## PENGUJIAN EFEK MODERASIAN E-GOVERNMENT PADA HUBUNGAN ICT DEVELOPMENT DAN MOBILE PAYMENT DENGAN LEVEL KORUPSI DI NEGARA MAJU DAN NEGARA BERKEMBANG
Eri Kartika 1) , Darlin Aulia 2)
1) Akuntansi, Universitas Media Nusantara Citra
2) Akuntansi, Universitas Telkom Surabaya
1,2) eri.kartika@mncu.ac.id , darlin.aulia@mncu.ac.id

## ABSTRACT
Several  studies  have  stated  that  ICT  development,  mobile  payments,  and  e-government have  an  impact  on corruption, although other studies say they have no effect on corruption. This study aims to analyze the impact of ICT  development  and  mobile  payment  with  or  without  e-government  moderation  on  the  corruption  index  in developed  and  developing  countries.  This  study  also  adds  control  of  corruption  data  as  a  control  variable. Researchers used the cross-section method to process data samples consisting of 59 developed countries and 72 developing  countries.  The  approach  used  is  a  quantitative  approach,  and  the  data  used  are  secondary  data published  in  2017  and  2018.  The  results  show  that  there  is  a  significant  influence  between  ICT  development, mobile payment, and e-government moderation on corruption in developed countries. Meanwhile in developing countries, the significant influence is only shown by ICT development towards corruption without e-government moderation. This study only focuses on corruption in the public sector in developed and developing countries.

## ABSTRAK
Sejumlah  penelitian  menyatakan ICT  development, mobile payment,  dan e-government berpengaruh  terhadap korupsi,  meskipun  penelitian  lainnya  mengatakan  tidak  ada  pengaruhnya  terhadap  korupsi.  Berdasarkan  hal tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh ICT development dan mobile payment dengan atau  tanpa  moderasi  dari e-government terhadap  indeks  korupsi  di  negara  maju  dan  negara  berkembang. Penelitian  ini  juga  menambahkan  data control  of  corruption sebagai  variabel  kontrol.  Peneliti  menggunakan metode cross-section untuk mengolah sampel data yang terdiri dari 59 negara maju dan 72 negara berkembang. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif, dan data yang digunakan adalah data sekunder yang terbit  di  tahun  2017  dan  2018. Hasil penelitian  menunjukkan  terdapat  pengaruh  signifikan  antara ICT development,  mobile  payment, dan  moderasi e-government terhadap corruption di  negara  maju.  Sedangkan  di negara  berkembang,  pengaruh  signifikan  hanya  ditunjukkan  oleh ICT  development terhadap corruption tanpa moderasi e-government. Penelitian ini hanya berfokus pada korupsi di sektor publik di negara maju dan negara berkembang.
Kata kunci: ICT development, mobile payment, e-government, control of corruption, corruption.

## 1. PENDAHULUAN
Korupsi adalah suatu tindakan penyalahgunaan jabatan  publik  untuk  mendapatkan  keuntungan pribadi  yang  meliputi  berbagai  hal,  mulai  dari penyuapan hingga pencurian dana publik (Enhacing Government  Effectiveness  and  Transparency:  The Fight  against  Corruption,  2020).  Menurut  United Nation  dalam Enhacing  Government  Effectiveness and  Transparency:  The  Fight  against  Corruption, (2020) korupsi  dapat  dikatakan  sebagai  fenomena sosial,  politik  dan  ekonomi  yang  kompleks,  dan mempengaruhi  semua  negara  di  dunia.  Berdasarkan laporan  tahunan  Corruption  Perception  Index  2017 dari Transparency International Organization, negara-negara  berkembang  pada  wilayah  Sub- Sahara  Afrika  menjadi  wilayah  dengan  kasus korupsi  yang  tinggi.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari skor  survei  negara-negara  di  Afrika  yang  umumnya
dibawah  30,  khususnya  Sudan  dan  Somalia  yang masih  menjadi  negara  dengan  skor  tiga  terendah  di dunia  selama  5  tahun  terakhir  (2017-2021).  Bahkan di negara-negara di Eropa yang tergolong maju juga tidak  luput  dari  korupsi.  Menurut  laporan  EU Anti- Corruption  Report 2014,  terdapat  seperempat  atau 26%  orang  Eropa  yang  mempertimbangkan  bahwa secara pribadi mereka telah dipengaruhi oleh korupsi dalam  kehidupan sehari-hari (Kubbe,  2015). Laporan-laporan  tersebut  menunjukkan  bahwa korupsi  terjadi  di  berbagai  negara  dan  menjadi permasalahan yang harus segera diatasi.
Korupsi  termasuk  tindakan  penyalahgunaan jabatan  publik  untuk  mendapatkan  keuntungan pribadi  yang  meliputi  berbagai  hal,  mulai  dari penyuapan  hingga  pencurian  dana  publik  (World Bank, 2020). Menurut World Bank dalam Enhacing Government  Effectiveness  and  Transparency:  The
Fight  against  Corruption,  (2020)  korupsi  dapat dikatakan  sebagai  fenomena  sosial,  politik  dan ekonomi  yang kompleks, dan  mempengaruhi semua negara  di  dunia.  Korupsi  dapat  menurunkan kepercayaan  publik,  memperlemah  demokrasi, memperhambat pembangunan ekonomi, memperburuk ketidaksetaraan, kemiskinan, perpecahan sosial dan krisis lingkungan (Transprency  International,  2020).  Korupsi  juga dapat menyebabkan perpecahan di suatu negara dan memiliki  efek  tidak  langsung  pada  stabilitas  dan pertumbuhan inklusif (IMF, 2018).
Korupsi  dapat  terjadi  pada  berbagai  lapisan atau kelompok masyarakat. Transparency International melakukan survei yaitu Global Corruption  Barometer 2017:  Citizen’s  Voices  from around  the  World,  2017  yang  dimulai  dari  Maret 2015 hingga Januari 2017. Sebanyak 162.136 orang dari  119  negara  di  dunia  diwawancarai  untuk mengetahui  persepsi  dan  pengalaman  responden terkait  korupsi  negaranya.  Diketahui  dari  seluruh negara  yang  disurvei,  Persemakmuran  Negara- Negara di Eurasia, Timur Tengah, dan  Afrika Utara memiliki  tingkat  kasus  suap  tertinggi  yaitu  sebesar 30%.  Diikuti  wilayah  Amerika  Latin  dan  Karabia 29%,  Asia  Pasifik  28%.  Secara  kesuluruhan  hasil survei  disimpulkan  hampir  1  dari  4  orang  di  dunia melakukan suap untuk layanan publik.
Indonesia Corruption Watch (ICW) dalam Tren Penindakan  Kasus  Korupsi  2017  mengungkapkan 576  kasus  korupsi  dengan  1.298  orang  sebagai tersangka  yang  merugikan  negara  hingga  mencapai Rp  6,5  triliun  dan  suap  Rp  211  miliar.  Jumlah  ini meningkat signifikan dari tahun sebelumnya dimana terdapat  482  kasus  korupsi  dengan  1.101  orang tersangka,  dan  kerugian  negara  mencapai  Rp  1,5 triliun.  Menurut  ICW,  penyalahgunaan  anggaran merupakan  modus  kasus  korupsi  tertinggi  yaitu  154 kasus  dengan  kerugian  negara  mencapai  Rp  1,2 triliun.  Modus  korupsi  lainnya  adalah  mark  up  77 kasus,  pungutan  liar  71  kasus,  penyalahgunaan wewenang 61 kasus, laporan fiktif 56 kasus, proyek fiktif 54 kasus, penggelapan 44 kasus, suap 42 kasus, pemotongan 10 kasus, pemerasan 3 kasus, dan mark down 2 kasus.
Disisi  lain  penggunaan  TIK  di  dunia  semakin pesat  di  berbagai  sektor  dan  proses  bisnis  termasuk pemerintahan.  Sebab  TIK  berkontribusi  secara signifikan  dalam  produktivitas,  pertumbuhan  dan efisiensi  (Farooqi  et  al.,  2020).  Negara-negara  maju telah  menggunakan  dasar  TIK  sebagai  alat sederhana untuk memfasilitasi pekerjaan administratif  yang  terstruktur  dan  terintegrasi  di seluruh operasi pemerintah (Evans, 2018). Demikian pula  pada  negara-negara  berkembang  seperti Bangladesh  yang  berupaya  menciptakan  lingkungan penyebaran  TIK  yang  cepat  diseluruh  lapisan masyarakat  (Sakil,  2018).  TIK  berdampak  besar pada  hubungan  antara  pemerintah  dan  masyarakat, sebab  dapat  memperluas  dan  mendiversifikasi saluran  administrasi  publik  dan  membuka  cara
komunikasi baru untuk menghasilkan, mendistribusikan,  dan  menggunakan  data  dan informasi  publik  yang  relevan  dengan  masyarakat (Alderete, 2018). Teknologi informasi menjadi salah satu  pemicu  penting  yang  akan  menonjol  dalam semua aspek pemerintahan dan reformasi administrasi,  sehingga  memberi  banyak  peluang untuk  meningkatkan  efisiensi  manajerial  internal, pengambilan  keputusan,  dan  kualitas  pelayanan publik kepada masyarakat (Kalu, 2019).
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang mengungkapkan  bahwa  pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  pada  sistem e- government dapat  membantu  dalam  mengurangi korupsi  diantaranya Adam,  Ibrahim  &  Alhassan,
(2020);  I.  Adam  &  Fazekas,  (2018);  K.  Lee et  al.,
(2018);  Q.  M.  Lee,  (2017).    Menurut  penelitian Adam,  Ibrahim  &  Alhassan,  (2020), e-government yang  dimediasi  oleh  ICT Development dan  kualitas kelembagaan  akan  berdampak  positif  pada  korupsi. Penelitian I.  Adam  &  Fazekas,  (2018) juga menunjukkan  bahwa  TIK  mempengaruhi  pekerjaan semua pihak  yang  terlibat  dalam  atau  melawan korupsi,  termasuk  lembaga  publik,  organisasi masyarakat sipil, sektor swata dan media. Demikian pula  penelitian K. Lee et al.,  (2018) yang menunjukkan  bahwa  perkembangan  TIK  yang disertai  dengan  reformasi  administrasi  dan  tuntutan untuk  keterlibatan  yang  lebih  besar  dalam  urusan pemerintahan oleh masyarakat negara, telah mempercepat munculnya sistem e-government untuk transparansi  di  sektor  publik  dan  diharapkan  dapat menurunkan  korupsi.  TIK  memiliki  peran  penting dalam  memerangi  korupsi  sebab  menawarkan beragam  peluang digital kepada  publik (Adam, Ibrahim & Alhassan, 2020).
TIK  dapat  dikembangkan  secara  khusus  pada setiap  proses  pemerintahan  seperti  pada  sistem pembayaran pemerintah. Beberapa penelitian lainnya juga menyebutkan bahwa transaksi pembayaran  secara  elektronik  atau  melalui  seluler juga  dapat  mengurangi  tingkat  korupsi  di  suatu negara  diantaranya Barasa,  (2021)  dan  Setor et  al., (2021).  Global  System  for  Mobile  Communication Association  (GSMA)  melakukan  sebuah  penelitian pada  tahun  2019  yang  berjudul Digitalising  Person to  Government  Payment pada  46  negara  yang meliputi  Sub-Sahara  Afrika,  Asia,  Amerika  Latin, Timur  Tengah  dan  Afrika  Utara.  Hasil  penelitian tersebut  menandai  bahwa mobile  money digunakan secara  luas  baik  untuk  transaksi  sederhana  atau kompleks.  Secara  sederhana mobile  money dapat digunakan  untuk  satu  layanan  pada  satu  sektor publik.  Sedangkan  secara  kompleks mobile  money dapat digunakan pada berbagai sektor publik.
Sistem  pembayaran  dengan mobile  money berdampak  pada  peningkatan  transaksi  non-tunai. Berdasarkan World Payment Report 2017
(Capgemini  &  BNP  Paribas,  2017),  pertumbuhan transaksi  non-tunai  meningkat  sebanyak  11.2% selama  tahun  2014  hingga  tahun  2015.  Jumlahnya
mencapai  433.1  Miliar  transaksi dan  merupakan angka  tertinggi  selama  10  tahun  terakhir.  Wilayah negara-negara  Asia  Pasifik  merupakan  wilayah dengan  peningkatan  terbesar  yaitu  43,4%.  Lalu diikuti  oleh  wilayah  CEMEA  (Eropa  Pusat,  Timur Tengah,  dan  Afrika)  sebesar  16.4%.  Cina  dan  India adalah  dua  negara  yang  diperkirakan  akan  menjadi pasar  berpotensi  besar  dan  mengalami  pertumbuhan bunga  yang  signifikan.  Cina  mengadopsi  secara berkelanjutan mobile payment sehingga diperkirakan akan  mengalami  pertumbuhan  stabil  sebesar  36% selama  2016 – 2020.  Adanya  kebiasaan  melakukan mobile payment di Cina berdampak pada perdagangan  elektronik  (e-commerce)  dan mobile payment (mpay) yang bertumbuh dengan sehat.
PwC  menerbitkan  hasil  survei  terkait penggunaan transaksi mobile payment dalam Mobile Payment  Report 2019  (Beutin  &  Harmsen,  2019). Survei  tersebut  dilakukan  di  enam  negara  yaitu Austria,  Belanda,  Belgia,  Jerman,  Swiss,  dan  Turki. Diketahui  penggunaan mobile  payment sangat populer  di  Turki  yaitu  mencapai  65%.  Diikuti  oleh Belanda  dengan  penggunaan mobile  payment mencapai  51%.  Sebanyak  67%  pengguna mobile payment di  Turki  dan  Belanda  berusia  dibawah  30 tahun.  Di  Belgia  pengguna mobile  payment mencapai  47%  dan  67%  diantaranya  berusia dibawah  30  tahun.  Sedangkan  Jerman  merupakan negara  dengan  tingkat  penggunaan mobile  payment terendah  dibandingkan  negara-negara  lain  yang disurvei, yaitu 25%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setor  et  al., (2021)  menunjukkan  bahwa  transaksi  digital  dapat mengurangi korupsi pada negara-negara berkembang.  Serupa  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Barasa,  (2021)  yang  menunjukkan bahwa mobile  payment dapat  secara  efektif mengurangi kerentanan perusahaan terhadap korupsi kecil-kecilan. Mobile  payment dalam  kaitannya dengan  korupsi  dapat  menjadi  suatu  alat  intervensi anti korupsi yang praktis dan efektif (Barasa, 2021). Korupsi dapat mudah terjadi pada pembayaran tunai, dimana transaksi dapat dimanupulatif dengan mudah. Selain  itu  pencatatan  transaksi  pembayaran  tunai memungkin  adanya  kesalahan  pencatatan  yang disengaja atau tidak. Akibatnya pencatatan pembayaran  menjadi  tidak  transparan  dan  akurat. Berbeda  dengan  pembayaran  tunai,  umumnya mobile  payment dilengkapi  suatu  sistem  yang  dapat merekam catatan transaski secara rinci dan lengkap. Sistem mobile  payment akan  mencatat  tranksaksi pembayaran  secara real-time sehingga  dapat menimalisir  kekurangan  pencatatan.  Melalui  sistem tersebut  penelusuran  transaksi  juga  akan  lebih mudah  dilacak  sehingga  akan meningkatkan transparansi, keakuratan dan akuntabilitas.
Berdasarkan
survei
Transparency International  dalam  lima  tahun  terakhir,  Indonesia masih  berada  di  peringkat  menengah  ke  bawah sebagai  negara  yang  bebas  korup  meskipun peringkat  global  CPI  cenderung  turun.  Disisi  lain
penggunaan  TIK  terutama  jaringan  internet  di Indonesia  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Bahkan pada Juni 2021 jumlah pengguna internet di Indonesia  10  besar  tertinggi  Asia  menurut  survei dari internetworldstats  (Internet  World  Statts,  n.d.). Tingginya  angka  pengguna  internet  ini  juga didorong  dengan  populernya  sistem  pembayaran non-tunai, seperti seperti dompet seluler (E-Wallet). Berdasarkan  Mobile  Wallets  Report  2021  (Boku, 2021),  penetrasi  dompet  seluler  di  Indonesia  akan meningkat  dalam  lima  tahun  kedepan.  Adanya penurunan korupsi yang diiringi dengan peningkatan pengguna  jaringan  internet  dan  E-Wallet  membuat peneliti tertarik untuk meneliti apakah ada pengaruh diantara  hal  tersebut.  Namun  pada  penelitian  ini peneliti  berfokus  pada  pengembangan  TIK  (ICT development)  dan  pembayaran  seluler  (mobile payment).
Peneliti  menggunakan  data  dari  Transparency International’s:  Corruption  Perception  Index  untuk mengukur variabel korupsi, The Global Data Findex untuk  mengukur  penerimaan  transaksi  variabel independen mobile  payment,  dan  ICT Development Index untuk  mengukur  variabel  independen  ICT development.  Peneliti  juga  menggunakan  data  dari E-Government Development Index untuk  mengukur variabel moderator e-government. Lalu peneliti juga menambahkan  data  dari  Worlwide  Governance Indicators untuk mengukur  variabel kontrol.
Berbeda  dengan  penelitian Adam,  Ibrahim  & Alhassan  (2020);  I.  Adam  &  Fazekas,  (2018);  K. Lee et al., (2018), peneliti menjadikan e-government sebagai mediator ICT development, dan tidak hanya mengambil  sampel  dari  negara-negara  berkembang seperti  penelitian Setor et  al.,  (2021) tetapi  juga  di negara-negara  maju,  serta  berfokus  pada mobile payment di  pemerintahan.  Peneliti  juga  tidak  hanya berfokus  pada  korupsi  kecil  seperti Barasa,  (2021) melainkan  korupsi  secara  umum  di pemerintahan. Selain  itu  peneliti  menggunakan  alat  pengujian hipotesis Eviews bukan  SPSS  seperti  penelitian Verani,  (2021).  Data  yang  digunakan  adalah  data yang  terbit  di  tahun  2017  dan  2018,  sebab  belum ditemukan data tahunan terkait variabel penelitian di setiap negara. Penelitian ini penting dilakukan sebab pada umumnya ICT yang menjadi moderator pada e- government, dan di Indonesia belum banyak terdapat penelitian  terkait  topik digital  payment khususnya mobile  payment terhadap  tingkat  korupsi.  Selain  itu penelitian  ini  dapat  menambah  wawasan  mengenai upaya  mengurangi  korupsi  dengan  berfokus  pada ICT development dan  pengadopsian  sistem mobile payment sebagai  intervensi  anti-korupsi  di  sektor publik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Corruption Perception Index (CPI) atau Indeks Persepsi Korupsi didirikan pada tahun 1995 sebagai indikator global untuk mengetahui seberapa korupnya  sektor  publik  negara-negara  di  dunia menurut  para  ahli  dan  pebisnis  (Transparency
International, 2019). Terdapat 13 data eksternal yang bersumber  dari  World  Bank,  The  World  Econimic Forum, Private Risk and Consulting Companies, dan Think Tanks yang digunakan untuk menghitung CPI. Sekitar  180  negara  termasuk  kedalam  daftar  CPI. Negara tersebut adalah negara-negara yang termasuk kedalam  minimal  3  sumber  data  CPI  agar  hasil pengukuran  dapat  diandalkan.    Hasil  perhitungan CPI  direalisasikan  dalam  skor  atau  indeks  skala  0 hingga  100.  Dimana  0  menandakan  sangat  korup dan 100 bebas korup. Semakin besar skor atau tinggi indeks  maka  semakin  kecil  atau  rendahnya  korupsi disuatu negara.

