DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010

## Analisa Kepuasan Pengguna JAKI Di Cengkareng Jakarta Barat Menggunakan Metode TAM Dan EUCS
Dicky Imamil Mutaqin H 1 , Annisa Hanifa 2 , Sifan Afandi 3 , Siti Nur Khasanah* 4
1,2,3,4 Fakultas Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin No.2, Jakarta Timur 13620
1 dickyimamil08@gmail.com, 2 annisahanifa1997@gmail.com, 3 sifanafandi77@gmail.com,
*4 siti.skx@nusamandiri.ac.id

## *) Korespondensi author
( received: 28-06-22, revised: 15-07-22, accepted: 05-08-22)

## Abstract
Jakarta Kini (JAKI) is an application that integrates services for the community from the DKI Jakarta Provincial Government so that they can be accessed through 1 door. The JAKI application is designed to meet the needs of Jakarta residents for information. This study aims to determine several factors that affect the satisfaction of users of  the  JAKI  application.  The  methods  used  in  this  research  are  Technology  Acceptance  Model  and  End  User Computing Satisfaction. The number of samples in this study were 150 respondents, where the respondents in this study were JAKI users who resided in Cengkareng, West Jakarta. Based on the results of the research conducted, there are 4 accepted hypotheses, namely: C => AT, A => AT, T => AT, AT => S. It can be concluded that several factors  have  a  positive  effect  on  user  satisfaction  of  the  JAKI  application  between  others  Content,  Accuracy, Timeliness  and  Attitude.  And the  rest  of  the  hypotheses  that  are  not accepted,  namely  Perceived  Ease  of  Use, Usefullness, Format and Ease, can be used as a recommendation for developers to increase user satisfaction of the JAKI application.
Keyword: JAKI, TAM, EUCS, Cengkareng.

## Abstrak
Jakarta  Kini  (JAKI)  merupakan  aplikasi  yang  mengintegrasikan  layanan  untuk  masyarakat  dari  Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  agar  dapat  diakses  melalui 1 pintu. Aplikasi  JAKI  didesain  agar dapat  memenuhi  warga Jakarta  terhadap  kebutuhan  informasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  beberapa  faktor  yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi JAKI. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Technology Acceptance Model dan End User Computing Satisfaction . Jumlah Sampel pada penelitian ini adalah 150  responden,  dimana  responden  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  JAKI  yang  bertempat  tinggal  di Cengkareng, Jakarta Barat. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, ada 4 hipotesis yang diterima, yaitu: C => AT, A => AT, T => AT, AT => S. Hal ini dapat disimpulkan bahwa beberapa faktor yang berpengaruh positif terhadap  kepuasan  pengguna  aplikasi  JAKI  antara  lain Content,  Accuracy,  Timeliness dan Attitude .  Dan  sisa hipotesis yang tidak diterima yaitu Perceived Ease of Use, Usefullness, Format dan Ease bisa dijadikan sebuah rekomendasi bagi pihak pengembang untuk meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi JAKI.
Kata Kunci : JAKI, TAM, EUCS, Cengkareng.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010

