Journal of Governance and Social Policy Volume 4, Issue 1, June 2023 (83-106) ISSN 2745-6617 (Print), ISSN 2723-3758 (Online) doi: 10.24815/gaspol.v4i1.31425

## FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN PEMANFAATAN
E-GOVERNMENT OLEH MASYARAKAT DI KOTA PROBOLINGGO
Andre Firmansyah 1 , Paulus Insap Santosa 2 , Puguh Prasetya Utomo 3 1,2,3 Magister Kepemimipinan dan Inovasi Kebijakan, Universitas Gadjah Mada, Indonesia 2 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
3 Departemen Manajemen dan Kebijakan Publik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia (Penulis korespondensi: insap@ugm.ac.id)
Diterima: 24 Maret 2023; Disetujui: 22 Juni 2023; Publikasi: 26 Juni 2023

## Abstrak
Penerapan e-government dapat  memfasilitasi  partisipasi  masyarakat  dalam  hal  keterbukaan informasi, layanan publik, serta pengaduan dan aspirasi dalam perumusan kebijakan untuk mencapai tata kelola pemerintahan yang baik. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis faktor- faktor  determinan  pemanfaatan e-government oleh  masyarakat  dalam  aspek  teknis  dan  sosial. Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Probolinggo,  Indonesia  sebagai  salah  satu  kota  yang  telah menerapkan  sistem  e-government  dalam  penyelenggaran  pemerintahannya.  Penelitian  ini menggunakan model evaluasi yang mengintegrasikan faktor sistem informasi dari model DeLone & McLean, faktor modal sosial, dan faktor literasi digital. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada warga yang pernah berpartisipasi secara elektronik dengan sampel sebanyak 210 orang. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan teknik analisis  menggunakan Structural  Equation  Modelling  -  Partial  Least  Square (SEM-PLS).    Hasil penelitian ini menunjukkan pengaruh faktor sistem informasi, faktor modal sosial dan faktor literasi digital terhadap penggunaan e-government . Serta mengukur pengaruh kepuasan warga dan manfaat yang dirasakan warga terhadap niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya. Hasil ini dapat  menjadi  wawasan  baru  dalam  menerapkan e-government yang  berpusat  pada  warga  untuk mewujudkan tata kelola pemerintahan yang baik.
Kata Kunci: e-government ; sistem informasi; modal sosial; literasi digital; partial least square .

## Abstract
E-government implementation can facilitate public participation in terms of information disclosure, public  services,  as  well  as  complaints  and  aspirations  in  formulating  policies  to  achieve  good governance. So it is necessary to analyze the determinant factors of e-government usage by citizens in th etechnical and social aspects. This research was conducted in the Probolinggo City, Indonesia as one of the cities that has implemented e-government system in public administration. This study uses evaluation models that integrates information system factors from the DeLone & McLean model, social  capital  factors,  and  digital  literacy  factors.  Data  was  collected  through  distributing questionnaires to respondents who have participated electronically with a sample of 210 people. This study  uses  quantitative  methods  with  analytical  techniques  using  Structural  Equation  Modeling  - Partial  Least  Square  (SEM-PLS).  The  results  of  this  study  indicate  the  influence  of  information system factors, social capital factors and digital literacy factors on use of e-government. As well as measuring the effect of citizen satisfaction and perceived usefullness on the continuance intention to use  and  recommend  it.  These  results  can  be  a  new  insight  in  implementing  citizen-centered  e- government to realize good governance.
Keywords: e-government; information systems; social capital; digital literacy; partial least square.
_______________

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) mengarah pada transformasi digital  sektor  publik,  khususnya  pemerintahan .  Sebagai upaya  untuk  mengembangkan penyelenggaraan  kepemerintahan  yang  berbasis  elektronik,  pemerintah  mengoptimalkan penggunaan TIK dengan menerapkan electronic government atau e-government . Penerapan e- government secara inklusif melibatkan aspek sosial untuk memastikan penyampaian layanan pemerintah  yang  efisien  dengan  transparansi,  keandalan,  dan  akuntabilitas  (Malodia  et  al., 2021).  Konektivitas  dalam  sistem  TIK  membuka  peluang  dalam  meningkatkan  inisiatif  dan alat  partisipasi  warga  dan  interaksi  dengan  masyarakat  (Khan  et  al.,  2021).  Namun  dalam penerapannya,  perlu  memperhatikan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan transformasi digital tersebut agar memberikan manfaat yang berkelanjutan.
Studi  sebelumnya  telah  membahas  faktor-faktor  penting  yang  dapat  mempengaruhi masyarakat  dalam  menggunakan e-government .  Pada  umumnya,  penggunaan e-government dipengaruhi oleh aspek teknis sistem TIK, serta faktor-faktor dari internal dan/atau eksternal individu. Adopsi teknologi yang tidak merata berimplikasi pada kesiapan masyarakat dalam menerima  dan  menggunakan  teknologi  (Khoirunnida  et  al.,  2018).  Dalam  aspek  sosial, penguatan  kapasistas  dan  literasi  digital  diperlukan  untuk  memberdayakan  populasi masyarakat  untuk  terlibat  dalam  partisipasi  dengan  memanfaatan e-government (United Nations, 2020). Literasi digital adalah tentang bagaimana pemanfaatan teknologi dapat menjadi katalis  untuk  mewujudkan  partsipasi  masyarakat  lewat  ruang  digital.  Sedangkan  pada  studi lain,  faktor  modal  sosial  lebih  berpengaruh  signifikan  daripada  penerimaan  dan  keinginan masyarakat untuk menggunakan teknologi (Choi & Song, 2020). Perbedaan temuan tersebut tidak terlepas dari faktor kepercayaan masyarakat terhadap institusi pemerintah (Lee & Kim, 2014). Manfaat dan nilai positif yang dirasakan akan berimplikasi pada pemberdayaan warga melalui  rekomendasi  pemanfaatan e-government dalam  lingkungan  komunitasnya  (Naranjo-
Zolotov  et  al.,  2019a).  Sederhananya,  keberhasilan  transformasi  digital  sektor  publik bergantung pada kesiapan masyarakat dalam mengadopsi teknologi digital tersebut.
Saat  ini,  masyarakat  Indonesia  masih  dalam  tahap  transisi  dari  masyarakat  industri menuju  masyarakat  informasi.  Minimnya  partisipasi  masyarakat  dalam  kepemerintahan  dan rendahnya  pemahaman  terkait  keterbukaan  informasi  publik,  masih  menjadi  faktor penghambat dalam pembentukan masyarakat informasi di Indonesia (Noor, 2019). Studi dalam tingkat  lokal/daerah  sangat  penting  dilakukan  karena  meningkatkan  pemahaman  difusi pengembangan e-government dan  secara  langsung  mempengaruhi  lingkungan  hidup  warga (Steinbach et al., 2019). Tata kelola perkotaan yang baik menghubungkan secara berimbang
antara fungsi infrastruktur teknologi dengan aspek sosial di mana keterlibatan publik menjadi bagian penting di dalamnya (Lee et al., 2014; Naranjo-Zolotov et al., 2019b). Hal tersebut juga sesuai  dengan  fungsi e-government untuk  memfasilitasi  keterbukaan  informasi,  transparansi pemerintah,  layanan  publik,  serta  melibatkan  masyarakat  dalam  perumasan  kebijakan  dan pengambilan keputusan publik.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  maka  perlu  pemahaman  yang  dikaji  secara  integrasi terkait  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pemanfaatan e-government .
Integrasi tersebut melibatkan aspek teknis, serta sosial budaya masyarakat terkait literasi digital dan modal sosial. Untuk mendukung pengembangan dan penerapan yang berkelanjutan, niat penggunaan  berkelanjutan  warga  merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  dikaji.  Selain memberikan kontribusi pengetahuan, hal tersebut dapat memberikan implikasi praktis berupa strategi  sosialisasi  bagi  warga.  Sehingga  menjadikan e-government sebagai  pilihan  utama terkait inovasi kebijakan di sektor publik.
Kota  Probolinggo  menjadi  lokasi  penelitian  ini  karena  telah  menerapakan e- government di  sistem  pemerintahannya  dalam  beberapa  kurun  waktu  terakhir.  Namun  hasil evaluasi oleh Kementerian PANRB pada tahun 2021, Kota Probolinggo memperoleh predikat “cukup” dengan indeks SPBE sebesar 2,59 dari total indeks 5,0 (Kementerian PANRB, 2021).
Dari  hasil  evaluasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  masih  ada  ruang  perbaikan  yang  dapat dilakukan  Kota  Probolinggo  dalam  meningkatkan  tingkat  kematangan e-government. Hal tersebut  juga  sejalan  dengan  layanan  publik  yang  menjadi  salah  satu  pilar  SPBE  yang berorientasi kepada pengguna dan membuka ruang partisipasi masyarakat (Republik Indonesia, 2018). E-Government sebagai salah satu inisiatif dan milestone dalam mewujudkan tata kelola pemerintah kota yang baik yang berfokus pada warga atau citizen-centric (Albino et al., 2015; Malek  et  al.,  2021). Citizen-centric  e-government secara  berkelanjutan  didesain  untuk memberikan  pelayanan  publik  yang  efektif  dan  efisien,  serta  melibatkan  warganya  dalam penyelenggaran pemerintahan dengan memanfaatkan teknologi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  determinan  pemanfaatan e-government oleh masyarakat di Kota Probolinggo.

