4. ANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM INFORMASI LAYANAN
4.1.4. LAPOR! UKP4
Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat (LAPOR!) adalah aplikasi media sosial yang melibatkan partisipasi publik dan bersifat dua arah, yang digunakan sebagai alat bantu untuk melakukan monitoring dan verifikasi capaian program pembangunan maupun pengaduan masyarakat terkait pelaksanaan program pembangunan nasional.
Aplikasi LAPOR! berupaya untuk menjembatani partisipasi publik dalam pembangunan nasional antara masyarakat umum dengan pemerintah pusat.
Masyarakat umum dapat memberikan pelaporan tentang pembangunan yang akan ditinjau dan didisposisikan oleh UKP4 kepada Kementerian atau Lembaga yang terkait, untuk ditindaklanjuti.
LAPOR! didukung oleh staff ahli yang mempunyai keahlian di bidangnya masing-masing. Adapun keanggotaan dari LAPOR! adalah sebagai berikut:
a. Agung Hardjono, Deputi III Kepala UKP4 Bidang Pemanfaatan Teknologi dan Pemanfaatan Informasi.
b. Mardianto, Asisten Kepala UKP4 c. Arkka Dhiantara, Asisten Ahli d. Amri Pitoyo, Manager LAPOR!
e. Priliantina Bebasari, Participation Analyst
f. Muhammad Daud, Communicataion Analyst
g. Shakila, Design Interface
h. Heru, Programming
Gambar 4.4. Alur kerja LAPOR!
Pelaporan
Masyarakat umum dapat mengirimkan laporan pada LAPOR! melalui berbagai media termasuk website http://lapor.ukp.go.id, SMS 1708 dan mobile applications. Laporan tersebut harus diverifikasi oleh administrator LAPOR! untuk kejelasan dan kelengkapan, dan selanjutnya didisposisikan ke intansi Kementerian/Lembaga terkait paling lambat 3 hari kerja setelah pelaporan dilakukan.
Tindak Lanjut Pelaporan
Instansi Kementerian/Lembaga diberikan waktu selama 5 hari kerja untuk melakukan koordinasi internal dan perumusan tindak lanjut dari pelaporan yang diberikan oleh masyarakat umum. Apabila sudah ada rumusan tindak lanjut, maka instansi Kementerian/Lembaga dapat menginformasikannya pada halaman tindak lanjut laporan.
Penutupan Laporan
Laporan dianggap selesai apabila sudah terdapat tindak lanjut dari instansi Kementerian/Lembaga pada laporan, dan telah berjalan 10 hari kerja setelah tindak lanjut dilakukan tanpa adanya balasan dari pelapor maupun administrator LAPOR! di halaman tindak lanjut.
4.2. Analisis Karakteristik Responden
Pada sub-bab ini akan dijelaskan karakteristik responden yang didapat berdasarkan penyebaran kuesioner kepada 100 sampel. Karakteristik ini berdasarkan demografi responden sehingga peneliti dapat mengetahui ciri-ciri responden yang telah mengikuti survei. Berikut akan dijelaskan hasil anaslisis karakteristik responden:
4.2.1. Berdasarkan Jenis Kelamin
Tabel 4.1. Frekuensi Jenis Kelamin Frequency Valid Percent
Laki-laki 80 80.0
Perempuan 20 20.0
Total 100 100.0
Berdasarkan data yang diperoleh dari 100 responden, mayoritas sebanyak 80% responden adalah berjenis kelamin laki-laki. Berdasarkan hasil wawancara yang peneliti lakukan kepada Administrator LAPOR!, menyatakan bahwa memang rata-rata pelapor adalah laki-laki, hal tersebut dapat dilihat sekilas dari nama pelapor yang kebanyakan adalah nama-nama yang umumnya digunakan oleh laki-laki. Namun untuk sementara ini LAPOR! belum mempunyai data mengenai angka pasti perbandingan jumlah antara pengguna laki-laki dan perempuan. Hal ini sulit dilakukan karena ketika melakukan pendaftaran atau pembuatan akun, pengguna tidak diminta untuk menjelaskan identitas secara rinci. Permintaan identitas secara mendetail hanya dilakukan apabila pengguna melakukan pengaduan yang membutuhkan identitas, jika laporan tidak membutuhkan identitas rinci maka pengguna tidak akan diminta untuk merinci identitas. Berikut adalah gambaran mengenai konfirmasi identitas pengguna ketika melakukan pendaftaran atau pembuatan akun:
Gambar 4.5. Konfirmasi Identitas Pengguna
Berdasarkan gambar diatas terlihat bahwa pada awal pendaftaran atau pembuatan akun LAPOR! pengguna hanya dimintai identitas berupa nama, alamat
email dan password. Permintaan identitas secara rinci hanya diminta jika terkait dengan pengaduan. Hal inilah yang menyebabkan sulitnya melacak identitas pengguna secara lengkap.
