Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4779

## EVALUASI  FAKTOR  ADOPSI  APLIKASI  SIKS  MOBILE PKH MENGGUNAKAN UTAUT
Rizki Romadhoni S 1* , Tri Lathif Mardi S 2 , Asif Faroqi 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur ; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294, Indonesia; (031) 8706369
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
3-5 keyword; Algorithm a; B algorithms; Complexity.
Corespondent Email: 20081010048@student.upn jatim.ac.id
Abstrak. Pemanfaatan  teknologi  informasi  di  Negara  berkembang  penting dalam  kemajuan  suatu  Negara.  Kehadiran  teknologi  informasi  dapat mempengaruhi  sektor  publik  yaitu  e-government  di  bidang  pelayanan pemerintah  yaitu  aplikasi  SIKS  Mobile  PKH.  Aplikasi  SIKS  Mobile merupakan  bentuk  digitalisasi  proses  pelayanaan  PKH,  Aplikasi  SIKS Mobile  digunakan  pendamping  PKH  untuk  menyesuaikan  data  penyaluran dan  pengajuan    bantuan    sosial    kepada    masyarakat  miskin.  Observasi lapangan menunjukkan aplikasi sering mengalami kendala, yang berdampak pada  kinerja  organisasi.  Dengan  itu  dilakukan  Evaluasi  Faktor  Adopsi Aplikasi  SIKS  Mobile  PKH  menggunakan  model  UTAUT  untuk memberikan  saran  perbaikan,  dan  memprediksi  faktor-faktor  yang mempengaruhi perilaku pengguna dalam mengadopsi aplikasi SIKS Mobile. Pengumpulan  data  dengan  penyebaran  kuesioner  ke  pendamping  PKH Kabupaten  Kediri.  Diperoleh  sampel  175  responden  pendamping  PKH. Pengujian model menggunakan SEM-SmartPLS3. Hasil penelitian ini faktor Individual dan faktor Evironmental merupakan  faktor adopsi aplikasi SIKS Mobile,  namun  perlu  memperhatikan  peningkatan  variable  Percieved usefulness  dan  Percieved  eas  of  use  pada  faktor  Technology.  Berdasarkan hasil temuan, perlu dilakukan evaluasi pada variabel yang menunjukan hasil positif dan signifikan, untuk meningkatkan niat dalam menggunaka aplikasi SIKS Mobile sehingga akan berdampak pada kinerja pendamping PKH.
Abstract. The utilization of  information technology in  developing countries is important in the progress acountry. The present of  information technology can  affect  the  public  sector,  namely  e-government  in  the  field  government services,  namely  SIKS  Mobile  PKH.  SIKS  Mobile  application  is  used  by PKH  facilitators  to  adjust  data  on  distribution  and  application  of  social assistance to  the poor.  observations  show the application often experiences problems, which have an impact on organizational performance. Therefore, an Evaluation of the Adoption Factors of the SIKS Mobile PKH Application using  the  UTAUT  model  was  carried  out  to  provide  suggestions  for improvement,  and  predict  factors  that  influence  user  behavior  in  adopting the SIKS Mobile application. Data collection by distributing questionnaires to  PKH  facilitators  in  Kediri. sample  of  175  PKH  companion  respondents. Testing using SEM-SmartPLS3. The results this thesis are Individual factors and  Environmental  factors  which  are  factors  in  adopting  the  SIKS  Mobile application,  and  increasing  the  variables  Perceived  usefulness  and Percieved easeofuse in  Technology factor. variables that show positive and significant results, to increase intentions to  use SIKS Mobile application so that will have a impact the performance PKH assistants.
1. PENDAHULUAN
Negara maju adalah istilah untuk menggambarkan negara yang memiliki tingkat standar  hidup  tinggi  dalam  hal  pembangunan ekonomi,  teknologi,  dan  infrastruktur  yang tinggi  serta  merata,  negara-negara  maju memiliki ciri ciri seperti pendapatan per kapita yang tinggi, sistem pendidikan, kesehatan, dan kesejahteraan sosial yang baik, serta kemudahan  akses  yang  luas  terhadap  berbagai layanan publik [1]. Indonesia masih merupakan  negara  berkembang  meskipun pertumbuhan  cukup  baik,  dimana  kemiskinan masih  banyak  ditemui  di  setiap  kota  maupun daerah. Untuk mengurangi kemiskinan pemerintah  membuat  sebuah  program  yang bernama  program  keluarga  harapan  (PKH), program tersebut bertujuan memberikan bantuan  sosial  kepada  keluarga  atau  rumah tangga  miskin  diawasi  oleh  dinas  sosial  kota atau  kabupaten  berada  dibawah  kementrian sosial [2].
E-Goverment
merupakan
teknologi informasi  dan  komunikasi  (TIK)  untuk menyajikan, bertukar,dan memajukan
pelayanan  pemerintah  bagi  warga  negara  dan bisnis dengan tujuan meningkatkan produktivitas  dan  mengurangi  biaya,  E- Government  memainkan  peran  penting  dalam memajukan  perekonomian  pemerintah,  warga negara,  dan  industri,  khususnya  di  negara- negara  berkembang  [3].  Dalam  mendukung keberhasilan program keluarga harapan (PKH), diluncurkannya aplikasi SIKS Mobile, aplikasi tersebut  digunakan  oleh  pendamping  PKH dalam  menindak  lanjuti  kesesuaian  data  untuk penyaluran  bantuan  sosial  serta  pengajuan bantuan  sosial  masyarakat  kurang  mampu, diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  SIKS Mobile  agar  pelayanan  publik  dapat  lebih efisien,  transparan,  dan  dapat  memenuhi kebutuhan masyarakat lebih baik [4].
Setelah melakukan observasi dan diskusi ke beberapa  pendamping PKH,  terdapat  beberapa keluhan pengguna terhadap penggunaan aplikasi  yaitu,  aplikasi  sering  lag  walaupun sinyal provider di handphone penuh ketika saat penginputan data masyarakat penerima bantuan  yang  membuat  petugas  lapangan pendamping PKH kewalahan, kemudian aplikasi  membutuhkan  memori  yang  cukup besar  dan  operasi  sistem  minimal  android  7, sering  terjadi  bug  ketika  ada  pengumpulan
laporan  bersama  seluruh  pendamping  PKH, Selain  itu  dari  segi  SDM  pendamping  PKH yang  mana  tidak  ada  pelatihan  saat  pertama kali  aplikasi  di  luncurkan  sehingga    membuat kesusahan bagi pendamping PKH yang kurang paham akan teknologi. Permasalahan permasalahan  tersebut  dapat  menimbulkan kehawatiran  berkelanjutan  dalam  pemakaian aplikasi  SIKS  Mobile  PKH  pada  masa mendatang.  Dengan  adanya  permasalahan tersebut perlunya penelitian mengenai evaluasi faktor adopsi aplikasi SIKS Mobile, penelitian dilakukan  di  PKH  kabupaten  Kediri  dengan melakukan penyebaran kuesioner menggunakan skala likert ke pendamping PKH kabupaten Kediri.
Melakukan    penelitian  tentang  adopsi layanan E-Government dapat membantu pemerintah  dalam  memenuhi  kepentingan warga  negaranya  sehingga  meningkatkan hubungan  kepercayaan  Masyarakat  terhadap lembaga  layanan  pemerintah[5].  Penelitian tentang  adopsi  menggambarkan  dimana  orang atau  pengguna  memutuskan  mengadopsi  atau menolak inovasi tersebut dengan mempertimbangkan  keuntungan atau kerugian ketika akan mengadopsi teknologi tersebut [6]. Terkait  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu model  untuk  mengetahui  faktor  faktor  yang mempengaruhi  niat  adopsi  aplikasi  SIKS Mobile PKH di kabupaten kediri menggunakan framework UTAUT. Penggunaan model UTAUT  sangat  berpengaruh  positif  dalam menentukan  user  acceptance  dan  signifikan terhadap  faktor  faktor  yang  mempengaruhi adopsi efektivitas perilaku penggunaan sebuah sistem  aplikasi  layanan  E-Government,  Selain itu  dengan  mendambahkan  model  konseptual TOE  (Technology  Organization  Environment) untuk mempertimbangkan faktor-faktor lingkungan,  organisasi,  dan  teknologi  yang mempengaruhi  penerapan  dan  penggunaan dalam  sebuah  layanan  e-government  [7]. Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  model  TOE  sangat  sesuai  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  adopsi  aplikasi  SIKS  Mobile oleh  pendamping  Dinas  Sosial  program  PKH di  kabupaten  Kediri.  Dari  hasil  penjabaran diatas  penelitian  ini  memiliki  tujuan  yaitu adalah  untuk  mencari  dan  mengidentifikasi pengaruh  faktor-faktor  adopsi  aplikasi  SIKS Mobile  PKH  oleh  pendamping  sosial  di
kabupaten Kediri menggunakan model
UTAUT.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Faktor Adopsi Teknologi Informasi
Faktor  merupakan  suatu  elemen  maupun kondisi  yang  biasa  mempengaruhi  kegagalan maupun  keberhasilan  implementasi  teknologi [8].  Sedangkan  adopsi  teknologi  informasi meruoakan  proses  dimana  organisasi  atau individu menerima dan menggunkan teknologi baru kemudian menggunakan atau mengoprasionalkan kedalam kehidupan sehari- hari.  Pentingnya  memahami  2476actor-faktor yang  dapat  mempengaruhi implementasi  suatu teknologi  akan  semakin  jelas  ketika  dalam konteks  adopsi  TI.  Dimana,  misalnya  teknis yang  merupakan  salah  satu  2476actor  utama, tidak  hanya  berdampak  pada  bagaimana teknologi  diimplementasikan,  tetapi  juga sejauh mana teknologi tersebut dapat di terima kedalam  suatu  organisasi.  Sehingga  dengan pertimbangan  keterkaitan  yang  kuat  diantara 2476actor-faktor  tersebut,  yang  mana  sukses atau  gagalnya  adopsi  teknologi  dipengaruhi beberapa 2476actor seperti teknis dan penerimaan pengguna sehinga mencapai keberhasilan 2476actor adopsi teknologi informasi secara keseluruhan.

