## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.14, No.2, Tahun 2020 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Evaluasi Tingkat Penerimaan Masyarakat terhadap Aplikasi Jogja Istimewa menggunakan Modifikasi Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
Nurviyanto Widya Nugroho 1 , Wing Wahyu Winarno 2 , Hanson Prihantoro Putro 3
1 Universitas Islam Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN
3 Universitas Islam Indonesia
1 nurviyantonugroho@gmail.com, 2 wing@stieykpn.ac.id, 3 hanson@uii.ac.id
ABSTRAK . Pemda DIY meluncurkan sistem informasi pemandu wisatawan dan lokal bernama aplikasi Jogja Istimewa. Berbeda dengan sistem informasi wisatawan dan lokal pada umumnya, aplikasi Jogja Istimewa ini di dalamnya terdapat layanan-layanan e-government . Tujuannya untuk memudahkan masyarakat mendapatkan akses informasi seputar DIY dan pelayanan  publik  di  DIY.  Sejak  diluncurkan  pada  September  2015,  mayoritas  masyarakat  DIY  masih  belum mengunduhnya. Penelitian  ini akan  mengevaluasi tingkat penerimaan  masyarakat terhadap aplikasi Jogja  Istimewa  dan faktor-faktor  apa  aja  yang  mempengaruhi  penerimaannya.  Penelitian  ini  menggunakan  modifikasi  UTAUT2  dengan menambah  variabel Trust dan Perceived  Risk .  Data  dikumpulkan  melalui  penyebaran  kuesioner  secara online menggunakan  google  form  ke  184  pengguna.  Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  SEM-PLS  dan menggunakan  software  SmartPLS.  Hasilnya,  tingkat  penerimaan  masyarakat  terhadap  aplikasi  Jogja  Istimewa  masuk dalam kategori cukup baik. Diketahui, bahwa UB dipengaruhi oleh BI, HA dan FC. Sementara BI dipengaruhi oleh HA, PR, SI, TR dan PE namun tidak dipengaruhi oleh FC dan EE.
Kata Kunci : Aplikasi Jogja Istimewa; e-Government; Tingkat Penerimaan Masyarakat; UTAUT2; SEM
ABSTRACT . The DIY government launches a traveler and local guides information system named Jogja Istimewa app. Unlike travel & local apps in general, this Jogja Istimewa app includes e-government services. The purpose of this Jogja Istimewa app is to make it easier for citizen to get access to information about DIY and public services in DIY. Since its launch in September 2015, the majority of people in DIY have not yet downloaded it. This study will evaluate the level of citizen’ acceptance towards the Jogja Istimewa app and what factors influence their acceptance. This study uses a modified UTAUT2 by adding Trust and Perceived Risk variables. Data was collected by distributing questionnaires online using google form to 184 users. The data analysis method in this study uses SEM-PLS and uses SmartPLS software. As a result, the level of citizen’ acceptance of the Jogja Istimewa app is quite good. It is known, that UB is influenced by BI, HA and FC. While BI is influenced by HA, PR, SI, TR and PE but it is not affected by FC and EE.
Keywords : Jogja Istimewa app; e-Government; Citizen’ Level of Aceeptance; UTAUT2; SEM

## 1. PENDAHULUAN
Pemda Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) menerapkan konsep Jogja  Smart  Province (JSP) dengan meluncurkan  sistem  informasi  pemandu  wisatawan  dan  lokal  yaitu  aplikasi  Jogja  Istimewa.  Tujuan  dari dikembangkannya  aplikasi  Jogja  Istimewa  ini  adalah  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam  mendapatkan akses  informasi  seputar  DIY  dan  pelayanan  publik  di  DIY.  Dengan mobile  app ini,  pengguna  akan  bisa menghindari kemacetan jika akan bepergian karena aplikasi ini menyediakan fitur CCTV sehingga pengguna bisa  melihat  kondisi  sebenarnya  dari  jalan  yang  akan  dilaluinya.  Uniknya,  aplikasi  Jogja  Istimewa  in i menyediakan  fasilitas  bagi  masyarakatnya  dengan  menyertakan  layanan-layanan e-government sehingga memungkinkan masyarakat untuk berinteraksi dengan pemerintahnya, yang ditunjukkan dengan adanya fitur E-Lapor dan fitur permohonan informasi publik dalam menu layanan publik (PPID Yogyakarta). Dua fitur ini memungkinkan  masyarakat  untuk  tidak  perlu  ke  tempat  dinas-dinas  pemerintah  terkait  kalau  urusannya memang bisa diselesaikan hanya melalui online .
Namun,  dari  sejak  diluncurkannya  aplikasi  ini  (23  September  2015)  hingga  saat  ini,  mayoritas masyararakat DIY masih belum mengunduhnya, hanya diunduh sebanyak 100.000 kali di Google Play Store. Memang, berdasarkan penelitian dari Rachmawati et al. (2018), sebanyak 92% dari 60 orang yang berasal dari pihak  pemerintah,  instansi  penyedia  aplikasi,  pihak  swasta,  akademisi  dan  masyarakat  menyebutkan  bahwa mereka  tidak  mengetahui  adanya  aplikasi  Jogja  Istimewa  dan  hanya  8%  yang  mengetahuinya.  Namun, penelitian  dari  Rachmawati  et  al.  (2018)  juga  mengungkapkan  walaupun  sebanyak  8%  responden  sudah mengetahui,  sebanyak  100%  dari  mereka  tetap  tidak  memanfaatkan  aplikasi  Jogja  Istimewa  dengan  alasan responden  belum  membutuhkan  dan  sudah  mengetahui  informasi  seputar  DIY.  Hal  ini  mengindikasikan
bahwa,  meskipun  masyarakat  sudah  mengetahui  adanya  aplikasi  Jogja  Istimewa,  masyarakat  tetap  tidak memanfaatkan/mengunduh aplikasi Jogja Istimewa.
Karena  itulah,  perlu  dilakukan  evaluasi  terhadap  aplikasi  Jogja  Istimewa  dari  sisi  penerimaan penggunanya/masyarakatnya.  Hasil  dari  evaluasi  ini  akan  memudahkan  pembuat  kebijakan  untuk meningkatkan tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa sehingga jumlah unduhannya pun  akan  meningkat.  Jumlah  unduhannya  harus  ditingkatkan,  karena  jika  tidak  maka  aplikasi  ini  akan  bisa ditinggalkan oleh penggunanya. Jika  itu sampai terjadi,  maka aplikasi  ini  berpotensi untuk gagal. Gagalnya aplikasi ini tidak hanya akan merugikan Pemda DIY selaku pembuat kebijakan, tapi juga masyarakat, karena anggaran  untuk  mengembangkan  aplikasi  Jogja  Istimewa  juga  berasal  dari  masyarakatnya.  Jangan  sampai aplikasi Jogja Istimewa ini mengalami nasib yang sama dengan aplikasi “Hi Bandung”. Aplikasi “Hi Bandung” merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh Telkom IDeC dan diluncurkan pada tahun 2013 dengan tujuan untuk  menunjang  penerapan  Bandung Smart  City 2015  (Plimbi  Editor,  2015).  Mirip  dengan  aplikasi  Jogja Istimewa,  aplikasi  “Hi  Bandung”  ini  juga  merupakan  sistem  informasi travel  &  local yang  menawarkan kemudahan  bagi  masyarakat  untuk  memperoleh  informasi  seperti  objek  wisata,  hotel,  pusat  perbelanjaan, restoran,  layanan  kesahatan,  informasi  perbankan,  dan  layanan  transportasi.  Namun,  aplikasi  ini  kurang diterima  di  masyarakat  yang  ditandai  dengan  minimnya  masyarakat  yang  mengunduh  aplikasi  ini.  Jumlah unduhan  yang  sedikit  ini  akan  menyebabkan  aplikasi  ini  menjadi  semakin  ditinggalkan  sehingga  bisa mengakibatkan  gagalnya  aplikasi  ini.  Buktinya  saat  ini,  aplikasi  ini  sudah  tidak  tersedia  baik  di  PlayStore maupun di AppStore.
