## Penerimaan Pengguna Aplikasi Siks Mobile  Dalam Program Pejuang Muda Menggunakan Model Tam Dengan Pendekatan

## Multi Group Analysis (MGA)
Akmala Hadita 1 , Risma Berlianti Francisca Panjaitan 2
1, 2 Program Studi Ilmu Administrasi Negara, Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Universitas Garut
1 akmala.hadita@fisip.uniga.ac.id
2 24012119093@fisip.uniga.ac.id

## Abstrak
Banyaknya  bantuan  pemerintah  yang  disebarkan  kepada  masyarakat  tidak  tepat sasaran.  Maka  dari  itu  pemerintah  melakukan  pemutakhiran  data  dengan memanfaatkan  teknologi  dengan  membuat  aplikasi  SIKS Mobile dengan menggerakan  mahasiswa  dalam  program  pejuang  muda  untuk  ikut  berkontribusi. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sejauhmana penerimaan teknologi mengenai aplikasi SIKS mobile . Adapun peneliti menggunakan Teori Technology Acceptance Model (TAM) oleh Davis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kuantitatif  dengan  teknik  pengumpulan  data  penyebaran  kuisioner.  Sampel  pada penelitian  ini  yaitu  mahasiswa  yang  mengikuti  program  pejuang  muda.  Teknik sampling yang digunakan yaitu menggunakan G*Power agar menghasilkan minimal sampel  untuk  responden.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  Smart  PLS ( Partial  Least  Square ).  Penelitian  ini  menambahkan  variabel  moderasi  yaitu  jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan letak geografis perguruan tinggi yang akan diolah menggunakan  pendekatan Multi  group  analysis (MGA).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness )  tidak  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan  sistem  ( attitude  toward using ).  Adapun  persepsi  kemudahan  ( perceived  ease  of  use )  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan  ( atittude  toward  using ),  sikap terhadap penggunaan ( attitude toward using ) memiliki pengaruh signifikan terhadap minat  penggunaan  ( behaviour  intention  to  use ),  dan  minat  penggunaan  memiliki pengaruh signifikan terhadap pemakaian aktual ( actual use ). Adapun hasil penelitian menggunakan Multi group analysis (MGA)  menunjukan bahwa  variabel moderasi seperti jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan letak geografis perguruan tinggi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap penerimaan pengguna aplikasi SIKS mobile. .
Kata Kunci: Aplikasi SIKS Mobile , Multi Group Analysis, Penerimaan Pengguna,
Pejuang Muda, Technology Acceptance Model .

## 1. Pendahuluan
Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan bahwa kemiskinan merupakan kondisi individu atau keluarga untuk mencukupi keperluan dasar minimum, termasuk makanan, pakaian, perumahan, kesehatan, dan pendidikan. Presentase kemiskinan di Indonesia pada bulan Maret 2021 mencapai 27,542,77 juta. Angka tersebut menunjukan bahwa harus ada upaya yang tepat,  sehingga angka
kemiskinan akan mengalami penurunan setiap tahunnya  (Statistik 2021). Pasal 34 ayat (1) dari UUD RI Tahun 1945 menyatakan bahwa "Fakir miskin dan anak-anak yang terlantar dipelihara oleh negara." Hal ini menegaskan pemerintah memiliki tanggung jawab untuk memelihara serta memberi  penanganan  terhadap  fakir  miskin  dengan  melakukan  program-program  dan  kegiatan pemberdayaan, serta memberikan fasilitas yang dibutuhkan seperti sandang, pangan dan papan. Dalam  mendukung  Undang-Undang  dan  Tujuan  SDGs  untuk  mengentasankan  kemiskinan  di Indonesia,  Kementerian  Sosial  Republik  Indonesia  memberikan  bantuan  kepada  masyarakat. Bantuan tersebut merupakan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Program Keluarga Harapan (PKH).
Berdasarkan  Peraturan  Presiden  Nomor  63  Tahun  2017,  BPNT  bertujuan  untuk  membantu masyarakat  miskin  dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  dasar  dan  meningkatkan  kualitas  gizi keluarga. Program ini diberikan dalam bentuk kartu elektronik yang berisi saldo untuk pembelian bahan pangan di warung atau toko yang telah ditunjuk oleh pemerintah. Pemerintah menyalurkan bantuan ini kepada Keluarga yang memiliki kondisi sosial ekonomi rendah atau 25% (Das 2021). Adapun  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  yang  bertujuan  untuk  mensejaterahkan  keluarga kurang  mampu  terutama  ibu  hamil  dan  anak-anak  (Winastya  2022).  Sumber  data  penerima bantuan  BPNT  dan  PKH  ini  bertumpu  pada  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  yang dikendalikan  oleh  Pusat  Data  dan  Teknologi  Informasi  Kesejahteraan  Sosial  (PUSDATIN- KESOS).  Menurut  SK  Mensos  No.  30/HUK/2017  Adapun  pokja  yang  mengelola  data  yaitu, Badan  Pusat  Statistik,  Kementerian  Koordinator  PM,  Kemendagri,  Kementerian  Perencanaan Pembangunan, Kemensos, dan Sekretariat TNP2K (Sosial et al. 2022).
Salah  satu  penelitian  dari  Ugai  Theresiai  Gobeli,  Muhammadi  Rifaie  Katilie,  Muchlisi  Polini (2022),  telah  melakukan  penelitian  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  SIKS-NG Menggunakan Metode EUCS di Kabupaten Bone Bolango”. Penelitian ini membahas mengenai tingkat  kepuasaan  SIKS  dengan  menerapkan  model  EUCS.  Hasil  penelitian  menunjukan  tidak baik dan tidak puas dalam aspek content, accuracy , dan timeliness dan merasa cukup puas pada aspek format dan ease of use.
Berpijak  pada  penelitian  terdahulu  dan  masalah  diatas,  pengamat  tergerak  untuk  melakukan penelitian. Peneliti mengalami kejadian tidak mengenakan ketika berada di lapangan contohnya seperti,  tidak  bisa log  in padahal  NIK  dan  Password  sudah  benar,  tidak  ada  fitur  sortir  yang disediakan  menurut  tanggal  atau  desa,  kekurangan  ini  dapat  memakan  waktu  yang  lebih  lama apabila mencari data yang sudah di input. Selain itu, NIK Keluarga Penerima Manfaat sering tidak ditemukan  di  dalam  aplikasi.  Maka  dengan  demikian,  penelitian  ini  akan  meneliti  mengenai penerimaan pengguna khususnya dalam program pejuang muda.
Penelitian  ini  akan  menerapkan  teori  TAM  dan  menambahkan  variabel  moderasi  sebagai kelebihan  dari  penelitian  ini.  Variabel  moderasi  yang  akan  digunakan  yaitu gender ,  tingkat pendidikan,  dan  letak  geografis  perguruan  tinggi  tersebut.  Variabel  tersebut  akan  diolah menggunakan  pendekatan Multigroup  Analysis (MGA).  MGA  bertujuan  untuk  menguji  hasil apakah terdapat perbedaan pandangan terkait jawaban responden pada masing-masing kelompok yang telah ditentukan (Sari dan Herlina 2022).

