## Pengaruh Penerapan Remote Electronic Voting System (REVS)
Terhadap Tingkat Partisipasi Pemilih Menggunakan Model UTAUT
Aji Setiawan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Darma Persada
Jl. Raden Inten II, Kota Jakarta Timur, Kode Pos 13450, Jakarta, Indonesia E-mail : aziesetiawan@gmail.com

## Abstrak
Penggunaan  sistem  informasi  penunjang  seperti e-filling,  e-ktp,  e-procurement dan  sebagainya  yang sudah  mulai diperkenalkan  bagi  masyarakat  luas  maupun  individu-individu tertentu oleh pemerintah sudah  cukup  baik,  namun  sangat  jauh  berbeda  bila  kita  cermati  bagaimana  upaya  dan  usaha pemerintah  mendukung  demokrasi  dalam  proses  pemilihan  umum  dengan  menggunakan e-voting , padahal  saat  ini  memiliki  banyak  permasalahan  yang  memicu  konflik-konflik  horizontal  di  tengah masyarakat  akibat  proses  pemilihan  umum.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  (1)  memberikan  bukti empiris  tentang  pengaruh e-voting yang  diterapkan  pada  tingkat  partisipasi  yang  didasarkan  pada model  teknologi  ditawarkan,  (2)  menentukan  pengaruh  langsung  variabel  prediktor  termasuk performance  expectancy,  effort  expectancy,  facilitating  condition,  mobility,  security  &  privacy dan experience  untuk  tingkat  partisipasi  masyarakat.  Faktor  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini menggunakan  model  UTAUT.  Hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa  penerimaan  teknologi  REVS dipengaruhi  oleh  variabel performance  expectancy ,  dimana  pemilih  berharap  agar  rekapitulasi  hasil suara  bisa  tepat  dan  akurat.  Selanjutnya  adalah  variabel mobility dimana  pemilih  percaya  mereka dapat  melakukan  pemilihan  dimana  pun  mereka  berada,  tidak  dihalangi  oleh  aturan  yang mengharuskan  mereka  untuk  menghadiri  di  tempat  tertentu,  sedangkan  untuk security  &  privacy pemilih  menginginkan  sistem  pemilu  yang  aman  dari  ancaman  baik  internal  dan  eksternal  dan  tetap menjaga nilai-nilai privasi.
Kata  Kunci: Sistem  Informasi, Remote  Electronic  Voting  System (REVS), Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).