## Sumber: Corruption Perception Index,2017

## Gambar 1. Skala CPI
CPI  mengukur  tingkat  korupsi  di  dunia kedalam  beberapa  wilayah  dan  regional  diantaranya Amerika,  Asia  Pasifik,  Eropa  Timur dan  Asia Tengah,  EU  dan  Eropa  Barat,  Timur  Tengah  dan Afrika Utara,  dan  Sub-Sahara  Afrika. Berdasarkan Corruption  Perception  Index  2017,  EU  dan  Eropa Barat memiliki rata-rata skor tertinggi yaitu 66 poin, yang  menandakan  bahwa  korupsi  di  negara-negara pada wilayah  tersebut  cenderung  rendah.  Amerika dan  Asia  Pasifik  memiliki  rata-rata  skor  yang  sama yaitu  44  poin.  Timur  Tengah  dan  Afrika  Utara memiliki  skor  38  poin.  Eropa  Timur  dan  Asia Tengah  memiliki  rata-rata  skor  34  poin.  Sedangkan Sub  Sahara  Afrika  merupakan  wilayah  dengan  skor rata-rata  terendah  yaitu  33  poin,  yang  menandakan bahwa  korupsi  di  negara-negara  pada  wilayah  ini cenderung tinggi.

## Sumber: Corruption Perception Index,2017.

## Gambar 2. Tingkat Persepsi Korupsi Sektor Publik di 180 Negara/Wilayah dii Seluruh Dunia Tahun 2017
Berdasarkan Peraturan  Menteri  Komunikasi dan  Informatika  Nomor  23  Tahun  2012  tentang Pemanfaatan  Pembiayaan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi Layanan Pita Lebar, Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (ICT)  adalah  segala kegiatan yang terkait dengan pemrosesan, pengelolaan  dan  penyampaian  atau  pemindahan informasi  antar  sarana  atau  media.  Teknologi
komunikasi (IC) berkaitan dengan proses penyampaian  informasi  dari  pengirim  ke  penerima, sedangkan  teknologi  informasi  (TI)  berkaitan dengan  proses  manipulasi  data  dan  mengelola  data. Oleh  sebab  itu  teknologi  informasi  dan  teknologi komunikasi  merupakan  hal  yang  saling  berkaitan satu  sama  lain  Simarmata,  J.,  et  al.,  (2020). Perkembangan  ICT  berdampak  pada  perubahan  di berbagai aspek, seperti aspek ekonomi, aspek sosial, dan  aspek  budaya  (Rohmy  et  al.,  2021).  Secara umum  terdapat  dua  tipe  dampak  yang  ditimbulkan oleh ICT, yaitu dampak langsung dan dampak tidak langsung  (Fernández,  et,  al.,  2020).  Dampak langsung relatif mengacu pada peningkatan produktivitas  yang  timbul  dan  umumnya  terjadi secara  eksplisit  dari  pengimplementasian  ICT.
Sedangkan  dampak  tidak  langsung  mewakili materialisasi eksternalitas yang berasal dari penerapan dan pengembangan ICT.
ICT  dapat  dimanfaatkan  secara  luas  dari  waktu ke  waktu,  seperti  pada  tahun  1970-an  hingga  1990- an pemanfaatan ICT berupa penggunaan telepon dan seluler  (mobile)  lalu  diikuti  dengan  perkembangan internet  (Rachmawati,  2018).  Internet  memiliki beragam keunggulan, diantaranya lebih efisien, tidak terbatas,  akses  24  jam,  terhubung  dengan  cepat, tidak  perlu  izin, dan  tidak  bersensor  (Badruzaman, 2019).  Internet  juga  berdampak  positif  dalam  segi pelayanan (Badruzaman, 2019), seperti e-commerce, yaitu  aktivitas  transaksi  perdagangan  melalui internet  seperti  Alibaba  dan  Amazon.  Contoh lainnya e-banking,  yaitu  aktivitas  perbankan  secara virtual  melaui  internet.  Selain  itu e-learning,  yaitu aktivitas pembelajaran dalam bentuk digital. Bahkan pada  pelayanan  pemerintahan  yang  berupa  e- government,  yaitu  sistem  pelayanan  pemerintahan dan  informasi  kepada  masyarakat  melalui  internet. Perlu  diperhatikan  bahwa  pemanfaatan  ICT  harus didukung  dengan  tata  lelola  yang  baik.  Oleh  sebab itu  ICT  dalam  tata  kelola  harus  dapat  menunjukkan akuntabilitas  dan  transparansi  dalam  pelaksanaan pelayanan  publik,  menggerakan  masyarakat  untuk menuntut  layanan  yang  lebih  baik,  menjalin komunikasi  antar  masyarakat,  pemimpin  dan kelompok kepentingan, pendidikan kewarganegaraan, dan memberikan pelayanan elektronik.
Sistem  pembayaran  elektronik  (electronic payment  system)  merupakan  sistem  informasi antar organisasi  (IOS)  untuk  transaksi  terkait  uang  yang menghubungkan banyak asosiasi dan klien individu, (Masihuddin  et  al.,  2017). T. H.  Shon  dan  P.  M.  C. Swatman mengklasifikasikan pembayaran elektronik yang  didukung  oleh  penggunaan  internet  kedalam empat jenis, diantaranya:
a. Electronic Cash (e-Cash)
Penggunaan electronic  cash (e-cash)  atau  uang elektronik  sama  seperti  menggunakan  uang  tunai pada  umumnya  yaitu  alat  pembayaran  berbasis kertas,  yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  transaksi  tanpa  memerlukan  perantara,
seperti  bank  atau  pihak  ketiga  lainnya  dalam  setiap transaksi  (Rahadi  et  al.,  2020).  Menurut  Bank Indonesia  terdapat  dua  unsur  yang  harus  dipenuhi uang  elektronik  sebagai  alat  pembayaran.  Pertama, nilai  uang  elektronik  disimpan  dalam  server  atau chip.  Kedua,  nilai  uang  elektronik  yang  di  kelola oleh penerbit bukan merupakan simpanan sebagaimana  dimaksud  dalam  undang-undang  yang mengatur  mengenai  perbankan.  Uang  elektronik bermanfaat  dalam  mempermudah  dan  mempercepat transaksi, memberikan keuntungan lain saat bertransaksi, memberikan rasa aman saat membayar, dan meningkatkan efisiensi (Rohmah et al., 2019). b. Credit Card
Credit  card atau  kartu  kredit  merupakan  sistem pembayaran  yang  digunakan  dengan  meminjam uang  untuk  transaksi  pembelian,  transfer  saldo,  dan mendapatkan uang muka dengan kesepakatan bahwa pengguna  akan  mengembalikan  pinjaman  beserta bunganya  (Rahadi  et  al.,  2020).  Kartu  kredit diterbitkan  oleh  bank  atau  lembaga  keuangan lainnya  yang  memungkinkan  pengguna  berhutang untuk  membeli  barang  tertentu  saat  ini  dan membayarnya  nanti  pada  periode  pembayaran (Rahadi et al., 2020).
c. Debit Card Debit  card atau  kartu  debit  merupakan  sistem pembayaran dimana biaya transaksi diambil langsung dari rekening pemilik (Rahadi et al., 2020). Kartu  debit  menerapkan  sistem  saldo  seperti tabungan,  sehingga  untuk  melakukan  transaksi seperti  tarik  tunai,  transfer  atau  pembayaran  harus memiliki deposit di rekening terlebih dahulu (Rahadi et  al.,  2020).  Dengan  demikian  kartu  debit  hanya dapat digunakan selama saldo atau deposit memiliki jumlah yang cukup.
d. Mobile payment
Mobile  payment (mpay)  adalah  pembayaran  yang menggunakan  perangkat  seluler  untuk  memulai, mengotorisasi,  dan  mengonfirmasi  pertukaran  nilai finansial dengan imbalan barang dan jasa (Lu, 2019). Pembayaran  dilakukan  melalui  perangkat  nirkabel seperti seluler yang dianggap memberikan kemudahan  lebih,  mengurangi  biaya  transaksi,  dan meningkatkan  keamanan  pembayaran  elektronik, (Bezhovski,  2016).  Dengan  demikian  pemanfaatan sistem  pembayaran  elektronik  terutama  mobile payment  dapat  menjadi  alat  untuk  menurunkan tingkat  korupsi,  sebab  sistem  otorisasi  yang diterapkan dapat memimalisir kecurangan.
E-government (electronic government) mengacu  pada  pemerintahan  yang  menggunakan teknologi  seperti  jaringan  area  yang  luas,  internet, dan  komputasi  seluler  untuk  mengubah  hubungan dengan  masyarakat,  bisnis,  atau  pemerintahan lainnya  (World  Bank,  2019).  Malodia  et  al.,  (2021) dalam penelitiannya menjelaskan evolusi e- government  menjadi  lima  tahap  yaitu, information exchange,  automatic  of  transactions,  integration  of function,  adoption  research,  dan  service  quality. Tahap  pertama, information  exchange (pertukaran
informasi)  berfokus  pada  penggunaan Information Communication  and  Technology (ICT)  pada  sistem e-government. Tahap kedua, automatic of transactions (automatisasi  transaksi)  berfokus  pada penerapan e-government sebagai alat yang menyediakan  berbagai  layanan  untuk  masyarakat. Tahap  ketiga, integration  of  function berfokus  pada teknologi  sebagai  media  reformasi  administrasi publik  dan  alat  untuk  meningkatkan  kemudahan dalam  memberikan  layanan  pemerintah  dan  berbagi informasi  kepada  masyarakat,  bisnis,  dan  antar pemerintah. Tahap keempat yaitu adoption research, dan  tahap  kelima  yaitu service  quality,  berfokus pada pengadopsian teknologi dan kualitas layanan e- government.
Terdapat  empat  tipe  pelayanan e-goverment, yaitu Government  to  Citizen (G2C), Government  to Business (G2B), Government  to  Employee (G2E), Government to Government (G2G). G2C merupakan pelayanan  yang  diberikan  kepada  masyarakat, meliputi  sosialisasi  kepada  masyarakat,  pelayanan dasar  seperti  perpanjangan  izin,  pemesanan  akta kelahiran/kematian/perkawinan dan pengajuan pajak penghasilan,  serta  bantuan  pendidikan,  kesehatan, dan  sebagainya  (Solinthone  dan  Rumyantseva, 2016).  G2B  merupakan  pertukaran  pelayanan  yang sektor  bisnis  dan  pemerintah  termasuk  hal  yang berkaitan dengan kebijakan atau regulasi (Solinthone dan Rumyantseva, 2016). G2E merupakan pelayanan yang diberikan untuk pegawai pemerintah seperti  penyediaan  pelatihan  dan  pengembangan sumber  daya  manusia  yang  meningkatkan  fungsi birokrasi  sehari-hari  dan  hubungan  dengan  warga negara  (Solinthone  dan  Rumyantseva,  2016). Sedangkan  G2G  merupakan  pelayanan  yang  dapat digunakan  dalam  tingkat  lokal  seperti  antar pemerintah  daerah  atau  pusat,  hingga  tingkat internasional sebagai instrumen hubungan internasional atau diplomasi.
E-government