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 E-Government dan Mobile
Pelaksanaan  E-Government  sebagaimana  ditetapkan  dalam  Instruksi  Presiden  Republik Indonesia  Nomor  3  Tahun  2003  didefinisikan  sebagai  upaya  dalam  memperluas  pelaksanaan kepemerintahan  guna  mengingkatkan  kualitas  pelayanan  kepada  masyarakat.  Pemerintah berupaya  menjaga  kelancaran  komunikasi  dengan  lembaga  tinggi  pemerintah  untuk meningkatkan  partisipasi  masyarakat.  E-government  ini  bertujuan  agar  masyarakat  dapat mengakses jasa-jasa layanan publik dari instansi pemerintah  (Fenti Prihatini Tui, Rosman Ilato 2019).  E-government  yakni  penerapan  penggunaan  sistem  informasi  dalam  pelayanan administrasi  publik.  Pengembangan  e-government  yaitu  suatu  langkah  dalam  mengoptimalkan kualitas  pelayanan  secara  efektif  dan  efisien  (Ridwan  dan  Nurhakim  2014).  E-government dikembangkan melalui sistem aplikasi mobile dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan fungsi kepemerintahan.
Menurut Pressman dan Bruce sebagaimana dikutip oleh (Rori 2019), Aplikasi mobile merupakan sistem yang diciptakan khusus untuk iOS, Android, Windows, dan lainnya. Aplikasi mobile ini mengandalkan interface dalam platform, interoperabilitas dengan sumber daya berbasis web yang menyediakan  akses  untuk  berbagai  arahan  terkait  aplikasi.  Hal  ini  mendorong  pengguna  dapat melakukan  berbagai  kegiatan  seperti  hiburan,  belajar,  pekerjaan,  dan  sebagainya  yang  dapat disesuaikan dengan kebutuhan (Arista 2020). Menurut Turban dalam (Wardana 2016), Aplikasi mobile dapat memberikan kemudahan bagi penggunanya dengan memperoleh informasi terbaru tanpa terhalang waktu dan tempat dan dapat terjangkau oleh jaringan internet.

## 2.2 Penerimaan Pengguna
Menurut Teo dalam (Putri 2019), Penerimaan pengguna merupakan “ as a user’s willingness to employ technology for task it is designed to support ” diartikan sebagai kesiapan pengguna dalam menerapkan  teknologi  dalam  melakukan  tugasnya.  Dengan  demikian,  penerimaan  pengguna dianggap sebagai bagian  utama yang akan membuktikan berhasil atau tidaknya penerapan dari suatu teknologi informasi. Penerimaan pengguna akan aplikasi perlu dipantau hingga saat ini. Hal ini  disebabkan  perkembangan  sistem  informasi  yang  sangat  pesat  serta  digunakan  untuk membantu pelayanan kepada pengguna (Pramiyati, Jayanta, dan Mahfud 2019).

## 2.3 Technologye Acceptancei Mobile  (TAM)
Berpijak  pada  pandangan  Iqbaria  (1997),  (Mira  et  al.  2018)  menyatakan  TAM  memberikan gambaran dan menilai penerimaan penggunan ( acceptance ) dari unsur-unsur yang mempengaruhi penerimaan  aplikasi  pada  suatu  kelompok.  TAM  menerangkan  hubungan  sebab  akibat  terkait kepercayaan  dan  tindakan  oleh  pengguna,  tujuan  dan  penggunaan  secara  nyata.  TAM menggunakan 2 variabel, kegunaan ( usefulnessi ) dan kemudahan pengguna (easei of usei), dan sudah terbukti secara empiris menggambarkan perilaku pengguna aplikasi.
Persepsi kemudahan ( perceived ease of use ), menurut Davis (1989) dalam (Herdiana 2013)  yaitu, sistem mudah untuk dipahami dan dijalankan, serta mampi menyeleksaikan apa yang diinginkan pengguna.  Persepsi  kegunaan  ( Perceived  usefulness )  ialah  suatu  ukuran  sejau  mana  individu yakin  dengan  munculnya  teknologi  dapat  memaksimalkan  performa  dalam  beraktifitas  dan bekerja. Lalu menurut Davis (1989) juga sikap ( Attitude of Use ) adalah cerminan perasaan senang atau tidak mengenai performa dari perilaku sasaran yang dilaksanakan. Menurut Gahtani (2007) secara  empiris  menunjukkan  bahwa  sikap  mempengaruhi  penerimaan  teknologi.  Hal  ini menampakkan bahwa tindakan manusia memberikan pengaruh pada keputusan untuk memakai atau tidak terhadap suatu sistem. Menurut Davis (1989), minat penggunaan ( Behavior Intention of Use ) merupakan kecondongan sikap untuk tetap mengaplikasikan pada sebuah sistem. Menurut
Davis  (1989)  juga,  Penggunaan  actual  ( Actuali  Systemi  Usei )  ialah  perilaku  aktual  saat  sistem diterapkan. Penggunaan sistem yang sebenarnya adalah bentuk reaksi keterampilan yang diukur oleh orang yang benar-benar menggunakannya. Beberapa orang akan puas dengan menggunakan teknologi  ketika  pengguna  merasa  lebih  mudah  digunakan,  lebih  produktif  dan  jika mencerminkan kondisi operasi yang sebenarnya. (Mira et al. 2018).

## 2.4 Multi Group Analysis (MGA)
Variabel  moderasi  merupakan  variabel  yang  mampu  memberikan  dampak  hubungan  antara variabel eksogen dan variabel endogen. Multi group analysis (MGA) atau analisis multisampel digunakan  untuk  variabel  moderasi,  yaitu  analisis  yang  membandingkan  data  sampel  dengan karakteristik yang berbeda pada dua  karakter atau lebih. Karakteristik tersebut bisa saja berupa jenis kelamin, status pekerjaan, usia, dan  lain-lain. MGA bertujuan  untuk mengetahui ada  atau tidaknya perbedaan pendapat mengenai tanggapan responden pada setiap kategori yang ditunjuk (Sari dan Herlina 2022).
Analisis dilakukan dengan membangun model dasar untuk dua sampel yang berbeda yaitu multi group dengan menyesuaikan ( constraint ) loading factor , kovarians, varians, dan koefisien jalur regresi ( path ). Selanjutnya, model tersebut diperiksa tanpa kendala. Nilai chi-square dan indeks kecocokan lainnya dibandingkan dengan model dasar dan model aktual, dan perbedaan nilai chi - square dan  indeks  kecocokan  lainnya  dihitung;  jika  mereka  berbeda  secara  signifikan,  dapat ditentukan bahwa kedua kelompok tersebut memiliki perbedaan (Gustin, Notobroto, dan Wibowo 2013).