Penelitian ini akan menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) karena  alasan-alasan  berikut.  Pertama,  UTAUT2  mengintegrasikan  beberapa  konstruk  dari  model-model penerimaan pengguna sebelumnya sehingga  mengurangi kekurangannya. Kedua, penggunaan aplikasi  Jogja Istimewa dilakukan secara sukarela ( voluntary ) dan menurut Chirara (2018), UTAUT2 merupakan model yang paling komprehensif untuk pengaturan konsumen pada penggunaan teknologi digital  yang dilakukan secara sukarela. Tidak seperti Technology Acceptance Model (TAM), TAM2, TAM3 dan UTAUT (model asli) yang pada  dasarnya  dibangun  dalam  konteks  lingkungan  kerja,  di  mana  biaya  teknologi  digital  dibayar  oleh perusahaan  sehingga  para  staffnya  diwajibkan  untuk  menggunakan  teknologi  baru  tersebut  ( mandatory ). Ketiga, UTAUT2 menyertakan Habit (HA) penggunaan teknologi digital, yang menurut peneliti merupakan faktor penting yang mempengaruhi perilaku penggunaan warga terhadap aplikasi Jogja Istimewa. Teknologi digital  semakin  cepat  berubah  dan  kebiasaan  ( Habit )  yang  dibentuk  menggunakan  teknologi  digital sebelumnya dapat memberikan petunjuk yang membantu warga untuk menggunakan layanan baru dari publik digital dengan mudah. Terakhir, UTAUT2 menjelaskan bahwa perilaku penggunaan warga terhadap aplikasi Jogja  Istimewa  dipengaruhi  oleh Facilitating  Condition (FC)  yang  mencakup  sumber  daya  dan  dukungan- dukungan yang tersedia. Peneliti menganggap bahwa FC dapat mengurangi rasa cemas warga terkait dengan penggunaan  teknologi digital, sehingga dapat  meningkatkan kepercayaan diri warga untuk mencoba inovasi teknologi yang belum dikenal. Karena itulah, model UTAUT2 sebagai landasan teori secara konseptual dan praktis lebih efektif dan berguna (Singh et al., 2020).

## 2. KAJIAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
2.1. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
Venkatesh  et  al.  (2012)  mengembangkan  UTAUT2  dengan  mengintegrasikan  konstruk-konstruk dominan dari berbagai model yang berlaku untuk mengukur perilaku pengguna terhadap penggunaan/adopsi teknologi.  Model  UTAUT  menggunakan  empat  (4)  konstruk  utama:  yaitu Performance  Expectancy (PE) , Effort Expectancy (EE) , Facilitating Conditions (FC) , dan Social Influence (SI). Sementara Venkatesh et al. (2012),  membangun  UTAUT2  dengan  menambah  tiga  (3)  faktor  lagi  dalam  model  UTAUT  yaitu Hedonic Motivation (HM) ,  Price  Value (PV)  dan Habit (HA).  Perluasan  tersebut  menurut  Singh  et  al.  (2020), telah membawa peningkatan subtansial dalam mengukur niat perilaku dari pengguna.
Penelitian ini menggunakan UTAUT2 dengan tidak menggunakan dua (2) konstruknya, yaitu HM dan PV. Menurut Syamsudin et al. (2018), HM biasanya digunakan untuk aktivitas-aktivitas bisnis, bukan layanan e-government karena  layanan e-government berhubungan  dengan  layanan  publik.  Aplikasi  Jogja  Istimewa tidak menawarkan aktivitas-aktivitas bagi warganya untuk berbisnis, melainkan hanya berperan sebagai media pemandu  destinasi  dan  pelayanan  publik.  Penelitian  terdahulu  banyak  yang  menghilangkan  variabel  ini (e.g.(Alharbi  et  al.,  2017;  Lian,  2015;  Munyoka,  2019;  Syamsudin  et  al.,  2018)).  Sementara  itu,  PV didefinisikan oleh Venkatesh et al. (2012), sebagai biaya yang harus dikeluarkan untuk menggunakan sistem. Aplikasi  Jogja  Istimewa  sendiri  merupakan  aplikasi  yang  gratis  baik  dalam  mengunduhnya  ataupun menggunakannya,  jadi  biaya  akses  internet  bukanlah  masalah.  Peneliti-peneliti  terdahulu  juga  banyak  yang tidak menggunakan variabel PV (e.g.(Alharbi et al., 2017; Lian, 2015; Sawalha et al., 2019)). Selain dua (2)
konstruk  tersebut,  variabel  moderasi  yang  ada  pada  UTAUT2  yaitu age,  gender,  experience juga  tidak disertakan dalam model penelitian yang digunakan. Hal itu dikarenakan, fokus dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi penerimaan masyarakat pada aspek umum terhadap aplikasi Jogja Istimewa, tanpa melihat age , gender dan experience . Disamping itu, Alharbi et al. (2017) juga menjelaskan bahwa variabel moderasi tersebut merupakan  variabel-variabel  yang  digunakan  untuk  penelitian  adopsi  awal.  Ini  tentu  berbeda  konteksnya karena responden di penelitian ini  merupakan warga yang sudah menjadi pengguna aplikasi Jogja Istimewa, bukan  calon  pengguna.  Terlebih  lagi,  studi-studi  terbaru  dalam  konteks  layanan e-government juga  tidak menyertakan variabel-variabel ini (e.g.(Alharbi et al., 2017; Krishnaraju et al., 2013; Venkatesh et al., 2011)).
Selain menghapus dua (2) konstruk dan variabel moderasi, penelitian ini juga menambahkan 2 variabel yaitu Trust (TR)  dan Perceived  Risk (PR). TR  dianggap  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  yang mempengaruhi  pengguna  untuk  mengadopsi  sistem  (e.g.(Alharbi  et  al.,  2017;  Carter  et  al.,  2011;  Carter  & Bélanger,  2005)).  Maka  dari  itu,  variabel Trust akan  disertakan  dalam  model  penelitian  ini.  Sementara  itu, Perceived  Risk didefinisikan sebagai penilaian pribadi dari kemungkinan sebuah  hasil  mengecewakan  yang signifikan (Robert et al., 2009). Dashti et al. (2009) menyatakan bahwa agar Trust menjadi relevan, Perceived Risk juga  harus  disajikan  karena  dasar  dari  sebuah  kepercayaan  adalah  kerentanan.  Meskipun  tidak  ada kesepakatan  manakah  yang  lebih  dulu  (apakah  TR mempengaruhi  PR  atau  sebaliknya),  diketahui  bahwa keduanya  memiliki  berdampak  pada  niat  perilaku  untuk  melakukan  transaksi online .  Beberapa  peneliti sebelumnya  yang  juga  menggunakan Perceived Risk pada konteks  layanan e-government (e.g.(Carter et  al., 2016; Chatzoglou et al., 2015; Dashti et al., 2009; Lian, 2015)).
Jenis-jenis  risiko  sendiri  sangat  beragam  tergantung  dari  produk  dan  layanannya  (Chatzoglou  et  al., 2015). Dalam penelitian Chatzoglou et al. (2015) mengenai adopsi layanan e-government , mereka memeriksa 5  jenis-jenis  resiko  yaitu Security/Privacy  Risk ,  didefinisikan  sebagai  risiko  kehilangan  data  pribadi  yang sensitif  selama  transaksi.  Kedua, Financial  Risk ,  didefinisikan  sebagai  risiko  ekonomi  karena  kesalahan transaksi  atau  penyalahgunaan  informasi  pengguna  sehingga  mengakibatkan  ketakutan  untuk  bertransaksi. Ketiga, Social  Risk ,  Ini  mengacu  pada  kemungkinan  yang  menggunakan  sistem  dapat  mengakibatkan ketidaksetujuan teman / keluarga / rekan kerja (Lee, 2009) sehingga itu dapat memprovokasi penilaian negatif terhadap  pengguna  tersebut  (Chatzoglou  et  al.,  2015).  Ketiga, Time/Convience  Risk ,  merujuk  pada  risiko hilangnya waktu dan ketidaknyamanan pengguna yang terjadi karena keterlambatan transaksi yang disebabkan proses  loading  yang  lama  atau  antarmuka  sistem  yang  membingungkan.  Keempat, Performance  Risk ,  Ini mengacu pada kerugian yang ditimbulkan karena sistem tidak bekerja sebagaimana mestinya. Lima (5) jenis risiko tersebut dianggap oleh Chatzoglou et al. (2015) dapat mewakili pengukuran dari variabel PR. Peneliti juga  beranggapan  bahwa  lima  (5)  jenis-jenis  risiko  tersebut  juga  cocok  untuk  disertakan  untuk  mengukur Perceived Risk yang merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi Jogja  Istimewa.  Oleh  karena  itu,  lima  (5)  jenis-jenis  tersebut  akan  disertakan  dalam  penelitian  ini  sebagai indikator untuk mengukur varibel PR.

