## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565

## Analisis Faktor Penerimaan Layanan e-Government dengan Menggunakan Model UTAUT2 dan GAM di Kabupaten Gunungkidul
Eko Setiawan 1 , Wing Wahyu Winarno 2 , Dhomas Hatta Fudholi 1,*
Fakultas Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
2 Prodi Akutansi, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 16917208@students.uii.ac.id , 2 wing@stieykpn.ac.id , 3 hatta.fudholi@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: hatta.fudholi@uii.ac.id
Abstrak− Pemerintah melalui Peraturan Presiden No. 95 Tahun 2018 tentang SPBE mendukung dan mewujudkan tata kelola pemerintah yang bersih, efektif dan transparan sehingga memiliki pelayanan public yang berkualitas dan terpercaya. Untuk meningkatkan masyarakat menggunakan layanan pemerintahan berbasis elektronik (e-government) diperlukan faktor apa saja yang  mempengaruhi  seseorang  untuk  menggunakan  layanan  e-government.  Penelitian  ini  menggunakan  model  penelitian UTAUT2  dan  Government  Adoption  Model  (GAM)  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  seseorang menggunakan e-government di Gunungkidul.  Penelitian ini menggunnakan metode pengukuran PLS SEM dan menemukan bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  e-government  yakni  harapan  usaha  (effort  expectation),  kondisi  fasilitas (facilitating condition, dan computer self efficacy.
Kata Kunci: e-Government; UTAUT2; GAM; PLS SEM; UTAUT
Abstract −Government through Presidential Regulation No. 95 of 2018 concerning SPBE supports and realizes clean, effective and  transparent  government  governance  so  that  it  has  quality  and  trusted  public  services.  To  improve  society  using  e- government based services, it is necessary what factors influence a person to use e-government services. This study uses the UTAUT2 research model and the Government Adoption Model (GAM) to determine the factors that influence a person using e-government in Gunungkidul. This study used the PLS SEM measurement method and found that the factors that influence e- government acceptance are effort expectation, facilitating conditions, and computer self-efficacy.
Keywords : e-Government; UTAUT2; GAM; PLS SEM; UTAUT

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan era teknologi 4.0 ini memiliki dampak langsung hingga ke seluruh lini masyarakat. Salah satu  dampak  positif  dari  perkembangan  teknologi  tersebut  adalah  munculnya  sistem  digitalisasi  di  dalam pemerintahan  yang  biasa  disebut  Electronic  Government  (E-Government)  [1].  Pemerintahan  di  seluruh  dunia berlomba-lomba menggunakan e-government untuk melakukan transformasi layanan publik dengan meningkatkan layanan-layanan  publik  masa  depan  dapat  menciptakan  pemerintahan  melalui  perkembangan  internet  [2]. Penggunaan  e-government  juga  dapat  mendorong  transformasi  birokrasi  tradisional  yang  dapat  menekan standarisasi dan efisiensi dalam pembiayaan, e-government juga dapat digunakan untuk kolaborasi dari internal ke eksternal dan juga bisa digunakan untuk layanan pelanggan.
Tinjauan  Laporan  Kinerja  Nasional  [3]  telah  menunjukkan  bahwa  dengan  adanya  e-government  dapat memungkinkan  warga  negara  mudah  mendapatkan  akses  yang  lebih  luas  dan  lebih  tepat  waktu.  Hadirnya  e- government  menjadi  salah  satu  revolusi  terbaru  yang  mengubah  cara  berinteraksi  antara  bisnis  dan  masyarakat kepada pemerintahan. Layanan e-government berkaitan langsung dengan penggunaan teknologi informasi (WAN, internet,  dan  mobile  computing)  yang  memiliki  peranan  dalam  mengubah  kondisi  layanan  pemerintah  dengan warga, bisnis, dan pihak lain [4]. E-government memiliki kemampuan untuk mentransformasikan hubungan antara pemerintah dengan pemerintah (Government to Government – G2G), pemerintah dengan warganya (Government to Citizen – G2C), dan antara pemerintah dengan pelaku usaha (Government to Business  – G2B) [5], [6].  Salah satu  kelebihan  dari  layanan  e-government  adalah  dapat  meningkatkan  partisipatif  dan  keterbukaan  antara pemerintah dengan warga masyarakat atau pelaku usaha.
Perkembangan  e-government  di  Indonesia  semakin  hari  semakin  pesat  [7],  dengan  adanya  Inpres  No.  3 Tahun  2003  tentang  strategi  kebijakan  nasional  untuk  perkembangan  e-government  yang  berisikan  tantang pengukuran  berdasarkan  tugas,  fungsi,  dan  wewenang  dari  masing-masing  untuk  pengembangan  e-government secara nasional dengan panduan Kebijakan Nasional dan Pengembangan Strategi e-government. Untuk mendukung dan mewujudkan tata kelola pemerintahan yang bersih, efektif, transparan, dan akutabel serta memiliki pelayanan public yang berkualitas dan terpercaya pemerintah mengeluarkan Peraturan Presiden (Perpres) Nomor 95 Tahun 2018 tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE). Untuk melaksanakan ketentuan dalam Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018 tentang SPBE, Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia menetapkan Permenpan RB Nomor 5 Tahun 2020 tentang pedoman manajeman resiko system pemerintah berbasis elektronik, dengan menyelenggarakan pemerintahan yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi guna memberikan layanan kepada pengguna SPBE [8].