## Hipotesis Penelitian
Penelitian ini mengintegrasikan model yang terkait dengan aspek teknologi dan sosial yang  direpresentasikan  oleh  model  kesuksesan  sistem  informasi,  teori  dan  kerangka  literasi digital, dan modal sosial dalam penggunaan e-government yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka hipotesis penelitian
Model  kesuksesan  sistem  informasi  digunakan  sebagai  model  evaluasi  penelitian empiris sistem informasi yang terbukti mampu menjelaskan pengukuran kesuksesan penerapan sistem informasi pada sektor publik (Van Cauter et al., 2017). Diperlukan penelitian lanjutan agar  menjadi  prediktor  terbaik  terkait  faktor  penggunaan e-government dari  dalam  aspek teknis. Model kesuksesan implementasi SI oleh DeLone & McLean (1992) digunakan sebagai variabel  independen  pada  penelitian  ini  yang  direpresentasikan  oleh  konstruk  kualitas informasi  dan  kualitas  sistem  yang  secara  umum  akan  membentuk  faktor  Sistem  Informasi. Berdasarkan hal tersebut, maka hipotesis yang digunakan yaitu:
H1. Faktor sistem informasi berpengaruh positif terhadap penggunaan e-government.
Dalam  konteks  penggunaan e-government ,  yang  mempengaruhi  individu  untuk berpartisipasi dalam pemerintahan lokal adalah kepercayaan terhadap pemerintah, hubungan atau  jaringan  sosial  dan  norma-norma  kewarganegaraan  (Lee  &  Kim,  2014).  Sehingga kepercayaan  pada  pemerintah  dan  lembaga  publik  memainkan  peranan  penting  dalam keterlibatan  warga  (United  Nations,  2020).  Lee  &  Kim  (2014)  juga  menyiratkan  penemuan bahwa jaringan sosial dapat mendorong partisipasi warga secara elektronik. Serta dalam faktor lain, perilaku kooperatif sosial melalui nilai normatif warga dipandang penting sebagai wujud dukugan  dan  kepedulian  sebagai  warga  lokal  terhadap  penyelenggaraan  pemerintahan Sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  terkait  arah  pengaruh  modal  sosial  terhadap penggunaan e-government .  Berdasarkan hal tersebut, maka hipotesis yang digunakan yaitu:
H2. Faktor modal sosial berpengaruh positif terhadap penggunaan e-government.
Masyarakat sebagai pengguna akhir teknologi harus dapat menyesuaikan pengetahuan dan keterampilannya dalam menggunakan media baru. Sebagai salah satu permasalahan aspek sosial bagi pembuat kebijakan, maka perlu melibatkan aspek literasi digital dalam penerapan e-government (Shihab  et  al.,  2021;  United  Nations,  2020).  Perlu  peninjauan  kembali  secara empiris dari penelitian eksploratif sebelumnya terkait efektivitas dan praktik terbaik hubungan literasi  digital  terhadap  inklusi  dan  partisipasi  masyarakat  (Sharma  et  al.,  2016).  Terdapat beberapa  area  kompetensi  terkait  yang  menjelaskan  tingkat  kematangan  masyarakat  dalam literasi  digital  (Law  et  al.,  2018;  Vuorikari  et  al.,  2016),  yang  perlu  disesuaikan  dengan kebutuhan  masyarakat  sebagai  pengguna  akhir  dari e-government .  Kerangka  literasi  digital berfungsi sebagai prediktor terkait kesiapan masyarakat dalam menerima dan memanfaatkan teknologi. Berdasarkan hal tersebut, maka hipotesis yang digunakan yaitu:

## H3. Faktor literasi digital berpengaruh positif terhadap penggunaan e-government.
Terdapat variabel moderator yang memperkuat/memperlemah hubungan antara literasi digital terhadap penggunaan e-government . Di masa awal abad ke-21 ketika teknologi mulai masif  diterapkan,  van  Dijk  (2006)  menemukan  bahwa  teknofobia  menjadi  hambatan  utama akses  terhadap  komputer  dan  Internet,  terutama  di  kalangan  usia  senior  dan  orang-orang dengan pendidikan rendah. Usia merupakan salah satu variabel penentu yang digunakan untuk membedakan  antara digital  immigrants dan digital  natives ,  yaitu  masyarakat  yang  lahir sebelum dan sesudah era digital (Wang et al., 2013). Masyarakat yang termasuk dalam generasi digital natives dipandang memiliki tingkat literasi digital lebih tinggi daripada generasi digital immigrants . Tingkat pendidikan individu yang tinggi berkorelasi dengan tingkat penerimaan teknologi yang tinggi juga dalam menghadapi transformasi digital (Reddick & Anthopoulos, 2014).  Sehingga  variabel  moderator  yang  digunakan  pada  hubungan  dua  konstruk  tersebut adalah  usia  dan  tingkat  pendidikan  warga.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  hipotesis  yang digunakan yaitu:
H4a.  Usia  warga  memiliki  pengaruh  moderasi  positif  pada  hubungan  faktor  literasi  digital terhadap penggunaan e-government.
H4b.  Tingkat  pendidikan  warga  memiliki  pengaruh  moderasi  positif  pada  hubungan  faktor literasi digital terhadap penggunaan e-government.
Delone  &  McLean  (2003;  1992)  mengemukakan  bahwa  kepuasan  warga  dan penggunaan  sistem  informasi  memiliki  kaitan  erat,  di  mana  pengalaman  positif  dalam penggunaan  dapat  menyebabkan  kepuasan  warga  yang  positif.  Pengalaman  positif  tersebut didapatkan  ketika  warga  sebagai  pengguna  merasakan  secara  langsung  kelebihan  layanan
pemerintah  secara online dibandingkan  layanan  secara  konvensional  (Kumar  et  al.,  2017).
Kepuasan warga berbicara tentang kualitas sistem informasi serta efektivitias dan efisiensi dari penerapan sistem informasi.  Menurut Bhattacherjee (2001) dalam Expectaiton-Confirmation Model, manfaat  yang  dirasakan  warga  juga  menjadi  keyakinan  kognitif  yang  timbul  karena terkonfirmasinya  manfaat  dari  inovasi  berdasarkan  pengalaman  menggunakan.  Berkaitan dengan hal tersebut, maka hipotesis yang digunakan yaitu:
H5. Penggunaan e-government berpengaruh positif terhadap kepuasan warga.
H6. Penggunaan e-government berpengaruh positif terhadap manfaat yang dirasakan warga.
Konsistensi dan keberlanjutan sangat diperlukan dalam menciptakan ekosistem digital sebagai bagian dari inovasi kebijakan sektor publik. Bhattacherjee (2001) melalui Expectation- Confirmation  Model mengemukakan  bahwa  niat  keberlanjutan  tersebut  dapat  diraih  ketika warga merasakan manfaat dan memperoleh kepuasan saat menggunakan sistem. Pengalaman warga  dalam  menggunakan e-government akan  secara  langsung  dan/atau  tidak  langsung berimplikasi  pada  keinginan  berkelanjutan  dan  merekomendasikannya  kepada  warga  lain. Kepuasan warga dan manfaat yang dirasakan warga menjadi variabel mediator atau hubungan tidak  langsung  antara  penggunaan e-government dengan  niat  penggunaan  berkelanjutan.
Berkaitan dengan hal tersebut, maka hipotesis yang digunakan yaitu:
H7. Penggunaan e-government berpengaruh positif terhadap niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya.
H8.  Kepuasan  warga  berpengaruh  positif  terhadap  niat  penggunaan  berkelanjutan  dan merekomendasikannya.
H9.  Manfaat  yang  dirasakan  warga  berpengaruh  positif  terhadap  niat  penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya.

