Data merupakan sumber daya krusial dalam ekonomi informasi, dan Badan Pusat Statistik (BPS) berperan sentral dalam mengelola statistik resmi di Indonesia. Dalam menjalankan kegiatannya, BPS mengadopsi Statistical Business Framework and Architecture dan Corporate Statistical Infrastructure dengan tujuan meningkatkan kualitas data melalui pengumpulan data berbasis Teknologi Informasi (TI). Aplikasi Computer-Assisted Personal Interview (CAPI), sebagai salah satu moda pengumpulan data, telah diimplementasikan dalam berbagai kegiatan yang wajib digunakan dan menghasilkan disrupsi terhadap pencacah akibat pergeseran peran. Penulis kemudian merumuskan masalah berupa CAPI belum maksimal mendukung pencacah pada pengumpulan di BPS. Sehingga, penelitian ini berfokus untuk mengidentifikasi faktor penerimaan dan memberikan rekomendasi peningkatan adopsi CAPI di BPS dengan mengintegrasikan 3 model penerimaan dan dua variabel terkait: meta-UTAUT, Information System Success Model, Task-Technology Fit, Self-Efficacy, dan Technostress. Dengan 1.122 respon valid dari pencacah di seluruh Indonesia, penulis menganalisis data menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modelling membuktikan bahwa 13 faktor memiliki pengaruh pada penerimaan pencacah terhadap CAPI, antara lain kualitas informasi, kualitas aplikasi CAPI, layanan TI, kesesuaian CAPI dengan pencacahan, self-efficacy, technostress, ekspektasi performa/kegunaan, ekspektasi usaha/kemudahan, pengaruh sosial, fasilitas dan infrastruktur pendukung, sikap, niat penggunaan, dan penggunaan sistem. Penulis kemudian melakukan wawancara terhadap stakeholder yang terlibat untuk melihat kondisi terkini di BPS untuk menyusun rekomendasi yaitu (i) penyediaan informasi berkualitas yang disesuaikan; (ii) menerapkan dan menggunakan uji coba/testing aplikasi CAPI; (iii) desain dan fungsionalitas aplikasi CAPI; (iv) mengoptimalkan infrastruktur organisasi; (v) dokumentasi aplikasi; (vi) meneruskan dan memperkuat supportive culture; (vii) melanjutkan dan menyesuaikan pelatihan (training); (viii) meningkatkan partisipasi dan kemandirian pencacah; (ix) pengadaan sumber daya pencacahan; (x) menyediakan dedicated IT service untuk CAPI; (xi) peningkataan persiapan pencacahan. Penelitian ini juga memberikan implikasi teoretis dengan terwujudnya model integrasi untuk melihat penerimaan pegawai pemerintah pada aplikasi wajib.

---

In the information economy, data becomes an irreplaceable fuel, and BPS-Statistics Indonesia (BPS) assumes a central role in overseeing the fuel—official statistics. BPS thus administers the Statistical Business Framework and Architecture, along with Corporate Statistical Infrastructure, aiming to enhance data quality through Information Technology (IT) based data collection. The implementation of the Computer-Assisted Personal Interview (CAPI) application, one of the data collection modes, has faced disruptions and role shifts among enumerators during various mandatory activities. The author then pinpoints the core problem of this issue: CAPI has yet to fully support data collection in BPS. Consequently, this study focuses on identifying acceptance factors and proposing recommendations to enhance CAPI adoption in BPS. The integration of three acceptance models and two related variables— meta-UTAUT, Information System Success Model, Task-Technology Fit, Self-Efficacy, and Technostress—forms the nucleus of this study. After thoroughly analysing 1,122 valid responses from enumerators across Indonesia through Partial Least Squares Structural Equation Modelling, the authors hence establish that 13 factors influence enumerators' acceptance of CAPI. These factors include information quality, system quality, IT services quality, task-technology fit, self-efficacy, technostress, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, attitude, behavioural intention, and system use. Subsequent interviews with stakeholders are then conducted to formulate recommendations. The author thereby proposes the following recommendation to improve CAPI acceptance among enumerators: (i) providing adjusted high-quality information; (ii) exercising system testing; (iii) focusing on design and functionality of CAPI; (iv) maximising infrastructure support; (v) providing proper documentation; (vi) continuing and strengthening supportive culture; (vii) conducting and customising training; (ix) ensuring the availability of organisational resources; (x) providing a dedicated IT Service; (xi) conducting proper planning for data collection. The author believes this study also contributes theoretical implications, presenting an integrated model for assessing government employee acceptance in a mandatory context.