Indonesia merupakan  salah  satu  negara  yang  memiliki  populasi  yang  tinggi  dan termasuk dalam  5  besar pengunaan  internet  terbanyak  di  dunia  [9].  Tingginya  kesadaran  terhadap  akses  internet  tentunya  dapat mempermudah  dalam  melakukan  implementasi  e-government  di  Indonesia,  meskipun  begitu  program  e-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
government di negara Indonesia juga harus dirancang dengan semudah mungkin sehingga dari berbagai kalangan dapat berpartisipasi dalam menggunakan e-government di Indonesia [10].
Pengembangan  e-government  di  Indonesia  saat  ini  masih  berkutat  dalam  pengembangan  sistem  e- government, namun pihak pemerintahan banyak yang belum melakukan evaluasi/pengukuran tentang kesuksesan dan  penerimaan  layanan  e-government  oleh  penggunanya  [11].  E-government  dikatakan  berhasil  jika  sudah memberikan manfaat yang yang optimal, layanan e-government di Indonesia harus bisa mencapai kondisi mature (kondisi matang atau sempurna). Untuk mencapai kondisi tersebut harus melalui sebuah proses, yang mana terdapat berbagai  macam  tahapan  didalamnya  [12].    Memiliki  layanan  e-government  yang  bagus  tentunya  dapat meningkatkan kualitas pelayanan pemerintah kepada masyarakat serta membuat proses semakin transparansi dan akuntabilitas sehingga masyarakat bisa melihat dan memantau perkembandan dan informasi pemerintahan secara lengkap [13].
Salah  satu  faktor  penggunaan  e-government  juga  dipengaruhi  oleh  kepercayaan  penggunanya  terhadap sistem yang disediakan oleh pemerintah  [14], sehingga perlu dilakukan evaluasi terhadap penerimaan layanan e- government di Indonesia. Penggunaan teknologi informasi itu untuk sebuah layanan pemerintahan yang nantinya akan dimanfaatkan oleh individu, kelompok ataupun orgasinasi merupakan inti dalam riset sistem informasi sebab sebelum digunakan harus dipastikan terlebih dahulu tentang penerimaan atau penolakan [15].
Mendorong penggunaan layanan e-government pemerintah memiliki strategi dan cara yang berbeda-beda, seperti halnya Pemerintah Kabupaten Gunungkidul yang menyelenggarakan kegiatan forum e-government. Acara yang  diselenggarakan  oleh  Pemerintah  Kabupaten  Gunungkidul  melalui  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika menyelenggarakan  forum  rutin  dengan  tema  “Optimalisasi  Website  sebagai  sarana  komunikasi  dan  sosialisasi kebijakan pembangunan” [16].
Masyarakat Gunungkidul juga telah memasuki fase masyarakat digital dengan ditandai tersedianya jaringan internet di seluruh wilayah se-Kabupaten Gunungkidul dan telah tersedianya Sistem Informasi Desa dalam platform website di tiap desa/kelurahan se-Kabupaten Gunungkidul [17].
Mewujudkan visi misi Kabupaten Gunungkidul yang berdaya saing, maju, mandiri dan sejahtera pada tahun 2025  tentunya  dibutuhkan  sebuah  evaluasi  untuk  mengetahui  penerimaan  layanan  e-government  di  kabupaten tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  layanan  e- government di Kabupaten Gunungkidul.
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui factor-faktor apa saja yang mendominasi dalam penerimaan layanan  e-government  di  Kabupaten  Gunungkidul  dengan  menggunakan  model  UTAUT2  dan  Government Adoption Model (GAM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Model Penelitian
Penelitian  adopsi  layanan  e-government  di  pemerintahan  sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan,  salah  satunya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Purwanto  dan  Susanto  (2018)  [18]  pada  pengaruh  dimensi  kepercayaan terhadap  adopsi  layanan  e-government  dengan  menggunakan  model  SEM-PLS    dengan  menggunakan  analisis deskriptif  dan  menghasilkan  bahwa  kepercayaan  kepercayaan  terhadap  kualitas  dan  sistem  informasi  terhadap adopsi layanan e-government.
Penelitian  yang  dilakukan  Muflihah  dan  Susanto  (2017)  [19],  melakukan  penelitian  dengan  cara mengumpulkan  beberapa  jurnal  tentang  adopsi  layanan  e-government  dan  hasilnya  adalah  faktor  yang memperngaruhi  layanan e-government adalah kenyamanan, kemudahan dalam pengunaan serta faktor kesiapan dari pemerintah.
