p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Kebijakan Pembatasan Sosial Berkala: Prediksi Sikap Masyarakat terhadap Telemedis Selama Pandemi COVID-19
Tiar Anindya Putri #1
# Program Studi Bisnis Digital, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jl. Ketintang No.156, Ketintang, Kec. Gayungan, Kota SBY, Jawa Timur, 60231
1 tiar.ap@ittelkom-sby.ac.id

## Abstrak
Kebijakan  pemerintah  untuk  pembatasan  sosial  berkala  dan  Adaptasi  kebiasaan  Baru  (AKB),  mendorong masyarakat  untuk  menyesuaikan  perilaku  dengan  menyesuaikan  diri  mematuhi  protokol  kesehatan  yang ditetapkan  sejak  hadirnya  pandemi  COVID-19  di  Indonesia.  Dalam  sektor  Kesehatan,  penyesuaian  dilakukan dengan  gencarnya  pelayanan  kesehatan  masyarakat  secara  daring. Telemedis dapat  memberikan  pelayanan perawatan rutin tanpa risiko tertular Covid-19 karena dilakukan secara daring. Meskipun Telemedis menawarkan banyak manfaat potensial, namun mendorong penggunaannya pada masyarakat merupakan sebuah tantangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sikap terhadap Telemedis selama masa pembatasan sosial dan Adaptasi kebiasaan Baru (AKB) pandemi COVID-19 di Indonesia, kemudian menilai kesediaan masyarakat untuk menggunakan layanan tersebut di masa depan, dan mengevaluasi sejauh mana  responden telah berubah pikiran tentang layanan ini. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan analisis statistik. Pendekatan pertama adalah studi cross-sectional, deskriptif, dan korelasional dilakukan di antara orang dewasa berusia diatas 19 tahun (> 20 tahun) menggunakan jaringan media sosial (N = 203). Kemudian pendekatan kedua adalah Ordered Logistic Regression Models pada dua butir kuesioner untuk variabel dependen, yaitu memprediksi kesediaan menggunakan telemedis  di  masa  depan  dan  memprediksi  perubahan  pikiran  tentang  telemedis. Data  dikumpulkan menggunakan kuesioner online yang secara eksplisit dirancang untuk mengukur sikap terhadap telemedis. Enam puluh empat persen responden setuju dan sangat setuju bahwa mereka perlu menggunakan telemedis selama masa kebijakan pembatasan sosial dan Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) pendemi COVID-19. Namun, meskipun terdapat ketersediaan telemedis  selama pembatasan pada masa pandemi COVID-19, tetapi 46,92%  responden cenderung tetap lebih suka pergi ke klinik atau rumah sakit. Sebanyak 24,64% responden ragu untuk pergi ke klinik atau rumah sakit, dan 28,44% responden enggan untuk pergi ke klinik atau rumah sakit. Hal ini menjadikan telemedis  di  Indonesia  belum  dianggap  kebutuhan,  namun  masih  dianggap  jalan  keluar  pertama  yang  bisa dilakukan di masa pembatasan sosial berkala.
Kata  kunci:  Telemedis,  Studi Cross-Sectional , Ordered  Logistic  Regression ,  Korelasional, Pembatasan Social Berkala, Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB).

## Periodical Social Restriction Policy: Prediction of Public Attitude towards Telemedicine During the COVID-19 Pandemic

## Abstract
The government's policy for social restrictions and adaptation of new habits encourages people to adjust their daily life according to the health protocols that have been set since the presence of the COVID-19 pandemic. In the health sector, adjustments are made with the incessant online public health services. Telemedicine can provide routine care services without the risk of contracting Covid-19 in online way. Although Telemedicine offers many potential benefits, encouraging its use in society itself is a challenge. This study was intended to assess attitudes in  the  direction  of  telemedicine  at  some  stage  in  periodical  social  restrictions  in  Indonesia,  then  examine  the general public's willingness to use the service within the future, and also examine the extent to which respondent have changed their minds about the service. This study uses two statistical analysis approaches. The first approach was a cross-sectional, descriptive, and correlational study conducted among adults aged over 19 years using social media networks. Then the second approach is Ordered Logistic Regression models on two questionnaire items for the dependent variable, specifically predicting willingness to apply telemedicine within the future and predicting changes in thoughts about telemedicine. The data were collected using an online questionnaire. Sixty-four percent of respondents agree and strongly agree that they need to use telemedicine during the periodical social restriction
period  of  the  COVID-19  pandemic.  However,  despite  the  availability  of  telemedicine  during  the  COVID-19 pandemic, 46.92% of respondents tend to still like to go to clinics or hospitals. A total of 24.64% of respondents were hesitant to go to a clinic or hospital, and 28.44% of respondents were hesitant to go to a clinic or hospital. This makes telemedicine in Indonesia not yet considered a necessity, but is still considered the first solution that can be done on a periodic basis.
Keywords:  Telemedicine,  Cross-Sectional  Study,  Ordered  Logistic  Regression,  Periodical  Social  Restriction, Adaptation Of New Habits.

## I. P ENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  sudah  melakukan  berbagai  cara dalam  menanggulangi  dan  mencegah  penyebaran  virus COVID-19.  Pandemi  ini  telah  berlangsung  sejak  awal tahun  2020  di  Indonesia.  Beragam  kebijakan  telah dilakukan, salah satunya adalah pembatasan sosial berkala. Kebijakan  ini  dilakukan  dalam  rangka  membatasi pergerakan  masyarakat  tanpa  harus  menutup  total ( lockdown ).  Kebijakan  ini  mendorong  masyarakat  untuk beradaptasi pada kebiasaan baru.