diimplementasikan dalam berbagai  konteks  oleh  sektor  publik untuk memperoleh  berbagai  manfaat  seperti  efisiensi  dan efektivitas dalam operasi dan layanan (Bakunzibake et al., 2019). Menurut hasil penelitian Abusamhadana,  et  al.,  (2021),  implementasi e- government dapat  mengurangi  korupsi,  efisiensi pelayanan  pemerintah,  adanya  akses  ke  layanan pemerintah, dan pengurangan biaya. Abusamhadana, et  al.,  (2021)  juga  mengungkapkan  bahwa  dalam pengimplemtasia e-government akan muncul beberapa  halangan  seperti  kesenjangan  digital, tantangan budaya, sabotase pemerintah infrastruktur, gangguan  listrik,  masalah  kepercayaan  masyarakat, ancaman  keamanan,  dan  rendahnya  pengetahuan publik.  Walaupun  demikian  banyak  negara  yang berhasil mengimplemtenasikan e-government dengan  baik,  seperti  Denmark,  Korea  Selatan,  dan Estonia  yang  merupakan  tiga  negara  dengan pembangungan e-government terbaik  di  dunia menurut United Nation E-Government Survey 2020. Menurut  hasil  penelitian  Mensah,  (2019)  manfaat
yang  diterima  dari  layanan  e-government  menjadi alasan e-government direkomendasikan untuk diimplementasikan  sebagai  sarana  yang  lebih  baik untuk  memberikan  layanan  publik  yang  berkualitas kepada masyarakat
Menurut  United  Nation  Office  on  Drugs  and Crime dalam ICT as a Tool for Citizen Participation in  Anti-Corruption  Efforts,  (2020) Information Communication  and  Technology (ICT)  adalah  alat yang  sangat  berguna dalam  memberantas  korupsi. ICT dapat  mengurangi  korupsi  dengan  berbagi informasi  yang  dapat  mencegah  korupsi,  melalui otomatisasi  dan  digitalisasi  layanan  pemerintahan termasuk platform yang mendukung blockchain, dan analisis big  data (ICT  as  a  Tool  for  Citizen Participation  in  zAnti-Corruption  Efforts,  2020). Penelitian Bhattacherjee  &  Shrivastava,  (2018) menujukkan  bahwa TIK  mencegah  korupsi  dengan meningkatkan  kepastian  dan  kecepatan  hukuman terkait  korupsi. Perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  (ICT)  yang  kian  pesat  membuat penggunaanya  semakin  meluas  ke  berbagai  sektor, termasuk pemerintahan. Telah banyak negara-negara yang  menggunakan  dan  mengembangkan  TIK  ke dalam sistem pemerintahan agar dapat mempercepat proses  pengintegrasian  pada  sistem e-government. Korea  Selatan  adalah  salah  satu contoh  negara dengan  sistem e-government terbaik  di  dunia berdasarkan E-Government  Survey oleh  United Nation sejak  tahun  2005.  Menurut Computerization Promotion  Committee  South  Korea  E-Government Special  Committee dalam (E.  Lee,  2017), e- government ditujukan  untuk  meningkatkan  efisiensi layanan  administrasi  melalui  integrasi  teknologi informasi  dan  komunikasi,  dan  meningkatkan transparansi  serta  akuntabilitas  pemerintah.  Sistem e-government juga  dapat  dikembangkan  lebih  luas sehingga tidak hanya terbatas pada area pemerintahan.
Dari  analisis  tersebut  peneliti  membuat  sebuah hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis  1a: ICT development berpengaruh  positif terhadap indeks korupsi di negara-negara maju. Hipotesis  1b: ICT development berpengaruh  positif terhadap korupsi di negara-negara berkembang. Hipotesis  2a: E-government memoderasi  pengaruh ICT development terhadap korupsi di negara maju. Hipotesis  2b: E-government memoderasi  pengaruh ICT development terhadap  korupsi  di  negara berkembang.
Korupsi  dapat  mudah  terjadi  apabila  terdapat transaksi langsung atau tunai. Oleh sebab itu, untuk mengurangsi  korupsi  diperlukan  suatu  sistem transaksi  yang  dapat  menghindari  transaksi  secara langsung.  Salah  satu  alat  atau  sistem  yang  dapat digunakan adalah mobile (seluler). Teknologi mobile dapat berperan penting dalam mendorong tata kelola yang baik, meningkatkan akuntabilitas, dan mengurangi  korupsi,  (Ameen,  A.  A,  &  Ahmad, 2016).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Sassi  &  Ben Ali,  (2017) menunjukkan  bahwa  teknologi mobile
dapat membantu memerangi korupsi sebab mendorong  masyarakat  untuk  melaporkan  tindakan korupsi  dan  meningkatkan  kecepatan  penyiaran informasi.  Salah  satu  pemanfaatan mobile adalah layanan mobile  payment yang  tidak  hanya  dapat digunakan secara individual atau perusahaan tertentu, tetapi  juga  dapat  dikembangkan  melalui e- government khususnya  pada  sistem  P2G  (Person  to Government)  atau  masyarakat  kepada  pemerintah. Mobile  payment memungkinkan  masyarakat  dan bisnis  membayar  untuk  layanan  publik  jarak  jauh melalui  ponsel  mereka  atau  melalui  agen  uang seluler.  Pemerintah  yang  memfasilitasi  transaksi mobile  money sebagai  bagian  dari  layanan digital mereka dapat mengakses lebih luas basis masyarakat dan bisnis. Digitalisasi pembayaran pemerintah akan meningkat  kemudahan  pembayaran  bagi  pembayar, dan  keuangan  publik  manajemen  serta  memperkuat transparansi  keuangan. Sebab  melalui  media digital seperti  seluler  jejak  aktivitas  penggunanya  terekam pada  sistem  sehingga  lebih  mudah  untuk  dideteksi, dan secara tidak langsung dapat menimalisir korupsi. Dari  analisis  tersebut  peneliti  membuat  sebuah hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis  3a: Mobile  payment berpengaruh  positif terhadap indeks korupsi di negara-negara maju.
Hipotesis  3b: Mobile  payment berpengaruh  positif terhadap indeks korupsi di negara-negara berkembang.
Hipotesis 4a: E-government dapat  memoderasi pengaruh mobile payment terhadap korupsi di negara maju.
Hipotesis 4a: E-government dapat  memoderasi pengaruh mobile payment terhadap korupsi di negara berkembang.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif,  yaitu  penelitian  dengan  instrument  yang valid,  dapat  diandalkan,  dan  analisis  statistik  yang sesuai  dan  tepat sehingga  penelitian  memiliki  hasil yang  tidak  menyimpang  dari  kondisi  sesungguhnya (Nurlan,  2019).  Pengumpulan  data  menggunakan teknik  studi  dokumentasi,  yaitu  pengambilan  data berdasarkan  dokumen  tertentu  yang  dapat  berupa laporan,  gambar,  atau  foto.  Pada penelitian  ini peneliti menggunakan data-data yang terbit di tahun 2017.  Data  variabel  dependen  bersumber  dari  CPI oleh  Corruption  Perception  Index  2017  oleh Transparency  International  Organization.  Data variabel  independen  MPAY  bersumber  dari  The Global Findex  Database  2017  oleh  World  Bank. Data  variabel  independen  IDI  bersumber  dari Measuring  the  Information  System  Report  (MISR) 2017  oleh  Information  Telecommunication  Union (ITU).  Data  variabel  moderator  EGDI  bersumber dari  E-Government  Development  Index 2018  oleh United Nation. Data variabel  kontrol CC bersumber dari  Worldwide  Governance  Indicators  2017  oleh World  Bank.  Peneliti  menggunakan  data-data  pada
tahun  tersebut  disebabkan  sumber  data  yang digunakan dalam penelitian tidak terbit setiap tahun.
Objek  dari  penelitian  ini  adalah  indeks pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi – TIK  (IDI),  persentase  penggunaan telepon  seluler  atau  internet  untuk  mengakses  akun finansial  oleh  usia  15  tahun  keatas  (MPAY),  dan indeks  persepsi  korupsi  negara  (CPI).  Peneliti menggunakan  teknik  purposive  sampling  untuk mengumpulkan  sampel.  Populasi  dari  penelitian  ini adalah seluruh  negara di dunia yang terdiri dari dua kelompok  sampel  yaitu  59  negara  maju  dan  72 negara  berkembang,  sehingga  total  sampel  adalah 131  negara.  Penelitian  ini  menggunakan  Pearson Correlation  untuk  menguji  kualitas  instrument penelitian  atau  menguji  model  regresi  apabila terdapat  korelasi  antar  variabel  indepeden.  Eviews merupakan  software  yang  digunakan  sebagai  alat pengukuran  variabel  untuk  menguji  hipotesis. Metode  yang  digunakan  pada  Eviews  adalah  cross- section sebab  menggunakan  data  yang  terbit beberapa  tahun  sekali.    Tahapan  pengujian  model data  panel  dimulai  dari  analisis  regresi.  Kemudian dilanjutkan dengan pengujian asumsi klasik yaitu uji normalitas  dan  uji  heteroskedastisitas.  Apabila  hasil regresi  telah  lolos  uji  asumsi  klasik  maka selanjutnya menginteprestasikan model regresi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  negara- negara  di  seluruh  dunia  yang  memenuhi  kriteria seleksi  khusus.  Negara  yang  dipilih  adalah  negara yang  menjadi  objek  penelitian  pada  lima  survei internasional,  diantaranya  Corruption  Perception Index  (CPI),  ICT  Development  Index  (IDI),  The Global Findex Database: used a mobile phone or the internet  to  access  an  account (%  age  15+),  E- Government Development Index (EGDI), dan World Governance  Indicators  (WGI).  Secara  keseluruhan data  survei  yang  digunakan  adalah  data  yang  terbit pada  tahun  2017.  Pengecualian  untuk  data  variabel EGDI  yang  menggunakan  tahun  2018,  sebab  survei diadakan  dalam  2  tahun  sekali  dan  terbit  di  tahun genap.  Hasil  seleksi  sampel  akan  dikelompokkan menjadi  2  yaitu  negara  maju  dan  berkembang. Pengelompokkan  tersebut  berdasarkan  Human Development  Index  2017  dengan  kriteria  apabila HDI ≥  0.80  untuk  kelompok  negara  maju,  dan apabila < 0.80 untuk kelompok negara berkembang. Dari  hasil  seleksi  diperoleh  sampel  akhir  sebanyak 131  negara  dengan  59  sampel  negara  maju  dan  72 sampel negara berkembang.
Tabel 1. Hasil Seleksi Sampel

