## Evaluasi Sistem Delivery Obat (SIDEBAT) Di RSUD Sekayu Menggunakan Model HOT-FIT
Kusnaedi 1* , Fatmasari 2 , Evi Yulianingsih 3, Helda Yudiastuti 4
1,2,3,4 Fakultas Sains Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma Jalan Jenderal A. Yani No. 3 Palembang, Sumatera Selatan 30265
Email: 1,* 191410079@student.binadarma.ac.id, 2 fatmasari@binadarma.ac.id,
3, ev_yulianingsih@binadarma.ac.id, 4, helda.yudiastuti@binadarma.ac.id

## Abstrak
RSUD  Sekayu adalah  salah  satu  fasilitas  penyedia layanan  kesehatan  di bawah  dinas kesehatan pemerintahan setempat. RSUD Sekayu  menerapkan sistem delivery obat (SIDEBAT) guna  mendukung  aktivitas pelayanan  kinerja pada  rumah  sakit,  selain itu  SIDEBAT  di  RSUD Sekayu  belum  pernah  melakukan  pengukuran  evaluasi  terkait  dengan  keberhasilan penerapannya.  Maka  dari  itu,  peneliti  mengusulkan  untuk  melakukan  pengukuran  evaluasi dengan  pendekatan  kuantitatif.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner kepada  pengguna  sistem  SIDEBAT,  responden  pada  penelitian  ini  berjumlah  85  nantinya jawaban responden tersebut akan di analisis datanya menggunakan SPSS yang menguji seluruh aspek yang ada pada kerangka kerja metode HOT-FIT. Model ini berfokus pada 3 aspek yaitu, human,  organization  dan  technology.  Adapun  indikator  lainnya  yang  telah  ditentukan  dalam penelitian  ini  meliputi  kualitas  sistem  (KS),  kualitas  informasi  (KI),  kualitas  layanan  (KL), pengguna sistem (PS), kepuasan pengguna (KP), struktur organisasi (SO), kondisi fasilitas (KF) dan  dukungan  pimpinan  (DP).  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor- faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  terhadap  keberhasilan  sistem  SIDEBAT  yang  sudah diimplementasikan  di  RSUD  Sekayu.  Hasil  dalam  penelitian  ini,  dari  9  hipotesis  yang  sudah ditentukan  dalam  penelitian  ini  menunjukan  hasil  bahwa  8  hipotesis  diterima  sedangkan  1 hipotesis ditolak.
Kata kunci — Evaluasi Sistem Delivery Obat (SIDEBAT) Pada Rumah Sakit, HOT- Fit.

## Abstract
Sekayu  Hospital  is  one  of  the  health  service  provider  facilities  under  the  local government  health  office.  Sekayu  Hospital  implements  a  drug  delivery  system  (SIDEBAT)  to support performance service activities at the Hospital, besides that SIDEBAT at Sekayu Hospital has  never  carried  out  evaluation  measurements  related  to  the  success  of  its  implementation. Therefore,  the  researcher  proposes  to  carry  out  evaluation  measurements  with  a  quantitative approach. This model focuses on 3 aspects, namely people, organization and technology. Other indicators determined in this study include system quality (KS), information quality (KI), service quality  (KL),  system  users  (PS),  user  satisfaction  (KP),  organizational  structure  (SO),  facility conditions (KF) and leadership support (DP). The purpose of this research is to find out what factors  influence  the  success  of  the  SIDEBAT  system  that  has  been  implemented  at  Sekayu Hospital. The results in this study, of the 9 hypotheses developed showed that 8 hypotheses were accepted and 1 hypothesis was rejected.
Keywords— Evaluation Systems on drug delivery systems  in Hospitals, HOT-Fit.

