p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pengaruh Technical Factors dan Reliability Factors Terhadap Pengguna Software Sistem Keuangan Desa di Kabupaten Karawang
Neneng Wahyuningsih 1* , Dene Herwanto 2 , Wahyudin 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Indonesia * Koresponden email : neneng.wahyuningsih16100@student.unsika.ac.id
Diterima: 28 Juli 2023 Disetujui: 19 Agustus 2023

## Abstract
This  research  was  conducted  to  analyze  the  effect  of  Technical  Factors  and  Reliability  Factors  on  the Perceived e-Readiness of the Village Financial System (Siskeudes) variable in Karawang Regency, as well as  to  analyze  the  influence  of  the  Intention  to  Use  variable  on  the  Actual  Adoption  Software  Village Financial System (Siskeudes) variable. This  study uses Technical Factors  and Reliability  Factors with 5 variables  that  affect  Perceived  e-Readiness  of  Siskeudes  software  including  the  variables  Perceived Simplicity, Technical Quality of Service, Accessibility, Perceived Trust and Regulation and Policies which are  processed  using  the  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  method  with  SmartPLS  3.0  program assistance. Data collection was carried out by distributing questionnaires (questionnaires) to 297 villages, especially village officials in Karawang regency who already use the village financial system (Siskeudes). The  results  of  this  study  indicate  that  the  variables  Perceived  Simplicity,  Technical  Quality  of  Service, Accessibility,  Perceived  Trust  and  Regulation  and  Policies  have  a  significant  positive  effect  on  the Perceived  e-Readiness  variable,  while  the  Perceived  e-Readiness  variable  has  a  positive  and  significant effect  on  the  Intention  to  Use  variable.  and  the  Intention  to  Use  variable  has  a  significant  effect  on  the Actual Adoption Software variable.
Keywords: village financial system software, technical factors, reliability factors, perceived e-readiness, intention to use, and actual adoption software

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh Technical Factors dan Reliability Factors terhadap variabel Perceived e-Readiness Sistem Keuangan Desa (Siskeudes) yang berada di Kabupaten Karawang, serta menganalisis pengaruh variabel Intention to Use terhadap variabel Actual Adoption Software Sistem Keungan Desa (Siskeudes). Penelitian ini menggunakan Technical Factors dan Reliability Factors dengan 5  variabel  yang  mempengaruhi  yaitu Perceived  e-Readiness  software Siskeudes  diantara  lain  varibel Perceived  Simplicity,  Technical  Quality  of  Service,  Accesibility,  Perceived  Trust dan Regulation  and Policies yang diolah dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan program Smart PLS 3.0. Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner (angket) kepada 297 Desa terutama Aparatur Desa yang berada di Kabupaten Karawang yang menggunakan Sistem Keuangan Desa  (Siskeudes).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel Perceived  Simplicity,  Technical Quality of Service, Accesibility, Perceived Trust dan Regulation and Policies, berpengaruh positif secara signifikan  pada  variabel Perceived  e-Readines. Sementara  variabel Perceived  e-Readiness berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  variabel Intention  to  Use, dan  variabel Intention  to  Use berpengaruh signifikan terhadap variabel Actual Adoption Software .
Kata Kunci: software sistem keuangan desa, technical factors, reliability factors, perceived e-readiness, intention to use, dan actual adoption software

## 1. Pendahuluan
Untuk  memperlancar  sistem  ekonomi  pedesaan,  Kementerian  Keuangan  dan  Pengelolaan Pembangunan  (BPKP)  membuat  Program  Pengembangan  Ekonomi  Perdesaan  (Siskeudes)  [1].  Menurut [2], Program Sistem Keuangan Desa (Siskeudes) dirancang secara lugas dan mudah digunakan sehingga memudahkan  konsumen  untuk  memanfaatkannya.  Berdasarkan  definisi  tersebut,  maka  dapat  dikatakan bahwa “Perangkat Lunak Sistem Keuangan Pedesaan” adalah perangkat lunak yang dikembangkan oleh
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
BPKP untuk mengelola keuangan pedesaan sehingga dapat dengan mudah diimplementasikan pada satu titik akses sesuai dengan infrastruktur yang ada. Software anggaran desa ini dapat menghasilkan dokumen dan laporan bisnis sesuai aturan dan ketentuan yang berlaku.
Siskeudes  merupakan  inisiatif  untuk  membantu  instansi  pemerintahan  dalam  mengoptimalkan pengelolaan keuangan publik dengan lebih efisien, dengan tujuan meningkatkan transparansi dan tanggung jawab  dalam  hal  keuangan  publik. Keunggulan software Siskeudes  untuk  desa  adalah  ketepatan  alokasi dana  untuk  transparansi  [3].  Program  Siskeudes  membuat  siklus  anggaran  yang  otoritatif  dapat dilaksanakan  di  desa  mulai  dari  perencanaan,  pengelolaan,  pelaporan,  audit  dan  pengawasan,  oleh perangkat desa. Menurut Badan Pusat Statistik Karawang [4], perbandingan data yang ditunjukkan pada Gambar 1 , jumlah desa dan kecamatan di Provinsi Karawang terdiri dari 297 desa dan 12 kecamatan. Penggunaan Akuntabilitas, Keterbukaan, dan Kecepatan dalam menyelesaikan laporan keuangan di lingkungan desa dapat diperkuat oleh penerapan teknologi berbasis sistem terintegrasi.  Tindakan ini akan meningkatkan  efisiensi  dan  hasil  yang  efektif  dalam  pengelolaan  keuangan  di  tingkat  desa,  sekaligus memberikan dukungan kepada pemerintah desa dalam menyusun laporan keuangan yang jujur, transparan, dan tepat waktu [5]. Menurut Arfiansyah [6], Penerapan manajemen dana  desa yang bertanggung jawab adalah  solusi  untuk  membangun  kepercayaan  masyarakat  dan  mengurangi  risiko  penipuan.  Selain  itu Aprilya & Fitria pada tahun 2020 [7] menguraikan bahwa transparansi merujuk pada prinsip keterbukaan pemerintah dalam memaparkan dan memberi pertanggungjawaban terhadap tindakan-tindakan yang telah dilakukan.