## Abstract
Today the use of information systems support such as e-filing, e-ID card, e-procurement and so forth that  have  been  introduced  for  the  public  and  certain  individuals  by  the  government  has  been  quite good, but very much different when we look at how the efforts and the government's efforts to support democracy  in  the  electoral  process  by  using  e-voting,  but  today  has  many  problems  that  trigger horizontal conflicts in the society due to the electoral process. This research has a purpose (1) provides empirical evidence about the influence of e-voting is applied at a level of participation that is based on a  model  of  technology  offered,  (2)  determining  the  direct  influence  of  predictor  variables  including performance  expectancy,  effort  expectancy,  facilitating  condition,  mobility,  security  &  privacy  and experience to the level of community participation. Factors to be examined in this study using a model UTAUT.  The  results  of  the  study  explained  that  the  technology  acceptance  REVS  expectancy  is influenced  by  variable  performance,  which  voters  hope  that  the  recapitulation  of  the  sound  can  be precise and accurate. Next is the variable mobility of voters believe they are able to vote wherever they are, are not hindered by rules that require them to attend a cpertain place, while for the security and privacy of voters want the electoral system safe from threats both internal and external, and keep the values the value of privacy.
Keywords:  Information  systems,  Remote  Electronic  Voting  System  (REVS),  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  era  teknologi  informasi  yang  terus berubah dengan cepat menjadikan keharusan bagi setiap perusahaan  swasta  maupun  pemerintah  dapat  terus mengikuti  pola  perkembangan  teknologi.  Khusus  bagi pemerintah  sudah  banyak  penggunaan  sistem  informasi seperti e-filling , e-ktp , e-procurement dan  sebagainya yang  sudah  mulai  diperkenalkan  bagi  masyarakat  luas maupun  individu-individu  tertentu,  namun  sangat  jauh berbeda  bila  kita  cermati  bagaimana  upaya  dan  usaha pemerintah  mendukung  demokrasi  dalam  proses pemilihan  umum  dengan  menggunakan e-voting , padahal  saat  ini  memiliki  banyak  permasalahan  yang memicu konflik-konflik horizontal di tengah masyarakat akibat proses pemilihan umum.
Pertimbangan  utama  yang  mendasari  penerapan e- voting yaitu adanya sejumlah manfaat dan perkembangan  yang  cepat  disertai  kondisi  para penduduk  yang  sudah  melek  teknologi  (Edi  &  Fereshi, 2010). Berdasarkan  latarbelakang  itulah pada penelitian ini  mencoba  menggali  hubungan  penerimaan  teknologi dalam  demokrasi  dengan  model  REVS  yang  telah  diuji coba dalam pemilihan kepala desa  Kutabaru, kabupaten Tangerang  berdasarkan  faktor  penerimaan  UTAUT. Dimana  wilayah  kabupaten  Tangerang  termasuk  salah satu daerah dengan tingkat homogenitas pendidikan dan latar belakang yang berbeda.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Sistem Informasi
Menurut  O’Brian  dikutip  oleh  Yakub  (2012:17) pada buku Pengantar Sistem Informasi,sistem  informasi ( information  system )  merupakan  kombinasi  teratur  dari orang-orang, perangkat keras, perangkat lunak,  jaringan komunikasi, dan sumber daya data yang mengumpulkan, mengubah,  menyebarkan  informasi  dalam  sebuah organisasi.
Remote Electronic Voting System (REVS)
Paatey dan Ofori  mendefinisikan e-votings :  meant to  phase  out  outdated  paper  ballot,  punched  cards  and other  mechanical  voting  systems  with  paperless electronic  or  online  voting  system (Paatey,  E  &  Ofori, G.O.,  2011). Electronic  Voting  (E-Voting) merupakan bagian  dari e-government dengan  jenis  hubungan  G2C (Government to Citizen) , perkembangan ilmu pengetahun  dan  teknologi  (IPTEK)  sudah  selayaknya dapat dimanfaatkan guna  memajukan dan  memudahkan aktivitas  proses  kebutuhan  manusia  baik  yang  sifatnya personal  maupun  interpersonal. E-voting telah digunakan  di  beberapa  negara  seperti  Brazil  (Avgerou, 2013), bahkan di Yordania (Nu’man, 2012).
Aplikasi teknologi untuk adopsi di  berbagai  bidang termasuk  penerapannya  untuk  pesta  demokrasi  melalui e-voting  memicu  sejumlah  keuntungan  dan  kelemahan, misalnya peluang sistem disusupi oleh pihak-pihak yang tidak  bertangggungjawab, human  error dan  ancaman lainnya.  Bahkan  menurut  penelitian  yang  dilakukan Oostveen  (2009)  mengidentifikasi  risiko  serius  dari penerapan  sistem  e-voting  untuk  proses  demokrasi,  dan
asumsi  bahwa  e-voting  akan  meningkatkan  jumlah pemilih  secara  keseluruhan  tidak  didukung  oleh penelitian yang telah mereka lakukan.

## Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
Model  UTAUT  merupakan  sebuah  model  berbasis teori  yang  dikembangkan  oleh  Vankatesh, et  al. pada tahun  2003.  Model  ini  menggambarkan  berbagai  faktor yang mempengaruhi penerimaan individu terhadap suatu teknologi informasi (Venkatesh, Zhang, & Sykes, 2011). Misal  teori  ini  diujikan  untuk  layanan internet  banking didapati  bahwa  faktor  perilaku  penggunaan internet banking , yang paling penting adalah faktor niat perilaku untuk  menggunakan internet  banking itu  sendiri (Martins, Oliveira, & Popovič, 2014).
Dalam  UTAUT  terdapat  empat  variable/konstruk yang  menjadi  faktor  penentu  langsung  yang  bersifat signifikan  terhadap  penerimaan  maupun  penggunaan teknologi. Keempat variabel tersebut adalah performance  expectancy , effort  expectancy , social influence ,  dan facilitating  condition. Terdapat  pula empat  moderator  : gender , age , voluntariness ,  dan experience yang diposisikan untuk memoderasi dampak dari  empat  konstruk  utama  pada behavioral  intention dan use  behavior .  Gambar  1  merupakan  keterkaitan antaradeterminan-determinan dan moderator pendukung.
Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Behavioral Intention Use Behavior Gender Age Experience Voluntariness Of Use

