์จำแนกกลุ่ม เพื่อใช้ในการแยกกลุ่ม 2 กลุ่ม. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, กรุงเทพฯ., สืบค้นจาก https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26054?utm_source=chatgpt.com

ตะโกอินทร์,อ. (2563). ส่วนขยายทฤษฎีรวมการยอมรับการใช้เทคโนโลยี (UTAUT2) กับความ

ตั้งใจใช้เครื่องใช้ไฟฟ้าประเภท Internet of Things ในกลุ่มผู้สูงอายุ. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, กรุงเทพฯ., สืบค้นจาก https://ethesisarchive.library.tu.ac.th/thesis/2020/TU_2020_6202030505_13004_13428.pdf

ไกรเลิศ,ป. (2556). ปัจจัยที่มีผลต่อความตั้งใจซื้อบริการสายการบินศึกษาเปรียบเทียบ

ระหว่างสายการบินไทยสมายล์และสายการบินไทยแอร์เชีย เส้นทางการบินรุงเทพฯ-กระบี่. วิทยานิพนธ์. สืบค้นจาก http://repository.rmutt.ac.th/dspace/handle/123456789/2031

สถาบันพัฒนาการเรียนรู้ตลอดชีวิต มหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา. (2549). เทคโนโลยีสารสนเทศและการ

สื่อสาร. สืบค้นจาก https://arit.skru.ac.th/ebook/pages/viewfile.php?lesson_code=10404

ไชยานนท์, ป., วัธนารวี, ว., บุณยราศรัย, พ., & รัตนะสิมากูล, ค. (2025). อิทธิพลของการสื่อสารในการ

เพิ่มอำนาจการทำนายแนวโน้มการเกิดพฤติกรรมให้กับทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน (Theory of Planned Behavior: TPB): ข้อเสนอแนะเชิงประยุกต์ใช้กับการจัดการธุรกิจ. วารสารวิทยาการจัดการมหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม, 7(2), 69–86.

ชูชื่น, ภ. (2557). ระดับการยอมรับของลูกค้าต่อการประชาสัมพันธ์ของการประปาส่วนภูมิภาค

สาขาเชียงใหม่. สืบค้นจาก https://cmudc.library.cmu.ac.th/frontend/Search/index/collection:20

Al-Mamary, Y. H. S., & Alraja, M. M. (2022). Understanding entrepreneurship intention and

behavior in the light of TPB model from the digital entrepreneurship perspective. International Journal of Information Management Data Insights, 2(2), 100106.

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior.

Prentice-Hall.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision

Processes, 50(2), 179–211. Retrieved from https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-

Anantamongkolkul, C. (2021). ASEAN university students travel behavioural intention: An

application of the theory of planned behaviour. Journal of Thai Hospitality and Tourism, 16(2), 3–17.

Arthur D. Little. (2015). Airports 4.0: Impact of Digital Transformation on Airport Economics.

Ativetin, T., & Widtayakornbundit, S. (2022). Effects of the Theory of Planned Behaviour on

green behaviour of hotel customers in Thailand. University of the Thai Chamber of Commerce Journal Humanities and Social Sciences, 42(3), 146–168.

Chaturongkakul, S., & Thammarak, S. (2567). ACCEPTANCE AND ANXIETY IN

TECHNOLOGY USE AFFECT THE INTENTION TO USE HEALTH SERVICES: 'DISEASE DIAGNOSIS THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE' AMONG MILLENNIAL USERS IN BANGKOK. Procedia of Multidisciplinary Research, 2(2), 1-12. Retrieved from https://so09.tci-thaijo.org/index.php/PMR/article/view/6144

Czaja, S. J., Charness, N., Fisk, A. D., Hertzog, C., Nair, S. N., Rogers, W. A., & Sharit, J. (2006).

Factors predicting the use of technology: Findings from the Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement (CREATE). Psychology and Aging, 21(2), 333–352. Retrieved from https://doi.org/10.1037/0882-7974.21.2.333

Heliyon. (2019). Airport passengers’ adoption behaviour towards self‑check‑in kiosk services:

The roles of perceived ease of use, perceived usefulness and need for human interaction. Heliyon, 5(12), e02960.

Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02960

Lee, K., & Seok, J. M. (2015). A study on the adoption of self bag‑drop system to enhance

airport operation. Korea Science.

Retrieved from https://koreascience.kr/article/JAKO201521839156763.pdf

Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology,

(140), 1–55.

Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Roundtree, R. I., & Bitner, M. J. (2003). The influence of technology

anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies. Journal of Business Research, 56(11), 899–906.

Retrieved from https://doi.org/10.1016/S0148-2963(01)00276-4

Nuamsamrarn, S., & Achwarin, N. (2023). A structural equation model of the determinants

affecting students’ behavioral intention and satisfaction towards blended learning of English as a foreign language at a Bangkok public university. Journal of Education and Innovation, 25(1), 36–45.

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). McGraw-Hill.

ScienceDirect. (ม.ป.ป.). Theory of Planned Behavior. ScienceDirect Topics: Retrieved from https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/theory-of-planned-behavior

Thatcher, J. B., & Perrewe, P. L. (2002). An empirical examination of individual traits as

antecedents to computer anxiety and computer self-efficacy. MIS Quarterly, 26(4), 381–396. Retrieved from https://doi.org/10.2307/4132332

Upadhya, V. & Rawat, D. S. (2014). Intelligent Airports: Your Runway to Success. Wipro industry

white‑paper.

Wilson, M. L., Ritzhaupt, A. D., Rehmann, M. S., & Ruggles, K. (2023). Development of the

Abbreviated Technology Anxiety Scale (ATAS). Behavior Research Methods, 55(1), 185–199., Retrieved from https://doi.org/10.3758/s13428-022-01820-9

Wongyai, P. H., Ngo, T., Wu, H., Tsui, K. W. H., & Nguyen, T.-H. (2024). The adoption of self-

service check-in kiosks among commercial airline passengers. Journal of Air Transport Management. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2024.102562