Suatu survey yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS),  memberikan  hasil  perihal  penanganan  pandemi. Survei sikap masyarakat selama masa pandemi COVID-19 ini  dilakukan  secara  daring.  Survei  ini  memberikan informasi perihal persepsi kepatuhan, efektivitas pelaksanaan  protokol  kesehatan,  dan  penilaian  terhadap pandemi  COVID-19.  kiprah  media  pada  penyampaian berita  COVID-19,  dan  aspek  lain  wacana  tatanan kehidupan  masyarakat  di  masa  pandemic  juga  termasuk pada informasi lapangan tersebut. dua topik yang menarik perhatian  peneliti di survey tersebut merupakan perbandingan  frekuensi  keluar  tempat  tinggal  saat  ini menggunakan sebelum adaptasi kebiasaan baru (AKB) lalu persepsi responden menggunakan kemungkinan terinfeksi atau  tertular  COVID-19.  Dibandingkan  sebelum  AKB, 38,75% responden lebih jarang keluar rumah dan 20,08% responden  yang  menyatakan  lebih  sering  keluar  rumah diketahui bahwa untuk kepentingan pekerjaan. Kemudian, 19,3%  responden  meyakini  bahwa  sangat  mungkin terinfeksi atau tertular COVID-19, 29,4% meyakini bahwa mungkin  terinfeksi  atau  tertular,  dan  34,3%  meyakini bahwa  cukup  mungkin  terinfeksi  atau  tertular  [1].  Hasil dari survey ini dipergunakan oleh pemangku kepentingan buat  menyusun  perancanaan  strategis  pada  penanganan pandemi COVID-19.
Masyarakat  yg  membutuhkan  pelayanan  kesehatan semakin  ragu  untuk  datang  langsung  ke  rumah  sakit semenjak adanya pandemi COVID-19. Hal ini dinyatakan oleh  MarkPlus  Inc.  pada  edisi  ke-20  MarkPlus  Industri Roundtable  tentang  institusi  Kesehatan  yang  menyatakan bahwa  72%  responden  menyatakan  bahwa  mereka  tidak pernah mengunjungi rumah sakits ataupun klinik sekalipun semenjak  adanya  pandemic  COVID-19  [2].  Sehingga, Untuk  mengakomodir  pelayanan  kesehatan  masyarakat dengan adanya kekhawatiran masyarakat Indonesia untuk keluar  rumah  dan  mencegah  tertular  COVID-19, masyarakat dapat memanfaatkan platform telemedis untuk diagnosis  dini  terhadap  suatu  penyakit  yang  diberikan secara  virtual.  Digitalisasi  layanan  kesehatan  dapat meningkatkan  efisiensi  dan  memungkinkan  penyediaan layanan  kesehatan  berkualitas  lebih  baik,  menawarkan banyak  manfaat  bagi  pemangku  kepentingan  [3]  Banyak solusi teknologi inovatif telah muncul belakangan ini untuk
memenuhi  kebutuhan  masyarakat  terkait  kesehatan  [4]. Sebagai  bidang  yang  baru  muncul  di  industri  perawatan kesehatan,  layanan  kesehatan  seluler  semakin  mendapat perhatian dalam beberapa tahun terakhir [5].
Alat Kesehatan seluler, yang dikenal sebagai telemedis, muncul karena peningkatan penggunaan teknologi seluler dan  konektivitasnya  untuk  mengakses  informasi  terkait Kesehatan.  Hal  ini  didukung  oleh  pernyataan  Direktur Jendral Penyelenggaraan Pos dan Informatika Kementerian Komunikasi  dan  Informatika,  Ahmad  M  Ramli,  pada diskusi  berjudul  Satu  Jam  Berbincang  Ilmu  tentang Polemik UU ITE bahwa pengguna internet pada awal tahun 2021 ini mencapai 202,6 juta jiwa di Indonesia. Jaffe dkk. [6]  mencatat  bahwa  akses  serta  penggunaan  teknologi digital sudah meningkat secara dramatis dalam dasa warsa terakhir pada antara orang dewasa. Terlepas dari perbedaan rentang  usia,  digitalisasi  sudah  menjadi  bagian  dari kehidupan  sehari-hari  dan  adanya telemedis diharapkan dapat  digunakan  secara  optimal  untuk  membantu  dalam keadaan keterbatasan.
Aplikasi telemedis telah digunakan secara luas, dan telah terjadi  banyak  perkembangan  layanan  baru  yang  tidak hanya  mengubah  sistem  pemberian  kesehatan  tetapi  juga meningkatkan efektivitas layanan perawatan kesehatan [7]. Telemedis atau telehealth telah  ada  selama  beberapa dekade;  namun,  penggunaan  layanan  ini  tetap  rendah, meskipun  ada  banyak  sekali  manfaat  yang  diberikan. Dalam beberapa tahun terakhir, telemedis telah mendapatkan popularitas lebih di negara-negara berkembang  di  mana  banyak  pemerintah  mengakui kemungkinan manfaat telemedis dan telah mengintegrasikannya  ke  dalam  rencana  mereka  untuk memenuhi  target  sistem  kesehatan  mereka,  seperti  tujuan pembangunan  berkelanjutan  [8],  [9].  Seriring  dengan adanya  pandemi  virus  Covid-19  saat  ini  menempatkan telemedis menjadi  sorotan,  terutama  di  Indonesia  dengan jumlah penduduk yang padat dan daerah negara yang luas.
Platform telemedis dan  perangkat  lunak  virtual  adalah salah  satu  metode  untuk  mengelola  pandemi  COVID-19 [10],  [11].  Sesuai  dengan  Permenkes  Nomor  20  Tahun 2019  tentang  penyelenggaraan  pelayanan telemedis antar fasilitas pelayanan kesehatan, hadirnya platform telemedis diharapkan  menjadi  pelayanan  Kesehatan  jarak  jauh menggunakan teknologi yang berisikan tentang komunikasi,  pertukaran  info  diagnosis,  pengobatan, pencegahan penyakit. Platform ini dapat digunakan sebagai penelitian serta penilaian untuk pendidikan berkelanjutan, juga diharapkan dapat meningkatkan ketersediaan layanan dan peningkatan kesehatan masyarakat.
Kementerian  Kesehatan  mengeluarkan  Peraturan  pada Pasal  1  angka  1  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  20 Tahun  2019  mengenai  penyelenggaraan  pelayanan telemedis antar fasilitas pelayanan kesehatan (“Permenkes 20/2019”).  Peraturan  ini  menjelaskan  tentang  telemedis,
yaitu  berupa  pemberian  pelayanan  kesehatan  jarak  jauh oleh profesional kesehatan dengan menggunakan teknologi informasi  dan  komunikasi,  hal  ini  dilakukan  meliputi pertukaran  informasi  diagnosis,  pengobatan,  pencegahan penyakit  dan  cedera,  penelitian  dan  evaluasi,  serta pendidikan  berkelanjutan  mengenai  penyedia  layanan kesehatan  untuk  kepentingan  peningkatan  kesehatan individu  dan  juga  masyarakat  [12].  Peraturan  ini memungkinkan  penyedia  yang  memenuhi  syarat  untuk menagih Medicare untuk perawatan yang diberikan melalui telemedis.
