## Abstrak
Teknologi  informasi  mengalami  peningkatan  yang pesat dan cepat sehingga menuntut manusia untuk terus beradaptasi  dengan  kemajuan  teknologi.  Beberapa instansi pemerintahan di Indonesia sudah banyak yang memanfaatkan  teknologi  untuk  proses  pengelolaan surat  dengan  menggunakan  Sistem  Informasi  Surat Masuk  dan  Keluar  (Sisumaker)  salah  satunya  di Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Majalengka.  Penerapan Sisumaker  di  Instansi  Pemerintahan  yang  ada  di Indonesia sangat membantu dalam proses pengelolaan surat  menyurat.  Pada  penelitian  ini  akan  menganalisis faktor  yang  mempengaruhi  kesesuaian  tugas  dan teknologi  terhadap  dampak  kinerja  dan  penggunaan Sisumaker.  Teori  Goodhue  dan  Thompson  digunakan untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi kesesuaian  tugas  dan  teknologi  terhadap  dampak kinerja  dan  penggunaan  Sisumaker.  Populasi  yang ditetapkan  pada  penelitian  ini  adalah  pegawai Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Majalengka  yang menggunakan  Sisumaker.  Instrumen  penelitian  ini menggunakan  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden  secara  online  menggunakan  google  form. Jumlah  responden  yang  digunakan  dalam  penelitian sebanyak  45  responden.  Hasil  dalam  penelitian  ini dapat  disimpulkan  bahwa  bahwa  4  (empat)  hipotesis semuanya berpengaruh positif dan signifikan sehingga dinyatakan  diterima.  Variabel  yang  secara  signifikan berpengaruh positif yaitu Task Characteristic terhadap Task  Technology  fit,  Technology  Characteristic terhadap  Task  Technology  Fit,  Task  Technology  Fit terhadap  Perfomace  Impacts  dan  Task  Technology  fit terhadap Technology Use.
Kata  Kunci:  Task  Technology  Fit (TTF),  Sisumaker, Majalengka

## Abstract
Information  technology  has  experienced  a  rapid  and fast improvement so it requires humans to continue to adapt  to  technological  advances.  Several  government agencies in Indonesia have utilized technology for the mail  management  process  using  the  Incoming  and Outgoing  Mail  Information  System  (Sisumaker),  one of  which  is  at  the  Regional  Secretariat  of  Majalengka Regency. The application of Sisumaker in Government Agencies in Indonesia is very helpful in the process of managing correspondence. In this study, the researcher will analyz the factors that affect the suitability of tasks and technology on the impact of performance and use of Sisumaker. Goodhue and Thompson's theory is used to determine the factors that influence the suitability of tasks  and  technologies  on  the  impact  of  sisumaker performance  and  use.  The  population  determined  in this study was employees of the Regional Secretariat of Majalengka  Regency  who  used  Sisumaker.  This research instrument uses a questionnaire that is divided among  respondents  online  using  google  form.  The number of respondents to be used in the study was 45 respondents. The results in this study can be concluded that  the  4  (four)  hypotheses  all  have  a  positive  and significant  effect  so  that  they  are  declared  accepted. Variables  that  have  a  significant  positive  effect  are Task  Characteristic  on  Task  Technology  fit, Technology  Characteristic  on  Task  Technology  Fit, Task  Technology  Fit  on  performance  impacts,  and Task Technology fit on Technology Use.
