Analisis Penerimaan Sistem Informasi Rumah Sakit di Unit Rawat Inap RSUD Mas Amsyar Kasongan Kalimantan Tengah

https://doi.org/10.22146/jisph.74087

Febry Alberto(1*), Ariani Arista Putri Pertiwi(2), Diah Ayu Puspandari(3), Tiara Marthias(4), Guardian Yoki Sanjaya(5)

(1) Universitas Gadjah Mada
(2) Universitas Gadjah Mada
(3) Universitas Gadjah Mada
(4) Universitas Gadjah Mada
(5) Universitas Gadjah Mada
(*) Corresponding Author

Abstract


Latar Belakang: RSUD Mas Amsyar Kasongan merupakan salah satu rumah sakit di Provinsi Kalimantan Tengah yang baru mulai menerapkan SIMRS. Berdasarkan pengamatan awal dengan penanggung jawab SIMRS RSUD Mas Amsyar Kasongan masih terdapat kendala terkait niat menggunakan dan penggunaan SIMRS. Maka berdasarkan beberapa hal diatas peneliti tertarik untuk melihat penerimaan petugas medis di Unit Rawat Inap terhadap SIMRS di RSUD Mas Amsyar Kasongan, selain itu juga sejak penerapannya belum pernah dilakukan evaluasi secara mendalam terhadap pengguna di unit rawat inap oleh pihak manajemen rumah sakit.

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran penerimaan petugas pada unit Rawat Inap terhadap penerapan Sistem Informasi Rumah Sakit (SIMRS) dengan metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) di RSUD Mas Amsyar Kasongan.

Metode: Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif non eksperimental dengan desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional dan subyek penelitian sebanyak 77 responden untuk pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan skala likert. Teknik analisis data yang digunakan dengan three box method dan SEM-PLS.

Hasil: Hasil analisis menggunakan teknik three box method bahwa dari seluruh variable yang diteliti bahwa penerimaan petugas unit rawat inap RSUD Mas Amsyar Kasongan terhadap SIMRS berada dalam kategori baik. Dan berdasarkan analisis SEM-PLS menunjukan faktor performance expectancy dengan P-value 0,145 dan effort expectancy dengan P-value 0,254 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap niat menggunakan SIMRS (behavioral intention) akan tetapi faktor social influence dengan P-value 0.018 dan self efficacy dengan P-value 0.025 berpengaruh secara signifikan terhadap niat menggunakan SIMRS (behavioral intention) sedangkan pada penggunaan SIMRS (Use Behaviour) dipengaruhi secara signifikan oleh facilitating condition dengan P-value 0,024, temuan lainnya menunjukan jika self efficacy berpengaruh secara signifikan terhadap effort expectancy dengan P-value 0.000 namun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan SIMRS (Use Behaviour) dengan P-value 0,148. Niat menggunakan SIMRS (behavioral intention) berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan SIMRS (Use Behaviour) dengan P-value 0.000. Pada analisis variabel moderasi menunjukan bahwa Umur (age) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap seluruh variable penelitian.

Kesimpulan: Secara keseluruhan penerimaan SIMRS di unit Rawat Inap RSUD Mas Amsyar Kasongan masuk dalam kategori baik. Namun masih diperlukan upaya mempertahankan dan meningkatkan penerimaan dan penggunaan SIMRS secara berkelanjutan di RSUD Mas Amsyar Kasongan, berdasarkan hal tersebut dengan menggunakan analisis IPMA maka menghasilkan beberapa rekomendasi yang dapat dilakukan manjemen rumah sakit, yakni mengadakan kegiatan pelatihan SIMRS rutin, penambahan SDM IT , serta legitimasi kebijakan terkait SIMRS termasuk mekanisme reward and punishment.