## a. Performance Expectancy (PE)
PE  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  sistem  akan membantunya dalam melakukan aktivitas-aktivitas tertentu (Venkatesh et al., 2012). Beberapa peneliti-peneliti sebelumnya yang menggunakan UTAUT asli maupun UTAUT2 membuktikan bahwa PE punya pengaruh yang positif terhadap niat perilaku penduduk untuk menggunakan layanan e-government (e.g.(Alharbi et al., 2017; Chirara, 2018; Sawalha et al., 2019)).
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H1: Performance Expectancy (PE) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI)
b. Effort Expectancy (EE)
EE adalah tingkat kemudahan yang terkait dengan penggunaan teknologi oleh konsumen (Venkatesh et al.,  2012).  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  UTAUT2  membuktikan  bahwa  EE  punya pengaruh  yang signifikan terhadap BI untuk menggunakan  layanan e-government (e.g.(Chirara, 2018; Lian, 2015; Sawalha et al., 2019; Syamsudin et al., 2018)). Berdasarkan uraian di atas, maka hipotesis yang diajukan yaitu: H2: Effort Expectancy (EE) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI)
c. Social Influence (SI) Social  influence (SI)  adalah  sejauh  mana  seseorang  menganggap  orang  lain  yang  dianggap  penting baginya percaya bahwa dia harus menggunakan sistem tertentu (Venkatesh et al., 2003). Beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan UTAUT UTAUT2 membuktikan bahwa SI punya pengaruh yang signifikan
terhadap BI warga untuk menggunakan layanan e-government (e.g.( Alharbi et al., 2017; Chirara, 2018; Lian, 2015; Sawalha et al., 2019)). Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H3: Social Influence (SI) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI)

## d. Facilitating Conditions (FC)
Pada UTAUT2, Venkatesh et al. (2012) menjelaskan bahwa ketika FC dimoderasi oleh jenis kelamin dan usia, FC tidak hanya mempengaruhi UB tapi juga mempengaruhi BI. FC itu sendiri didefinisikan sebagai faktor  yang  merujuk  pada  persepsi  konsumen  tentang  sumber  daya  dan  dukungan  yang  tersedia  untuk melakukan perilaku (Venkatesh et al., 2012). Beberapa peneltian sebelumnya telah membuktikan bahwa FC mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  BI  warga  untuk  menggunakan  layanan e-government (Al Mansoori et al., 2018; Alharbi et al., 2017; Lallmahomed et al., 2017). Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan dua (2) hipotesis sebagai berikut: H4: Facilitating Conditions (FC) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI) H5: Facilitating Conditions (FC) berpengaruh positif terhadap Use Behavior (UB)
e. Habit (HA)
Dalam UTAUT2, Venkatesh et al. (2012) menjelaskan bahwa HA dapat mempengaruhi BI maupun juga UB. Dijelaskan bahwa Habit adalah sejauh mana seseorang cenderung melakukan perilaku secara otomotasi karena proses belajar (Venkatesh et al., 2012). Penelitian yang menggunakan HA dalam konteks e-government menunjukkan bahwa HA memang mempunyai pengaruh yang signifikan baik terhadap BI (Alharbi et al., 2017; Syamsudin et al., 2018) maupun UB (Chirara, 2018). Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan dua (2) hipotesis sebagai berikut: H6: Habit (HA) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI) H7: Habit (HA) berpengaruh positif terhadap Use Behavior (UB)
f. Trust (TR)
Trust (kepercayaan) pada e-government didefinisikan sebagai keinginan individu atau kelompok untuk menjadi  rentan  dan  bergantung  pada  janji-janji  lembaga  pemerintah  yang  menyediakan  layanan  elektronik (Mayer et al., 1995; Mcknight et al., 2002). Banyak penelitian telah menyoroti pentingnya kepercayaan dalam penerimaan teknologi  baru dan telah  mengidentifikasi kepercayaan sebagai  faktor prediktor penting dari  BI untuk menggunakan layanan e-government (e.g.(Albesher, 2016; Lian, 2015; Shareef et al., 2011; Weerakkody et al., 2013)).
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H8: Trust (TR) berpengaruh positif terhadap Behavior Intention (BI)
g. Perceived Risk (PR)
Perceived  Risk (PR)  didefinisikan  sebagai  penilaian  pribadi  dari  kemungkinan  sebuah  hasil mengecewakan yang signifikan (Robert et al., 2009). Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, penelitian ini akan  memeriksa  lima  (5)  jenis  resiko  yang  berasal  dari  penelitian  Chatzoglou  et  al.  (2015)  yang  tentunya disesuaikan  dengan  konteks  aplikasi  Jogja  Istimewa.  Dikarenakan  fitur  yang  melibatkan  identitas  hanya terdapat  pada  fitur  pengajuan  permohonan  informasi  publik  (dalam  menu  PPID  Yogyakarta)  dan  E-Lapor, maka  tentunya  tidak  semua  penggunanya  menggunakan  kedua  fitur  ini.  Sehingga,  agar  indikator security/privacy  risk ini  dapat  diukur  dengan  baik,  maka  akan  ditambah  pertanyaan  khusus  pada  pengisian karakteristik  responden.  Pertanyaannya  adalah  “Pernahkah  anda  mengajukan  permohonan  informasi  publik pada aplikasi Jogja Istimewa atau menggunakan fitur E-Lapor?”. Hal yang sama juga berlaku pada indikator Financial  Risk karena  fitur  yang  melibatkan  transaksi  uang  hanya  terdapat  pada  fitur E-Ticketing . Pertanyaannya adalah  “Pernahkah anda  menggunakan  fitur E-Ticketing?”. Beberapa penelitian sebelumnya banyak  yang  membuktikan  bahwa  PR  mempunyai  pengaruh  yang  negatif  terhadap  BI  (e.g.(Aljazzaf,  2019; Carter et al., 2016; Chatzoglou et al., 2015; Dashti et al., 2009; Lian, 2015)). Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H9: Perceived Risk (PR) berpengaruh negatif terhadap Behavior Intention (BI)
h. Behavior Intention (BI)
Behavior Intention (BI) didefinisikan sebagai niat pelanggan untuk mengadopsi dan memanfaatkan alat tertentu di masa depan (Ajzen, 1991; Taylor & Todd, 1995; Venkatesh et al., 2003). Ajzen (1991) menyatakan bahwa BI  merupakan penentu terdekat  dari perilaku dan menyetujui  bahwa BI memiliki pengaruh  langsung
pada adopsi. Penelitian pada konteks e-government telah menunjukkan bahwa BI mempengaruhi UB (e.g.(Al Mansoori et al., 2018; Chirara, 2018; Rabaa’i, 2017)). Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H10: Behavior Intention (BI) berpengaruh positif terhadap Use Behavior (UB)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Populasi dan Sampel
Populasi  yang digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu pengguna Jogja Istimewa  yang sedang tinggal di DIY, baik itu warga asli DIY maupun warga perantauan yang sedang tinggal di DIY. Perantau yang dimaksud juga tidak hanya bagi yang tinggal menetap di DIY, namun juga menyertakan perantau yang tinggal sementara di  DIY  (misalnya  kos).  Dari  usia,  karakteristik  respondennya  yaitu  masyarakat  yang  berumur  20-59  tahun. Lalu dari  latar belakang pekerjaan, penelitian  ini  menyertakan semua kalangan  baik  itu  yang sudah bekerja maupun yang belum.
Teknik  analisis  datanya  menggunakan Structural  Equation  Modelling (SEM),  sehingga  ukuran sampelnya  juga  harus  memenuhi  ukuran  sampel  minimal  untuk  penerapan  model  SEM.  Hair  et  al.  (1998) menyarankan ukuran sampel minimal untuk analisis SEM adalah 100 sampai 200. Sementara Bentler & Chou (1987)  menyarankan  bahwa  paling  rendah  rasio  lima  (5)  responden  per  variabel  manifest/variabel teramati/indikator akan mencukupi untuk distribusi normal ketika sebuah variabel laten mempunyai beberapa indikator. Dalam penelitian ini terdapat 32 variabel manifest, jadi jumlah sampel minimum yang dibutuhkan adalah  sebanyak  160  (5  x  32  =  160).  Untuk  teknik  pengambilan  sampelnya  yaitu non  probability atau memungkinkan setiap anggota populasi tidak mempunyai peluang yang dapat dipilih sebagai objek penelitian (Martono,  2010)  dan  pemilihan  respondennya  menggunakan convenience  sampling yang  berarti  informasi diambil dari anggota populasi yang bersedia untuk mengisi kuesioner (Sekaran & Bougie, 2006).