Keyword: Task  Technology  fit  (TTF),  Sisumaker, Majalengka

## E-ISSN: 2775-4669
Volume 4, Nomor 1, Februari 2024

## Analisis Kesesuaian Tugas Terhadap Dampak Kinerja dan Penggunaan Sistem Informasi Surat Masuk dan Keluar di Sekretariat Daerah Kabupaten Majalengka
Nurul Fikriyani Solihah 1 , Asti Ratnasari 2 Universitas Alma Ata Jl. Brawijaya 99, Yogyakarta 55183, Indonesia nurulfikriyanis@gmail.com 1 , astiratnasari@almaata.ac.id 2
Diterima: 29 Oct 2023 | Direvisi: 24 Nov 2023 Disetujui: 05 Feb 2024 | Dipublikasi: 28 Feb 2024

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  teknologi  informasi  mengalami peningkatan  yang  pesat  dan  cepat  sehingga menuntut manusia untuk terus beradaptasi dengan kemajuan  teknologi.  Perkembangan  teknologi informasi  dapat  meningkatkan  kinerja  dan memudahkan  segala  aktivitas  kerja.  Teknologi informasi  banyak  diterapkan  di  berbagai  instansi pemerintah  untuk  mendukung  pelaksanaan  tugas. Tujuan  dari  adanya  teknologi  informasi  adalah untuk memecahkan masalah, membuka kreativitas dan  meningkatkan  efektivitas  serta  efesiensi dalam melakukan pekerjaan [1]
Adanya  penerapan  Sisumaker  di  Instansi Pemerintahan  yang  ada  di  Indonesia  sangat membantu  dalam  proses  pengelolaan  surat menyurat. Sekretariat Daerah kabupaten Majalengka  merupakan  salah  satu  instansi pemerintahan  yang  memanfaatkan  teknologi dalam proses pengelolaan surat masuk dan keluar menggunakan Sistem Informasi Surat Masuk dan Keluar (Sisumaker).
Dalam Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur  Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  RI Nomor  80  Tahun  2012  tentang  Pedoman  Tata Naskah  Dinas  Instansi  Pemerintah  menyatakan bahwa surat masuk adalah semua surat dinas yang diterima.  Penerapan  Sisumaker  di  Sekretariat Daerah bertujuan untuk membantu proses kinerja pegawai  dalam  menangani  pengelolaan  surat. Sisumaker  adalah  sistem  yang  digunakan  untuk membantu  dalam  pengelolaan  surat  masuk,  surat keluar, proses distribusi atau disposisi dan sebagai pengarsipan  dokumen.    Menurut  Goodhue  dan Thompson,  Kinerja  individu  dipengaruhi  oleh sumber daya manusia yang menjalankan teknologi tersebut.  Capaian  kinerja  individu  berkaitan dengan  pencapaian  serangkaian  tugas-tugas individu  dengan  dukungan  teknologi  informasi yang ada. Apabila kinerja individu semakin baik, maka  kinerja  dari  sebuah  instasi  juga  akan semakin baik [2].
Model  utama  dalam  mengukur  sejauh mana  sebuah  teknologi  membantu  seorang individu  dalam  menyelesaikan  tugasnya  yang akan berdampak pada kinerjanya, maka salah satu model  penelitian  yang  digunakan  yaitu  model kesesuaian  teknologi  terhadap  tugas (Task Technology Fit). Model yang dikembangkan oleh Goodhue  dan  Thompson  (1995)  ini  menjelaskan bahwa  tingkat  kesesuaian  antara  tugas  dan dukungan  teknologi  akan  mempengaruhi  kinerja individu.  Model  ini  menekankan  tentang
pentingnya kesesuaian antara tugas dan teknologi (TTF) dalam pengaruhnya terhadap kinerja.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Task Technology Fit (TTF)
TTF merupakan teori yang dikembangkan oleh  Goodhue  dan  Thompson.  Teori  ini meyatakan bahwa Task Technology Fit (Kesesuaian  Tugas-Teknologi)  merupakan  salah satu  model  dimana  teknologi  membantu  individu dalam  pelaksanaan  tugas-tugasnya  [3].  Secara lebih spesifik, tugas-teknologi merupakan penyesuaian antara kebutuhan dengan tugas-tugas, kemampuan  individu  dan  pemanfataan  teknologi. TTF  didasarkan  pada  gagasan  bahwa  ketika karakteristik  tugas  dan  karakteristik  teknologi informasi  terintegrasi  dengan  baik,  maka penggunaan  sistem  dan  kinerja  pengguna  akan meningkat  [4].    Teori  ini  menyimpulkan  bahwa tingkat  kesesuaian  antara  tugas  dan  dukungan teknologi  akan  mempengaruhi  kinerja  individu. Task  Technology  Fit melibatkan  dua  komponen yang  berinteraksi,  yaitu  tugas-tugas  yang  harus dilakukan dan teknologi-teknologi yang digunakan untuk mebantu melaksanakan tugasnya. Model TTF memiliki 5 konstruk utama yaitu Task  Characteristics (karakteristik  tugas), Technology Characteristics (karakteristik teknologi), Task-technology Fit (kesesuaian tugas- teknologi), Performance  Impact dan Technology Use (penggunaan teknologi).