Gambar 1 . Perbandingan Jumlah Desa dan kelurahan Sumber: Badan Pusat Statistik (2023)
Gambar  1 merupakan  akumulasi  data  perbandingan  jumlah  Desa  dan  Kelurahan  yang  berada  di Kabupaten Karawang, jumlah Desa mendominasi dengan persentase 97% dan jumlah Kelurahan dengan persentase 3%.
Software Siskeudes saat ini telah digunakan pada seluruh Desa yang berada di Kabupaten Karawang. Hasil penggunaan aplikasi Siskeudes ini sudah mencapai manfaat dari software Siskeudes itu sendiri [8]. Penggunaan software Siskeudes  di  Kabupaten  Karawang  yaitu  297  Desa  yang  sudah  menggunakan software Siskeudes sedangkan ada 12 Kelurahan yang tidak menggunakan software Siskeudes dikarenakan sistem  Keuangan  Kelurahan  Desa  berbeda  dengan  sistem  Keuangan  Desa.  Oleh  karena  itu,  dari  pihak pemerintah Kabupaten tidak mewajibkan untuk menggunakan software Siskeudes. Pernyataan dari Lubis dan rekan-rekan pada tahun 2020 menegaskan bahwa penggunaan teknologi informasi memiliki dampak yang signifikan pada peningkatan efektivitas penggunaan Siskeudes [9].
Tantangannya  adalah  kurangnya  sumber  daya  manusia  yang  belum  siap  menggunakan  program Siskeudes.  Namun,  ada  masalah  implementasi  yang  muncul  selama  proses  tersebut  sehingga  terjadi penghambatan anggaran dana Desa dari Pemerintahan Pusat. Menurut wawancara dengan pejabat BPMD Karawang, masalah kekurangan staf bukan hanya salah satu penyebab utama masalah saat ini. Beberapa masalah tambahan muncul, termasuk masalah penggunaan perangkat lunak Siskeudes dan masalah peran dan tanggung jawab orang. Warga mengalami keterbatasan dalam hal tenaga manusia yang cukup untuk
97% 3% 3% Desa Kelurahan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
mengelola informasi dalam jumlah dan mutu yang sesuai, dan ada juga individu yang kurang termotivasi untuk  memperoleh  keterampilan  mahir  dalam  menggunakan  perangkat  lunak  Siskeudes  [10].  Meskipun Dinas  Pembangunan  Negara  dan  Perdesaan  (DPMD)  Kabupaten  Karawang  sudah  sering  mengeluarkan pedoman  teknis  (Bimtek),  tentang  pengoperasian  perangkat  lunak  Siskeudes,  namun  tidak  semuanya memahami perangkat lunak Siskeudes.
Untuk memastikan kelancaran dan keberhasilan implementasi software Siskeudes, terdapat sejumlah faktor  yang  mendorong  Pemerintah  Desa  untuk  mengadopsi software tersebut.  Tujuannya  adalah  agar pengelolaan  dana  anggaran  Desa  dapat  berjalan  efektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  lebih  lanjut dengan  menggunakan  Model  Penerimaan  dan  Penggunaan E-Government (EGAUM)  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan penggunaan software oleh Pemerintah Desa.  Pada  penelitian  sebelumnya,  dibahas  variabel  yang  mempengaruhi  adopsi E-Government di  Arab Saudi dengan menggunakan model EGAUM, bertujuan  mengadopsi sistem ini melalui pergerakan bisnis di  Arab  Saudi, yang dilakukan oleh Saleh  Alghamdi  dan  Natalia  Bellof  [11].  Karena  aplikasi  Siskeudes menjadi instrumen akuntansi yang obligatory di tingkat desa dan mengandalkan teknologi komputerisasi, rencana  pengembangan  sistem  yang  mempertimbangkan  aspek  SDM  sebagai  pengguna  sistem,  menjadi esensial  guna  mendukung  penerapan  teknologi  dan  mempercepat  integrasi  teknologi  dalam  proses penggunaan [12].
Berdasarkan hal tersebut tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendorong pengguna dan Pemerintah Desa di Kabupaten Karawang, Jawa Barat, yang telah mengadopsi software Siskeudes.  Peneliti  juga  bermaksud  untuk  mengukur  sejauh  mana  pengguna  berkeinginan menggunakan software Siskeudes  dengan  mengevaluasi  variabel-variabel  yang  mendukung  penggunaan software tersebut oleh Pemerintah Desa.

## 2. Metode Penelitian

## Flowchart Penelitian
Studi ini meliputi beberapa langkah yang diatur secara sistematis melalui suatu Flowchart. Langkah- langkah ini bisa dilihat dalam Gambar 2 .