## 3. Metodologi
Metode penelitian kuantitatif digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan waktu, penelitian ini hanya  melibatkan  satu  waktu  atau cross-sectional karena  penelitian  dilakukan  pada  bulan Desember. Penelitian ini  memiliki variabel bebas yaitu persepsi kemudahan ( perceived ease of use )  dan  persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness ).  Sedangkan  variabel  terikatnya  yaitu,  sikap terhadap penggunaan sistem ( attitude toward using ), minat penggunaan ( behavioral intention ), serta  pemakaian  aktual  ( actual  use ).  Untuk  operasional  variabelnya  dikembangkan  menjadi kuisioner.  Skala  data  penelitian  yang  digunakan  yaitu  skala  likert  dari  1  –  5,  (1)  Sangat  tidak setuju (STS) dengan presentase 20% - 36% , (2) Tidak setuju (TS) dengan presentase >37% - 52% , (3) Ragu-ragu (N) dengan presentase >53% - 67% , (4) Setuju (S) dengan presentase >68% - 84% , dan (5) Sangat tidak setuju (SS) dengan presentase >85% -100% . Peneliti juga mengelompokkan responden dalam tiga kelompok dengan skala nominal 1-2. Adapun variabel moderasi yang terbagi menjadi tiga kelompok antara lain :
Tabel 1. Skala Nominal
No Karakteristik Kelompok Skala 1 Jenis kelamin Perempuan 1 Laki - laki 2 2 Tingkat pendidikan Diploma (D3/D4) 1 Sarjana (S1) 2 3 Letak geografis perguruan tinggi Pulau jawa 1 Luar pulau jawa 2

## 3.1 Strategi Pengumpulan Data, Sumber Data, dan Teknik Pengumpulan Data
Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan pengamatan secara langsung. Sumber  data  primer  diperoleh  dengan  menyebarkan  kuesioner  menggunakan google  form terhadap  200  responden  yang  mengikuti  program  pejuang  muda  dan  telah  mengunduh  serta menggunakan  Aplikasi  SIKS Mobile .  Kuisioner  akan  disebar  melalui  aplikasi  telegram khususnya pada grup unofficial pejuang muda. Sedangkan Data sekunder diperoleh dari berbagai sumber seperti artikel ilmiah, berita, peraturan, Undang-Undang dan buku terkait penelitian ini.

## 3.2 Teknik Analisisi Data
Pada penelitian ini, digunakan model Structural EquationiModeling (SEM) dalam melakukan uji statistik.  Tahap  awal  uji  PLS  yaitu  menguji  validitas  konstruk  dan  reliabilitas  instrumen.  Uji validitas  dilakukan  melalui  tes  validitas  konvergen,  diskriminan  validitas  dan  uji average extracted (AVE).  Uji  Reliabilitas  PLS  menggunakan  metode  reliabilitas  komposit  dan cronbach’si alphai Composite reliability mengukur peringkat keandalan struktur. Skor c omposite reliability harus  >  0,6  agar  dapat  dikatakan  reliabel  (Hidayat  2018). Cronbach’s  alpha dapat digunakan  untuk  mengukur  batas  bawah  nilai  reliabilitas  konstruk.  Skor alpha harus  >  0,7, meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima (Anuraga et al. 2017).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil Penelitian

## 4.1.1 Profil Responden
Penelitian  berikut  ini  memperoleh  data  yang  dihasilkan  dari  kuesioner  yang  disebar  melalui google form . Adapun responden yang mengisi yaitu mahasiswa yang berpartisipasi pada program pejuang  muda.  Penyebaran  kuisioner  dimulai  pada  tanggal  10  Februari  2023 dan  disebar  pada grup  telegram unofficial pejuang  muda.  Berdasarkan  hasil  kuisioner  dari  responden  yang  ikut berpartisipasi  pada  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa    dari  sebanyak  200  orang  responden. Berdasarkan jenis kelamin bahwa responden laki-laki berjumlah 80 orang atau  40% sedangkan perempuan  berjumlah  120  orang  atau  60%.  Dan  untuk  tingkat  pendidikan  Diploma  (D3/D4) berjumlah  40  orang  atau  20%,  sedangkan  S1  sebanyak  160  orang  atau  80%.  Maka  dengan demikian,  responden  terbanyak  dengan  tingkat  pendidikan  S1.  Serta  letak  geografis  perguruan tinggi  Pulau  Jawa  didapatkan  sebanyak  111  orang  atau  55,5%  sedangkan  letak  geografis  Luar Pulau  Jawa  sebanyak  89  orang  atau  44,5%.  Maka  dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki responden terbanyak dengan letak geografis perguruan tinggi yaitu di Pulau Jawa.

## 4.1.2 Analisis Data Deskriptif
Penelitian ini memperoleh nilai kumulatif sebesar 1000, selanjutnya menghitung nilai presentase menggunakan rumus :

## Presentase = Nilai kumulatif/Nilai Frekunesi x 100%
Dengan  demikian  diperoleh  nilai  tertinggi  yaitu  100%  dan  terendah  20%.  Selanjutnya  akan dihitung nilai rentang skor dengan rumus berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 − 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 Jumlah skala = 100% − 20% 5 = 16%
Maka dengan demikian nilai rentang skor sebesar 16% disajikan sebagai berikut:
1. Pada variabel perceived usefulness , terdapat angka yang sering muncul ( modus ) adalah 4 dan  standar  deviasi  yang  dihasilkan  dari  variabel  ini  sebesar  0,775  yang  menunjukkan bahwa data cenderung homogen. Adapun rata-rata ( mean ) yang dihasilkan sebesar 3,979 dimana  nilai  tersebut  berkisar  pada  angka  3  sampai  4  yang  menandakan  responden menjawab ragu-ragu dan setuju.

