PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1105

## KESIAPAN E-GOVERNMENT ASN DI TINGKAT KECAMATAN JAKABARING BERDASARKAN KOMPETENSI SDM DAN FAKTOR SOSIODEMOGRAFI
Armelia Miftahul Jannah 1 , Dina Mellita, 2
Universitas Binadarma Palembang armeliamiftahuljannah@gmail.com 1 , dinamellita@binadarma.ac.id 2

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  menguji  kesiapan  ASN  menghadapi  e-government  berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi. Metode yang digunakan adalah kuantitatif, objek penelitian pegawai kantor Kecamatan Jakabaring Kota Palembang. Responden dalam penelitian ini  adalah  pegawai  Kecamatan  Jakabaring  Kota  Palembang  sebanyak  96  orang  pengumpulan data  menggunakan  kuesioner.  Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik sampel  jenuh,  yaitu  pengambilan  sampel  yang  dilakukan  secara  keseluruhan  dari  jumlah populasi. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini Regresi logistik yang merupakan jenis  analisis  regresi  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen,  dengan  variabel  dependen  (Y)  yang  diasumsikan  berupa kualitatif  biner/memiliki  dua  kategori.  Teknik  analisis  data  dilakukan  dengan  SPSS  versi  20. Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik  biner  didapati  faktor-faktor  signifikan  terhadap kesiapan  ASN  menghadapi  e-government  berdasarkan  Kompetensi  SDM  dan  Faktor Sosiodemografi adalah umur, lama kerja, kepribadian, dan keterampilan. Sedangkan faktor yang tidak  didapati  signifikan  terhadap  kesiapan  ASN  menghadapi  e-government  berdasarkan Kompetensi  SDM  dan  Faktor  Sosiodemografi  adalah  inovasi  &  optimis.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  menambah  informasi  dan  referensi  bacaan,  sehingga  meningkatkan pengetahuan mengenai proses transformasi digital.
Kata kunci: Kesiapan ASN, E-Government, Kompetensi SDM, Sosiodemografi

## ABSTRACT
This  research aims  to  test  ASN readiness to  face  e-government  based on  HR Competency and Sociodemographic Factors. The method used is quantitative, the object of research is employees of  the  Jakabaring  District  office,  Palembang  City.  The  respondents  in  this  research  were  96 employees  of  Jakabaring  District,  Palembang  City,  collecting  data  using  a  questionnaire. Sampling in this study used a saturated sampling technique, namely sampling carried out as a whole  from  the  total  population.  The  analysis  technique  used  in  this  research  is  logistic regression,  which  is  a  type  of  regression  analysis  used  to  describe  the  relationship  between independent variables and dependent variables, with the dependent variable (Y) being assumed to  be  binary  qualitative/having  two  categories.  The  data  analysis  technique  was  carried  out using  SPSS version 20.  Based on  the  results  of  the binary  logistic  regression analysis,  it  was found that significant factors in ASN's readiness to face e-government based on HR Competency
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1106
and Sociodemographic Factors were age, length of service, personality and skills. Meanwhile, factors that were not found to be significant in ASN's readiness to face e-government based on HR Competency  and Sociodemographic  Factors  were  innovation  &  optimism.  It is hoped that this research can add information and reading references, thereby increasing knowledge about the digital transformation process.
Keywords: ASN Readiness, E-Government, HR Competency, Sociodemography