B. Sisumaker
Sisumaker merupakan aplikasi pengelolaan  surat  masuk  dan  keluar  yang digunakan  untuk  membantu  dalam  pengelolaan surat masuk dan surat keluar beserta distribusinya, pendisposisian,  serta  pengarsipan  dokumen  [5] Sisumaker  merupakan  sistem  online  berbasis website  untuk  melaksanakan  kegiatan  surat- menyurat  secara  elektronik  yang  dibuat  dan disediakan  untuk  instansi  yang  berada  dibawah naungan  Kementrian  Hukum  dan  HAM  demi terlaksananya  kegiatan  tersebut  menjadi  lebih efektif dan efisien.
C. Patrial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
PLS  merupakan  pendekatan  alternatif  yang bergeser  dari  pendekatan  SEM  berbasis  kovarian menjadi  berbasis  varian  [6].  SEM  yang  berbasis kovarian  umumnya  menguji  kausalitas/teori sedangkan  PLS  lebih  bersifat  predictive  model. PLS  merupakan  metode  analisis  yang  powerfull,
karena  tidak  didasarkan  pada  banyak  asumsi terdistribusi normal, sampel tidak harus besar.
PLS digunakan untuk mengetahui kompleksitas  hubungan  suatu  hubungan  suatu konstruk  dengan  konstruk  yang  lain,  serta hubungan  suatu  konstruk  dengan  indikatornya. PLS  menggunakan  proses  iterasi  dua  tahap  dan disetiap  dua  tahap  menghasilkan  estimasi.  Tahap pertama  menghasilkan  outer  model  dan  tahap kedua menghasilkan inner model.
1. Model Pengukuran (Outer Model)
Outer  model  atau  model  pengukuran  dengan indikator  reflektif  dievaluasi  dengan  covergent dan discriminant validity. Covergent validity atau uji validitas konvergen dilakukan dengan melihat nilai  laoding  factor  atau  outer  loading  pada masing-masing  indikator  terhadap  konstruknya. Pada  sebagian  besar  referensi,  bobot  faktor sebesar  0,5  atau  lebih  dianggap  cukup  memiliki validasi  yang  cukup  kuat  untuk  menjelaskan konstruk laten dan ukuran relektif dikatakan tinggi jika  berkolerasi  lebih  dari  0,7  dengan  konstruk yang  ingin  diukur.  Discriminant  validity  atau validitas diskriminan dilakukan untuk memastikan bahwa  konsep  setiap  variabel  laten  berbeda dengan  variabel  lainnya.  Model  memiliki  nilai diskriminan  yang  baik  apabila  nilai  korelasi struktur dengan item pengukuran lebih besar dari ukuran  struktur  lainnya.  Hal  ini  menunjukan bahwa  konstruk  laten  dapet  memprediksi  ukuran pada  blok  lebih  baik  daripada  ukuran  blok lainnya.