## Tabel 2. Persepsi Kegunaan
Indikator Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) 1 2 3 4 5 N Modus Mean Std. Deviasi STS TS R S SS Frek. Frek. Frek. Frek. Frek. PU1 1 5 27 113 54 200 4 4.07 0.741 PU2 0 4 31 102 63 200 4 4.12 0.733 PU3 1 4 44 95 56 200 4 4.005 0.792 PU4 0 14 55 91 40 200 4 3.785 0.844 PU5 0 7 47 102 44 200 4 3.915 0.768 2 68 612 2012 1285 3979 3.979 0.7756 Presentase total skor 80%
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Dari tabel tersebut, jika ditinjau dari tabel kriteria yang tertera pada interval > 68% - 84% maka dengan demikian, variabel persepsi kegunaan memiliki kategori baik.
2. Pada variabel perceived ease of use, terdapat angka yang sering muncul ( modus ) yaitu 4 dan  standar  deviasi  yang  dihasilkan  dari  variabel  ini  sebesar  0,987  yang  menunjukkan bahwa data cenderung homogen. Adapun rata-rata ( mean ) yang dihasilkan sebesar 3,759 dimana  nilai  tersebut  berkisar  pada  angka  3  sampai  4  yang  menandakan  responden menjawab ragu-ragu dan setuju.

## Tabel 3. Persepsi Kemudahan
Indikator Persepsi Kemudahan (Perceived Ease Of Use) 1 2 3 4 5 N Modus Mean Std. Deviasi STS TS R S SS Frek. Frek. Frek. Frek. Frek. PEOU1 1 9 38 82 70 200 4 4.055 0.875 PEOU2 11 53 46 55 35 200 4 3.25 1.185 PEOU3 6 25 38 87 44 200 4 3.69 1.043 PEOU4 2 9 43 90 56 200 4 3.945 0.875 PEOU5 2 15 51 74 58 200 4 3.855 0.958 22 222 648 1552 1315 3759 3.759 0.9872 Presentase total skor 75%
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Dari tabel di atas, jika ditinjau dari tabel kriteria yang tertera pada interval > 68%  - 84% maka dengan demikian, variabel persepsi kemudahan memiliki kategori baik.
3. Pada variabel attitudei towardi using, terdapat angka yang sering muncul ( modus ) adalah 4 dan 1. Standar deviasi yang dihasilkan dari variabel ini sebesar 1.058  yang menunjukkan bahwa data cenderung homogen. Adapun rata-rata ( mean ) yang dihasilkan sebesar 3,354 dimana  nilai  tersebut  berkisar  pada  angka  3  sampai  4  yang  menandakan  responden menjawab ragu-ragu dan setuju.

## Tabel 4. Sikap Terhadap Penggunaan Sistem
Indikator Sikap Terhadap Penggunaan Sistem  (Attitude Toward Using) 1 2 3 4 5 N Modus Mean Std. Deviasi STS TS R S SS Frek. Frek. Frek. Frek. Frek. ATU1 17 20 56 83 24 200 4 3.385 1.092 ATU2 62 49 34 43 12 200 1 2.47 1.291 ATU3 2 28 69 70 31 200 4 3.5 0.951 ATU4 2 15 59 88 36 200 4 3.705 0.884 ATU5 8 16 56 66 54 200 4 3.71 1.073 91 256 822 1400 785 3354 3.354 1.0582 Presentase total skor 67%
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Dari tabel di atas, jika ditinjau dari tabel kriteria yang tertera pada interval > 52%  - 67% maka dengan demikian, variabel ini memiliki kategori cukup.
4. Pada  variabel behaviour  intention  to  use, terdapat  angka  yang  sering  muncul  ( modus ) adalah  4  dan  3.  Standar  deviasi  yang  dihasilkan  dari  variabel  ini  sebesar  0.946    yang menunjukkan bahwa data cenderung homogen. Adapun rata-rata ( mean ) yang dihasilkan sebesar  3,712  dimana  nilai  tersebut  berkisar  pada  angka  3  sampai  4  yang  menandakan responden menjawab ragu-ragu dan setuju.

## Tabel 5. Minat Penggunaan
Indikator Minat Penggunaan  (Behaviour Intention To Use) 1 2 3 4 5 N Modus Mean Std. Deviasi STS TS R S SS Frek. Frek. Frek. Frek. Frek. BI1 3 19 58 85 35 200 4 3.65 0.928 BI2 0 3 12 111 74 200 4 4.28 0.643 BI3 3 3 24 104 66 200 4 4.135 0.793 BI4 0 14 53 94 39 200 4 3.79 0.836 BI5 0 11 47 88 54 200 4 3.925 0.85 BI6 8 11 50 94 37 200 4 3.705 0.965 BI7 9 41 67 54 29 200 3 3.265 1.081 BI8 10 23 61 65 41 200 4 3.52 1.093 BI9 11 18 63 65 43 200 4 3.555 1.092 BI10 19 28 61 59 33 200 3 3.295 1.181 63 171 496 819 451 2000 3.712 0.9462 Presentase total skor 40%
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Dari tabel di atas, jika ditinjau dari tabel kriteria yang tertera pada interval > 37%  - 52% maka dengan demikian, variabel ini memiliki kategori kurang baik.
5. Pada  variabel actual  use ,  terdapat  angka  yang  sering  muncul  ( modus )  adalah  4  dan  1. Standar deviasi yang dihasilkan dari variabel ini sebesar 0.971  yang menunjukkan bahwa data cenderung homogen. Adapun rata-rata ( mean ) yang dihasilkan sebesar 3,715 dimana nilai tersebut berkisar pada angka 3 sampai 4 yang menandakan responden menjawab ragu- ragu dan setuju.
Tabel 6. Pemakaian Aktual
Indikator Pemakaian Aktual  (Actual Use) 1 2 3 4 5 N Modus Mean Std. Deviasi STS TS R S SS Frek. Frek. Frek. Frek. Frek. ACU1 7 13 31 108 41 200 4 3.815 0.951 ACU2 4 18 52 92 34 200 1 3.67 0.931 ACU3 5 19 48 91 37 200 4 3.68 0.965 ACU4 3 24 38 86 49 200 4 3.77 1.001 ACU5 5 22 54 78 41 200 4 3.64 1.007 24 192 669 1820 1010 3715 3.715 0.971 Presentase total skor 74%
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Dari tabel di atas, jika ditinjau dari tabel kriteria yang tertera pada interval > 68%  - 84% maka dengan demikian, variabel ini memiliki kategori baik.