## PENDAHULUAN
E-Government  merupakan  penggunaan  teknologi  informasi  oleh  pemerintah untuk memberikan informasi dan pelayanan bagi warganya. E-Government merupakan penggunaan  teknologi  informasi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  menjalankan sistem  pemerintahan  (Hamrun  et  al.,  2020).  E-Government  merujuk  pada  penggunaan teknologi  informasi  dalam  pemerintahan  untuk  mempercepat  dan  menyatukan  alur kerja,  efisien  dalam  pengelolaan  data  dan  informasi,  meningkatkan  pelayanan  publik, serta  meningkatkan  komunikasi  untuk  pemberdayaan  dan  partisipasi  masyarakat (Agung et al., 2020).
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Jakabaring  Kota  Palembang  merupakan salah  satu  organisasi  pemerintah  daerah  yang  merupakan  Kecamatan  pemekaran berdasarkan  Perda  Kota  Palembang  No.5  Tahun  2017.  Kecamatan  mempunyai  tugas melaksanakan  koordinasi  penyelenggaraan  pemerintahan,  pelayanan  publik  dan pemberdayaan  masyarakat  desa  atau  kelurahan.  Kecamatan  Jakabaring  terdiri  dari  5 Kelurahan  yaitu:  Kelurahan  Lima  belas  Ulu,  Kelurahan  Tuankentang,  Kelurahan Delapan  Ulu,  Kelurahan  Sembilan  Sepuluh  Ulu,  dan  Kelurahan  Silaberanti. Berdasarkan hal tersebut tingkat Kecamatan Jakabaring telah mengembangkan visi dan misi  yang  diharapkan  dapat  berperan  penting  dalam  dinamika  perubahan  strategis menuju  masa  depan  yang  lebih  cerah  dengan  tetap  memenuhi  tugas  pokok  dan fungsinya.
Kecamatan  Jakabaring  kota  Palembang  sebagai  kantor  pelayanan  masyarakat juga  menerapkan  akselerasi  kebijakan  pelayanan  berbasis  teknologi  berbasis  e- government.  Secara  sederhana,  konsep  e-government  mengacu  pada  penerapan teknologi  digital  dalam  kegiatan  pemerintah  dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja, efisiensi,  dan  pelayanan  kepada  publik  (Panggabean  &  Saragih,  2020).  Pelayanan berbasis  teknologi  di  kantor  Kecamatan  Jakabaring  oleh  ASN  meliputi:  e-Lapkin (Pelaporan Penilaian  Kinerja  ASN),  SiDemang (Sistem Informasi  Administrasi Online Masyarakat Palembang), SiMolek (Sistem Informasi Monitoring Kegiatan Pelaksanaan Kegiatan), dan SIKS-ng (Sistem Informasi Kesejahteraan Sosial Next Generation).
Realisasi  pengembangan  e-government  di  tingkat  Kecamatan  Jakabaring menghadapi banyak tantangan baik dalam hal teknologi dan juga sumber daya manusia (ASN).  Dalam  proses  pelaksanaan  ditemukan  beberapa  fenomena  yang  menunjukkan implementasi  e-govenrmet masih  berjalan  lambat.  Berdasarkan  hal  tersebut  penelitian ini  memiliki  kerangka  berpikir  bahwa  untuk  menguatkan  dan  meningkatkan  kualitas pelaksanaan  e-government  peninjauan  ditujukan  pada  kesiapan  ASN  di  Kecamatan Jakabaring dalam  melaksanakan  e-government.  Kesuksesan  pelaksanaan  e-government
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1107
di  lingkup  kecamatan  akan  sangat  berguna  bagi  kemudahan  pelayanan  dan  efisiensi birokrasi di lingkup pemerintah kota.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  Ishviati  Joenaini  Koenti  (2020)  menyatakan bahwa  kesiapan  SDM  atau  ASN  dalam  pelaksanaan  e-goverment/smart  city  perlu dilakukan  beberapa  tindakan  seperti  langkah  strategis  di  bidang  kelembagaan, penguatan  literasi  aparatur,  serta  upaya  dan  peran  serta  dari  pemerintah  kota  untuk mengatasi  hambatan  yang  ada.  Pelayanan  publik  yang  baik  harus  mampu  mengikuti perkembangan  teknologi  dengan  sebuah  modernisasi  dan  inovasi  pelayanan  publik berbasis  teknologi.  Salah  satu  langkahnya  yaitu,  dengan  penerapan  e-government sebagai  cara  mendekatkan  dan  meningkatkan  kinerja  pelayanan  publik  berbasis teknologi  (Panggabean  &  Saragih,  2020).  Dari  latar  belakang  tersebut  peneliti  ingin meniliti lebih jauh lagi Kesiapan E-Goverment ASN di Tingkat Kecamatan Jakabaring Berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian kuntitatif, data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer  dan  data  skunder,  teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan observasi,  kuesioner  dan  dokumentasi,  dan  teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini yaitu Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari uji instrument dengan melakukan uji validitas data dan uji reliabilitas data. Kemudian uji analisis data dilakukan  dengan  analisis  Regresi  logistik,  analisis  Uji  Parsial  (Uji  Wald)  dan  Uji Simultan (Ratio Likelihood Test).  Koefisien Determinasi ( Pseudo R Square ), Omnibus Test  Model  Coefficients dan Goodness  of  Fit  Test  (Hosmer  and  Lemeshow  Test) . Tempat  penelitian  dalam  peneltitian  ini  yaitu  Kantor  Tingkat  Kecamatan  Jakabaring Kota Palembang dan waktu peneltian kurang lebih 3 bulan dimulai dari  bulan April s/d Juni 2023.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian

## Karakteristik Responden
Responden  penelitian  ini  adalah  pegawai  kantor  Kecamatan  Jakabaring  Kota Palembang,  yang  menjadi  resonden  dalam  penelitian  ini  sebanyak  96  pegawai  yang diambil melalui teknik pengambilan sampel jenuh.
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  kuesioner  sebagai  alat  pengumpulan data. Berikut adalah data penyebaran kuesioner:
Tabel 4.1 Hasil Pengembalian Kuesioner
Keterangan Kuesioner yang disebarkan Jumlah Persentase Kuesioner yang dikembalikan 85 88,54%
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1108
Kuesioner yang tidak dikembalikan 11 11,46% Total 96 100%
Berdasarkan tabel 4.1 kuesioner yang disebarkan sebanyak 96 kuesioner kepada pegawai  di  kantor  Kecamatan  Jakabaring  Kota  Palembang,  namun  pada  saat dilaksanakan  terdapat  11  kuesioner  yang  tidak  kembali  atau  sebesar  11,46% dikarenakan  pegawai  tidak  bersedia  menjadi  responden  dan  beberapa  pegawai  yang sedang sibuk dengan pekerjaannya.
Karakteristik  responden  berdasarkan  usia  dibagi  menjadi  5  kategori:  20-30 tahun, 31-40 tahun, 41-50 tahun, lebih dari 51 tahun, jumlah responden berdasarkan usia dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
No Usia Frekuensi Persentase % 1 20 Tahun - 30 Tahun 26 30,59% 2 31 Tahun - 40 Tahun 24 28,23% 3 41 Tahun - 50 Tahun 23 27,06% 4 Lebih dari 51 Tahun 12 14,12% Jumlah 85 100%

## Sumber: Data primer,2023
Gambar 4.2 Karakteristik responden berdasarkan usia 30.59% 28.23% 27.06% 14.12% 20 Tahun-30 Tahun 31 Tahun-40 Tahun
41 Tahun-50 Tahun Lebih dari 51 Tahun
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1109
Berdasarkan pada tabel 4.2 diatas dapat diketahui bahwa tingkat usia responden dalam rentang usia cukup tua yaitu  sebanyak 12  orang dengan  persentase  14,12% dan rentang  usia  yang  paling  banyak  di  umur  20-30  tahun  sebanyak  26  orang  dengan persentase 30,59% dan usia 31-40 tahun sebanyak 24 orang dengan persentase 28,23% serta  responden  berusia  41-50  tahun  yang  berjumlah  23  orang  dengan  persentase 14,12%.  Dan  dari  penjelasan  dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  umur  pegawai  di dominasi oleh pegawai yang berumur 20-30 tahun.
Karakteristik  responden  berdasarkan  Lama  Bekerja  dibagi  menjadi  5  kategori yaitu  :  kurang  dari  2  tahun,  2-10  tahun,  11-20  tahun,  21-36  tahun,  jumlah  responden berdasarkan masa kerja bisa dilihat dari tabel berikut ini :
Tabel 4.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Lama Bekerja No Lama Bekeja Frekuensi Persentase % 1 Kurang 2 Tahun 1 1,18% 2 2 Tahun - 10 Tahun 26 30,59% 3 11 Tahun - 20 Tahun 41 48,23% 4 21 Tahun - 36 Tahun 17 20% Jumlah 85 100%