Kata Kunci : SIMRS, UTAUT, Penerimaan


Keywords


SIMRS, UTAUT, Penerimaan



References

  1. Indonesia PR. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 36 Tahun 2009 Tentang Kesehatan.; 2009.
  2. Kementerian Kesehatan RI. Peraturan Menteri Kesehatan RI Nomor 82 tentang Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit. Peratur Menteri Kesehat. 2013;(87):1-36.
  3. Daerina SRF, Mursityo YT, Rokhmawati RI. Evaluasi Peranan Persepsi Kegunaan dan Sikap Terhadap Penerimaan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) di Rumah Sakit Daerah Kalisat. J Pengemb Teknol Inf dan Ilmu Komput. 2018;2(11):5950-5959. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3473
  4. Lulin Z, Owusu-Marfo J, Antwi HA, Xu X. The Contributing Factors to Nurses’ Behavioral Intention to Use Hospital Information Technologies in Ghana. SAGE Open Nurs. 2020;6(301). doi:10.1177/2377960820922024
  5. Shahzad K, Jianqiu Z, Sardar T, Hafeez M, Shaheen A, Wang L. Hospital information-system (HIS) acceptance: A physician’s stance. Hum Syst Manag. 2019;38(2):159-168. doi:10.3233/HSM-180415
  6. Astuti ND, Adi K, Suryoputro A. Analisis Penerimaan Sistem Pendaftaran Online Puskesmas Menggunakan TAM2 dan UTAUT. J Manaj Inf …. 2020;8(2):164-170. https://jmiki.aptirmik.or.id/index.php/jmiki/article/view/164
  7. Megawati, Firnandi R. Analisis Perbandingan Metode Tam dan Utaut Dalam Mengevaluasi Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) (Studi Kasus: Rumah Sakit Jiwa Tampan Provinsi Riau). Semin Nas Teknol Informasi, Komun dan Ind. Published online 2017:18-19.
  8. Pinerdi S, Ardianto ET, Dwi Elisanti A. Analisis Tingkat Penerimaan dan Penggunaan Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Di Kabupaten Jember. J Manaj Kesehat Indones. 2020;8(3):136-147. doi:10.14710/jmki.8.3.2020.136-147
  9. Creswell JW. Research Design : Qualitatives, Quantitatives, and Mixed Method Approcahes. Fourth Edi. Sage Publication; 2014.
  10. Daga R, Ismail N, Maddatuang B. Analisis Efektivitas Program Mandiri Dagang Untung Pada PT . Bank Mandiri ( Persero ), Tbk . SEIKO J Manag Bus. 2020;3(3):65-78.
  11. Ghozali I. Partial Least Square - Konsep,Teknik Dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.2.9 Untuk Penelitian Empiris. Badan Penerbit Universitas Diponegoro; 2021.
  12. Malhotra NK, Nunan D, Birks DF. Marketing Research : An Applied Approach. Fifth. Pearson Education Limited; 2017. doi:10.4324/9781315890005
  13. Hair JF, Sarstedt M, Ringle CM. Partial Least Squares Structural Equation Modeling.; 2017. doi:10.1007/978-3-319-05542-8
  14. Hair JF, Risher JJ, Sarstedt M, Ringle CM. When to use and how to report the results of PLS-SEM. Eur Bus Rev. 2019;31(1):2-24. doi:10.1108/EBR-11-2018-0203
  15. Santosa PI. Metode Penelitian Kuantitatif - Pengembangan Hipotesis Dan Pengujiannya Menggunakan SmartPLS. Andi Offset; 2018.
  16. Hair JF, Ringle CM, Sarstedt M. PLS-SEM: Indeed a silver bullet. J Mark Theory Pract. 2011;19(2):139-152. doi:10.2753/MTP1069-6679190202
  17. Wilson F, Wijayanto D, Sofitra M. Benchmarking Kualitas Layanan Terhasap Kepuasan Pelanggan E-Commerce Di Indonesia. J TIN Univ Tanjungpura. 2020;4(2):174-181.
  18. Venkatesh V et al. Human Acceptance of Information Technology. Int Encycl Ergon Hum Factors, Second Ed - 3 Vol Set. 2003;27(3):425-478. doi:10.1201/9780849375477.ch230
  19. Lulin Z, Owusu-Marfo J, Asante Antwi H, Antwi MO, Xu X. Nurses’ Readiness in the Adoption of Hospital Electronic Information Management Systems in Ghana: The Application of the Structural Equation Modeling and the UTAUT Model. SAGE Open. 2020;10(2). doi:10.1177/2158244020931814
  20. Mohamed Al-Hadban WKH, Yusof SAM, Hashim KF. Revisiting the UTAUT in Iraq public healthcare sector. J Eng Appl Sci. 2016;11(3):644-654.