Selanjutnya,  dalam  upaya  untuk  mengurangi  risiko penularan  virus,  penyedia  layanan  kesehatan  semakin gencar  menjadwalkan  dan  menemui  pasien  melalui telemedis . Pasien dan praktisi medis di seluruh dunia sudah mengadopsi telemedis dan platform perangkat lunak virtual, mengalami  potensi  mereka,  dan  menetapkan  harapan  dan kenyamanan perangkat lunak ini untuk diagnosis dini dan tindak  lanjut  [13].  Dengan  demikian, telemedis dan platform  perangkat  lunak  virtual  terkait  dapat  membantu mengurangi penyebaran COVID-19 selama karantina dan jarak  sosial.  Mungkin, telemedis harus  diadopsi  sebagai tindakan  proaktif  untuk  meningkatkan  perawatan  medis dan tidak hanya dilihat sebagai perbaikan sementara pada saat  darurat;  melainkan,  ini  adalah  metode  yang  nyaman, aman,  terukur,  efektif,  dan  ramah  lingkungan  dalam memberikan  perawatan  medis  [14].  Meskipun,  adopsi telemedis tidak  dapat  sepenuhnya  menyelesaikan  semua masalah  yang  disebabkan  oleh  COVID-19,  itu  dapat membantu meratakan kurva infeksi COVID-19.
Penelitian  sebelumnya  [14]  telah  dilakukan  dengan metode  yang  sama  pada  negara  Israel.  Namun,  pada penelitian  ini,  fokus  penelitian  dilakukan  pada  daerah dengan  Kebjakan  Pembatasan  Sosial  di  Indonesia. Kebijakan ini berbeda dengan penelitian sebelumnya [15] yang  terjadi  pada  keadaan  penutupan  keseluruhan ( lockdown ).  Di  Indonesia,  penutupan  dilakukan  hanya Sebagian,  pergerakan  masyarakat  masih  terjadi  walaupun tidak  pada  keseluruhan  sektor.  Sehingga,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  sikap  terhadap telemedis selama  pembatasan  berkala  COVID-19  di Indonesia, menilai kesediaan untuk menggunakan layanan tersebut  di  masa  depan,  dan  mengevaluasi  sejauh  mana konsumen telah berubah pikiran mengenai layanan ini. Hal ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  sikap  konsumen terhadap perawatan kesehatan mengenai telemedis selama masa  pembatasan  sosial  dan  Adaptasi  kebiasaan  Baru (AKB) akibat COVID-19 di Indonesia.
Peneliti  tertarik  untuk  meneliti  penyebab  dari penggunaan telemedis elama  wabah  ini  dan  untuk memprediksi  sikap  konsumen  terhadap  penggunaan telemedis selama  perubahan  ekonomi  yang  tidak  dapat diprediksi.  Fokus  lain  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah masyarakat umum usia produktif. Hal ini dilakukan sesuai  literatur  yang  menyatakan  bahwa  dengan  potensi pembaur,  individu  yang  lebih  muda  lebih  cenderung menggunakan telemedis daripada  individu  dewasa  [16]. Kemudian,  hasil  bermanfaat  lain  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  dapat  mengevaluasi  pangsa  pasar
telemedis dari  populasi  adalah  bahwa  hal  itu  akan memungkinkan pemerintah untuk mengidentifikasi berbagai  tingkat  literasi  di  antara  masyarakat  dengan berbagai latar belakang sosiodemografi dan menghasilkan respons yang sesuai.

## II. M ETODOLOGI
Sebuah  studi cross-sectional ,  deskriptif,  korelasional dilakukan  di  antara  orang  dewasa  (usia  20-90) menggunakan  jaringan  media  sosial  yang  dilakukan sebagai bagian dari studi yang lebih luas untuk mengukur sikap  terhadap telemedis dan  memetakan  kemungkinan hambatan yang mungkin dialami pasien dalam menggunakan  layanan  tersebut.  Dikarenakan  pandemi COVID-19,  pendataan  dilakukan  melalui  survei  online yang  tersebar  di  antara  calon  peserta  yang  berdomisili  di Pulau  Jawa  dan  Bali.  Domisisli  ini  dijadikan  acuan penelitian  karena  pembatasan  berkala  yang  dilaksanakan sebagai  aspek  penelitian  dilakukan  secara  serentak berfokus di Pulau Jawa dan Bali sejak 3 juli 2021. Survey dilakukan pada bulan Juli hingga Agustus 2021.

## A. Pengumpulan Data dan Desain Sampel
Data dikumpulkan menggunakan kuesioner online yang secara eksplisit dirancang untuk mengukur sikap terhadap telemedis . Pertama, peneliti melakukan studi percontohan dilakukan  untuk  mengevaluasi  reliabilitas  dan  validitas kuesioner.  Kemudian  penyebaran  kuisioner  yang  sudah siap  dilakukan  melalui  media  sosial.  Peneliti  juga menggunakan  sampel  rujukan  berantai  melalui  jejaring sosial  seperti  Facebook,  Telegram,  Instagram,  dan WhatsApp.

## B. Pengukuran Instrumen
Kuesioner  dirancang  untuk  menilai  sikap  responden terhadap layanan telemedis selama Kebijakan Pembatasan Sosial  dan  Adaptasi  kebiasaan  Baru  (AKB)  pada  masa pandemi COVID-19 sesuai dengan studi kasus sebelumnya yang  telah  dilakukan  di  negara  lain  [15].  Kuesioner mencakup lima pernyataan pada skala Likert lima poin (1 "Sangat tidak setuju" hingga 5 "Sangat setuju"). Partisipan diminta untuk mengungkapkan sejauh mana ketidaksetujuan mereka terhadap setiap pernyataan berikut:
1)  Butir 1, Perlunya menggunakan telemedis: “Terisolasi  selama  krisis  COVID-19  mengharuskan  saya menggunakan telemedis untuk  menerima  perawatan  atau konseling kesehatan.”
