ABSTRAK
Permasalahan kota yang terjadi memicu pemerintah melalui Program Jakarta Smart City untuk bekerja sama dengan PT. Qlue Performa Indonesia yang menyediakan aplikasi Qlue Smart City untuk melaporkan masalah di Jakarta. Akan tetapi, partisipasi masyarakat dalam menggunakan aplikasi tersebut masih rendah dan dapat menghambat program Jakarta Smart City yang dijalankan pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi aplikasi Qlue sehingga didapatkan strategi peningkatan pengguna aplikasi tersebut. Kombinasi model adopsi teknologi UTAUT dan TTF digunakan untuk kemudian diuji dengan menggunakan structural equation modeling. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan task-technology fit berpengaruh terhadap adopsi pengguna aplikasi Qlue. Selanjutnya, dilakukan analisis berdasarkan teori technology adoption life cycle yang menunjukkan bahwa pengguna Qlue saat ini masuk kedalam kategori early adopters. Disisi lain, penelitian ini juga menggunakan importance-performance analysis dalam merumuskan strategi pengembangan fitur aplikasi.

---

ABSTRACT
City issues occurred had driven government via Jakarta Smart City to collaborate with PT. Qlue Performa Indonesia whom has Qlue Smart City Application for people to report any issues around Jakarta. However, people rsquo s participation in using this application is still low and inhibit Jakarta Smart City program ran by the government. This research aims to analyze factors affecting technology adoption of Qlue, so strategies for increasing user of Qlue can be developed. The combination of technology adoption model UTAUT and TTF is used to be tested by structural equation modeling. Results show that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and task technology fit significantly affect user adoption of Qlue application. Analysis of technology adoption life cycle is also done in this research showing that Qlue user are in early adopter stage. Besides, this research uses importance performance analysis to develop the strategies for application features development.