## 2.2. Evaluasi
Evaluasi  mempunyai  dua  kegiatan  yaitu terdapat  dua  kegiatan  utama  yaitu  melakukan pengukuran dan penilaian. Dimana pengukuran yang  bersifat  kuantitatif  dan  untuk  penilaian bersifat  kualitatif  [9].  Evaluasi  adalah  suatu kegiatan  atau  proses  dalam  menilai  sesuatu yang  didefinisikan  dalam  bentuk  angka  serta keterangan.  Evaluasi  memiliki  fungsi  untuk mengetahui  perkembangan  serta  membantu menjaga  kualitas  perangkat  lunak  pada  suatu layanan  pemerintah  atau  organisasi,  kemudian dapat  dilakukan  perbaikan  guna  mengetahui sejauh mana efektifitas system yang digunakan saat  ini  apakah  sudah  sesuai  tujuan  organisasi [10].Pada  proses  evaluasi  memiliki  proses yang dapat diukur melalui pernyataan maupun kuesioner  sehingga  mendapatkan  umpan  balik dari  pengguna  [11].  Evaluasi  juga  berkaitan erat  dengan  tahap  factor  adopsi,  dikarenakan evaluasi  dapat    membantu  dalam  memonitor dan mengukur dampak implementasi teknologi
terhadap  kinerja  organisasi,  serta  memastikan agar  tujuan  dari  adopsi  teknologi  tercapai dengan optimal.

## 2.3.  UTAUT
Gambar 1. Model UTAUT
Unified  Theory  of  Acceptence  and  Use  of Tecnology  atau  disingkat  UTAUT  merupakan suatu model yang digunakan untuk menjelaskan penerimaan perilaku suatu pengguna terhadap teknologi informasi dimana model  ini  kombinasi  delapan  model  yang dikembangkan  sebelumnya.  Model  ini  sangat cocok  untuk  sebuah  layanan  e-government sejauh  mana  mengukur  niatan  kemampuan pengguna dan kepercayaan pengguna [12].
Teori  ini  memiliki  empat  konstruk utama  yang  mempengaruhi  minat  perilaku (behavioral intention)dan perilaku dalm menggunakan  suatu  teknologi    (usebehavior), dimana performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions mempengaruhi niat perilaku
(behavioral  intention),sedangkan  behavioral intention serta faciltating conditions menentukan  pemakaian  suatu  teknologi  (use behavior),  model    pada  UTAUT  percaya bahwa gender, age, experience, dan voluntariness of use dapat juga mempengaruhi niatan  seseorang  dalam  pemakaian  suatu teknologi,  seperti  pada  diagram  UTAUT  yang tertera pada gambar 1.