Penelitian  mengenai  adopsi  layanan  Sistem  Manajemen  Daerah  (SIMDA)  Keuangan  di  Kabupaten Bondowoso yang dilakukan oleh Tobing (2019) [20] menggunakan metode penelitian self-report data yang berupa tulisan yang diberikan subyek penelitian dan juga berupa tangapan berupa kusioner. Peneliti tersebut mennunjukan hasil bahwa pengetahuan menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi adopsi pengunaan layanan e-government.
Adopsi  e-government  menurut  Alzahrani  (2017)  [21]  bergantung  dari  kepercayaan  dari  warga  negara, peneliti tersebut melakukan tinjauan literatur dengan mengumpulkan jurnal dan melakukan identifikasi terhadap faktor-faktor kepercayaan dalam e-government.
Penelitian lain dilakukan oleh Witarsyah (2017) [14] menyampaikan bahwa adopsi e-government dengan menggunakan  model  UTAUT  dengan  4  kontruksi  yakni  performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence, facilitating conditions, serta menambahkan information quality, dan system quality dari metode DeLone and McLean, dan menambahkan kontruksi kepercayaan.
Salisa  dkk  (2019)  [22]  melakukan  penelitian  tentang  analisis  faktor  penerimaan  penggunaan  sistem keuangan  desa  di  Pemerintahan  Desa  Kabupaten  Kudus  dengan  menggunakan  pendekatan  TAM  dan  TPB. Penelitian yang dilakukan oleh Salisa dkk (2019) [22] melakukan penelitian kualitatif dengan responden adalah pegawai pemerintahan desa di Kabupaten Kudus.
Rakhman (2020) [23] melakukan analisis studi penerimaan masyarakat Provinsi Sumatera Selatan terhadap layanan  e-government  dengan  menggunakan  model  UTAUT.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rakhman  (2020) menunjukkan  bahwa  Social  Influence  (SI)  memiliki  pengaruh  terhadap  penggunaan  layanan  e-govenrnment  di Sumatera Selatan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
Gambar 1. Model Penelitian
Peneliti menggunakan desain indikator kuesioner untuk UTAUT2 menggunakan indikator yang digunakan oleh Venkatesh, Thong (2012) [24] dan Government Adoption Model (GAM) yang digunakan oleh Shareef et al (2011)  [25]  yang  disesuaikan  dengan  objek  penelitian  yakni  pengguna  layanan  e-government  di  Kabupaten Gunungkidul.

## 2.2. Penentuan Sampel dan Penggumpulan Data
Pengambilan  sampel  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten  Gunungkidul.  Penelitian  ini menggunakan  metode  positivistik  dengan  data  kuantitatif.  Peneliti  mengumpulkan  data  dengan  menggunakan kuisioner untuk mendapatkan data yang kemudian dilakukan analisis data. Pengumpulan data dilakukan dengan cara  menyebarkan  kuisioner  secara  online  di  forum  dan  sosial  media  dengan  target  masyarakat  di  Kabupaten Gunungkidul. Peneliti menggunakan metode pengukuran dan analisis PLS SEM dengan jumlah sampel data yang dibutuhkan 10 kali jumlah indikator terbanyak yang membentuk sebuah variabel [26], sehingga dalam penelitian ini peneliti akan mengunakan sampel data minimal sejumlah 40 terhitung dari jumlah indikator terbanyak adalah 4. Untuk memberikan tanggapan dari para pengguna dalam kuisioner, setiap partisikan akan mengisikan dengan memilih skala Likert mulai dari 1 (sangat tidak setuju) hingga 5 (sangat setuju).

## 2.3 Hipotesis
Berdasarkan  hasil dari studi pustaka dalam penelitian ini akan dibangun dengan beberapa hipotesis sesuai dengan model  yang  dibangun.  Hipotesis  kemudian  akan  diujikan  dan  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  metode PLS SEM.
H1 : Performance Expectancy (PE) akan berpengaruhi positif terhadap Behavioural Intention (BI) Venkatesh,  Thong  (2012)  [24]  mendefinisikan  ulang  dan  mengadaptasi  model  utaut  asli  kedalam  konteks konsumen. Harapan kinerja (performance expectation) adalah tingkat seseorang atau individu percaya bahwa menggunakan  teknologi  akan  memberikan  manfaat  dalam  melakukan  aktivitas.  Itu  menunjukkan  bahwa seorang  akan  menggunakan  sebuah  teknologi  jika  meraka  yakin  akan  mendapatkan  hasil  positif  setelah menggunakannya [27]. Harapan kinerja (Performance Expectancy) diharapkan akan menjadi salah satu faktor terpenting yang mempengaruhi niat penerimaan [28].
H2 : Effort Expectancy (EE) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
Harapan  usaha  merupakan  tingkat  kemudahan  dalam  menggunakan  teknologi  bagi  para  pengunanya  [29]. Selain itu dalam penelitian yang dilakukan oleh Al-Shafi & Weerakkody(2009) [30] dan Gupta et al. (2008) [31]  yang  dilakukan  di  India,  dan  Qatar  secara  menunjukkan  bahwa  harapan  usaha  mempengaruhi  niat penggunaan sebuah teknologi. Layanan e-government juga akan mudah digunakan oleh seluruh masyarakat, sehingga hal  ini menunjukkan bahwa harapan usaha memiliki kemungkinan akan kuat  mempengaruhi  niat penggunaan.