2)  Butir 2, Preferensi untuk pergi ke klinik: “Meskipun ketersediaan telemedis selama  penguncian  COVID-19, saya lebih suka pergi ke klinik.”
3)  Butir  3,  Kepuasan  terhadap  layanan  telemedis: “Secara  umum,  selama  periode  COVID-19,  saya  puas dengan  layanan  medis  yang  diberikan  melalui  teknologi digital.”
4)  Butir 4, Kesediaan untuk menggunakan telemedis di masa  depan: “Saya  akan  terus  menggunakan  telemedis bahkan setelah pandemi COVID-19 berakhir.”
5)  Butir  5,  Perubahan  pikiran  tentang  telemedis: “Terisolasi  selama  krisis  COVID-19  telah  mengubah pikiran  saya  tentang  penggunaan  telemedis  untuk kebutuhan kesehatan saya.”
Selain  itu,  bagian  sosio-demografis  dimasukkan, mengumpulkan usia, jenis kelamin, status sosial ekonomi, pendidikan, dan adanya kondisi kronis.

## C. Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  dua  pendekatan  analisis statistik. Pertama, peneliti menggunakan analisis deskriptif pada sampel (N=211), kemudian peneliti fokus menganalisis populasi dewasa berusia diatas 20 tahun dan (N=203).  Hal  ini  dilakukan  karena  kebutuhan  responden untuk  fokus  penelitian  adalah  penelitian  pada  manusia dewasa.
Metode  kedua yang dilakukan  peneliti  adalah Ordered Logistic Regression Models pada dua butir kuesioner untuk variabel dependen, yaitu Memprediksi Kesediaan Menggunakan  Telemedis  di  Masa  Depan  (Butir  4)  dan Memprediksi Perubahan Pikiran Tentang Telemedis (Butir 5).  Untuk  setiap  variabel  dependen,  dilakukan  beberapa proses  yaitu  implementasi  beberapa  model,  memeriksa hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  dependen, menambahkan  item  telemedis,  dan  menggunakan  metode langkah  maju  ( forward  stepwise )  sebagai  metode pemilihan  variable.  Matriks  evaluasi  digunakan  untuk menguji kecocokan model (misalnya, Bayesian Information  Criterion—BIC;  McFadden  Pseudo  R2). Uji Likelihood-Ratio (LR test) digunakan untuk menguji model bersarang ( nested models ). Uji Brant dan diagnostik regresi lainnya  digunakan  untuk  mengevaluasi  asumsi  model. Peneliti menyajikan Average Adjusted Predictions (AAPs) dan Adjusted Predictions pada nilai Representatif (APRs) untuk  kedua  variabel  dependen  untuk  kemudahan interpretasi.  keseluruhan  analisis  regresi  menggunakan kesalahan  cluster  yang  kuat.  Signifikansi  statistik ditetapkan pada nilai p adalah 0,05.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Di  Indonesia,  seperti  di  negara  maju  lainnya,  pandemi COVID-19  telah  mempercepat  penggunaan  telemedis. Studi  saat  ini  meneliti  sikap  orang  dewasa  terhadap penggunaan telemedis selama penguncian parsial COVID- 19.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar peserta  lebih  suka  menggunakan  telemedis  dan  puas dengan penggunaannya selama periode ini.

## A. Analisis Deskriptif
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  rujukan  berantai melalui  jejaring  sosial  seperti  Instagram,  Facebook, Telegram,  dan  WhatsApp.  Hasilnya,  sejumlah  211 responden dilibatkan, terdiri dari 110 perempuan (52,13%) dan 101 laki-laki (47,87%); rentang usia penelitian (seluruh sampel penelitian) adalah 18 tahun hingga 80 tahun dengan rincian delapan responden berusia <20 tahun dan >60 tahun, 179 responden berusia diantara 20 hingga 39 tahun, dan 16 responden berusia 40 hingga 59 tahun; pedidikan terakhir responden terdiri dari 18,96% lulusan SMA/SMK sederajat,
9,95%  lulusan  diploma,  58,29%  lulusan  sarjana,  serta 12,80% lulusan Magister atau diatasnya.
Rata-rata  pendapatan  responden  setiap  bulan  dalam penelitian ini dikategorikan pada 3 kategori yaitu, 18,48% berpenghasilan  di  bawah  UMR,  34,12%  berpenghasilan setara  UMR,  dan  ada  47,39%  responden  berpenghasilan diatas  UMR.  Kemudian  peneliti  juga  mengamati  yingkat Kesehatan responden. Hasilnya adalah 92,89% responden tidak memiliki penyakit kronis, 5,21% terdiagnosa 1 atau 2 penyakit kronis, dan 1,9% terdiagnosa lebih dari 2 penyakit kronis.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  melampirkan hasil  dari  dua  kategori  yaitu  keseluruhan  sampel  yang didapat  dan  responden  dewasa.  Hal  ini  dilakukan  karena tingkat rawat inap tertinggi di antara orang dewasa berusia 65 tahun atau lebih, orang dengan beberapa kondisi kronis, dan laki-laki, dimana di antara pasien yang lebih muda (18- 49  tahun),  obesitas,  penyakit paru  kronis  yang  mendasari (terutama asma), dan diabetes adalah gangguan kronis yang paling  umum,  dan  virus  COVID-19  diperkirakan  akan menyerang lebih berbahaya pada manusia dengan penyakit bawaan  [17],  [18].  Sehingga,  seseorang  dengan  penyakit kronis  lebih  cenderung  datang  langsung  ke  rumah  sakit karena  tingkat  kebutuhan  akan  kegawatan  penyakitnya, dibandingkan dengan seseorang tanpa penyakit kronis yang lebih  memilih  telemedis  sebagai  solusi  awal  dalam mendeteksi  serta  berkonsultasi  terhadap  hadirnya  gejala penyakit.