## METODE PENELITIAN

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  warga  Kota  Probolinggo  yang  pernah menggunakan  atau  berpartisipasi  melalui e-government ,  kemudian  dari  populasi  tersebut diambil sejumlah sampel untuk penelitian. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah non-probability sampling . Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah convenience  sampling yang  dikombinasikan  dengan purposive  sampling ,  dengan kriteria:  1) warga yang  berusia 15-64 tahun; 2)  pernah menggunakan layanan e-government yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Sampel  didapatkan  melalu  penyebaran  instrumen  berupa kuesioner penelitian secara langsung dan melalui online platform .
Tabel 1. Daftar aplikasi e-government sebagai objek penelitian No Nama Aplikasi Keterangan 1 Portal Website Portal resmi Kota Probolinggo berbasis web yang menyediakan informasi publik terkait penyelenggaraan pemerintahan di Kota Probolinggo 2 VIEW Probolinggo Aplikasi  mobile  berbasis  android  guna  menjawab  kebutuhan masyarakat  dalam  hal  informasi,  pelayanan  publik,  serta pengaduan  dan  aspirasi  di  lingkungan  Pemerintah  Kota Probolinggo. 3 Portal Emas Probolinggo Smart Digital Melayani Masyarakat, yaitu aplikasi yang secara online digunakan untuk  pemrosesan permohonan terpadu yang digunakan oleh kelurahan, kecamatan dan dinas terkait. 4 Dukcapil Go Online  Sistem  informasi  layanan  kependudukan  dan  catatan  sipil secara  online  untuk  memberikan  kemudahan  akses  kepada masyarakat,  serta  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi penguruan dokumen administrasi kependudukan.
5 SIPD/ e-musrenbang Sistem informasi Pemerintahan Daerah untuk mengintegrasikan  implementasi  perencanaan  pembangunan melalui  pelaksanaan  musrenbang,  penyusunan    perencanaan, pengendalian, dan evaluasi pembangunan daerah 6 SP4N LAPOR! Sistem  Pengelolaan  Pengaduan  Pelayanan  Publik  Nasional (SP4N)  -  Layanan  Aspirasi  dan  Pengaduan  Online  Rakyat (LAPOR!)  adalah  layanan  penyampaian  semua  aspirasi  dan pengaduan  masyarakat  Indonesia  melalui  beberapa  kanal pengaduan.
Secara umum, metode menentukan ukuran sampel pada analisis SEM-PLS yang paling banyak digunakan adalah minimum harus sama atau lebih besar dari 10 (sepuluh) kali jumlah terbesar  indikator  formatif  yang  digunakan  untuk  mengukur  satu  konstruk  laten,  atau  10 (sepuluh)  kali  jumlah  terbesar  jalur  ( path )  struktural  yang  diarahkan  pada  konstruk  laten tertentu dalam model struktural atau model pengukuran (Hair et al., 2017). Berdasarkan pada Tabel 2, jumlah indikator terbesar dan jalur maksimum untuk mengukur satu konstruk adalah 5 (lima) indikator. Dari kedua teori perhitungan jumlah sampel tersebut maka jumlah sampel minimum yang menjadi acuan adalah sebanyak 50 responden.

## Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  tiga  jenis  variabel,  yaitu  variabel  independen,  varibel dependen dan variabel moderat, sesuai dengan kerangka hipotesis penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1. Definisi operasional variabel tersebut kemudian dijelaskan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Variabel Penelitian
Kode Variabel Definisi Operasional Jumlah Indikator Variabel Independen IQ Kualitas Informasi (Information Quality ) Persepsi  warga  tentang  kualitas  konten  atau keluaran dari aplikasi e-government terutama terkait  kelengkapan,  kemudahan  untuk dipahami, keakurasian, dan relevansi informasi yang dihasilkan. 5 SYQ  Kualitas Sistem System Quality Persepsi warga tentang karakteristik kualitas sistem e-government yang mencakup kegunaan, ketersediaan, keandalan, kemampuan beradaptasi, dan waktu respons. 5 TG Kepercayaan pada pemerintah ( Trust in Government ) Kepercayaan warga terhadap pemerintah yang mendorong kesediaan dan komitmen untuk mematuhi, bekerja sama, dan berpartisipasi dalam penyelenggaraan pemerintahan. 5 SN Jaringan sosial ( Social Network ) Interaksi warga dengan kelompok sosial lainnya yang kemudian mempengaruhi warga dalam menggunaakan e-government . 4 CN Norma kewarganegaraan ( Civic Norms ) Perilaku kooperatif sosial terkait kesadaran, dukungan dan kepedulian masyarakat sebagai warga kota dalam penyelenggaran pemerintahan 3 BDS  Kemampuan digital dasar ( Basic Digital Skills ) Kemampuan warga sebagai pengguna untuk menggunakan atau mengoperasikan perangkat keras dan perangkat lunak digital sesuai dengan kebutuhan 5 IDL Literasi informasi dan data ( Information and Data Literacy ) Pengetahuan dan kemampuan warga dalam mencari, memilih sumber, mengelola dan mengatur data dan informasi digital 5 SP Keamanan dan Privasi ( Security and Privacy ) Kesadaran dan kemampuan warga terkait perlindungan privasi serta keamanan data, informasi, dan perangkat digital 5 Variabel Dependen USE  Penggunaan E- Government Use of E-Government Perilaku aktual dan intensitas warga dalam menggunakan e-government 3 PU Manfaat yang dirasakan ( Perceived Usefulness ) Persepsi warga tentang manfaat yang dirasakan dalam menggunakan e- government 5 CS Kepuasan warga ( Citizen Satisfaction ) Tingkat kepuasan warga dalam menggunakan e-government melalui respon dan umpan balik. 5 CIUR  Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikan Niat warga untuk terus menggunakan sistem e-government secara berkelanjutan di masa 3
Kode Variabel Definisi Operasional Jumlah Indikator ( Continuance intention to use and recommend ) depan serta merekomendasikannya kepada orang lain
Variabel Moderator
AGE  Usia ( Age ) Usia warga dalam satuan tahun yang termasuk dalam rentang usia produktif yaitu 15-64 tahun (BPS, 2022). Disusun dalam skala ordinal berdasarkan klasifikasi tahun kelahiran atau generasi, yakni:
1. Baby Boomers (1946-1964); 2. Generasi X (1965-1980); 3. Generasi Y (1981-1995); 4. Generasi Z (1996-2010); - EDU  Tingkat pendidikan ( Education ) Tingkat pendidikan warga yang disusun dalam skala ordinal berdasarkan kategori berikut: 1. Pendidikan Dasar (SD, SMP); 2. Pendidikan Menengah (SMA/SMK/, D1); 3. Pendidikan Tinggi (D3, S1/D4, S2, S3) -

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data didapatkan melalui penyebaran kuesioner kepada responden. Warga kota sebagai responden akan menerima daftar pertanyaan yang diberikan, baik secara tertutup maupun terbuka. Dalam daftar pertanyaan, sekaligus diberikan pilihan-pilihan jawaban, namun juga  dimungkinkan  responden  memberikan  penjelasan  lebih  terhadap  pertanyaan  yang diberikan. Responden akan memberikan jawaban yang diukur menggunakan skala likert untuk setiap pertanyaan kuesioner. Klasifikasi jawaban diukur dengan skor 1 sampai dengan 6 dengan ketentuan sebagai berikut: skor 1 (STS=Sangat Tidak Setuju); skor 2 (TS=Tidak Setuju); skor 3 (KS=Kurang Setuju); skor 4 (CS=Cukup Setuju); skor 5 (S=Setuju); dan skor 6 (SS=Sangat Setuju).