## 4.1.3 Pengujian goodness of fit
Pengaruh variabel laten independen terhadap variabel laten dependen dapat ditinjau dari nilai R- square yang bertujuan menilai seberapa besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen.
Tabel 7. R-Square
Indikator R-Square Attitude Toward Using 0,477 Behaviour Intention To Use 0,672 Actual Use 0,671 Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Tabel diatas menunjukkan hasil estimasi R- square dimana terdapat 3 konstruk laten dalam tabel tersebut yang memiliki nilai estimasi R- square antara lain :
a. Nilai  R- square (R 2 )  pada  konstruk  endogen  ATU  yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  0,477 menunjukkan  bahwa  sekitar  47,7%  variabilitas  pada  konstruk  ini  dapat  dijelaskan  oleh kombinasi dari dua variabel eksogen, PU dan PEOU yang digunakan dalam model. Maka dengan demikian, pengaruh konstruk PU dan PEOU terhadap ATU termasuk moderat atau sedang.
b. Nilai  R- square (R 2 )  pada  konstruk  endogen  BI  yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  0,672  atau 67,2%. Maka dengan demikian, pengaruh ATU terhadap BI termasuk kuat.
c. Nilai R- square (R 2 ) pada konstruk endogen ACU sebesar 0,671 atau 67,1%. Maka dengan demikian, pengaruh BI terhadap ACU termasuk kuat.
Dalam  menguji  model  fit  terdapat  beberapa  kriteria  nilai  yang  harus  dipenuhi  yaitu    SRMR  < 0.10, nilai d_G <95% dan NFI <0,90.

## Tabel 8. Model fit
Saturated Model Estimated Model SRMR 0.074 0.101 d_ULS 2.228 4.176 d_G 0.841 0.94 Chi-Square 889.352 953.6 NFI 0.747 0.729
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Pada tabel tersebut, nilai SRMR yang dihasilkan 0.10 = 0.10, nilai d_G 0.94 < 0.95 dan nilai NFI 0.72 < 0,90. Maka dapat disimpulkan, model penelitian ini fit. Hal ini dikarenakan nilai SRMR dan nilai d_G yang sesuai dengan kriteria. Nilai NFI 0,72 jika dipresentasekan maka Fit model dalam penelitian ini sebesar 72% dan dapat dikategorikan kuat.

## 4.1.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  koefisien  jalur  yang  diperoleh  dari  model menyimpang secara signifikan dari nol. Jika koefisien jalur signifikan, berarti ada hubungan yang signifikan antara variabel eksogen dan endogen dan variabel eksogen tersebut berpengaruh besar terhadap variabel endogen .
Output inner  model biasanya  akan  mencantumkan  nilai  koefisien  jalur  beserta  nilai signifikansinya.  Jika  nilai  signifikansi  (p- value )  dari  koefisien  jalur  <  0,05,  maka  dengan demikian  bahwa  koefisien  jalur  secara  statistik  signifikan  dan  variabel  eksogen  berpengaruh signifikan terhadap variabel endogen .
Tabel 9. Path Coefficients
Indikator Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P - Value s Perceived Ease Of Use -> Attitude Toward Using 0.633 0.637 0.059 10.705 0.000 Perceived  Usefulness -> Attitude Toward Using 0.083 0.080 0.075 1.102 0.271 Attitude Toward Using -> Behaviour Intention To Use 0.820 0.820 0.024 34.784 0.000 Behaviour  Intention  To  Use -> Actual Use 0.819 0.823 0.028 29.177 0.000
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Tabel  diatas  dihasilkan  menggunakan  uji bootsrapping .  Uji  ini  dapat  memberikan  informasi tentang  signifikansi  dari  koefisien  regresi  dengan  menggunakan  metode  non-parametrik.  pada penelitian ini, nilai alpha yang digunakan yaitu 5% atau 0,05. Nilai P- value adalah probabilitas guna memperoleh hasil yang sama atau lebih baik dari hasil yang diamati, jika hipotesis nol benar. Nilai P- value < 0,05 menyimpulkan bahwa hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Apabila  t-statistik  >  t-tabel  (1,96  pada alpha 5%),  hal  ini  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur signifikan pada tingkat signifikansi 5%.

## 4.1.5 Pengaruh total tidaki langsungi (indirecti effecti)
Pengaruh  tidak  langsung  dalam structural  equation  modeling (SEM)  merujuk  pada  pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain melalui variabel mediator. Dengan kata lain, indirect effect terjadi ketika pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen ditransmisikan melalui variabel mediator.
Tabel 10. Indirect Effects
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P- Values
Perceived  Ease  Of  Use -> Attitude Toward  Using -> Behaviour  Intention
To Use -> Actual Use 0.425 0.431 0.047 8.969 0.000 Attitude  Toward  Using -> Behaviour Intention To Use -> Actual Use 0.671 0.675 0.033 20.279 0.000 Perceived Usefulness -> Attitude Toward  Using -> Behaviour  Intention
To Use -> Actual Use 0.055 0.055 0.052 1.073 0.284
Perceived  Ease  Of  Use -> Attitude Toward  Using -> Behaviour  Intention To Use 0.519 0.523 0.054 9.672 0.000 Perceived Usefulness -> Attitude
Toward  Using -> Behaviour  Intention To Use 0.068 0.066 0.062 1.092 0.275
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Berdasarkan analisis data, dihasilkan P – values sebesar 0.000 < 0,05. Maka dapat disimpulkan, bahwa perceived  ease  of  use melalui attitude  toward  using dan behaviour  intention  to  use berpengaruh signifikan terhadap actuali use ; Attitude toward using melalui behaviour intention to use berpengaruh signifikan terhadapi actuali use ; perceived usefulnessi melalui attitude toward using dan behaviour intention to use tidak berpengaruh signifikan terhadapi actual use ; perceived ease of use melalui attitude toward using berpengaruh signifikan terhadap behaviour intention to use ;  serta perceived  usefulnessi melalui attitude  toward  using tidak  berpengaruh  signifikan terhadap behaviour intention to use .

## 4.1.6 Pengujian Hipotesis Multi group analysis (MGA)
Hasil pengujian Jenis Kelamin menunjukkan bahwa P- values > taraf signifikansi 5%, dimana nilai P- values yang dihasilkan dari setiap variabel > 0,05 seperti pada table dibawah ini, maka dapat dikatakan jenis kelamin tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap penerimaan pengguna.
Tabel 11. MGA Gender
Indikator P-values Perceived Usefulness -> Attitude Toward Using 0.799 Perceived Ease Of Use -> Attitude Toward Using 0.530 Attitude Toward Using -> Behaviour Intention To Use 0.967 Behaviour Intention To Use -> Actual Use 0.325
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Hasil pengujian tingkat pendidikan menunjukkan bahwa P- values > taraf signifikansi 5%, dimana nilai P- values yang dihasilkan dari setiap variabel > 0,05  seperti pada table dibawah  ini,  maka
dapat dikatakan tingkat pendidikan tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap penerimaan pengguna .