  21. Nurfadhila S, Rujito L. Management Information System at Dental Education Hospital Using UTAUT Method. Int Conf Rural Dev Enterpreneursh 2019. 2019;5(1):228-236.
  22. Dey T, Saha T. Implementation of HRIS by Hospitals in Bangladesh: An Analysis using the UTAUT Model. Int Res J Eng Technol. 2020;7(1):1920-1927. www.irjet.net
  23. Jayaseelan R, Koothoor P, Pichandy C. Technology acceptance by medical doctors in india: An analysis with UTAUT model. Int J Sci Technol Res. 2020;9(1):3854-3857.
  24. Baryashaba A, Musimenta A, Mugisha S, Binamungu LP. Investigating the Adoption of an Integrated Hospital Information System in Rural Uganda: A Case of Kisiizi Hospital. Vol 552. Springer International Publishing; 2019. doi:10.1007/978-3-030-19115-3_26
  25. Karuri J, Waiganjo P, Orwa D. Determinants of Acceptance and Use of DHIS2 in Kenya: UTAUT-Based Model. J Heal Informatics. 2017;11(2):1-22
  26. Barzegari S, Ghazisaeedi M, Askarian F, Jesmi AA, Gandomani HS, Hasani A. Evaluation of the nursing process utilization in a teaching hospital, Ogun State, Nigeria. J Nurs Midwifery Sci. 2019;6(3):149-155. doi:10.4103/JNMS.JNMS
  27. Jaradat MIRM, Imlawi JM, Al-Mashaqba AM. Investigating the moderating effects of self-efficacy, age and gender in the context of nursing mobile decision support systems adoption: A developing country perspective. Int J Interact Mob Technol. 2018;12(2):113-129. doi:10.3991/ijim.v12i2.8081
  28. Rohmadi, Soedijono WA B, Henderi H. Evaluasi Sistem Informasi Rumah Sakit Untuk Mengetahui Minat Pengguna Dengan Metode UTAUT (Studi Kasus: RS. Jati Husada Karanganyar). J Inf Politek Indonusa Surakarta. 2017;3(1):90-105.
  29. Rahman MS, Ko M, Warren J, Carpenter D. Healthcare Technology Self-Efficacy (HTSE) and its influence on individual attitude: An empirical study. Comput Human Behav. 2016;58:12-24. doi:10.1016/j.chb.2015.12.016
  30. Brandsma T, Stoffers J, Schrijver I. Advanced technology use by care professionals. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(3). doi:10.3390/ijerph17030742
  31. Sung H-N, Jeong D-Y, Jeong Y-S, Shin J-I. The Relationship among Self-Efficacy, Social Influence,Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Behavioral Intention in Mobile Learning Service. Int J u- e- Serv Sci Technol. 2015;8(9):197-206. doi:10.14257/ijunesst.2015.8.9.21
  32. Heryanto H, Tjokrosaputro M. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Behavioral Intention Pengguna Mobile Banking BCA: Studi pada Gen Y. J Manaj Bisnis dan Kewirausahaan. 2021;5(4):354. doi:10.24912/jmbk.v5i4.12791
  33. Pandiangan DP, Erlinda Muslim. Designing Strategy to Increase Intention to Use Maternal Perinatal Death Notification (MPDN) Technology in North Sumatra. J Sist Tek Ind. 2022;24(1):66-84. doi:10.32734/jsti.v24i1.7519
  34. Joo YJ, Joung S, Shin EK, Lim E, Choi M. Factors Influencing Actual Use of Mobile Learning Connected with E-Learning. Comput Sci Inf Technol (CS IT). Published online 2014:169-176. doi:10.5121/csit.2014.41116
  35. Kusumapradja R, Livinus V. Usefulness of Hospital Management Information System at Teaching Hospital. Rev Int Geogr Educ. 2021;1(6):1280-1293. doi:10.48047/rigeo.11.06.143
  36. Ringle CM, Sarstedt M. Gain more insight from your PLS-SEM results. Ind Manag Data Syst. 2016;116(9):1865-1886. doi:10.1108/imds-10-2015-0449
  37. Handayani PW, Hidayanto AN, Pinem AA, et al. Pengantar Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS). 1st ed. Rajawali Pers; 2018.



DOI: https://doi.org/10.22146/jisph.74087

Article Metrics

Abstract views : 623 | views : 359

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Copyright (c) 2024 Journal of Information Systems for Public Health

shopify traffic stats View My Stats