## Pengujian Instrumen
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Higher-Order  Models atau Hierarchical Component Models (HCMs), dan dalam SEM-PLS juga disebut dengan Second- Order Models . Model pada HCMs mencakup konstruk yang lebih umum atau Higher Order Component (HOC)  yang  berdasarkan  teori  diukur  pada  tingkat  abstraksi  yang  lebih  tinggi, kemudian  secara  bersamaan  menyertakan  beberapa  subkomponen  atau Lower  Order Component (LOC) yang mencakup lebih banyak sifat konkret dari konstruk HOC. HOC pada
penelitian ini meliputi faktor sistem informasi, faktor modal sosial, dan faktor literasi digital, sesuai  dengan  kerangka  hipotesis  pada  Gambar  1.  Pendekatan  analisis  pada  penelitian menggunakan repeated  indicator  approach ,  yaitu  semua  indikator  yang  terdapat  pada  LOC juga dimasukkan ke dalam indikator pada HOC (Becker et al., 2012).
Instrumen penelitian dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas untuk memastikan model dan item-item dalam kuesioner yang dikembangkan telah sesuai. Jika terdapat indikator- indikator  yang  tidak  memenuhi  validitas  dan  reliabilitas,  maka  untuk  selanjutnya  indikator- indikator  tersebut  akan  disesuaikan  dengan  tujuan  penelitian  sebelum  dilakukan  pengujian hipotesis. Pengujian instrumen dilakukan melaui 2 tahap, yaitu pengujian model pengukuran ( outer model ) dan pengujian model struktural ( inner model ).
1) Pengujian  model  pengukuran.  Pengujian  model  pengukuran  atau outer  model merupakan cara untuk  mengukur validitas dan reliabilitas. Dalam model pengukuran HCM  hubungan  reflektif-reflektif,  pengujian  yang  dilakukan  adalah  validitas konvergen, validitas diskriminan, dan uji reliabilitas (Sarstedt et al., 2019).
2) Pengujian model struktural.  Pengujian model struktural  atau inner model merupakan model  yang  digunakan  untuk  memprediksi  hubungan  kausalitas  (hubungan  sebab- akibat)  antar  variabel  laten  yang  telah  dibangun  berdasarkan  teori.  Dalam  model pengukuran  HCMs  hubungan  reflektif-reflektif,  variabel  laten  yang  masuk  ke  dalam model struktural  hanya konstruk HOC. Model  struktural  dalam SEM-PLS dievaluasi menggunakan koefisien determinasi, relevansi prediktif dan uji kolinearitas.

## Analisis Data
Metode analisis data digunakan menguji  hubungan antar variabel  laten dalam model penelitian  yang  telah  diprediksi  dalam  hipotesis  dengan  data  hasil  kuesioner.  Pengujian hipotesis  dapat  dilakukan  melalui  metode bootsrapping ,  yaitu  metode resampling untuk menilai  tingkat  signifikansi  atau  probabilitas.    Berdasarkan  uraian  hipotesis  pada  bagian pendahuluan, hipotesis yang digunakan adalah hipotesis terarah, sehingga jenis uji hipotesis yang  digunakan  adalah one-tailed . Bootstrapping menghasilkan  t- statistics yang  dapat diperbandingkan dengan t-tabel. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 0,05, maka nilai t-tabel adalah 1,645. Apabila t- statistics > 1,645 atau p- value < 0,05, maka hubungan menjadi signifikan atau hipotesis dapat diterima (Hair et al., 2017). Hasil pengujian hipotesis tersebut berkontribusi pada konfirmasi teori dan menjelaskan hubungan kausal antar variabel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan secara langsung dengan menggunakan kuesioner  cetak,  serta  melalui  kuesioner  daring  Google  Form.  Dari  penyebaran  kuesioner tersebut didapatkan sejumlah 210 responden yang telah memenuhi kriteria untuk pengolahan data dan analisis lebih lanjut.  Karakteristik  responden yang berupa identitas dikelompokkan menjadi jenis kelamin, generasi usia (per tahun 2022) dan tingkat pendidikan yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik Responden Variabel Pengukur Jumlah  Persentase Jenis Kelamin Pria 125 59.52% Wanita 85 40.48% Generasi usia (per tahun 2022) Baby Boomers (58-76 tahun) 13 6.19% Generasi X (42-57 tahun) 72 34.29% Generasi Y (27-41 tahun) 111 52.86% Generasi Z (12-26 tahun) 14 6.67% Tingkat Pendidikan Dasar SD 5 2.38% SMP Menengah SMA/SMK/D1 97 46.19% Tinggi D3 108 51.43% S1/D4 S2/S3

## Pengujian Model Pengukuran
Validitas  konvergen  dari  model  pengukuran  dilihat  dari  hasil loading  factor dan average  variance  extracted (AVE).  Uji  validitas  konvergen  yang  pertama  dilakukan  adalah dengan  melihat  nilai outer  loadings tiap  indikator  untuk  menguji  apakah  parameter loading factor sudah  sesuai  dengan  kriteria  yang  dipersyaratkan.  Dalam  penelitian  ini,  uji  validitas konvergen loading factor melibatkan nilai outer loadings tiap indikator pada LOC dan nilai path  coefficients masing-masing  LOC  sebagai  indikator  pada  HOC  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Kriteria  nilai loading  factor yang  memenuhi  dalam  uji  validitas  konvergen  untuk penelitian analisis konfirmasi teori dengan penalaran deduktif adalah lebih dari 0.7 (Hair et al., 2019). Dari hasil kalkulasi  algoritma PLS tersebut  menunjukkan bahwa nilai loading factor dari indikator SYQ5(0,643) dan SP2(0,650) berada di bawah 0.7, sehingga indikator tersebut harus dikeluarkan dari model.

## Gambar 2. Hasil kalkulasi algoritma PLS
Setelah  mengeluarkan  indikator  tersebut,  kemudian  model  dihitung  kembali menggunakan  algoritma  PLS  dan  hasilnya  keseluruhan  indikator  dalam  model  telah  valid. Selanjutnya untuk menguji validitas konvergen adalah dengan melihat nilai AVE. Nilai AVE yang dipersyaratkan dalam pengujian validitas konvergen adalah lebih besar dari 0.5 (Hair et al.,  2019).  Berdasarkan  hasil  kalkulasi  yang  disajikan  dalam  Tabel  4,  maka  konstruk  dapat dinyatakan valid  karena  telah memenuhi  persyaratan model yang baik  karena nilainya lebih besar dari 0.5.
Selain menguji nilai outer loadings pada setiap indikator dan nilai AVE, uji validitas konvergen juga menguji nilai koefisien jalur pada setiap LOC sebagai indikator dari HOC yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Dari  hasil  tersebut,  nilai  koefisien  jalur  untuk  masing-masing LOC sudah mendekati +1 , sehingga menunjukkan kuatnya hubungan antara HOC dan LOC, yang artinya konstruk LOC secara valid merepresentasikan konstruk HOC.
Tabel 4. Nilai AVE, cronbach's alpha , dan composite reliability Konstruk AVE Cronbach's Alpha Composite Reliability Sistem Informasi 0.604 0.917 0.919 Kualitas Informasi 0.694 0.889 0.919 Kualitas Sistem 0.736 0.880 0.917 Modal Sosial 0.585 0.935 0.944 Kepercayaan pada Pemerintah 0.819 0.944 0.958 Jaringan Sosial 0.751 0.889 0.923 Norma Kewarganegaraan 0.761 0.844 0.905 Literasi Digital 0.647 0.957 0.962 Keterampilan Digital Dasar 0.805 0.939 0.954 Literasi Informasi dan Data 0.719 0.901 0.927 Keamanan dan Privasi 0.693 0.850 0.900 Penggunaan e-government 0.845 0.908 0.942 Manfaat yang dirasakan 0.712 0.899 0.925 Kepuasan warga 0.703 0.894 0.922 Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikan 0.838 0.903 0.939 Usia 1.000 1.000 1.000 Tingkat pendidikan 1.000 1.000 1.000 Literasi Digital * Usia 1.000 1.000 1.000 Literasi Digital * Tingkat Pendidikan 1.000 1.000 1.000 Tabel 5. Nilai Fornell-Larcker Criterion
BDS CS CN CIU R USE IQ IDL