## Gambar 1. Teori UTAUT

## III. METODE
Berdasarkan  permasalahan  dan  tujuan  penelitian maka  metode penelitian  yang digunakan adalah  metode deskriptif  ( descriptive  research) dengan  analisis korelasional  yang  membentuk  analisis  untuk  menjawab pertanyaan  pengaruh  beberapa  variable  berdasarkan  uji coba prototipe indo-vote . Variabel Penelitian
Variabel  dalam  penelitian  ini  mencakup  :  (1) Performance  expectancy merupakan  tingkat  keyakinan masyarakat  bahwa  penggunaan  REVS  akan  membantu pemilih  dalam  menghasilkan  performasi  pemilu  yang maksimal. (2) Effort  expectancy digunakan  sebagai derajat  kemudahan  dalam  penggunaan  sistem.  (3) Facilitating  condition merupakan  tingkat  dimana pemilih  percaya bahwa sebuah  organisasi  dan infrastruktur  teknis  yang  ada  dapat  mendukung
penggunaan sistem. (4) Mobility merupakan kemudahan akses  yang  dapat  mendukung  penggunaan  sistem.  (5) Security  &  privacy tingkat  dimana  kebutuhan  akan sistem  yang  aman  dan  menjaga  privasi  pemilih  dapat mendukung penggunaan sistem. (6) Experience merupakan  pengalaman  yang  didapat  langsung  oleh pemilih  setelah  menggunakan  sistem  dapat  mendukung penggunaan  sistem.  (7) Intention  to  use  REVS tingkat penggunaan dan harapan pemilih terhadap sistem.

## Hipotesis
Hipotesis menggambarkan hubungan apa yang ingin diketahui  dalam  penelitian.  Hipotesis  penelitian  adalah sebagai  berikut,  (1)    H1:  Terdapat  hubungan  pengaruh positif  antara performance  expectancy yang  dimiliki sistem  terhadap  niat  penggunaan  REVS.  (2)  H2  : Terdapat  hubungan  pengaruh  positif  antara effort expectancy yang  dimiliki  sistem  terhadap  penggunaan niat  menggunakan  REVS.  (3)  H3  :  Terdapat  hubungan pengaruh  positif  antara facilitating  condition yang dimiliki  sistem terhadap penggunaan niat  menggunakan REVS.  (4)  H4  :  Terdapat  hubungan  pengaruh  positif antara mobility yang dimiliki sistem terhadap penggunaan niat menggunakan REVS. (5) H5 : Terdapat hubungan  pengaruh  positif  antara security  &  privacy yang  dimiliki  sistem  terhadap  penggunaan  niat menggunakan  REVS.  (6)  H6    :  Terdapat  hubungan pengaruh positif  antara experience yang dimiliki  sistem terhadap penggunaan niat menggunakan REVS.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prototype Indo-vote
Gambar 2. Login System
Halaman  login  dan  halaman  proses  pemilihan kandidat pada sistem Indo-vote .
Gambar 3. Proses Pemilihan Kandidat

## Demografi Responden
Kuesioner  yang  disebar  kepada  responden  sebanyak 120  kuesioner  dengan  menggunakan  metode purposive sampling .  Data  kuesioner  yang  dianggap  layak digunakan  berjumlah  100,  sebanyak  8  kuesioner  tidak lengkap  pengisiannya (missing  data) dan  12  kuesioner tidak  kembali  sehingga  kuesioner  tersebut  tidak dimasukan  dalam  analisis  data . Penyebaran  kuesioner disebar  pula  melalui  alat  bantu website kepada  pihak- pihak tertentu mengingat kesibukan mereka.
Tabel 1. Daftar Kuesioner Kuesioner Jumlah Kuesioner yang didistribusikan 120 Kuesioner yang tidak kembali (12) Kuesioner yang tidak diisi lengkap (8) Kuesioner yang layak digunakan untuk keperluan analisis data 100 Tabel 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Persentase 1. Pria 58 58% 2. Wanita 42 42% Jumlah 100 100% Tabel 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia No Umur (Tahun) Jumlah Persentase 1. 18-24 40 40% 2. 25-44 53 53% 3. 45-59 7 7% Jumlah 100 100% Tabel 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan No Tingkat Pendidikan Jumlah (orang) Persentase 1. SMP 2 2 % 2. SMA 36 36 % 3 DII/DIII/DIV 13 13 % 4 S1/S2/S3 49 49 % Jumlah 100 100 % Tabel 5. Karakteristik Responden Berdasarkan Media Pengguna No Media / Perangkat IT Jumlah Persentase 1. PC Desktop 41 41 % 2. Laptop/ notebook 36 36 % 3 Gadget (Blackberry, PDA, handphone ) 23 23 % Jumlah 100 100 % Tabel 6. Karakteristik Responden Berdasarkan Pengalaman Pengguna Perangkat IT No Pengalaman Pengguna Perangkat IT Jumlah (orang) Persentase 1. 0 – 10 tahun 40 40 % 2. 11 – 20 tahun 44 44 % 3. Lebih dari 21 tahun 16 16 % Jumlah 100 100 %