## 3.2. Teknik Penggumpulan Data
Pada saat pengumpulan data dilakukan sedang terjadi pandemi Coronavirus Disease 2019 (Covid-19), sehingga  penelitian  ini  hanya  akan  menyebarkan  kuesioner  secara  online  melalui  Google  Form.  Kuesioner tersebut menggunakan pertanyaan tertutup. Penilaian kuesionernya menggunakan skala Likert yang bernilai 1 hingga 6 dengan kriteria 1=Sangat Tidak Setuju, 2=Tidak Setuju, 3=Agak Tidak Setuju, 4=Agak Setuju, 5= Setuju, dan 6= Sangat Setuju.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Untuk  menguji  hipotesis,  penelitian  ini  menggunakan  analisa  kuantitatif.  Analisis  data  akan menggunakan pendekatan variance based SEM atau pendekatan Partial Least Square (PLS) dengan bantuan aplikasi  Smart-PLS  3.0. Penelitian  ini  menggunakan  SEM  untuk tujuan  prediksi  sehingga  PLS  lebih  cocok untuk  digunakan  jika  dibandingkan  dengan  metode covariance  based karena  Abdillah  &  Hartono  (2015) menyatakan bahwa teknik statistik variance based SEM merupakan pilihan yang tepat untuk menguji pengaruh antar  variabel  dengan  tujuan  untuk  memprediksi  hubungan  sebab-akibat  pada  level  konstruk  atau  variabel. Evaluasi model pada SEM terdiri dari dua tahap, yakni evaluasi outer model dan evaluasi inner model .
Tabel 1. Tahap Pengujian Outer Model Tahapan Jenis Pengukuran Syarat Sumber Uji Validitas Konvergen  Loading factor  Nilai AVE  >0,7  >0,5  (Chin, 1998)  Fornell & Larcker (1981) Uji Validitas Diskriminan  Nilai akar Kuadrat AVE
 Nilai cross loading
 Nilai akar Kuadrat AVE
lebih besar daripada nilai korelasi antar konstruk
 > 0,7  (Ghozali, 2006)  (Fornell & Larcker, 1981) Uji Reliabilitas  Composite reliability  Cronbach’s alpha  >0,7  >0,6  (Ghozali, 2006)
 (Ghozali & Latan, 2015)
Uji Inner model dapat dilakukan dengan uji R-Square untuk mendapatkan informasi tentang seberapa besar kontribusi variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2007). Kemudian uji t, dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Ghozali  &  Latan  (2012)  menjelaskan  jika  nilai t-statistics lebih  dari  1,96  ( two-tiled )  maka  hipotesis  dapat diterima.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  penyebaran  kuesioner  yang  dilakukan  pada  April  2020  –  Mei  2020, ternyata  jumlah  responden yang berkontribusi dalam pengisian kuesioner mencapai 184, atau 24 lebih banyak dari jumlah sampel minimal yang dibutuhkan, yaitu sebanyak 160. Karena semuanya  memenuhi  syarat untuk dianalisis,  maka  data isian kuesioner dari 184 responden ini semuanya akan disertakan untuk dianalisis. Hasilnya, mayoritas responden dalam penelitian ini merupakan pengguna aplikasi Jogja Istimewa yang berasal dari Jawa Tengah yang sedang merantau untuk sementara waktu di DIY (kos atau semacamnya). Dari segi usia, jenis kelamin, dan pekerjaan, masing-masing  responden  mayoritas  berusia  25-35  tahun,  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  bekerja  sebagai karyawan swasta. Lalu, mayoritas responden telah menggunakan layanan online selama 5 tahun atau lebih dan mayoritas responden ternyata belum pernah menggunakan fitur pengajuan informasi publik, E-Lapor maupun E-Ticketing dalam aplikasi Jogja Istimewa. Kemudian dari analisis deskriptif variabel, variabel-variabel pada penelitian  ini  dinilai  dengan  melihat  nilai  rata-rata  dan  memberi  arti  pada  nilai  tersebut  dengan  membuat kriteria atau kategori berdasarkan interval kelas rata-rata. Durianto et al. (2001) menjelaskan bahwa interval kelas dapat dihitung menggunakan rumus:
Interval = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 sehingga didapatkan hasil: Interval = 6−1 6 = 0,83.
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, maka didapatkan interval kelas pada setiap skala yang digunakan dan juga kategori tingkat penerimaannya seperti yang bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kategori Tingkat Penerimaan Interval Kelas Kategori 1,00 ≤ x ≤ 1,83 Sangat Buruk 1,84 ≤ x ≤ 2,67 Buruk 2,68 ≤ x ≤ 3,51 Cukup Buruk 3,52 ≤ x ≤ 4,35 Cukup Baik 4,36 ≤ x ≤ 5,19 Baik 5,20 ≤ x ≤ 6,00 Sangat Baik
Dari hasil analisis deskriptif variabel, dapat diketahui bahwa tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa masuk dalam kategori “Cukup Baik”, bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tingkat Penerimaan terhadap Aplikasi Jogja Istimewa
Variabel Rata-rata Kategori Performance Expectancy (PE) 4,65 Baik Effort Expectancy (EE) 4,82 Baik Social Infuence (SI) 4,47 Baik Facilitating Conditions (FC) 4,78 Baik Habit (HA) 3,96 Cukup Baik Trust (TR) 4,85 Baik Perceived Risk (PR) 2,94 Cukup Buruk Behavior Intention (BI) 4,36 Baik Use Behavior (UB) 4,22 Cukup Baik Total 4,34 Cukup Baik
4.1. Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Untuk  uji  validitas  konvergen,  dari  hasil  pengujian  pertama  ternyata  indikator  PR4  dan  PR5  tidak memenuhi syarat (skor loading tidak > 0,7) karena jumlah responden yang mengisi dua pertanyaan ini tidak memenuhi  jumlah  sampel,  sehingga  dua  indikator  ini  dihilangkan.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  kembali pengecekan ulang terhadap nilai skor loading dari setiap indikatornya dengan tidak menyertakan indikator PR4 dan  PR5.  Hasilnya,  semua  indikator  sudah  mempunyai  nilai  skor  loading  >0,7  sehingga  tahap  uji  validitas
konvergen dapat dilanjutkan kembali. Selanjutnya dilakukan pengujian nilai AVE pada setiap konstruk, bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai AVE Konstruk Nilai AVE PE 0,766 EE 0,785 SI 0,785 FC 0,648 HA 0,765 TR 0,707 PR 0,643 BI 0,831 UB 0,746
Hasilnya  menunjukkan,  bahwa  semua  konstruk  mempunyai  nilai  AVE  >  0,5,  sehingga  semua  konstruk memenuhi syarat uji validitas konvergen.
Sementara untuk uji validitas diskriminan, hasil perhitungannya menunjukkan bahwa nilai akar kuadrat AVE  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi  antar  konstruk,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Lalu,  nilai korelasi antar item dengan konstruknya juga menunjukkan bahwa nilainya lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi  item  tersebut  terhadap  konstruk  lain  sehingga  semua  item  telah  memenuhi  validitas  diskriminan. Kemudian  untuk  uji  reliabilitasnya, hasilnya  semua  variabel  dinyatakan  reliabel  karena  semuanya  memiliki nilai cronbach’s alpha > 0,6 dan juga composite reliability > 0,7, seperti yang ditunjukkn pada Tabel 6.