## PU
SP SN SY Q TG BDS 0.89 7 CS 0.38 7 0.83 9 CN 0.34 1 0.66 5 0.87 3 CIU R 0.47 6 0.81 7 0.57 5 0.91 5 USE 0.57 7 0.75 1 0.52 1 0.76 0 0.91 9 IQ 0.38 4 0.70 2 0.54 3 0.66 0 0.62 4 0.83 3 IDL 0.85 7 0.48 4 0.42 0 0.52 2 0.62 0 0.43 7 0.84 8 PU 0.51 2 0.78 8 0.59 3 0.75 6 0.74 3 0.69 3 0.58 3 0.84 4 SP 0.77 4 0.47 0 0.37 5 0.55 2 0.64 0 0.45 6 0.76 9 0.58 8 0.83 3 SN 0.48 8 0.67 3 0.57 5 0.71 2 0.69 6 0.60 5 0.50 6 0.64 0 0.54 5 0.86 7
BDS CS CN CIU R USE IQ
IDL PU SP SN SY Q TG SYQ 0.44 1 0.59 2 0.50 3 0.53 8 0.53 4 0.69 6 0.51 3 0.60 2 0.52 3 0.43 7 0.85 8 TG 0.22 1 0.63 3 0.69 3 0.53 9 0.43 3 0.58 3 0.35 4 0.64 5 0.32 0 0.56 7 0.46 2 0.90 5
Selanjutnya uji validitas diskriminan menggunakan Fornell-Larcker Criterion (FLC), yaitu membandingkan akar kuadrat nilai AVE dengan korelasi variabel laten. Dengan kata lain, akar  kuadrat  AVE  dari  setiap  konstruk  harus  lebih  besar  daripada  korelasi  tertinggi  dengan konstruk lainnya. Hasil kalkulasi algoritma PLS untuk uji validitas diskriminan menggunakan pendekatan FLC dapat ditunjukkan pada
Tabel 5 yang menandakan bahwa semua variabel telah valid.
Yang terakhir dalam pengujian model pengukuran adalah dengan menguji reliabilitas instrumen menggunakan nilai cronbach’s alpha dan composite reliability yang telah disajikan pada  Tabel  4.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  keseluruhan  konstruk  memiliki  nilai cronbach’s alpha dan composite reliability yang lebih besar dari 0.7. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa  semua  variabel  memenuhi  syarat  reliabel,  dan  instrumen  layak  digunakan  untuk penelitian lebih lanjut.

## Pengujian Model Struktural
Pertama, pengujian model struktural dilakukan melalui pengujian koefisien determinasi ( R-Square ) untuk menjelaskan varians dalam variabel endogen yang dijelaskan oleh variabel eksogen pada model struktural. Hasil perhitungan nilai R-Square pada variabel endogen dalam model  menginterpretasikan  tingkat  persentase  variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel endogen dalam penelitian ini. Secara umum nilai R-Square sebesar 0,75, 0,50, atau 0,25 untuk variabel endogen masing-masing dapat digambarkan sebagai substansial, sedang, dan lemah (Hair  et  al.,  2017, p. 208). Nilai R-Square pada  model struktural  ini  disajikan pada  Tabel  6 yang menunjukkan keseluruhan variabel endogen dalam penelitian ini termasuk dalam kategori sedang ( moderate ) dalam menjelaskan variabel eksogen.
Tabel 6. Nilai R-Square dan Q-Square Variabel endogen R-Square Q-Square Penggunaan e-government 0.591 0.484 Manfaat yang dirasakan 0.564 0.379 Kepuasan warga 0.553 0.379 Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikan 0.728 0.595
Tabel 7. Inner Model Variance Inflation Factor (VIF) CS
CIUR DL * AGE  DL * EDU  DL  USE IS  PU SC CS 3.147 DL * AGE 1.053 DL * EDU 1.126 DL 1.626 USE 1.000  2.664 1.000 IS 2.118 PU 3.071 SC 1.922
Selanjutnya  adalah  menguji  relevansi  prediktif  pada  setiap  variabel  endogen menggunakan  kriteria  nilai Q-Square oleh  Stone  Geisser (1974) dalam  Hair  et  al.  (2017,  p.
202).  Berdasarkan  hasil  yang  disajikan  pada  Tabel  6,  model  pada  penelitian  telah  memiliki relevansi prediktif yang sesuai dengan kriteria atau memiliki Goodness of Fit (GoF) yang baik karena nilai Q-Square lebih besar dari 0.
Untuk  menghindari  multikolinearitas  dalam  model,  pengujian  model  struktural selanjutnya  adalah  melakukan  uji  kolinearitas  menggunakan  nilai variance  inflation  factor (VIF)  (Sekaran  &  Bougie,  2016).  Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  VIF  pada  model struktural  ( inner  model )  yang  disajikan  pada  Tabel  7,  menunjukkan  bahwa  semua  konstruk mempunyai  nilai  VIF  kurang  dari  5.  Sehingga  semua  konstruk  pada  model  struktural  tidak mengalami masalah multikolinearitas dan dinyatakan valid.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Bootstraping pada SmartPLS  yang dilakukan  dengan  jumlah  5000  subsampel.  Nilai  t-tabel  sebesar  1.645  pada tingkat keyakinan 95% atau tingkat signifikansi 0.05 ( one-tailed ). Hasil kalkulasi bootstraping dari jalur hubungan antar variabel yang dihipotesiskan dapat ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil pengujian hipotesis Jalur Parameter Keputusan Dari Ke Koefisien  t-statistics H1 Sistem informasi  Penggunaan e- government 0.258 2.195 Diterima H2 Modal sosial Penggunaan e- government 0.266 2.989 Diterima H3 Literasi digital Penggunaan e- government 0.399 5.396 Diterima H4a Literasi digital * Usia Penggunaan e- government -0.021 0.385 * Ditolak
Jalur Parameter Keputusan Dari Ke Koefisien  t-statistics H4b Literasi digital * Tingkat pendidikan Penggunaan e- government -0.057 1.055 * Ditolak H5 Penggunaan e- government Kepuasan warga 0.751 13.914 Diterima H6 Penggunaan e- government Manfaat yang dirasakan 0.744 14.703 Diterima H7 Penggunaan e- government Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya 0.273 3.082 Diterima H8 Kepuasan warga Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya 0.466 6.923 Diterima H9 Manfaat yang dirasakan Niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikannya 0.185 2.285 Diterima
Keterangan:
*. Nilai t-statistics lebih kecil dari 1.645