4.2.2. Berdasarkan Usia
Tabel 4.2. Frekuensi Usia
Frequency Valid Percent
15-30 tahun 33 33.0
31-45 tahun 46 46.0
46-60 tahun 21 21.0
Total 100 100.0
Sumber: Hasil Olahan SPSS 17.00
Berdasarkan data yang diperoleh dari 100 responden, mayoritas sebanyak 46% responden berusia antara 31-45 tahun. Hal ini diperkuat dengan hasil wawancara kepada Administrator LAPOR! yang menyatakan bahwa administrator yakin bahwa masyarakat yang melakukan pengaduan merupakan seseorang yang sudah dewasa. Hal ini dapat terlihat dari materi dan permasalahan laporan. Namun administrator tidak mengetahui secara pasti pada kisaran berapa usia pengguna karena permintaan identitas secara terperinci dilakukan jika terkait dengan laporan. Misalnya jika ada seorang guru yang melapor mengenai tunjangan, maka harus ditambahkan informasi mengenai identitas pelapor seperti NIP, usia, dan lama bekerja. Namun permintaan identitas secara detail tidak berlaku bagi seluruh pengguna, hanya jika diperlukan tergantung dari permasalahnnya.
4.2.3. Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan
Tabel 4.3. Frekuensi Pendidikan
Frequency Valid Percent
SD 1 1.0 SMA 21 21.0 D3 8 8.0 S1 54 54.0 S2 15 15.0 S3 1 1.0 Total 100 100.0
Berdasarkan data yang diperoleh dari 100 responden, sebanyak 54% responden mempunyai latar belakang pendidikan S1 (Sarjana). Sebagaimana hasil wawancara yang peneliti lakukan terhadap Administrator LAPOR!, ia menyatakan bahwa melakukan pengaduan merupakan hal yang susah-susah gampang, karena ternyata banyak masyarakat yang hanya komplain, tidak memenuhi syarat dan ketentuan sebagai suatu pengaduan yang baik. Misalnya saja melapor hanya untuk mencaci kinerja pemerintah dengan kata-kata yang tidak berkenan, tentu jenis laporan tersebut otomatis akan diarsipkan. Maka dari itu diperlukan kecerdasan, pengalaman, dan pengetahuan yang mumpuni, dan kemungkinan hal tersebut dapat didapatkan oleh masyarakat yang mempunyai latar belakang pendidikan menengah-tinggi namun tidak menutup kemungkinan bagi masyarakat yang berpendidikan rendah tapi dapat memenuhi kriteria tadi.
4.2.4. Berdasarkan Domisili
Tabel 4.4. Frekuensi Domisili
No. Domisili Frequency Valid Percent
1 Bandung (Jawa Barat) 2 2.0
2 Bandung, Kota (Jawa Barat) 3 3.0
3 Bekasi (Jawa Barat) 3 3.0
4 Bekasi, Kota (Jawa Barat) 1 1.0
5 Bogor (Jawa Barat) 1 1.0
6 Bogor, Kota (Jawa Barat) 3 3.0
7 Cilegon (Banten) 1 1.0
8 Cirebon (Jawa Barat) 1 1.0
9 Depok (Jawa Barat) 2 2.0
10 Jakarta Barat (DKI Jakarta) 12 12.0
11 Jakarta Pusat (DKI Jakarta) 8 8.0
12 Jakarta Selatan (DKI Jakarta) 15 15.0
13 Jakarta Timur (DKI Jakarta) 15 15.0
14 Jakarta Utara (DKI Jakarta) 6 6.0
15 Langsa (Aceh) 1 1.0
16 Manado (Sulawesi Utara) 1 1.0
17 Pontianak, Kota (Kalimantan Barat)
1 1.0
18 Surakarta (Jawa Tengah) 2 2.0
19 Tangerang Selatan 3 3.0
20 Tangerang, Kota (Banten) 4 4.0
21 Pekanbaru (Riau) 1 1.0
No. Domisili Frequency Valid Percent
23 Surabaya 2 2.0
24 Bengkalis (Riau) 1 1.0
25 Madiun (Jawa Timur) 1 1.0
26 Lamongan (Jawa Timur) 1 1.0
27 Jayapura (Papua) 1 1.0
28 Jombang (Jawa Timur) 1 1.0
29 Pati (Jawa Tengah) 1 1.0
30 Denpasar (Bali) 1 1.0
31 Cianjur (Jawa Barat) 1 1.0
32 Samarinda (Kalimantan Timur) 1 1.0