H3 : Social Influence (SI) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
Pengaruh sosial (social influence) merupakan sejauh mana seseorang merasakan bahwa penggunaan teknologi tersebut  akan  dipengaruhi  oleh  orang  sekitar  seperti  keluarga  dan  teman  [29].  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Al-Shafi dan Weerakkody (2009) [30], serta Yi-Shun Wang (2009) [32] menunjukkan bahwa pengaruh  sosial  mempengaruhi  niat  penggunaan  sebuah  teknologi.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa seseorang  menggunakan  layanan  e-government  karena  ada  pengaruh  orang  lain,  sehingga  pengaruh  sosial dimungkinkan akan mempengaruhi seseorang untuk berniat menggunakan layanan e-government.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
H4a : Facilitating Condition (FC) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI) H4b : Facilitating Condition (FC) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) Kondisi  fasilitas  (Facilitating  Condition)  juga  menunjukkan  bahwa  seseorang  percaya  adanya  infrastruktur ataupun  fasilitas  yang  dapat  mempermudah  mereka  untuk  menggunakan  sebuah  teknologi  informasi  [29]. Infrastruktur  jaringan  juga  menjadi  salah  satu  hal  yang  dibutuhkan  untuk  pengguna  nyaman  dalam menggunakan, selain itu juga fasilitas lain seperti tutorial penggunaan layanan e-government bisa memberikan kemudahan  dan  dapat  memberikan  bantuan  untuk  pengguna.  Sehingga  kondisi  fasilitas  dimungkinkan memiliki keterikatan mempengaruhi niat dan prilaku masyarakat dalam menggunakan layanan e-government. H5a : Habit (HB) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
H5b : Habit (HB) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB)
Kebiasaan  (habit)  sebelumnya  akan  mempengaruhi  dan  menjadi  penenti  prilaku  saat  ini  [33].  Sementara Venkatesh dan Thong (2012) [24] menyebutkan bahwa kebiasaan juga menjadi pengaruh seseorang tersebut menggunakan sebuah teknologi.
H6 : Behavioural Intention (BI) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh & Morris (2003) [29] menunjukkan bahwa niat prilaku setiap  individu  memilihi  pengaruh  besar  terhadap  penggunaan  sebuah  teknologi.  Sementara  dalam  teori psikologi [34], berpendapat bahwa setiap prilaku setiap pengguna itu dipengaruhi oleh niat perilaku.
H7 : Perceived Awareness (PA) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) Kesadaran yang dirasakan untuk mempelajari karakteristik sebuah sistem dengan menyadari fungsi strategis [25]. Kesadaran akan manfaat yang dirasakan  diangkap dapat mempengaruhi adopsi layanan e-government [25]. Sehingga kesadaran yang dirasakan kemungkinan besar akan memperkuat orang untuk menggunakan layanan e-government.
H8 : Computer Self Efficiency (CSE) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) CSE  merupakan  sebuah  penilaian  kemampuan  seseorang  dalam  menggunakan  teknologi  untuk  keperluan tertentu  [27].  Sebelumnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chan  dkk  (2010)  [35]  tentang  adopsi  teknologi menemukan hubungan positif antara CSE dengan penggunaan teknologi. Sehingga CSE dimungkinkan akan memperkuat orang untuk menggunakan layanan e-government di Kabupaten Gunungkidul.
H9 : Perceived Trust (PT) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB)
Kepercayaan  memiliki  peran  penting  dalam  menerapkan  layanan  e-government  [36].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Carter  dan  Belanger  (2005)  [37]  menyebutkan  bahwa  warga  negara  yang  mempercayai pemerintah  akan  lebih  cenderung  menggunakan  layanan  e-government  jika  teknologi  yang  digunakan memperikan perlindungan yang memadai terhadap resiko. Sehingga kepercayaan akan memiliki kemungkinan besar memperkuat masyarakat dalam menggunakan layanan e-government.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Umum Responden
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Gunungkidul. Penelitian ini dilakukan dengan cara melakukan survey online yang dilakukan selama bulan September – Oktober 2020. Jumlah responden yang mengikuti survey sebanyak 88 peserta  sementara  data  yang  dapat  digunakan  dan  valid  terdapat  73  data,  sementara  data  lainnya  yang  tidak digunakan karena tepengisian kuisioner dari peserta tidak lengkap dan juga terdapat beberapa duplikasi data.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengukuran  PLS  SEM  dengan  menggunakan  software  SmartPLS. Jumlah responden sudah mencukupi minimal dengan metode PLS.