## Sumber: Data primer,2023
Gambar 4.3 Karakteristik responden berdasarkan lama kerja
Berdasarkan tabel 4.3 diatas dapat dilihat bahwa pegawai yang bekerja dibawah 2 tahun sebanyak 1 orang dengan  persentase 1,18%, dan pegawai yang bekerja selama
1.18% 30.59% 48.23% 20% Kurang 2 Tahun 2 Tahun-10 Tahun 11 Tahun-20 Tahun
21 Tahun-36 Tahun
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1110
2-10 tahun sebanyak 26 orang dengan persentase 30,59%, pegawai yang bekerja selama 11-20  tahun  sebanyak  41  orang  dengan  persentase  48,23%  dan  pegawai  yang  bekerja selama  21-36  tahun  sebanyak  17  orang  dengan  persentase  20%.  Dan  daritabel  diatas dapat  diketahui  bahwa  pegawai  kantor  Kecamatan  Jakabaring  kota  Palembang  di dominasi oleh pegawai yang telah bekerja selama 11-20 tahun.

## Kesiapan  E-Government  ASN  Di  Tingkat  Kecamatan  Jakabaring  Berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi
Analisis statistik data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik  binary.  Pengujian  model  berdasarkan  data  yang  akan  disajikan  menggunakan alat pengolahan data Microsoft excel dan Statistical Package for Social Science (SPSS) Versi 20.

## Output Variabel Regresi Logistik
Output  variabel  digunakan  untuk  melihat  dari  masing-masing  variabel independen  yang  terdiri  dari  umur,  lama  kerja,  kepribadian,  keterampilan,  dan  inovasi optimis  terhadap  kesiapan  E-Government  ASN  Di  Tingkat  Kecamatan  Jakabaring Berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi.
Tabel 4.4 Uji Output Variables

## Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a Umur -,196 ,094 4,356 1 ,037 ,822 LamaKerja ,285 ,126 5,147 1 ,023 1,330 Kepribadian -,947 ,396 5,729 1 ,017 ,388 Keterampilan 1,178 ,426 7,662 1 ,006 3,248 InovasiOptimis -,205 ,298 ,471 1 ,492 ,815 Constant -7,070 13,147 ,289 1 ,591 ,001
a.  Variable(s) entered on step 1: Umur, LamaKerja, Kepribadian, Keterampilan, InovasiOptimis.
Sumber : Hasil pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan output dari Variabel dalam Persamaan, model awal regresi logistik biner adalah sebagai berikut :
Ln ( π 1−π ) = -7,070 -0,196 umur +0,285 lamakerja -0,947 kepribadian +1,178 keterampilan -0,205 inovasi&optimis + e
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1111

## Hasil Uji Simultan (Ratio Likelihood Test)
Uji Simultan dilakukan dengan tujuan untuk melihat kesiapan variabel prediktor secara  keseluruhan  terhadap  variabel  respon  dengan  menggunakan  bantuan  software maka diperoleh hasil seperti pada tabel 4.5
Tabel 4.5 Ratio Likelihood Test
Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 80,010 1,294 2 79,224 1,523 3 79,220 1,540 4 79,220 1,540
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 79,220
b. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber : Hasil pengolahan data dengan SPSS 20
Hasil  Uji  Likelihood  ratio  menunjukkan  bahwa  nilai  log  likelihood  pada  tabel 4.5 adalah G = 79,220. Dengan menggunakan  α = 5%, maka diperoleh X 2 (84, 0.05) = 106,394, karena G < X 2 maka H 0 diterima yang artinya terdapat  minimal  satu variabel independen tidak siap terhadap variabel dependen.
Koefisien Determinasi ( Pseudo R Square Result )
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  variabilitas variabel  dependen.  Koefisien  determinasi  pada  regresi  logistik  dapat  dilihat  pada Negelkerke R Square . Nilai Negelkerke R Square dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.6 Koefisien Determinasi Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 56,588 a ,234 ,386
a.  Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber : Output SPSS versi 20
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1112
Diketahui  nilai Negelkerke R  Square adalah  sebesar  0,386  yang  berarti  38,6% kesiapan pegawai dalam  menghadapi e-government dipengaruhi oleh faktor demografis seperti  umur  &  lama  kerja,  dan  kompetensi  sdm  seperti  kepribadian,  keterampilan, inovasi & optimis.

