Vol. 12 No. 4 Juli-Agustus 2023
PERAN E-TRUST DALAM MEMEDIASI PENGARUH E-WOM TERHADAP E- PURCHASE INTENTION JASA TELEMEDICINE, PENGGUNA APLIKASI MOBILE HEALTH DI JAKARTA
Gidion P. Adirinekso Universitas Kristen Krida Wacana Email: gidion.adirinekso@ukrida.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan melihat pengaruh electronic word of mouth (E-WOM) terhadap e- purchase intention yang dimediasi oleh e-trust. Aplikasi mobile health merupakan salah satu inovasi teknologi yang dimanfaatkan dalam bidang kesehatan untuk menjangkau masyarakat luas.  Selama  dalam  masa  pandemi  Covid-19  tingkat  pengguna  aplikasi  mobile  health meningkat  drastis  hal  ini  juga  ditunjukkan  dengan  semakin  banyaknya  pesaing  yang bermunculan  dengan mengeluarkan  produk  serupa.  Persaingan  ini  terjadi  bertujuan  untuk memenangkan  hati  pelanggan  dilihat  dari  e-purchase  intention  dengan  mediasi  e-trust. Persaingan antara e-word of mouth (E-WOM) pada aplikasi mobile health. Dalam penelitian ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Teknik  analisis  yang  digunakan  PLS-SEM.  Proses pengumpulan data sebanyak 210 responden dilakukan melalui penyebaran kuesioner secara online.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  e-word  of  mouth  (E-WOM)  sangat berpengaruh terhadap e-purchase intention dan e-trust memediasi pengaruh e-word of mouth (E-WOM) terhadap e-purchase intention.
Kata kunci : E-Word of Mouth (E-WOM), E-Trust, E-Purchase Intention

## Abstract
This  study  examines  the  effect  of  elecetronic  word  of  mouth  (E-WOM)  on  e-purchase intention  mediated  by  e-trust.  The  mobile  health  application  is  one  of  the  technological innovations used in the health sector to reach the wider community. During the Covid-19 pandemic, the leve of mobile health application users increased, this was also shown by the increasing  number  of  competitors  emerging  by  issuing  similar  products.  The  competition aims to win the hearts of customers seen from e-purchase intention with e-trust mediation. Competition between e-word of mouth (E-WOM) in mobile health applications. In this study using  quantitative  methods.  The  analytical  technique  used  is  PLS-SEM.  The  process  of collecting  data  for  210  respondents  was  carried  out  through  the  distribution  of  online questionnaires. This study indicates that e-word of mouth (E-WOM) is very influential on e- purchase  intention  and  e-trust  mediates  the  effect  of  e-word  of  mouth  (E-WOM)  on  e- purchase intention.
Keywords: E-Word of Mouth (E-WOM), E-Trust, E-Purchase Intention.

## Pendahuluan
Meluasnya penggunaan teknologi dalam berbagai aspek kehidupan di era digital yang serba cepat,  memicu  munculnya  inovasi  teknologi,  termasuk  di  bidang  layanan  Kesehatan.    Inovasi tersebut menghadirkan keberadaan institusi non formal yang tumbuh seiring kemajuan tekonologi informasi. Salah satu institusi kesehatan non formal ini dikenal dengan istilah telemedicine. Menurut  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  tahun  2019, telemedicine merupakan  pelayanan  kesehatan  jarak  jauh  oleh  tenaga  kesehatan  professional  menggunakan informasi  dan  komunikasi  teknologi,  termasuk  informasi  tentang  diagnosis,  pengobatan, pencegahan  penyakit  dan  cedera,  penelitian  dan  evaluasi,  dan  pendidikan  berkelanjutan pelayanan  penyedia  kesehatan  individu  dan  masyarakat.  Layanan telemedicine di  Indonesia terdiri dari teleradiology, telelektrokardiografi, teleultrasonografi, layanan teleconsultasion klinis dan jasa konsultasi lainnya (Indonesian Ministry of Health, 2019).
Munculnya  layanan  kesehatan  digital  atau telemedicine memungkinkan  pasien  dan  tenaga kesehatan berdiskusi atau berkonsultasi jarak jauh, dinilai dapat memudahkan masyarakat untuk menerima  layanan  serta  informasi  seputar  kesehatan  secara  efektif  dan  efisien.  Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) mencatat penggunaan aplikasi telemedicine naik pesat hingga 443% sejak pandemi Covid-19 di Indonesia. Mengutip data McKinsey (2000), bahwa 44% responden menyatakan mereka beralih dari konsultasi tatap muka ke konsultasi daring. Hal ini selaras  dengan  melonjaknya  kunjungan  dan  penggunaan  aplikasi telemedicine selama  masa pandemi Covid-19, yaitu sebesar 600% (katadata.co.id).
Gambar 1 Aplikasi Kesehatan yang digunakan oleh kaum urban Sumber: Katadata.co.id
Gambar  1  menjelaskan  urutan  aplikasi  kesehatan  andalan  yang  digunakan  oleh  kaum urban saat ini, dimana Halodoc, Alodokter dan Klikdokter sebagai 3 aplikasi kesehatan terbanyak yang  digunakan  oleh  masyarakat  masa  kini.  Riset  ini  didukung  dengan  banyaknya  jumlah pengunduh dan pemberian rating pada aplikasi google play store pada pengguna android.
Tabel 1 Top 3 Rating Platform / Aplikasi Kesehatan
Sumber: Google Play Store, April 2022
Berdasarkan Tabel 1 jumlah pengunduh, Halodoc dan Alodokter memiliki lebih dari 5 juta. Rating tertinggi diraih oleh Halodoc dengan 4,8/5 kemudian Alodokter dengan rating 4,6/5 dan  pada  posisi  ketiga  diraih  oleh  KlikDokter  dengan  rating  4,2/5.    Dalam  kondisi  pademi pengguna jasa telemedicine mengalami banyak peminat dan lonjakan penggunaan yang tinggi. Konsekuensinya,  banyak platform  telemedicine berlomba  memenangkan  hati  penggunanya. Salah satu contoh upaya yang dilakukan oleh Halodoc untuk menarik simpati atau kepercayaan calon penggunanya adalah dengan menggandeng artis ternama ibukota seperti Raffi Ahmad dan Nagita Slavina yang mempromosikan fitur chat dengan dokter di Halodoc adalah dokter asli dan bukan robot melalui akun youtube Halodoc yang diterbitkan pada 11 November 2021. Dmpakya Halodoc dikenal banyak masyarakat. Walaupun demikian Alodokter sebagai salah satu penyedia jasa telemedicine terdahulu,  terus  berupaya  meningkatkan  pelayanan  dan  kepercayaan penggunanya
Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta

## Gambar 2 Layanan Fitur Alodokter
Sumber: Alodokter.com
Gambar  2  menjelaskan  beberapa  fitur  utama  yang  disediakan  oleh  Alodokter  untuk masyarakat Indonesia tanpa harus bertatap muka.  Ada beberapa layanan yang diberikan, seperti adanya fitur chat bersama dokter, buat janji konsultasi dengan dokter dan / mencari rumah sakit pilihan,  tersedianya  artikel  kesehatan  terlengkap  berbahasa  Indonesia,  perlindungan  kesehatan tambahan  dengan  proteksi  Alodokter,  Tes  Covid-19.  Melalui  Alodokter,  pasien  juga  dapat membeli  obat  atau  berbelanja  kebutuhan  kesehatan  sesuai  dengan  resep  dokter  yang  nantinya akan diantar ke alamat tujuan.
Sebagai  upaya  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  kepercayaan  penggunanya, Alodokter  berkolaborasi  dengan  Ikatan  Dokter  Indonesia  (IDI)  yang  ditandai  dengan penandatanganan  perjanjian  kerja  sama  antara  Alodokter  dan  IDI.  Melalui  akreditasi  yang diberikan  oleh  IDI,  menjadikan  Alodokter  sebagai  layanan  kesehatan  digital  yang  semakin lengkap  dengan  segala  aspek.  Selain  itu,  Alodokter  juga  mengandalkan medical  excellence dengan melibatkan dokter pada setiap fitur yang ada, baik pada fitur chat maupun artikel-artikel yang ada di dalamnya. Alodokter juga memastikan SOP terkait data-data pengguna yang dikelola berdasarkan  ketentuan  yang  berlaku.  Demikian  juga  dalam  proses  rekrutmen  dokter  harus memenuhi syarat dan ketentuan yang berlaku untuk menjamin kualitas layanan yang diberikan seperti seperti harus memiliki surat kelulusan dokter, Surat Tanda Registrasi (STR), dan Surat Izin Praktik (SIP).
Banyaknya  kemudahan  yang  ditawarkan  oleh  aplikasi  layanan  kesehatan  digital menjadikan  fitur  chat  dengan  dokter  menjadi  salah  satu  fitur  terfavorit  masyarakat  masa  kini, karena dapat berkonsultasi kapan saja dan dimana saja tanpa ribet. Baik dari aplikasi Halodoc, Alodokter  dan  Klikdokter  memiliki  kesamaan  diantaranya  memiliki  fitur  chat  dengan  dokter, menampilkan r ating , pengalaman dokter berikut dengan nomor SIP dan STR namun dari setiap fitur yang mereka sediakan terdapat salah satu pembeda yaitu pada aplikasi Alodokter dimana Alodokter menambahkan informasi yang lebih lengkap serta menampilkan fitur ulasan yang dapat dibaca terdahulu oleh calon pembeli atau pengguna dan menyediakan fitur online customer review yang dimana pengguna bisa memberikan testimoni mereka pada aplikasi ataupun website tersebut atas pengalaman berkonsultasi dengan dokter atau penglaman menggunakan aplikasi Alodokter tersebut, yang dimana pada jasa penyedia lain hanya menunjukkan rating tanpa adanya online customer review .
Selain  itu  bagi  calon  pengguna  jasa telemedicine dapat  menjadikan online testimoni tersebut  sebagai  tolak  ukur  atau  pertimbangan  untuk  meningkatkan  kepercayaan  sebelum melakukan e-purchase intention yang dapat dilihat pada gambar 3 berikut:

## Gambar 3 Layanan Fitur Chat dengan dokter di Aplikasi Alodokter
Sumber: Alodokter.com
Adapun salah satu tantangan besar Alodokter adalah untuk tetap terus mempertahankan dan meningkatkan kepercayaan masyarakat terkait fitur-fitur yang ditawarkan. Adapun keraguan pada  beberapa  kalangan  masyarakat  akan  layanan  kesehatan  digital  membuat  Alodokter menghadirkan fitur online customer review , rating, hingga menunjukan kuantitas chat yang telah dilakukan  oleh  dokter  tersebut.  Harapannya  hal  ini  dapat  membantu  menjawab  keraguan masyarakat  dalam  menentukan  pilihannya  hingga  memutuskan  untuk  membeli  produk  /  jasa melalui  aplikasi  Alodokter  serta  mengurangi  keresahan  masyarakat  terkait issue  chat dengan robot jika menggunakan aplikasi telemedicine.
Disatu  sisi  tidak  semua  aplikasi  atau  platform  layanan  kesehatan  menyediakan  fitur online customer review seperti diperlihataan pada gambar 4 dan 5
Gambar 4 Layanan Fitur Chat dengan dokter di Aplikasi Klikdokter Sumber: Aplikasi Klikdokter

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Pada gambar 4 dapat dilihat bahwa pada fitur chat dengan dokter pada aplikasi Klikdokter hanya  menampilkan  sedikit  informasi  dan  hanya  menunjukkan rating pada  ulasan  chat  nya, walaupun terdapat tulisan berdasarkan 84 ulasan, ulasan tersebut tidak dapat di klik untuk dibaca terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  pembelian  dan  instruksi  selanjutnya  adalah  mengarahkan pengguna untuk melakukan pembayaran.

## Gambar 5 Layanan Fitur Chat dengan dokter di Aplikasi Halodoc
Sumber: Aplikasi Halodoc
Pada gambar 5 terlihat fitur chat dengan dokter pada aplikasi Halodoc hanya menampilkan sedikit  informasi  dan  hanya  menunjukkan rating saja  dan  instruksi  selanjutnya  adalah mengarahkan pengguna untuk melakukan pembayaran yang berbeda dengan aplikasi Alodokter. Perbedaan  ini,  dianggap  sebagai  peluang  oleh  Alodokter  untuk  terus  memberikan  dan meningkatkan  pelayananan  mereka  dan  dimana  hal  ini  dapat  menjadi  nilai  tambah  untuk meningkatkan  kepercayaan  pengguna  Alodokter sebelum melakukan e-purchase intention jasa telemedicine. Pada  penelitian  sebelumnya  (Kristina,  2017)  membuktikan  bahwa  E-WOM berpengaruh signifikan terhadap purchase intention pada aplikasi telemedicine yang dimediasi oleh variable vividness. Di mana E-WOM merupakan komunikasi berupa pernyataan positif atau negative mengenai sebuah produk atau perusahaan yang dilakukan oleh potensial, actual , maupun mantan konsumen yang tersedia untuk semua orang dan tersebar melalui internet. Selain itu E- WOM  sebagai  salah  satu  strategi  promosi  dengan  mengandalkan  kekuatan  tulisan  yang disebarkan di internet dan dibuat oleh konsumen yang memiliki pengalaman dengan produk atau jasa,  untuk  menarik  para  konsumen  baru  dan  dapat  menguntungkan  perusahaan  karena  secara tidak  langsung  mempromosikan  produk  tersebut.  E-WOM  juga  dinilai  mampu  memberikan pengaruh yang lebih efektif terhadap minat beli konsumen daripada promosi biasa yang dilakukan oleh  perusahaan  karena  konsumen  mampu  mempengaruhi  konsumen  lain  dengan  opini  dan pengalaman  mereka  yang  lebih  terpecaya  dan  juga  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu pertimbangan terhadap minat beli terhadap suatu produk atau jasa. Melalui E-WOM konsumen yang sering mencari ulasan dan atau mengumpulkan banyak informasi terkait produk, jasa atau layanan secara online dipercaya dapat membentuk minat beli dari konsumen tersebut. Hal ini pun sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  (Yoga  &  Pradita,  2021)  yang membuktikan  bahwa  E-WOM  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  E-Trust  pada  aplikasi Alodokter.  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Farki  et  al.,  2016)  membuktikan  bahwa dengan adanya online customer review dan rating memiliki hubungan terhadap minat pembelian pelanggan dan menjadi salah satu fitur penting dalam pembelian secara online. Perkembangan  teknologi  telah  membuat  pergesaran  perilaku  pelanggan  dari  pembelian toko offline menjadi  pembelian  toko online. Hal  ini  pun  dibuktikan  dengan  banyaknya
bermunculan  e-commerce  atau  toko online di  Indonesia.  Perkembangan  teknologi  ini  melalui platform  online  pun  juga  dilirik  oleh  pelaku  bisnis  kesehatan  ditambah  dengan  maraknya penyebaran  virus  Covid-19  yang  menyerang  seluruh  dunia  termasuk  Indonesia.  Sehingga platform untuk konsultasi kesehatan online pun juga banyak bermunculan. Kondisi ini membuat para pelaku bisnis harus memutar otak menentukan diferensiasi dari setiap produk atau jasa atau platform yang dimiliki agar dapat semakin menarik perhatian calonn pelanggan. Online customer review adalah  sebuah  bentuk electronic  word  of  mouth (EWOM)  yang  mengacu  pada  konten buatan pengguna yang di-posting pada situs online maupun situs web atau platform yang dimana fitur ini digunakan oleh Alodokter sebagai salah satu diferensiasi dalam strategi pemasaran untuk mendapatkan kepercayaan calon pelanggan untuk melakukan keputusan pembelian.
Berdasarkan latar belakang diatas membuat peneliti tertarik melakukan penelitian dengan judul Pengaruh Electronic Word of Mouth Terhadap E-Purchase Intention Jasa Telemedicine dengan E-Trust Sebagai Variebel Mediasi Pada Pengguna Aplikasi Alodokter di Jakarta.

## Metode Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  kuantitatif  adalah  data  primer  dari  survei. Menurut  (VanderStoep  &  Johnston,  2009)  penelitian  kuantitatif  secara  umum  melibatkan perhitungan  data  statistik  atau  pengukuran  perihal  fenomena  yang  terjadi  dengan  melibatkan populasi atau sampel tertentu dengan tujuan untuk menguji hasil hipotesis yang sudah ditetapkan. Data yang dipakai dalam penelitian ini berskala ordinal. Data skala ordinal merupakan data yang diperoleh dengan cara mengkategorisasi atau mengklasifikasi. Menurut (Hair Jr et al., 2014) skala ordinal merupakan tingkat presisi  pengukuran  “lebih tinggi”  berikutnya.  Dalam skala  ordinal, variabel  dapat  diurutkan  atau  diberi  peringkat  dalam  kaitannya  dengan  jumlah  atribut.  Setiap subjek  atau  objek  dapat  dibandingkan  dengan  yang  lain  dalam  hal  “lebih  besar  dari”  atau hubungan  “kurang  dari”.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  skala  likert  dimana  terdapat  lima alternatif jawaban yaitu: sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan sangat tidak setuju.

## Sumber Data
Adapun  sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer. Menurut (VanderStoep & Johnston, 2009) data primer merupakan data yang dikumpulkan secara langsung  oleh  peneliti  tanpa  perantara  sehingga  data  yang  didapatkan  berupa  data  mentah. Adapun  sumber  data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  oleh  peneliti  melalui  penyebaran kuesioner dalam bentuk google form. Penyebaran kuesioner dengan link diberikan kepada calon responden yang sesuai dengan kriteria.

## Populasi
Menurut  (VanderStoep  &  Johnston,  2009)  pengertian  populasi  merupakan  beberapa individu dengan kriteria yang ditentukan. Adapun populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh pengguna aplikasi telemedicine di Jakarta. Khusus di dalam penelitian ini aplikasi telemedicine  yang  dimaksud  adalah  Alodokter,  Halodoc  dan  Klikdokter.  Ketiga  aplikasi  ini dipilih  karena  ketiganya  menduduki  urutan  3  teratas  oleh  pengguna  berdasarkan  survey  yang dilakukan oleh peneliti berdasarkan jumlah unduhan dan rating pada aplikasi google play store pada ponsel pintar berbasis android April 2022 lalu.

## Sampel
Menurut  (VanderStoep  &  Johnston,  2009)  pengertian  sampel  merupakan  beberapa bagian dari populasi yang akan berpartisipasi sebagai perwakilan dari populasi tersebut. Adapun sampel dalam penelitian ini adalah pengguna 3 aplikasi telemedicine di Jakarta. Besarnya sampel di dalam penelitian ini adalah 210 responden dengan jumlah 25 indikator. Untuk memilih sampel tersebut,  digunakan  metode purposive  sampling, yaitu  penentuan  sampel  berdasarkan  kriteria tertentu.  Adapun  kriteria  sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  responden  memiliki  salah  satu aplikasi mobile  health (Alodokter,  Klikdokter  atay  Halodoc)  serta  pernah  melakukan konsultasi/transaksi  melalui  aplikasi mobile  health tersebut  maupun  website  telemedicine minimal sekali selama masa pandemic Covid-19 (Maret -Mei 2022).
Operasionalisasi Variabel