Tabel 1. Data Demografi Data Demografi Jumlah % Jenis kelamin Perempuan 35 44,4 Laki-laki 44 55,6 Pedidikan Terakhir SMA 33 41,8 D3 5 6,3 S1 41 51,9 Umur < 20 tahun 1 1,3 20-30 tahun 41 51,9 30-40 tahun 31 39,2 > 40 tahun 6 7,6 Sosial media Facebook 79 100

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
Instagram 56 70,89 Whatsapp 67 84,81 Line 18 22,78 Pinterest 7 8,86 Tik Tok 6 7,59 Linkedin 3 3,80 Twitter 19 24,05

## 3.2 Analisis Data
Data penelitian yang telah didapatkan kemudian akan dilakukan analisis untuk membuktikan hipotesis. Peneliti melakukan  analisis  data  dengan  menggunakan  metode  PLS  SEM  dengan  menggunakan  software  SmartPLS. Sementara untuk metode PLS sendiri akan dilakukan dua tahap yakni model pengukuran (evaluasi outer model) dan model structural (evaluasi inner model).

## 3.2.1 Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran)
Pada  tahap  model  pengukuran  ini  dilakukan  uji  validitas  dan  reabilitas.  Uji  validitas  akan  mengukur  setiap indikator  yang  menyusul  suatu  variabel,  sementara  pada  tahapan  uji  reabilitas  akan  menguji  variabel  yang menyusul model.
Pada tahapan uji validitas akan mengukur nilai factor loading (FL) dan cross loading setiap indikator. Hair ( 2011) dan Haryono (2017) menyebutkan bahwa nilai factor loading dari setiap indikator yang akan diggunakan untuk analisis FL ≥ 0.5 sementara nilai cross loading setiap indikator harus lebih besar dari nilai cross loading pada variabel atau konstruk lainnya. Pada pengukuran factor loading awal indikator BI3, dan EE4 memiliki nilai dibawah  0,5,  sehingga  mengakibatkan  indikator  BI3  dan  EE4  harus  dihapus  untuk  membuat  model  valid. Selanjutnya  dilakukan  pengukuran  ulang  untuk  factor  loading  hasilnya  seperti  tabel  di  bawah  dan  tidak  ada indikator yang factor loading dibawah 0,5 nilainya. Pengujian validitas outer model selanjutnya adalah melihat cross loading  dari  indikator terhadap seluruh variabel  atau konstruk yang ada. Nilai loading indikator terhadap variabelnya  harus  lebih  besar  dari  nilai  loading  indikator  terhadap  variabel  lainnya  [38].  Pada  pengujian  cross loading semua indikator memenuhi kriteria.
Tabel 2. Factor loading Indikator Factor Loading BI1 0.937 BI2 0.850 CSE1 0.939 CSE2 0.899 CSE3 0.854 EE1 0.901 EE2 0.917 EE3 0.789 FC1 0.897 Indikator Factor Loading FC2 0.931 FC3 0.895 FC4 0.825 HB1 0.872 HB2 0.895 HB3 0.822 PA1 0.822 PA2 0.844 PA3 0.627 Indikator Factor Loading PE1 0.816 PE2 0.928 PE3 0.820 PE4 0.753 PT1 0.820 PT2 0.916 PT3 0.759 SI1 0.943 SI2 0.945 UB 1.000
Selanjutnya, pengukuran outer model selanjutnya adalah uji reabilitas. Pada pengujuan reabilitas memiliki beberapa kriteria yang harus dipenuhi yakni nilai Cronbach’s Alfa (CA) > 0.6 nilai Composite Reability (CR) > 0,6 serta nilai Average Variance Extracted (AVE) > 0,5. Nilai CA dan CR dapat dilihat pada tabel 4 di bawah.
Tabel 3. Nilai CA,CR, Dan AVE Variabel Cronbach’s Alfa Composite Reliability Average Variance Extracted BI 0.804 0.911 0.836 CSE 0.880 0.926 0.806 EE 0.860 0.914 0.780 FC 0.910 0.937 0.789 HB 0.829 0.898 0.747 PA 0.668 0.840 0.727 PE 0.854 0.898 0.688 PT 0.782 0.872 0.696 SI 0.877 0.940 0.887 UB 1.000 1.000 1.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
Berdasarkan  hasil  pengukuran  tersebut  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  memenuhi  uji  reabilitas. Pengukuran  outer  model  telah  memenuhi  uji  validitas  dan  reabilitas  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengukuran selanjutnya untuk Inner Model dapat dilakukan.

## 3.2.2 Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Pengukuran model struktural atau Inner model dilakukan bertujuan untuk melihat hubungan antara variabel dalam model serta untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Pada pengukuran model struktural  ini akan melihat nilai  Pvalue dengan nilai signifikansi  Pvalue < 0,1 (cukup signifikan), Pvalue < 0.05 (signifikan) dan Pvalue < 0,01  (sangat  signifikan).  Pengukuran  menggunakan  PLS  akan  menggunakan  bootstrap  resampling  untuk mendapatkan nilai Pvalues dengan 500 iterasi untuk resampling dengan menggunakan software SmartPLS.
Pada  pengukuran  model  struktural  melihat  hubungan  variabel  dengan  melihat  nilai path  cofficients. Nilai positif  dari path  cofficient menunjukkan  hubungan  positif  antar  variabel  sedangkan  untuk  nilai path  cofficient negatif menunjukkan hubungan negatif antar variabel. Nilai P value dan path cofficient dapat dilihat pada tabel 4 di bawah.
Tabel 4. Pvalues dan Path Cofficient Konstruk Pvalues Path Coefficients Signifikan  Hasil Hipotesis H1: PE => BI 0.976 0.003 Ditolak H2: EE => BI 0.005 0.360 ** Diterima H3: SI => BI 0.344 -0.102 Ditolak H4a: FC => BI 0.001 0.473 *** Diterima H4b: FC => UB 0.936 -0.013 Ditolak H5a: HB => BI 0.689 -0.050 Ditolak H5b: HB => UB 0.323 0.168 Ditolak H6: BI => UB 0.495 -0.099 Ditolak H7: PA => UB 0.328 0.155 Ditolak H8: CSE => UB 0.076 0.291 * Diterima H9: PT => UB 0.376 -0.144 Ditolak
Keterangan : *** : sangat signifikan (Pvalues < 0,01)
** : signifikan (Pvalues < 0,05)
* : cukup signifikan (Pvalues < 0,1)
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan nilai Pvalues dan path coefficient hasil dari penelitian ini dapat melihat signifikansi hasil dan hubungan antar variabel  yang diujikan. Setelah dilakukan pengujian terdapat  tiga hubungan antar variabel atau konstruk yang signifikan yakni EE => BI, FC => BI, dan CSE => UB.
Pengukuran terakhir adalah memvalidasi model dengan melihat nilai R2. Pengukuran pada penelitian ini dilakukan dua kali untuk melihat seberapa besar faktor yang mempengaruhi penerimaan layanan e-government. Pada penelitian ini, peneliti melakukan menguji model UTAUT2 dan model UTAUT2 yang ditambahkan variabel dari Model GAM. Berikut ini adalah hasil pengukuran R2:
Tabel 5. Hasil pengukuran r2 Variabel Dependent R 2 (UTAUT2) R 2 (UTAUT2 + GAM) BI 0,507 0,507 UB 0,128 0,178
Berdasarkan tabel 5, hasil pengukuran R2 pada UTAUT2 ditambahkan  model GAM nilai pada variabel BI sebesar 0,507 dan variabel UB 0,178. Sehingga didapatkan bahwa  variabel independen yang mempengaruhi BI sebesar 50,7% sedangkan variabel independen yang mempengaruhi UB sebesar 17,8%. Pada hasil pengukuran R 2 pada model UTAUT2 ditambah dengan model GAM mengalami penambahan dibanding dengan model UTAUT2.

## a. UTAUT2
Berdasarkan  Tabel  4  tersebut  menunjukkan  pengaruh  sebuah  variabel  independent  terhadap  yang  dipengaruhi dengan  melihat  nilai  negatif  atau  positif path  cofficien .  Variabel  EE    mempengaruhi  BI  dengan  positif  dan signifikan,  variabel  FC  mempengaruhi  BI  dengan  positif  dan  sangat  signifikan,  sementara  variabel  CSE mempengaruhi UB dengan positif dan cukup signifikan.
Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  harapan  usaha  ( effort  expectation )  dan  kondisi  fasilitas ( facilitating  condition )  telah  terbukti  menjadi  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  seseorang  menggunakan layanan e-government di  Kabupaten Gunungkidul. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Thesa dan Nofiantoro (2016) juga menunjukkan hal serupa bahwa harapan usaha dan juga kondisi fasilitas mempengaruhi penerimaan seseorang menggunakan e-filling.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
Sementara performance  expectancy,  sosial  influence,  habit tidak  terbukti  signifikan  mempengaruhi  niat prilaku  seseorang  menggunakan  layanan  e-government  di  Kabupaten  Gunungkidul.  Hal  ini  bertolak  belakang dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Thesa  dan  Nofiantoro  (2016)  yang  menunjukkan  bahwa  performance expectancy berpengaruh terhadap penggunaan layanan. Berbeda dengan penelitain yang dilakukan oleh Saragih &  Septamia  (2019)  yang  menyebutkan  bahwa  sosial  influence  mempengaruhi  seseorang  menngunakan  sebuah aplikasi,  sementara  pada  penelitian  ini  sosial  influence  tidak  mempengaruhi  seseorang  dalam  menggunakan layanan e-government di Kabupaten Gunungkidul.

## b. Government Adoption Model
Model GAM yang digunakan dalam penelitian ini memiliki satu hipotesis yang terbukti mempengaruhi seseorang untuk biasa menggunakan layanan e-government di Kabupaten Gunungkidul. Computer self efficiency terbukti secara positif mempengaruhi kebiasaan pengguna ( use behavior ) penelitian ini senada dengan penelitian Putra dkk (2018)    bahwa computer  selft  efficiency berpengaruh  dalam  penerimaan  e-government.  Namun,  penelitian  ini berbanding terbaik dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Dewi dan Mudjahidin (2014) dan Oktavia (2020) yang pada pada penelitian tersebut computer self efficiency tidak terbukti mempengaruhi seseorang untuk menggunakan layanan e-government.