## 2.4.  Integrasi UTAUT dan TOE
Gambar 2 . Model Integrasi UTAUT dan TOE
Penerapan UTAUT menjelaskan pemahaman mendalam tentang faktor motivasi dan  perilaku  individu  terkait  adopsi  teknologi. Sebaliknya,  Model  TOE  memberikan  konteks yang lebih luas, seperti struktur organisasi dan pengaruh  eksternal  dalam  proses  adopsi teknologi. Melalui kombinasi kedua model ini, terbentuklah  suatu  pendekatan  yang  saling terkait,  memungkinkan  untuk  merangkum sejumlah  faktor  yang  saling  melengkapi. Pendekatan ini membuka jalan bagi pemahaman  yang  lebih  merinci  dan  canggih dalam  memprediksi  serta  menganalisis  adopsi teknologi,  dengan  demikian,  penggunaan UTAUT  dan  TOE  secara  dapat  memberikan pandangan yang lebih terperinci dan terintegrasi  terhadap  suatu  perkembangan adopsi teknologi di berbagai konteks organisasi. Sehingga memungkinkan pemangku  kepentingan  dapat  mengambil keputusan  yang  lebih  tepat  dan  efektif  dalam menerapkan  teknnologi  baru.  Pada  penelitian yang dilakukan [7] dengan menggunkan model UTAUT dan TOE digunakan karena keduanya menyediakan  sudut  pandang  yang  menyeluruh dalam memahami
faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi model
tersebut tertera pada gambar 2.
3.

## METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Gambar 3. Alur Penelitian
Tahapan  penelitian  dilakukan  seperti  pada Gambar  3.  Dimulai  dengan  identifikasi masalah  yang  dirasakan  pengguna  pada penggunaan  aplikasi  SIKS  Mobile  PKH  di kabupaten  Kediri.  Untuk  kemudian  dilakukan penelusuran studi pustaka, yang sesuai dengan permasalahan  tersebut.  Lalu  menentukan model  konseptual  dan  diperoleh  model UTAUT  dengan  model  konseptual  TOE  [7]. Kemudian  melakukan  perencanaan  penelitian seperti  melakukan  perizinan  ketempat  studi kasus  dan  mempersiapkan  dokumen  dokumen penting untuk mempermudah proses penelitian. Lalu dilakukan penyusunan instrument penelitian atau kuesioner penelitian yang  akan  disebarkan  ke  penggunan  aplikasi SIKS  mobile,  namun  sebelum  itu  dilakukan pengujian instrument, setelah sesuai instrument penelitian  di  sebarkan  ke  pendamping  atau pengguna  aplikasi  SIKS  Mobile  PKH.  Setelah melakukan  penyebaran  kuesioner  dilakukan pengolahan dan analisi menggunakan smartpls 3.  Selanjutnya  hasilnya  akan  disimpulkan  dan memberi saran perbaikan.

## 3.2. Perencanaan Penelitian
Perencanaan  penelitian  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mengidentifikasi  tujuan  dan ruang  lingkup  penelitian  untuk  membantu peneliti memahami apa yang ingin dicapai dan sejauh  mana  penelitian  dijalankan.  Dalam proses  perencanaan  penelitian  ini  melakukan beberapa  hal  seperti  menentukan  populasi, ukuran  sampel,  dan  skala  pengumpulan  data yang  digunakan.  Populasi  digunakan  sebagai sumber  data  penelitian  agar  mempermudah
peneliti  memilih  sasaran  sesuai  tujuan  utama penilitianya  [13],  Jumlah  populasi  didapatkan berdasarkan data hasil obsevasi dan wawancara  bersama  kepala  dinas  sosial  divisi PKH (KORKAP PKH) Kabupaten Kediri pada bulan  mei  2024  yaitu  sebanyak  260  jumlah pendamping PKH kabupaten Kediri.
Kemudian  ukuran  sampel  pada  penelitian  ini diperoleh  175  responden  atau  pendamping PKH  di  kabupaten  Kediri  yang  menggunakan aplikasi  SIKS  Mobile.  Kemudian  untuk  skala pengumpulan  data  menggunkan  skala  likert, Pada  penelitian  ini  menggunkan  skala  likert untuk mengukur variable
penelitian, diantaranya Individu factor, Technology factor,  dan  Enviorement  factor,  dengan menggunakan  skala  likert  sebanyak  lima tingkatan  yaitu  Sangat  setuju  skor  5,  Setuju skor 4, Netral skor 3, Tidak setuju skor 2, dan Sangat tidak setuju skor 1.

## 3.3. Penyusunan Instrumen Penelitian dan Pengukuran
Penyusunan instrumen penelitian dan pengukuran  adalah  tahap  awal  dalam  proses penelitian  yang  melibatkan  perencanaan  dan pembuatan alat atau instrumen untuk mengumpulkan data. Pada penelitian ini setiap factor  yang  digunakan  memiliki  beberapa indikator.  Attitude,  knowledge  and  skill, Effcacy,  Perceived  usefulness,  Adaptability, ICT  infrastructure,  Laws  ad  legislations, Policies,  Competitiveness  preasure,  Intention to adopt, masing masing memiliki 5 indikator. Sedangkan  perceived  ease  of  use  dan Organization’s  performance  memiliki  4 indikator.  Jadi  terdapat  58  pertanyaan  atau indikator  dari  12  factor  dimana  instrument penelitian  ini  sama    dilakukan  penelitian mukred 2020 [7].

## 3.4. Pengujian Instrumen
Setelah  melakukan  penyusunan  instrument dilakukan  pengujian  instrument,  pada  proses pengujian  instrument  dilakukan  uji  validitas dan  reabilitas  kepada  30  responden  atau pendamping  PKH  yang  menggunkana  aplikasi SIKS  Mobile  untuk  mengetahui  valid  dan realibel  instrument  penelitian.  Uji  validitas digunakan  untuk  mengukur  data  sesuai  sesuai pada  pengukuran  yang  ada,  sedangkan  uji reabilitas  digunakan  untuk  mengukur  data
yang  digunakan  untuk  mendapatkan  variable yang dapat diandalkan [14].

## 3.5. Penyebaran Kuesioner

## Gambar 4. Kuesioner Penelitian
Setelah  melakukan  pengujian  instrument maka  dilakukan  penyebaran  kuesioner  ke pengguna  atau  pendamping  PKH  kabupaten Kediri,  yang  kemudian  kueesioner  dikirimkan ke forum internal pendamping PKH kabupaten kediri  dengan  responden  sesuai  karakteristik dalam  penelitian  ini.  Penyebaran  kuesioner akan  menghasilkan  data  sampel  yang  sudah ditentukan dari perhitungan sampel sebelumnya  serta  menggunakan  kuesioner yang  sudah  valid  dan  relibel.  Kuesioner penelitian menggunakan skala likert 1-5 seperti gambar 4.