## Tabel 7. Karakteristik Responden Berdasarkan
Aktifitas Pemilu (boleh lebih dari satu) No Pengalaman Pemilihan Tahun lalu Jumlah 1. Pemilih 75 2. Panitia Pemilu 4 3. Saksi Pemilu 9 4. Tidak Berpartisipasi 14 Jumlah 102

## Tabel 8. Karakteristik Responden Berdasarkan Lokasi Penggunaan Internet
No Lokasi Penggunaan Internet Jumlah Persentase 1. Rumah 25 25% 2. Warnet 12 12% 3. Kantor 30 30% 4. Sekolah/Kampus 25 25% 5. Café 8 8% Jumlah 100 100% Sumber : Data Primer, diolah (2011) Deskripsi Data Penelitian Deskripsi data penelitian bertujuan untuk memudahkan  pemahaman  terhadap  hasil  penelitian. Deskripsi data penelitian dilakukan secara berturut-turut dari  data  variabel  sikap Effort  Expectancy (X1), Facilitating Condition (X2),
Mobility (X3), Performance Expectancy (X4), Security & Privacy (X5) dan Experience (X6).  Dari  perhitungan  data  diperoleh skor  tertinggi,  skor  terendah,  rata-rata  dan  standar deviasi sebagaimana terlihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Deskripsi Data
Variabel N Min Max  Mean  Median SD Effort Expectanc y 100 4 24 19,08  19,00 3,639 Facilitatin g Condition 100 3 18 13,61  13,00 3,152 Mobility 100 3 18 14,61  14,00 2,817 Performa nce Expectanc y 100 3 18 13,51  13,00 2,999
Security & Privacy 100 3 18 13,68  13,00 2,974 Experience 100 3 18 14,36  14,00 2,826