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis,  membuktikan  bahwa  faktor  sistem  informasi berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan e-government .  Dalam  model  kesuksesan  sistem informasi  DeLone  and  McLean  (1992)  telah  ditunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang signifikan  (positif  atau  negatif)  antara  kualitas  sistem  dan  kualitas  informasi  dengan penggunaan  SI.  Kualitas  sistem  merupakan  karakteristik  utama  dan  faktor  teknikal  penting dalam  merepresentasikan  kesuksesan  sistem  informasi  (Alshaher,  2021).  Persepsi  warga terhadap  kualitas  sistem  akan  mempengaruhi  kepercayaan,  yang  kemudian  berimplikasi langsung  pada  penggunaan e-government (Hooda  et  al.,  2022).  Pemerintah  perlu mengupayakan faktor teknikal tersebut untuk memanfaatkan potensi penuh dari sistem. Selain itu,  kualitas  informasi  dipandang  sebagai  dimensi  penting  untuk  mengevaluasi  keberhasilan sistem e-government (Berlilana  et  al.,  2017).  Keakuratan,  kelengkapan,  dan  relevanasi  atau kesesuaian  informasi  ditemukan  sebagai  kunci  kualitas  informasi  dalam  layanan  elektronik pemerintah (Franque et al., 2021; Lee & Levy, 2014; Saha et al., 2012). Informasi yang kaya dan akurat membantu warga mampu memahami proses penyelenggaraan pemerintahan secara utuh  dan  tepat.  Peningkatan  kualitas  sistem  informasi e-government akan  membawa peningkatan  juga  pada  kualitas  pelayanan  publik.  Secara  khusus  akan  membuat  warga menyadari kualitas SI yang berimplikasi pada peningkatan pemanfaatan e-government .
Faktor  modal  sosial  yang  direpresentasikan  oleh  kepercayaan  terhadap  pemerintah, jaringan  sosial,  dan  norma  kewarganegaraan  berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan e- government . Meskipun terdapat argumentasi lain yang bertolak belakang, bahwa kepercayaan tersebut  menurunkan  motivasi  mereka  untuk  memantau  dan  terlibat  dalam  penyelenggaraan pemerintah secara aktif (Pytlikzillig et al., 2012). Namun tingginya kepercayaan masyarakat terhadap  pemerintah  menjadi  determinan  penting  dari  kerjasama  publik  antara  pemangku kepentingan  dalam  pelaksanaan  pelayanan  (Sigwejo  &  Pather,  2016).  Jaringan  sosial  juga dianggap sebagai pilar modal sosial yang condong kepada hubungan antar anggota masyarakat daripada kedua pilar lainnya. Penelitian sebelumnya (Lee & Kim, 2014, 2018) menemukan bahwa  warga  dengan  jaringan  sosial offiline yang  lemah  cenderung  lebih  memiliki kecenderungan partisipasi melalui e-government . Panopoulou et al. (2021) juga menemukan pertemanan  lewat  media  sosial  dapat  mempengaruhi  pemanfaatan e-government ,  karena pengguna lebih cenderung menggunakan sistem yang direkomendasikan oleh teman mereka. Bagaimanapun penelitian ini hanya membicarakan jaringan sosial  secara umum ( offline dan online )  yang  merepresentasikan  faktor  modal  sosial.  Norma  kewarganegaraan  digambarkan sebagai  sikap  yang  membentuk  perilaku  kooperatif  warga  terhadap  penyelenggaraan pemerintahan.  Dengan  kata  lain  juga  sebagai  kesadaran  atau  literasi  terhadap  pemerintahan (Persaud  &  Persaud,  2013).  Shihab  et  al.  (2021)  juga  menemukan  bahwa  norma kewarganegraan secara tidak langsung berpengaruh positif terhadap keterlibatan warga dengan dimediasi oleh faktor persepsi nilai publik. Perilaku suportif, kooperatif dan kesadaran akan hak  dan  kewajiban  sebagai  warga  kota  menjadi  ukuran  norma  kewarganegaraan  dalam penelitian ini sebagai bagian dari modal sosial.
Literasi  digital  menjadi  isu  dan  tantangan  utama  dalam  pembangunan  berkelanjutan pada  negara  berkembang  (Law  et  al.,  2018),  khususnya  transformasi  digital  sektor  publik. Faktor literasi digital berpengaruh positif terhadap penggunaan e-government . Hasil ini juga melengkapi peluang penelitian oleh Saraguro-Bravo et al. (2017) yang mengusulkan konsep literasi digital dalam peningkatan partisipasi warga melalui e-government . Keterampilan dasar dalam  mengoperasikan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  TIK  menjadi  prasyarat  utama sebelum melakukan partisipasi  secara  elektronik. Selain itu, literasi  data  dan informasi juga dapat memberikan pemahaman lebih lanjut kepada warga untuk dapat mencari data, informasi, atau konten digital dengan memilih  sumber informasi yang terpercaya. Literasi  digital tidak terbatas keterampilan pada aspek teknologi, namun juga kapasitas warga untuk menyaring dan mengevaluasi  informasi.  Dengan  maraknya  kejahatan  siber  yang  menyasar  sistem e- government , tidak bisa hanya bergantung pada keamanan sistem yang dibangun oleh penyedia
layanan. Perlu juga adanya kesadaran akan literasi digital pada tiap individu dalam masyarakat yang  membentuk  pola  pikir  dan  kebiasaan  sebagai  langkah  preventif  untuk  melindungi keamanan dan privasi. Literasi akan data dan informasi ini memungkinkan warga untuk dapat menyimpan dan membagikan data dan informasi digital dengan tepat.
Berkaitan  dengan  faktor  literasi  digital,  usia  dan  tingkat  pendidikan  warga  tidak memiliki pengaruh moderasi positif pada hubungan faktor literasi digital terhadap penggunaan e-government . Dengan kata lain, faktor usia warga tidak memperkuat pengaruh literasi digital terhadap  pemanfaatan  teknologi  digital.  Sektor  pendidikan  formal  juga  bukan  satu-satunya jalan  untuk  memperoleh  keterampilan  digital  Hasil  ini  berbeda  dengan  pendapat  van  Dijk (2006)  terkait  hambatan  terhadap  akses  komputer  dan  Internet  di  kalangan  usia  senior  dan warga berpendidikan rendah. Konsep tersebut kemungkinan hanya relevan ketika era pertama kali  teknologi  digital  diperkenalkan  di  masyarakat.  Di  era  digital  saat  ini  yang  telah berkembang pesat, faktor usia dan tingkat pendidikan tidak sepenuhnya menjadi batasan warga dalam  mengadopsi  teknologi  digital.  Sehingga  faktor  literasi  digital  warga  memberikan pengaruh langsung terhadap pemanfaatan e-government .
Intensitas  dan  pengalaman  warga  dalam e-participation terbukti  berpengaruh  positif terhadap  kepuasan  warga,  manfaat  yang  dirasakan,  dan  niat  penggunaan  berkelanjutan. Kepuasan warga mewakili kepuasan warga dalam aspek teknis hingga efektivitas dan efisiensi pada  layanan e-government .  Manfaat  yang  dirasakan  warga  ini  merupakan  manifestasi  dari fungsi  partisipasi  publik melalui  sistem online. Hal  tersebut  juga  secara  umum  menyangkut hak dan kewajibannya sebagai warga kota dalam jalannya tata kelola pemerintahan. Kebiasaan warga  dalam  menggunakan  sistem  pemerintahan  yang  didukung  oleh  TIK  dapat  menjaga motivasi warga dari waktu ke waktu. Temuan tersebut menjadi bukti bahwa warga memandang transformasi digital sebagai sebuah kemajuan dan keniscayaan.
Kepuasan warga dan manfaat  yang dirasakan warga secara positif mempengaruhi niat penggunaan berkelanjutan dan merekomendasikan pemanfaatan e-government .
Mengkonfirmasi  model  Delone  &  McLean  (2003;  1992),  kepuasan  yang  dirasakan  oleh pengguna sistem menimbulkan efek timbal balik terhadap penggunaan sistem. Demikian juga pada expectation-confirmation  model ,  kepuasan  atas  ekspektasi  penggunaan  sistem  dan manfaat  yang  dirasakan  berpengaruh  positif  terhadap  niat  penggunaan  berkelanjutan (Bhattacherjee,  2001).  Efektivitas  dalam  memfasilitas  partisipasi  secara  elektronik  dan efisiensi dalam hal penyedederhanaan proses birokrasi juga menjadi parameter penting yang mempengaruhi niat penggunaan berkelanjutan. Puthur et al. (2020) berpendapat manfaat yang dirasakan  pengguna  adalah  prediktor  niat  penggunaan  terbaik.  Masyarakat  dapat  merasakan
hak  dan  kewajibannya  sebagai  warga  kota  tersalurkan  melalui  penerapan e-government .
Khususnya  dalam  hal  keterbukaan  informasi,  layanan  publik,  serta  fasilitas  pengaduan  dan aspirasi.  Sehingga  manfaat  yang  dirasakan  tersebut  secara  positif  memunculkan  niat penggunaan secara berkelanjutan.
Kepuasan  warga  dan  manfaat  yang  dirasakan  warga  juga  memediasi  hubungan pengaruh  penggunaan e-government terhadap  niat  penggunaan  keberlanjutan.  Mengikuti prosedur  analisis  mediasi  yang  diusulkan  dalam  Hair  et  al.  (2017),  maka  variabel  kepuasan warga  dan  manfaat  yang  diraskaan  warga  memiliki  pengaruh  mediasi  parsial  yang  saling melengkapi atau complementary ( partial mediation ) karena kedua nilai koefisien dari pengaruh langsung dan tidak langsung bernilai signifikan.