## Sumber: Peneliti, 2022
Analisis  statistik  deskriptif  dilakukan  untuk memperoleh  gambaran  mengenai  variabel  dependen dan independen, serta variabel moderasi dan variabel kontrol  dalam  penelitian  ini.  Variabel  dependen yaitu corruption yang  di  notasikan  dengan  CPI (Corruption  Perception  Index),  variabel  independen yaitu mobile  payment yang  dinotasikan  dengan MPAY  dan  ICT development yang  dinotasikan dengan  IDI,  variabel  moderasi  yaitu  e-government yang dinotasikan dengan EGDI dan variabel kontrol yaitu control of corruption yang dinotasikan dengan CC.  Hasil  analisis  statistik  deskriptif  dapat  dilihat pada tabel 2 dan 3.

## Tabel 2. Hasil Analisis Deskriptif Tanpa Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  nilai  standar deviasi  (Std.  Dev)  variabel  independen  dan dependen  lebih  rendah  daripada  nilai  rata-rata (mean), sehingga hasil analisis bersifat homogen dan rata-rata semua variabel memiliki tingkat penyimpangan  yang  rendah.  Pada  sampel  negara maju, variabel dependen CPI memiliki nilai rata-rata sebesar  0.5931  dan  standar  deviasi  0.1794.  Hal  ini menggambarkan  indeks  korupsi  di  negara  maju sebesar  59  dengan  persebaran  data  sebesar  18. Indeks  korupsi  terendah  (minimum)  di  negara  maju sebesar  0.2800  atau  28  dan  indeks  korupsi  tertinggi (maksimum)  0.8900  atau  89,  serta  nilai  tengah (median)  sebesar  0.5800  di  tahun  2017.  Nilai tersebut  menunjukkan  dari  skala  0-100  menurut Corruption  Perception  Index,  indeks  korupsi tertinggi  adalah  89  yaitu  negara  New  Zealand  di tahun 2017. Semakin tinggi indeks  korupsi  semakin rendah  tingkat  korupsi  di  negara  tersebut.  Variabel independen  IDI  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0.7225  dan  standar  deviasi  sebesar  0.1218.  Hal  ini menggambarkan ICT Development atau pengembangan  TI  di  negara  maju  sebesar  72% dengan persebaran data sebesar 12%. ICT
Development terendah  (minimum)  sebesar  0.2260
Pemilihan Sampel Populasi negara diseluruh dunia 241 Corruption Perception Index (67) ICT Development Index (1) Used a mobile phone or the internet to access an account (% age 15+) (1) E-Government Development Index (0) Control of Corruption (0) Jumlah Sampel 131 Sampel Negara Maju 59 Sampel Negara Berkembang 72
Nega ra Maju
Nega ra Berkembang CPI IDI MPAY CC CPI IDI MPAY CC Mean 0.5932 0.7225 0.3865 0.1330 0.3304 0.3735 0.1730 0.1395 Median 0.5800 0.7240 0.3320 0.1300 0.3200 0.3385 0.1035 0.0490 Max 0.8900 0.8980 0.8510 0.2600 0.6100 0.6450 0.7580 0.4000 Min 0.2800 0.2260 0.0270 0.1100 0.1500 0.1050 0.0040 0.1100 Std. Dev. 0.1794 0.1218 0.2234 0.0219 0.0886 0.1499 0.1633 0.0383
CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembanga n Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi nega ra yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk menga kses akun keuanga n dengan usia >15 tahun), CC= Control of Corruption (pengendalia n korupsi nega ra).
atau  23%  dan  tertinggi  (maksimum)  0.8980  atau 90%,  serta  nilai  tengah  (median)  0.7240  di  tahun 2017.
Variabel independen MPAY memiliki nilai rata- rata  sebesar  0.3865  dan  standar  deviasi  sebesar 0.2234. Hal ini menggambarkan tingkat penggunaan mobile  payment atau  telepon seluler  untuk  transaksi pembayaran  di  negara  maju  sebesar  38%  dengan persebaran  data  sebesar  22%.  Tingkat  penggunaan mobile payment (minimum) sebesar 0.0270 atau 3% dan  tertinggi  (maksimum)  0.8510  atau  85%,  serta nilai tengah (median) 0.3220 di tahun 2017. Variabel kontrol  CC  memiliki  nilai  rata-rata  0.1330  dan standar  deviasi  0.0219.  Hal  ini menggambarkan tingkat Control  of  Corruption atau  pengendalian korupsi  di  negara  maju  sebesar  13%  dengan persebaran  data  sebesar  3%.  Tingkat Control  of Corruption terendah (minimum) sebesar 0.1100 atau 11%  dan  tertinggi  (maksimum)  0.2600  atau  26%, serta nilai tengah (median) 1300 di tahun 2017.
Pada  sampel  negara  berkembang,  variabel dependen  CPI  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0.3304  dan  standar  deviasi  sebesar  0.0886.  Hal  ini menggambarkan indeks korupsi di negara berkembang  sebesar  33  dengan  persebaran  data sebesar  9.  Indeks  korupsi  terendah  (minimum) sebesar  0.1500  atau  15  dan  indeks  korupsi  tertinggi (maksimum)  sebesar  0.6100  atau  61,  serta  nilai tengah  sebesar  (median)  3200  di  tahun  2017.  Nilai tersebut  menunjukkan  dari  skala  0-100  menurut Corruption  Perception  Index,  indeks  korupsi terendah  adalah  15  yaitu  negara  Afghanistan  di tahun 2017. Semakin rendah indeks korupsi semakin tinggi  tingkat  korupsi  di  negara  tersebut.  Variabel independen  IDI  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0.3734  dan  standar  deviasi  sebesar  0.0778.  Hal  ini menggambarkan ICT Development atau pengembangan TI di negara maju sebesar 72 dengan persebaran  data  sebesar  12.  ICT Development terendah  (minimum)  sebesar  0.1050  atau  11%  dan tertinggi  (maksimum)  sebesar  0.6450  atau  65%, serta nilai  tengah  (median)  sebesar  0.3328  di  tahun 2017.
Variabel independen MPAY memiliki nilai rata- rata  sebesar  0.1729  dan  standar  deviasi  sebesar 0.1633. Hal ini menggambarkan tingkat penggunaan telepon  seluler  untuk  transaksi  pembayaran  di negara berkembang sebesar 17% dengan persebaran data  sebesar  16%.  Tingkat  penggunaan mobile payment (minimum)  sebesar  0.0040  atau  0,4%  dan tertinggi  (maksimum)  sebesar  0.7580  atau  76%, serta  nilai  tengah  (median)  0.1035  di  tahun  2017. Variabel  kontrol  CC  memiliki nilai  rata-rata  0.1395 dan standar deviasi 0.0383. Hal ini menggambarkan tingkat Control  of  Corruption atau  pengendalian korupsi  di  negara  berkembang  sebesar  14%  dengan persebaran  data  sebesar  4%.  Tingkat Control  of Corruption terendah (minimum) sebesar 0.1100 atau 11  dan  tertinggi  (maksimum)  sebesar  0.2600  atau 26%  di  tahun  2017.  Tingkat Control  of  Corruption terendah  (minimum)  sebesar  0.1100  atau  11%  dan
tertinggi  (maksimum)  sebesar  0.4000  atau  40%, serta  nilai  tengah  (median)  sebesar  0.0490  di  tahun 2017.