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Independent Variabel (X1)
Variabel  bebas  (independent)  adalah  variabel  yang  mempengaruhi  atau  menjadi penyebab  atau  pengaruh  timbulnya  variabel  terikat  (dependen).  Menurut  (Hair  Jr  et  al.,  2014) independent  variabel  merupakan  variabel  penyebab  yang  diduga  dari  setiap  perubahan  dalam variabel dependen.  Dalam penelitian ini independent variabel pertama adalah E-WOM dan E- Trust.
Dependen Variable (Y)
Variabel terikat (dependen) adalah variabel yang dipengaruhi, akibat dari adanya variabel bebas (independen). Menurut (Hair Jr et al., 2014) variabel dependen adalah efek yang diduga dari,  atau  respons  terhadap,  perubahan  variabel  independen.  Dalam  penelitian  ini  dependen variable adalah e-purchase intention.
Berikut adalah tabel operasional yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2 Operasional Variabel Variabel Definisi Dimensi Indikator Skala E-WOM (X1) Pernyataan positif atau negative yang dibuat oleh calon pelanggan, pelanggan saat ini atau pelanggan lama tentang produk atau perusahaan melalui internet. (Hennig- thurau et al., 2004) . Pencarian ulasan online ini pada akhirnya akan membangun minat beli dari pelanggan maupun calon
pelanggan.
(Jalilvand & Samiei, 2012). Intensity Valence of opinion Content (Goyette I. et al., 2010) Banyaknya ulasan yang ditulis oleh konsumen / pengguna aplikasi / situs telemecine Adanya opini berupa nilai
positif maupun nilai negatif yang dibuat konsumen dalam situs jejaring tentang brand, jasa atau produk.
Rekomendasi dari pengguna aplikasi / situs telemedicine ( pelayanan dokter, penggunaan aplikasi )
Memuat informasi yang disampaikan di aplikasi terkait dengan suatu brand, jasa / produk. Seperti informasi kualitas pelayanan dokter, informasi variasi pelayanan yang ditawarkan, informasi biaya) Likert Purchase Intention (Y) Merupakan kemungkinan konsumen akan melakukan pembelian dengan mencari informasi terkait produk atau jasa dari beberapa sumber. Peformance Expectancy (Harapan Kinerja) Effort Expectancy (Harapan Usaha) Faktor pendorong ekstrinsik yang menunjukkan ekspektasi pengguna mengenai kinerja setelah menggunakan tekonologi atau sistem baru dibandingkan dengan menggunakan yang sudah ada. Dalam konteks pembelian online harapan Likert
(Shahnaz & Wahyono, 2016)
Social
Influence (Pengaruh Sosial ) (Dewi et al., 2020) pelanggan dikaitkan dengan penghematan waktu, promosi yang menarik, rentang produk yang luas, dan harga yang lebih rendah yang mana secara signifikan memprovokasi niat pembelian online. Motivator intrinsik yang mengacu pada proses memfasilitasi hasil yang dihormati dari penggunaan teknologi baru.. Ketika konsumen menggunakan situs web/aplikasi untuk mencari informasi dan melakukan pembelian, jumlah upaya yang harus mereka lakukan akan mempengaruhi niat mereka untuk mengadopsi metode pembelian online. Pendapat orang lain akan mempengaruhi tindakan orang lain, dan ini juga terjadi dalam konteks pembelian online. (Dewi et al., 2020) E-Trust (Z) Merupakan persepsi pengguna dalam menempatkan kepercayaan mereka pada suatu infrastruktur teknologi dan jaminan procedural dalam
meningkatkan niat menggunakan telemedicine. (Kamal et al., 2020) Ability Benevolence (Kebaikan hati)
Integrity (integritas) (Wong, 2017) Kemampuan peyedia menyediakan, melayani serta mengamankan transaksi.
Meliputi kemampuan, kompetensi, pengalaman.
Keyakinan konsumen bahwa penyedia layanan memiliki niat baik untuk membantu konsumen. Biasanya meliputi perhatian, empati, keyakinan. (Kim & Tadisina, 2005)
Berkaitan dengan bagaimana perilaku atau kebiayaan penyedia dalam menjalankan bisnisnya. Likert

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Informasinya diberikan kepada konsumen haruslah benar sesuai dengan fakta atau tidak. Kualitas produk/jasa yang dijual apakah dapat dipercaya atau tidak. Meliputi fairness, fulfilment, loyalty, honestly, dependability dan reliability.
(Wong, 2017)

## Metode Pengumpulan Data
Pernyataan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  indikator  tiap  variable yang  diteliti.  Adapun  pernyataan  dibuat  dalam  skala  likert,  yang  mana  responden  dapat menyatakan tingkat setuju atau tidak setuju untuk setiap pernyataan yang diberikan.
Tabel. 3 Skala Likert Jenis Jawaban Bobot Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1
Sumber : (Hair Jr et al., 2014)
Angka lima pada tabel mengartikan responden yang bersifat positif (sangat setuju) pada setiap  pernyataan  yang  disampaikan,  sementara  angka  satu  mengartikan  bahwa  respon  yang diberikan bersifat negatif (sangat tidak setuju). Adapun pengumpulan data dalam penelitian ini peneliti menggunakan kuesioner dalam bentuk google form yang disebarkan secara online.

## Uji Kuesioner
Dalam  penelitian  ini  metode  analisis  data  yang  diterapkan  yaitu  uhi  validitas  dan  uji reliabilitas. Uji validitas dan uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui apakah kuesioner valid atau tidak valid, serta reliabel atau tidak reliabel.

## Uji Validitas
Uji  validitas  digunakan  untuk  mengukur  valid  atau  tidaknya  suatu  data  kuesioner. Menurut  (Hair  Jr  et  al.,  2014)  uji  validitas  adalah  sejauh  mana  suatu  ukuran  secara  akurat mewakili  apa  yang  seharusnya.  Uji  validitas  ini  digunakan  untuk  mengukur  data  agar  data menjadi  valid  yaitu  berupa  penilaian  dari  hasil  responden.  Dengan  pengujian  mempunyai pengaruh  yang  signifikan  dengan  membandingkan  r  hitung  dengan  r  tabel  untuk degree  of freedom (df) = n-2. Pengujian ini digunakan dengan menggunakan korelasi product moment atau pearson,  Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  valid  tidaknya  pernyataan  yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a) Tingkat kepercayaan 95% (α = 5%)
b) Jumlah responden sebanyak 30 responden untuk pra uji, yang mana dalam hal ini terdapat 30  respoden  yang  di  ambil  dari  210  responden  yang  mana  dianggap  dapat  mewakili dilakukannya pra uji.
c) Adapun dasar pengambilan uji validitas pearson:
Perbandingan nilai r hitung dengan r tabel
➢ Jika nilai r hitung > r tabel = valid
➢ Jika nilai r hitung < r tabel = tidak valid
Cara  mencari  nilai  r tabel dengan  N=30  pada  signifikansi  5%  pada  distribusi  nilai  r tabel statistic, maka  diperoleh nilai r tabel sebesar 0.361.  Singkatnya  r hitung (pada tabel product moment atau pearson > r tabel ) atau bernilai positif, maka dapat dikatakan valid. Atau dapat dengan melihat nilai Signifikansi (Sig.)
➢ Jika nilai Signifikansi < 0,05 = valid
➢ Jika nilai Signifikansi > 0,05 = tidak valid Adapun analisis bivariate Pearson (korelasi produk momen Pearson ), dihitung dengan rumus:
Keterangan: R xy : Koefisien korelasi X   : Variabel independen Y   : Variabel dependen N   : Banyaknya subyek

## Uji Reliabilitas
Menurut  (Hair  Jr  et  al.,  2014)  uji  reliabilitas  merupakan  penilaian  dengan  tingkat konsistensi antara beberapa ukuran variabel. Salah stu bentuk reliabilitas dalam suatu kuesioner adalah adanya pertanyaan atau menyataan secara berulang yang mana konsistensi yang diukur adalah  antara  tanggapan  untuk  individu  pada  dua titik  waktu.  Adapun tujuannya  adalah  untuk memastikan  bahwa  tanggapan  yang  diberikan  tidak  terlalu  bervariasi  antar  periode  waktu sehingga  pengukuran  yang  dilakukan  pada  setiap titip  waktu  dapat  diandalkan. Uji  reliabilitas adalah kelanjutan dari uji validitas yang mana data yang digunakan adalah data yang valid. Jika hasil  pengukuran  yang  diulang  sama,  maka  dikatakan  sebagai  tingkat  reliabilitas  yang  baik. Pengukuran  pada  suatu  penelitian  dikatakan  reliabel  apabila  memiliki Cronbach  Alpha. Suatu variabel  dinyatakan  reliabel  apabila memiliki  nilai Cronbach  Alpha >0.60-0.70 (Hair  Jr  et  al., 2014) Adapun rumus SPSS > Cronbach Alpha adalah sebagai berikut :