Gambar 2 . Flowchart Penelitian Sumber: Pengolahan Data (2023)
Langkah-langkah  sistematik  dalam  penelitian  perlu  diberikan  perhatian  yang  cukup.  Ini bertujuan untuk memberikan panduan yang mempermudah pemahaman dan mencapai tujuan dalam proses penelitian yang akan dijalani. Langkah-langkah tersebut mencakup:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
a. Tahap Pendahuluan
Tahap awal menjelaskan langkah-langkah identifikasi masalah, mulai dari konteks latar belakang, pengenalan dan  penentuan masalah,  tujuan penelitian,  asumsi  dan  batasan,  manfaat  penelitian,  serta  tata cara penulisan. Hal ini dilakukan untuk memastikan penelitian tetap fokus dan sesuai dengan harapan. b. Tahap Landasan Teori
Tahap  dasar  teori  digunakan  untuk  mencari  konsep-konsep  dari  studi  sebelumnya  yang  relevan dengan isu tersebut, sebagai pedoman atau sumber informasi untuk mengatasi masalah yang akan diselidiki. c. Tahap Metodologi Penelitian
Beberapa langkah dalam metodologi penelitian ini meliputi;
1) Model penelitian dipilih berdasarkan studi pustaka penelitian terdahulu dan studi lapangan dengan melihat variabel yang sesuai dengan objek penelitian;
2) Identifikasi Variabel Penelitian
Mengenali  variabel  penelitian  melibatkan  merumuskan  pengelompokan  variabel  yang  terikat  dan variabel  yang  bebas  dalam  kerangka  penelitian  serta  menjelaskan  makna  dari  setiap  variabel penelitian;
3) Operasionalisasi Variabel Penelitian
Operasionalisasi variabel penelitian adalah memberikan nilai ukur pada suatu variabel;
4) Penyusunan Hipotesis
Hipotesis disusun berdasarkan kepada adopsi variabel – variabel dalam model penelitian.
d. Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data
1) Pembuatan Kuesioner
Kuesioner  merupakan  instrumen  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini.  Instrumen  yang  akan digunakan pada tahap pengumpulan data meliputi 3 bagian yaitu, informasi data diri, cara pengisian kuesioner dan konten kuesioner untuk mengukur variabel objek penelitian
2) Penyebaran Kuesioner Awal
Penelitian  melakukan  penyebaran  kuesioner  awal  untuk  pengukuran  validitas  dan  reliabilitas kuesioner  yang  disusun,  penyebaran  kuesioner  awal  dilakukan  terhadap  30  desa  yang  berada  di Kabupaten Karawang
3) Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  validitas  merupakan  untuk  mengetahui  valid  atau  tidaknya  jawaban  responden  dengan membandingkan  nilai  validitas  dan  uji  reliabilitas  digunakan  untuk  mengukur  keandalan  jawaban responden hasilnya dapat dilihat dari nilai Cronbach’s Alpha > 0.7.
4) Penyebaran Kuesioner Lanjutan
Kuesioner dinyatakan valid dan reliabel maka dapat dilakukan penyebaran kuesioner lanjutan untuk mendapatkan data yang sesuai dengan jumlah sampel penelitian yang dilakukan.
5) Uji Asumsi Klasik
Pemeriksaan asumsi klasik diterapkan untuk mengevaluasi validitas model regresi [13], pemeriksaan asumsi  klasik  yang  dijalankan  dalam  penelitian  ini  mencakup  pengecekan  normalitas  data, keberadaan multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas..
6) Uji Hipotesis
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  hipotesis  termasuk  pengujian  F,  pengujian  t,  evaluasi koefisien determinasi, serta analisis uji regresi linear berganda.
e. Tahap Analisis dan Pembahasan
Analisis dan pembahasan adalah kajian terhadap hasil pengolahan data dan penjabaran pembahasan secara sistematis mengenai hasil pengolahan data penelitian.
f. Tahap Kesimpulan dan Saran
Menyimpulkan  seluruh  penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  peneliti  serta  memberikan  saran berkaitan dengan dampak penelitian yang sudah dilakukan

## Model Penelitian
Model dasar dalam penelitian ini adalah E-Government Adoption and Utilisation Model (EGAUM). Peneliti menggunakan model ini sebagai panduan ketika meneliti elemen-elemen yang mempengaruhi E- Government Arab Saudi. Model ini ditemukan pada penelitian sebelumnya, terutama oleh Saleh Alghamdi dan Natalia Beloff [11].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Data Personal Responden
Informasi pribadi responden, seperti jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, di mana mereka tinggal di  negara  tersebut,  sudah  berapa  lama  mereka  menggunakan  komputer,  dan  apakah  mereka  pernah mengikuti pelatihan atau Bimtek, disertakan dalam penyebaran kuesioner ini. Adapun  data–data tersebut diantaranya yaitu;
1) Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Data responden pengguna software Siskeudes yang berada di Kabupaten Karawang diklasifikasikan berdasarkan  jenis  kelamin  yaitu  laki  –  laki dan  perempuan, pada 297  sampel  responden maka  diperoleh jumlah dan persentase seperti Gambar 3.
Gambar 3 . Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Sumber: Pengolahan Data (2023)

## 2) Data Responden Berdasarkan Usia
Data responden melalui usia pengguna software Siskeudes di Kabupaten Karawang, diklasifikasikan menjadi responden yang memiliki usia dibawah 20 – 30 tahun, 31 – 40 tahun, dan diatas 40 tahun, dengan 297 sampel responden maka diperoleh jumlah dan persentase seperti Gambar 4 .