## Tabel 12. MGA Tingkat Pendidikan
Indikator P-values Perceived Usefulness -> Attitude Toward Using 0.818 Perceived Ease Of Use -> Attitude Toward Using 0.795 Attitude Toward Using -> Behaviour Intention To Use 0.947 Behaviour Intention To Use -> Actual Use 0.231
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)
Hasil pengujian geografis Perguruan Tinggi menunjukkan bahwa P- values > taraf signifikansi 5%,  dimana  nilai  P- values yang  dihasilkan  dari  setiap  variabel  >  0,05 seperti  pada  table dibawah ini, maka dapat dikatakan letak geografis perguruan tinggi tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap penerimaan pengguna.
Tabel 13. MGA Letak Geografis Perguruan Tinggi
Indikator P-values Perceived Usefulness -> Attitude Toward Using 0.538 Perceived Ease Of Use -> Attitude Toward Using 0.588 Attitude Toward Using -> Behaviour Intention To Use 0.244 Behaviour Intention To Use -> Actual Use 0.194
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)

## Tabel 14. Hasil Hipotesis
Hipotesis P-Values Kesimpulan
H1 : Persepsi kegunaan (perceived usefulness ) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan  sistem  ( attitude  toward  using ) Aplikasi SIKS Mobile . 0,027 > 0,5 Ditolak
H2 : Persepsi kemudahan ( perceived ease of use ) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap sikap terhadap penggunaan sistem ( attitude toward using ) Aplikasi SIKS Mobile . (0,0 < 0,5) Diterima
H3 : Sikap terhadap penggunaan sistem (attitude toward using ) memiliki pengaruh yang  positif  dan  signifikan  terhadap  minat  perilaku  untuk  menggunakan ( behavioral intention ) Aplikasi SIKS Mobile .
(0,0 < 0,5) Diterima
H4 : Minat perilaku untuk menggunakan ( behavioral intention ) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pemakaian aktual ( actual use ) Aplikasi SIKS Mobile . (0,0 < 0,5) Diterima
H5  :  Jenis  Kelamin  ( gender )  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan memoderasi hubungan terhadap penerimaan pengguna Aplikasi SIKS Mobile . (0, 799 > 0,5)
Ditolak
H6  :  Tingkat  Pendidikan  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan memoderasi hubungan terhadap penerimaan pengguna Aplikasi SIKS Mobile . (0,818 > 0,5 ) Ditolak H7  :  Letak  geografis  perguruan  tinggi  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan memoderasi hubungan terhadap penerimaan pengguna Aplikasi SIKS Mobile . (0,231 > 0,5) Ditolak
Sumber : Olah Data Peneliti (2023)

## 4.2 Pembahasan
Program Pejuang Muda yang diluncurkan Kemensos pada tahun 2021 merupakan inisiatif yang positif  untuk  melibatkan  mahasiswa  dalam  memberikan  partisipasi  kepada  masyarakat  yang membutuhkan. Melalui program ini, mahasiswa dapat terjun langsung dan memberikan bantuan
yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Pembaruan  data  penerima  bantuan  melalui home  visit dan survey  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  merupakan  langkah  yang  baik  untuk  memastikan  data penerima bantuan yang ada di sistem aktual dan terbaru. Dengan memperbaharui data penerima bantuan,  Kemensos  dapat  memastikan  bahwa  bantuan  sosial  diberikan  kepada  mereka  yang benar-benar membutuhkan. Aplikasi SIKS Mobile yang dibekali kepada mahasiswa juga menjadi solusi yang tepat untuk mempermudah proses survey dan pembaruan data. Dengan aplikasi ini, mahasiswa dapat melakukan survey dengan mudah dan cepat, serta melakukan geotagging untuk memudahkan  dalam  menentukan  lokasi  penerima  bantuan.  Aplikasi  ini  juga  dapat  membantu dalam mengelola data penerima bantuan secara lebih efisien dan akurat.  Pengujian hipotesis pada penelitian ini menerima 3 hipotesis dan menolak 4 hipotesis sebagai berikut :

## 4.2.1 Persepsi  Kegunaan  (Perceived  Usefulness)  Terhadap  Sikap  Terhadap  Penggunaan Sistem  (Attitude Toward Using)
Berlandaskan  analisis  data,  dapat  dikatakan  bahwa  hipotesis  H1,  yaitu  persepsi  kegunaan terhadap sikap terhadap penggunaan sistem ditolak. Hal ini dikarenakan pengguna aplikasi SIKS mobile memiliki  persepsi  yang  rendah  terhadap  kegunaan  dan  manfaat  yang  diperoleh  dari penggunaan  aplikasi  tersebut,  sehingga  berdampak  negatif  terhadap  sikap  pengguna  untuk menggunakan aplikasi dalam melakukan pembaruan data penerima bantuan.
Analisis  pada  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Widaningsih  dan  Mustikasari  2022) “Pengaruh  Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  dan  Perceived  Enjoyment  Terhadap Penerimaan  Teknologi  Informasi”.  Penelitian  ini  menunjukkan  persepsi  kegunaan  tidak berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan  sistem.  Persepsi  yang rendah terhadap kegunaan dan manfaat dari aplikasi SIKS mobile dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti kompleksitas aplikasi, kurangnya pelatihan dan dukungan teknis bagi pengguna, dan  kurangnya  fitur-fitur  yang  memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi.  Maka dengan  demikian,  diperlukan  evaluasi  dan  pembaruan  terhadap  aplikasi  SIKS mobile untuk meningkatkan kegunaan dan manfaatnya bagi pengguna .
4.2.2 Persepsi  Kemudahani  (Perceived  Ease  Of  Use)  Terhadap  Sikap  Terhadap Penggunaan  Sistem (Attitude Toward Using)
Berlandaskan  analisis  data,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  H2,  yaitu  persepsi  kemudahan terhadap sikap terhadap penggunaan sistem diterima. Hal ini dikarenakan pengguna aplikasi SIKS mobile mempunyai persepsi yang tinggi terhadap kemudahan penggunaan aplikasi, yang artinya para  pengguna  merasa  bahwa  aplikasi  tersebut  mudah  digunakan  dan  memudahkan  dalam melakukan  survey  dan  pembaruan  data  penerima  bantuan.  Analisis  pada  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  (Wida,  Yasa,  dan  Sukaatmadja  2020)  “Aplikasi  Model  TAM  ( Technology Acceptance Model ) Pada Perilaku Pengguna Instagram”. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan sistem.
Persepsi yang tinggi mengenai kemudahan penggunaan aplikasi SIKS mobile ini dapat menjadi nilai positif bagi Kemensos, karena dapat meningkatkan partisipasi pengguna dalam melakukan pembaruan  data  penerima  bantuan.  Dengan  kemudahan  penggunaan  aplikasi,  diharapkan  para pengguna  akan  lebih  mudah  terlibat  dalam  program  sosial  yang  dilakukan  oleh  Kemensos  dan menjadi  kontributor  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  Indonesia.  Persepsi kemudahan ini juga masih dapat ditingkatkan dengan melakukan evaluasi dan perbaikan terhadap aplikasi  SIKS mobile .  Pengembangan  aplikasi  yang  lebih  intuitif  dan  mudah  digunakan,  serta
penyediaan dukungan teknis yang memadai bagi pengguna, agar dapat membantu meningkatkan persepsi kemudahan penggunaan aplikasi dan memperkuat sistem pengelolaan bantuan sosial di Indonesia.