Metode  lain  yang  digunakan  untuk  menilai discriminant validity adalah membandingkan nilai Average  Variance  Extracted  (AVE).  Validitas diskriminan  dikatakan  baik  apabila  nilai  akar AVE  pada  masing-masing  konstruk  lebih  besar dari nilai konstruk yang lain dalam model. Selain itu  pengukuran  ini  juga  dapat  dipakai  untuk mengukur  reabilitas  component  score  variabel laten  menggunakan  dua  macam  ukuran  yaitu, composite reliability dan Cronbach’s Alpha.
2. Model Struktural (Inner Model)
Inner model atau model struktural menggambarkan  hubungan  antara  variabel  laten yang  dilandaskan  pada  teori  substantif.  Penilaian model  dengan  PLS  dilihat  dari  nilai  R-Square pada  masing-masing  variabel  dimana  nilai  R- Square  tersebut  dipakai  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  laten  independen  terhadap variabel  laten  dependen.  Kemudian  uji  model  fit
guna seberapa baik model atau tingkat kecocokan model yang diteliti.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Sekretariat Daerah Kabupaten Majalengka. Pengambilan data penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  dengan skala  likert  yang  dibagikan  kepada  responden secara  online  menggunakan google  form dengan menggunakan  skala  likert  lima  (5)  poin  yang memungkinkan  responden  agar  tidak  terjadi kerancuan  dalam  pemilihan  jawaban.  Penelitian ini menggunakan teknik sampling non-probability yaitu  teknik  sampling  jenuh.  Teknik  sampling jenuh  merupakan  teknik  penentuan  sampel dimana semua anggota populasi dijadikan sampel [7]. Populasi pada penelitian ini adalah pengguna Sisumaker  di  Sekretariat  Daerah  Kabupaten Majalengka.  Pengguna  Sisumaker  di  Sekretariat Daerah  Kabupaten  Majalengka  berjumlah  45 orang.  Sehingga  jumlah  responden  dalam penelitian  ini  adalah  45  responden.  Adapun metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  SmartPLS.  SmartPLS  adalah software pengolahan  data  untuk structural equation modeling (SEM) dengan metode patrial least squares (PLS).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Karakteristik Responden
Demografi  hasil  responden  terdiri  dari  responden yang  berjenis  kelamin  laki-laki  sebanyak  73,3% dan  berjenis  kelamin  perempuan  26,7%. Responden  yang  berusia  20-25  tahun  sebanyak 4,4%,  berusia  25-40  tahun  sebanyak  64,4%  dan lebih  dari  40  tahun  sebanyak  31,1%.  Responden dengan  pendidikan  SMA/SMK/MA  sebanyak 15,6%, D3 sebanyak 6,7%, D4 sebanyak 2,2%, S1 sebanyak  71,1%  dan  S2  sebanyak  4,4%. Responden  berasal  dari  Pengguna  Sisumaker  di Sekretariat Daerah sebanyak 45. Profil responden dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Karakteristik Responden
Keterangan Karakteristik Jumlah Presentase Jenis Kelamin Laki-laki 33 73,3% Perempuan 12 26,7% Usia 20-25 Tahun 2 4,4% 25-40 Tahun 30 64,4% >40 Tahun 13 31,1% Pendidikan SMA/SMK/MA 7 15,6%

## E-ISSN: 2775-4669
Keterangan Karakteristik Jumlah Presentase Pendidikan D3 3 6,7% D4 1 2,2% S1 32 71,1% S2 2 4,4%

## 2. Pengujian Outer Model
1. Uji Validitas Variabel Peneliatian
Convergent  validity atau  uji  validitas  diukur dengan  menggunakan  parameter outer  loading atau loading  factor .  Suatu  indikator  dinyatakan memenuhi  syarat convergent  validity dalam kategori  baik  apabila  nilai factor  loading lebih dari  0,7  [8] . Berikut  hasil  uji  validitas  dengan melihat  nilai loading  factor dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1 Loading Factor
Selain menggunakan nilai factor loading, validitas dapat  diukur  dengan  melihat  nilai Average Variance  Extracted (AVE).  Nilai  AVE  dapat dinyatakan  valid  apabila  lebih  dari  0,5.  Hasil  uji validitas  dengan  melihat  nilai  AVE  dapat  dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Average Variance Extracted (AVE)
Variabel Averange Variance Extracted (AVE) Keterangan Perfomance Impacts 0,773 Valid Task Characteristics 0,654 Valid Task Technologi Fit 0,668 Valid Technology Characteristics 0,745 Valid Technology Use 0,834 Valid
2. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan konsistensi,  akurasi  dan  ketepatan  instrumen dalam  mengukur  suatu  konstruk.  Dalam  PLS- SEM  dengan  menggunakan  SmartPLS,  untuk mengukur  reliabilitas  suatu  konstruk  dapat dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  dengan Cronbach’s  Alpha  dan  Composite  reliability.