## Tabel 3. Hasil Analisis Deskriptif dengan Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  3  diketahui  standar  deviasi (Std.  Dev)  variabel  dependen  dan  variabel independen  memiliki  nilai  yang  lebih  rendah  dari nilai  rata-rata  (mean),  sehingga  hasil  analisis deskriptif  bersifat  homogen  dan  rata-rata  semua variabel  memiliki tingkat  penyimpangan  yang rendah.  Terkecuali  variabel  MPAY*EGDI  yang memiliki  standar  deviasi  yang  lebih  tinggi  daripada nilai  rata-rata,  namun  tingkat  penyimpangannya tidak  terlalu  tinggi.  Pada  negara  maju,  variabel independen  dan  variabel  moderator  IDI*EGDI memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.5718  dan  standar deviasi  0.1500.  Hal  ini  menggambarkan e- government dapat  memperkuat  pengaruh  ICT development terhadap indeks korupsi di negara maju sebesar 57% dengan tingkat persebaran data sebesar 15%.  Nilai  IDI  yang  dimoderasi  EGDI  terendah (minimum)  di  negara  maju  sebesar  0.0520  atau  5% dan  nilai  tertinggi  (maksimum)  0.8090  atau  81%, serta nilai tengah (median) sebesar 0.5730. Variabel independen  MPAY  dan  variabel  moderator  EGDI memiliki  rata-rata  sebesar  0.3142 dan  standar deviasi 0.2028. Hal ini menggambarkan menggambarkan e-government dapat  memperkuat pengaruh mobile payment terhadap indeks korupsi di negara  maju    sebesar  31%  dengan  standar  deviasi sebesar  20%.  Nilai  MPAY  yang  dimoderasi  EGDI terendah  (minimum) di  negara  maju  sebesar  0.0060 atau  0.06%  dan  nilai  tertinggi  (maksimum)  0.7590 atau  76%,  serta  nilai  tengah  (median)  sebesar 0.2650.
Pada  negara  berkembang,  variabel  independen dan  variabel  moderator  IDI*EGDI  memiliki  nilai rata-rata  sebesar  0.1946 dan  standar  deviasi  0.1193. Hal ini menggambarkan menggambarkan e- government  dapat  memperkuat  pengaruh  ICT development terhadap  indeks  korupsi  di  negara berkembang sebesar 19% dengan tingkat persebaran data  sebesar  12%.  Nilai  IDI yang  dimoderasi  EGDI terendah  (minimum)  di  negara  berkembang  sebesar 0.0160  atau  0.02%  dan  nilai  tertinggi  (maksimum)
0.4490 atau 45%, serta nilai tengah (median) sebesar 0.1745.  Variabel  independen  MPAY  dan  variabel moderator  EGDI  memiliki  rata-rata  sebesar  0.0776
Nega ra Maju Nega ra Berkembang CPI IDI* EGDI MPAY* EGDI CC CPI IDI*
EGDI MPAY* EGDI CC Mean 0.5932 0.5718 0.3142 0.1330 0.3304 0.1946 0.0776 0.1395 Median 0.5800 0.5730 0.2650 0.1300 0.3200 0.1745 0.0490 0.1300 Max 0.8900 0.8090 0.7590 0.2600 0.6100 0.4490 0.3600 0.4000 Min 0.2800 0.0520 0.0060 0.1100 0.1500 0.0160 0.0010 0.1100 Std. Dev. 0.1794 0.1500 0.2028 0.0219 0.0886 0.1193 0.0778 0.0383 CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembanga n Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi nega ra yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk menga kses akun keuanga n dengan usia >15 tahun), EGDI= E-Government (indeks sistem pemerintahan elektronik negara), CC= Control of Corruption (pengendalia n korupsi nega ra).IDI*EGDI= ICT Development Index denga n moderasi E-Government, MPAY*EGDI= Mobile Payment Index dengan moderasi E-Government.
dan standar deviasi 0.0778. Hal ini menggambarkan menggambarkan e-government dapat  memperkuat pengaruh mobile payment terhadap indeks korupsi di negara  berkembang  sebesar  8%  dengan  standar deviasi  sebesar  8%.  Nilai  MPAY  yang  dimoderasi EGDI  terendah  (minimum)  di  negara  berkembang sebesar  0.0010  atau  0.01%  dan  nilai  tertinggi (maksimum)  0.3600  atau  36%,  serta  nilai  tengah (median) sebesar 0.0490.
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  untuk  memenuhi persyaratan  statistik  analisis  linear  regresi  berganda dengan  dasar  ordinary  least  square  (OLS).  Variabel dependen yaitu corruption yang di notasikan dengan CPI (Corruption Perception Index), variabel independen  yaitu mobile  payment yang  dinotasikan dengan  MPAY  dan  ICT  development  yang dinotasikan  dengan  IDI,  variabel  moderasi  yaitu e- government yang  dinotasikan  dengan  EGDI  dan variabel  kontrol  yaitu control  of  corruption yang dinotasikan  dengan  CC.  Hasil  analisis  statistik deskriptif dapat dilihat pada berikut.
.
Sumber: Peneliti, 2022 Gambar 3. Uji Normalitas Negara Maju
0 2 4 6 8 10 12 14 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 Series: Residuals Sample1 72 Observations 72 Mean -1.24e-16 Median -0.005903 Maximum 0.253132 Minimum -0.186016
Std. Dev. 0.082616 Skewness 0.707578 Kurtosis 4.223758 Jarque-Bera  10.50075 Probability  0.005246

## Sumber: Peneliti, 2022
Gambar 4. Uji Normalitas Negara Berkembang
Hasil  uji  normalitas  negara  maju  dan  negara berkembang dengan variabel moderasi pada Gambar 3  dan  Gambar  4  menunjukkan  nilai  probabilitas kurang  dari  0.05,  yaitu  negara  maju  sebesar  0.0063 dan  negara  berkembang  sebesar  0.0019.  Hasil tersebut  menandakan  bahwa  baik  data  negara  maju ataupun  negara  berkembang  tidak  berdistribusi normal.  Namun  berdasarkan  teori  pengambilan sampling  Teorema  Limit  Sentral  (Central  Limit Theorem)  kurva  distribusi  sampling  untuk  ukuran sampel  30  atau  lebih  akan  berpusat  pada nilai
parameter  populasi  dan  akan  memiliki  semua  sifat- sifat  distribusi  normal.  Diketahui  sampel  negara maju  adalah  59  negara  dan  sampel  negara berkembang  72  negara.  Dengan  demikian  kedua sampel  tersebut  dapat  dikatakan  berdistribusi normal.

## Tabel 4. Pearson Correlation Tanpa Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  4  diketahui  hubungan  antar variabel  independen  IDI  dan  MPAY  memiliki  nilai kurang  dari  0.80,  yaitu  pada  negara  maju  sebesar 0.67  dan  pada  negara  berkembang  sebesar -0.18. Hubungan  variabel  independen  IDI  dan  variabel kontrol  CC  memiliki  nilai  kurang  dari  0.80  yaitu pada  negara  maju  sebesar -0.09,  dan  pada  negara berkembang  sebesar -011.  Hubungan  variabel independen  MPAY  dan  variabel  kontrol  CC memiliki  nilai  kurang  dari  0.80,  yaitu  pada  negara maju  sebesar -0.14  dan  pada  negara  berkembang sebesar -0.11.  Hal  ini  mengindikasikan  tidak ditemukannya  masalah  multikolineritas  pada  kedua kelompok sampel.

## Tabel 5. Pearson Correlation dengan Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  5  diketahui  hubungan  antar variabel  independen  dengan  variabel  moderator IDI*EGDI  dan  MPAY*EGDI  kurang  dari  0.80, yaitu pada negara maju sebesar 0.72 dan pada negara berkembang  sebesar  0.07.  Hubungan  variabel independen  IDI  dan  variabel  kontrol  CC  memiliki nilai  kurang  dari  0.80  yaitu  pada  negara  maju sebesar -0.09, dan pada negara berkembang sebesar - 0.11.  Hubungan  variabel  independen  MPAY  dan variabel kontrol CC memiliki nilai kurang dari 0.80, yaitu  pada  negara  maju  sebesar -0.14  dan  pada negara berkembang sebesar -0.11. Hal ini mengindikasikan tidak ditemukannya masalah multikolineritas pada kedua kelompok sampell.
Tabel 6. Uji Heteroskedastisitas Tanpa Variabel
Moderasi Nega ra Maju Nega ra Berkembang IDI MPAY CC IDI MPAY CC IDI 1 0.6690 -0.0876 1 -0.1775 -0.1103 MPAY 0.6690 1 -0.1429 -0.1775 1 -0.1148 CC -0.0876 -0.1429 1 -0.1103 -0.1148 1
CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembanga n Teknologi Informasi dan Komunika si/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi nega ra yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk menga kses akun keuanga n denga n usia >15 tahun), CC= Control of Corruption (pengendalia n korupsi nega ra).
Nega ra Maju Negara Berkembang IDI*
EGDI MPAY* EGDI CC IDI*
EGDI MPAY *EGDI CC IDI*EGDI 1 0.7235 -0.09 1 0.0724 -0.0847 MPAY*EGDI 0.7235 1 -0.11 0.0724 1 -0.1326 CC -0.09 -0.11 1 -0.0847 -0.1326 1
CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembanga n Teknologi Informasi dan Komunika si/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi nega ra yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk menga kses akun keuanga n dengan usia >15 tahun), EGDI= E-Government (indeks sistem pemerintahan elektronik negara), CC= Control of Corruption (pengendalia n korupsi nega ra).IDI*EGDI= ICT Development Index dengan moderasi E-Government, MPAY*EGDI= Mobile Payment Index dengan moderasi E-Government.
Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  6  diketahui  nilai  OBs*R- Squared memiliki nilai probabilitas Chi-Square lebih dari  0.05  yaitu  nilai  p  pada  negara  maju  sebesar 0.11,  dan  pada  negara  berkembang  sebesar  0.09. Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  p  yang  tidak signifikan  sehingga  H1  diterima  atau  tidak ditemukan  masalah  heteroskedastisitas dalam  model kedua kelompok sampel.