## I. Pendahuluan
Jakarta  Kini  (JAKI)  merupakan  aplikasi  yang  mengintegrasikan  layanan  untuk  masyarakat  dari  Pemerintah Provinsi (Pemprov) DKI Jakarta agar dapat diakses melalui 1 (satu) pintu. Aplikasi ini didesain untuk memenuhi kebutuhan  warga  Jakarta  terhadap  informasi  dan  layanan  masyarakat  yang  ada  di  lingkungan  Pemprov  DKI Jakarta  [1].  Aplikasi  JAKI  juga  dapat  digunakan  untuk  mengakses  berita  resmi  seputar  Jakarta  [2].  Dalam pengembangannya Jakarta Smart City (JSC), selaku pengembang aplikasi JAKI, mengadaptasi konsep kota pintar ( smart city ), dimana diperlukan penerapan teknologi informasi dan komunikasi untuk mengelola berbagai jenis data  agar  lebih  efisien  dan  efektif  [3]. Smart  City merupakan  sebuah  wilayah  dimana  berbagai  sektor  seperti transportasi, kesehatan, energi dan pendidikan bekerja sama untuk memberikan layanan dan kualitas lingkungan yang lebih baik kepada warganya [4].
Salah  satu  layanan  yang  terintegrasi  dengan  aplikasi  JAKI  adalah  pengendalian  Covid-19.  Pada  layanan  ini terdapat berbagai informasi dan fitur dalam menghadapi Covid-19 [5]. Salah satu fitur pendukung tersebut antara lain vaksinasi Covid-19. Fitur tersebut merupakan hasil kerja sama beberapa pihak diantaranya Dinas Kesehatan, Jakarta Smart City, dan PeduliLindungi dalam menyediakan akses yang mudah agar program vaksinasi Covid-19 di Jakarta dapat tercapai [6]. Tidak hanya itu, pengguna aplikasi JAKI juga dapat mengakses beberapa aplikasi yang sudah bekerja sama dengan Pemprov DKI Jakarta seperti Tokopedia, Gojek, Shopee, dan Sekolahmu [1].
Namun dibalik kemudahan yang diberikan oleh aplikasi ini, aplikasi ini memiliki beberapa fungsi yang belum berjalan  semestinya.  Belakangan  ini  masyarakat  mengeluhkan  kinerja  dari  aplikasi  tersebut  [7].  Permasalahan yang utama adalah mengenai performa aplikasi JAKI dan juga informasi yang didapat kerap tidak sesuai dengan hasil yang diharapkan dari pengguna Aplikasi JAKI.
Beberapa  penelitian  terdahulu  pernah  dilakukan  untuk  mengukur  pengaruh  tingkat  kesuksesan  sistem menggunakan  metode Technology  Acceptance  Model (TAM)  dan End-User  Computing  Satisfaction (EUCS), diantaranya pengukuran kesuksesan sistem informasi pada aplikasi Flip.id [8], sistem aplikasi penerimaan Google Classroom, dan sistem aplikasi Traveloka [9]. Dan tingkat keberhasilan sistem informasiberhasil diukur dalam penelitian yang dilakukan tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  tingkat  kesuksesan  terhadap  aplikasi  JAKI  di  Cengkareng  dengan menggunakan  metode  TAM  dan  EUCS.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  JAKI  berdasarkan  metode  TAM  dan  EUCS  serta memberikan saran kepada pihak pengembang untuk meningkatkan kepuasan pengguna terhadap aplikasi JAKI.

