การยอมรับการใช้งานระบบการจัดการสัมภาระด้วยตนเองของผู้โดยสารชาวไทย ณ ท่าอากาศยานนานาชาติดอนเมือง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อสำรวจการยอมรับเทคโนโลยีระบบการจัดการสัมภาระด้วยตนเองของผู้โดยสารชาวไทย และ 2) เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีของผู้โดยสารชาวไทยที่มีผลต่อการยอมรับระบบการจัดการสัมภาระด้วยตนเอง โดยใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวน 400 คน สถิติที่นำมาใช้ในงานวิจัย คือ การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ ผลการศึกษาพบว่า 1) ผู้ใช้งานส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง ช่วงอายุ 21-30 ปี มีการศึกษาในระดับปริญญาตรี มีอาชีพเป็นนักเรียน/นักศึกษา และมีรายได้เฉลี่ย 10,001-20,000 บาท ซึ่งส่วนใหญ่เดินทางเฉลี่ย 1-3 ครั้งต่อปี เพื่อการท่องเที่ยว และโหลดสัมภาระ 1 ชิ้นต่อเที่ยวบิน ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าผู้โดยสารมีความคิดเห็นต่อปัจจัยตามทฤษฎีพฤติกรรมตามแผนในระดับเห็นด้วยอย่างยิ่ง 2) จากการวิเคราะห์สมการถดถอยตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับการใช้งานระบบการจัดการสัมภาระด้วยตนเองอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ได้แก่ ทัศนคติ อิทธิพลทางสังคม และการรับรู้การควบคุมพฤติกรรม
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำบทความทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
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