## Tabel 7. Uji Heteroskedastisitas dengan Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  7  diketahui  nilai  Obs*R- Squared memiliki nilai probabilitas Chi-Square lebih dari  0.05  yaitu  nilai  p  pada  negara  maju  sebesar 0.24,  dan  pada  negara  berkembang  sebesar  0.25. Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  p  yang  tidak signifikan  sehingga  H1  diterima  atau  tidak ditemukan  masalah  heteroskedastisitas dalam  model kedua kelompok sampel.
Tabel 8.  Interpretasi Hasil Regresi Tanpa

## Variabel Moderasi

## Sumber: Peneliti, 2022
a. Koefisien determinasi Tabel  8  menunjukkan  besarnya  adjusted  R2 pada negara  maju  sebesar  0.6489.  Hal  ini  berarti  65% variasi  indeks  korupsi  (CPI)  di  negara  maju  dapat dijelaskan  oleh  variasi  tingkat  pengembangan  IT (IDI),  variasi  mobile  payment  (MPAY),  dan pengendalian korupsi (CC). Sedangkan sisanya yaitu 35%  dijelaskan  oleh  sebab-sebab  diluar  model. Adjusted  R2  pada  negara  berkembang  sebesar 0.0815.  Hal  ini  berarti  dan  8.2%  variasi  indeks korupsi di negara berkembang dapat dijelaskan oleh variasi pembayaran variasi tingkat pengembangan IT (IDI),  (MPAY),  dan  pengendalian  korupsi  (CC). Sedangkan  sisanya  yaitu  91.8%  dijelaskan  oleh sebab-sebab diluar model.
b. Uji Statistik F
Tabel  8  menunjukkan  F  hitung  pada  negara  maju sebesar 36.7347 dengan probabilitas sebesar 0.0000. Disebabkan  nilai  probabilitas  variabel  IDI,  MPAY, dan CC  lebih  kecil  dari  0.05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  koefisien  regresi  variabel  IDI, MPAY, dan CC tidak sama dengan nol atau seluruh variabel  tersebut  secara  simultan  berpengaruh terhadap  CPI.  Dengan  demikian  nilai  koefisien determinasi R2 signifikan.
c. Uji Statistik t
Hasil  model  regresi  pada  tabel  8  diketahui  bahwa pada  kelompok  sampel  negara  maju  variabel independen  IDI  dan  MPAY  signifikan  sebab  nilai probabilitas  kedua  variabel  tersebut  kurang  dari 0.05,  yaitu  0.00.  Sedangkan  variabel  kontrol  CC tidak signifikan  sebab  nilai  probabilitasnya  lebih dari  0.05  yaitu  0.66.  Pada  kelompok  sampel  negara berkembang,  variabel  independen  IDI  signifikan sebab  nilai  probabilitas  lebih  dari  0.05  yaitu  0.01. Sedangkan variabel independen MPAY dan variabel kontrol CC tidak signifikan sebab nilai probabilitasnya  lebih  dari  0.05  yaitu  0.18  dan  0.83. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  variabel CPI  dipengaruhi  oleh  variabel  IDI.  Sedangkan variabel  CPI  dapat  dipengaruhi  oleh  variabel  IDI hanya pada negara maju.

## Tabel 9. Interpretasi Hasil Regresi dengan Variabel Moderasi
Sumber: Peneliti, 2022
a. Koefisien determinasi Tabel  9  menunjukkan  besarnya  adjusted  R2  pada negara  maju  sebesar  0.6807,  hal  ini  berarti  68% variasi  indeks  korupsi  (CPI)  dapat  dijelaskan  oleh variasi  pembayaran  seluler  dengan  sistem  e- government (MPAY*EGDI), variasi tingkat pengembangan  IT  dengan  sistem  e-government (IDI*EGDI),  dan  pengendalian  korupsi  (CC). Sedangkan sisanya yaitu 32% dijelaskan oleh sebab- sebab  diluar  model.  Adjusted  R2  pada  negara berkembang  sebesar  0.0621,  hal  ini  berarti  62% variasi  indeks  korupsi  (CPI)  dapat  dijelaskan  oleh variasi  pembayaran  seluler  dengan  sistem  e- government (MPAY*EGDI), variasi tingkat pengembangan  IT  dengan  siste,  e-government (IDI*EGDI),  dan  pengendalian  korupsi  (CC).
Nega ra Maju Negara Berkembang Nega ra Maju Nega ra Berkembang F-Statistic 1.8032 0.9277 Prob. F (9.49) 0.1048 0.0855 Obs*R squared 14.9369 4.7270 Prob. Chi-Squa re (9) 0.1122 0.0927 Sca led explained SS 16.0504 6.8144 Prob. Chi-Squa re (9) 0.0592 0.0124 Nega ra Maju Nega ra Berkembang Nega ra Maju Negara Berkembang F-Statistic 1.3197 1.3180 Prob. F (9.8) 0.2514 0.2673 Obs*R squared 11.5110 6.5364 Prob. Chi- Square (9) 0.2423 0.2575 Sca led explained SS 17.0487 9.5753 Prob. Chi- Square (9) 0.0480 0.0882
Va ria ble Nega ra Maju Nega ra Berkembang Coefficient Prob. Coefficient Prob. C -0.0815 0.5292 0.2498 0.0000 IDI 0.6995 0.0000* 0.1970 0.0056* MPAY 0.3395 0.0002* 0.0848 0.1843** CC 0.2864 0.6580 -0.2673 0.8383 Adjusted R-squared (R 2 ) 0.6489 0.0815 S.E of regression 0.1063 0.0849 F-sta tistic 36.7347 3.1009 Prob(F-sta tistic) 0.0000 0.0323 CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index
(indeks pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi negara yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk mengakses akun keuangan dengan usia >15 tahun), CC= Control of Corruption (pengendalian korupsi negara), alfa = 5% atau 0.05, *= prob.< alfa maka berpengaruh signifikan, **= Prob. > alfa maka tidak berpengaruh signifikan Va ria ble Nega ra Maju Nega ra Berkembang Coefficient Prob. Coefficient Prob. C 0.1226 0.2311 0.2918 0.0000 IDI*EGDI 0.3448 0.0000* 0.2062 0.0191* MPAY*EGDI 0.6023 0.0011* 0.1406 0.2918** CC 0.1342 0.8273 -0.0891 0.7415 Adjusted R-squared (R 2 ) 0.6807 0.0621 S.E of regression 0.1014 0.0858 F-statistic 44.2253 2.5681 Prob(F-sta tistic) 0.0000 0.0615
CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi negara yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk mengakses akun keuangan dengan usia >15 tahun), EGDI= E-Government (indeks sistem pemerintahan elektronik negara), CC= Control of Corruption (pengendalian korupsi negara).IDI*EGDI= ICT Development Index dengan moderasi E-Government, MPAY*EGDI= Mobile Payment Index dengan moderasi E-Government, alfa = 5% atau 0.05, *= prob.< alfa maka berpengaruh signifikan, **= Prob. > alfa maka tidak berpengaruh signifikan
Sedangkan sisanya yaitu 38% dijelaskan oleh sebab- sebab diluar model.
b. Uji Statistik F
Tabel  9 pada  negara  maju  menunjukkan  F  hitung sebesar  44.2253  dengan  probabilitas  sebesar  0.00. Disebabkan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  0.05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  koefisien  regresi IDI*EGDI,  MPAY*EGDI,  dan  CC  tidak  sama dengan  nol  atau  ketiga  variabel  tersebut  secara simultan  berpengaruh  terhadap  CPI.  Dengan demikian  nilai  koefisien  determinasi  R2  tidak  sa,a dengan nol atau signifikan. Pada negara berkembang, F hitung memiliki nilai sebesar 2.5681 dengan nilai probablitas sebesar 0.0615. Disebabkan nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  0.05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  koefisien  regresi  IDI*EGDI, MPAY*EGDI,  dan  CC  secara  simultan  tidak berpengaruh terhadap CPI c. Uji Statistik t Hasil  model  regresi  pada  tabel  9  diketahui  bahwa pada  negara  maju  variabel  independen  dengan variabel  moderator  IDI*EGDI  dan  MPAY*EGDI signifikan  sebab  nilai  probabilitas  kedua  variabel tersebut  kurang  dari  0.05,  yaitu  0.00.  Sedangkan variabel  kontrol  CC  tidak  signifikan  sebab  nilai probabilitasnya  lebih  dari  0.05  yaitu  0.82.  Pada negara  berkembang,  variabel  independen  MPAY signifikan  sebab  nilai  probabilitas  lebih  dari  0.05 yaitu  0.01.  Sedangkan  variabel  independen  IDI  dan variabel  kontrol  CC  tidak  signifikan  sebab  nilai probabilitasnya  lebih  dari  0.05  yaitu  0.29  dan  0.74. Sehingga dapat disimpulkan bahwa baik pada negara maju  atau  negara  berkembang  pada  variabel  CPI dipengaruhi  oleh  variabel  IDI.  Sedangkan  variabel CPI dapat dipengaruhi oleh variabel IDI hanya pada negara maju.
Pada model regresi ini pengujian pertama dilakukan untuk melihat pengaruh penggunaan sistem pembayaran  seluler  dan  IT  yang  dimoderasi  oleh sistem e-government terhadap  indeks  korupsi  di negara  maju  dan  negara  berkembang.  Hasil  regresi dapat dilihat pada tabel 8 dan tabel 9.