## II. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  integrasi  dari  2  metode  yaitu  metode  EUCS  dan  TAM.  Ada  2  variabel  dalam penelitian ini, yaitu variabel dependen dan variabel independen. Variable dependen dalam penelitian ini adalah variabel Attitude dan User  Satisfaction ,  sedangkan  variabel  independen  adalah perceived usefulness , content , perceived ease of use , accuracy , ease , format, timeliness .
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
Berikut ini merupakan hipotesis berdasarkan model penelitian pada Gambar 1 diatas:
1. Hipotesis 1 (H 1 ): Terdapat pengaruh positif dari Perceived usefulness terhadap Attitude pada pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 2. Hipotesis  2  (H 2 ):  Terdapat  pengaruh  positif  dari Perceived  ease  of  use (PEU)  terhadap Attitude pada pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 3. Hipotesis  3  (H 3 ):  Terdapat  pengaruh  positif  dari  variabel Content terhadap Attitude pada  pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 4. Hipotesis  4  (H 4 ):  Terdapat  pengaruh  positif  dari  variabel Accuracy terhadap Attitude pada  pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 5. Hipotesis  5  (H 5 ):  Terdapat  pengaruh  positif  dari  variabel  Format  terhadap Attitude pada  pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat.
6. Hipotesis 6 (H 6 ): Terdapat pengaruh positif dari variabel Ease terhadap Attitude pada pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 7. Hipotesis 7 (H 7 ): Terdapat pengaruh positif dari variabel Timeliness terhadap Attitude pada pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat. 8. Hipotesis  8  (H 8 ):  Terdapat  pengaruh  positif  dari  variabel Attitude terhadap user  satisfaction pada pengguna aplikasi Jakarta Kini di Cengkareng, Jakarta Barat.
Pada Tabel 1 dibawah ini merupakan indikator penelitian berdasarkan model dalam penelitian yang dilakukan.
Tabel 1. Variabel Indikator Konstruksi Variabel Indikator PEU ( Perceived Ease of Use ) 1. PEU1 : Mudah dipelajari 2. PEU2 : Mudah dipahami/mengerti 3. PEU3 : Mudah digunakan 4. PEU4 : Fleksibel PU ( Perceived Usefulness) 1. U1 : Lebih cepat 2. U2 : Efektif 3. U3 : Bermanfaat 4. U4 : Meningkatkan Produktivitas C ( Content ) 1. C1 : Informasi tepat 2. C2 : Isi informasi lengkap 3. C3 : Informasi memenuhi keinginan 4. C4 : Informasi membantu A ( Accuracy ) 1. A1 : Jarang terjadi error 2. A2 : Informasi Akurat 3. A3 : Output sesuai dengan Input F ( Format ) 1. F1 : Ukuran huruf normal (jelas dan terbaca) 2. F2 : Struktur Menu Teratur 3. F3 : Komposisi Warna Baik E ( Ease ) 1. E1 : User Friendly 2. E2 : Mudah dioperasikan 3. E3 : Mudah dalam download 4. E4 : Mudah dalam menerima pemberitahuan T ( Timeliness ) 1. T1 : Cepat dalam memberikan pemberitahuan 2. T2 : Cepat dalam menyimpan berita AT ( Attitude ) 1.  AT1 : Senang menggunakan teknologi 2. AT2 : Memberikan Kesenangan 3. AT3 : Antusias User Satisfaction 1. S1 : Dapat diandalkan 2. S2 : Aman digunakan

## III. Hasil dan Pembahasan
Penelitian Analisa kepuasan pengguna Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) menggunakan metode EUCS dan TAM ini melibatkan pengguna aktif Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) yang berdomisili di Cengkareng, Jakarta Barat dengan total 150 Responden. Pengumpulan sampel dengan penyebaran kuesioner dilakukan mulai bulan April 2022 s/d Mei  2022  sampai  jumlah  batas  terpenuhi  yaitu  150  responden.  Pada  Tabel  2  dibawah  ini  merupakan  statistik sampel dalam penelitian ini:
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010

## Tabel 2. Stastistik Persentasi Sampel
Keterangan Total Persentase (%) Jumlah Sampel 150 100 Jenis Kelamin  : 1. Laki-laki 2. Perempuan 58 92 39 61 Usia : 1. Remaja 11-19 tahun 2. Dewasa 20-60 tahun 3. Lanjut Usia diatas 60 tahun 11 137 2 0,08 0,91 0,01 Berdomisili Cengkareng, Jakarta Barat: 1. Ya 2. Tidak 100 0 100 0 Pernah menggunakan aplikasi JAKI 1. Ya 2. Tidak 100 0 100 0
Pada  Tabel  2  diatas  dapat  diketahui  responden  dalam  penelitian  yang  dilakukan  didominasi  oleh  Perempuan sebanyak 92 orang (61%), sedangkan jumlah responden Laki-laki sebanyak 58 orang (39%). Berdasarkan usia yaitu Remaja (11-19 tahun) sebanyak 11 responden (8%), untuk Dewasa (20-60 tahun) sebanyak 137 responden (91%),  dan  untuk  lanjut  usia  (diatas  60  tahun)  sebanyak  2  responden  (1%).  Sedangkan  berdasarkan  domisili, semua responden mengisi berdomisili di Cengkareng, Jakarta Barat. Dan juga 100% responden mengisi pernah menggunakan aplikasi Jakarta Kini (JAKI).