## Omnibus Test of Model Coefficients
Omnibus  tes  of  model  coefficients digunakan  untuk  melihat  pengaruh  ketika menambahkan variabel independen ke model.
a. Apabila uji Omnibust Test of Model Coefficients memberikan hasil (p-value) < 0,05 (nilai sig) maka model regresi dinyatakan baik dan bisa lanjut ke proses berikutnya.
b. Apabila uji Omnibust Test of Model Coefficients memberikan hasil (p-value) > 0,05 (nilai  sig)  maka  model regresi dinyatakan kurang baik  sehingga tidak bisa  lanjut ke proses berikutnya.
Tabel 4.7 Omnibus Test of Model Coefficient Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 22,632 5 ,000 Block 22,632 5 ,000 Model 22,632 5 ,000
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan  hasil  uji  Omnibus  Test  of  Model  Coefficients  diperoleh  niali  p- value  sebesar  0,00  dimana  nilai  p-value  lebih  kecil  dari  pada  nilai  sig  (0,00  <  0,05), maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ketika ditambahkan variabel independen dinyatakan baik.

## Goodness Of Fit Test (Hosmer and Lemeshow Test)
Untuk  melihat apakah  data  empiris  sesuai  dengan  model  sehingga  model  dapat dikatakan fit, kecocokan atau kelayakan model regresi secara keseluruhan dalam hal ini digunakan uji Hosmer and Lemeshow’s tes dengan kriteria sebagai berikut :
a. Jika  nilai Hosmer  and  Lemeshow  0,05  artinya  ada  perbedaan  signifikan  antara model  dengan  observasinya  sehingga goodness  fit tidak  baik,  karena  model  tidak dapat memprediksikan nilai observasinya.
b. Jika nilai Hosmer and Lemeshow > 0,05 artinya model mampu memprediksikan nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1113
Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat                    ISSN: 2008-1894 (Offline) Universitas Bina Taruna Gorontalo                                                  ISSN: 2715-9671 (Online)

## Tabel 4.8 Menguji Kelayakan Model
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 6,517 7 ,481
Sumber: out put spss versi 20
Pada  tabel  4.8  menunjukkan  nilai Chi-square sebesar  6,517  dengan  signifikan (p)  sebesar  0,481.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  karena  nilai  signifikan  lebih  besar  dari 0,05 maka model dapat disimpulkan mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.

## PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
Kesiapan  Umur  dalam  E-Government  ASN  Berdasarkan  Kompetensi  SDM  dan Faktor Sosiodemografi
Berdasarkan tabel 4.4  menunjukkan  bahwa  variabel umur memiliki tanda  negatif pada koefisien  dengan nilai exp (b) sebesar 0,822 sehingga disimpulkan peluang ASN dalam  menghadapi  e-government  cenderung  menurun  sebanyak  0,822  kali  seiring bertambahnya  umur.  Nilai  wald  pada  variabel  umur  sebesar  4,356  dengan p-value sebesar 0,037. Dari hasil tersebut diketahui bahwa signifikansi variabel umur lebih kecil dari tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebesar 5% (0,037 < 0,05).
Dengan demikian maka variabel umur tidak siap secara parsial terhadap kesiapan ASN dalam menghadapi e-government.