Pada penelitian ini Perceived Awareness dan Perceived Trust tidak terbukti mempengaruhi niat seseorang untuk menggunakan layanan e-government.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  faktor  yang  mempengaruhi  untuk  menggunakan  layanan  e- government di Kabupaten Gunungkidul. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari beberapa indikator yang ujikan  terdapat  3  indikator  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  seseorang  untuk  menggunakan  layanan  e- government.
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tersebut  yakni  harapan  usaha  ( effort  expectation ),  kondisi  fasilitas ( facilitating  condition )  terbukti  signifikan  mempengaruhi  niat  prilaku  seseorang  mennggunakan  layanan  e- government.  Sementara computer  self  efficacy terbukti  signifikan  mempengaruhi  perilaku  penggunaan  ( use behaviour ).

## REFERENCES
[1] E. S. Holle, “Pelayanan Publik Melalui Electronic Government : Upaya Meminimalisir Praktek Maladministrasi dalam Meningkatan Public Service Oleh : Erick S. Holle,” J. SaSi , vol. 17, no. 3, pp. 21–30, 2011.
[2] A. Tat-kei Ho, “Reinventing Local Governments and the E-Government Initiative A Paradigm Shift of Public Service,” Public Adm. Rev. , vol. 62, no. 4, pp. 434–444, 2002, doi: 10.1111/0033-3352.00197.
[3] A.
Gore, “Reengineering Through Information Technology,”
https://govinfo.library.unt.edu/npr/library/reports/itexe.html , 1993. .
[4] Word Bank, “E-Government,” 2012.
[5] M. O. Ahmad, J. Markkula, and M. Oivo, “Factors affecting e-government adoption in Pakistan: A citizen’s perspective,” Transform. Gov. People, Process Policy , vol. 7, no. 2, pp. 225–239, 2013, doi: 10.1108/17506161311325378.
[6] D. R. Mason-Jones, R. and Towill, “Factors affecting citizen adoption of transactional Factors affecting citizen adoption of transactional electronic government,” Int J Logist. Manag. , 1999.
[7] N. P. Yunita, “Kondisi Terkini Perkembangan e-Government di Indonesia : Praktik Pemerintah dan Persepsi Publik,” 2018.
[8] Menpan, “Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 5 Tahun 2020 Tentang Pedoman Manajemen Resiko SIstem Pemerintah Berbasis Elektronik,” pp. 1–30, 2020.
[9] S. KEMP, “Digital trends 2019: Every single stat you need to know about the internet,” Hootsuite , 2019. .
[10]  F. Wahid and M. K. Sein, “Steering institutionalization through institutional work: The case of an eProcurement system in  indonesian  local  government,” Proc.  Annu.  Hawaii  Int.  Conf.  Syst.  Sci. ,  pp.  4264–4274,  2014,  doi: 10.1109/HICSS.2014.527.
[11]  Q. E. Muftikhali and T. D. Susanto, “Kumpulan Model Maturity E-Government: Sebuah Ulasan Sistematis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, p. 311, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744367.
[12]  S. W. Sihwi, “Pengembangan Process Maturity Framework pada E-Government di Indonesia,” Universitas Indonesia, 2009.
[13]  N.  D.  Retnowati,  D.  Retnowati,  S.  Tinggi,  and T.  Adisutjipto,  “Peranan  E-Government Dalam  Rangka  Mewujudkan Good Governance Bagi Masyarakat,” vol. 2008, no. semnasIF, pp. 205–211, 2008.
[14]  D.  Witarsyah,  T.  Sjafrizal,  M.  F.  MD  Fudzee,  and  M.  A.  Salamat,  “The  Critical  Factors  Affecting  e-Government Adoption in Indonesia: A Conceptual Framework,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, p. 160, 2017, doi: 10.18517/ijaseit.7.1.1614.
[15]  S. Asturi, “Ketidakpastian Tugas Sebagai Variabel Moderating Terhadap Hubungan Kemanfaatan Teknologi Informasi Dan Kepuasan Pengguna Akhir,” Thesis Progr. Pascasarjana, Univ. Gajah Mada , 2001.
[16]  Kominfo, “Forum E-Government Desa Se-Kabupaten Gunungkidul,” kominfo Gunungkidul , 2017. .
[17]  F. Wicaksono, “Dilema Implementasi E-Goverment : Analisis Partisipasi Masyarakat,” vol. 2, no. 3, pp. 227–236, 2018.
[18]  A. Purwanto and T. D. Susanto, “Pengaruh Dimensi Kepercayaan Terhadap Adopsi Layanan E-Government,” J. Inf. ,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2565
vol. 3, no. 1, pp. 12–18, 2018, doi: 10.25139/ojsinf.v3i1.520.
[19]  Y.  Muflihah  and  T.  D.  Susanto,  “<Title/>,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  4,  p.  304,  2017,  doi: 10.25126/jtiik.201744366.