Tabel 5. Nilai Akar Kuadrat AVE dan Nilai Korelasi Antar Konstruk
BI EE FC HA PE PR SI TR UB
BI 0,912 EE 0,616 0,886 FC 0,661  0,729 0,805 HA 0,700  0,485  0,516 0,875 PE 0,705  0,685  0,639  0,645 0,875 PR 0,495  0,307  0,361  0,407  0,306 0,802 SI 0,735  0,622  0,669  0,680  0,731 0,445 0,886 TR 0,553  0,555  0,583  0,466  0,519 0,174  0,488 0,841 UB 0,729  0,534  0,610  0,644  0,597 0,364  0,586  0,423 0,864
Tabel 6. Nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability
Konstruk Cronbach’s Alpha Composite Reliability Keterangan PE 0,847 0,908 Reliabel EE 0,909 0,936 Reliabel SI 0,863 0,917 Reliabel FC 0,819 0,880 Reliabel HA 0,846 0,907 Reliabel TR 0,860 0,906 Reliabel PR 0,723 0,844 Reliabel BI 0,898 0,937 Reliabel UB 0,832 0,898 Reliabel 4.2. Evaluasi Model Struktural ( Inner Model ) Nilai R-Square dibagi menjadi tiga kategori, yaitu kategori tinggi dengan nilai lebih dari 0.75, kategori sedang dengan nilai 0.25 sampai 0.75, dan kategori rendah dengan nilai kurang dari 0.25  (Ghozali & Latan, 2015). Untuk nilai R-Square -nya bisa dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai R-Square Variabel R-Square Behavior Intention (BI) 0,701 Use Behavior (UB) 0,589
Didapatkan bahwa nilai R-square dari variabel BI adalah sebesar 0.701 yang berarti bahwa variabel PE, EE, SI, FC, HA, TR, dan PR  mempengaruhi  variabel  BI sebesar 70.1% dan sisanya  sebesar 29.9% dipengaruhi oleh  variabel  lain.  Sementara  itu,  variabel  UB  memiliki  nilai R-square sebesar  0.589,  yang  berarti  bahwa variabel  FC,HA  dan  BI  mempengaruhi  variabel  UB  sebesar  58.9%  dan  sisanya  41.1%  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar penelitian ini.  Lalu untuk mengetahui hasil pengujian hipotesis dengan PLS bisa dilihat pada Tabel 8. Signifikansi dalam perhitungan ini adalah 0.05 (t-hitung > t-tabel 1.96).
Tabel 8. Nilai T-Statistics Hipotesis Keterangan T-Statistics P Values Keterangan Hipotesis H1 PE  BI 2,025 0,043 Diterima H2 EE  BI 0,497 0,619 Ditolak H3 SI  BI 2,199 0,028 Diterima H4 FC  BI 1,491 0,137 Ditolak H5 FC  UB 2,042 0,042 Diterima H6 HA  BI 3,221 0,001 Diterima H7 HA  UB 3,081 0,002 Diterima H8 TR  BI 2,151 0,032 Diterima H9 PR  BI 3,190 0,002 Diterima H10 BI  UB 3,627 0,000 Diterima
Berdasarkan hasil dari T-Statistics dan P-Value pada Tabel 5, maka hasil analisis terhadap model penelitian yang digunakan bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil Analisis Model Penelitian.

## 4.3. PEMBAHASAN
Dari Gambar 1, diketahui bahwa terdapat dua (2) hipotesis yang ditolak yaitu H2 dan H4 karena kedua hipotesis  ini  memiliki  nilai T-Statistics yang  kurang  dari  1,96  dan  nilai P-Value yang  lebih  besar  dari  0,05
seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5. Sementara H1, H3, H5, H6, H7, H8, H9, H10 semuanya terbukti dan dapat diterima. Terkait terbuktinya H1, hasil penelitian ini serupa dengan penelitian bidang e-government dari Al  Mansoori  et  al.  (2018);  Alharbi  et  al.  (2017);  Chirara  (2018);  Sawalha  et  al.  (2019).  Sebagian  besar responden  juga  mengatakan bahwa aplikasi  ini  mampu  mempermudah aktivitasnya. Hal  itu  juga dibuktikan dari hasil perhitungan tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa dari segi Performance Expectancy (PE)  yang  masuk  dalam  kategori  “Baik”.  Namun,  beberapa  responden  dalam  penelitian  ini mengatakan bahwa walaupun  mereka telah  mengunduh aplikasi  ini,  mereka  masih  jarang  menggunakannya dengan  alasan  mereka  lebih  sering  mendapatkan  informasi-informasi  mengenai  DIY  dari  teman  dan social media, bukan dari aplikasi Jogja Istimewa. Serupa dengan kasus ini, penelitian dari Rachmawati et al. (2018) juga mengungkapkan bahwa alasan respondennya tidak memanfaatkan aplikasi Jogja Istimewa yaitu karena mereka belum membutuhkan dan sudah mengetahui informasi seputar DIY. Maka dari itu, penting bagi Pemda DIY  dan  Diskominfo  untuk  terus  memberikan  serta  menekankan  pemahaman  terhadap  masyarakatnya mengenai pentingnya (manfaat) dari aplikasi Jogja Istimewa. Ditekankan bahwa melakukan aktivitas-aktivitas tertentu dengan menggunakan aplikasi Jogja Istimewa lebih baik daripada melalui cara tradisional.
Terkait tidak terbuktinya H2, hasil ini bertentangan dengan penelitian dari Lian (2015). Ini mungkin karena penelitian Lian (2015) berfokus pada niat awal atau respondennya belum menggunakan sistem target. Lian (2015) juga menjelaskan bahwa respondennya bukan pengguna, melainkan orang-orang yang berpotensi menjadi  pengguna  di  masa  depan.  Sementara  penelitian  ini  respondennya  adalah  orang-orang  yang  sudah menjadi pengguna aplikasi Jogja Istimewa, sehingga BI atau niat perilaku di UTAUT2 didasarkan pada niat kelanjutan. Penelitian ini juga membuktikan bahwa Habit (HA) mempengaruhi BI (H6). Menurut Alharbi et al. (2017), EE memainkan peran penting dalam inisial niat namun saat warga menjadi terbiasa dengan sistem dan terbiasa menggunakan itu, mereka akan melanjutkan dengan niat untuk menggunakan layanan itu bahkan jika  itu  menjadi  lebih  kompleks.  Beberapa  responden  juga  tidak  mempermasalahkan  bahwa  aplikasi  Jogja Istimewa ini mudah digunakan atau tidak. Hasil perhitungan tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja  Istimewa  menunjukkan  bahwa  dari  segi Effort  Expectancy (PE)  sudah  masuk  dalam  kategori  “Baik”. Komentar-komentar di Google Play Store juga tidak ada  yang  menyebut bahwa aplikasi  Jogja Istimewa  ini sulit digunakan. Sehingga, masih belum perlu bagi Pemda DIY untuk meningkatkan penerimaan dari segi EE karena  tingkat  penerimaan  EE  sudah  baik  dan  apabila  ditingkatkan  juga  tidak  akan  mempengaruhi  niat masyarakat untuk menggunakan aplikasi Jogja Istimewa. Oleh sebab itu, tidak ada alasan bagi peneliti untuk memberikan rekomendasi terkait dengan Effort Expectancy (EE).
Terkait terbuktinya H3, hasil serupa juga ditunjukkan di beberapa penelitian sebelumnya (e.g.(Alharbi et al., 2017; Chirara, 2018; Lian, 2015; Rabaa’i, 2017; Weerakkody et al., 2013)). Beberapa responden juga mengatakan  bahwa  mereka  meng- install aplikasi  Jogja  Istimewa  karena  mereka  mendapat  informasi  dari temannya  yang  mengatakan  bahwa  aplikasi  Jogja  Istimewa  merupakan  aplikasi  yang  bagus  dan  dapat memudahkannya dalam menyelesaikan keperluan di DIY. Hasil perhitungan tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa dari segi Social Influence (SI) sudah masuk dalam kategori “Baik”. Namun, penelitian dari Rachmawati et al. (2018) mengungkapkan bahwa mayoritas respondennya menyebutkan bahwa mereka  tidak  mengetahui  aplikasi  Jogja  Istimewa  karena  belum  menerima  sosialisasi.  Untuk  itu,  kegiatan sosialisasi  masih  perlu  untuk  ditingkatkan  karena  SI  terbukti  mempengaruhi  niat  pengguna  untuk menggunakan  aplikasi  Jogja  Istimewa.  Pemda  DIY  juga  bisa  kembali  memperbaiki  metode  sosialisasinya. Sosialisasi  perlu  untuk  lebih  digencarkan  dengan  berbagai  strategi  atau  pendekatan  yang  berbeda.  Selain meningkatkan intensitas sosialisasi, Pemda DIY juga sebaiknya memikirkan cara yang efektif dalam promosi. Misalnya  dengan  merancang  berbagai  kegiatan  promosi  untuk  pengguna  yang  berbeda.  Bisa  melalui social media , berita online , TV, baliho, videotron, media koran, dan  bisa juga memasang spanduk di setiap kantor pemerintah atau objek wisata.