## B. Hasil Kuesioner
Enam puluh empat persen responden setuju dan sangat setuju bahwa mereka perlu menggunakan telemedis selama masa kebijakan pembatasan sosial dan Adaptasi Kebiasaan Baru  (AKB)  pendemi  COVID-19  (Tabel  I).  Namun, meskipun terdapat ketersediaan telemedis selama pembatasan pada masa pandemi COVID-19, tetapi 46,92% responden cenderung tetap lebih suka pergi ke klinik atau rumah sakit. Sebanyak 24,64% responden ragu untuk pergi ke klinik atau rumah sakit, dan 28,44% responden enggan untuk pergi ke klinik atau rumah sakit. Hal ini menjadikan telemedis di Indonesia belum dianggap kebutuhan, namun masih dianggap jalan keluar pertama yang bisa dilakukan di masa pembatasan berkala.
Sebesar  48,82%  responden  setuju  dan  sangat  setuju bahwa  pelayanan  yang  diberikan  oleh  aplikasi  telemedis sudah memuaskan. Kemudian kesediaan responden untuk tetap  menggunakan  telemedis  di  masa  depan  cenderung netral karena hasil responden yang setuju dan sangat tidak setuju  (38,86%)  hanya  berselisih  6%  lebih  tinggi dibandingkan dengan responden yang memilih tidak setuju dan sangat tidak setuju.
Meskipun  demikian,  masa  masa  kebijakan  pembatasan sosial  dan  Adaptasi  Kebiasaan  Baru  (AKB)  ini  telah mengubah  pandangan  responden  tentang  keberfungsian telemedis.  Sebanyak  52,61%  responden  mengaku  bahwa selama masa ini, telemedis menjadi salah satu yang sangat membantu.
TABEL I RESPON PESERTA (%) PADA LIMA BUTIR KUESIONER ( N =211) Butir (1) (2) (3) (4) (5) Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netral  Setuju Sangat Setuju (1) Butir 1, Perlunya menggunakan telemedis 8,53 12,80 15,17 34,60 28,91 (2) Butir 2, Preferensi untuk pergi ke klinik 8,53 19,91 24,64 28,44 18,48 (3) Butir 3, Kepuasan terhadap layanan telemedis 5,69 18,48 27,01 28,44 20,38 (4) Butir 4, Kesediaan untuk menggunakan telemedis di masa depan 7,58 25,12 28,44 23,22 15,64 (5) Butir 5, Perubahan pikiran tentang telemedis 7,11 16,11 24,17 32,23 20,38

## C. Korelasi Spearman's rank.
Tabel  Spearman  dibangun  dengan  mempertimbangkan semua  kemungkinan  kasus.  Sehingga  pada  penelitian  ini, perhitungan dilakukan  dengan  sampel  berukuran 211  dan 203, dan  peringkat  butir data dengan menggunakan  skala likert yaitu dari 1 hingga 5 sesuai dengan nilai variabel X, maka peringkat yang sesuai untuk variabel Y akan menjadi angka 1 sampai 5 dalam beberapa urutan.
1)  Seluruh  Sampel  (N=211): Peneliti  menemukan bahwa perlunya menggunakan telemedis selama pembatasan  sosial  berkala  COVID-19  berkorelasi  positif dengan  kepuasan  terhadap  layanan  telemedis,  kesediaan untuk menggunakan telemedis di masa depan, dan dengan perubahan  pikiran  tentang  telemedis.  Artinya,  responden yang lebih setuju bahwa mereka harus menggunakan atau menerima  layanan  telemedis  selama  pembatasan  sosial berkala  COVID-19  adalah  mereka  yang  puas  terhadap layanan telemedis, lebih cenderung untuk terus menggunakan  jenis  layanan  ini  di  masa  depan,  serta kemungkinan  besar  akan  berubah  pikiran  mengenai kebermanfaatan jenis layanan ini.
TABEL III K ORELASI S PEARMAN ' S R ANK PADA LIMA BUTIR KUESIONER (N=211) Butir (1) (2) (3) (4) (5) (1) Butir 1 1 (2) Butir 2 0.058 1 (3) Butir 3 0.681** 0.089 1 (4) Butir 4 0.573** -0.035 0.605** 1 (5) Butir 5 0.626** 0.114* 0.587** 0.663** 1
** Correlation is significant at the 0.01 level.
* Correlation is significant at the 0.05 level.
Pada Tabel II, satu-satunya korelasi dengan hungungan berlawanan (walaupun tidak signifikan) terdapat pada Butir 2 dan Butir 4, artinya responden yang lebih suka pergi ke klinik atau rumah sakit selama  pembatasan  sosial berkala COVID-19 cenderung menyatakan tidak setuju untuk terus menggunakan  Telemedis  di  masa  depan.  Kemudian, responden yang lebih suka pergi ke klinik atau rumah sakit selama  pembatasan  sosial  berkala  COVID-19  cenderung lemah terhadap perubahan pandangan mengenai kebermanfaatan jenis layanan ini.
2)  Sampel  spesifik  populasi  berusia  20  tahun  keatas (N=203): Peneliti menemukan bahwa perlunya menggunakan telemedis selama pembatasan sosial berkala COVID-19  pada  sampel  manusia  dewasa,  berkorelasi positif  dengan  kepuasan  terhadap  layanan  telemedis, kesediaan  untuk  menggunakan  telemedis  di  masa  depan, dan dengan perubahan pikiran tentang telemedis. Artinya, responden  yang  lebih  setuju  bahwa  mereka  harus menggunakan  atau  menerima  layanan  telemedis  selama pembatasan sosial berkala COVID-19 adalah mereka yang puas  terhadap  layanan  telemedis,  lebih  cenderung  untuk terus menggunakan jenis layanan ini di masa depan, serta kemungkinan  besar  akan  berubah  pikiran  mengenai kebermanfaatan jenis layanan ini. Hasil sampel khusus ini berpola  seupa dengan  sampel  keseluruhan, maka  korelasi antara berbagai item adalah stabil.