## 3.6. Pengolahan dan Analisis Data
Tahap pengelolahan data dilakukan setelah penyebaran kuesioner yang  menghasilkan Kumpulan data, kemudian data diolah menggunakan Structure Equation Modeling (SEM) dengan SmartPLS. Pada tahap analisis penelitian ini terbagi menjadi dua analisis yaitu analisis deskriptif dan infersial. Pada analisis deskriptif akan menghasilkan hasil modus, median, dan mean menggunkana SPSS, dan untuk analisis infersial menggunakan SEM- Smart PLS 3,dimana untuk analisis infersial terdapat dua aspek utama yaitu outer model dan inner. Outer model untuk menjelaskan kualitas hubungan antar indikator dengang konstruk laten sedangkan inner model untuk menggambarkan hubungan antara konstruk laten [15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Pengujian Instrumen Penelitian
Pada proses pengujian instrument
menggunakan framework SPPS dengan menghitug  uji  validitas  nilai  signifikan  5% sehingga  diperoleh  r  tabel  sebesar  0.361 dimana  setiap  indikator  penelitian  harus menunjukan  nilai  diatas  0.361sehingga  dapat dikatakan valid pada perhitungan spss sedangkan  pada  uji  reliabilitas  nilai  harus menunjukan  nilai  cronbach’s  alpha  harus diatas 0.7 sehingga dapat dinyatankan reliable. pada  hasil  pengujian  validitas  dan  reliabilitas penelitian ini menunjukan nilai diatas ketentuan  sehingga  hasil  pengujian  instrument penelitian  dapat  dikatakan  valid  dan  reliable sehingga dapat dilakukan ke tahap selanjutnya. Hasil  pengujian  validitas  dan  reliabilitas penelitian ini pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Validitas Kuesioner Indikator R Hitung R Tabel Keterangan ATT 1 0.832 0.361 Valid ATT 2 0.782 0.361 Valid ATT 3 0.760 0.361 Valid ATT 4 0.806 0.361 Valid ATT 5 0.842 0.361 Valid KSK 1 0.837 0.361 Valid KSK 2 0.911 0.361 Valid KSK 3 0.912 0.361 Valid KSK 4 0.823 0.361 Valid KSK 5 0.797 0.361 Valid EFC 1 0.830 0.361 Valid EFC 2 0.736 0.361 Valid EFC 3 0.833 0.361 Valid EFC 4 0.698 0.361 Valid PUS 1 0.865 0.361 Valid PUS 2 0.905 0.361 Valid PUS 3 0.923 0.361 Valid PUS 4 0.898 0.361 Valid PUS 5 0.858 0.361 Valid EUS 1 0.645 0.361 Valid EUS 2 0.568 0.361 Valid EUS 3 0.659 0.361 Valid EUS 4 0.643 0.361 Valid ICT 1 0.695 0.361 Valid ICT 2 0.762 0.361 Valid ICT 3 0.757 0.361 Valid ICT 4 0.893 0.361 Valid DTY 1 0.910 0.361 Valid DTY 2 0.963 0.361 Valid DTY 3 0.949 0.361 Valid
DTY 4 0.959 0.361 Valid DTY 5 0.923 0.361 Valid LLG 1 0.830 0.361 Valid LLG 2 0.701 0.361 Valid LLG 3 0.839 0.361 Valid LLG 4 0.873 0.361 Valid LLG 5 0.500 0.361 Valid PLC 1 0.893 0.361 Valid PLC 2 0.922 0.361 Valid PLC 3 0.936 0.361 Valid PLC 4 0.962 0.361 Valid PLC 5 0.888 0.361 Valid CPR 1 0.795 0.361 Valid CPR 2 0.897 0.361 Valid CPR 3 0.845 0.361 Valid CPR 4 0.922 0.361 Valid CPR 5 0.928 0.361 Valid ADP 1 0.832 0.361 Valid ADP 2 0.782 0.361 Valid ADP 3 0.760 0.361 Valid ADP 4 0.806 0.361 Valid ADP 5 0.842 0.361 Valid OPR 1 0.912 0.361 Valid OPR 2 0.918 0.361 Valid OPR 3 0.936 0.361 Valid OPR 4 0.926 0.361 Valid Tabel 2. Reliabilitas Kuesioner Jumlah Indikator Cronbach’s Alpha (α) Keterangan 58 0.986 Reliabel

## 4.2 .  Pengolahan dan Analisis Data
Pada proses pengolahan data menggunakan dua  framework  yaitu  SPSS  dan  SmartPLS3 dari  hasil  kuesioner  yang  telah  disebarkan, setelah  melakukan  pengolahan  lalu  dilakukan analisis data.Pada penelitian ini proses analisis data terbagi menjadi 3 yaitu analisis Deskriptif, analisis  Infersial,  dan  pengujian  Hipotesis untuk lebih lengkapnya sebagai berikut.