## Pengujian SEM dengan smartPLS
Kuadrat  terkecil  parsial  (PLS)  pendekatan  untuk pemodelan  persamaan  struktural  (SEM)  telah  diadopsi secara luas dalam bidang penelitian bisnis seperti sistem informasi,  perilaku  konsumen,  dan  pemasaran  (Peng, 2012).  Analisis  dengan  pendekatan  PLS,  dilakukan dengan mengevaluasi measurement model (outer model) dan structural model (inner model). Penggunaan partial least  square  (PLS) dapat  dijadikan  alternative  dalam
pengujian  hipotesis (Hair, 2011), hal tersebut dilakukan sesuai  dengan  tujuan  awal  dari  penelitian  yaitu  untuk menguji hubungan antar variabel yang digunakan dalam penelitian  karena  PLS-SEM  membutuhkan  beberapa pilihan  penting  yang  jika  tidak  dilakukan  dengan  benar dapat menyebabkan temuan yang tidak tepat, interpretasi,  dan  kesalahan  dalam  menyimpulkan  (Hair, 2011).
Analisis Measurement Model (Outer Model)
Tahap  awal  adalah  dengan  membuat  model penelitian atau biasa disebut path diagram. Melalui path diagram hubungan  antar  variabel  dependen  dan independen  dapat  terlihat  dengan  jelas  seperti  terlihat pada Gambar 4.
Intention to use Experience 1 Experience 2 Experience 3 0.000 0,823 0,918 0,881 0.420 Acceptance 1 Acceptance 2 Acceptance 3 0,602 0,857 0,830 0,122 0.000 Accuracy 1 Accuracy 2 Accuracy 3 0,955 0,883 0,895 0,246 0.000 Availability1 Availability 2 Availability 3 0,867 0,884 0,782 0,050 Privacy 1 Privacy 2 Privacy 3 0.000 0,822 0,764 0,832 0,315 EaseofUse1 EaseofUse2 EaseofUse3 0.000 0,917 0,869 0,801 -0,070 0.000 Mobility 1 Mobility 2 Mobility 3 0,833 0,884 0,857 0,170 EaseofUse4 0,766 Experience Performance Facilitating Mobility Effort Expectation Security
Gambar 4. Path Diagram
Setelah  model  ditetapkan,  tahapan  selanjutnya adalah pengujian measurement model dengan pendekatan  PLS,  tiga  tahapan  yang  harus  dilakukan dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  :  (1)  Pengujian individual  item  reliability. Berdasarkan  skema output path diagram pada Gambar 4, dapat dilihat bahwa tidak ada  indikator  yang  perlu  dieliminasi  karena  seluruh indikator  memiliki  nilai factor  loading  > 0,50.  (2) Pengujian internal consistency . Nilai composite reliability dan cronbach’s  alpha dari  model  penelitian, dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Kriteria  validitas  dan reliabilitas  dapat  dilihat  dari  nilai  reliabilitas  suatu konstruk  dan  nilai Average  Variance  Extracted  (AVE) dari  masing-masing  konstruk.  Konstruk  yang  memiliki reliabilitas  tinggi  jika  nilainya  >  0,70  dan  AVE  berada diatas 0,50.
Tabel 10. Quality Criteria
AVE Composite Reliability R Square Cronbachs Alpha Effort Expectancy 0,7064 0,9055 0,8592 Facilitating Condition 0,7145 0.8822 0.8059 Mobility 0,7363 0.8933 0.8206 Performance Expectancy 0,8311 0.9365 0.8977 Security & Privacy 0,6504 0.8479 0.7312 Experience 0,7653 0.9071 0.8468 Intention to use REVS 0,5951 0.8117 0,4197 0.6861
Tabel  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai composite reliability dan nilai AVE setiap variabel lebih besar dari 0,70  sebagai cut-off  value- nya,  sehingga  dapat
disimpulkan  bahwa  semua  konstruk  memenuhi  kriteria reliabel  dan  valid.  Sedangkan  untuk  nilai cronbach’s alpha, hanya  ada  satu  variabel  yang  nilainya  dibawah nilai  yang  direkomendasikan  (  >  0,70),  yaitu  variabel use behavior, namun nilai tersebut hanya berbeda sedikit dengan  nilai  rekomendasi.  Oleh  karena  itu, internal consistency dapat disimpulkan telah terpenuhi.
Pada  pengujian  ini,  syarat  pertama  yang  harus terpenuhi  adalah  nilai  AVE  dimana  harus  lebih  besar dari 0,50 (Udeh, 2008). Pada Tabel 6 bisa telihat bahwa nilai  AVE  seluruh  variabel  >  0,50  sehingga  syarat pertama  telah  terpenuhi.  Untuk  tahap  selanjutnya  yang harus  terpenuhi  adalah  nilai  akar  kuadrat  dari  AVE setiap variabel, harus  lebih  besar daripada  nilai korelasi dengan  variabel  lainnya  (Udeh,  2008).  Tabel  11 merupakan nilai akar kuadrat AVE (angka dengan tanda “*”  yang  berada  pada  posisi  diagonal)  setiap  variabel, harus lebih besar daripada nilai korelasi variabel lainnya (angka  yang posisinya dalam satu baris dan  satu kolom dengan  AVE  variabel  yang  bersesuaian).  Nilai  korelasi antar variabel merupakan hasil pembulatan nilai korelasi pada tabel output SmartPLS latent variabel correlation . Dengan  hasil  tersebut,  model  penelitian  sudah memenuhi discriminant validity.
Tabel 11. Korelasi Latent Variable
EE EX FC IU MB PE SP EE 1.000* EX 0.660 0.812* FC 0.695 0.493 0.702* IU 0.438 0.422 0.341 0.584* MB 0.613 0.385 0.513 0.476 0.689* PE 0.623 0.443 0.450 0.527 0.589 0.768* SP 0.428 0.473 0.269 0.542 0.415 0.471 0.686*
Setelah  melakukan  seluruh  pengujian measurement model diatas,  telah  terbukti  bahwa  penelitian  sudah memenuhi  persyaratan  seluruh  tahapan  pengujian. Kesimpulan  yang  didapat  dari  pengujian  diatas  yaitu proses  pengujian structural  model sudah  dapat dilakukan.  Pengujian structural  model dimaksudkan untuk menentukan diterima atau tidaknya hipotesis yang diajukan.
Analisis Structural Model (Inner Model) Pengujian inner  model atau  struktural  model dimaksudkan  untuk  melihat  hubungan  antar  konstruk, nilai  signifikansi  dan R-square model  penelitian. Inner model dievaluasi  dengan  menggunakan R-square untuk konstruk  dependen  uji-t  dan  signifikansi  koefisien parameter jalur struktural.
Nilai  R 2 merupakan  hasil  evaluasi  model  penelitian dapat  dilihat  pada  Tabel  12.  Variabel use  behavior menjelaskan  nilai  R 2 sebesar  0,419  yang  artinya  41,9% variance dari use behavior dipengaruhi oleh independent  variables. Nilai  tersebut  telah  memenuhi nilai yang direkomendasikan, yaitu 0,40 s.d 0,60 (Udeh, 2008).
Tabel 12. Nilai R-square