Gambar 4 . Data Responden Berdasarkan Usia Sumber: Pengolahan Data (2023)
3) Data Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan
Data  responden  berdasarkan  jenjang  Pendidikan  pengguna software Siskeudes  di  Kabupaten Karawang, diklasifikasikan menjadi tingkat Sekolah Menengah Pertama (SMP), Sekolah Menengah Atas (SMA),  dan  Diploma  3  (D3)/Strata  1(S1),  dengan  297  sampel  responden  maka  diperoleh  jumlah  dan persentase pada Gambar 5.
86% 14% Laki - laki Perempuan 18% 48% 34% 20 - 30 Tahun 31 - 40 Tahun Di Atas 40 Tahun
Gambar 5 . Data Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan Sumber: Pengolahan Data (2023)
4) Data Responden Berdasarkan Jabatan di Desa
Data responden berdasarkan jabatan di desa pengguna software Siskeudes di Kabupaten Karawang, diklasifikasikan  menjadi  Kepala  Desa,  Sekretaris  Desa,  Bendahara  Desa,  dan  Operator  atau  Staff  Desa, dengan 297 sampel responden maka diperoleh jumlah dan persentase pada Gambar 6 .
Gambar 6. Data Responden Berdasarkan Jabatan di Desa Sumber: Pengolahan Data (2023)
5) Data Responden Berdasarkan Lama Menggunakan Komputer
Data  responden  berdasarkan  lama  menggunakan  komputer  pada  pengguna software Siskeudes  di Kabupaten Karawang, diklasifikasikan menjadi Kurang dari 1 Tahun, 1 – 3 Tahun dan Lebih dari 3 Tahun, dengan 297 sampel responden maka diperoleh jumlah data persentase pada Gambar 7 .
Gambar 7 . Data Responden Berdasarkan Lama Menggunakan Komputer Sumber: Pengolahan Data (2023)
96% 4% SMP SMA D3/S1 36% 63% 1% Kepla Desa Sekertaris Desa Bendahara Desa Operator atau Staff Desa 16% 84% Kurang dari 1 Tahun 1 - 3 Tahun Lebih dari 3 Tahun
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
6) Data Responden Berdasarkan Keikutsertaan Pelatihan/Bimtek
Data  responden  berdasarkan  keikutsertaan  pelatihan/bimtek  pada  pengguna software Siskeudes  di Kabupaten Karawang, diklasifikasikan menjadi 1 – 3 Kali, 4 – 6 Kali, dan Lebih Dari 7 kali, dengan 297 sampel responden maka diperoleh jumlah data persentase pada Gambar 8 .
Gambar 8 . Data Responden Berdasarkan Keikutsertaan Pelatihan/Bimtek Sumber: Pengolahan Data (2023)

## Pengolahan Data SEM-PLS
Setelah  mengumpulkan  semua  survei,  pengolahan  data  dilakukan.  Untuk  pendekatan  SEM-PLS, penelitian ini menggunakan komputer pembawa dengan perangkat lunak smartPLS versi 3.0.
1) Model Struktural
Dalam  model  struktural  ini,  variabel  hubungan  independen  adalah  "kemudahan  yang  dirasakan", "kualitas teknis layanan", "aksesibilitas", "kepercayaan yang dirasakan", "aturan dan kebijakan", "kemauan yang dirasakan untuk menggunakan alat elektronik" dan "niat untuk menggunakan ", dan komunikasi antara variabel "niat untuk menggunakan" dan "implementasi aktual" dalam pemrograman . 2) Uji Validitas
Tujuan  dari  uji  validitas  adalah  untuk  menetapkan  apakah  instrumen  (pernyataan  unsur)  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  apa  yang  akan  diukur  sudah  akurat.  Dalam  penelitian  ini  uji  validitas meliputi dua komponen yaitu validitas diskriminan dan validitas konvergen.

## a. Convergent Validity
Skor  reflektif  individu  dianggap  tinggi  jika memiliki  korelasi  dengan  variabel  terukur  lebih  besar dari 0,70. Namun untuk pengujian tahap awal cukup menggunakan skala ukur dengan nilai beban 0,5 sampai 0,6 [14]. Hasil pengujian Convergent Validity dapat dilihat dalam Tabel 1 .
Tabel  1. Rekapitulasi Data Personal Responden Variabel Indikator Nilai Loading Keterangan Perceived Simplicity (PS) PS1 0.697 Valid PS2 0.738 Valid PS3 0.722 Valid PS4 0.712 Valid PS5 0.765 Valid Technical Quality Of Service (TQS) TQS1 0.717 Valid TQS2 0.807 Valid TQS3 0.712 Valid TQS4 0.815 Valid TQS5 0.622 Valid Accesibility ( ACC) ACC1 0.742 Valid ACC2 0.754 Valid ACC3 0.711 Valid 49% 51% 1 - 3 Kali 4 - 6 Kali
Lebih dari 7 Kali
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Variabel Indikator Nilai Loading Keterangan ACC4 0.821 Valid ACC5 0.732 Valid Perceived Trust (PT) PT1 0.714 Valid PT2 0.753 Valid PT3 0.784 Valid PT4 0.765 Valid PT5 0.673 Valid Regulation and Policies (RP) RP1 0.734 Valid RP2 0.701 Valid RP3 0.726 Valid RP4 0.701 Valid Perceived e- Readiness (PER) PER1 0.717 Valid PER2 0.730 Valid PER3 0.733 Valid PER4 0.753 Valid Intention To Use (ITU) ITU1 0.658 Valid ITU2 0.750 Valid ITU3 0.782 Valid ITU4 0.738 Valid ITU5 0.716 Valid Actual Adaption Software (AAS) AAS1 0.731 Valid AAS2 0.768 Valid AAS3 0.724 Valid AAS4 0.796 Valid Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan Tabel 2 terdapat empat pembacaan dengan nilai load factor kurang dari 0,7 tetapi antara 0,6 dan 0,7, namun demikian dapat disimpulkan dari data bahwa nilai load factor masing-masing indikator memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi karena dalam kisaran dari 0,6 hingga 0,7 atau lebih.