## Kesiapan Lama Kerja dalam E-Government ASN Berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi
Berdasarkan tabel 4.4 variabel lama kerja memiliki nilai exp (b) 1.330 sehingga peluang  ASN  dalam  menghadapi  e-government  cenderung  meningkat  sebanyak  1.330 kali seiring dengan pengalaman kerja yang lebih lama dalam bertugas. Nilai wald pada variabel  lama  kerja  sebesar  5.147  dengan p-value sebesar  0,023.  Dari  hasil  tersebut diketahui  bahwa  signifikansi  variabel  lama  kerja  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi yang telah ditentukan sebesar 5% (0,023 < 0,05).
Kesiapan Kepribadian dalam E-Government ASN Berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi
Berdasarkan tabel 4.4 menunjukkan bahwa variabel kepribadian memiliki tanda negatif  pada  koefisien  dengan  nilai  exp  (b)  sebesar  0,388  sehingga  disimpulkan peluang  ASN  dalam  menghadapi  e-government  cenderung  menurun  sebanyak  0,388 kali seiring berubahnya kepribadian. Nilai wald pada variabel kepribadian sebesar 5,729 dengan p-value sebesar 0,017. Dari hasil tersebut diketahui bahwa signifikansi variabel
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1114
kepribadian lebih kecil dari tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebesar 5% (0,017 < 0,05).

## Kesiapan  Keterampilan  dalam  E-Government  ASN  Berdasarkan  Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi
Berdasarkan  tabel  4.4  variabel  keterampilan  memiliki  nilai  exp  (b)  3.248 sehingga  peluang  ASN  dalam  menghadapi  e-government  cenderung  meningkat sebanyak  3.248  kali  seiring  dengan  dengan  meningkatnya  keterampilan  yang  dimiliki. Nilai wald pada variabel keterampilan sebesar 7.662 dengan p-value sebesar 0,006. Dari hasil tersebut diketahui bahwa signifikansi variabel keterampilan lebih kecil dari tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebesar 5% (0,006 < 0,05).
Kesiapan  Inovasi  Optimis  dalam  E-Government  ASN  Berdasarkan  Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi
Berdasarkan  tabel  4.4  menunjukkan  bahwa  variabel  inovasi  optimis  memiliki tanda negatif pada koefisien  dengan nilai exp (b) sebesar 0,815 sehingga disimpulkan peluang  ASN  dalam  menghadapi  e-government  cenderung  menurun  sebanyak  0,815 kali  seiring  dengan  rendahnya  sifat  inovatif  optimis  yang  dimiliki.  Nilai  wald  pada variabel inovasi optimis sebesar 0,471 dengan p-value sebesar 0,492. Dari hasil tersebut diketahui  bahwa  signifikansi  variabel  inovasi  optimis  lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  yang  telah  ditentukan  sebesar  5%  (0,492  >  0,05).  Dengan  demikian  maka variabel  inovasi  optimis  tidak  siap  secara  parsial  terhadap  kesiapan  ASN  dalam menghadapi e-government.
Berdasarkan  hasil  tabel  4.4  diketahui  bahwa  variabel  umur,  lama  kerja, kepribadian,  dan keterampilan  memiliki  nilai  signifikan  dibawah 5%. Oleh karena itu, keempat  variabel  paling  valid  dalam  merumuskan  model  regresi  logistik  biner  untuk kesiapan  ASN  dalam  menghadapi  e-government  berdasarkan  Kompetensi  SDM  dan Faktor  Sosiodemografi.  Dengan  demikian,  dapat  ditulis  ulang  model  baru  untuk mengidentifikasikan kesiapan ASN menghadapi e-government berdasarkan Kompetensi SDM dan Faktor Sosiodemografi. sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (−7,070−0,196𝑋 1 +0,285𝑋 2 −0,947𝑋 3 +1,178𝑋 4 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝 (−7,070−0,196𝑋 1 +0,285𝑋 2 −0.947𝑋 3 +1,178𝑋 4 )
Menjadi
𝐿𝑛  ( 𝜋 1 − 𝜋 ) = −7,070 − 0,196 𝑈𝑚𝑢𝑟 + 0,285 𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 − 0,947 𝐾𝑒𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛
+ 1,178 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑎𝑚𝑝𝑖𝑙𝑎𝑛
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1115

