Analisis Penerapan dari Aplikasi Surabaya Single Windows...

Analisis Penerapan dari Aplikasi Surabaya Single Windows Pemerintah Kota Surabaya menggunakan Government Adoption Model

(GAM)

Oleh:

Leonita Ayu Sinta Dewi

5210100025

Latar belakang Surabaya Single Window (SSW) adalah layanan

pengurusan perizinan investasi pemerintah kota Surabaya yang terintegrasi secara online

Menurut Kepala UPTSA kendala terbesar masuknya sistem baru ini adalah datang dari penerimaan masyarakat atas aplikasi SSW

TUJUAN PENELITIAN

Membuat analisis adoption atau penerimaan masyarakat pada penerapan Surabaya Single Windows (SSW) dengan

menggunakan model Government Adoption Model (GAM).

1

Dapat membuat dan memberikan rekomendasi yang tepat untuk pengembangan SSW sebagai e-Government yang lebih

baik berdasarkan faktor-faktor kritis yang dihasilkan.

2

GOVERNMENT ADOPTION MODEL (GAM)

Sumber : paper Mahmud Akhter Shareef, Vinod Kumar, Uma Kumar, Yogesh K. Dwivedi tentang “e-Government Adoption Model (GAM): Differing service maturity levels” dari Canada 2011.

Static level dan interaction level

Hipotesis: Variabel independent beralasi positif dengan variabel dependent

Model GAM Interaction Level dan Static Level

Metode Pengerjaan

PERANCANGAN KUESIONER

LAMPIRAN A

Pertanyaan 1 2 3 4 5

Saya mengetahui keberadaan website e-Government “Surabaya Single Windows”

Saya tahu manfaat menggunakan website “Surabaya Single Windows”

Saya telah melalui program pendidikan / pelatihan tentang fitur keseluruhan website “Surabaya Single Windows”

Saya menjumpai kampanye / iklan pemerintah untuk menggunakan website “Surabaya Single Windows”


Saya memiliki teknologi komputer yang memadai di rumah

Saya memiliki teknologi komputer yang memadai di tempat kerja / lembaga

Saya selalu memiliki akses ke koneksi internet berkecepatan tinggi di rumah.

Saya selalu memiliki akses ke koneksi internet berkecepatan tinggi di tempat kerja / lembaga.

Koneksi internet yang saya gunakan mahal


Saya memiliki kualifikasi untuk menggunakan dan mengoperasikan komputer

Saya memiliki kualifikasi untuk menggunakan dan mengoperasikan internet

Saya memiliki keahlian dalam menggunakan website “Surabaya Single Windows”

Saya yakin untuk menggunakan website “Surabaya Single Windows”.

Demografi Responden Estimasi maximum likelihood (ML) membutuhkan ukuran sampel yang cukup. Berdasarkan studi Monte Carlo yang dilakukan oleh peneliti terhadap berbagai metode estimasi disimpulkan bahwa : (1)ukuran sampel minimum yang diperlukan untuk mengurangi bias pada semua jenis estimasi SEM adalah 200 (Loehlin, 1998). (2) Ukuran sampel untuk estimasi ML harus minimal 15xjumlah variabel yang diamati (Stevens, 1996). (3) Ukuran sampel untuk estimasi ML harus setidaknya 5x jumlah parameter bebas dalam model, termasuk eror (Bentler & Chou, 1987). (4) Data yang memiliki nilai kurtosis tinggi, ukuran sampel minimum harus 10 kali jumlah parameter bebas (Hoogland dan Boomsma, 1998).