b. Discriminant Validity
Tingkat perbedaan antara ciri-ciri yang seharusnya tidak dinilai dengan alat ukur dan asumsi teoretis tentang  variabel-variabel  ini  disebut  validitas  diskriminan.  Berdasarkan  nilai crossload ,  validitas diskriminan  dari  model  pengukuran  reflektif  dapat  ditentukan.  Suatu  variabel  laten  dikatakan memprediksi suatu indikator lebih akurat daripada variabel laten lainnya jika korelasinya dengan setiap bacaan lebih tinggi daripada korelasinya dengan variabel laten lainnya.  Dengan membandingkan nilai akar kuadrat yang diekstraksi dari mean variance (AVE), validitas diskriminan juga dapat ditentukan. Dapat disimpulkan bahwa Discriminant Validity telah tercapai jika nilai AVE lebih besar dari 0,5 dan lebih tinggi dari korelasi antar variabel laten. Tabel 2 menyajikan hasil uji AVE.
Tabel  2. Nilai Average Variance (AVE) Variabel AVE Akar AVE Keterangan Perceived Simplicity 0.529 0.727 Valid Tachnical Quality of Service 0.545 0.738 Valid Accesibility 0.567 0.753 Valid Perceived Trust 0.546 0.739 Valid
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Variabel AVE Akar AVE Keterangan Requlation and Policies 0.512 0.716 Valid Perceived e-Readiness 0.538 0.733 Valid Intention to Use 0.533 0.730 Valid Actual Adoption Software 0.570 0.755 Valid Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan Tabel 2 , masing-masing variabel memiliki nilai AVE lebih besar dari 0,5, dan nilai root AVE lebih tinggi dari korelasi antar variabel laten. Ini menunjukkan seberapa akurat perhitungan validitas diferensial dianggap.
Selain menghitung cross-loading , penelitian ini juga mengevaluasi pentingnya validitas diskriminan. Tabel 3 menunjukkan hasil nilai beban geser.
Tabel  3. Nilai Cross Loading AAS AAC ITU PER PS PT RP TQS AAS1 0.731 0.338 0.407 0.451 0.325 0.535 0.324 0.327 AAS2 0.768 0.335 0.463 0.589 0.315 0.602 0.375 0.373 AAS3 0.724 0.415 0.512 0.729 0.409 0.723 0.382 0.451 AAS4 0.796 0.498 0.578 0.511 0.416 0.717 0.442 0.555 ACC1 0.283 0.742 0.320 0.308 0.274 0.320 0.274 0.371 ACC2 0.489 0.754 0.515 0.427 0.349 0.465 0.380 0.543 ACC3 0.294 0.711 0.310 0.293 0.252 0.305 0.263 0.399 ACC4 0.526 0.821 0.530 0.472 0.389 0.482 0.408 0.549 ACC5 0.338 0.732 0.398 0.324 0.288 0.317 0.340 0.471 ITU1 0.364 0.333 0.658 0.370 0.288 0.337 0.282 0.308 ITU2 0.510 0.475 0.750 0.426 0.438 0.470 0.448 0.466 ITU3 0.563 0.506 0.782 0.509 0.405 0.559 0.433 0.531 ITU4 0.481 0.338 0.738 0.397 0.337 0.388 0.301 0.451 ITU5 0.455 0.401 0.716 0.413 0.339 0.375 0.305 0.380 PER1 0.381 0.340 0.391 0.717 0.295 0.350 0.315 0.367 PER2 0.385 0.375 0.370 0.730 0.317 0.319 0.335 0.389 PER3 0.658 0.344 0.455 0.733 0.352 0.512 0.393 0.357 PER4 0.705 0.401 0.473 0.753 0.376 0.707 0.368 0.435 PS1 0.229 0.163 0.255 0.248 0.697 0.216 0.386 0.259 PS2 0.255 0.205 0.251 0.289 0.738 0.227 0.535 0.290 PS3 0.263 0.248 0.302 0.227 0.722 0.205 0.521 0.324 PS4 0.318 0.290 0.308 0.256 0.712 0.312 0.572 0.334 PS5 0.549 0.479 0.546 0.506 0.765 0.450 0.488 0.526 PT1 0.556 0.336 0.351 0.368 0.237 0.714 0.202 0.317 PT2 0.644 0.386 0.412 0.473 0.281 0.753 0.307 0.344 PT3 0.685 0.402 0.510 0.699 0.382 0.784 0.359 0.429 PT4 0.771 0.495 0.570 0.507 0.398 0.765 0.424 0.543 PT5 0.448 0.230 0.227 0.274 0.169 0.673 0.185 0.237 RP1 0.418 0.418 0.391 0.409 0.428 0.351 0.734 0.504 RP2 0.299 0.268 0.308 0.328 0.573 0.231 0.701 0.335
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 AAS AAC ITU PER PS PT RP TQS RP3 0.324 0.246 0.330 0.290 0.455 0.272 0.726 0.322 RP4 0.400 0.332 0.367 0.340 0.505 0.341 0.701 0.386 TQS1 0.332 0.368 0.359 0.316 0.324 0.279 0.431 0.717 TQS2 0.559 0.583 0.569 0.526 0.466 0.536 0.503 0.807 TQS3 0.291 0.416 0.301 0.299 0.281 0.227 0.290 0.712 TQS4 0.549 0.546 0.558 0.467 0.441 0.524 0.440 0.815 TQS5 0.258 0.326 0.265 0.224 0.320 0.218 0.320 0.622 Sumber: Pengolahan Data (2023)
Menurut Tabel 3 , hubungan antara elemen  struktur dan dimensi lebih besar dibandingkan dengan dimensi struktur lainnya, yang menunjukkan keunggulan ukuran baloknya.