## Uji Validitas Konvergen
Untuk mengetahui tingkat validitas hubungan antara indikator dengan konstruk atau variabel latennya dilakukan uji validitas konvergen. Adapun batas loading factor dalam penelitian ini adalah 0,70.
Gambar 2. Uji Validitas Konvergen
Gambar 2 diatas merupakan hasil pengolahan data yang dilakukan. Dari Gambar 2 diatas dapat diketahui bahwa setiap  indikator  memiliki  nilai loading  factor >  0.70,  sehingga  nilai  outer  model  sudah  memenuhi  validitas konvergen [11].
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
Tabel 3. Nilai loading untuk semua konstruk No Indikator Nilai Loading A1 0.950 A2 0.928 A3 0.936 AT1 0.776 AT2 0.835 AT3 0.798 C1 0.952 C2 0.955 C3 0.969 C4 0.959 E1 0.943 E2 0.885 E3 0.899 E4 0.947 F1 0.938 F2 0.938 F3 0.943 PEU1 0.961 PEU2 0.976 PEU3 0.959 PEU4 0.839 S1 0.807 S2 0.782 T1 0.724 T2 0.875 U1 0.960 U2 0.907 U3 0.915 U4 0.921
Dapat dilihat dari Tabel 3 diatas bahwa semua konstruk telah memenuhi uji validitas konvergen, karena semua indikator memiliki nilai loading factor > 0.70.

## Uji Validitas Diskriminan
Tabel 4 dibawah ini merupakan hasil uji validitas diskriminan, dimana  uji validitas diskriminan dilakukan untuk memastikan bahwa setiap konsep pada setiap model laten berbeda dengan variabel lainnya.
Tabel 4. Cross Loading Indikator Accuracy Attitude Content Ease Format Perceived Ease of Use Perceived Usefullnes Timeliness User Satisfactio n A1 0.950 0.296 0.110 0.241 0.080 0.278 0.176 0.219 0.264 A2 0.928 0.323 0.094 0.279 0.022 0.284 0.112 0.243 0.248 A3 0.936 0.332 0.125 0.253 0.060 0.267 0.207 0.244 0.307 AT1 0.253 0.776 0.177 0.273 0.239 0.265 0.104 0.338 0.236 AT2 0.284 0.835 0.191 0.234 0.074 0.222 0.010 0.222 0.232 AT3 0.280 0.798 0.266 0.159 0.041 0.138 0.050 0.256 0.278 C1 0.108 0.241 0.952 0.055 0.177 0.039 0.060 0.149 0.193 C2 0.111 0.274 0.955 0.049 0.154 0.024 0.037 0.202 0.213 C3 0.109 0.219 0.969 -0.005 0.188 0.029 0.037 0.172 0.165 C4 0.119 0.271 0.959 0.025 0.207 0.032 0.042 0.170 0.166 E1 0.306 0.252 0.020 0.943 0.216 0.942 -0.022 0.311 0.318 E2 0.219 0.263 0.037 0.885 0.179 0.833 -0.056 0.300 0.242 E3 0.247 0.256 0.045 0.899 0.210 0.857 0.012 0.232 0.296 E4 0.242 0.243 0.022 0.947 0.165 0.907 -0.027 0.295 0.269 F1 0.041 0.166 0.205 0.198 0.938 0.221 0.177 0.211 0.073 F2 0.074 0.096 0.181 0.166 0.938 0.204 0.228 0.163 0.108
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
F3 0.054 0.139 0.142 0.218 0.943 0.225 0.225 0.228 0.149 PEU1 0.303 0.277 0.016 0.935 0.219 0.961 -0.005 0.329 0.348 PEU2 0.286 0.262 0.026 0.946 0.235 0.976 -0.013 0.307 0.326 PEU3 0.296 0.253 0.040 0.924 0.180 0.959 -0.023 0.285 0.281 PEU4 0.180 0.127 0.053 0.773 0.271 0.839 -0.014 0.222 0.165 S1 0.306 0.253 0.214 0.261 0.187 0.266 0.283 0.262 0.807 S2 0.154 0.240 0.089 0.225 -0.010 0.233 0.183 0.367 0.782 T1 0.170 0.221 0.184 0.218 0.047 0.215 0.201 0.724 0.284 T2 0.229 0.316 0.122 0.276 0.269 0.281 0.118 0.875 0.345 U1 0.163 0.065 0.001 -0.020 0.189 -0.021 0.960 0.212 0.315 U2 0.115 0.051 0.008 0.024 0.201 0.018 0.907 0.168 0.312 U3 0.203 0.076 0.063 -0.056 0.209 -0.030 0.915 0.154 0.218 U4 0.152 0.060 0.089 -0.028 0.212 -0.009 0.921 0.161 0.266
Dari Tabel 4 diatas dapat diketahui bahwa nilai loading setiap item indikator terhadap konstruknya. Dari nilai tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  konstruk  sudah  memiliki  validitasi  diskriminan  yang  lebih  baik  dari pada indikator di blok lainnya.