3%

20%

47%

30%

Usia

< 21 tahun

21 - 30 tahun

31 - 40 tahun

> 40 tahun

23%

58%

19%

Intensitas Penggunaan

1 kali

2-4 kali

>4 kali

Sekretariat UPTSA, 3

Staff UPTSA, 47

Koordinator

Diskominfo, 1

Tenaga Ahli Diskominfo

, 12

Swasta, 31

Wiraswasta, 41

PNS, 15

Mahasiswa, 12

Manager, 30

Lain-Lain, 23

Uji Validitas dan Uji Reliabilitas

> Nilai KMO 0,5 Tingkat signifikansi = 0.05

N = 215 r-tabel = 0.134

rhitung ≥ rtabel

α > 0,90 : reliabilitas sempurna 0,70 < α < 0,90 : reliabilitas tinggi

0,50 < α < 0,70 : reliabilitas moderat α < 0,50 : reliabilitas rendah

No Variabel Laten Minimal KMO KMO Keterangan

1. Perceived Awareness (PA)

.500 .675 Valid

2 Avaibility of Resources (AOR)

.500 .645 Valid

3 Computer-self Efficacy (CSE)

.500 .561 Valid

4 Perceived Compatibility (PC)

.500 .751 Valid

5 Perceived Image (PI) .500 .736 Valid

6 Perceived Ability to Use (PATU)

.500 .915 Valid

7 Perceived Information Quality (PIQ)

.500 .934 Valid

8 Multilingual Option (MLO)

.500 .711 Valid

9 Perceived Funtional Benefit (PFB)

.500 .928 Valid

10 Perceived Uncertainity (PU)

.500 .723 Valid

11 Perceived Security (PS)

.500 .852 Valid

12 Perceived Privacy (PP) .500 .612 Valid

13 Perceived Trust (PT) .500 .885 Valid

14 Perceived Service Response (PSR)

.500 .803 Valid

15 Adoption 1 .500 .766 Valid

16 Adoption 2 .500 .756 Valid

Indikator Corrected Item-Total Correlation

r- tabel Keterangan

PA1 .774 .134 Valid

PA2 .793 .134 Valid

PA3 .690 .134 Valid

PA4 .370 .134 Valid

No Variabel Laten Cronbach’s Alpha Keterengan

1 Perceived Awareness (PA)

.825 Reliabel

2 Avaibility of Resources (AOR)

.712 Reliabel

3 Computer-self Efficacy (CSE)

.710 Reliabel

4 Perceived Compatibility (PC)

.917 Reliabel

5 Perceived Image (PI)

.905 Reliabel

6 Perceived Ability to Use (PATU)

.972 Reliabel

7 Perceived Information Quality (PIQ)

.967 Reliabel

8 Multilingual Option (MLO)

.892 Reliabel

9 Perceived Funtional Benefit (PFB)

.956 Reliabel

10 Perceived Uncertainity (PU)

.872 Reliabel

11 Perceived Security (PS)

.937 Reliabel

12 Perceived Privacy (PP)

.659 Reliabel

13 Perceived Trust (PT)

.937 Reliabel

14 Perceived Service Response (PSR)

.903 Reliabel

15 Adoption 1 .958 Reliabel

16 Adoption 2 .951 Reliabel

Indikator Corrected Item-Total Correlation

r- tabel Keterangan

AOR1 .633 .134 Valid





Bab 4 halaman 59-71

Confirmatory Factor Analysis

• CFA First-Order Konstruk Analisis ini dilakukan pada setiap variabel laten dimana masing-masing variabel tersebut diukur dengan beberapa indikator, sehingga diperlukan pengujian unidimensional untuk mengetahui apakah indikator-indikator tersebut benar-benar mengukur variabel laten.

Uji validitasCFA 16 variabel laten pada model GAM

Bab 4 hal: 73-109

Validitas konvergen Loading factor > 0,5

Confirmatory Factor Analysis (2)

Uji Reabilitas CFA 16 variabel laten pada model GAM

Bab 4 hal: 73-109

Reabilitas konvergen Nilai Loading factor dikurangi nilai error ≥0,6

Pengujian Full Model

ADOPTION 2 (INTERACTION LEVEL

ADOPTION 1 (STATIC LEVEL)