Terkait tidak terbuktinya H4 dan tebuktinya H5, hasil ini sesuai dengan pernyataan Venkatesh et al. (2003) bahwa ketika baik konstruk PE dan EE disajikan, FC menjadi tidak signifikan dalam memprediksi niat sehingga  FC  tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  BI  namun  akan  langsung  mempengaruhi UB.  Temuan  penelitian  ini  yang  mengungkapkan  bahwa  FC  mempengaruhi  UB  ini  konsisten  dengan  hasil penelitian e-government sebelumnya  (e.g.(Chirara,  2018;  Rabaa’i,  2017)).  Tingkat  penerimaan  masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa dari segi FC memang sudah masuk dalam kategori “Baik”. Namun, masih ada  beberapa  responden  yang  beranggapan  bahwa  fitur  CCTV  menghabiskan  cukup  banyak  kuota  internet, sehingga mereka jarang menggunakan CCTV tersebut kecuali jika terdapat WiFi. Pengguna di kolom komentar Google  Play  Store  juga  ada  yang  mengatakan  bahwa public  hostpot memang  penting.  Terkait  dengan  hal tersebut, Pemda DIY dapat meningkatkan dukungan seperti bantuan akses internet yang bisa dilakukan dengan menambah  jumlah area WiFi gratis. Selain  itu, Pemda DIY juga dapat  memperhatikan ketersediaan sumber daya penggunanya,  misalnya tipe smartphones dan OS  ( Operating System ) yang digunakan oleh pengguna- penggunanya.  Hal  itu  dikarenakan,  beberapa  responden  merasa  bahwa  aplikasi  Jogja  Istimewa  merupakan
aplikasi yang cukup berat dan memakan banyak daya baterai. Ini juga ditunjukkan dalam komentar-komentar pengguna  yang ada di kolom komentar Google Play Store yang  mengatakan bahwa aplikasi  Jogja Istimewa tidak berjalan seperti semestinya di smartphone dan OS tertentu. Maka dari itu, disarankan bagi Pemda DIY untuk dapat memungkinkan aplikasi Jogja Istimewa menjadi aplikasi  yang bisa digunakan di  berbagai  jenis smartphones dan OS.
Terkait  terbuktinya  H6,  hasil  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian  Alharbi  et  al.  (2017)  yang mengungkapkan  bahwa EE memainkan peran penting dalam  inisial  niat namun saat warga menjadi  terbiasa dalam  menggunakan e-government ,  mereka  akan  melanjutkan  dengan  niat  untuk  menggunakan  layanan  itu bahkan jika itu menjadi lebih kompleks. Temuan ini juga konsisten dengan penelitian Syamsudin et al. (2018) yang  juga  dilakukan  di  Indonesia.  Namun,  temuan  penelitian  ini  juga  mengungkapkan  bahwa  HA  juga langsung mempengaruhi UB (H7 terbukti). Hasil ini juga konsisten dengan penelitian dari Chirara (2018) yang membuktikan bahwa UB dipengaruhi oleh kebiasaan warga ( Habit ) menggunakan layanan online terlepas dari apakah  layanan e-government itu  masih  menyediakan  saluran  tradisional  atau  tidak.  Pemda  DIY  bisa mengambil  langkah  untuk  meningkatkan  faktor Habit ini  apalagi  tingkat  penerimaan  masyarakat  terhadap aplikasi  Jogja  Istimewa  dari  segi Habit (HA)  hanya  masuk  dalam  kategori  “Cukup  Baik”,  belum  sampai “Baik”. Pemda DIY dan Diskominfo dapat membuat penggunaan Jogja Istimewa menjadi kebiasaan ( habit ) bagi  penggunanya  dengan  memberikan reward kepada  penggunanya. Reward bisa  ditunjukkan  tidak  hanya dengan uang, tapi bisa ditunjukkan dengan cara lain. Beberapa responden menyarankan bahwa ketika pengguna menggunggah foto di fitur galeri foto dengan akun instagramnya, pihak aplikasi Jogja Istimewa bisa re-post atau memposting ulang foto tersebut di akun Instagram Jogja Istimewa dengan menandai ( tag ) pengguna yang mengunggah  foto  tersebut.  Selain  itu,  cara  lain  dalam  memberikan reward bisa  dengan  cara  seperti  yang disarankan  oleh  salah  satu  pengguna  yang  berkomentar  dalam  kolom  komentar  Google  Play  Store  yaitu melibatkan  pengguna  dalam  membuat review ,  seperti  di google  maps .  Pengguna  yg  memberikan review diberikan badge .
Terkait  terbuktinya  H8,  mayoritas  studi  yang  menyelidiki  dampak Trust pada  BI  juga  menunjukkan bahwa Trust berpengaruh positif terhadap BI. Beberapa penelitian e-government sebelumnya yang konsisten dengan temuan dari penelitian yaitu  Albesher (2016); Bélanger & Carter (2008); Carter & Bélanger (2005); Lian  (2015).  Walaupun  sebagian  responden  sudah  percaya  dengan  aplikasi  Jogja  Istimewa  bahkan  sudah ditunjukkan dengan tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa dari segi Trust (TR) yang masuk dalam kategori “Baik”, namun ada juga beberapa yang masih belum merasa benar-benar aman, terutama bagi masyarakat yang belum menggunakan aplikasi Jogja Istimewa. Buktinya, forum tidak resmi ICJ jumlah anggotanya masih jauh lebih banyak dari pengguna aplikasi Jogja Istimewa walaupun aplikasi Jogja Istimewa sudah  diluncurkan  hampir  lima  (5)  tahun  yang  lalu.  Menurut  Larasati  (2018),  akun  ICJ  tersebut  memang merupakan akun  yang dapat dipercaya. Ditambah  lagi, salah satu pengguna dalam kolom komentar Google Play  Store  juga  berkomentar  bahwa  dia  tidak  mau  menggunakan  aplikasi  Jogja  Istimewa  ketika  aplikasi memerlukan  pengguna  untuk  mengizinkan  akses  untuk  lokasi,  kamera  dan  penyimpanan smartphone -nya. Sehingga, Pemda DIY sebaiknya berupaya untuk meyakinkan masyarakat bahwa aplikasi Jogja Istimewa itu aman dan memberi pemahaman kepada masyarakat tentang pentingnya keamanan informasi dalam kehidupan masyarakat.  Ketika  calon  pengguna  sudah  menggunakan,  harus  ada  pengamanan  untuk  memastikan  bahwa warga  terus  menggunakan  aplikasi  Jogja  Istimewa  ini.  Ini  dapat  dicapai  dengan  memastikan  bahwa  warga mendapat dukungan dan sumber daya yang dibutuhkan untuk terus menggunakan aplikasi Jogja Istimewa.
Terkait terbuktinya H9, Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang juga membuktikan adanya pengaruh negatif dari PR terhadap BI. Beberapa penelitian tersebut diantaranya Aljazzaf (2019); Carter et al. (2016); Chatzoglou et al. (2015); Dashti et al. (2009); Lian (2015). Faktor PR ini tentunya dapat menjadi bahan pertimbangan  bagi Pemda DIY selaku pembuat kebijakan aplikasi Jogja Istimewa  sebagai  salah satu cara  untuk  meningkatkan  niat  perilaku  warga  terhadap  aplikasi  Jogja  Istimewa  apalagi  tingkat  penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Jogja Istimewa dari segi Perceived Risk (PR) ini masuk dalam kategori “Cukup Buruk”. Pemda DIY bisa selalu memelihara aplikasi dan perangkat-perangkat yang terhubung dengan aplikasi, sehingga  ketika  mendapati  bahwa  salah  satu  fungsi  aplikasi  tidak  berjalan  dengan  semestinya,  maka  dapat segera diperbaiki. Ini penting, karena banyak komentar pengguna di kolom komentar Google Play Store yang mengindikasan bahwa pemeliharaan aplikasi Jogja Istimewa cenderung kurang baik. Cara lainnya yaitu dengan meningkatkan  dukungan  dengan  merespon  setiap  keluhan  pengguna  yang  ditujukan  terhadap  aplikasi  Jogja Istimewa di kolom review google play store . Setiap keluhan tersebut juga harus ditindaklanjuti supaya tidak menimbulkan  persepsi  negatif  terhadap  pengguna  tersebut  atau  pengguna  lainnya  atau  calon  pengguna. Memang, sebagian besar komentar sudah dibalas bahkan ditindaklanjuti oleh Pemda DIY. Namun, masih ada beberapa komentar yang bahkan belum direspon. Sehingga, perlu bagi Pemda DIY untuk terus meningkatkan
dukungan dengan merespon setiap keluhan pengguna yang ditujukan terhadap aplikasi Jogja Istimewa di kolom review google play store.