## PENUTUP
Penelitian  ini  telah  menunjukkan  hasil  temuan  terkait  faktor-faktor  determinan penggunaan e-government oleh  masyarakat  di  Kota  Probolinggo.  Persepsi  warga  terkait kualitas  sistem  informasi,  modal  sosial,  dan  literasi  digital  berpengaruh  positif  terhadap penggunaan  sistem.  Namun  usia  dan  tingkat  pendidikan  warga  tidak  memiliki  pengaruh moderasi positif, sehingga tidak memperkuat hubungan literasi digital terhadap penggunaan e- government . Intensitas dan pengalaman menggunakan sistem juga dapat meningkat kepuasan warga dan manfaat yang dirasakan. Bersama dengan pengalaman penggunaan, kepuasan warga dan  manfaat  yang  dirasakan  juga  saling  melengkapi  dalam  mempengaruhi  peningkatan  niat penggunaan  secara  berkelanjutan  dan  merekomendasikannya  kepada  warga  lain.  Hasil penelitian ini juga mendukung konsep yang dijelaskan pada bagian sebelumnya bahwa aspek TIK,  modal  manusia  dan  modal  sosial  sebagai enabler dalam  mewujudkan  tata  kelola pemerintahan yang berpusat pada warga.
Berdasarkan  hasil  dan  kesimpulan  penelitian,  secara  garis  besar  terdapat  empat rekomendasi  praktis  untuk  mengoptimalkan  penerapan e-government . Pertama, melakukan pendekatan bottom-up dengan  melibatkan  warga  dalam  proses  perumusan  kebijakan  dan pengembangan e-government dengan  melakukan  analisis  kebutuhan  pengguna  dan  meminta umpan  balik  yang  didukung  oleh  keandalan  infrastruktur  TIK. Kedua, pemerintah  perlu mensosialisasikan dan mempromosikan pemanfaatan e-government kepada warga kota secara lebih  luas  dengan  memanfaatkan  modal  sosial  berupa  jaringan  sosial  dalam  masyrakat berimplikasi pada peningkatan budaya partisipasi secara keseluruhan. Ketiga , literasi digital perlu  dikembangkan  dalam  masyarakat  sebagai  bagian  dari  pembelajaran  sepanjang  hayat ( lifetime learner ).  Pemerintah daerah perlu secara optimal memanfaatkan Kerangka Literasi
Digital Indonesia yang telah disesuaikan dengan Peta Jalan Literasi  Digital  Indonesia 2020- 2024 (Deloitte, 2020), yang menjelaskan dimensi penting tentang arah pengembangan literasi digital dalam tingkat daerah atau nasional. Keempat, penerapan e-government harus menjadi inovasi, pembelajaran, dan adaptasi yang berkelanjutan dalam tata kelola pemerintahan, yang menjadi milestone dalam  proses  transformasi  digital  sektor  publik  untuk  mewujudkan good governance .
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  yang  perlu  diperhatikan  yang berhubungan dengan keterbatasan peneliti, teori  yang digunakan, metode, lokasi serta objek penelitian.  Penelitian  ini  terbatas  pada  penerapan e-government di  Indonesia,  khususnya  di Kota  Probolinggo  yang  dapat  menimbulkan  pembatasan  generalisasi  dalam  konteks  daerah lain,  negara  lain,  atau  bahkan  layanan  pemerintah  lainnya.  Penilitian  ini  juga  menggunakan lebih dari sistem e-government dalam lingkup daerah dan nasional sebagai objek penelitian.
Hal ini memungkinkan memunculkan bias dalam penelitian, terutama pada faktor teknis seperti kualitas sistem informasi. Keterbatasan akses peneliti terhadap calon responden juga tantangan dalam  mengumpulkan  data,  sehingga  sampel  yang  diperoleh  relatif  sedikit  meskipun berdasarkan  metode  SEM-PLS  telah  memenuhi  jumlah  sampel  minimal  untuk  dilakukan analisis. Dan terkait dengan model penelitian, penggunaan variabel  pengaruh moderasi  juga hanya  terbatas  pada  faktor  demografi  usia  dan  tingkat  pendidikan  warga  dalam  hubungan literasi  digital  terhadap  penggunaan  sistem.  Yang  terakhir,  penelitian  ini  hanya  membahas tentang  proses  adopsi e-government untuk  layanan  publik  oleh  masyarakat,  namun  belum mengukur  partisipasi  aktif  warga  secara  elektronik  serta  dampaknya  terhadap  aspek pembangunan berkelanjutan.
Sebagai saran untuk peneltian selanjutnya, studi empiris lanjutan pada lokasi penelitian dan layanan e-government lainnya perlu dilakukan untuk mengeksplorasi dan mengkonfirmasi model penerapan e-government yang berpusat pada warga. Faktor status sosial ekonomi seperti jenis  pekerjaan  dan  tingkat  penghasilan  juga  perlu  dilibatkan  sebagai  pengaruh  moderasi terhadap hubungan literasi digital dan/atau modal sosial terhadap penggunaan aktual sistem. Serta  penelitian  tentang  keberlanjutan  pemanfaatan e-government serta  analisis  dampak ( outcome ) terhadap pembangunan berkelanjutan baik pada aspek sosial, ekonomi, atau politik untuk  mendapatkan  pemahaman  lebih  luas  terkait  penerapan e-government dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Albino,  V.,  Berardi,  U.,  &  Dangelico,  R.  M.  (2015).  Smart  cities:  Definitions,  dimensions,
performance,  and  initiatives. Journal  of  Urban  Technology , 22 (1),  3–21. https://doi.org/10.1080/10630732.2014.942092
Alshaher, A. (2021). IT capabilities as a fundamental of electronic government system success in  developing  countries  from  users  perspectives. Transforming  Government:  People, Process and Policy , 15 (1), 129–149. https://doi.org/10.1108/TG-05-2020-0080
Becker, J. M., Klein, K., & Wetzels, M. (2012). Hierarchical Latent Variable Models in PLS- SEM: Guidelines for Using Reflective-Formative Type Models. Long Range Planning , 45 (5–6), 359–394. https://doi.org/10.1016/J.LRP.2012.10.001
Berlilana,  Hariguna,  T.,  &  Nurfaizah.  (2017).  Understanding  of  Public  Behavioral  Intent  to Use  e-Government  Service:  An  Extended  of  Unified  Theory  of  Acceptance  Use  of Technology and Information System Quality. Procedia Computer Science , 124 , 585–592. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2017.12.193
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding Information Systems Continuance: An Expectation- Confirmation Model. MIS Quarterly , 25 (3), 351–370. https://doi.org/10.2307/3250921
BPS. (2022). Istilah Badan Pusat Statistik . https://www.bps.go.id/istilah/
Choi, J. C., & Song, C. (2020). Factors explaining why some citizens engage in E-participation, while  others  do  not. Government  Information  Quarterly , 37 (4),  101524. https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101524
Deloitte. (2020). Roadmap Literasi Digital 2020-2024 .
Delone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (2003).  The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information Systems  Success:  A  Ten-Year  Update. Journal  of  Management  Information  Systems , 19 (4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (1992).  Information  systems  success:  The  quest  for  the dependent variable. Information
Systems Research , 3 (1), 60–95. https://doi.org/10.1287/isre.3.1.60
Franque,  F.  B.,  Oliveira,  T.,  Tam,  C.,  &  Santini,  F.  O.  (2021).  A  meta-analysis  of  the quantitative  studies  in  continuance  intention  to  use  an  information  system. Internet Research , 31 (1), 123–158. https://doi.org/10.1108/INTR-03-2019-0103
Geisser, S. (1974). A Predictive Approach to the Random  Effect  Model. Biometrika , 61 (1), 101–107. https://doi.org/10.2307/2334290
Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). In Sage (2nd ed.).
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review , 31 (1), 2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Hooda, A., Gupta, P., Jeyaraj, A., Giannakis, M., & Dwivedi, Y. K. (2022). The effects of trust on  behavioral  intention  and  use  behavior  within  e-government  contexts. International Journal of Information Management , 67 . https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102553 Kementerian PANRB. (2021). Laporan Hasil Evaluasi SPBE - Indeks SPBE Kota Probolinggo 2021 .
Khan, S., Umer, R., Umer, S., & Naqvi, S. (2021). Antecedents of trust in using social media for  E-government  services:  An  empirical  study  in  Pakistan. Technology  in  Society , 64 , 101400. https://doi.org/10.1016/J.TECHSOC.2020.101400