## Pengujian Model SEM
Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  Partial  Least  Square- Structural  Equation  Modelling  (PLS-SEM)  yang  dioleh  dengan  software  smart  PLS  V3.0. Adapun  penelitian  ini  akan  dievaluasi  menggunakan Outer  Model  test yang  meliputi  Uji Convergent  Validity,  Discriminant  Validity ,  Uji  Validitas  Konstruk (Averange  Variance Extracted) , dan Uji Reliabilitas Konstruk (Composite reliability dan Cronbach Alpha). Serta uji inner model test yang meliputi uji goodness-fit model (R-Square) dan Uji T (Hair Jr et al., 2014)

## Uji Outer Model
Uji outer model bertujuan untuk menspesifikasikan hubungan antar variabel laten dengan indikator-indikatornya (Hair Jr et al., 2014).
Uji Convergent Validity

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Convergent validity dalam measurement model merupakan sejauh mana indikator dari konstruk tertentu bertemu atau berbagi proporsi varians yang sama. Validitas konvergen menilai sejauh mana dua ukuran dari konsep yang sama dikorelasikan. (Hair Jr et al., 2014)
Dalam  menguji convergent  validity digunakan  nilai outer loading atau loading factor. Suatu indikator dinyatakan memenuhi convergent validity dalam kategori baik apabila memiliki nilai outer loading > 0.7 Uji Discriminat Validiy Discriminant validity merupakan sejauh mana indikator dari konstruk tertentu bertemu atau berbagi varians yang sama. Discriminant validity dapat dilihat melalui nilai average variant extracted (AVE)  yang  mana  untuk  mendapatkan  model  yang  baik,  masing-masing  indikator dipersyaratkan nilainya harus > 0.5 (Hair Jr et al., 2014) Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Dalam model structural terdapat dua uji yang harus dilakukan yaitu uji goodness-fit model (R-Square) dan Uji T (Hair Jr et al., 2014) Uji Goodness – Fit Model (R Square)
R-square  merupakan  angka  yang  berkisar  antara  0  sampai  1  yang  mengindikasikan besarnya  kombinasi  variabel  independen  secara  bersama-sama  mempengaruhi  nilai  variabel dependen. Adapun ketentuan dari R Square yaitu semakin mendekati angka satu berarti semakin baik.  Jika r-square bernilai  0.6,  berarti  60%  sebaran  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh variabel independent. Sisanya 40% tidak dapat dijelaskan oleh variabel intedependen atau dapat dijelaskan oleh variabel diluar variabel independent (komponen error). Jika nilai r-square kecil artinya komponen error yang besar.(Hair Jr et al., 2014). Uji Path Analysis (Uji t)
Uji path analysis menurut David Garson dari North Carolina State University merupakan perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasaan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. digunakan untuk menguji pengaruh variabel intervening.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  bantuan  pengolahan  data menggunakan software SPSS dan smartPLS. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis Pengaruh Electronic Word of Mouth (E-WOM) terhadap E-Purchase Intention Jasa Telemedicine melalui  mobile  health  apps  dengan  E-Trust  sebagai  variabel  mediasi  di  Jakarta.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  subjek  penelitian  yang  berjumlah  210  responden  terpilih. Pengambilan  data  dilakukan  menggunakan  google  form  yang  disebarkan  melalui  media  sosial maupun secara personal. Adapun kriteria responden dalam penelitian ini adalah memiliki aplikasi mobile health di pada ponsel pintar dan setidaknya pernah melakukan transaksi atau konsultasi melalui aplikasi mobile health tersebut dalam waktu masa pandemi Covid-19 mulai Maret 2020 hingga sekarang. Berikut uraian pembahasannya yang mencakup deskripsi responden, pengujian kuesioner dan model PLS, uji hipotesis dan pembahasan:

## Deskripsi Responden
Deskripsi responden berisikan informasi profil responden dengan beberapa karakteristik tertentu. Karakteristik responden dalam penelitian ini mencakup beberapa aspek demografi, yaitu jender,  tipe  generasi,  jenis  pekerjaan,  tempat  tinggal  dan  jenis  penyakit  yang  pernah dikonsultasikan.

## Responden Menurut Jenis Kelamin
Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini.  Berdasarkan tabel 4.1 terlihat  bahwa  sebagian  besar  responden adalah  perempuan.  Hal  ini menjadi  indikasi  bahwa  pengguna  aplikasi mobile  health lebih  banyak  di  manfaatkan  oleh perempuan.
Tabel 3 Jenis Kelamin Responden
Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-laki 63 30% Perempuan 147 70% Jumlah 210 100%
Sumber: Data Primer diolah, 2022
Responden Menurut Usia / Generasi
Berikut karakteristik responden usia dapat dilihat pada tabel 4.2
Tabel 4 Usia Responden Usia/Generasi Jumlah Persentase <25 Tahun / generasi z 70 33,3% 25-40 Tahun / generasi y 129 61,4% 41-56 Tahun / generasi x 9 4,3% >57 Tahun / generasi bb 2 1,0% Jumlah 210 100% Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui bahwa responden paling banyak berusia 25 sampai dengan 40 yang mana menurut Beresfod Research yang dikutip dari Kompas.com secara umum kelahiran  tahun  1981-1996  dengan  rentang  usia  25-40  tahun  masuk  dalam  pengelompokan generasi  Y  atau  Millenials.  Hal  ini  selaras  dengan  pendapat  Abramson  yang  dikutip  dari Kompas.com bahwa generasi Y merupakan generasi pertama yang disebut sebagai digital native. Hal ini membuat generasi Y sangat mandiri karena mereka tidak lagi bergantung pada orang lain untuk memecahkan masalah mereka atau mengajari mereka banyak hal karena sudah memiliki internet, termasuk di dalamnya dalam menggunakan mobile health. Sedangkan  diposisi  kedua pengguna  aplikasi mobile health di  dominasi  oleh  kalangan berusia  <25  tahun  dimana  kelahiran  tahun  1997-2012  dengan  rentang  usia  9-24  tahun  masuk dalam pengelompokan generasi Z atau yang dikenal sebgai iGeneration, GenerasiNet, Generasi Internet. Berdasarkan penelitian ini mungkin gen Z belum mendominasi dikarenakan usia mereka masih  cenderung  muda.  Namun  memiliki  kecenderungan  untuk  mendapatkan  layanan  yang bersifat mudah, cepat dan nyaman bagi mereka.

## Responden menurut Pekerjaan
Berikut karakteristik responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5 Pekerjaan Responden Jenis Pekerjaan Jumlah Persentase Wirausaha 16 7,6% Karyawan / Pegawai Swasta 111 53,0% Pelajar / Mahasiswa 49 23,3% Ibu Rumah Tangga 21 10,0% ASN / TNI / Polri 1 0,5% Lainnya 12 5,7% Jumlah 210 100%
Sumber: Data primer diolah, 2022

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa pekerjaan responden paling banyak adalah karyawan / pegawai swasta sebanyak 111 responden (53%) , hal ini dikarenakan status pekerjaan peneliti  saat  ini  yaitu  sebagai  karyawan,  maka  dari  itu  responden  yang  berstatus karyawan/pegawai swasta lebih banyak. dibandingkan dengan status pekerjaan lainnya.