## Uji Nilai Average Variance Extracted (AVE)
Metode  AVE  untuk  setiap  konstruk  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  validitas  diskriminan.  Apabila  akar kuadrat AVE untuk setiap konstruk bernilai lebih besar dari korelasi antara 2 (dua) konstruk di dalam tabel, maka validitas diskriminan yang dimiliki model tersebut lebih baik.

## Gambar 3. Grafik AVE
Berdasarkan Gambar 3 diatas, dapat diketahui bahwa nilai AVE untuk masing-masing konstruk memiliki nilai lebih dari 0.50, sehingga tidak memiliki permasalahan validitas konvergen terhadap model yang diuji.

## Uji Composite Reliability dan Uji Croncbach Alpha
Composite  Reliability digunakan  untuk  mengukur  nilai  reliabilitas  sebenarnya  dari  suatu  konstruk  (variable), sedangkan Croncbach  Alpha mengukur  batas  bawah  nilai  reliabilitas  suatu  variabel.  Aturan  yang  digunakan adalah nilai Composite Reliability > 0.6 dan nilai Croncbach Alpha > 0.60 [12].
Tabel 5. Nilai Composite Reliability
Composite Reliability Accuracy 0.957 Attitude 0.845 Content 0.978 Ease 0.956 Format 0.958 Perceived Ease of Use 0.965 Perceived Usefullnes 0.960 Timeliness 0.783 User Satisfaction 0.774
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
Pada  Tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  semua  konstruk  memiliki  nilai Composite  Reliability >  0.60,  sehingga dikatakan bahwa semua konstruk memiliki reliabilitas yang baik.
Tabel 6. Nilai Cronbanch Alpha Cronbach's Alpha Accuracy 0.932 Attitude 0.725 Content 0.971 Ease 0.938 Format 0.936 Perceived Ease of Use 0.953 Perceived Usefullnes 0.945 Timeliness 0.461 User Satisfaction 0.416
Jika  nilai Cronbach  Alpha >  0.60,  maka  konstruk  dinyatakan  reliabel  dan  berdasarkan  tabel  6  diatas  bahwa konstruk Timeliness dan User Satisfaction memiliki nilai reliabilitas < 0.60 sehingga dinyatakan tidak reliabel karena memiliki nilai dibawah batas minimum yang ditentukan [13].

## Uji Inner Model
Nilai R- Squared (R 2 ) digunakan untuk mengetahui pengaruh  variabel laten independent terhadap variabel laten dependen.
Tabel 7. Nilai R- Square R Square Attitude 0.243 User Satisfaction 0.097
Tabel  7  diatas  memberikan  nilai  0.243  untuk Attitude yang  berarti  bahwa Accuracy,  Content,  Ease,  Format, Perceived Ease of Use, Perceived Usefullness, Timeliness mampu menjelaskan varian Attitude sebesar 24.3 % sedangkan sisanya dipengaruhi oleh beberapa faktor lainnya.
Untuk User  Satisfaction memiliki  nilai  0.097  yang  berarti  bahwa Attitude mampu  menjelaskan  varian User Satisfaction sebesar 9,7% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lainnya.