33 Banyuasin (Sumatera Selatan) 1 1.0
34 Banjarbaru (Kalimantan Selatan) 1 1.0
Total 100 100.0
Sumber: Hasil Olahan SPSS 17.00
Berdasarkan data yang diperoleh peneliti dari 100 responden, penyebaran domisili responden paling banyak terpusat di pulau Jawa, khususnya DKI Jakarta. Hal ini menunjukkan bahwa warga DKI Jakarta yang paling banyak menggunakan aplikasi LAPOR! dalam melakukan pengaduan. Sebagaimana hasil wawancara yang peneliti lakukan terhadap Manajer LAPOR! yang menyatakan bahwa LAPOR! telah bekerjasama dengan Pemerintah Provisi DKI Jakarta untuk menyatukan kanal pengaduan ke dalam LAPOR!. Pemprov DKI Jakarta menyambut positif akan keberadaan LAPOR! dan merupakan pionir pemerintah daerah yang terintegrasi dengan LAPOR!. Sebelumnya Wakil Gubernur Basuki Tjahya Purnama (Ahok) membuat kanal pengaduan bagi warga Jakarta melalui Ahok Center. Namun saat ini Ahok Center telah terintegrasi dengan LAPOR! sehingga laporan yang masuk ke Ahok Center akan masuk ke LAPOR!.
4.2.5. Substansi Laporan
Tabel 4.5. Frekuensi Substansi Laporan
No Substansi Laporan Frequency Valid Percent 1 Reformasi Birokrasi dan Tata Kelola 45 45.0
2 Pendidikan 6 6.0
3 Kesehatan 5 5.0
4 Penanggulangan Kemiskinan 1 1.0
5 Infrastruktur 20 20.0
No Substansi Laporan
Frequency Valid Percent 7 Lingkungan Hidup dan Penanganan
Bencana
3 3.0
8 Daerah Tertinggal, Terdepan, Terluar dan Pasca Konflik
1 1.0
9 Kebudayaan, Kreatifitas, dan Inovasi Teknologi
2 2.0
10 Bidang Politik, Hukum, dan Keamanan
5 5.0
11 Bidang Perekonomian 1 1.0
12 Bidang Kesejahteraan Rakyat 6 6.0
13 Korupsi 3 3.0
Total 100 100.0
Sumber: Hasil Olahan SPSS 17.00
Berdasarkan data yang didapat dari 100 responden, mayoritas substansi laporan adalah permasalahan dalam kategori reformasi dan tata kelola, yaitu sebesar 45%, dan yang kedua sebesar 20% yaitu pada permasalahan infrastruktur. Hal ini sesuai dengan data yang diperoleh dari LAPOR! yang menunjukkan bahwa yang paling banyak merupakan substansi laporan dalam kategori reformasi birokrasi dan tata kelola, kemudian selanjutnya adalah kategori infratruktur. Tidak semua responden bersedia untuk mencantumkan permasalahan yang mereka laporkan secara terperinci dalam menjawab pertanyaan kuesioner. Adapun beberapa permasalahan yang peneliti dapat dari responden adalah sebagai berikut:
1. Proses pengajuan pindah dari luar Jakarta 2. Pembuatan kartu keluarga
3. Transjakarta
4. Kepemilikan tanah adat
5. Dugaan Korupsi di Dinas Pengawasan dan Pembangunan 6. Pelanggaran IMB dan Kep. Gubernur No. 72/2002 7. UMR dan jam kerja
8. Transportasi umum
9. Sengketa Pertanahan, Pelanggaran Hukum dibidang Kehutanan dan Perkebunan
10. Mental disiplin 11. Kerusakan jalan
4.3. Analisis Deskriptif Dimensi Efektivitas Sistem Informasi pada LAPOR! di UKP4
Pada sub-bab ini peneliti akan mendeskripsikan hasil olahan data kuantitatif yang diperoleh dari penyebaran kuesioner kepada 100 responden. Efektivitas sistem informasi pada LAPOR! terbagi menjadi lima dimensi, yaitu: penggunaan, kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, dan kepuasan pengguna. Berikut ini akan dijabarkan hasil analisis data kuantitatif yang diolah oleh peneliti: