Aulia Syahrani et al, Analisis Faktor Penerimaan Media Sosial Pemerintah…..……. 763
Analisis Faktor Penerimaan Media Sosial Pemerintah (Studi Kasus Instagram Dinas Pariwisata Kota Palembang @charming.palembang)
Aulia Syahrani 1) , Dwi Rosa Indah 2) 1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya e-mail: 1 auliasyahrani299@gmail.com , 2 indah812@unsri.ac.id

## Abstrak
Di era internet berkembang pesat saat ini, manusia dituntut untuk dapat beradaptasi dengan perubahan, salah satunya cara berkomunikasi. Komunikasi daring dapat dilakukan melalui media sosial seperti Instagram, Whatsapp, Facebook, dll. Instagram sendiri tidak hanya digunakan oleh perorangan melainkan oleh instansi/perusahaan juga. Salah satu instansi yang menggunakan media sosial Instagram adalah Dinas Pariwisata Kota Palembang. Instagram digunakan sebagai wadah untuk berkomunikasi dan membagikan informasi mengenai promosi wisata yang ada di kota Palembang. Saat ini akun Instagram Dinas Pariwisata Kota Palembang, @charming.palembang, masih belum efektif terbukti karena minimnya komunikasi dua arah dan tanggapan dari pembaca (like, comment, share,dll). Oleh karena itu, perlu dilakukan pengukuran penerimaan media sosial dengan menggunakan model UTAUT dengan sampel berjumlah 126 orang yang merupakan pengikut akun Instagram @charming.palembang. Kemudian, data diolah menggunakan aplikasi SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan PE dan SI memiliki hubungan yang signifikan terhadap BI namun EE tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap BI. Sementara itu, BI memiliki hubungan signifikan terhadap UB tetapi FC tidak memiliki hubungan signifikan terhadap UB. Untuk variabel moderasi gender, age, dan experience sendiri tidak memoderasi hubungan antara variabel indepen dan dependen yang ada.
Kata kunci —UTAUT, Media Sosial, Instagram, Dinas Pariwisata

## Abstract
In today's rapidly growing internet era, humans are required to be able to adapt to change, like how to communicate. Courageous communication can be done through social media such as Instagram, Whatsapp, Facebook, etc. Instagram itself is not only used by individuals but by agencies/companies as well. One agency that uses Instagram social media is the Palembang City Tourism Office. Instagram is used as a forum for communicating and sharing information about tourism promotions in the city of Palembang. Currently the Palembang City Tourism Office's Instagram account @charming.palembang is still not proven effective due to the lack of two-way communication and responses from readers (likes, comments, shares, etc.). Therefore, it is necessary to measure social media acceptance using the UTAUT model with a sample of 126 people who are followers of the Instagram account @charming.palembang. Then, the data is processed using the SmartPLS application. Results showed that PE and SI had a significant relationship with BI but EE did not. Meanwhile, BI has a significant relationship with UB but FC did not. For the moderating variables, gender, age, and experience alone do not moderate the relationship between the existing independent and dependent variables.
Keywords— UTAUT, Social Media, Instagram, Tourism Office
1. PENDAHULUAN
i era internet berkembang pesat saat ini, manusia dituntut untuk dapat beradaptasi dengan perubahan, salah satunya cara berkomunikasi yang sudah bisa dilakukan secara daring. Komunikasi secara daring dapat dilakukan melalui media sosial seperti WhatsApp, Instagram, Facebook, Twitter,dll.
Instagram sendiri tidak hanya digunakan oleh perorangan melainkan juga oleh instansi/perusahaan. Salah satu instansi yang menggunakan media sosial Instagram sendiri adalah Dinas Pariwisata Kota Palembang. Instagram digunakan sebagai wadah untuk berkomunikasi dan membagikan informasi untuk mempromosikan wisata yang ada di kota Palembang. Membagikan informasi untuk promosi melalui Instagram tidak memerlukan tenaga dan biaya yang banyak serta waktu yang dibutuhkanpun singkat, informasi yang disebarkan pun beragam, bisa berbentuk foto hingga video [1]. sementara itu, untuk mengetahui apakah suatu komunikasi berhasil adalah ketika komunikasi dapat terjadi secara dua arah, yaitu antara pemerintah dan masyarakat. Melalui Instagram, masyarakat dapat menanggapi informasi yang ada dengan cara memberikan komentar, suka, membagikan unggahan, dan lain-lain [2]. Namun, ketika melakukan observasi langsung ke akun Instagram @charming.palembang, didapati interaksi dari masyarakat yang masih sedikit dibuktikan dengan unggahan-unggahan yang mendapatkan sedikit suka dan komentar, bahkan ada unggahan yang tidak mendapatkan komentar sama sekali.
Untuk mengetahui apa yang yang menyebabkan/mempengaruhi permasalahan di atas, dilakukan penelitian dengan menggunakan model UTAUT. UTAUT adalah sebuah model penerimaan teknologi yang diusulkan oleh Viswanath Vankatesh, dkk pada tahun 2003. UTAUT sendiri merupakan hasil pengembangan dari integrasi dari delapan teori dan model terdahulu [3] di mana delapan model tersebut adalah TRA, TAM/TAM2, MPCU, IDT, MM, TPB, C-TAM-TPB, dan SCT. Pada UTAUT model terdapat 6 konstruk utama, yaitu Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitating Conditions (FC), Behavioral Intention (BI), dan Use Behavior (UB) serta 4 konstruk moderasi, yaitu gender, age, Experience, dan Voluntarinees of use. UTAUT bertujuan untuk menjelaskan niat pengunaan dan perilaku penggunaan selanjutnya oleh pengguna [4]. UTAUT memiliki keunggulan berupa mampu menjelaskan bagaimana penggunaan teknologi dapat dipengaruhi oleh perbedaan individu yang menggunakan baik dari sisi manfaat yang dirasakan, kemudahan pengunaan, dan niat untuk menggunakan [5].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, terdapat langkah-langkah yang sudah dibuat agar penelitian dapat dilakukan secara terstruktur dan terarah, mulai dari studi literatur, perumusan masalah, perumusan hipotesis, penyusunan kuesioner, content validity, penyebaran kuesioner pertama, pilot test, penyebaran kuesioner kedua atau sebenarnya, pengujian outer model, pengujian inner model, analisis dan pembahasan, dan diakhiri dengan kesimpulan dan saran. Adapun dalam langkah-langkah penelitian ini dijelaskan juga menganai metode penelitian yang digunakan. Berikut adalah langkah-langkah yang telah ditentukan :
D

## Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
2.1. Studi Literatur
Pada tahapan ini, peneliti mencari dan membaca hasil-hasil penelitian terlebih dahulu baik itu jurnal, paper , skripsi, atau pun sumber-sumber lain sehingga dapat menjadi referensi dalam penelitian. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Bertung dan Tony pada tahun 2017, didapatkan bahwa faktor kemudahan penggunaan media sosial twitter berpengaruh pada kemauan masyarakat untuk berpartisipasi pada akun media sosial twitter milik pemerintah Indonesia [6]. Adapun kekurangan pada penelitian tadi adalah peneliti masih belum menggunakan variabel jenis kelamin, usia, pekerjaan, dan sebaran wilayah penguna serta media sosial pemerintah yang diteliti hanyalah twitter. Sementara itu, pada penelitian yang dilakukan olehh julius dan Gapar pada tahun 2018 yang mengivestigasi penerimaan dan penggunaan media sosial dari sudut pandang karyawan pemerintahan, menunjukkan bahwa social influence menjadi salah satu faktor yang membengaruhi penerimaan dan penggunaan media sosial oleh keryawan pemerintahan di Tanzania tetapi tidak dapat dikonfirmasi pengaruh dari pada performance expectancy dan effort expectancy terhadap penerimaan dan penggunaan media sosial oleh karyawan pemerintahan Tanzania [7].

## 2.2 Perumusan Masalah
Setelah studi literatur, peneliti menentukan dan merumuskan permasalahan yang akan dibawa pada penelitian ini. Adapun permasalahan yang dirumuskan adalah ”Faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan masyarakat terhadap media sosial pemerintah?”