[20]  D. S. Tobing, E. S. Wahyudi, and H. Handriyono, “Pengaruh Kemampuan Teknik Personal, Pelatihan Operator Sistem Terhadap  Kinerja  Sistem  Manajemen  Daerah  (Simda) Keuangan  Melalui Adopsi  Layanan  Di  Pemerintah  Kabupaten Bondowoso,” Bisma , vol. 12, no. 3, p. 377, 2019, doi: 10.19184/bisma.v12i3.9006.
[21]  L. Alzahrani, W. Al-Karaghouli, and V. Weerakkody, “Analysing the critical factors influencing trust in e-government adoption from citizens’ perspective: A systematic review and a conceptual framework,” Int. Bus. Rev. , vol. 26, no. 1, pp. 164–175, 2017, doi: 10.1016/j.ibusrev.2016.06.004.
[22]  N. R. Salisa, I. N. Aeni, and A. A. Chamid, “Analisis Faktor-faktor Penerimaan Penggunaan Sistem Keuangan Desa: Pendekatan TAM dan TPB,” Ekon. dan Bisnis , vol. 6, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.35590/jeb.v6i1.829.
[23]  M. Rakhman, “Study Penerimaan Masyarakat Propinsi Selatan Terhadap Layanan E-Government Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance And Use of Technology ( UTAUT ),” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 01, no. 01, pp. 1–14, 2020.
[24]  X.  X.  Viswanath  Venkatesh,  James  Y.  L.  Thong,  “Consumer  Acceptance  And  Use  Of  Information  Technology: Extending The Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology,” vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012.
[25]  M. A. Shareef, V. Kumar, U. Kumar, and Y. K. Dwivedi, “E-Government Adoption Model (GAM): Differing service maturity levels,” Gov. Inf. Q. , vol. 28, no. 1, pp. 17–35, 2011, doi: 10.1016/j.giq.2010.05.006.
[26]  J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a silver bullet,” J. Mark. Theory Pract. , vol. 19, no. 2, pp. 139–152, 2011, doi: 10.2753/MTP1069-6679190202.
[27]  D. R. Compeau and C. A. Higgins, “Computer Self-Efficacy: Measure and Initial Development of a Test,” MIS Q. , vol. 19, no. 2, pp. 189–211, 1995, doi: 10.1520/E2368-10.
[28]  Y. Luo, Q. Xue, and B. Han, “How emerging market governments promote outward FDI: Experience from China,” J. World Bus. , vol. 45, no. 1, pp. 68–79, 2010, doi: 10.1016/j.jwb.2009.04.003.
[29]  G. B. D. Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, “Unusual formations of superoxo heptaoxomolybdates from peroxo molybdates,” Inorg. Chem. Commun. , vol. 67, no. 3, pp. 95–98, 2003, doi: 10.1016/j.inoche.2016.03.015.
[30]  S. Al-Shafi and V. Weerakkody, “Understanding citizens’ behavioural intention in the adoption of e-government services in the state of Qatar,” 17th Eur. Conf. Inf. Syst. ECIS 2009 , no. June 2014, 2009.
[31]  B.  Gupta,  S.  Dasgupta,  and  A.  Gupta,  “Adoption  of  ICT  in  a  government  organization  in  a  developing  country:  An empirical study,” J. Strateg. Inf. Syst. , vol. 17, no. 2, pp. 140–154, 2008, doi: 10.1016/j.jsis.2007.12.004.
[32]  Y.-W. S. Yi-Shun Wang, “Why do people use information kiosks? A validation of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,” Gov. Inf. Q. , 2009.
[33]  M. Fishbein and I. Ajzen, “The Influence of Attitudes on Behavior,” Handb. Attitudes , no. January 2005, pp. 173–222, 2005, doi: 10.1007/BF02294218.
[34]  C. S. Yu, “Factors affecting individuals to adopt mobile banking: Empirical evidence from the utaut model,” J. Electron. Commer. Res. , vol. 13, no. 2, pp. 105–121, 2012.
[35]  F. K. Y. Chan, J. Y. L. Thong, V. Venkatesh, S. A. Brown, P. J. H. Hu, and K. Y. Tam, “Modeling citizen satisfaction with mandatory adoption of an E-Government technology,” J. Assoc. Inf. Syst. , vol. 11, no. 10, pp. 519–549, 2010, doi: 10.17705/1jais.00239.
[36]  E. Abu-Shanab, “Antecedents of trust in e-government services: An empirical test in Jordan,” Transform. Gov. People, Process Policy , vol. 8, no. 4, pp. 480–499, 2014, doi: 10.1108/TG-08-2013-0027.
[37]  L. Carter and F. Bélanger, “The utilization of e-government services: Citizen trust, innovation and acceptance factors,” Inf. Syst. J. , vol. 15, no. 1, pp. 5–25, 2005, doi: 10.1111/j.1365-2575.2005.00183.x.
[38]  S. Haryono, Metode SEM untuk Penelitian Manajemen AMOS Lisrel PLS . Jakarta: Luxima Metro Media, 2017.