## Tabel 10. Hasil Regresi Model Tanpa Variabel Moderasi
Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  10  diketahui  pada  kelompok sampel negara maju, variabel pengembangan TI atau ICT development memiliki  probabilitas  lebih  kecil dari  alpha  5%  yaitu  sebesar  0.00.  Hal  ini mengindikasikan ICT Development yang dinotasikan  dengan  IDI  berpengaruh  signifikan terhadap  indeks  korupsi  yang  dinotasikan  dengan CPI  di  negara  maju  sehingga  hipotesis  1a  diterima. Demikian  pula  pada  kelompok  sampel  negara berkembang dimana variabel IDI memiliki probabilitas  lebih  kecil  dari  alpha  5%  yaitu  sebesar 0.0056.  Hal  ini  mengindikasikan  pengembangan  TI berpengaruh  signifikan  terhadap  korupsi  di  negara berkembang  sehingga  hipotesis  1b  diterima.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Adam,  I  & Fazekas, (2018). Dalam penelitian tersebut dinyatakan  bahwa  TIK  memiliki  pengaruh  terhadap pekerjaaan  semua  pihak  yang  terlibat  atau  melawan korupsi  diantaranya  lembaga  publik.  organisasi masyarakt sipil, sektor swasta, dan media.
Variabel  pembayaran  melalui telepon  seluler atau mobile  payment di  negara  maju  memiliki probabilitas  lebih  kecil  dari  alpha  5%  yaitu  sebesar 0.0002.  Hal  ini  mengindikasikan mobile  payment yang  dinotasikan  dengan  MPAY  berpengaruh signifikan terhadap indeks korupsi  yang dinotasikan dengan  CPI  di  negara  maju  sehingga  hipotesis  3a diterima.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Barasa,  (2021).  Dalam  hasil  penelitian tersebut penggunaan uang seluler dalam pembayaran dapat  secara  efektif  mengurangi  korupsi  khususnya korupsi  kecil. Demikian  pada  penelitian  Sapitri, (2021)  yang  menyatakan  pembayaran  non-tunai memiliki hubungan mengarah ke positif di Indonesia dimana  semakin  tinggi  pembayaran  non-tunai semakin  mengurangi  tingkat  korupsi.  Sedangkan  di negara  berkembang,  variabel  MPAY  memiliki probabilitas  lebih  besar  dari  alpha  5%  yaitu  sebesar 0.1843.  Hal  ini  mengindikasikan mobile  payment tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  korupsi  di negara  berkembang  sehingga  hipotesis  3b  ditolak. Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Tang &  Kong,  (2021)  menyatakan  adopsi  pembayaran seluler  dapat  meningkatkan  korupsi  khususnya dalam jangka pendek. Penelitian lainnya  yaitu  Low, et.  al,  (2020)  dengan  subjek  negara  Malaysia, Thailand,  dan  Singapore  menunjukkan  hasil  bahwa kebijakan pembayaran non-tunai tidak mempengaruhi  dan  tidak  dapat  mengendalikan korupsi.

## Tabel 11. Hasil Regresi Model dengan Variabel
Moderasi
Va ria ble Nega ra Maju
Nega ra Berkembang Prediksi Coefficient Prob. Prediksi Coefficient Prob. C -0.0815 0.5292 0.2498 0.0000 IDI + 0.6995 0.0000* + 0.1970 0.0056* MPAY + 0.3395 0.0002* + 0.0848 0.1843** CC + 0.2864 0.6580 + -0.2673 0.8383 Adjusted R-squared (R 2 ) 0.6489 0.0815 S.E of regression 0.1063 0.0849 F-sta tistic 36.7347 3.1009 Prob(F- statistic) 0.0000 0.0323
CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index (indeks pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi negara yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk mengakses akun keuangan dengan usia >15 tahun), CC= Control of Corruption (pengendalian korupsi negara), alfa = 5% atau 0.05, *= prob.< alfa maka berpengaruh signifikan, **= Prob. > alfa maka tidak berpengaruh signifikan

## Sumber: Peneliti, 2022
Berdasarkan  tabel  11  diketahui  pada  kelompok sampel negara maju, variabel pengembangan TI atau ICT development yang  dimoderasi  dengan  variable sistem e-government memiliki  probabilitas  lebih kecil  dari  alpha  5%  yaitu  sebesar  0.0000.  Hal  ini mengindikasikan  pengembangan  TI  dengan  notasi IDI  yang  dimoderasi  sistem e-government dengan notasi EGDI berpengaruh signifikan terhadap tingkat korupsi  yang  dinotasikan  dengan  CPI  di  negara maju. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis 2a yang menyatakan ICT Development yang dimoderasi oleh e-government dapat memperlemah korupsi di negara maju.  Melemahnya  korupsi  akan berdampak meningkatnya  indeks  korupsi  disuatu  negara.  Hasil penelitian  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Adam,  Ibrahim  &  Alhassan,  (2020)  yaitu  ICT dalam  e-government  berdampak  positif  terhadap korupsi.  Tidak  jauh  berbeda dengan  hasil  penelitian Lee,  (2017),  yaitu  perkembangan  TIK  telah mempercepat munculnya sistem e-government untuk tuntutan  transparansi  yang  lebih  tinggi  sehingga diharapkan  berdampak  positif  dalam  menurunkan korupsi.  Sedangkan  hipotesis  2b  yang  menyatakan ICT  Development  yang dimoderasi  oleh e- government dapat  memperlemah  korupsi  di  negara berkembang  ditolak.  Penyebabnya  yaitu  variabel pengembangan  TI  (IDI)  yang  dimoderasi  dengan sistem e-government (EGDI)  memiliki  probabilitas lebih besar dari alpha 5%  yaitu  sebesar 0.1843. Hal tersebut menunjukkan pengaruh yang tidak signifikan  dari  ICT development dengan  moderasi dari e-government negara berkembang.
Variabel  pembayaran  melalui  telepon  seluler atau mobile  payment dengan  notasi  MPAY  yang dimoderasi  dengan  variabel e-government pada kelompok sampel negara maju memiliki probabilitas lebih  kecil  dari  alpha  5%  yaitu  sebesar  0.0011.  Hal ini  mengindikasikan  pembayaran  melalui  telepon seluler  dengan  notasi  MPAY  yang  dimoderasi dengan  sistem e-government dengan  notasi  EGDI berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  korupsi  di negara  maju.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  hipotesis 4a  sehingga  hipotesis  4a  diterima.  Sedangkan  pada kelompok  sampel  negara  berkembang,  variabel pembayaran  seluler  yang  dimoderasi  dengan  sistem e-government memiliki  probabilitas  lebih  besar  dari alpha 5% yaitu sebesar 0.2918. Hal ini
mengindikasikan pembayaran melalui telepon seluler yang dimoderasi dengan sistem e-government tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  korupsi  di negara  berkembang  sehingga  hipotesis  4b  ditolak. Hasil hasil penelitian sejalan dengan yang dilakukan oleh  Kurniati  &  Nugroho,  (2019)  mengenai  sistem pembayaran non-tunai dalam pemerintahan Indonesia  dimana  pembayaran  non-tunai  memiliki hubungan  yang  mengarah  ke  arah  positif  terhadap korupsi. Seperti yang dinyatakan dalam penelitiannya yaitu semakin tinggi tingkat pembayaran non-tunai, maka semakin memperlemah korupsi.
Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa  pada kelompok  negara  maju,  variabel  kontrol  yaitu Control  of  Corruption yang  dinotasikan  dengan  CC tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks korupsi.  Penyebabnya  yaitu  nilai  probabilitas  CC lebih  besar  dari  0.05  yaitu  sebesar  0.8273.  Hal  ini kemungkinan  menandakan  Control  of  Corruption dapat  mengurangi  korupsi  tetapi  tidak sampai  ke level  terendah.  Sama  halnya  pada  kelompok  negara berkembang, Control of Corruption tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  corruption,  sebab memiliki  probabilitas  lebih  besar  dari  0.05  yaitu sebesar  0.7415.  Berdasarkan  data  statistik  deskriptif hasil  yang  tidak  signifikan  ini  kemungkinan menunjukkan  bahwa  mayoritas  negara  sampel  tidak terkendala dalam penurunan korupsi yang dipengaruhi  oleh  pengendalian  korupsi.  Hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Belgibayeva,  A.,  & Plekhanov, (2015) pengendalian korupsi yang tinggi akan  membuat  biaya  suap  semakin  mahal.  Hal tersebut dapat mengurangi korupsi sehingga memungkinkan  indeks  korupsi  suatu  negara  untuk meningkat.  Sejalan  dengan  penelitian  Asongu,
(2013)  yang  menyatakan  ketika  pengendalian korupsi  ditanggapi  serius  oleh  pemegang  kekuasaan maka dapat membantu dalam mengurangi korupsi.

## 5. PENUTUP

## 5.1.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil regresi dan analisis sebelumnya dapat disimpulkan:
1. ICT Development memiliki pengaruh signifikan  terhadap corruption baik  pada kelompok  negara  maju  maupun  negara berkembang. Hal  ini berarti semakin tinggi pengembangan  TIK  maka  semakin  tinggi indeks  korupsi  yang  terjadi  baik  di  negara maju mapun negara berkembang. Demikian pula  ketika e-government memoderasi  ICT development kedua kelompok sampel yaitu negara  maju  dan  negara  berkembang memiliki pengaruh positif dalam menurunkan potensi korupsi.
2. Mobile payment memiliki pengaruh signifikan terhadap corruption pada kelompok  negara  maju.  Sedangkan  pada
Va ria ble Nega ra Maju Nega ra Berkembang Prediksi Coefficient Prob. Prediksi Coefficient Prob. C 0.1226 0.2311 0.2918 0.0000 IDI*EGDI + 0.3448 0.0000 + 0.2062 0.0191 MPAY*EGDI + 0.6023 0.0011 + 0.1406 0.2918 CC + 0.1342 0.8273 + -0.0891 0.7415 Adjusted R- squared (R 2 ) 0.6807 0.0621 S.E of regression 0.1014 0.0858 F-sta tistic 44.2253 2.5681 Prob(F-sta tistic) 0.0000 0.0615 CPI= Corruption Perception Index (indeks korupsi), IDI= ICT Development Index
(indeks pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi/TIK, MPAY= Mobile Payment (proporsi negara yang menggunakan telepon seluler atau internet untuk mengakses akun keuangan dengan usia >15 tahun), EGDI= E-Government (indeks sistem pemerintahan elektronik negara), CC= Control of Corruption (pengendalian korupsi negara).IDI*EGDI= ICT Development Index dengan moderasi E-Government, MPAY*EGDI= Mobile Payment Index dengan moderasi E-Government,, alfa = 5% atau 0.05, *= prob.< alfa maka berpengaruh signifikan, **= Prob. > alfa maka tidak berpengaruh signifikan.
kelompok  negara  berkembang mobile payment tidak
memiliki pengaruh signifikan  terhadap corruption.  Hal  ini berarti  semakin  tinggi  tingkat  penggunaan mobil payment maka semakin tinggi indeks korupsi  yang  terjadi  baik  di  negara  maju namun  tidak  di  negara  berkembang. Demikian pula ketika e-government memoderasi mobile payment, pada kelompok  sampel  negara  maju mobile payment memiliki  pengaruh  positif  dalam menurunkan  potensi  korupsi.  Sedangkan pada kelompok  sampel  negara berkembang mobile  payment tidak  memiliki  pengaruh positif.

## 5.2. Saran
Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  korupsi di  negara  maju  dan  berkembang  dari  perspektif sektor  publik,  sebab  adanya  keterbatasan  untuk memperoleh sumber data dari sektor swasta. Hal ini berdampak  pada  hasil  penelitian  yang  kurang mewakili perbandingan dampak penggunaan telepon seluler  pada  sektor  publik  dan  sektor  swasta.  Selain itu penelitian ini menggunakan metode cross-section dengan  periode  waktu  satu  tahun  yaitu  tahun  2017. Tahun  tersebut  dipilih  sebab  sumber  data  variabel yang digunakan tidak terbit secara tahunan dan data variabel  independen  MPAY  menyajikan  data  paling lengkap  hanya  di  tahun  2017.  Variabel  moderasi EGDI  menggunakan  sumber  data  yang  terbit  di tahun 2018. Hal ini disebabkan data yang bersumber dari E-Government Development Index hanya terbit dua  tahun  sekali  dimana  hasil  olah  data  di  tahun 2017  diterbitkan  di  tahun  2018.  Kurang  lengkapnya jumlah data dari setiap negara juga berdampak pada sedikitnya  jumlah  sampel  yang  diperoleh.  Oleh sebab  itu  penelitian  berikutnya  diharapkan  tidak hanya  melihat  dari  perspektif  sektor  publik,  tetapi juga  dari  perspektif  sektor  swasta  sehingga  dapat membandingkan pengaruh ICT development, mobile payment,  dan  moderasi e-government terhadap indeks korupsi dari dua sektor yang berbeda. Selain itu  sebaiknya  peneliti  berikutnya  dapat  memperluas sampel  dengan  menambah  jumlah  tahun  data  yang digunakan  serta  menambah  daftar  negara  yang dijadikan sampel.