## Uji Hipotesis
Simulasi dengan metode Bootsrapping terhadap sampel digunakan untuk melakukan pengujian setiap hubungan dalam  PLS.  Pengujian yang  dilakukan  tersebut  bertujuan untuk  meminimalkan ketidaknormalan  terhadap  data penelitian. Pada Gambar 4 berikut ini merupakan hasil pengujian dengan metode Bootstrapping dari analisis PLS.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
Gambar 4. Bootsrapping
Untuk  menilai  signifikansi  model  prediksi  dalam  pengujian  model  structural,  dapat  dilihat  dari  nilai  t-statistik antara variabel independent ke variabel dependen pada tabel 8 dibawah ini. Sedangkan pada tabel 9 merupakan hasil pengujian hipotesis.
Tabel 8. Pengaruh Langsung
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P A -> AT 0.238 0.239 0.074 3.202 0.001 AT-> S 0.311 0.304 0.112 2.774 0.006 C -> AT 0.188 0.181 0.075 2.512 0.012 E -> AT 0.370 0.311 0.240 1.543 0.123 F -> AT 0.039 0.034 0.098 0.405 0.686 PEU -> AT -0.247 -0.196 0.247 0.997 0.319 PU  -> AT -0.022 -0.032 0.094 0.235 0.814 T -> AT 0.205 0.188 0.087 2.342 0.020

## Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis Konstruk Keputusan 1 Perceived Usefullness berpengaruh negatif terhadap Attitude Hipotesis 1 Ditolak 2 Perceived Ease of Use berpengaruh negatif terhadap Attitude Hipotesis 2 Ditolak 3 Content berpengaruh positif terhadap Attitude Hipotesis 3 Diterima 4 Accuracy berpengaruh positif terhadap Attitude Hipotesis 4 Diterima 5 Format berpengaruh negatif terhadap Attitude Hipotesis 5 Ditolak 6 Ease berpengaruh negatif terhadap Attitude Hipotesis 6 Ditolak 7 Timeliness berpengaruh positif terhadap Attitude Hipotesis 7 Diterima 8 Attitude berpengaruh positif terhadap User Satisfaction Hipotesis 8 Diterima
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010

## Hasil Analisis

## Pembahasan Hipotesis 1
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Perceived Usefulness (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values = 0.814 > 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Perceived Usefullness terhadap Attitude = 0.235 < t- tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 1 ditolak.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa pengguna merasa aplikasi JAKI belum berdasarkan persepsi kemanfaatan. Aplikasi Jakarta Kini belum bisa memuat informasi yang didapatkan lebih cepat, efektif, bermanfaat dan belum dapat meningkatkan produktifitas bagi warga Jakarta.

## Pembahasan Hipotesis 2
Berdasarkan  hasil  pengujian pada  variabel Perceived  Ease  of  Use (seperti  terlihat  pada  tabel  8),  didapatkan  P values = 0.319 > 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Perceived Ease of Use terhadap Attitude = 0.997 < t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 2 ditolak.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa pengguna merasa aplikasi JAKI belum sesuai dengan persepsi Kemudahan. Aplikasi Jakarta Kini belum bisa dengan mudah dipelajari, dimengerti dan mudah digunakan. Selain itu juga aplikasi Jakarta Kini belum fleksibel bagi penggunanya.

## Pembahasan Hipotesis 3
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Content (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values 0.012 < 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Content terhadap Attitude = 2.512 > t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 3 diterima.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa pengguna merasa konten informasi yang pada aplikasi JAKI itu tepat, lengkap, memenuhi keinginan dan juga membantu pengguna untuk mendapatkan informasi seputar DKI Jakarta

## Pembahasan Hipotesis 4
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Accuracy (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values 0.001 < 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Accuracy terhadap Attitude = 2.512 > t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 4 diterima.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa  pengguna sudah merasa aplikasi JAKI jarang terjadi error, informasi  yang  didapatkan  Akurat,  dan  juga  output  yang  diharapkan  sesuai  dengan  yang  dimasukan  oleh pengguna.