## 4.2.1 Analisis Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif merupakan  data kuantitatif  yang  berbentuk  angka-angka  yang kemudian  di  jumlahkan  atau  dikelompokan sesuai  dengan  instrument  yang  digunakan. Data yang telah dikumpulkan kemudian dibagi setiap  variable  untuk  mengetahui  frekuensi jawaban responden pada masing-masing indikator pada setiap variable.
Pada tabel 3 dilakukan penghitung frekuensi  jawaban  yang  digunkana  untuk
memahami  dan  mevaliditas  data  sebelum  ke analisis selanjutnya, dimana dalam menghitung frekuensi  jawaban  menggunakan  SPSS  untuk mendapatkan gambaran jelas jawaban responden  setiap  indikator,  seperti  nilai  min untuk  menujukan  jawaban  paling  rendah  dan max jawaban paling tinggi pada skala likert 1- 5,  kemudia  nilai  tengah  atau  median  dan  nilai sering muncul atau modus pada penelitian ini.
Tabel 3. Frekuensi Jawaban Indikator Min Max Median Modus ATT 1 1 5 4.0000 4 ATT 2 1 5 4.0000 4 ATT 3 1 5 4.0000 4 ATT 4 1 5 4.0000 4 ATT 5 1 5 4.0000 4 KSK 1 1 5 4.0000 4 KSK 2 1 5 4.0000 4 KSK 3 1 5 4.0000 4 KSK 4 1 5 4.0000 4 KSK 5 1 5 4.0000 4 EFC 1 1 5 4.0000 4 EFC 2 1 5 4.0000 4 EFC 3 1 5 4.0000 4 EFC 4 1 5 4.0000 4 PUS 1 1 5 4.0000 4 PUS 2 1 5 4.0000 4 PUS 3 1 5 4.0000 4 PUS 4 1 5 4.0000 4 PUS 5 1 5 4.0000 4 EUS 1 1 5 4.0000 4 EUS 2 1 5 4.0000 4 EUS 3 1 5 4.0000 4 EUS 4 1 5 4.0000 4 ICT 1 1 5 4.0000 4 ICT 2 1 5 4.0000 4 ICT 3 1 5 4.0000 4 ICT 4 1 5 4.0000 4 DTY 1 1 5 4.0000 4 DTY 2 1 5 4.0000 4 DTY 3 1 5 4.0000 4 DTY 4 1 5 4.0000 4 DTY 5 1 5 4.0000 4 LLG 1 1 5 3.0000 3 LLG 2 1 5 3.0000 3 LLG 3 1 5 3.0000 3 LLG 4 1 5 3.0000 3 LLG 5 1 5 4.0000 4 PLC 1 1 5 4.0000 4 PLC 2 1 5 4.0000 4 PLC 3 1 5 4.0000 3 PLC 4 1 5 4.0000 4 PLC 5 1 5 4.0000 4
CPR 1 1 5 4.0000 4 CPR 2 1 5 3.0000 3 CPR 3 1 5 3.0000 3 CPR 4 1 5 3.0000 3 CPR 5 1 5 4.0000 4 ADP 1 1 5 4.0000 4 ADP 2 1 5 4.0000 4 ADP 3 1 5 4.0000 4 ADP 4 1 5 3.0000 3 ADP 5 1 5 3.0000 3 OPR 1 1 5 4.0000 4 OPR 2 1 5 4.0000 4 OPR 3 1 5 4.0000 4 OPR 4 1 5 4.0000 4
Diperoleh  hasil  bahwa  semua  variable penelitian  ini  memiliki  nilai  Modus  4  (sering muncul)    dan  sebagian  nilai  modus  3  (netral) dan  nilai    Median  (nilai  tengah)  rata-rata semua  indikator  menunjukan  4.0000  dan sebagian menunjukan angka 3.0000.
Menunjukan mayoritas responden memberikan penilaian  4(setuju)  dan  hanya  indikator LLG1,LLG2,LLG3,LLG4,PLC3,CPR2,CPR3, CPR4,ADP4,dan ADP5 yang mayoritas menjawab  netral.  pada  skala  Likert  1-5 mencerminkan  persepsi  atau  kepuasan  yang tinggi  terhadap  pernyataan  pada  masing- masing  variable  penelitian  ini,  sehingga  bisa dianggap  semua  pengguna  atau  pendamping PKH setuju semua pernyataan tentang penggunaan aplikasi SIKS Mobile atau sebagai hasil yang positif.
4.2.2 Analisis Infersial
Bagian  Pada  analisis  infersial  digunakan untuk mengukur outer model, inner model, dan pengujian
hipotesis. Penelitian ini menggunakan SmartPLS 3.0 untuk menghitung  175  responden  yang  pernah menggunakan  aplikasi  SIKS  Mobile  dengan menggunakan model konseptual seperti gambar 4.
1. Outer Model Pada outer model dilakukan perhitungan menggunakan  SmartPLS  3,  hasil  outer  model digunakan  untuk  memastikan  validitas  dan reliabilitas model untuk menspesifikan variabel  laten  dengan  indikator-indikatornya. Pada  tahap  outer  dilakukan  Validity  analysis, validitas setiap indikator dan variable latennya diamana  nilai  loading  factor  untuk  penelitian bersifat  exploratory  >0,70  atau  nilai  hasil loading  faktor  harus  diatas  0,70  untuk  dapat
dikatakan  valid  apabila  dibawah  >0,70  maka indikator  tersebut  layak  dihapus.  Sedangkan Reliability  analisis  adalah  proses  mengukur seberapa  konsisten  dan  diterimanya  suatu instrument  atau  skala  pengukuran  dalam mengukur  suatu  variabel.  Pada  Reliability analysisis  untuk  mengukur  Cronbach’s  Alpha dan  Composite  Reliability  dimana  nilai  harus diatas 0,70. Untuk hasilnya pada tabel 4 dan 6.
Tabel 4. Hasil Outer Loading Indik ator Load ing facto r Ketran gan Indik ator Load ing facto r Ketran gan ATT1 0.787 Valid ICT1 0.822 Valid ATT2 0.852 Valid ICT2 0.818 Valid ATT3 0.737 Valid ICT3 0.753 Valid ATT4 0.732 Valid ICT4 0.748 Valid ATT5 0.786 Valid LLG1 0.308 Tidak Valid KSK1  0.715 Valid LLG2 0.544 Tidak Valid KSK2  0.862 Valid LLG3 0.230 Tidak Valid KSK3  0.802 Valid LLG4 0.805 Valid KSK4  0.801 Valid LLG5 0.811 Valid KSK5  0.704 Valid PLC1 0.787 Valid EFC1 0.749 Valid PLC2 0.815 Valid EFC2 0.835 Valid PLC3 0.861 Valid EFC3 0.710 Valid PLC4 0.848 Valid EFC4 0.776 Valid PLC5 0.786 Valid EFC5 0.768 Valid CPR1 0.764 Valid PUS1 0.889 Valid CPR2 0.769 Valid PUS2 0.755 Valid CPR3 0.851 Valid PUS3 0.849 Valid CPR4 0.737 Valid PUS4 0.798 Valid CPR5 0.786 Valid PUS5 0.731 Valid ADP1  0.809 Valid EUS1 0.809 Valid ADP2  0.843 Valid EUS2 0.859 Valid ADP3  0.727 Valid EUS3 0.765 Valid ADP4  0.740 Valid EUS4 0.747 Valid ADP5  0.802 Valid DTY 1 0.811 Valid OPR1 0.748 Valid
DTY 2 0.867 Valid OPR2 0.877 Valid DTY 3 0.746 Valid OPR3 0.919 Valid DTY 4 0.731 Valid OPR4 0.894 Valid DTY 5 0.815 Valid Pada tabel 4 merupakan hasil perhitungan  outer  model,  dimana  terdapat indikator  yang  memenuhi  persyarataan  yang nilai loading factor diatas 0,70 namun ada juga indikator  yang  nilai  loading  faktor  dibawah 0,70  yaitu  indikator  LLG1,LLG2  dan  LLG3. Seperti  penjelasan  sebelumnya  jika  indikator dengan  nilai  loading  dibawah  0,70  harus dihapus dari model dan dilakukan perhitungan ulang dan hasilnya pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Outer Loading Baru
Indik ator Load ing facto r Ketran gan Indik ator Load ing facto r Ketran gan ATT1 0.787 Valid DTY 4 0.731 Valid ATT2 0.852 Valid DTY 5 0.815 Valid ATT3 0.737 Valid ICT1 0.822 Valid ATT4 0.732 Valid ICT2 0.818 Valid ATT5 0.786 Valid ICT3 0.753 Valid KSK1  0.715 Valid ICT4 0.748 Valid KSK2  0.862 Valid LLG4 0.825 Valid KSK3  0.802 Valid LLG5 0.909 Valid KSK4  0.801 Valid PLC1 0.787 Valid KSK5  0.704 Valid PLC2 0.815 Valid EFC1 0.749 Valid PLC3 0.861 Valid EFC2 0.835 Valid PLC4 0.848 Valid EFC3 0.710 Valid PLC5 0.786 Valid EFC4 0.776 Valid CPR1 0.764 Valid EFC5 0.768 Valid CPR2 0.769 Valid PUS1 0.889 Valid CPR3 0.851 Valid PUS2 0.755 Valid CPR4 0.737 Valid PUS3 0.849 Valid CPR5 0.786 Valid PUS4 0.798 Valid ADP1  0.809 Valid
PUS5 0.731 Valid ADP2  0.843 Valid EUS1 0.809 Valid ADP3  0.727 Valid EUS2 0.859 Valid ADP4  0.740 Valid EUS3 0.765 Valid ADP5  0.802 Valid EUS4 0.747 Valid OPR1 0.748 Valid DTY 1 0.811 Valid OPR2 0.877 Valid DTY 2 0.867 Valid OPR3 0.919 Valid DTY 3 0.746 Valid OPR4 0.894 Valid Setelah dihapusnya indikator LLG1,LLG2,  dan  LLG3  pada  nilai  outer loading  ,  nilai  Outer  model    menjadi  diatas 0,70  semuanya,  sehingga  dapat  dinyatakan keseluruhan variable telah memenuhi persyaratan  atau  semua  indikator  dinyatakan valid  dan  selanjutnya  dilakukan  pengukuran reliability  analisis  dengan  mengukur  nilai Cronbach’s  Alpha  dan  Composite  Reliability lebih  dari  0.70    setiap  variabel  seperti  pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Reliability Analisis Variabel Cronbac h Alpha Composit e Reliabilit y Keteranga n Attitude 0.849 0.893 Reliabel Knowledge and Skill 0.855 0.895 Reliabel Efficacy 0.837 0.885 Reliabel Perceived Usefulness 0.846 0.890 Reliabel Perceived ease of Use 0.859 0.890 Reliabel Adoptability 0.944 0.958 Reliabel ICT Infrastructure 0.786 0.861 Reliabel Laws and Legislation 0.903 0.953 Reliabel Policies 0.881 0.913 Reliabel Competitivene ss Pressure 0.874 0.908 Reliabel Individual 0.895 0.918 Reliabel Technology 0.925 0.937 Reliabel Environmental 0.920 0.933 Reliabel Itention To Adopt 0.858 0.898 Reliabel Organization’s Performance 0.875 0.915 Reliabel
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.30 diperoleh  hasil,  Cronbach’s  Alpha  dan Composite Reliability dapat dikatakan Reliabel atau diterima, Menurut penjelasan sebelumnya apabila  nilai  pengukuran  Cronbach’s  Alpha dan  Composite  Reliability  lebih  dari  0.70 instrumene  (variable)  tersebut  menunjukkan bahwa  konstruk  dalam  penelitian  ini  memiliki reliabilitas  yang  memuaskan  dan  dapat diandalkan. karena hasil nilai pengukuran lebih dari  0,70.  Maka  dapat  disimpulkan  semua variable diterima atau Reliabel