## 2.3 Perumusan Hipotesis
Setelah permasalahan dirumuskan, kemudian dilakukan perumusan hipotesis . Hipotesis merupakan jawaban sementara dari pertanyaan penelitian yang dibuat dengan harapan dapat memandu jalannya penelitian [8]. Hipotesis nantinya akan dibuktikan dari hasil pengujian data yang telah dikumpulkan. Berikut adalah hipotesis yang dirumuskan :

## Gambar 2. Hipotesis dengan UTAUT Model
H1 : Performance Expectancy (PE) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) H2 : Effort Expectancy (EE) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) H3 : Social Influence (SI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) H4 : Facilitating Condition (FC) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior (UB) H5 : Behavioral Intention (BI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior (UB) H6 : Gender memoderasi pengaruh Performance Expectancy (PE) terhadap Behavioral Intention (BI)
H7 : Age memoderasi pengaruh Performance Expectancy (PE) terhadap Behavioral Intention (BI)
H8 : Gender memoderasi pengaruh Effort Expectancy (EE) terhadap Behavioral Intention (BI) H9 : Age memoderasi pengaruh Effort Expectancy (EE) terhadap Behavioral Intention (BI)
H10 : Experience memoderasi pengaruh Effort Expectancy (EE) terhadap Behavioral
Intention (BI)
H11 : Gender memoderasi pengaruh Social Influence (SI) terhadap Behavioral Intention (BI) H12 : Age memoderasi pengaruh Social Influence (SI) terhadap Behavioral Intention (BI)
H13 : Experience memoderasi pengaruh Social Influence (SI) terhadap Behavioral Intention (BI)
H14 : Age memoderasi pengaruh Facilitating Condition (FC) terhadap Use Behavior (UB)
H15 : Experience memoderasi pengaruh Facilitating Condition (FC) terhadap Use Behavior (UB)
Aulia Syahrani et al, Analisis Faktor Penerimaan Media Sosial Pemerintah…..……. 767
2.4 Penyusunan Kuesioner Kemudian, pada tahapan ini, peneliti membuat kuesioner berdasarkan model yang digunakana, yaitu UTAUT Model , di mana pada model ini, variabel yang ada adalah performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, behavioral intention, dan use behavior , sementara itu, variabel moderasinya adalah gender, age, experience,
dan voluntarinees of use. Namun, variabel moderasi voluntarinees of use tidak digunakan karena pada penelitian ini, sampel penelitian adalah yang sudah mengikuti akun Instagram @charming.palembang.
2.5 Content Validity
Setelah kuesioner disusun, dilakukan tahapan content validity , form content validity akan disebarkan kepada expert yang akan mengecek ejaan dan validitas dari butir-butir pertanyaan kuesioner. Apabila masih ada butir pertanyaan yang harus diperbaiki, peneliti akan merevisi butir pertanyaan tersebut. Pada tahapan ini, expert yang menjadi validator adalah 2 dosen dari jurusan.
2.6 Penyebaran Kuesioner Pertama
Pada tahapan ini, kuesioner yang telah disusun kemudian dibuat dalam bentuk google form dan disebarkan kepada 15 sampel penelitian. Adapun sampel penelitian ini adalah pengikut akun Instagram @charming.palembang.
2.7 Pilot Test Setelah data kuesioner didapatkan, dilakukan pilot test . Pilot test dilakukan dengan meminta bantuan kepada expert untuk membaca, menilai, serta memberi masukan kepada instrumen-instrumen pertanyaan kuesioner sehingga instrument-instrumen pertanyaan jelas dan tidak bias.
di mana pada pilot test ini dilakukan uji outer model untuk mengukur validitas dan reabilitas dari butir-butir pertanyaan kuesioner sebelum akhirnya dilakukan penyebaran kuesioner sebenarnya sesuai dengan jumlah sampel yang dibutuhkan dalam penelitian. Pilot test dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS.
2.8 Penyebaran Kuesioner Kedua Setelah butir-butir pertanyataan valid dan reabel, dilakukan penyebaran kuesioner sebenarnya. Kuesioner berbentuk google form dan jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 126 orang dari seuluruh pengikut akun Instagram @charming.palembang.
2.9 Pengujian Outer Model
Pada tahapan ini, setelah semua data didapatkan, akan kembali dilakukan pengujian disabilitas dan reabilitas sama seperti sebelumnya.
2.10 Pengujian Inner Model
Setelah tahapan uji outer model , dilakukan pengujian inner model yang akan menentukan nilai r-square dan path coefficient.
2.11 Analisis dan Pembahasan
Setelah seluruh pengujian selesai, dilakukanlah analisis data sehingga dapat menjawab permasalahan yang diangkat pada penelitian ini