## Responden Menurut Domisili
Berikut karakteristik responden berdasarkan tempat tinggal atau domisili, dapat dilihat pada tabel:
Tabel 6 Domisili Responden Domisili Jumlah Persentase Jakarta Barat 123 59,0% Non Jakarta Barat 87 41,0% Jumlah 210 100%
Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan Tabel 6 dapat diketahui bahwa didapatkan responden paling banyak pada wilayah Jakarta Barat sebanyak 123 responden (59%) hal ini dikarenakan domisili peneliti  saat ini bertempat di wilayah Jakarta Barat, maka dari itu responden yang dalam penelitian ini lebih banyak terdapat di wilayah Jakarta Barat dibandingkan dengan wilayah lainnya.

## Responden Menurut Jenis Penyakit
Berikut karakteristik responden berdasarkan jenis penyakit yang dikonsultasikan, dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 7 Jenis Penyakit Responden
Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  mayoritas  jenis  penyakit  yang  banyak dikonsultasikan oleh responden adalah Covid-19/Omicron sebanyak 72 responden (34,3%) dan di  posisi  kedua  ada  jenis  penyakit  flu/batuk/pilek/radang/demas/panas  sebanyak  49  responden (23,3%). Hal ini dikarenakan adanya situasi pandemic Covid-19 yang terjadi yang mengakibatkan responden  lebih  banyak melakukan  konsultasi  melalui mobile  health untuk  berobat.  Dan  jenis penyakit kedua yang banyak di konsultasikan kebanyakan adalah sakit ringan.

## Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner

## Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu data kuesioner. Pengujian ini digunakan  dengan menggunakan  korelasi product  moment atau  pearson,  Adapun  kriteria  yang digunakan  dalam  menentukan  valid  tidaknya  pernyataan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
Tingkat kepercayaan 95% (α = 5%)
Jenis Penyakit Jumlah Persentase Flu/Batuk/Pilek/Radang/Demam/Panas 49 23,3% Covid-19/Omicron 72 34,3% Maag/Lambung/Gerd 16 7,6% Sakit Kepala/Pusing/Migrain/Vertigo 6 2,9% Lainnya 67 32% Jumlah 210 100%
Jumlah responden sebanyak  30  responden  untuk  pra uji,  yang mana  dalam  hal  ini  terdapat 30 respoden yang di ambil dari 210 responden yang mana dianggap dapat mewakili dilakukannya pra uji.
Adapun dasar pengambilan uji validitas pearson: Perbandingan nilai r hitung dengan r tabel Cara  mencari  nilai  r tabel dengan  N=30  pada  signifikansi  5%  pada  distribusi  nilai  r tabel statistic, maka  diperoleh  nilai  r tabel sebesar  0.361.  Singkatnya    r hitung (  pada  tabel product  moment atau pearson > r tabel ) atau bernilai positif, maka dapat dikatakan valid. Atau dapat dengan melihat nilai Signifikansi (Sig.) Pernyataan yang diberikan dalam penelitian ini sebanyak 25 item dengan rincian 9 pernyataan mengenai E-Word  of  Mouth ,  9  pernyataan  mengenai E-Trust dan  7  pernyataan  mengeani E- Purchase Intention yang diberikan kepada sebanyak 30 responden sebagai uji coba dan semua dinyatakan valid.
Tabel 8 Uji Validitas
Sumber: Data primer diolah, 2022
Hasil  dari  pengujian  ini  menunjukan  bahwa  item  pernyataan  dari  variabel e-word  of mouth,  e-trust dan e-purchase  intention memiliki  kriteria  valid.  Item  pertanyaan  yang  valid tersebut akan dipakai di dalam model penelitian.

## Uji Reliabilitas
No Pernyataan R Hitung R Tabel (N=30) Sig. Keterangan 1 E-Word of Mouth (X 1 ) X1.1 0,768 0,0361 0,000 Valid X1.2 0,846 0,0361 0,000 Valid X1.3 0,803 0,0361 0,000 Valid X1.4 0,727 0,0361 0,000 Valid X1.5 0,723 0,0361 0,000 Valid X1.6 0,765 0,0361 0,000 Valid X1.7 0,545 0,0361 0,002 Valid X1.8 0,685 0,0361 0,000 Valid X1.9 0,821 0,0361 0,000 Valid 2 E-Trust (X 2 ) X2.1 0,589 0,0361 0,001 Valid X2.2 0,841 0,0361 0,000 Valid X2.3 0,854 0,0361 0,000 Valid X2.4 0,834 0,0361 0,000 Valid X2.5 0,800 0,0361 0,000 Valid X2.6 0,842 0,0361 0,000 Valid X2.7 0,849 0,0361 0,000 Valid X2.8 0,842 0,0361 0,000 Valid X2.9 0,812 0,0361 0,000 Valid 3 E-Purchase Intention ( Y ) Y.1 0,791 0,0361 0,000 Valid Y.2 0,707 0,0361 0,000 Valid Y.3 0,853 0,0361 0,000 Valid Y.4 0,686 0,0361 0,000 Valid Y.5 0,718 0,0361 0,000 Valid Y.6 0,790 0,0361 0,000 Valid Y.7 0,780 0,0361 0,000 Valid
Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Menurut (Hair Jr et al., 2014), kuesioner dikatakan reliabel jika nilai cronbach’s alpha > 0,6. Berikut  adalah  hasil  uji  reliabilitas  dari variabel  E-Word  of  Mouth,  E-Trust  dan  E-Purchase Intention :
Tabel 9 Uji Reliabilitas No Variabel Cronbach’s Alpha N of Items Keterangan 1 E-Word of Mouth 0,898 9 Reliabel 2 E-Trust 0,932 9 Reliabel 3 E-Purchase Intention 0,875 7 Reliabel Sumber: Data primer diolah, 2022
Hasil dari pengujian ini menunjukan bahwa variabel E-Word of Mouth, E-Trust dan E- Purchase Intention memiliki nilai Cronbach’s Alpha > 0,6 – 0,7. Semua variabel dapat dinyatakan reliabel, artinya jika pernyataan ini dipakai di tempat dan waktu yang berbeda kemungkinan besar akan tetap valid dalam mengukur variabel yang ada.

## Pengujian Model SEM
Dalam pengujian model SEM dilakukan untuk mengetahui bahwa model yang dipakai di dalam penelitian memiliki kualitas yang baik. Beberapa kriteria pengujian kualitas model yang akan dilihat adalah outer measurement model , dan inner structural model . Outer measurement model terdiri  dari  validitas  konvergen,  validitas  diskriminan, composite  reliability (cronbach’s alpha). Inner  structural  model meliputi  proses  bootsraping,  parameter  uji  T-statistic,  nilai  R- square (Hair Jr et al., 2014)
Gambar 6 Outter Model
Uji outer  measurement  model bertujuan  untuk  mespesifikasikan  hubungan  antar  variabel laten  dengan  indikator-indikatornya.  Sedangkan  uji inner  structural  model bertujuan  untuk menunjukkan tingkat signifikasi dala m pengujian hipotesis (Hair Jr et al., 2014)
Evaluasi Outer Measurement Model (Nilai AVE, Outer Loading, convergent, discriminant validity)