## 2. Inner Model
Pada inner model dilakukan perhitungan menggunakan  SmartPLS  3,  hasil  inner  model digunakan  untuk  mendapatkan  informasi seberapa  besar  variable  laten  dependen dipengaruhi oleh variable independen. Dimana pada  perhitungan  inner  model  untuk  melihat R-Square dan Q-Square,untuk hasil perhitunganya  dapat  dilihat  pada  tabel  7  dan tabel 8.
Tabel 7. Hasil R-Square Variabel R- Square Kriteria Itention To Adopt ( ADP) 0.962 Kuat Organization’s Performance ( OPR) 0.519 Sedang/Moderate Pada  tabel  7  merupakan  hasil  dari perhitungan  R-Square  menggunakan  SEM-
Smartpls3. R-squared digunakan untuk menunjukan berapa presentase variasi variable criterion  dapat  dijelaskan  oleh  variable  yang dihipotesiskan dapat mempengaruhinya. Dimana  nilai  R-Square  menunjukan  lebih >0,75  dikatakan  kuat,  kemudian  apabila menunjukan  nilai  sama  atau  lebih  <0,50  dapat dikatan  sedang,  dan  nilai  menunjukan  kurang dari  <0,25  dapat  dikatakan  lemah  hubungan variablenya. Pada hasil tabel 9 menunjukan R- square  dikategorikan  kuat  dan  sedang,  dapat diartikanvariabel ATT, KSK, EFC, PUS, EUS, DTY,  ICT,  LLG,  PLC,dan  CPR  memiliki pengaruh  kuat  terhadap  variable  Intention  to Adopt  (ADP)  dengan  nilai  0,962.  Sedangkan variable  Intention  to  Adopt  (ADP)  memiliki dampak  pengaruh  yang  sedang  pada  varibel Organization  Performance  (OPR)  dengan  nilai
0,519. Selanjutnya perlu juga melihat nilai dari
Q-Square  digunakan  untuk  menilai  seberapa baik  model,  untuk  hasilnya  seperti  pada  tabel 8.
Tabel 8. Hasil Q-Square Variabel Q-Square Itention To Adopt ( ADP) 0.608 Organization’s Performance (OPR ) 0.374 Pada  tabel  8  merupakan  hasil  dari  nilai  Q- square menggunakan SmartPLS3, untuk melihat Q-Square di SmartPLS 3 dilihat dalam hasil  perhitungan  di  blindfolding  lalu  hasilnya di  perlihatkan  di  bagian  construct  cross validated  redundancy.  Apabila  nilai  Q-Square menunjukan  nilai  lebih  besar  dari  0  (>  0) mempunyai  model  Predictive  relevance  yang baik,  sedangkan  Q-Square  kurang  atau mendekati  dari  0  (<  0)  maka  memiliki  model Predictive relevance rendah, pada hasil nilai Q- square  penelitian  ini  menunjukan  hasil  Q- Square  diperoleh  variable  Intention  to  Adopt (ADP) dan Organization’s Performance (OPR) memiliki hasil lebih besar dari nol (> 0), maka model  tersebut  mempunyai  model  Predictive relevance  yang  baik  atau  sudah  memiliki validitas prediktif memadai.