3) Uji Reliabilitas Data
Alpha Cronbach dan reliabilitas gabungan adalah dua metrik yang dapat digunakan untuk menilai validitas data. Jika  suatu desain memiliki skor Keandalan Komposit 0,7 dan nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,6, maka dianggap dapat diandalkan. Hasil pengujian reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  4. Nilai Cross Loading Variabel Composite Reliability Cronbach Alpha Keterangan Perceived Simplicity 0.849 0.791 Reliabel Tachnical Quality of Service 0.856 0.799 Reliabel Accesibility 0.867 0.812 Reliabel Perceived Trust 0.857 0.801 Reliabel Requlation and Policies 0.808 0.685 Reliabel Perceived e-Readiness 0.823 0.719 Reliabel Intention to Use 0.851 0.781 Reliabel Actual Adoption Software 0.841 0.751 Reliabel
Sumber: Pengolahan Data (2023)
Uji reliabilitas dengan reliabilitas komposit di atas 0,7 dan Cronbach's alpha di atas 0,6 dijelaskan pada Tabel 6. Dapat dikatakan bahwa semua variabel laten memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi. 4) Uji Goodness Of Fit
Untuk  mengevaluasi  nilai  R-squared  (R2)  dan  Q-squared  (Q2),  terlebih  dahulu  menghitung  nilai Goodness of Fit. Tabel 5 menunjukkan hasil R Square yang diperiksa menggunakan aplikasi Smart PLS 3.0.
Tabel  5 . Nilai R Square Variabel R Square Perceived e-Readiness 0.530 Intention to Use 0.341 Actual Adoption Software 0.433 Sumber: Pengolahan Data (2023)
Menurut Tabel  5 ,  R-kuadrat  dari  persepsi  kesiapan  elektronik  adalah  0,530,  yang  menunjukkan bahwa variabel kesederhanaan persepsian, kualitas teknis layanan, aksesibilitas, kepercayaan persepsian, dan  regulasi  dapat  digunakan  untuk  memperhitungkan  kesiapan  elektronik  persepsian.  dan  kebijakan menyumbang 50% dari perbedaan, dengan 50% sisanya bergantung pada atau menjelaskan faktor lain yang tidak terkait dengan penelitian, Nilai R Square variabel Actual Adoption Software sebesar 0,433 yang berarti nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  niat  menggunakan  sebesar  40%,  dan  60%  dipengaruhi  atau  dapat dijelaskan oleh faktor lain yang tidak berhubungan dengan penelitian. Nilai R-squared variabel Intention to Use sebesar 0,341 yang berarti bahwa nilai tersebut menunjukkan bahwa Intention to Use dapat dijelaskan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
dengan  variabel Perceived  e-Readiness sebesar  30%,  sedangkan  70%  dipengaruhi  atau  dapat  dijelaskan oleh faktor lain di luar penelitian.
Uji Goodness of Fit menganalisis nilai Q Square dengan cara yang sama seperti koefisien determinan (R  Square)  dalam  analisis  regresi,  dengan  semakin  tinggi  nilai  R  Square,  semakin  besar  nilai  R  Square menunjukkan bahwa model konsisten dengan data [15]. Di bawah ini adalah rumus untuk menghitung nilai Q kuadrat ;
𝑄 2 = 1 − (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 ) … … (1 − 𝑅 𝑝 2 ) 𝑄 2 = 1 − (1 − 0.530 2 )(1 − 0.341 2 )(1 − 0.433 2 ) 𝑄 2 = 1 − (1 − 0.280)(1 − 0.116)(1 − 0.187) 𝑄 2 = 0,511 s
Berdasarkan hasil perhitungan Q Square, diperoleh hasil perhitungan Q Square sebesar 0,511 yang menunjukkan  bahwa  model  struktural  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  dapat  menjelaskan  51,1% keragaman data penelitian.
Nilai effect size (F²) yang dihitung dari analisis fit quality digunakan untuk menentukan kekuatan impak desain dibandingkan dengan desain lainnya. Nilai effect size (F²) diperoleh berdasarkan pengolahan data menggunakan alat SmartPLS 3.0 dan ditunjukkan pada Tabel 6 .