## SIMPULAN
1. Model  regresi  logistik  biner  dari  Kesiapan  ASN  menghadapi  e-government berdasarkan kompetensi SDM dan faktor sosiodemografi adalah sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (−7,070−0,196𝑋 1 +0,285𝑋 2 −0,947𝑋 3 +1,178𝑋 4 )
1 + 𝑒𝑥𝑝 (−7,070−0,196𝑋 1 +0,285𝑋 2 −0.947𝑋 3 +1,178𝑋 4 )
2. Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik  biner  didapati  faktor-faktor  signifikan terhadap  kesiapan  ASN  menghadapi  e-government  berdasarkan  kompetensi  SDM dan faktor sosiodemografi adalah umur, lama kerja, kepribadian, dan keterampilan.
Untuk  itu,  disarankan  sebagai  berikut:  1)  Bagi  Kecamatan  Jakabaring  Kota Palembang  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  kesiapan  ASN menghadapi  e-government  berdasarkan  Kompetensi  SDM  dan  Faktor  Sosiodemografi. Oleh  karena  itu  disarankan  Kecamatan  Jakabaring  Kota  Palembang  lebih mengimplementasikan  teknologi  dalam  alur  kerja  organisasi  sehingga  membantu mempercepat  proses  pekerjaan  dan  meningkatkan  kinerja  pelayanan  publik  berbasis teknologi  2)  Bagi  Peneliti  Selanjutnya  Dalam  penelitian  ini  dianalisis  bagaimana kesiapan  ASN  menghadapi  e-government.  Peneliti  yang  akan  datang  dapat  melihat faktor  internal  yang  lebih  mendalam,  seperti  umur,  lama  kerja,  kepribadian, keterampilan,  inovasi  &  optimis.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  menambah atau menggunakan  variabel lain yang  dapat  mempengaruhi kesiapan  ASN  menghadapi e-government