## Convergent Validity
Dalam  menguji convergent  validity digunakan  nilai outer  loading atau loading  factor. Suatu indikator dinyatakan memenuhi convergent validity dalam kategori baik apabila memiliki nilai outer loading > 0,7 (Hair Jr et al., 2014).  Berikut nilai outer loading dari masing-masing indikator pada variabel penelitian:
Tabel 10 Outer Loading
Variabel Indikator Outer Loading E-Purchase Intention EPRCH.1 0,808 EPRCH.2 0,806 EPRCH.3 0,861 EPRCH.4 0,823 EPRCH.5 0,778 EPRCH.6 0,823 EPRCH.7 0,809 E-Trust ETRUST.1 0,774 ETRUST.2 0,824 ETRUST.3 0,816 ETRUST.4 0,838 ETRUST.5 0,775 ETRUST.6 0,832 ETRUST.7 0,879 ETRUST.8 0,775 ETRUST.9 0,845 E-WOM EWOM.1 0,792 EWOM.2 0,822 EWOM.3 0,841 EWOM.4 0,778 EWOM.5 0,830 EWOM.6 0,847 EWOM.7 0,823 EWOM.8 0,793 EWOM.9 0,829 Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  10  di  atas,  diketahui  bahwa  masing-masing  indikator  variabel penelitian banyak yang memiliki nilai outer loading > 0,7. Data di atas menunjukkan tidak ada indikator variabel yang nilai outer loading -ya di bawah 0,5 sehingga semua indikator dinyatakan layak atau valid digunakan dalam penelitian.

## Discriminant Validity
Discriminant validity dapat dilihat melalui nilai average variant extracted (AVE) yang mana  untuk  mendapatkan  model  yang  baik,  masing-masing  indikator  dipersyaratkan  nilainya harus > 0,5 (Hair Jr et al., 2014).
Tabel 11 Nilai AVE Variabel Average Variance Extracted (AVE) E-Purchase Intention 0,666 E-Trust 0,670 E-Word of Mouth 0,668 Sumber: Data primer diolah, 2022
Perhitungan pada tabel 11 di atas menunjukan nilai AVE varibael e-purchase intention, e-trust dan e-word of mouth > 0,5 dengan demikian dapat dinyatakan bahwa setiap variabel telah memiliki discriminant validity yang baik.

## Composite Reliability
Merupakan  bagian  yang  digunakan  untuk  menguji  nilai  reliabilitas  indikator-indikator pada  suatu  variabel.  Suatu  variabel  dapat  dinyatakan  memenuhi composite  reliability apabila memiliki  nilai  compsite  reliability  >  0,6  -  0,7  (Hair  Jr  et  al.,  2014).  Berikut  nilai composite reliability dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta

## Tabel 12 Composite Reliability
Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan  sajian  data  pada  tabel  12  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  c omposite reliability semua variabel penelitian > 0,6. Hasil ini menunjukkan bahwa masing-masing variabel telah  memenuhi composite  reliability sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  keselutuhan  variabel memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.

## Cronbach’s Alpha
Uji reliabilitas dengan composite reliability di atas dapat diperkuat dengan menggunakan nilai Cronbach alpha . Suatu variabel dapat dinyatakan reliabel atau memenuhi Cronbach alpha apabila  memiliki  nilai Cronbach  alpha >  0,7.  Berikut  ini  adalah  nilai Cronbach  alpha dari masing-masing variabel:
Tabel 13 Cronbach Alpha
Sumber: Data primer diolah, 2022 Berdasarkan tabel 13 di atas diketahui bahwa nilai Cronbach alpha dari masing-masing variabel dalam penelitian ini > 0,7. Dengan demikian hasil ini dapat menunjukkan bahwa masing- masing  variabel  penelitian  telah  memenuhi  persyaratan  nilai cronbach  alpha ,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.
Evaluasi Inner Structural Model (Uji R square, efek F^2, Q Square)
Gambar 7 Inner Model Sumber: Sumber: Data primer diolah, 2022
Evaluasi  inner  model  bertujuan  untuk  memprediksi  hubungan  kausalitas  hubungan sebab-akibat) antar variabel laten atau variabel yang tidak dapat diukur secara langsung. Dalam
Variabel Composite Reliability E-Purchase Intention 0,933 E-Trust 0,948 E-Word of Mouth 0,948 Variabel Cronbach’s Alpha E-Purchase Intention 0,916 E-Trust 0,938 E-Word of Mouth 0,938
melakukan evaluasi inner model menggunakan bantuan prosedur bootstrapping dan blindfolding dalam SMART PLS.

## Hasil Pengujuan Model Struktural (Inner Model)
Uji Goodness-fit Model (R Square)
Pengujian model structural dilakukan dengan melihat nilai R Square yang merupakan uji goodnes-fit  model. Berdasakan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan program smartPLS 3.0, diperoleh nilai R-Square sebagai berikut:
Tabel 14 Hasil Uji Goodness – Fit Model ( R Square ) Variabel Nilai R-Square E-Purchase Intention 0,769 E-Trust 0,481 Sumber: Data primer diolah, 2022
Berdasarkan tabel 14 di atas, dapat diketahui bahwa persentase besarnya kompetensi e- purchase intention sebesar 76,9% sedangkan persentase besarnya kompetensi e-trust sebesar 48,1%.
Penilaian goodness  of  fit juga  dapat  diketahui  dari  nilai  Q-Square.  Nilai  Q-Square memiliki  arti  yang  sama  dengan coefficient  determination  (R-Square) pada  analisis  regresi, dimana  semakin tinggi Q-Square, maka  model  dapat  dikatakan  semakin  baik  atau  semakin  fit dengan data. Adapun hasil perhitungan nilai Q-Square adalah sebagai berikut:
Q-Square
= 1- [(1-R 2 1) x (1-R 2 2)] = 1- [(1-0,769) x ( 1-0,481)] = 1- [0,231 x 0,519] = 1-0,119 = 0,881
Berdasarkan hasil penelitian di atas, di peroleh nilai Q-square sebesar 0,881 > 0,05 Hal ini  menunjukkan  besarnya  keragaman  dari  data  penelitian  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model penelitian  adalah sebesar  88,1%.  Sedangkan  sisanya  sebesar 11,9%  dijelaskan  oleh  faktor  lain yang  berada  di  luar  model  penelitian  ini.  Dengan  demikian,  dari  hasil  tersebut  maka  model penelitian ini dapat dinyatakan telah memiliki goodness of fit yang baik.
Uji Path Analysis (Uji t)
Tabel 15 Hasil Uji T Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Ket E-Trust (Z) ->E-Purchase Intention (Y) 0,653 0,649 0,051 12,870 0,000 Diterima E-Word of Mouth (X) ->E-Purchase Intention (Y) 0,288 0,293 0,050 5,738 0,000 Diterima E-Word of Mouth (X) -> E-Trust (Z) 0,694 0,697 0,040 17,354 0,000 Diterima Sumber: Data primer diolah, 2022
Pada tabel 15 dapat ditunjukkan koefisien pengaruh setiap kompone variabel E-Word of Mouth (X), E-Purchase Intention (Y) dan E-Trust (Z) yang setelah dilakukan estimasi dengan perintah “Boostrapping”.
E-Word of Mouth mempunyai nilai t hitung (17.354) lebih besar dari t tabel (1.972) dengan p value (0.000) < sig (0.05) artinya e-word of mouth berpengatuh signifikan terhadap e-trust.