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Demografi Responden
Sebanyak 54% atau 68 responden penelitian berjenis kelamin perempuan dan sisanya 46% atau 58 responden berjenis kelamin laki-laki.
Gambar 3. Jenis Kelamin Responden
Sementara itu, jika dilihat dari rentang umur responden, responden didominasi dengan umur 18-24 tahun yang berjumlah 76 orang atau 61,9% dari persentase keseluruhan responden, kemudian responden dengan rentang umur 25-34 menempati urutan kedua dengan jumlah 22 orang atau 17,5%, kemudian rentang usia 13-18 tahun menempati urutan ketiga dengan jumlah 12 orang atau 9,5%, kemudian rentang usia 35-44 tahun menempati urutan keempat dengan jumlah 8 orang atau 6,3%, dan diakhiri dengan rentang umur di atas 44 tahun yang berjumlah 6 orang atau 4,8%.
Gambar 4. Umur Responden
Terakhir, jika dilihat dari lama mengikuti akun Instagram @charming.palembang, sebanyak 68,3% atau 86 orang memiliki lama mengikuti di bawah 1 tahun, 19,08% atau 25 orang di rentang 1-2 tahun, dan 11,9% atau 15 orang telah mengikuti selama lebih dari 2 tahun.

## Gambar 5. Experience Responden
3.2 Pengujian Outer Model
Model pengukuran atau outer model merupakan penilaian validitas dan reliabilitas variabel penelitian di mana ada tiga cara dalam pengujian outer model, yaitu validitas konvergensi ( convergent validity ), validitas diskriminan ( discriminant validity ), dan composite reliability [9].

## Gamber 6. Gambar Model Pengujian
3.2.1 Uji Validitas
3.2.1.1 Validitas Konvergensi
Uji validitas konvergensi ditentukan dengan melihat nilai outer loading . Outer loading merupakan sebuah tabel yang menunjukkan loading factor yang menunjukkan seberapa besar korelsi antara indikator dengan variabel laten dan nilai loading factor harus lebih besar dari 0,7 untuk bisa dikatakan valid [10]. Berikut adalah hasil pengujian validitas konvergensi data :
Gambar 7. Nilai outer loading (1)
Gambar 8. Nilai Outer Loading (2)

## 770
Jurnal JUPITER, Vol. 15 No.1 Bulan April, Tahun 2023, Hal. 763 - 774
Dapat dilihat pada gambar di atas, seluruh nilai outer loading di atas 0,7 yang artinya data sudah memenuhi dan bisa dikatakan valid.

## 3.2.1.2 Validitas Diskriminan
Pengujian validitas diskriminan bisa dilakukan dengan melihat nilai cross loading yaitu dengan cara koefisien korelasi indikator terhadap konstruk asosianya (loading) dibandingkan dengan koefisien korelasi dengan konstruk lain (cross loading) di mana nilai koefisien korelasi indikator haruslah lebih besar terhadap konstruk asosiasinya sendiri daripada konstruk lain [11]. Berikut adalah hasil pengujian validitas diskriman data :
Gambar 9. Nilai Cross Loading (1)
Gambar 10. Nilai Cross Loading (2)
Dapat dilihat pada gambar di atas, nilai koefisien korelasi setiap indikator lebih besar terhadap konstruk asosiasinya sendiri daripada terhadap konstruk lain yang artinya kondisi sudah memenuhi dan sudah bisa dinyatakan valid.
3.2.3 Uji Reabilitas
Pada uji reabilitas reabel atau tidaknya konstruk ditentukan oleh nilai composite reliability . Suatu konstruk realiabel jika memiliki nilai composite reliability di atas 0,7 [11]. Berikut adalah hasil perhitung composite relibiality data :
Gambar 11. Nilai Composite Reliability
Dari hasil pengujian di atas, bisa dilihat bahwa seluruh nilai composite reliability nya di atas 0,7 yang artinya setiap konstruk reliabel.
3.3 Pengujian Inner Model
Model struktural atau inner model merupakan pengujian yang dilakukan dengan cara mengevaluasi antar kostruk laten yang telah dibuat hipotesisnya [11].
3.3.1 R-Square
Setelah melakukan uji outer model , dilakukan pengujian inner model yang menghitung nilai r-square dan path coeffient . Uji inner model ini sendiri mencari tahu hubungan antar variabel sesuai dengan hipotesis yang telah ditetapkan. Berikut adalah nilai r-square nya :