## Pembahasan Hipotesis 5
Berdasarkan  hasil  pengujian pada  variabel Format (seperti  terlihat  pada  tabel  8),  didapatkan  P  values 0.686 > 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Format terhadap Attitude = 0.405 < t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 5 ditolak.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap aplikasi JAKI bahwa pengguna belum merasa ukuran huruf yang sesuai dengan adanya struktur menu teratur dan belum adanya komposisi warna yang baik

## Pembahasan Hipotesis 6
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Ease (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values 0.123 > 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Ease terhadap Attitude = 1.543< t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 6 ditolak.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap aplikasi JAKI bahwa pengguna belum merasa aplikasi JAKI itu user  friendly ,  mudah  dioperasikan,  mudah  dalam  download  dan  juga  belum  mudah  dalam  menerima pemberitahuan.

## Pembahasan Hipotesis 7
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Timeliness (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values 0.020 < 0.05. Selain itu, perhitungan t-statistik variabel Timeliness terhadap Attitude = 2.342 > t-tabel (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 7 diterima.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap aplikasi JAKI  bahwa pengguna merasa aplikasi ini cepat dalam memberikan pemberitahuan dan juga cepat dalam menyimpan sebuah berita.

## Pembahasan Hipotesis 8
Berdasarkan hasil pengujian pada variabel Attitude (seperti terlihat pada tabel 8), didapatkan P values 0.006  < 0.05.  Selain  itu,  perhitungan  t-statistik  variabel Attitude terhadap User  Satisfaction = 2.774  >  t-tabel  (1.96). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka hipotesis 8 diterima.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap aplikasi JAKI bahwa  pengguna merasa aplikasi ini dapat diandalkan dan aman untuk digunakan sehari-hari.

## Rekomendasi
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  kepuasan  pengguna  aplikasi  Jakarta  Kini  (JAKI),  ditemukan  beberapa aspek  yang  bisa  dijadikan  rekomendasi  untuk  pihak  pengembang  aplikasi  Jakarta  Kini  (JAKI)  untuk  menjaga kepuasan pengguna akhir aplikasi Jakarta Kini (JAKI), diantara lain:

## 1. Perceived Ease of Use
Memudahkan pengguna untuk lebih mudah mempelajari, lebih mudah untuk mengerti dan juga supaya pengguna bisa menggunakan aplikasi Jakarta Kini (JAKI) dimana saja dan kapan saja.

## 2. Perceived Usefullness
Informasi yang ada bisa lebih cepat untuk didapatkan pengguna, lebih efektif untuk mendapatkan informasi dan juga informasi yang ada bisa lebih meningkatkan produktifitas bagi warga Jakarta.

## 3. Format
Dari segi tampilan, Aplikasi Jakarta Kini bisa lebih memperbaiki dari segi Struktur menu dan juga ukuran huruf yang bisa dengan jelas dibaca oleh penggunanya.

## 4. Ease
Dari segi kemudahan, pihak pengembang bisa meningkatkan dari segi pengoperasian Aplikasi supaya lebih mudah untuk digunakan pengguna dan juga lebih mudah untuk menerima pemberitahuan informasi dari aplikasi tersebut.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dari  150  responden  yang  berpartisipasi  100%  berdomisili  di  wilayah Cengkareng  Jakarta  Barat  yang  terdiri  dari  92  Perempuan  (61%)  dan    58  Laki-laki  (39%),  seluruh  responden adalah pengguna aktif Aplikasi Jakarta Kini. Ada 4 hipotesis pada penelitian ini diterima, yaitu, C => AT, A => AT, T => AT, AT =>S, sedangkan 4 hipotesis lainnya tidak signifikan yaitu PEU => AT, U => AT, F => AT, E => AT. Sehingga faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) antara lain adalah  C  ( Content ) A  ( Accuracy), T  ( Timeliness ) , AT  ( Attitude ).  Dan  4  lain  yang  tidak  signifikan    yaitu  : Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Format dan Ease bisa dijadikan sebuah rekomendasi kepada pihak pengembang untuk meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi Jakarta Kini.