## 4.2.3 Uji Hipotesis
Setelah  melakukan  pengujian  outer  model dan  inner  model,  selanjutnya  melakukan pengujian  hipotesis  untuk  mengetahui  positif dan signifikan hipotesis yang di ujikan dengan menggunakan  SEM-SmartPLS  3 metode resampling  bootstrapping,  untuk  mengetahui nilai t-statistik dan p-value. Pada penelitian ini dengan nilai signifikan 5% sehingga di peroleh T-tabel  sebesar  1,653  dan  p-value  0,05. Sehingga  apabila  nilai  pengujian  hipotesis diatas  T-tabel    sebesar  1,653  dan  dibawah  p- value  0,05  maka  dapat  dikatakan  memiliki hubungan  positif  dan  signifikan,  apabila  nilai pengujian  pada  T-tabel  dibawah  1,653  dan  P- value  diatas  0,05  maka  memiliki  hubungan negative  dan  tidak  signifikan.  Untuk  hasil pengujian  hipotesis  dapat  dilihat  pada  tabel  9 sesuai  dengan  hasil  evaluasi  model  penelitian menggunakan  SEM-smartPLS  3  pada  gambar 5.
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis HIPOTESIS T- Statisti c  (O/ STDE V) P Value s
Keterang an Individual → ADP (H1) 26.618 0.000 Diterima ATT → ADP (H1a) 13.024 0.000 Diterima EFC → ADP (H1b) 4.976 0.000 Diterima KSK → ADP (H1c) 0.022 0.491 Ditolak Technology → ADP (H2) 1.455 0.074 Ditolak PUS → ADP (H2a) 1.904 0.029 Diterima EUS → ADP (H2b) 2.298 0.011 Diterima ICT → ADP (H2c) 1.287 0.100 Ditolak DTY → ADP (H2d) 0.947 0.172 Ditolak Environment al → ADP (H3) 9.630 0.000 Diterima LLG → ADP (H3a) 3.430 0.000 Diterima PLC → ADP (H3b) 0,331 0.371 Ditolak CPR → ADP (H3c) 1.659 0.049 Diterima ADP → OPR (H4) 13.459 0,000 Diterima
Pada  tabel  12  menunjukan  bahwa  hipotesis H1,H1a,H1b,  terjadi  adanya  keterkaitan  atau memiliki  hubungan  positif  dan  signifikan antara  variabel  yang  berkaitan  pada  masing- masig hipotesis,sedangkan hipotesis H1c tidak adanya keterkaitan atau tidak memiki
hubungan  positif  dan  signifikan.  Hal  ini terbukti  dengan  ditunjukannya  nilai    t-tabel diatas sebesar 1,653 dan dibawah p-value 0,05 yang  artinya  hipotesis  H1,H1a,H1b,  memiliki hubungan  positif  dan  signifikan  terhadap kedua  variabel  di  masing-masing  hipotesi, sedangkan  hipotesis  H1c  menunjukan  t-tabel dibawah sebesar 1,653 dan diatas p-value 0,05 sehingga  menunjukan  hubungan  negative  dan tidak  signifikan  terhadap  kedua  variabel. Sehingga  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian (mukred) bahwa
Attitude,
Knowledge  and  Skills,  Self-efficacy  pada penlitian  tersebut  memiliki  pengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  intention  to  adopt sedangkan penelitian ini menunjukan hubungan positif dan signifikan hanya Attitude,Self-efficacy  terhadap  intention  to adopt.  Dengan  kata  lain  faktor  Individual dengan  variabel  Attitude  dan  Self-efficacy dapat mempengaruhi niatan dalam
menggunakan SIKS Mobile. Hal ini menandakan  sikap  pengguna  merasa  terbantu dengan  adanya  aplikasi  SIKS  dan  pengguna merasa  mampu  menggunakan  SIKS  Mobile sehingga dapat mempengaruhi niatan mengadopsi aplikasi SIKS Mobile.
Kemudian pada hipotesis H2a,H2b , terjadi adanya  keterkaitan  atau  memiliki  hubungan positif  dan  signifikan  antara  variabel  yang berkaitan pada masing-masig hipotesis, sedangkan hipotesis H2,H2c,H2d tidak adanya keterkaitan atau tidak memiki hubungan positif dan  signifikan.  Hal  ini  terbukti  dengan ditunjukannya  nilai    t-tabel  diatas  sebesar 1,653  dan  dibawah  p-value  0,05  yang  artinya hipotesis  H2a,H2b,  memiliki  hubungan  positif dan  signifikan  terhadap  kedua  variabel  di masing-masing  hipotesi,  sedangkan  hipotesis H2,H2c,H2d  menunjukan  t-tabel  dibawah sebesar 1,653 dan diatas p-value 0,05 sehingga menunjukan  hubungan  negative  dan  tidak signifikan  terhadap  kedua  variabel  sehingga penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian (mukred) bahwa Percevied usefulness, Perceived  ease  of  use,  Adoptability,  ICT Infrastructure  pada  penlitian tersebut memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap intention  to  adopt  sedangkan  penelitian  ini menunjukan  hubungan  positif  dan  signifikan hanya  Percevied  usefulness,  Perceived  ease  of use  terhadap  intention  to  adopt.  Dengan  kata lain  faktor  Technology  tidak  mempengaruhi
niatan  dalam  menggunakan  SIKS  Mobile dikarenakan hanya variabel Percevied usefulness  dan  Perceived  ease  of  use  yang dapat mempengaruhi niatan
dalam menggunakan SIKS Mobile. Hal ini menandakan  hanya  adanya  aplikasi  yang mudah  di  implementasikan  menurut  pengguna dan  aplikasi  dapat  memenuhi  kebutuhan pengguna atau pekerjaan,sehingga dapat mempengaruhi  niatan  mengadopsi  aplikasi SIKS Mobile.
Selanjutnya  untuk  hipotesis  H3,H3a,H3c terjadi  adanya  keterkaitan  atau  memiliki hubungan positif dan signifikan antara variabel yang berkaitan pada masing-masig
hipotesis,sedangkan hipotesis H3b tidak adanya keterkaitan atau tidak memiki hubungan  positif  dan  signifikan.  Hal  ini terbukti  dengan  ditunjukannya  nilai    t-tabel diatas sebesar 1,653 dan dibawah p-value 0,05 yang  artinya  hipotesis  H3,H3a,H3c,  memiliki hubungan  positif  dan  signifikan  terhadap kedua  variabel  di  masing-masing  hipotesi, sedangkan  hipotesis  H3b  menunjukan  t-tabel dibawah sebesar 1,653 dan diatas p-value 0,05 sehingga  menunjukan  hubungan  negative  dan tidak  signifikan  terhadap  kedua  variabel. Sehingga  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian (mukred) bahwa Laws and Legislation,Policies,dan  Competitive  Preasure pada  penlitian  tersebut  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  intention  to adopt  sedangkan  penelitian  ini  menunjukan hubungan  positif  dan  signifikan  hanya  Laws and  Legislation  dan  Competitive  Preasure terhadap  intention  to  adopt.  Dengan  kata  lain faktor  Environmental  dengan  variabel  Laws and  Legislation  dan  Competitive  Preasure dapat mempengaruhi niatan dalam
menggunakan SIKS Mobile. Hal ini menandakan  adanya  peraturan  pada  aplikasi SIKS dalam mengelola dan menjamin keamanan  pengguna  dan  pengguna  merasa terdapat  perintah  menggunakan  SIKS  Mobile untuk menyelesaikan pekerjaan sehingga dapat mempengaruhi  niatan  mengadopsi  aplikasi SIKS Mobile.
Untuk  hipotesis  H4  menunjukan  adanya keterkaitan  atau  memeiliki  hubungan  positif dan  signifikan  antara  variabel  yang  berkaitan pada  masing-masig  hipotesis.  Hal  ini  terbukti dengan  ditunjukannya  nilai    t-tabel  diatas sebesar  1,653  dan  dibawah  p-value  0,05  yang
artinya hipotesis H4 memiliki hubungan positif dan  signifikan  terhadap  kedua  variabel  di masing-masing
hipotesi, maka mengindikasikan  bahwa  pada  Intention  to Adopt (ADP) atau niatan dalam menggunakan aplikasi  SIKS  Mobile  memberikan  dampak positif dan signifikan pada Peningkatan kinerja pendamping PKH (Organization Performance). Dari  hasil  pengolahan  dan  perhitungan  diatas maka diperlukannya peningkatan pada variabel yang menunjukan dampak positif dan signifikan  untuk    mendukung  niat  adopsi aplikasi SIKS Mobile yang akhirnya berdampak  pada  kinerja  pendamping  PKH dalam  menjalankan  pekerjaanya.  Berdasarkan hasil pembahasan diatas mengenai uji hipotesis, maka hasil evaluasi model penelitian menggunakan  smartPLS  3seperti  pada  gambar 5.
Gambar 5. Evaluasi Model SmartPLS 3