TABEL IIIII K ORELASI S PEARMAN ' S R ANK PADA LIMA BUTIR KUESIONER (N=203) Butir (1) (2) (3) (4) (5) (1) Butir 1 1 (2) Butir 2 0.030 1 (3) Butir 3 0.687** 0.048 1 (4) Butir 4 0.559** -0.072 0.592** 1 (5) Butir 5 0.614** 0.092* 0.600** 0.659** 1
** Correlation is significant at the 0.01 level.
Sama  halnya  dengan  hasil  keseluruhan  sampel,  pada Tabel  III,  responden  yang  lebih  suka  pergi ke  klinik  atau rumah sakit selama pembatasan sosial berkala COVID-19 cenderung menyatakan tidak setuju untuk terus menggunakan Telemedis di masa depan (walauoun hasil ini tidak  signifikan)  dan  responden  yang  lebih  suka  pergi  ke klinik atau rumah sakit selama pembatasan sosial berkala COVID-19 cenderung lemah terhadap perubahan pandangan mengenai kebermanfaatan jenis layanan ini.

## D. Ordered Logistic Regression (OLR) Models
Peneliti  menggunakan  dua  butir  observasi  yang  akan dijadikan  variable  dependen,  yang  pertama  adalah kesediaan  responden  untuk  menggunakan  telemedis  di masa  depan  dan  yang  kedua  adalah  perubahan  pikiran tentang  telemedis.  Pada  kedua  variabel  tersebut,  peneliti menggunakan  dua  model  penelitian.  Pertama,  peneliti menguji  hubungan  antara  variabel  latar  belakang  yang berupa  data  demografis  responden  dengan  variabel dependen.  Selanjutnya,  peneliti  menambahkan  butir  1 sampai butir 3 pada kuesioner terhadap telemedis.
Setelah  menentukan  model,  peneliti  menggunakan metode forward-stepwise sebagai  metode  pemilihan variabel.  Sedangkan  untuk  pengujuan  kecocokan  model, beberapa  matriks  evaluasi  dijadikan  penilaian.  Matriks evaluasi  tersebut  antara  lain  adalah Bayesian  Information Criterion (BIC),  McFadden  Pseudo  R2,  dan  Nagelkerke Pseudo  R2.  Kemudian  Uji Likelihood-Ratio (LR  test) digunakan  untuk  menguji nested-model .  Signifikansi statistik  ditetapkan  pada  nilai-p  0,05.  Data  dianalisis menggunakan SPSS v.26.
1)  Prediksi  Kesediaan  Menggunakan  Telemedis  di Masa Depan: Perbedaan nilai AIC dan BIC antara kedua
model  dan  uji  LR  yang  tidak  terpaut  banyak,  dapat menunjukkan  bahwa  model  yang  direduksi  menunjukkan kecocokan  yang  lebih  baik  dengan  data  daripada  model tanpa  variabel  independen.  Meskipun  demikian,  kedua model mengungkapkan hasil yang sangat mirip mengenai hubungan  antara  prediktor  yang  berbeda  dan  variabel dependen.
TABEL IVV ORL M ODEL UNTUK PREDIKSI KESEDIAAN MENGGUNAKAN TELEMEDIS
DI MASA DEPAN (N=211) Fit indices Model 1 Model 2 AIC 338,243 515,744 BIC 499,133 837,523 McFadden Pseudo R2 0,08 0,45 Nagelkerke Pseudo R2 0,228 0,784 Model df 44 92
Note: AIC = Akaike information criterion; BIC = Bayesian information criterion
Pada Tabel IV, AIC dan BIC merupakan metode untuk menilai model fit sanksi untuk jumlah estimasi parameter. Model dengan nilai AIC dan BIC lebih kecil akan menjadi model yang paling dekat dengan model "benar". AIC dan BIC model 1 bernilai lebih kecil daripada Model 2. Namun, nilai  Nagelkerke  Pseudo  R2  pada  Model  2  lebih  besar dibandingkan  Model  1,  artinya  kemampuan  variabel independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  pada Model 2 adalah sebesar 0,784 atau 78,4% dan terdapat 100% –  78,4%  =  21,6%  faktor  lain  di  luar  model  yang menjelaskan  variabel  dependen,  sehingga  variabel independen pada Model 2 lebih berpengaruh daripada pada Model 1.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  V,  serupa  dengan  analisis korelasi,  ketiga  butir  secara  signifikan  terkait  dengan kesediaan  untuk  menggunakan  telemedis  di  masa  depan. Kemudian tidak terdapat perbedaan signifikan pada sampel keseluruhan dengan sampel khusus responden dewasa.
TABEL V ORL M ODEL UNTUK P REDIKSI K ESEDIAAN M ENGGUNAKAN T ELEMEDIS D I M ASA D EPAN (N=203) Fit indices Model 1 Model 2 AIC 316,473 502,032 BIC 462,254 806,847 McFadden Pseudo R2 0,074 0,435 Nagelkerke Pseudo R2 0,212 0,771 Model df 40 88
Note: AIC = Akaike information criterion; BIC = Bayesian information criterion
Singkatnya,  sementara  hanya  32,7%  dari  responden dewasa  tidak  setuju  atau  tidak  sepenuhnya  setuju  bahwa mereka akan terus menggunakan layanan telemedis di masa depan.  Namun,  pada  studi  kasus  (yang  dilakukan  pada keadaan pembatasan pergerakan Sebagian/tidak sepenuhnya), preferensi untuk pergi ke klinik tetap tinggi pada terutama pada responden dengan penyakit kronis.
2)  Prediksi  Perubahan  Pikiran  Tentang  Telemedis: Perbedaan nilai AIC antara kedua model dan uji LR yang tidak terpaut banyak, Namun, BIC terbaut banyak, artinya AIC  konsisten  sedangkan  BIC  tidak  demikian.  Meskipun
BIC  lebih  toleran  bila  dibandingkan  dengan  AIC,  itu menunjukkan toleransi yang lebih sedikit pada angka yang lebih tinggi. Meskipun demikian, kedua model mengungkapkan  hasil  yang  sangat  mirip  mengenai hubungan  antara  prediktor  yang  berbeda  dan  variabel dependen.