PENGUJIAN PERCEIVED TRUST

Variabel Nilai

pengaruh Pengaruh Asumsi

PU <--- PT -0.10 Negatif Ditolak

PS<--- PT 0.63 Positif Diterima

PP <--- PT 0.37 Positif Diterima

Goodness of Fit Index Hasil Cut Off Value

Kriteria Peningkatan

Likelihood Chi Square 562,01 Diharapkan kecil

Baik Menurun

GFI 0.759 >0,9 Marginal Meningkat

TLI 0,756 ≥0,90 Marginal Meningkat

CFI 0,808 >0.90 Baik Meningkat

INDEX GOODNESS OF FIT Variabel

Nilai Pengaruh

Pengaruh Hipotesis

PS <--- PT 0,63 Positif Perceived Security (PS)

memiliki relasi yang

positif sebesar 0.63

dengan Perceived Trust

PU <--- PT -0,10 Positif Perceived Uncertainity

(PU) memeliki relasi yang

positif sebesar -0,10 dengan

Perceived Trust.

PP <--- PT 0.37 Positif Perceived Security (PS)

memiliki relasi yang

positif sebesar 0.37

dengan Perceived Trust

Pengujian Full Model

ADOPTION 2 (INTERACTION LEVEL ADOPTION 1 (STATIC LEVEL)


Tahapan Pertama Modifikasi Level Statik

Tahapan Pertama Modifikasi Level Interaksi


TAHAP KEDUA MODIFIKASI MODEL

• Kedua adalah melihat nilai M.I, pilih yang nilai M.I nya besar sehingga akan menurunkan angka Chi-Square kemudian buat panah-panah baru sesuai nilai M.I yang besar.

MODEL FIT


MODEL FIT (2)


Rekomendasi

PELATIHAN

• Program pelatihan SSW

Untuk mengetahui fungsi, cara penggunaan, fitur-fitur SSW, dll • Program pelatihan

komputer

IKLAN MASYARAKAT

Iklan SSW di berbagai media seperti koran, tv, radio, bilboard,dll

AKSES INTERNET

Penyediaan sarana internet seperti wifi gratis atau hotspot dengan kecepatan tinggi

PENAMBAHAN BANDWITH

Kecepatan akses halaman

BILINGUAL

Target pengguna SSW tidak hanya orang dalam negeri tapi juga luar negeri

USER INTERFACE dan INFORMATION QUALITY

• Tata letak menu • Informasi di SSW

up to date • Legilable text • Chat room 24/7

KESIMPULAN

• Dari pelaksanaan penelitian tugas akhir ini didapatkan kesimpulan: 1. Penerimaan masyarakat dalam mengadopsi SSW pada level statik (penerimaan

masyarakat dalam menggunakan aplikasi “Surabaya Single Window” untuk melihat atau mencari informasi dan mengunduh formulir mengenai perijinan di Kota Surabaya”) saat ini lebih dipengaruhi oleh beberapa faktor kritis antara lain Perceived Functional Benefit, Perceived Service Response, Perceived Trust,Perceived Awareness, Perceived Abality to Use, Perceived Compatibility,dan Multilingual Option.

2. Penerimaan masyarakat dalam mengadopsi SSW pada level interaksi (penerimaan masyarakat dalam menggunakan aplikasi “Surabaya Single Window” untuk melakukakan interaksi atau bertanya mengenai perijinan investasi di Surabaya daripada harus ke dinas-dinas terkait di Pemkot Surabaya) saat ini dipengaruhi oleh beberapa faktor kritis antara lain Perceived Compatibility, Perceived Trust, Perceived Information Quality,Perceived Ability to Use, dan Multilingual Option.

3. Penerimaan masyarakat dalam mengadopsi SSW pada level interaksi dan statik memiliki pengaruh tidak langsung dari faktor kritis Perceived Privacy, Perceived Security dan Perceived Uncertainty.

Analisis Penerapan dari Aplikasi Surabaya Single Windows...

Documents

Transcript of Analisis Penerapan dari Aplikasi Surabaya Single Windows...