Tabel  6 . Nilai F Square Jalur Ukuran Efek PS → PER 0.006 TQS → PER 0.011 ACC → PER 0.009 PT → PER 0.328 RP → PER 0.016 PER → ITU 0.517 ITU → AAS 0.763 Sumber: Pengolahan Data (2023)
Selain itu, dihasilkan nilai koefisien rute untuk memvisualisasikan hubungan antar efek  struktural. Skor faktor jalur digunakan untuk menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Tabel 7 menunjukkan nilai koefisien jalur.
Tabel 7. Nilai Koefisien Jalur Jalur Koefisien Jalur F 2 ) PS → PER 0.078 TQS → PER 0.106 ACC → PER 0.089 PT → PER 0.490 RP → PER 0.126 PER → ITU 0.584 ITU → AAS 0.658 Sumber: Pengolahan Data (2023)
5) Uji Keterkaitan Antar Variabel
Bagian  ini  membahas  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  aktual  software  deployment  (AAS),  niat untuk menggunakan (ITU), dan persepsi kesiapan elektronik (PER). Pada penelitian ini ada 5 variabel yang mempengaruhi Perceived e-Readiness yaitu Perceived Simplicity (PS), Technical Quality of Service (TQS), Accessibility (ACC), Perceived  Trust (PT), Regulation  and  Policies (RP).  Sedangkan  variabel  yang mempengaruhi Intention  To  Use (ITU)  yaitu Perceived  e-Readiness (PER) dan  variabel  yang mempengaruhi Actual Adoption Software (AAS) yaitu adalah variabel Intention To Use (ITU). Hubungan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
keterkaitan antar variabel yang mempengaruhi variabel Perceived e-Readiness (PER), variabel Intenton To Use (ITU), dan variabel Actual Adoption Software (AAS) dapat dilihat pada Tabel 8 .
Tabel  8 .  Nilai Keterkaitan Antar Variabel Variabel Hubungan Model Struktural O T PS PS → PER 0.078 0.020 TQS TQS → PER 0.106 0.056 ACC ACC → PER 0.089 0.106 PT PT → PER 0.490 5.684 RP RP → PER 0.126 0.041 PER PER → ITU 0.584 5.684 ITU ITU → AAS 0.658 5.684 Sumber: Pengolahan Data (2023)

## 6) Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis bertujuan untuk menilai apakah hipotesis yang telah diajukan sebelumnya dapat diterima.  Proses  menguji  dan  menetapkan  hipotesis  yang  memiliki  signifikansi  tertinggi  melibatkan penaksiran koefisien jalur dalam model internal. Uji-t dua sisi dengan tingkat signifikansi 5% digunakan untuk menguji hipotesis. Hasil pengolahan data dapat ditemukan dalam Tabel 9 .
Tabel  9 . Pengujian Hipotesis Hipotesis Variabel Original Sampel T Statistics P Values Keterangan H1 PS → PER 0.078 1.277 0.020 Tidak signifikan H2 TQS → PER 0.106 1.913 0.056 Tidak Signifikan H3 ACC → PER 0.089 1.618 0.106 Tidak signifikan H4 PT → PER 0.490 10.292 5.684 Signifikan H5 RP → PER 0.126 2.045 0.041 Signifikan H6 PER → ITU 0.584 10.657 5.684 Signifikan H7 ITU → AAS 0.658 14.397 5.684 Signifikan Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan  data  pada Tabel  9 yang  mencantumkan  nilai Original  Sample ,  T Statistics ,  dan  P Values , koefisien jalur dapat dianggap signifikan jika nilai T statistics > 1.96. Dari informasi pada Tabel 11, terdapat tiga variabel yang tidak memiliki signifikansi terhadap variabel Perceived e-Readiness (PER), yakni  variabel Perceived  Simplicity (PS),  variabel  Technical Quality  of  Service (TQS),  dan  variabel Accessibility (ACC). Oleh karena itu, hipotesis H1, H2, dan H3 tidak dapat diterima. Sebaliknya, terdapat dua  variabel  yang  memiliki  signifikansi  terhadap  variabel Perceived  e-Readiness (PER),  yaitu  variabel Perceived  Trust (PT)  dan Regulation  and  Policies (RP).  Dengan  demikian,  hipotesis  H4  dan  H5  dapat diterima. Selanjutnya, dapat disimpulkan bahwa variabel Perceived e-Readiness (PER) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Intention To Use (ITU), sehingga hipotesis H6 diterima. Selain itu, variabel Intention To Use (ITU) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Actual Adoption Software (AAS), sehingga hipotesis H7 juga diterima..

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian tersebut menyimpulkan bahwa dalam konteks Kabupaten Karawang, faktor teknis dan keandalan memiliki dampak positif terhadap persepsi kesiapan dalam menggunakan perangkat lunak Siskeudes  di  desa-desa.  Dalam  analisis  variabel  Faktor  Teknis  dan  Faktor  Keandalan,  terlihat  bahwa Kualitas Layanan Teknis (TQS) memiliki dampak positif, walaupun tidak signifikan, sebesar 10% terhadap kesiapan  e-readiness  (PER)  pada  perangkat  lunak  Siskeudes.  Hal  serupa  juga  ditemukan  pada  variabel
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Aksesibilitas (ACC), yang memiliki dampak positif namun tidak signifikan sebesar 8% terhadap kesiapan e-readiness (PER). Namun, variabel Kepercayaan yang Dipersepsikan (PT) memiliki dampak positif yang signifikan  sebesar  49%  terhadap  kesiapan  PER  pada  perangkat  lunak  Siskeudes.  Begitu  pula,  variabel Regulasi dan Kebijakan (RP) juga memiliki dampak positif yang signifikan sebesar 12% terhadap kesiapan PER.
Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  PER  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan sebesar 58% terhadap niat penggunaan perangkat lunak Siskeudes. Dan variabel Niat Penggunaan (ITU) memiliki dampak positif yang sangat signifikan sebesar 66% terhadap penggunaan aktual perangkat lunak Siskeudes. Dengan demikian, keseluruhan hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa faktor-faktor teknis, keandalan, kualitas layanan teknis, aksesibilitas, kepercayaan yang dipersepsikan, regulasi dan kebijakan, serta  persepsi e-Readiness dan  niat  penggunaan  memiliki  peran  penting  dalam  mendorong  penggunaan aktual perangkat lunak Siskeudes di desa-desa Kabupaten Karawang.

## 5. Referensi
[1] J. Pinkan, S. E. Pangemanan, and Trilke Tulung, “Penerapan Aplikasi Sistem Keungan Desa Dalam Rangka  Pengelolaan  Keuangan  Desa  di  Desa  Tatengesan  Kecamatan  Pusomaen  Kabupaten Minahasa  Tenggara,” Angew.  Chemie  Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  10–27,  2018, [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf
[2] E.  F.  Lusiono  and  S.  Suharman,  “Analisis  Penerimaan  Aplikasi  Siskeudes  di  Lingkungan Pemerintah Daerah Kabupaten Sambas,” J. Akuntansi, Ekon. dan Manaj. BISNIS , vol. 5, no. 2, p. 163, 2017, doi: 10.30871/jaemb.v5i2.535.
[3] Renita  Amelia,  “Implementasi  Aplikasi  Sistem  Keuangan  Desa  (Siskeudes)  di  Kantor  Desa Moncobalang Kecamatan Barombong Kabupaten Gowa,” Universitas Muhammadiyah Makassar, 2020.
[4] Badan Pusat Statistik Karawang, “Data BPS Kabupaten Karawang,” 2023. https://karawangkab.bps.go.id/
[5] D. Suyono and F. E. A. Prakoso, “Implementasi Program Sistem Keuangan Desa (SISKEUDES) dalam Pengelolaan Keuangan Desa di Desa Slawi Kulon Kecamatan Slawi Kabupaten Tegal Tahun 2017,” Indones. Gov. J.  Kaji. Polit. , vol. 1, no. 1, 2018, doi: 10.24905/pgj.v1i1.1214.
[6] M. A. Arfiansyah, “Pengaruh Sistem Keuangan Desa dan Sistem Pengendalian Intern Pemerintah Terhadap Akuntabilitas Pengelolaan Dana Desa,” JIFA (Journal Islam. Financ. Accounting) , vol. 3, no. 1, 2020, doi: 10.22515/jifa.v3i1.2369.
[7] K.  R. Aprilya  and Fitria  Astri,  “Pengaruh  Kompetensi,  Komitmen  Organisasi,  Transparansi  Dan Partisipasi Masyarakat Terhadap Akuntabilitas Pengelolaan Dana Desa,” J. Ilmu dan Ris. Akunt. , vol. 9, no. 3, pp. 1–20, 2020, [Online]. Available:
http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.php/jira/article/download/2829/2839
[8] M. M. Welley, R. A. M. Koleangan, and G. M. V. Kawung, “Perbandingan Sebelum Dan Sesudah Menggunakan Aplikasi Siskeudes Dalam Pengelolaan Keuangan Desa Dan Dampaknya Terhadap Pembangunan Desa,” J. Pembang. Ekon. Dan Keuang. Drh. , vol. 19, no. 8, pp. 79–91, 2019, doi: 10.35794/jpekd.23431.19.8.2018.
[9] W. A. Arfah Lubis, Eka Nurmala Sari, “Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia dan Pemanfaatan Teknologi Terhadap  Sistem  Pengelolaan  Dana  Desa  serta  Dampak  Terhadap  Kinerja  Pemerintah Desa di Kabupaten Deli Serdang,” J. Mutiara Akunt. , vol. 5, no. 2, pp. 107–126, 2020.
[10] K. G. Asih and I. M. P. Adiputra, “Analisis Penerapan Aplikasi Sistem Keuangan Desa (Siskeudes) Versi  2.0.3  Dalam  Meningkatkan  Kualitas  Akuntabilitas  Keuangan  Desa  Pada  Masa  Pandemi Covid-19,” JIMAT (Jurnal Ilm. Mhs. Akuntansi) , vol. 13, no. 1, pp. 12–23, 2022.
[11] S. Alghamdi and N. Beloff, “Innovative Framework for e-Government adoption in Saudi Arabia: A Study from the business sector perspective,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 1, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070189.
[12] W. L. Wibowo, S. Suharno, and B. Widarno, “Pengaruh Penerapan Standar Akuntansi Pemerintah, Kompetensi  Aparatur  Dan  Sistem  Pengendalian  Internal  Terhadap  Kualitas  Laporan  Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten Sragen,” J. Akunt. dan Sist. Teknol. Inf. , vol. 16, no. 1, pp. 52–61, 2020, doi: 10.33061/jasti.v16i1.4415.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[13] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 23 , 8th ed. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2016.
[14] Ghozali, Imam, and L. Hengky., Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan SmartPLS 3.0 (edisi ke-2) . Semarang: Universitas Diponegoro, 2014.
[15] Hair J, B. W, B. B, and A. R, Multivariate Data Analysis, New International Edition . New Jersey: Pearson., 2014.