## Daftar Pustaka
[1] J.  S.  City,  “Aplikasi  JAKI,” Jakarta  (JAKARTA.GO.ID) ,  2021.  https://jakarta.go.id/aplikasi-jaki (accessed Jul. 24, 2022).
[2] D.  Andriyanto,  F.  Said,  F.  Titiani,  and  E.  Erni,  “Analisis  Kesuksesan  Aplikasi  Jakarta  Kini  (JAKI) Menggunakan Model Delone and McLean,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 23, no. 1, pp. 43–48, 2021, doi: 10.31294/p.v23i1.10018.
[3] Yudha  Peta  Ogara ;  Andry,  “Aplikasi  JAKI  Raih  Penghargaan  Digital  Innovation  Award  2022,” beritajakarta.id , 2022.
[4] W. Kozlowski and K. Suwar, “Smart City: Definitions, Dimensions, and Initiatives,” Eur. Res. Stud. J. , vol. XXIV, no. Special Issue 3, pp. 509–520, 2021, doi: 10.35808/ersj/2442.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.010
[5] N. Fikri and A. C. Sjaaf, “Analisis Swot Mengenai Implementasi Kebijakan Vaksinasi Covid-19 Di DKI Jakarta,” J. Ilm. Indones. , vol. 7, no. 2, pp. 2863–2874, 2022.
[6] F. Firman, S. Sumatono, M. K. Muluk, and E. Setyowati, “Smart Governance: A Study of the Jakarta Smart City During the Covid-19 Pandemic,” in 2021 Annual Conference of Indonesian Association for Public Administration , 2022, vol. 2022, pp. 491–502. doi: 10.18502/kss.v7i5.10573.
[7] T.  Detikcom,  “Kecewa  Warga  Gegara  Identitas  Laporan  via  JAKI  Terbuka,” DetikNews ,  2021. https://news.detik.com/berita/d-5638817/kecewa-warga-gegara-identitas-laporan-via-jaki-terbuka  (accessed  Jul. 25, 2022).
[8] R. D. Putra and Dedy Rahman Prehanto, “Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Flip.id menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM) dan End User Computing Satisfaction (EUCS),” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 2, no. 4, pp. 19–26, 2021, doi: 10.35957/jtsi.v2i1.846.
[9] D.  Novita  and  F.  Helena,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Traveloka  Menggunakan  Metode Technology Acceptance Model (TAM) Dan End-User Computing Satisfaction (EUCS),” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 22–37, 2021, doi: 10.35957/jtsi.v2i1.846.
[10] A.  Lattu,  Sihabuddin,  and  W.  Jatmika,  “a  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Penggunaan  E- Learning Dengan Metode Tam Dan Eucs,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.115.
[11] A. H. D. Purwanto, M. Nashar, Y. Jumaryadi, W. Wibowo, and A. Mekaniwati, “Improving medium small micro enterprise’ (MSME) performance,” Int. J. Adv. Appl. Sci. , vol. 9, no. 5, pp. 37–46, May 2022, doi: 10.21833/ijaas.2022.05.005.
[12] J. Dong and S.  Yan, “Evolutionary game  analysis between employees and employers about working overtime from the perspective of information asymmetry,” BMC Psychol. , vol. 10, no. 1, pp. 1–17, 2022, doi: 10.1186/s40359-022-00802-y.
[13] C.-C. Huang, Y.-M. Wang, T.-W. Wu, and P.-A. Wang, “An Empirical Analysis of the Antecedents and Performance Consequences of Using the Moodle Platform,” Int. J. Inf. Educ. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 217–221, 2013, doi: 10.7763/ijiet.2013.v3.267.