## R Square
Effort Expectancy
Facilitating Condition
Mobility Performance Expectancy Security & Privacy Experience Intention to Use REVS 0,4197

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  didasarkan  pada  nilai  yang terdapat  pada  output result  for  inner  weight. Tabel  13 memberikan output  estimasi untuk  pengujian  model struktural.
Tabel 13. Result For Inner Weight
Original Sample Estimate (O) Mean of Sub samples (M) Standard Deviation (STEDEV) T-Statistics (|O/STER R|) EE -> IU -0,0695 -0,0892 0,1484 0,4687 FC -> IU 0,0502 0,0669 0,1080 0,4645 MB -> IU 0,1703 0,1709 0,0908 1,8760 PE -> IU 0,2458 0,2578 0,1239 1,9835 SP -> IU 0,3148 0,3124 0,1223 2,5726 VU -> IU 0,1216 0,0964 0,1139 1,0682
Tingkat  signifikansi path  coefficient didapat  dari nilai t-value dengan menjalankan algortima Bootstrapping, yang  digunakan  untuk  menentukan diterima  atau  ditolaknya  hipotesis  yang  diajukan. Tingkat  signifikansi  0,05,  hipotesis  akan  diterima apabila t-value melebihi titik kritis sebesar 1,645. Tabel 14 merupakan rangkuman dari hasil pengujian hipotesis dengan mendekatan PLS.
Tabel 14. Hasil Uji Structural Model
Path Coefficient T- Value Ket Effort Expectancy -> Intention to Use REVS -0,0695 0,4433 Tidak signifikan Facilitating Condition -> Intention to Use REVS 0,0502 0,4301 Tidak signifikan Mobility -> Intention to Use REVS 0,1703 2,1579 Signifikan Performance Expectancy -> Intention to Use REVS 0,2458 1,8905 Signifikan Security & Privacy -> Intention to Use REVS 0,3148 2,7132 Signifikan Experience -> Intention to Use REVS 0,1216 1,0900 Tidak Signifikan
Berdasarkan hasil uji structural model yang terdapat pada  Tabel  14,  dapat  disimpulan  sebagai  berikut  :  (1) Hipotesis bahwa effort expectancy berpengaruh terhadap Intention  to  Use  REVS ditolak.  (2)  Hipotesis  bahwa facilitating  condition berpengaruh  terhadap Intention  to Use  REVS ditolak.  (3)  Hipotesis  bahwa mobility berpengaruh  terhadap Intention  to  Use  REVS terbukti signifikan dengan koefisien sebesar 0,1703. Oleh karena itu  hipotesis  ini  diterima.  (4)  Hipotesis  bahwa performance expectancy berpengaruh terhadap Intention to  Use  REVS terbukti  signifikan  dengan  koefisien sebesar  0,2458.  Oleh  karena  itu  hipotesis  ini  diterima.
(5)  Hipotesis  bahwa  s ecurity  &  privacy berpengaruh terhadap Intention  to  Use  REVS terbukti  signifikan dengan  koefisien  sebesar  0,3148.  Oleh  karena  itu hipotesis  ini  diterima.  (6)  Hipotesis  bahwa experience berpengaruh terhadap Intention to Use REVS ditolak.

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh penerapan  teknologi  REVS  terhadap  tingkat  partisipasi masyarakat  berdasarkan  prototipe e-voting yang  sudah dibuat  yaitu indo-vote. Beberapa  variabel  diuji  dengan menggunakan teknik analisis Partial Least Square (PLS) atau  biasa  disebut variance  based  SEM,  tools yang digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antar  variabel tersebut, menggunakan SmartPLS 2.0 . Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bagian sebelumnya, maka dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  model  UTAUT yang  terdiri  dari  faktor performance  expectancy, mobility dan security  &  privacy telah  terbukti  dapat mempengaruhi  diterimanya  sistem  REVS  oleh  pemilih. Namun variabel effort expectancy, facilitating condition dan experience tidak  mempengaruhi penerimaan  sistem REVS.
Saran Untuk penelitian-penelitian selanjutnya perlu dipertimbangkan  beberapa  saran,  berikut    saran-saran yang  perlu  dipertimbangkan:  (1)  Jenis  pemilihan  lebih diperluas  lagi  seperti  pemilihan  kepala  daerah,  anggota legislatif  tingkat  daerah  atau  pusat,  dan  pemilihan presiden  dan  wakil  presiden,  namun  sebelumnya  perlu dilakukan  penyesuaian  terhadap  faktor  seperti  hukum, sosial,  dan  prosedur  operasional.  (2)  Uji  coba penggunakan  teknologi e-voting bisa  menggunakan model  lain  dari  jenis e-voting itu  sendiri,  seperti direct remote  evoting  (DRE) atau e-voting berbasiskan  TPS. Melalui  jenis  ini,  masyarakat  yang  minim  akan teknologi  pun  dapat  mencoba  simulasi  proses  pemilu secara  langsung.  Pemilihan  jenis e-voting disesuaikan dengan  letak  geografis,  infrastruktur  IT  dan  perangkat pendukung  seperti  listrik  dan  saluran  komunikasi  data yang handal.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Avgerou,  C.  (2013).  Explaining  Trust  in  IT-
Mediated Elections :  A Case Study of E-Voting in Brazil. Journal  of  the  Association  for  Information systems , 14 (8), 420-451.
[2]   Edi, P & Fereshti N. (2010). E-Voting : Urgensi
Transparansi dan Akuntabilitas , Seminar Nasional
Informatika (SEMNASIF), Vol 1, No 5 (2010): Information system And Application.
[3]   Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. (2011).  An  assessment  of  the  use  of  partial  least squares  structural  equation  modeling  in  marketing research. Journal  of  the  Academy  of  Marketing
Science , 40 (3), 414-433.
[4]   Martins,  C.,  Oliveira,  T.,  &  Popovič,  A.  (2014). Understanding  the Internet  banking adoption:  A
unified theory of acceptance and use of technology and  perceived  risk  application. International Journal  of  Information  Management , 34 (1),  1–13. http://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.06.002
[5]   Nuʼman, A. (2012). A Framework for Adopting E- Voting  in  Jordan. Electronic  Journal  of  e- Government , 10 (2),  133-146.  Retrieved from http://www.ejeg.com/issue/download.html?idArticl e=252
[6]   Oostveen,  A.-M.  (2009).  Users’  experiences  with e-voting:  a  comparative  case  study. International Journal  of  Electronic  Governance , 2 (4),  357–377. http://doi.org/10.1504/IJEG.2009.030527
[7]   Paatey,  E.,  &  Ofori-Dwumfuo,  G.  O.  (2011).  The design  of  an  electronic  voting  system. Research Journal of Information Technology , 3 (2), 91–98.
[8]   Peng,  D.  X.,  &  Lai,  F.  (2012).  Using  partial  least squares  in  operations  management  research:  A practical  guideline  and  summary  of  past  research. Journal  of  Operations  Management , 30 (6),  467- 480.
[9]  Prevost,  Alicia  Kolar,  and  Brian  F.  Schaffner. "Digital  divide  or  just  another  absentee  ballot? Evaluating  Internet  voting  in  the  2004  Michigan Democratic primary." American Politics Research 36.4 (2008): 510-529.
[10]  Venkatesh  V,  Zhang  X  and  Sykes  T  A  (2011 )
“Doctors  do  too  little  technology  :  a  longitudinal field  study  of  an  electronic  healthcare” .  Journal Information system s Research. Volume: 22 Issue: 3 pp.523-546
[11]  Yakub. 2012. Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[12] Yusof, M. M., Kuljis, J., Papazafeiropoulou, A., & Stergioulas,  L.  (2008).  An  evaluation  framework for Health Information system s: human, organization  and  technology-fit  factors  (HOT-fit). International  Journal  of  Medical  Informatics , 77 (6),386–98. http://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2007.08.011