## 4.2.3 Sikap  Terhadap  Penggunaan  Sistem  (Attitude  Toward  Using)  Terhadap  Minati Penggunaan (Behaviour Intention To Use)
Berlandaskan  analisis  data,  disimpulkan  bahwa  hipotesis  H3,  yaitu  sikap  terhadap  penggunaan sistem terhadap minat penggunaan diterima. Hal ini menerangkan tingginya sikap para pengguna maka  semakin  meningkat  pula  minat  pengguna.  Hal  ini  dikarenakan  sikap  positif  terhadap penggunaan  aplikasi  SIKS mobile dapat  menjadi  faktor  penting  dalam  meningkatkan  minat penggunaan  aplikasi.  Sebaliknya,  jika  pengguna  memiliki  sikap  negatif  terhadap  penggunaan aplikasi, maka kemungkinan besar mereka akan enggan atau kurang tertarik untuk menggunakan sistem tersebut.
Analisis  pada  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Aprilia  dan  Santoso  2020)  “pengaruh perceived  ease  of  use , perceived  usefulness dan attitude  towards  using terhadap behavioural intention to use pada aplikasi ovo”. Penelitian ini menerangkan sikap penggunaan terhadap sistem berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat penggunaan. Maka dengan demikian, penting bagi  kemensos  untuk  memperhatikan  sikap  para  pengguna  terhadap  penggunaan  aplikasi  siks mobile .  Kemensos  dapat  melakukan  edukasi  atau  sosialisasi  kepada  masyarakat  mengenai manfaat dan kegunaan aplikasi siks mobile , serta memperbaiki atau mengoptimalkan fitur-fitur aplikasi agar lebih mudah digunakan dan memenuhi kebutuhan para pengguna. Dengan demikian, diharapkan dapat meningkatkan sikap dan minat para pengguna untuk menggunakan aplikasi siks mobile dalam membarui data penerima bantuan sosial di indonesia.
4.2.4 Minati  Penggunaan  (Behaviour  Intention  To  Use)  Terhadap  Pemakaian  Aktual (Actual Use)
Berlandaskan  analisis  data,  dapat  disimpulkan  bahwa  H4,  yaitu  minat  penggunaan  terhadap pemakaian  aktual  diterima.  Hal  ini  dikarenakan  semakin  tingginya  minat  penggunaan  maka semakin meningkat pula pemakaian aktual pada sistem tersebut.  Hal ini bisa disebabkan karena kemudahan sistem dan kepercayaan pengguna ketika menggunakan aplikasi. Penelitian ini sejalan dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  (Negara  dan  Savitri  2019)  “Analisis  Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Akademik, Studi Kasus STIKES Harapan Bangsa”. Pada penelitian ini  menujukkan  bahwa  minat  penggunaan  ( behavior  intention  to  use )  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap pemakaian aktual ( actual use ).

## 4.2.5 Jenis Kelamin (Gender) Terhadap Penerimaan Aplikasi
Berdasarkan analisis data, dapat disimpulkan bahwa H5, yaitu jenis kelamin terhadap penerimaan pengguna  aplikasi  SIKS  ditolak.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jenis  kelamin  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  penerimaan  penggunaan  aplikasi  SIKS,  baik  pada  pengguna  perempuan maupun laki-laki.

## 4.2.6 Tingkat Pendidikan Terhadap Penerimaan Aplikasi
Berdasarkan  analisis  data,  dapat  disimpulkan  bahwa  H6,  yaitu  tingkat  pendidikan  terhadap penerimaan  pengguna  aplikasi  SIKS  ditolak.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan
tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan penggunaan aplikasi SIKS, baik pada tingkat pendidikan diploma maupun sarjana.

## 4.2.7 Letak Geografis Perguruan Tinggi Terhadap Penerimaan Aplikasi
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  dapat  disimpulkan  bahwa  H7,  yaitu  letak  geografis  perguruan tinggi terhadap penerimaan pengguna aplikasi SIKS ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa letak geografis  perguruan  tinggi  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  penggunaan aplikasi SIKS, baik pada perguruan tinggi yang terletak di pulau jawa maupun luar pulau jawa.

## 5. Kesimpulan
Berlandaskan pada hasil penelitian dan analisis data, maka dengan demikian terdapat pengaruh positif dan signifikan pada variabel persepsi kemudahan ( perceived ease of use ) terhadap sikap terhadap penggunaan  sistem ( attitude toward using ), sikap terhadap penggunaan  sistem  ( attitude toward using ) terhadap minat penggunaan  ( behaviour intention to use ) , dan minat penggunaan ( behaviour intention to use ) terhadap pemakaian aktual ( actual use) pada aplikasi SIKS mobile . Adapun  variabel  persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness) tidak  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan    sistem    ( attitude  toward  using )  pada  aplikasi SIKS mobile .
Hal ini dikarenakan semakin mudah pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile SIKS maka semakin  positif  sikap  pengguna  terhadap  penggunaan  aplikasi  tersebut.  Selanjutnya,  Semakin positif  sikap  pengguna  terhadap  penggunaan  aplikasi  maka  semakin  besar  pula  minat  untuk menggunakan aplikasi tersebut. Dan semakin besar minat untuk menggunakan aplikasi tersebut, semakin  besar  pula  kemungkinan  untuk  benar-benar  menggunakan  aplikasi mobile SIKS. Adapun tidak berpengaruh positif dan signifikan antara variabel Persepsi kegunaan dengan Sikap terhadap penggunaan menunjukkan bahwa pengguna pada aplikasi SIKS mobile cenderung tidak memperhatikan sejauh mana kegunaan aplikasi tersebut, melainkan lebih memperhatikan sejauh mana kemudahan penggunaan aplikasi tersebut. Penelitian ini menambahkan multi group analysis (MGA)  yang terdiri dari  variabel moderasi seperti  jenis  kelamin,  tingkat pendidikan, dan  letak geografis  perguruan  tinggi.  Hasilnya  membuktikan  bahwa  ketiga  variabel  tersebut  tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pengguna aplikasi SIKS mobile .