## DAFTAR PUSTAKA
A.Parasuraman. Technology  Readiness  Index  (TRI)  A  Multiple-Item  Scale  to  Measure Readiness to embrace new technology . University Of Miami. Journal of service research , Vol. 2 No.4.2000
Ahmad, F., Pudjiarti, E., & Sari, E. P. (2021). Penerapan Metode Technology Readiness Index  Untuk  Mengukur  Tingkat  Kesiapan  Anak  Sekolah  Dasar  Melakukan Pembelajaran Berbasis Online Pada SD Muhammadiyah 09 Plus. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia , 3 (1), 21–31. https://doi.org/10.35746/jtim.v3i1.126
Arikunto,  S.  (2013). Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktis. Jakarta:  Rineka Cipta.
Cahya  Pratama,  Y.  H.  (2022).  Analisis  E-Leadership  Pada  E-Government  Pemerintah Daerah Demi Menyukseskan Transformasi New Normal di Era Pandemi Covid- 19. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (2), 1080–1094. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1935
Hamrun,  H.,  Harakan,  A.,  Prianto,  A.  L.,  &  Khaerah,  N.  (2020).  Strategi  Pemerintah Daerah Dalam Pengembangan Pelayanan Berbasis E-Government Di Kabupaten
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1116
Muna. Nakhoda: Jurnal Ilmu Pemerintahan , 18 (2), 64.
https://doi.org/10.35967/jipn.v18i2.7808
James G., Witten D., Hastie T., & T.R. (2013). An Introduction to statistical learning: with applications in R . Springer.
Kleinbaum  D.,  &  K.M.  (2010). Logistic  regression:  A  Self-learning  text (Third) Springer.
Koenti,  I.  J.  (2020).  Implementasi  E-Government  Khususnya  Pelayanan  Publik  dan Kesiapan SDM Pemerintahan Kota Yogyakarta. Jurnal Kajian Hukum , 5 (1), 17– 29.
Kurniati,  L.,  &  Kusumawati,  R.  (2021).  Analisis  Pembelajaran  Daring  Berdasarkan Technology Readiness Index 2.0 Mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Ivet. RANGE: Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (1), 28–36. https://doi.org/10.32938/jpm.v3i1.1263
Lestari, P. A., Tasyah, A., Syofira, A., Rahmayani, C. A., Cahyani, R. D., Tresiana, N.,
&  Lampung,  U.  (2021).  Digital-Based  Public  Service  Innovation  (E- Government)  in  the  Covid-19  Pandemic  Era. Jurnal  Ilmu  Administrasi , 18 (2), 212–224.
Panggabean,  T.  T.  N.,  &  Saragih,  A.  (2020).  Implementation  Of  State  Civil  Service (ASN)  Management  Through  E-Government  In  The  New  Normal  Era. Civil Service , 14 (1), 93–103.
Pramono, S. E. (2022). Kajian Kesiapan (E-Readiness) Kecamatan Dalam Penerapan E-
Government Kota Semarang. Jurnal Riptek , 15 (2), 8–18. https://doi.org/10.35475/riptek.v15i2.131 R Pamungkas,  A.,  Edi Nugroho,  L.,  &  Sulistyo,  S. (2020). Evaluasi  Faktor Kegagalan Sistem  Informasi  Pada  Kesiapan  Penerapan  E-Government:  Studi  Literatur. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 3 (3), 143–152.
https://doi.org/10.33387/jiko.v3i3.2176
Ratnamiasih,  I.,  Govindaraju,  R.,  Prihartono,  B.,  &  Sudirman,  I.  (2012).  Kompetensi SDM dan Kualitas Pelayanan Rumah Sakit. Trikonomika , 11 (1), 49–57.
Ratnasari,  M.  O.  B.,  Noor,  I.,  &  Hidayati,  F.  (2022).  Analisis  Pengembangan  E- Government  pada  Layanan  Administrasi  Pemerintahan  (Studi  pada  “SURADI” di  Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Malang). Jurnal  Ilmiah  Administrasi Publik , 008 (01), 35–44. https://doi.org/10.21776/ub.jiap.2022.008.01.4
Saragih,  A.  H.,  &  Septamia,  N.  U.  (2019).  Analisis  Penerimaan  Pengguna  E-Filing
Menggunakan  Model  Unified  Theory  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). Jurnal Kajian Akuntansi , 3 (1), 1. https://doi.org/10.33603/jka.v3i1.2129
PUBLIK: Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia, Adminsitrasi dan Pelayanan Publik Universitas Bina Taruna Gorontalo
Volume 11 Nomor 3, 2024
Page 1117
Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2017).  Metode  Penelitian  untuk  Bisnis  (6  ed).  Jakarta:
Salemba Empat Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R  &  D .  Bandung, Alfabeta.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  kualitatif  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta.
Venkatesh,  V,  Morris,  M.G, Davis, G.B., dan Davis, F.D., 2003 “Us er Acceptance of Information  Technology :  Toward  A  Unified  View”,  MIS  Quartely  (27:3),
pp.425-478.
Yulanda,  D.,  &  Oktala,  R.  (2021).  Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Terhadap Kualitas Laporan Keuangan pada Satuan Kerja Seksi Keuangan Polres. Journal of Management and Bussines (JOMB) , 3 (1), 1–9. https://doi.org/10.31539/jomb.v3i1.2293
Zhaviery,  H.  F.,  Anisah,  H.  U.,  &  Faidah,  A.  N.  (2019).  Pengaruh  Kepribadian  Dan Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Terhadap  Kinerja  Umkm  Sasirangan  Di Kota  Banjarmasi. Jurnal  Sains  Manajemen  Dan  Kewirausahaan  (JSMK) , 3 (1),
35–41. http://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/jsmk