## 5. KESIMPULAN
Faktor Individual, dan
faktor Evironmental  atau  Lingkungan  merupakan faktor  adopsi  aplikasi  SIKS  Mobile  namun juga  perlu  memperhaikan  peningkatan  pada variable  Perceived  usefulness  dan  Perceived eas  of  use.  Peningkatan  pada  variabel  yang berdampak  positif  dan  signifikan  seperti pelatihan pengguna,mengembangkan fitur aplikasi, meningkatkan komunikasi dan sosialisasi mengenai pedoman  keamanan serta manfaat  menggunakan  aplikasi  kepada  semua pengguna  atau  pendamping  PKH.  Dengan meningkatka  variabel-variabel  tersebut  agar dapat  meningkatkan  niatan  menggunakan SIKS Mobile sehingga berdampak pada kinerja pendamping PKH dalam membantu
pendamping  PKH  menyelesaikan  pekerjaan tepat waktu dan menghemat biaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima    kasih  diucapkan    kepada  institusi dari  PKH  kabupaten  Kediri    yang    bersedia dan  mau  bekerja  sama untuk menjadi tempat obyek penelitian ini. Serta   Bapak   dan   Ibu Dosen      untuk      membantu  dalam    memberi masukan    dan    bimbingan    mengerjakan penelitian,    hingga  dituangkan  menjadi  artikel ilmiah ini..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Yuni,  P.  D.  Putra,  and  D.  L.  Hutabarat, “Sinergi indonesia menuju negara maju,” Pros. WEBINAR  Fak.  Ekon.  Univ.  Negeri  Medan , pp. 35–42, 2020.
[2]  K.  I.  Kholif,  I.  Noor,  and  Siswidiyanto, “Implementasi  Program  Keluarga  Harapan  ( Pkh  )  Dalam  Menanggulangi  Kemiskinan  Di
Kecamatan Dawarblandong Kabupaten Mojokerto,” J.  Adm.  Publik ,  vol.  2,  no.  4,  pp. 709–714, 2019.
[3]  J. H. Wijaya, “Governance Dalam Pelaksanaan E-Government  Di  Indonesia,” JPW  (Jurnal Polit.  Walisongo) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  197–204,
2022, doi: 10.21580/jpw.v3i2.12127.
[4]  M.  Alfikri,  I.  Ahmad,  U.  Pertahanan,  and  I. Sentul Bogor, “Evaluasi Implementasi Kebijakan  Pembentukan  Tim  Tanggap  Insiden Siber pada Sektor Pemerintah The Implementation of Policy for the Establishment of a Cyber Incident Response Team to Support Information  Security  in  the  Government Sector,” vol. 6, no. 1, pp. 1–13, 2022, [Online]. Available:
https://doi.org/10.21787/mp.6.1.2022.1-13
[5]  I.  L.  Suryono,  “Informasi  Ketenagakerjaan (SISNAKER),” vol. 16, no. 1, 2021.
[6]  D.  Sri,  A.  Rusmana,  and  D.  S.  Andika, “DIFUSI INOVASI APLIKASI CLUBHOUSE  PADA,”  vol.  8,  no.  April,  pp. 123–131, 2022.
[7]  M.  Mukred,  Z.  M.  Yusof,  F.  M.  Alotaibi,  U. M.  I.  A.  Mokhtar,  and  F.  Fauzi,  “The  Key Factors  in  Adopting  an  Electronic  Records Management  System  (  ERMS  )  in  the Educational Sector : A UTAUT-Based Framework,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  35963–
35980,
2019, doi:
10.1109/ACCESS.2019.2904617.
[8]  M. N. H. Alvianto, N. P. Adam, I. A. Sodik, E. Sediyono,  and  A.  P.  Widodo,  “Dampak  Dan Faktor Kesuksesan Penerapan Enterprise Resource Planning Terhadap Kinerja Organisasi:  Sistematic  Literature  Review,” J.
Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.
172–180, 2022,
doi: 10.25077/teknosi.v7i3.2021.172-180.
[9]  G.  Supriadi,  “Pengantar  dan  Teknik  Evaluasi Pembelajaran,” Intimedia  Press.  Malang ,  no. Malang, pp. 1–185, 2011.
[10] J.  M.  Informatika  and  S.  I.  Misi,  “Evaluasi Tingkat  Kematangan  Proses  Pengembangan,” vol. 7, pp. 164–173, 2024.
[11] E.  I.  Prayoga  and  T.  Kristiana,  “Evaluasi Usability Pada Aplikasi
Hrmwincorp
Menggunakan  Metode  System  Usability  Scale (Sus),” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4094.
[12] N.  Luh,  F.  Millennia,  Z.  Baridwan,  and  M. Sistem,  “Determinan  Minat  Keprilakuan Pengguna  E-Samsat  di  Kota  Denpasar  dengan Pendekatan UTAUT,” pp. 815–829, 2023.
[13] Ammrudin, Metodologi  Penelitian  Kuantitatif . pradina pustaka, 2022.
[14] Sugiono, No Titleبببب .
[15] Dian Sudiantini and Farhan Saputra, “Pengaruh Gaya Kepemimpinan: Kepuasan Kerja,
Loyalitas Pegawai dan Komitmen di PT Lensa
Potret Mandiri,” Formosa J. Sustain. Res. , vol.
1, no. 3, pp. 467–478, 2022, doi: 10.55927/fjsr.v1i3.873.