## DAFTAR PUSTAKA
Anuraga, Gangga, Edy Sulistiyawan, and Siti Munadhiroh. 2017. “Structural Equation Modeling –  Partial  Least  Square  Untuk  Pemodelan  Indeks  Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat (Ipkm) Di Jawa Timur.” Seminar Nasional Matematika Dan Aplikasinya 257.
Aprilia, Alsa Regita, and Thomas Santoso. 2020. “Pengaruh Perceived Ease Of Use, Perceived Usefulness  Dan  Attitude  Towards  Using  Terhadap  Behavioural  Intention  To  Use  Pada Aplikasi Ovo.” Agora 8(1):1–6.
Arista,  Wayan  Rida.  2020.  “EBooking  Personal  Fotografer  Dan  Videografer  Menggunakan Metode  Multilevel  Feedback  Queue  Berbasis  Android.” Paper  Knowledge  .  Toward  a Media History of Documents 12–26.
Das, Ika Kartika Kencana. 2021. “Implementasi Program Bantuan Pangan Non Tunai Melalui E – Warong Oleh Dinas Sosial Kota Pekanbaru Implementasi Program Bantuan Pangan Non Tunai  Melalui  E  –  Warong  Oleh  Dinas  Sosial  Kota  Pekanbaru  (  Studi  Di  Kecamatan

## Marpoyan Damai ).”
Fenti Prihatini Tui, Rosman Ilato, Andi Yusuf Katili. 2019. “Inovasi Pelayanan Publik Melalui.” PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi Dan Pelayanan Publik IX(1):254–63.
Gustin, Mely, Hari Basuki Notobroto, and Arief Wibowo. 2013. “Penerapan Metode Multigroup Structural  Equation  Modeling  Pada  Derajat  Kesehatan  Balita  Di  Indonesia.” Jurnal Biometrika Dan Kependudukan 2(2):99–192.
Herdiana.  2013.  “Pengaruh  Computer  Self  Efficaccy  Terhadap  Persepsi  Manfaat  Sistem Informasi Akuntansi.” Journal of Chemical Information and Modeling 53(9):1689–99. Hidayat,  Anwar.  2018.  “PLS  SEM:  Pengukuran  Kecocokan  Model  (Inner  Dan  Outer).”
Statistikian.Com .  Retrieved  (https://www.statistikian.com/2018/08/pls-sem-pengukuran- kecocokan-model-inner-dan-outer.html).
Kemensos RI. 2021. “Petunjuk Teknis Program Pejuang Muda.”
Mira, Putu, Ni Nyoman Yasa, and I. Putu Sukaatmadja. 2018. “Aplikasi Model Tam (Technology Acceptance  Model)Pada  Perilaku  Pengguna  Instagram.” Journal  of  Organizational  and End User Computing 16(1):59–72. doi: 10.4018/joeuc.2004010104. Negara, Iis Setiawan Mangku, and Fania Mutiara Savitri. 2019. “Analisis Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Akademik, Studi Kasus Stikes Harapan Bangsa.” Solusi 17(3):173–94. doi: 10.26623/slsi.v17i3.1634.
Pramiyati,  Titin,  Jayanta  Jayanta,  and  Halim  Mahfud.  2019.  “Analisis  Tingkat  Penerimaan Pengguna  Terhadap  SIMBUMIL  (Hasil  Survey  Penerimaan  SIMBUMIL  Di  Puskesmas Mandalawangi).” Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika 5(1):61– 67. doi: 10.23917/khif.v5i1.7328.
Rori, Yeni. 2019. “Aplikasi Mobile Web Penjualan Produk Goddesskin Pada Athena Skin Care Menggunakan Metode Fast.” Politeknik Negeri Sriwijaya 2:6–20.
Sari,  Gita  Yantika,  and  Marizsa  Herlina.  2022.  “Analisis  Pengaruh  Penerimaan  Aplikasi  E- Commerce  Menggunakan  Multigroup-Partial  Least  Square  (MGA-PLS).” Bandung Conference Series: Statistics 2(2):53–60. doi: 10.29313/bcss.v2i2.3051.
Sosial, Kementerian, Pusat Data, Menteri Sosial, Kepmensos No, Kelompok Kerja, Pengelolaan Data, Terpadu Program, Penanganan Masyarakat, Pokja Data Terpadu, Pengelolaan Dtks, Pusdatin Kementerian Sosial, Sistem Informasi, Kesejahteraan Sosial, Siks Ng, Pusdiklat Kemensos,  and  Provinsi  Maluku.  2022.  “EXPLORE  –  Volume  12  No  2  Tahun  2022 Terakreditasi Sinta 5 SK No : 23 / E / KPT / 2019 Optimalkan Peran Dinas Sosial Melalui Penggunaan Python Untuk Data Mining Pusdatin Kemensos Dalam Pelaksanaan Validasi Dan Verifikasi Dtks Di Provinsi Maluku Pendahuluan.” 12(2):30–42.
Statistik, Badan Pusat. 2021. “Infografis  Kemiskinan  2021.” BPS . Retrieved (https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html).
Wardana,  Leonardus  Ari.  2016.  “Perancangan  Antarmuka  Aplikasi Mobile Konseling  Pada Gereja Katolik Dengan Metode User Centered Design Dan Wireframe.” S2 Thesis 17–39. Wida,  Putu  Ayu,  Ni  Nyoman  Yasa,  and  I.  Putu  Sukaatmadja.  2020.  “Aplikasi  Model  TAM (Technology Acceptance Model) Pada Perilaku Pengguna Instagram.”
Widaningsih, Sri, and Ati Mustikasari. 2022. “Pengaruh Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use  Dan  Perceived  Enjoyment  Terhadap  Penerimaan  Teknologi  Informasi  Web  SMB Universitas Telkom.” Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Keuangan 4(12):5717–25. doi: 10.32670/fairvalue.v4i12.2020.
Winastya, Pinta Khulafa. 2022. “No Title.” Merdeka.Com . Retrieved
(https://www.merdeka.com/trending/pkh-adalah-program-bantuan-sosial-dari- pemerintah-ketahui-tujuannya-kln.html).