## DAFTAR PUSTAKA
Abusamhadana,  GAO,  Bakon  KA,  &  Elias  NF (2021)"  E-Government  in  Ghana:  The Benefits and Challenges." Asia-Pacific Journal  of  Information  Technology  and Multimedia,  10(1),  124-140.Adam,  I.,  &
Fazekas, M. (2018). Are Emerging Technologies Helping Win the Fight  Against Corruption in Developing Countries. Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series, (21).
Alderete,  M.  V.  (2018).  The  mediating  role  of  ICT
in  the  development  of  open  government.
Journal  of  Global  Information  Technology
Management,
1 – 16. doi:10.1080/1097198x.2018.1498273.
Adam,  I.  O.  (2020).  Examining E-government development  effects  on  corruption  in  Africa: the  mediating  effects  of  ICT  development and  institutional  quality.  Technology  in Society, 61, 101245.
Adam, Ibrahim & Alhassan, Muftawu Dzang. (2020).
The  Linkages  between  ICT  Access,  E- government and  Government  Effectiveness and  its  Effect  on  Corruption.  International Journal of Technology Policy and
Management.
10.1504/IJTPM.2021.10043458.
Ameen,  A.  A.,  Ahmad,  K.  (2016).  Information Systems  Strategies  to  Reduce  Financial Corruption. Springer Proceedings in Business and Economics, 731 – 740. doi:10.1007/978-3- 319-43434-6_65.
Asongu, S. A. (2013). Fighting Corruption in Africa: Do  Existing  Corruption ‐Control  Levels Matter? International Journal of Development. Issues, 12(1), 36 – 52.
Badruzaman,  D. (2019).  Kajian  Hukum  Tentang Internet  Mobile  dalam  Upaya  Pencegahan Dampak  Negatif  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  di  Indonesia.  Ajudikasi:  Jurnal
Ilmu Hukum, 3(2), 135-152. Bajpai,Rajn., Myers,C. Bernard. Enhancing Government Effectiveness and Transparency:
The  Fight  Against  Corruption  (English). Washington,  D.C.:  World  Bank  Group. http://documents.worldbank.org/curated/en/2 35541600116631094/Enhancing- Government-Effectiveness-and- Transparency-The-Fight-Against-Corruption. Diakses pada Februari 2022.
Barasa,  Laura.  (2021).  Mobile  Money  Payment:  An Antidote  to  Petty  Corruption? African Economic Research Consortium.
Beutin,  Nikolas.,  Maximilian  Harmsen.  (2019).
Mobile  payment  Report  2019.  PwC.  Dikutip dari: https://www.pwc.de/de/digitale- transformation/pwc-studie-mobile-payment- 2019.pdf
Belgibayeva,  A.,  &  Plekhanov,  A.  (2015).  Does Corruption  Matter  for  Sources  of  Foreign Direct  Investment?  EBRD  Working  Paper, No. 176.
Boku. (2021). Mobile Wallet Payment Report 2021. Demirguc-Kunt,
Asli., Klapper,Leora., Singer,Dorothe., Ansar ,Saniya., Hess,  Jake  Richard.    (2018). The Global  Findex  Database  2017:  Measuring Financial Inclusion and the Fintech
Revolution (English). Washington, D.C.: World Bank
Group. http://documents.worldbank.org/curat ed/en/332881525873182837/The-Global- Findex-Database-2017-Measuring-
Financial-Inclusion-and-the-Fintech- Revolution.
Capgemini.,  BNP  Paribas.  (2017).  World  Payment Report 2017.
Evans,  O.  (2018).  Digital  government:  ICT  and publik sector  management in  Africa. Munich Personal RePEc Archive.
Farooqi, Z., Yaseen, M. R., Anwar, S., & Makhdum, M. S. A. (2020). Determinants of information and communication technology (ICT) adoption  in  developing  countries.  Indian Journal  of  Science  and  Technology,  13(39), 4116-4126.
Fernández-Portillo, A., Almodóvar-González, M., & Hernández-Mogollón,  R.  (2020).  Impact  of ICT  development  on  economic  growth.  A study  of  OECD  European  union  countries.
Technology in Society, 63, 101420.
Fichers,  Nicholas.,  Lamia  Naji.  (2020).  Digitalising
Person  to  Government Payments.  GSMA
Associate. Indonesia Corruption Watch. (2018). Tren penindakan kasus korupsi pada 2017. Dikutip dari: https://www.antikorupsi.org/id/article/tren- penindakan-kasus-korupsi-2017.  Di  akses pada: 1 Desember 2021.
International  Monetary  Fund. (2018).  Dikutip  dari: https://www.imf.org/en/Data.  Di  akses  pada November 2021.
Internet  World  Statts.  Usage  and  population
statistics. Dikutip dari: https://www.internetworldstats.com/stats3.ht m. Di akses pada Januari 2022. International Telemcommunication Union. Measuring  the  Information  Society  Report
2017:  ICT  Development  Index  2017 Lee, Eunhee, (2017). The Impact of E- Government on Corruption Control.
MPA/MPP/MPFM Capstone Projects. 276. Kubbe. I. (2015). Corruption in Europe
Kurniati,  P.  N.,  &  Nugroho,  B.  Y.  (2019).  Urgensi
Pelaksanaan  Sistem  Cashless  Government dalam Membangun Birokrasi yang Transparan dan Akuntabel. Jurnal
Administrasi  Publik:  Public  Administration Journal, 9(2), 136-150.
Lee,  K.,  Choi,  S.,  Kim,  J.,  &  Jung,  M.  (2018).  A Study  on  the Factors  Affecting  Decrease  in the  Government  Korupsi  and  Mediating Effects  of  the  Development  of  ICT  and  E- government — A  Cross-Country Analysis.
Journal  of  Open  Innovation:  Technology,
Market, and Complexity, 4(3), 41. doi:10.3390/joitmc4030041.
Lu, L. (2019) Mobile payments — Why They Are So
Successful?  Open  Journal  of  Business  and Management, 7, 1131-1143. https://doi.org/10.4236/ojbm.2019.73078 Low, A. C., Lyydea Abryna Clive, C., Tan, Z. K., &
Vinitha,  K.  (2020).  Effects  of  cashless
payment  towards  corruption  in  Malaysia Thailand and Singapore (Doctoral dissertation, UTAR).
Malodia,  S.,  Dhir,  A.,  Mishra,  M.,  &  Bhatti,  Z.  A.
(2021). Future of e-Government: An integrated conceptual framework. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121102. doi: 10.1016/j.techfore.2021.121102
Mensah,  I.  K.  (2019).  Impact  of  Government
Capacity  and  E-Government  Performance  on the  Adoption  of  E-Government  Services.
International Journal of Public Administration, 1 – 9.
doi:10.1080/01900692.2019.1628059
Nurlan, F. (2019). Metodologi penelitian kuantitatif.
CV. Pilar Nusantara.
Peraturan  Menteri  Komunikasi  dan  Informatika
Nomor 23 Tahun 2012. Pemanfaatan Pembiayaan Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Layanan Pita LebarRachmawati, Rini. (2018). Pengembangan Perkotaan dalam Era
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi.  UGM PRESS.
Rahadi,  R.  A.,  Nainggolan,  Y.  A.,  Afgani,  K.  F., Yusoff, Y. M., Muhammad, Z., Angelina, C., &  Farooq,  K.  (2020).  Conceptual  model  for cashless  society:  a  literature  synthesis. European
Journal of Business and Management Research, 5(3).
Rohmah,  Y.  M.,  &  Tristiarini,  N.  (2021).  Pengaruh Sistem  Pembayaran  E-Money  dalam  Era Digital  di  Tengah  Wabah  Covid-19:  Studi Kasus  Pada  Masyarakat  Semarang.  Jurnal Akuntansi dan Pajak, 22(1).
Rohmy,  A.  M.,  Suratman,  T.,  &  Nihayaty,  A.  I.
(2021). UU ITE dalam Perspektif Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi. Dakwatuna: Jurnal Dakwah dan
Komunikasi Islam, 7(2), 309-339.
Sakil,  A.  H.  (2017).  ICT,  youth  and  urban governance in developing countries: Bangladesh perspective. International Journal of  Adolescence  and  Youth,  23(2),  219 – 234. doi:10.1080/02673843.2017.1330697.Sapitri, M.  (2021).  Hubungan  pembayaran  nontunai dengan tingkat korupsi di Indonesia (Doctoral dissertation, IAIN Padangsidimpuan).
Setor,  T.  K.,  Senyo,  P.  K.,  &  Addo,  A.  (2021). Do digital payment transactions reduce corruption? Evidence from developing countries.
Simarmata,  J.,  Romindo,  R.,  Putra,  S.  H.,  Prasetio, A., Siregar, M. N. H., Ardiana, D. P. Y., ... & Jamaludin,  J.  (2020).  Teknologi  Informasi dan  Sistem  Informasi  Manajemen.  Yayasan Kita Menulis.
Solinthone,  Phonepaseuth.,  Tatyana  Rumyantseva.
(2016). E-government implementation.
MATEC Web of Conference. Doi: 10.1051/01066. Transparency  International.  (2019,  Januai  21). Corruption  Perceptions  Index  Explained [Video]. YouTube,
https://www.youtube.com/watch?v=9JoNjIfb
PV0&t=16s
Transparency  International.  Corruption  Perception Index. Dikutip
dari: https://www.transparency.org/en/cpi/2021?g clid=Cj0KCQiAxc6PBhCEARIsAH8Hff0WD y35e0iJlKDLZzSs5hoUXgYjyp4Xgtirii8KjO8 wV1cqM3k4M8IaAkn2EALw_wcB.  Di  akses pada November-Desember 2021. Transparency  International.  Global  Corruption Barometer  2017:  Citizen’s  voices  from around the world. Dikutip dari: https://www.transparency.org/en/gcb/global/g lobal-corruption-barometer-2017.    Di  akses pada November-Desember 2021. UNODC’S. Action against corruption and economic crime. Dikutip
dari: https://www.unodc.org/unodc/en/corruption/. Di akses pada NovemberDesember 2021. Verani, R. O. (2021). Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam  Institut  Agama  Islam  Negeri  (IAIN) Bengkulu.  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis Islam  Institut  Agama  Islam  Negeri  (Iain) Bengkulu, 77. World  Bank.  (2020).  Anticorruption  fact  sheet.
Dikutip dari: https://www.worldbank.org/en/news/factsheet /2020/02/19/anticorruptionfact-sheet. Di akses pada Desember 2021.
World Bank (2020). Enhacing government
effectiveness  and  transparency:  the  fight against corruption. Dikutip dari https://documents1.worldbank.org/curated/en /235541600116631094/pdf/Enhancing- Government-Effectiveness-and- Transparency-The-Fight-Against- Corruption.pdf. Di akses pada Februari 2022. World Bank. (2017). Global Database Findex 2017. Dikutip
dari: https://globalfindex.worldbank.org/.  Di  akses pada Oktober-Desember 2021. World  Bank. (2017). Worlwide Governance
Indicators. Dikutip
dari: https://databank.worldbank.org/source/world wide-governance-indicators.  Di  akses  pada Desember 2021-Januari 2022.