TABEL VV
ORL M ODEL UNTUK P REDIKSI P ERUBAHAN P IKIRAN T ENTANG
T ELEMEDIS (N=211) Fit indices Model 1 Model 2 AIC 308,907 491,06 BIC 469,796 812,839 McFadden Pseudo R2 0,107 0,481 Nagelkerke Pseudo R2 0,291 0,806 Model df 44 92
Note: AIC = Akaike information criterion; BIC = Bayesian information criterion
AIC  dan  BIC  model  1  bernilai  lebih  kecil  daripada Model 2. Namun, nilai Nagelkerke Pseudo R2 pada Model 2  lebih  besar dibandingkan Model  1,  artinya  kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen pada Model 2 adalah sebesar 0,784 atau 78,4% dan terdapat 100%  –  80,6%  =  19,4%  faktor  lain  di  luar  model  yang menjelaskan  variabel  dependen,  sehingga  variabel independen pada Model 2 lebih berpengaruh daripada pada Model 1.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  I,  serupa  dengan  analisis korelasi,  ketiga  butir  secara  signifikan  terkait  dengan kesediaan  untuk  menggunakan  telemedis  di  masa  depan. Kemudian tidak terdapat perbedaan signifikan pada sampel keseluruhan dengan sampel khusus responden dewasa.
TABEL VIVI ORL M ODEL UNTUK P REDIKSI P ERUBAHAN P IKIRAN T ENTANG
T ELEMEDIS (N=203) Fit indices Model 1 Model 2 AIC 277,132 453,253 BIC 422,913 758,068 McFadden Pseudo R2 0,116 0,527 Nagelkerke Pseudo R2 0,31 0,836 Model df 40 88
Note: AIC = Akaike information criterion; BIC = Bayesian information criterion
Singkatnya,  sementara  hanya  23,17%  dari  responden dewasa  tidak  setuju  atau  tidak  sepenuhnya  setuju  bahwa mereka berubah pikiran tentang telemedis.

## IV. K ESIMPULAN
Di  Indonesia,  pandemi  COVID-19  telah  mempercepat penggunaan  perkembangan  penggunaan  Telemedis.  Studi ini  meneliti  sikap  orang  dewasa  terhadap  penggunaan telemedis  selama  pembatasan  berkala  dan  adaptasi kebiasaaan  baru  COVID-19.  Berbeda  dengan  penelitian sebelumnya  [15]  yang  dilakukan  pada  lingkungan  yang sepenuhnya  dilaksanakan  penguncian  ketat  ( lockdown ), masa  pembatasan  berkala  dan  adaptasi  kebiasaan  baru  di Indonesia  hanya  menerapkan  kebijakan  pembatasan mobilisasi  dan  banyak  dari  berbagai  sektor  industri  dan pengusaha tetap melaksanakan kegiatan produksi perkandotan,  serta  bisnis  mereka  secara  terbatas.  Hasil
penelitian  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  responden lebih  suka  menggunakan  telemedis  dan  puas  dengan penggunaannya selama periode ini. Sistem kesehatan perlu menyediakan perawatan medis virtual bila memungkinkan untuk menjaga pasien di rumah sambil tetap menawarkan akses ke perawatan medis yang diperlukan [19]. Berbagai penelitian  dan  survei  yang  dilakukan  selama  masa  ini menemukan  bahwa  kepuasan  yang  tinggi  terhadap telemedis  yang  diberikan  [20].  Temuan  kami  konsisten dengan  laporan  ini  [21],  menunjukkan  kepuasan  tinggi dengan layanan telemedis.
Seseorang  cenderung  memiliki  kebutuhan  yang  kuat untuk mempertahankan konsistensi kognitif [22], cenderung  bertindak  dengan  cara  yang  konsisten  dengan tindakan  atau  perilaku  sebelumnya  [23],  dan  telah ditemukan  bahwa  perilaku  masa  lalu  dapat  menjadi prediktor  perilaku  masa  depan  [24].  Sebelum  pandemi COVID-19,  telemedis  di  Indonesia  kurang  diminati  atau menjadi  alternatif  sekunder  untuk  mengunjungi  klinik. Kemudian  setelah  hadirnya  COVID-19  dan  munculnya beragam  kebijakan  pembatasan  sosial  dan  mobilisasi dengan  cepat  mengubah  gambaran  tentang  penggunaan telemedis,  karena  sebagian  besar  responden  terpaksa menggunakan  telemedis  sebagai  alternatif  yang  hampir utama.  Peneliti  mengusulkan  bahwa  perubahan  perilaku yang  didorong  ini  memicu  perubahan  sikap  responden terhadap  telemedis,  sehingga  meningkatkan  kesediaan mereka untuk menggunakannya di masa yang akan datang. Tantangannya,  tentu  saja,  adalah  untuk  melanjutkan  tren dan  menetapkan  penggunaan  telemedis  sebagai  alternatif utama  yang  setara  dengan  pengobatan  tatap  muka  dalam pengaturan klinis.
D AFTAR P USTAKA
[1] Tim  BPS Covid-19  Statistical Task Force, Hasil Survei  Perilaku Masyarakat Di Masa Pandemi Covid-19 (7-14 September 2020) , vol. 19, no. September. 2020.
[2] S.  A.  Soenarso  and  Handoyo,  “Survei  Markplus:  Masyarakat enggan  mengunjungi  rumah  sakit  sejak  pandemi  Covid-19,” kontan.co.id , 2020. https://nasional.kontan.co.id/news/survei- markplus-masyarakat-enggan-mengunjungi-rumah-sakit-sejak- covid-19 (accessed Sep. 17, 2021).
[3] E.  Laurenza,  M.  Quintano,  F.  Schiavone,  and  D.  Vrontis,  “The effect of digital technologies adoption in healthcare industry: a case based analysis,” Bus. Process Manag. J. , vol. 24, no. 5, pp. 1124– 1144, Jan. 2018, doi: 10.1108/BPMJ-04-2017-0084.
[4] M. Esposito, A. Minutolo, R. Megna, M. Forastiere, M. Magliulo, and G. De Pietro, “A smart mobile, self-configuring, context-aware architecture  for  personal  health  monitoring,” Eng.  Appl.  Artif.
Intell. , vol.
67,
pp. 136–156, 2018,
doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.09.019.
[5] Y. Zhao, Q. Ni, and R. Zhou, “What factors influence the mobile health service adoption? A meta-analysis and the moderating role of  age,” Int.  J.  Inf.  Manage. ,  vol.  43,  pp.  342–350,  2018,  doi: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.08.006.