## Gambar 10. Nilai R-square
R-square merupakan koefisien determinasi yang dapat menunjukkan severapa besar persentase pengaruh variabel X terhadap variabel Y [12]. Jika dilihat dari nilai r-square di atas, bisa dilihat bahwa Behavioran intention memiliki nilai 0.611 yang artinya kemampuan variabel- variabel bebas yaitu Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence di dalam menjelaskan variabel Behavioral Intention adalah sebesar 61,1%, sementara 38,9% sisanya

## 772
Jurnal JUPITER, Vol. 15 No.1 Bulan April, Tahun 2023, Hal. 763 - 774
dijelaskan oleh variabel variabel lain di luar dari variabel yang digunakan pada penelitian ini. Sementara itu, Use Behavior memiliki nilai r-square 0,591yang artinya kemampuan variabel bebas yaitu Facilitating Condition dalam menjelaskan variabel Use Behavior adalah sebesar 59,1% dan sisanya dijelaskan oleh variabel variabel di luar dari variabel yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3.2 Path Coefficient
Untuk mengetahui apakah sebuah variable indepen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen nilai T Statistic haruslah > 1,96 dan nilai P Value harus < 0,05.
Gambar 11. Nilai Path Coefficient
Bisa dilihat pada nilai path coefficient di atas, nilai T Statistic dan P Valuenya berbeda- beda, berikut adalah penjelasannya :
1. Nilai T Statistic dan P Value dari Behavioran Intention (BI) adalah 11.373 dan 0.000
yang artinya Behavioran Intention (BI) berpengaruh secara signifikan terhadap Use Behavior (UB).
2. Nilai T Statistic dan P Value dari Effort Expectancy (EE) adalah 0.887 dan 0.375 yang artinya Effort Expectancy (EE) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioran Intention (BI).
3. Nilai T Statistic dan P Value dari Age adalah 1.768 dan 0.077 yang artinya Age tidak memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI).
4. Nilai T Statistic dan P Value dari Experience adalah 0.839 dan 0.401 yang artinya Experience tidak memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI). 5. Nilai T Statistic dan P Value dari Gender adalah 0.047 dan 0.962 yang artinya Gender tidak memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI).
Aulia Syahrani et al, Analisis Faktor Penerimaan Media Sosial Pemerintah…..……. 773
6. Nilai T Statistic dan P Value dari Facilitating Condition (FC) adalah 0.262 dan 0.793 yang artinya Facilitating Condition tidak berpengaruh secara signifikan terhadap User Behavior (UB). 7. Nilai T Statistic dan P Value dari Age adalah 0.610 dan 0.542 yang artinya Age tidak memoderasi hubungan antara Facilitating Condition (FC) dan Use Behavior (UB).
8. Nilai T Statistic dan P Value dari Experience adalah 0.640 dan 0.522 yang artinya Experience tidak memoderasi hubungan antara Facilitating Condition (FC) dan Use Behavior (UB). 9. Nilai T Statistic dan P Value dari Age adalah 0.818 dan 0.413 yang artinya Age tidak memoderasi hubungan antara Performance Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI). 10. Nilai T Statistic dan P Value dari Gender dan adalah 0.109 dan 0.913 yang artinya Gender tidak memoderasi hubungan antara Performance Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI). 11. Nilai T Statistic dan P Value dari Performance Expectancy (PE) adalah 3.626 dan 0.000 yang artinya Performance Expectancy berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention (BI). 12. Nilai T Statistic dan P Value dari Social Influence (SI) adalah 3.698 dan 0.000 yang artinya Social Influence (SI) berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention (BI). 13. Nilai T Statistic dan P Value dari Age adalah 1.609 dan 0.108 yang artinya Age tidak memoderasi hubungan antara Social Influence (SI) dan Behavioral Intention (BI). 14. Nilai T Statistic dan P Value dari Experience adalah 0.117 dan 0.907 yang artinya
Experience tidak memoderasi hubungan antara Social Influence (SI) dan Behavioral Intention (BI). 15. Nilai T Statistic dan P Value dari Gender adalah 0.750 dan 0.453 yang artinya Gender tidak memoderasi hubungan antara Social Influence (SI) dan Behavioral Intention (BI).
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa poin yang dapat disimpulkan, yaitu :
1. Variabel yang memiliki hubungan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) Adalah Performance Expectancy (PE) dan Social Influence (SI) sementara Effort Expectancy (EE) tidak memiliki hubungan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI).
2. Variabel Behavioral Intention (BI) memiliki hubungan yang signifikan terhadap Use Behavior (UB) namun variabel Facilitating Condition (FC) tidak memiliki hubungan signikan terhadap Use Behavior (UB).
3. Variabel Moderasi Gender dan Age tidak memoderasi hubungan Performance Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI).
4. Variabel moderasi Age tidak memoderasi hubungan Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI) tetapi variabel moderasi Experience dan Gender memoderasi negatif hubungan Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI).
5. Variabel moderasi Gender, Age, dan Experience tidak memoderasi hubungan Social Influence (SI) dan Behavioral Intention (BI).
Jurnal JUPITER, Vol. 15 No.1 Bulan April, Tahun 2023, Hal. 763 - 774
6. Variabel moderasi Age dan Experience tidak memoderasi hubungan Facilitating Condition (FC) dan Use Behavior (UB).