Pengujian  dinyatakan  valid  dan  reliabel  apabila lebih  dari  0,7  [9].  Hasil  uji  validitas  dengan melihat  nilai  loading  factor  dapat  dilihat  pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Cronbach’s Alpha & Composite Reliability
Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability  Keterangan Perfomance Impacts 0,853 0,911 Reliabel Task Characteristics 0,735 0,850 Reliabel Task Technology Fit 0,964 0,968 Reliabel Technology Characteristics 0,832 0,898 Reliabel Technology Use 0,801 0,909 Reliabel 3. Pengujian Inner Model
Uji  inner  model  dilakukan  untuk  melihat seberapa  besar  pengaruh  antara  variabel  laten yaitu variabel independen dan eksogen yang akan memberikan  jawaban  atas  pertanyaan  ataupun pernyataan  mengenai  hubungan  antar  variabel laten  yang  sudah  ditetapkan  hipotesisnya  terlebih dahulu.  Pengujian  inner  model  atau  model structural  dapat  dilihat  dari  nilai  R-Square  dan juga  dengan  melihat  besar  koefisien  jalur strukturalnya.
1. R-Square
R-square  digunakan  untuk  menganalisa seberapa  besar  variabel  independen  dalam menjelaskan variabel dependennya.
Tabel 4. R-Square
R Square R Square Adjusted Task Technology Fit 0.625 0.607 Perfomance Impacts 0.514 0.503 Technology Use 0.470 0.457
2. Uji Model Fit
Model  fit  merupakan  alat  ukur  yang digunakan  untuk  menunjukan  seberapa  baiknya model  yang  akan  diteliti.  Pengujian  model  fit dapat  dilihat  dari  nilai  Standardized  Root  Mean Square (SRMR) dan Normed Fit Index (NFI).
Tabel  5. Model Fit Saturated Model Estimated Model SRMR 0.072 0.081 NFI 0.629 0.616
E-ISSN: 2775-4669
4. Uji Hipotesis
Pengujian  hipotesis  atau  koefisien  regresi dalam  metode  SmartPLS  dapat  dilihat  dengan pendekatan Bootstrapping. Pengambilan keputusan  untuk  menerima  ataupun  menolak sebuah  hipotesis  didasarkan  pada  nilai  signifiksn (P  Value)  dan  nilai  T-Statistic.  Dalam  aplikasi SmartPLS,  nilai  signifikansi  bisa  diketahui dengan melihat nilai koefisien parameter dan nilai signifikansi  T-statistik.  Rules  of  thumb  yang digunakan  adalah  T-Statistic  dengan  nilai  ≥  1,96 dengan  nilai  signifikan  p-value  ≤  0,05  sehingga dapat  dinyatakan  signifikan.  Hasil  uji  hipotesis dapat dilihat pada gambar tabel 4 berikut.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Original Sample (O) T Statistics P Value Keterangan TAC > TTF 0.368 2.398 0.017 Diterima TEC > TTF 0.487 3.451 0.001 Diterima TTF > PI 0.717 8.288 0.000 Diterima TTF > TU 0.685 6.452 0.000 Diterima

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  4  (empat)  hipotesis  semuanya berpengaruh  positif  dan  signifikan  sehingga dinyatakan diterima. Hal ini menunjukkan bahwa kesesuaian  tugas  dan  teknologi  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  dampak  kinerja dan  penggunaan  Sisumaker.  Besarnya  pengaruh teknologi membantu pegawai dalam menyelesiakan  tugasnya  akan  mempengaruhi dampak kinerjanya.