[6] D.  H.  Jaffe,  L.  Lee,  S.  Huynh,  and  T.  P.  Haskell,  “Health Inequalities  in  the  Use  of  Telehealth  in  the  United  States  in  the Lens  of  COVID-19,” Popul.  Health  Manag. ,  vol.  23,  no.  5,  pp. 368–377, Aug. 2020, doi: 10.1089/pop.2020.0186.
[7] S. Sadegh, P. Saadat, M. M. Sepehri, and V. Assadi, “A framework for m-health service development and success evaluation,” Int. J. Med.  Inform. ,  vol.  112,  pp.  123–130,  Apr.  2018,  doi: 10.1016/j.ijmedinf.2018.01.003.
[8] A.  Beratarrechea,  A.  G.  Lee,  J.  M.  Willner,  E.  Jahangir,  A. Ciapponi,  and  A.  Rubinstein,  “The  impact  of  mobile  health interventions on chronic disease outcomes in developing countries:
a systematic review,” Telemed. J. E. Health. , vol. 20, no. 1, pp. 75– 82, Jan. 2014, doi: 10.1089/tmj.2012.0328.
[9] L.  Wallis,  P.  Blessing,  M.  Dalwai,  and  S.  Do  Shin, “Integrating mHealth at point of care in low- and middle-income settings: the system  perspective.,” Glob.  Health  Action ,  vol.  10,  no.  sup3,  p. 1327686, Jun. 2017, doi: 10.1080/16549716.2017.1327686.
[10]  A.  Doshi,  Y.  Platt,  J. R.  Dressen,  B.  K. Mathews, and  J. C.  Siy, “Keep  calm  and  log  on:  Telemedicine  for  COVID-19  pandemic response,” J. Hosp. Med. , vol. 15, no. 5, pp. 302–304, 2020, doi: 10.12788/jhm.3419.
[11]  J. Vidal-Alaball et al. , “Telemedicine in the face of the COVID-19 pandemic,” Aten. primaria , vol. 52, no. 6, pp. 418–422, 2020, doi: 10.1016/j.aprim.2020.04.003.
[12]  B.  A.  Oktavira,  “Aturan  tentang  Konsultasi  Dokter  Jarak  Jauh (Telemedicine),” Klinik Hukumonline , Oct. 25, 2019. https://www.hukumonline.com/klinik/detail/ulasan/lt5db2b3d5e6 18b/aturan-tentang-konsultasi-dokter-jarak-jauh-itelemedicine-i/ (accessed Sep. 17, 2021).
[13]  E. Whaibeh, H. Mahmoud, and H. Naal, “Telemental Health in the Context of a Pandemic: the COVID-19 Experience,” Curr. Treat. options psychiatry , pp. 1–5, Apr. 2020, doi: 10.1007/s40501-020- 00210-2.
[14]  R. A. Machado, N. L. de Souza, R. M. Oliveira, H. Martelli Júnior, and  P.  R.  F.  Bonan,  “Social  media  and  telemedicine  for  oral diagnosis and counselling in the COVID-19  era.,” Oral oncology , vol.
105. p. 104685, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.oraloncology.2020.104685.
[15]  S. Reicher, T. Sela, and O. Toren, “Using Telemedicine During the COVID-19 Pandemic: Attitudes of Adult Health Care Consumers in Israel,” Front. Public Heal. , vol. 9, no. May, pp. 1–11, 2021, doi: 10.3389/fpubh.2021.653553.
[16]  A. Miyawaki, T. Tabuchi, M. K. Ong, and Y. Tsugawa, “Age and Social Disparities in the Use of Telemedicine During the COVID- 19 Pandemic  in Japan: Cross-sectional Study.,” J. Med. Internet Res. , vol. 23, no. 7, p. e27982, Jul. 2021, doi: 10.2196/27982.
[17]  R. A. Neher, R. Dyrdak, V. Druelle, E. B. Hodcroft, and J. Albert, “Potential  impact  of  seasonal  forcing  on  a  SARS-CoV-2 pandemic.,” Swiss Med. Wkly. , vol. 150, p. w20224, Mar. 2020, doi: 10.4414/smw.2020.20224.
[18]  E. K. Stokes et al. , “Coronavirus Disease 2019 Case Surveillance - United States, January 22-May 30, 2020.,” MMWR. Morb. Mortal. Wkly.  Rep. ,  vol.  69,  no.  24,  pp.  759–765,  Jun.  2020,  doi: 10.15585/mmwr.mm6924e2.
[19]  D.-Q. Pham, S. A. Golub, C. C. Breuner, and Y. N. Evans, “The Impact  of  Telehealth  on  Clinical  Education  in  Adolescent Medicine  During the COVID-19  Pandemic:  Positive  Preliminary Findings,” Front.  Pediatr. ,  vol.  9,  p.  210,  2021,  doi: 10.3389/fped.2021.642279.
[20]  S.  Heath,  “60%  of  Patients  Interested  in  Using  Digital Communication Tools,”
Jul. 09, 2020. https://patientengagementhit.com/news/60-of-patients-interested- in-using-digital-communication-tools (accessed Sep. 17, 2021).
[21]  M. Hilbert, “Digital gender divide or technologically empowered women in developing countries? A typical case of lies, damned lies, and statistics,” Womens. Stud. Int. Forum , vol. 34, no. 6, pp. 479– 489, 2011, doi: https://doi.org/10.1016/j.wsif.2011.07.001.
[22]  B.  Gawronski  and  F.  Strack,  Eds., Cognitive  Consistency:  A Fundamental Principle in Social Cognition - Google Books . New York: The Guiford Press, 2012.
[23]  D.  Albarracín  and  R.  S.  Wyer  Jr.,  “The  cognitive  impact of  past behavior:  Influences  on  beliefs,  attitudes,  and  future  behavioral decisions.,” Journal of Personality and Social Psychology , vol. 79, no.  1.  American  Psychological  Association,  US, pp.  5–22,  2000, doi: 10.1037/0022-3514.79.1.5.
[24]  J. A. Ouellette and W. Wood, “Habit and intention in everyday life: The  multiple  processes  by  which  past  behavior  predicts  future behavior.,” Psychological  Bulletin ,  vol.  124,  no.  1.  American Psychological  Association,  US,  pp.  54–74,  1998,  doi: 10.1037/0033-2909.124.1.54.