Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Niat Menggunakan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIM-RS): Peran Mediasi Persepsi Kegunaan, Persepsi Risiko, dan Kepercayaan (Studi Pada Karyawan di RS Dr. Oen Kandang Sapi Solo)
Factors Influencing Intention to Use Hospital Management Information System (SIM-RS): The Mediating Role of Perceived Usefulness, Perceived Risk, and Trust (Study on Employees at Dr. Oen Kandang Sapi Hospital, Solo)
Abstract
Niat menggunakan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIM-RS) sangat penting untuk meningkatkan efisiensi layanan kesehatan. Studi menunjukkan bahwa niat ini dipengaruhi oleh persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, risiko, dan kepercayaan. Persepsi kegunaan dan kemudahan penggunaan adalah faktor utama yang mempengaruhi penerimaan teknologi. Walaupun SIM-RS memberikan banyak manfaat, penerapannya bisa gagal karena faktor internal dan eksternal organisasi. Penelitian ini bertujuan memahami bagaimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi niat karyawan rumah sakit untuk menggunakan SIM-RS, sehingga manajemen dan pengembang TI dapat mengatasi kendala dalam implementasi. Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif dengan survei dan pendekatan cross-sectional untuk mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi niat menggunakan SIM RS di RS Dr. Oen Kandang Sapi Solo. Penelitian ini mengambil sampel sebanyak 449 responden. Uji hipotesis menggunakan SEM-PLS dengan aplikasi SmartPLS dengan signifikansi 5%. Hasilnya menunjukkan bahwa persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, dan kepercayaan memiliki efek positif terhadap niat menggunakan SIM-RS, sedangkan persepsi risiko memiliki efek negatif. Pengaruh kemudahan penggunaan terhadap niat juga terjadi dengan jalur tidak langsung melalui persepsi kegunaan dan risiko. Kepercayaan dapat mengurangi dampak negatif persepsi risiko, sehingga meningkatkan niat menggunakan SIM-RS.
References
Alrawad, M., Lutfi, A., Almaiah, M. A., & Elshaer, I. A. (2023). Examining the influence of trust and perceived risk on customers intention to use NFC mobile payment system. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(2). https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100070
Cheng, Y. M. (2021). Drivers of physicians’ satisfaction and continuance intention
toward the cloud-based hospital information system. Kybernetes, 50(2), 413–
442. https://doi.org/10.1108/K-09-2019-0628
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceive Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13, 319–340.
Egea, J. M. O., & González, M. V. R. (2011). Explaining physicians’ acceptance of EHCR systems: An extension of TAM with trust and risk factors. Computers in Human Behavior, 27(1), 319–332. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.08.010
Fadilla, N. M., & Setyonugroho, W. (2021). Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Dalam Meningkatkan Efisiensi: Mini Literature Review. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 8.
Hair JR, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Kamal, S. A., Shafiq, M., & Kakria, P. (2020). Investigating acceptance of telemedicine services through an extended technology acceptance model (TAM). Technology in Society, 60. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101212
Ng, L., Osborne, S., Eley, R., Tuckett, A., & Walker, J. (2024). Exploring nursing students’ perceptions on usefulness, ease of use, and acceptability of using a simulated Electronic Medical Record: A descriptive study. Collegian. https://doi.org/10.1016/j.colegn.2023.12.006
Oentoro, W. (2020). Mobile payment adoption process: a serial of multiple mediation and moderation analysis. Bottom Line, 34(3–4), 225–244. https://doi.org/10.1108/BL-09-2020-0059
Raut, R. K., & Kumar, S. (2024). An integrated approach of TAM and TPB with financial literacy and perceived risk for influence on online trading intention. Digital Policy, Regulation and Governance , 26(2), 135–152. https://doi.org/10.1108/DPRG-07-2023-0101
Rochmah, T. N., Fakhruzzaman, M. N., & Yustiawan, T. (2020). Hospital staff acceptance toward management information systems in Indonesia. Health Policy and Technology, 9(3), 268–270. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2020.07.004
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business : a skill-building approach (7th ed.). John Wiley & Sons. www.wileypluslearningspace.com
Singh, C., Dash, M. K., Sahu, R., & Kumar, A. (2024). Investigating the acceptance intentions of online shopping assistants in E-commerce interactions: Mediating role of trust and effects of consumer demographics. Heliyon, 10(3). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25031
Tenenhaus, M., Amato, S., & Esposito Vinzi, V. (2004). A global Goodness-of-Fit index for PLS structural equation modelling. Proceedings of the XLII SIS Scientific Meeting, 739–742.
Türker, C., Altay, B. C., & Okumuş, A. (2022). Understanding user acceptance of QR code mobile payment systems in Turkey: An extended TAM. Technological Forecasting and Social Change, 184.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121968
Wu, J. H., Shen, W. S., Lin, L. M., Greenes, R. A., & Bates, D. W. (2008). Testing the technology acceptance model for evaluating healthcare professionals’ intention to use an adverse event reporting system. International Journal for Quality in Health Care, 20(2), 123–129. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzm074