Hasil  dari  analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  Task  Technology  fit  menunjukan bahwa variabel Task Characteristic dan Technology  Characteristic  berpengaruh  positif dan  signifikan,  timbulnya  rasa  ketergantungan terhadap  teknologi  sebagai  alat  yang  digunakan dapat  membantu  pegawai  dalam  menyelesaikan tugasnya.

## REFERENSI
[1] Naibaho,  Rahmat  Sulaiman.  2017.  “Peranan  Dan
Perencanaan Teknologi Informasi Dalam Perusahaan.” Jurnal Warta (April): 4.
https://media.neliti.com/media/publications/290731- peranan-dan-perencanaan-teknologi-inform- ad00d595.pdf.
[2] Nurdiwiyandra,  Sidiq  Arbingta.  2018.  “Analisis Kesesuaian  Tugas  Teknologi  Terhadap  Dampak Kinerja  Menggunakan  Model  Task  Technology  Fit
Pada Pt Pelindo III Cabang Tanjung Perak Surabaya.” 7(1): 121.
[3] Crystal, Inggil De, Sustin Farlinda, Novita Nuraini, and Andri Permana Wicaksono. 2020. “Evaluasi Implementasi  Aplikasi  Primary  Care  Dengan Menggunakan  Metode  Task  Technology  Fit  Di Puskesmas Patrang Kabupaten Jember Tahun 2019.” J- Remi Vol. 1(4): Hal 502-510. https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j- remi/article/view/2127.
[4] Gama,  Mariana  Anselia,  Suwardi  Bambang,  and Fidiana.  2019.  “Pengaruh  Task  Technology  Fit Terhadap  Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Akuntansi
Dimediasi Oleh Pemanfaatan Smartphone.”
https://repository.stiesia.ac.id/id/eprint/2985/2/16 PEER IT KRA.pdf.
[5] Aw,  Suranto,  Rosidah,  and  Joko  Kumoro.  2015. “Efisiensi Kajian Ilmu Administrasi.” Prodi P.ADP FF UNY 13(1): 1–100.
[6] Hermawan,  Rino  Tri,  and  Sawarni  Hasibuan.  2016. “Analisis Pengaruh Tingkat Pengalaman Dan Coaching Style  Terhadap  Kualitas  Kepemimpinan  Manajer Proyek Dalam Upaya Peningkatan Produktivitas Di PT. JCI.” Jurnal PASTI XI(1): 84–97.
[7] Sari, Eka Yuliana. 2019. “Pengaruh Penggunan Media Pembelajaran  Buku  Pop-Up  Terhadap  Hasil  Belajar Siswa  Kelas  IV  SDN  2  Bendungan  Kecamatan Gondang  Kabupaten  Tulungagung.” Edustream : Jurnal Pendidikan Dasar III(2): 16–22.
[8] Trenggonowati,  Dyah  Lintang,  and  Kulsum.  2018. “Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia.” Journal Industrial Servicess 4(1): 48–56.
[9] Junianto,  Dwi,  and  Sabtohadi,  Joko.2020."Pengaruh Sistem Perjanjian Kerja Waktu Tertentu Dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada Industri Pabrik Gula". Equilibrium: Jurnal Ilmiah Ekonomi, Manajemen dan Akuntans i 9(1): 1-9.