Terkait terbuktinya H10, temuan ini juga konsisten dengan penelitian-penelitian layanan e-government sebelumnya  (e.g.(Al  Mansoori  et  al.,  2018;  Chirara,  2018;  Rabaa’i,  2017)).  Selain  itu,  pengujian  H10  ini mempunyai  nilai t-statistics yang  terbesar  dan  nilai p-value yang  terendah  dibandingkan  dengan  hasil  uji hipotesis-hipotesis  lainnya  dalam  penelitian  ini,  sehingga  bisa  dikatakan  bahwa Behavior  Intention (BI) merupakan faktor terkuat dari Use Behavior (UB). Temuan ini konsisten dengan argumen teoritis UTAUT dari Venkatesh et al. (2003) yang menyatakan bahwa niat perilaku sebagai prediktor kuat dari perilaku penggunaan.

## 5. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Tingkat penerimaan warga terhadap aplikasi Jogja Istimewa masuk dalam kategori “Cukup Baik”. Oleh karena itu, penerimaan aplikasi Jogja Istimewa perlu ditingkatkan lagi agar bisa menjadi “Baik” atau bahkan menjadi “Sangat Baik”.Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel Use Behavior dari yang paling signifikan adalah Behavior  Intention (BI),  diikuti Habit (HA)  dan Facilitating  Conditions (FC).  Faktor-faktor  yang mempengaruhi variabel Behavior Intention (BI) yang merupakan prediktor terkuat dari variabel Use Behavior (UB)  dari  yang  paling  signifikan  adalah Habit (HA),  kemudian Perceived  Risk (PR), Social  Influence (SI), Trust (TR)  dan Performance  Expectancy (PE).Terdapat  dua  (2)  faktor  yang  tidak  mempengaruhi Behavior Intention (BI) yaitu Facilitating Conditions (FC) Effort Expectancy (EE).

## 5.2. Saran Untuk Pembuat Kebijakan
Beberapa rekomendasi yang ditawarkan oleh peneliti di antaranya adalah:
1. Pemda  DIY  dapat  merancang  berbagai  kegiatan  promosi  untuk  pengguna  yang  berbeda.  Bisa  melalui social media , berita online , baliho, videotron, TV, media koran, atau spanduk yang dipasang di tempat- tempat tertentu seperti di setiap objek wisata, atau kantor pemerintahan.
2. Metode sosialisasinya bisa diperbaiki dan lebih digencarkan lagi dengan berbagai strategi atau pendekatan yang berbeda.
3. Memberikan  dan  menekankan  pemahaman  terhadap  masyarakatnya  mengenai  pentingnya  penggunaan aplikasi Jogja Istimewa. Ditekankan bahwa melakukan aktivitas-aktivitas tertentu menggunakan aplikasi Jogja  Istimewa  lebih  baik  daripada  melalui  cara  tradisional.  Cara  ini  bisa  dilakukan  ketika  sedang melakukan kegiatan sosialisasi atau promosi.
4. Meyakinkan warga bahwa aplikasi Jogja Istimewa aman dan memberi pemahaman kepada masyarakat tentang pentingnya keamanan informasi dalam kehidupan masyarakat. Cara ini juga bisa dilakukan ketika sedang melakukan kegiatan sosialisasi atau promosi.
5. Harus ada pengamanan untuk memastikan warga terus menggunakan aplikasi Jogja Istimewa. Ini dicapai dengan  memastikan  bahwa  warga  mendapat  dukungan  dan  sumber  daya  yang  dibutuhkan  untuk terus menggunakan aplikasi Jogja Istimewa.
6. Selalu  memelihara  aplikasi  sehingga  ketika  mendapati  bahwa  salah  satu  fungsi  aplikasi  tidak  berjalan dengan semestinya, maka bisa segera diperbaiki.
7. Meningkatkan  dukungan  dengan  merespon  setiap  keluhan  pengguna  yang  ditujukan  terhadap  aplikasi Jogja  Istimewa  di review  google  play  store .  Setiap  keluhan  tersebut  juga  harus  ditindaklanjuti  supaya tidak menimbulkan persepsi negatif terhadap pengguna tersebut atau pengguna-pengguna lainnya.
8. Meningkatkan ketersediaan sumber daya dengan menambah jumlah area wifi gratis.
9. Memungkinkan aplikasi Jogja Istimewa untuk bisa digunakan di berbagai smartphones dan OS.
10. Memberikan reward kepada penggunanya. Misalnya, ketika pengguna menggunggah foto di fitur galeri foto dengan akun instagramnya, pihak aplikasi Jogja Istimewa bisa re-post atau memposting ulang foto tersebut  di  akun  Instagram  Jogja  Istimewa  dengan  menandai  ( tag )  pengguna  yang  mengunggah  foto tersebut. Bisa juga melibatkan pengguna dalam membuat review objek tempat-tempat wisata atau budaya atau kantor pemerintahan dan sebagainya seperti di aplikasi Google Maps . Pengguna yang memberikan review diberikan badge .

## 5.3. Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini tentunya memiliki beberapa keterbatasan. Beberapa keterbatasannya yaitu:
1. Hasil  penelitian  ini  tidak  dapat  digeneralisasi  pada  aplikasi-aplikasi travel  &  local lainnya  karena aplikasi-aplikasi travel & local lainnya sebagian besar bukan dikembangkan dari pihak pemerintah serta tidak terdapat layanan e-government -nya seperti aplikasi Jogja Istimewa.
2. Seperti yang ditunjukkan pada hasil R-Square , masih ada faktor-faktor di luar penelitian ini yang tidak teridentifikasi pada penelitian ini yang bisa mempengaruhi variabel Use Behavior .
3. Penelitian  ini  tidak  bisa  membuktikan  bahwa  variabel  PR  dapat  diukur  menggunakan  indikator Security/Privacy  Risk dan Financial  Risk karena  jumlah  responden  yang  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  yang  mewakili  kedua  indikator  tersebut  tidak  mencapai  jumlah  minimal  sampel  yang ditentukan.
4. Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  variabel  EE  dan  FC  tidak  mempengaruhi  BI  padahal banyak penelitian sebelumnya yang membuktikan sebaliknya.
5. Penelitian  ini  tidak  menguji  keterkaitan  antar  variabel  eksogennya  sehingga  penelitian  ini  tidak  bisa mengidentifikasi apakah ada pengaruh antar variabel eksogen atau tidak

## 5.4. Saran Untuk Penelitian Selanjutnya
Beberapa saran untuk penelitian selanjutnya di antaranya yaitu:
1. Dapat mengeksplorasi lebih jauh variabel-variabel  yang tidak teridentifikasi dalam penelitian ini untuk melihat bagaimana penerimaan masyarakatnya terhadap layanan e-government .
2. Dapat  mengeksplorasi  lebih  jauh  variabel  PR  yang  menggunakan  indikator Security/Privacy  Risk dan Financial  Risk untuk  lebih  menunjukkan  hasil  yang  lebih  komprehensif  terkait  dengan  pengukuran pengaruh dari variabel PR terhadap BI.
3. Dapat  mengeksplorasi  lebih  jauh  mengenai  variabel  FC  dan  EE  misalnya  dengan  menambah  jumlah sampel yang jauh lebih banyak dari jumlah sampel dalam penelitian ini.
4. Dapat  menguji  keterkaitan  antar  variabel-variabel  eksogen  yang  ada  dalam  penelitian  ini.  Misalnya, menguji apakah Trust (TR) berpengaruh terhadap Perceived Risk (PR) atau sebaliknya.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdillah, W., & Hartono, J. (2015). Partial Least Square (PLS) Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis . Penerbit Andi. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes , 50 (2), 179–211. https://doi.org/10.4135/9781446249215.n22
Al Mansoori, K. A., Sarabdeen, J., & Tchantchane, A. L. (2018). Investigating Emirati citizens’ adoption of e- government services in Abu Dhabi using modified UTAUT model. Information Technology & People . https://doi.org/10.1108/ITP-12-2016-0290
Albesher, A. (2016). Trust as a source of long-term adoption of e-government. In Doctoral dissertation, Brunel University London . http://dspace.brunel.ac.uk/handle/2438/12368
Alharbi,  N.,  Papadaki,  M.,  &  Dowland,  P. (2017).  The  impact  of  security  and  its  antecedents  in  behaviour intention  of  using  e-government  services. Behaviour  and  Information  Technology , 36 (6),  620–636. https://doi.org/10.1080/0144929X.2016.1269198
Aljazzaf, Z. M. (2019). Evaluating trust in E-government: The case of Kuwait. Proceedings of the 2019 5th International Conference
on Computer and Technology Applications , 140–144. https://doi.org/10.1145/3323933.3324073
Bélanger,  F.,  &  Carter,  L.  (2008).  Trust  and  risk  in  e-government  adoption. The  Journal  of  Strategic Information Systems , 17 (2), 165–176.