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
E-Word of Mouth mempunyai nilai t hitung (5.738) lebih besar dari t tabel (1.972) dengan p value (0.000)  <  sig  (0.05)  artinya  e-word  of  mouth  berpengatuh  signifikan  terhadap  e-purchase intention.
E-trust  tidak  memediasi  pengaruh  e-word  of  mouth  terhadap  keputusan  pelanggna.  Hal  ini dikarenakan e-word of mouth berpengaruh signifikan (17.354 > 1.972) terhadap e-trust (Z); e- trust berpengaruh signifikan (12.870 > 1.972) terhadap e-purchase intention (Y); dan e-word of mouth berpengaruh signifikan (5.738 > 1.978) terhadap e-purchase intention (Y). E-Wom Berpegaruh terhadap e-Purchase Intention
E-Wom Berpegaruh terhadap e-trust e-Trust tidak memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis data tentang pengaruh e-word of mouth terhadap e-purchase intention jasa telemedicine  dengan e-trust sebagai  variabel mediasi pada  pengguna  aplikasi mobile  health di Jakarta, dapat disimpulkan bahwa:
1. Variabel e-word  of  mouth (X)  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap e-purchase intention (Y)
2. Variabel e-word of mouth (X) mempunyai pengaruh signifikan terhadap e-trust (Z) 3. Variabel e-trust (Z) tidak memediasi pengaruh e-word of mouth terhadap keputusan e- purchase intention. (Y)

## DAFTAR PUSTAKA
ATA.  (2006).  Telemedicine,  Telehealth,  and  Health  Information  Technology. An  ATA  Issue Paper , May , 1–13.
https://www.who.int/goe/policies/countries/usa_support_tele.pdf?ua=1
Aust,  F.  A. (1911).  The electrical  discharge  between a  pointed conductor  and a hemispherical surface  in  gases  at  different  pressures. Physical  Review  (Series  I) , 32 (2),  254–255. https://doi.org/10.1103/PhysRevSeriesI.32.254
Authors, F. (2012). The effect of electronic word of mouth on brand image and purchase intention An empirical study in the automobile . https://doi.org/10.1108/02634501211231946
Beneke,  J.,  de  Sousa,  S.,  Mbuyu,  M.,  &  Wickham,  B.  (2016).  The  effect  of  negative  online customer  reviews  on  brand  equity  and  purchase  intention  of  consumer  electronics  in South  Africa. International  Review  of  Retail,  Distribution  and  Consumer  Research , 26 (2), 171–201. https://doi.org/10.1080/09593969.2015.1068828
Chatterjee, P. (2013). Online Reviews : Do Consumers Use Them ? Please cite as : Chatterjee , Patrali  (  2001  ),  “  Online  Reviews  –  Do  Consumers  Use  Them ?"  ACR  2001  Online Reviews : Do Consumers Use Them ? Patrali Chatterjee Faculty of Management Rutgers University . May 2006 .
Chevalier, J., Bureau, N., & Mayzlin, D. (2003). Working Paper Series ES & MK Economics & Marketing “ The Effect of Word of Mouth on Sales : Online Book. National Bureau of Economic Research , 1 (3), 1–34.
Dewi, C. K., Mohaidin, Z., & Murshid, M. A. (2020). Determinants of online purchase intention: a PLS-SEM approach: evidence from Indonesia. Journal of Asia Business Studies , 14 (3), 281–306. https://doi.org/10.1108/JABS-03-2019-0086
Farki, A., Baihaqi, I., & Wibawa, M. (2016). Pengaruh online customer review rating terhadap kepercayaan place di indonesia . 5 (2).
Goyette I., Ricard, L., J., B., & F., M. (2010). e‐WOM Scale: word‐of‐mouth measurement scale for e‐services context. Canadian Journal of Administrative Sciences/Revue Canadienne Des Sciences de l’Administration , 27 (1), 5–23.
Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis Joseph F . Hair Jr . William C . Black Seventh Edition (7th ed.).
Hennig-thurau,  T.,  Eifler,  V.,  Hennig-thurau,  T.,  Gwinner,  K.  P.,  &  Gremler,  D.  D.  (2004). Electronic  Word-Of-Mouth  Via  Consumer-Opinion  Platforms :  What  Motivates Consumers To Articulate Themselves On The Internet ? 18 (1), 38–52. https://doi.org/10.1002/dir.10073
Indonesian Ministry of Health. (2019). Peraturan menteri kesehatan republik indonesia nomor 20  tahun  2019  tentang  penyelenggaraan  pelayanan . August , 7  2019 ,  1–15. https://persi.or.id/wp-content/uploads/2020/11/pmk202019.pdf
Instagram,  A.  C.,  &  Danniswara,  R.  (2017). The  Impact  of  EWOM  Referral  ,  Celebrity Endorsement  ,  and  Information  Quality  on  Purchase  Decision : 30 (2),  23–43. https://doi.org/10.4018/IRMJ.2017040102

## Peran e-trust dalam memediasi pengaruh e-wom terhadap e-purchase intention jasa telemedicine, pengguna aplikasi mobile health di Jakarta
Intention,  P.  (2017). Pengaruh  Electronic  Word  Of  Mouth  (  E-Wom  )  Terhadap  Purchase Intention Dengan Vividness Sebagai Variabel .
Kamal, S. A., Shafiq, M., & Kakria, P. (2020). Investigating acceptance of telemedicine services through  an  extended  technology  acceptance  model  (TAM). Technology  in  Society ,
60 (November 2019), 101212. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101212
Kim,  E.,  &  Tadisina,  S.  (2005).  Factors  impacting  customers’ initial  trust  in  e-businesses:  An empirical  study. Proceedings  of  the  Annual  Hawaii  International  Conference  on  System Sciences , 00 (C), 170. https://doi.org/10.1109/hicss.2005.272
Menawati,  T.,  &  Kurniawan,  H.  (2015).  Pentingnya  Komunikasi  Dalam  Pelayanan  Kesehatan Primer. Jurnal Kedokteran Syiah Kuala , 15 (2), 120–124.
SHOLIKHATIN,  S.  A.,  &  PRASETYO,  A.  B.  (2020).  Integrasi  Telemedicine  dengan  Cloud Computing  pada  Web  Pelayanan  Kesehatan. Jurnal  Informatika , 7 (2),  91–96. https://doi.org/10.31294/ji.v7i2.7293
VanderStoep,  S.  W.,  & Johnston,  D.  D.  (2009). Research  methods  for  everyday  life:  blending qualitative and quantitative approaches (Vol. 24). Jossey-Bass.
Wong,  D.  (2017).  Pengaruh  Ability,  Benevolence  Dan  Integrity  Terhadap  Trust,  Serta Implikasinya Terhadap Partisipasi Pelanggan E-Commerce: Studi Kasus Pada Pelanggan E- Commerce  Di  Ubm. Jurnal  Riset  Manajemen  Dan  Bisnis  (JRMB)  Fakultas  Ekonomi UNIAT , 2 (2), 155–168. https://doi.org/10.36226/jrmb.v2i2.46
Yoga,  K.,  &  Pradita,  K.  (2021). Determinan  Faktor  yang  Mempengaruhi  E-Trust  dan  Minat Menggunakan Aplikasi Alodokter . 5 (3), 450–457.