## 5. SARAN
Tentunya pada penelitian ini masih banyak terdapat kekurangan atau bahkan kekeliruan, oleh karena ini peneliti berharap agar dapat diadakan penelitian-penelitian lanjutan. Diharapkan variabel-variabel yang digunakan sebagai model pertanyaan bisa lebih disesuaikan lagi sehingga dapat menghasilkan hasil penelitian yang lebih baik dan bisa menambah wawasan untuk peneliti atau pun pembaca.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. S. Puspitarini and R. Nuraeni, “Pemanfaatan Media Sosial Sebagai Media Promosi (Studi Deskriptif pada Happy Go Lucky House),” J. Common , vol. 3, no. 1, pp. 71–80, 2019, doi: 10.34010/COMMON.V3I1.1950. [2] A. N. Izzati, A. Pratama, I. M. Aristamy, N. F. Najwa, and N. A. Rakhmawati, “Kategori Jenis Interkasi Pemerintah dan Masyarakat Serta Popularitas Media Sosial Pemerintah Daerah,” J. Sist. Inf. , pp. 1–8, 2018, [Online]. Available: https://www.ptonline.com/articles/how-to-get-better-mfi-results [3] I. G. L. A. Aprianto, “Tinjauan Literatur: Penerimaan Teknologi Model UTAUT,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 138–144, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5377.
[4] D. Ananda, Fitroh, and S. Ratnawati, “Evaluasi Penerimaan Pengguna Sistem Otomasi TULIS pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dengan Menggunakan
Metode UTAUT,” Konf. Sist. Inf. Indones. , no. March 2018, pp. 1–9, 2014.
[5] J. T. Marchewka and K. Kostiwa, “An Application of the UTAUT Model for Understanding Student Perceptions Using Course Management Software,” Commun. IIMA , vol. 7, no. 2, 2014, doi: 10.58729/1941-6687.1038. [6] B. Suryadharma and T. D. Susanto, “Faktor Penerimaan Media Sosial Instansi Pemerintah di Indonesia,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2017, doi: 10.31284/j.integer.2017.v2i2.174. [7] J. R. Mhina and M. G. Md Johar, “Investigating Tanzania Government Employees’ Acceptance and Use of Social Media : An Empirical Validation and Extension of UTAUT,” Int. J. Manag. Inf. Technol. , vol. 10, no. 2, pp. 75–94, 2018, doi: 10.5121/ijmit.2018.10205.
[8] J. H. Yam and R. Taufik, “Hipotesis Penelitian Kuantitatif,” Perspekt. J. Ilmu Adm. , vol. 3, no. 2, pp. 96–102, 2021, doi: 10.33592/perspektif.v3i2.1540.
[9] N. Farida, “Analisis Model Kepuasan Terhadap Pembelian Ulang,” J. Din. Manaj. , vol. 5, no. 2, pp. 200–208, 2014, doi: 10.15294/jdm.v5i2.3661.
[10] S. H. Rino Tri Hermawan, “Analisis Pengaruh Tingkat Pengalaman Dan Coaching Style Terhadap Kualitas Kepemimpinan Manajer Proyek Dalam Upaya Peningkatan Produktivitas Di Pt. Jci,” J. PASTI , vol. XI, no. 1, pp. 84–97, 2016.
[11] D. L. Trenggonowati and K. Kulsum, “Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia Dini Studi Kasus Di Kota Cilegon,” J. Ind. Serv. , vol. 4, no. 1, pp. 48–56, 2018, doi: 10.36055/jiss.v4i1.4088.
[12] Evawati Khumaedi, “Pengaruh Disiplin dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Pada Dinas Sentra Operasi Terminal PT.Angkasa Pura II,” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 68–69, 2016.