DIGITALISASI REKRUTMEN APARATUR SIPIL NEGARA: KAJIAN EFISIENSI COMPUTER ASSISTED TEST DARI SUDUT PANDANG PEGAWAI DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KOTA JAMBI

Abstract

Artikel ini mengkaji sejauh mana mekanisme Computer Assisted Test (CAT) dinilai efisien oleh Aparatur Sipil Negara (ASN) yang direkrut melaluinya, dengan lokus penelitian pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kota Jambi. Studi ini penting karena, meski CAT telah menjadi instrumen seleksi nasional sejak 2013, penilaian dari sisi pengguna internal yakni ASN yang telah melewati proses tersebut belum banyak diulas, padahal persepsi mereka mencerminkan sisi keberterimaan dan dampak jangka panjang dari kebijakan digitalisasi rekrutmen. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif eksplanatif melalui survei terhadap seluruh ASN Disdukcapil Kota Jambi hasil seleksi CAT (n=56, teknik sensus), dianalisis dengan Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS) berbantuan SmartPLS 4.0, dilengkapi coding tematik atas jawaban kuesioner terbuka. Konstruk Mekanisme CAT disusun mengikuti kerangka Digital Government OECD, sementara konstruk Efisiensi Rekrutmen mengacu pada teori E-Recruitment Nikolaou. Pengujian outer model menunjukkan seluruh konstruk reliabel dan sebagian besar valid secara konvergen. Pengujian inner model membuktikan bahwa seluruh dimensi Efisiensi Rekrutmen dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh Mekanisme CAT, dengan pengaruh paling kuat pada Akurasi Seleksi (β=0,748) dan paling lemah pada Jangkauan Kandidat (β=0,302). Di sisi lain, data kualitatif mengungkap empat kelompok kendala implementasi: faktor eksternal (35,70%), keterbatasan infrastruktur-jaringan (28,57%), gangguan teknis sistem (21,43%), dan minimnya sosialisasi (14,29%). Studi ini menyimpulkan bahwa CAT telah berkontribusi nyata pada efisiensi rekrutmen ASN, namun capaiannya masih bersyarat pada kesiapan infrastruktur, keandalan sistem, dan kesiapan pengguna, sehingga penguatan pada aspek-aspek tersebut menjadi prasyarat optimalisasi ke depan.