Khoirunnida, Hidayanto, A. N., Purwandari, B., Yuliansyah, R., & Kosandi, M. (2018). Factors influencing  citizen’s  intention  to  participate  in  e-participation:  Integrating  Technology Readiness on Social Cognitive Theory. Proceedings of the 2nd International Conference on Informatics and
Computing, ICIC 2017 , 2018 - Janua , 1–7. https://doi.org/10.1109/IAC.2017.8280635
Kumar,  R.,  Sachan,  A.,  &  Mukherjee,  A.  (2017).  Qualitative  approach  to  determine  user experience  of  e-government  services. Computers  in  Human  Behavior , 71 ,  299–306. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.02.023
Law, N., Woo, D., Torre, J. de la, & Wong, G. (2018). A Global Framework of Reference on Digital  Literacy  Skills  for  Indicator  4.4.2 .  UNESCO  Institute  for  Statistics. http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/ip51-global-framework-reference- digital-literacy-skills-2018-en.pdf
Lee, A., & Levy, Y. (2014). The effect of information quality on trust in e-government systems’ transformation. Transforming  Government:  People,  Process  and  Policy , 8 (1),  76–100. https://doi.org/10.1108/TG-10-2012-0011
Lee, J. H., Hancock, M. G., & Hu, M. C. (2014). Towards an effective framework for building smart  cities:  Lessons  from  Seoul  and  San  Francisco. Technological  Forecasting  and Social Change , 89 , 80–99. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2013.08.033
Lee, J., &  Kim,  S. (2014). Active citizen e-participation  in  local  governance:  Do individual social capital and e-participation management matter? Proceedings of the Annual Hawaii International Conference
on System Sciences , 2044–2053. https://doi.org/10.1109/HICSS.2014.259
Lee, J., & Kim, S. (2018). Citizens’ e-participation on agenda setting in local governance: Do individual  social  capital  and  e-participation  management  matter? Public  Management Review , 20 (6), 873–895. https://doi.org/10.1080/14719037.2017.1340507
Malek,  J.  A.,  Lim,  S.  B.,  &  Yigitcanlar,  T.  (2021).  Social  inclusion  indicators  for  building citizen-centric smart cities: A systematic literature review. Sustainability (Switzerland) , 13 (1), 1–29. https://doi.org/10.3390/su13010376
Malodia,  S.,  Dhir,  A.,  Mishra,  M.,  &  Bhatti,  Z.  A.  (2021).  Future  of  e-Government:  An integrated  conceptual  framework. Technological  Forecasting  and  Social  Change , 173 , 121102. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2021.121102
Naranjo-Zolotov,  M.,  Oliveira,  T.,  &  Casteleyn,  S.  (2019a).  Citizens’  intention  to  use  and recommend  e-participation:  Drawing  upon  UTAUT  and  citizen  empowerment. Information  Technology  and  People , 32 (2),  364–386.  https://doi.org/10.1108/ITP-08- 2017-0257
Naranjo-Zolotov, M.,  Oliveira, T., Cruz-Jesus,  F., Martins,  J., Gonçalves, R., Branco, F., & Xavier,  N.  (2019b).  Examining  social  capital  and  individual  motivators  to  explain  the adoption of online citizen participation. Future Generation Computer Systems , 92 , 302– 311. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.09.044
Noor,  M.  U.  (2019).  Inisiasi  Masyarakat  Informasi  di  Indonesia  Melalui  Implementasi Keterbukaan  Informasi  Publik :  Satu  Dekade  Undang-Undang  Keterbukaan  Informasi Publik. Khizanah  Al-Hikmah :  Jurnal  Ilmu  Perpustakaan,  Informasi,  Dan  Kearsipan , 7 (1), 11. https://doi.org/10.24252/kah.v7i1a2
Panopoulou, E., Tambouris, E., & Tarabanis, K. (2021). An eParticipation Acceptance Model. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing , 9 (1), 188–199.
https://doi.org/10.1109/TETC.2018.2861426
Persaud, A., & Persaud, P. (2013). Rethinking E-government adoption: A user-centered model.
International Journal of Electronic Government Research , 9 (4), 56–74. https://doi.org/10.4018/ijegr.2013100104
Puthur, J. K., George, A. P., & Mahadevan, L. (2020). Understanding citizen’s continuance intention to use e-government services: The case of the Indian railway e-ticket booking site. International  Journal  of  Business  Information  Systems , 34 (2),  183–203. https://doi.org/10.1504/IJBIS.2020.108343
Pytlikzillig, L. M., Tomkins, A. J., Herian, M. N., & Hoppe, R. D. (2012). Trust in Government: Findings  from  Public  Budgeting  Consultations. Transatlantic  Conference  on Transparency Research .
Reddick, C., & Anthopoulos, L. (2014). Interactions with e-government, new digital media and traditional channel choices: citizen-initiated factors. Transforming Government: People, Process and Policy , 8 (3), 398–419. https://doi.org/10.1108/TG-01-2014-0001
Republik  Indonesia.  (2018). Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  tentang  Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) .
Saha, P., Nath, A. K., & Salehi-Sangari, E. (2012). Evaluation of government e-tax websites: An information quality and system quality approach. Transforming Government: People, Process and Policy , 6 (3), 300–321. https://doi.org/10.1108/17506161211251281
Saraguro-Bravo,  R.,  Puente-Castro,  S.,  Quimba-Herrera,  S.,  Costa-Campuzano,  J.,  & Desiderio-Sanchez,  K.  (2017).  Digital  Literacy  proposal  to  improve  eParticipation  in urban  marginal  areas. 2017  4th  International  Conference  on  EDemocracy  and EGovernment, ICEDEG 2017 . https://doi.org/10.1109/ICEDEG.2017.7962548
Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Becker, J.-M., & Ringle, C. M. (2019). How to specify, estimate,  and  validate  higher-order  constructs  in  PLS-SEM. Australasian  Marketing Journal (AMJ) , 27 (3), 197–211.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2019.05.003
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods For Business: A Skill Building Approach . John Wiley & Sons.
Sharma, R., Fantin, A.-R., Prabhu, N., Guan, C., & Dattakumar, A. (2016). Digital literacy and knowledge  societies:  A  grounded  theory  investigation  of  sustainable  development. Telecommunications Policy , 40 (7), 628–643. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2016.05.003
Shihab, M.  R., Hidayanto, A. N., &  Putra, P. H. (2021). Exploring the effects  of normative beliefs  toward  citizen  engagement  on  eparticipation  technologies. Information (Switzerland) , 12 (5). https://doi.org/10.3390/info12050189
Sigwejo,  A.,  &  Pather,  S.  (2016).  A  citizen-centric  framework  for  assessing  E-government effectiveness. Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries , 74 (1). https://doi.org/10.1002/j.1681-4835.2016.tb00542.x
Steinbach,  M.,  Sieweke,  J.,  &  Süß,  S.  (2019).  The  diffusion  of  e-participation  in  public administrations: A systematic literature review. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce , 29 (2), 61–95. https://doi.org/10.1080/10919392.2019.1552749
United Nations.  (2020). E-Government  Survey 2020  - Digital  Government  in  the Decade of Action for Sustainable Development .
Van Cauter, L., Verlet, D., Snoeck, M., & Crompvoets, J. (2017). The explanatory power of
the Delone &amp; McLean model in the public sector: A mixed method test. Information Polity , 22 (1), 41–55. https://doi.org/10.3233/IP-170404
van Dijk, J. A. G. M. (2006). Digital divide research, achievements and shortcomings. Poetics ,
34 (4), 221–235. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.poetic.2006.05.004
Vuorikari, R., Punie, Y., Carretero, S., & Van den Brande, L. (2016). DigComp 2.0: The Digital Competence Framework for Citizens. Update Phase 1: the Conceptual Reference Model. (Issue  LF-NA-27948-EN-C  (print),LF-NA-27948-EN-N  (online),LF-NA-27948-EN-E (ePub)).  Publications  Office  of  the  European  Union.  https://doi.org/10.2791/607218 (print),10.2791/11517 (online),10.2791/520113 (ePub)
Wang,  Q.,  Myers,  M.  D.,  &  Sundaram,  D.  (2013).  Digital  Natives  and  Digital  Immigrants. Business & Information Systems Engineering , 5 (6), 409–419.
https://doi.org/10.1007/s12599-013-0296-y