Bentler,  P.  M.,  &  Chou,  C.-P.  (1987).  Practical  issues  in  structural  modeling. Sociological  Methods  & Research , 16 (1), 78–117. https://doi.org/10.1177/0049124187016001004
Carter,  L.,  &  Bélanger,  F.  (2005).  The  utilization  of  e‐government  services:  citizen  trust,  innovation  and acceptance factors. Information Systems Journal , 15 (1), 5–25.
Carter, L., Shaupp, L. C., Hobbs, J., & Campbell, R. (2011). The role of security and trust in the adoption of online  tax  filing. Transforming  Government:  People,  Process  and  Policy , 5 (3),  303–318. http://dx.doi.org/10.1108/17506161111173568
Carter,  L.,  Weerakkody,  V.,  Phillips,  B.,  &  Dwivedi,  Y.  K.  (2016).  Citizen  Adoption  of  E-Government Services: Exploring Citizen Perceptions of Online Services in the United States and United Kingdom. Information Systems Management , 33 (2), 124–140. https://doi.org/10.1080/10580530.2016.1155948 Chatzoglou, P., Chatzoudes, D., & Symeonidis, S. (2015). Factors affecting the intention to use e-Government services. Proceedings of the 2015 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2015 , 5 , 1489–1498. https://doi.org/10.15439/2015F171 Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. In Modern Method for Business Research (pp. 295–336). Lawrence Erlbaum Associates Inc. Chirara,  S. (2018). Social inclusion:  an  e-government  approach  to  access  social  welfare  benefits [Doctoral dissertation, Nottingham Trent University]. http://irep.ntu.ac.uk/id/eprint/35355/
Dashti, A., Benbasat, I., &  Burton-Jones, A. (2009). Developing trust reciprocity  in electronic government:
The  role  of  felt  trust. Proceedings  of  the  European  and  Mediterranean  Conference  on  Information Systems .
Durianto, D., Sugiarto, & Sitinjak, T. (2001). Strategi menaklukkan pasar melalui riset ekuitas dan perilaku konsumen . Gramedia.
Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981).  Evaluating  Structural  Equation  Models  with  Unobservable  and Measurement Error. Journal of Marketing Research , 18 (1), 39–50. Ghozali, I. (2006). Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan PLS (Edisi 2). BP Undip. Ghozali,  I.  (2007). Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS .  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Ghozali, I., & Latan, H. (2012). Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 2.0 M3 . Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares: Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan SmartPLS 3.0 untuk penelitian empiris (Edisi). Universitas Diponegoro. Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2009). Multivariate  Data  Analysis  7th  Edition Pearson Prentice Hal . https://doi.org/10.2307/1266874
Krishnaraju, V., Mathew, S. K., & Sugumaran, V. (2013). Role of web personalization in consumer acceptance of  E-government  services. 19th  Americas  Conference  on  Information  Systems,  AMCIS  2013  - Hyperconnected World: Anything, Anywhere, Anytime , 4 , 2911–2918.
Lallmahomed, M. Z. I., Lallmahomed, N., & Lallmahomed, G. M. (2017). Factors influencing the adoption of e-Government services in Mauritius. Telematics and Informatics , 34 (4), 57–72. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.01.003 Larasati, B. (2018). Tingkat Kepercayaan Followers terhadap Informasi di Akun Facebook (ICJ) Info Cegatan Jogja . 1 , 1–18.
Lee, M. C. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit. Electronic Commerce Research and Applications , 8 (3), 130–141. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2008.11.006
Lian, J.-W. (2015). Critical factors for cloud based e-invoice service adoption in Taiwan: An empirical study.
International Journal of Information Management , 35 (1), 98–109.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.005
Martono, N. (2010). Metode Penelitian Kuantitatif, Analisis Isi dan Analisis Data Sekunder . PT. Raya Grafindo Persada.
Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An Integrative Model of Organizational Trust. Academy of Management Review , 20 (3), 709–734. https://doi.org/10.5465/AMR.1995.9508080335
Mcknight,  D.  H.,  Choudhury,  V.,  &  Kacmar,  C.  (2002).  Developing  and  Validating  Trust  Measures  for  e- Commerce : An Integrative Typology. Information Systems Research , 13 (3), 334–359.
Munyoka,  W.  (2019).  Exploring  the  Factors  Influencing  e-Government  use:  Empirical  Evidence  from Zimbabwe. The  Electronic  Journal  of  Information  Systems  Evaluation , 22 (2),  78–91. https://doi.org/10.34190/EJISE.19.22.2.002
Plimbi Editor. (2015). Mau Liburan ke Bandung? Manfaatkan Aplikasi Android Hi Bandung!
Rabaa’i, A. A. (2017). The use of UTAUT to investigate the adoption of E-government in Jordan: A cultural perspective. International Journal of Business Information Systems , 24 (3), 285–315. https://doi.org/10.1504/IJBIS.2017.10002806
Rachmawati, R., Ramadhan, E. R., & Rohmah, A. ‘Ainur. (2018). Aplikasi Smart Province “Jogja Istimewa”: Penyediaan  Informasi  Terintegrasi  dan  Pemanfaatannya. Majalah  Geografi  Indonesia , 32 (1),  14–23. https://doi.org/10.22146/mgi.31662
Robert, L. P., Denis, A. R., & Hung, Y.-T. C. (2009). Individual swift trust and knowledge-based trust in face- to-face  and  virtual  team  members. Journal  of  Management  Information  Systems , 26 (2),  241–279. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222260210
Sawalha, S., Al-Jamal, M., & Abu-Shanab, E. (2019). The influence of utilising Facebook on e-government adoption. Electronic Government , 15 (1), 1–20. https://doi.org/10.1504/EG.2019.096573 Sekaran, U., & Bougie, R. (2006). Research methods for business . Salemba Empat Shareef, M. A., Kumar, V., Kumar, U., &  Dwivedi, Y. K. (2011). E-Government Adoption Model (GAM): Differing service maturity levels. Government Information Quarterly , 28 (1), 17–35. https://doi.org/10.1016/j.giq.2010.05.006
Singh,  N.,  Sinha,  N.,  &  Liébana-Cabanillas,  F.  J.  (2020).  Determining  factors  in  the  adoption  and recommendation of mobile wallet services in India: Analysis of the effect of innovativeness, stress to use and  social  influence. International  Journal  of  Information  Management , 50 ,  191–205. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.022
Syamsudin,  Meiyanti,  R.,  Satria,  D.,  Wahyuni,  R.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2018).  Exploring  factors  influence behavioral  intention  to  use  E-government  services  using  unified  theory  of  acceptance  and  use  of technology  2  (UTAUT2). 2018  International  Seminar  on  Research  of  Information  Technology  and Intelligent Systems, ISRITI 2018 , 2 , 237–242. https://doi.org/10.1109/ISRITI.2018.8864474 Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models.
Information Systems Research , 6 (2), 144–176. https://doi.org/10.1287/isre.6.2.144 Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology:
Toward a unified view. MIS Quarterly , 27 , 425–478. https://doi.org/10.1016/j.inoche.2016.03.015
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., Chan, F. K. Y., Hu, P. J.-H., & Brown, S. A. (2011). Extending the two-stage information  systems  continuance  model:  Incorporating  UTAUT  predictors  and  the  role  of  context. Information Systems Journal , 21 (6), 527–555. https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2011.00373.x Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology:
Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly , 36 (1), 157–178. https://pdfs.semanticscholar.org/6256/0e2001480fd1f22558ce4d34ac93776af3e6.pdf%0Ahttps://pdfs.s emanticscholar.org/6256/0e2001480fd1f22558ce4d34ac93776af3e6.pdf?_ga=2.124539978.199417976 4.1540339706-2125081534.1540339706
Weerakkody, V., El-Haddadeh,  R., Al-Sobhi,  F., Shareef,  M. A., & Dwivedi, Y. K. (2013). Examining the influence  of  intermediaries  in  facilitating  e-government  adoption:  An  empirical  investigation.
International Journal of Information Management , 33 (5), 716–725.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.05.001