## 1. PENDAHULUAN
ransformasi digital pada dunia kesehatan sudah tidak dapat dihindari lagi. Industri bidang lainnya  sudah  lebih  dulu  maju  dalam  hal  digitalisasi[1].  Perkembangan  teknologi  digital dalam  bidang  kesehatan  seperti telemedicine,  artifial  intellegence atau  kecerdasan artifisial,
T
854  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 853 - 856
blockchain,  IoT  (internet  of  things), dan  pelayanan robotic digadang  akan  menjadi  terknologi yang semakin diterapkan di tahun-tahun mendatang[2].
Rumah  sakit  sebagai  lembaga  kesehatan  memiliki  tanggung  jawab  besar  dalam menyediakan perawatan medis yang berkualitas kepada pasien[3]. Salah satu aspek penting dalam pelayanan rumah sakit adalah pengelolaan obat, yang melibatkan pengadaan, penyimpanan, dan pendistribusian  obat  kepada  pasien  yang  membutuhkan.  Efisiensi  dan  ketepatan  waktu  dalam pengiriman  obat  sangatlah  krusial  untuk  memastikan  pasien  mendapatkan  perawatan  yang optimal[4].
Sistem Delivery Obat (SIDEBAT) merupakan sistem yang dirancang untuk memfasilitasi pengiriman  obat  kepada  pasien  di  rumah  sakit  dengan  menggunakan  teknologi  informasi  dan komunikasi[5]. SIDEBAT bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam proses pengiriman obat, sehingga pasien dapat menerima perawatan yang tepat dan waktu tepat[6].
RSUD Sekayu terus berupaya menerapkan inovasi program digitalisasi. Inovasi tersebut tertuang dalam Program Sipendi. Sipendi merupakan Sistem Penerapan Digitalisasi. Sistem yang berjalan  pada  Sipendi  terdiri  dari  beberapa  program  yaitu  Saroale,  Larajaket,  Sirensi,  Terapi Holistik, Visite, Sidebat, dan Sistem Kepuasan Pasien. Inovasi ini diharapkan mampu membuat RSUD  Sekayu  menjadi  salah  satu  rumah  sakit  digital  yang  dapat  bersaing  di  era  disrupsi kesehatan 4.0.
Namun,  meskipun  sistem Delivery Obat  (SIDEBAT)  sudah  diterapkan  di  rumah  sakit, masih banyak masalah dalam penerapannya masalah tersebut antara lain adalah sering terjadi eror dalam menginputkan data dan kurangnya pemahaman penggunaan oleh pengguna oleh karena itu, evaluasi sistem seperti SIDEBAT diperlukan untuk memastikan keberhasilan implementasinya di rumah  sakit.  Evaluasi  sistem  adalah  proses  yang  sistematis  untuk  menilai  kinerja,  efektivitas, efisiensi, dan manfaat dari suatu sistem yang telah diimplementasikan[7]. Dalam penelitian ini, peneliti  akan  menggunakan  metode  HOT-Fit  untuk  mengevaluasi  penerapan  Sistem  Informasi Pelayanan  Digital  Dibagian  Sistem Delivery Obat  (SIDEBAT)  Di  RSUD  Sekayu.  Sistem Delivery Obat  di  RSUD  Sekayu  belum  pernah  melakukan  terkait  evaluasi  terhadap  tingkat implementasi keberhasilannya, sehingga penelitian ini akan mengevaluasi Sistem Delivery Obat (SIDEBAT) di Rumah Sakit Sekayu.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  terdapat  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  acuan  dan referensi pada penelitian ini, yaitu penelitian mengenai “Evaluasi Kesuksesan Sistem Pendaftaran Online  Di  RSI    Surabaya  Dengan  Menggunakan (Delone&  Mclean )  Hot-Fit”.  Penilitian  ini bertujuan untuk mengevaluasi apakah sistem informasi dapat dikatakan berhasil atau sukses dan mempunyai  dampak  positif  terhadap  kinerja  individu  maupun  organisasional.  Penilitian selanjutnya yang berjudul “Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Menggunakan Model HOT- FIT  Fasilitas  Kesehatan  X  Di  Yogyakarta”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Keberhasilan Pemanfaatan SIMRS Fasilitas Kesehatan. Penilitian selanjutnya yang berjudul “Pengujian Model HOT-FIT  Pada  Sistem  Informasi  Manajemen  Obat  di  Instalasi  Farmasi      RSGMP  UNSOED Purwokerto”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  model  HOT-FIT  pada  sistem  informasi manajemen di Instalasi farmasi.
2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  lima  tahapan  secara  berurutan.  Tahapan  tersebut mencakup pengumpulan data, identifikasi dan perumusan masalah, analisa HOT-Fit, interpretasi hasil penelitian dan yang terakhir adalah kesimpulan dan saran[8]. Berikut merupakan kerangka tahapan penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  data  Kuantitatif[9].  Data  kuantitatif  merupakan penyampaian  data  menggunakan  angka  bisa  juga  bilangan  utuh  maupun  tak  utuh,  serta  dapat diukur besar kecilnya yang bersifat obyektif sehingga mudah ditafsirkan oleh orang lain[10]. Data kuantitatif yang dipakai adalah data hasil kuisioner dari variabel penelitian yaitu Kualitas Sistem (KS),  Kualitas  Informasi  (KI),  Kualitas  Layanan  (KL),  Pengguna  Sistem  (PS),  Kepuasan Pengguna (KP), Struktur Organisasi (SO), Kondisi Fasilitas (KF), Dukungan Pimpinan (DP) dan Manfaat Bersih (MB)[11]. Data hasil kuesioner diolah menggunakan aplikasi Perangkat Lunak Statistical Program For Social Science (SPSS For Windows 25).

## 2.2.  Populasi Dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna Sistem Informasi Pelayan Digital Dibagian Sistem Delivery Obat  (SIDEBAT)  di  rsud  sekayu.  Populasi  pegawai  rsud  sekayu  yang menggunakan sistem SIDEBAT berjumlah 85 orang. Penulis menggunakan jenis sampling yang dikenal  sebagai nonprobability  sampling dengan  memakai  total sampling ,  yaitu  pengambilan sampel  yang  dilakukan  dengan  menjadikan  seluruh  anggota  populasi  dijadikan  sampel[12]. Alasan  menggunakan  total sampling dikarenakan  jumlah  populasi  yang  menggunakan  Sistem SIDEBAT  kurang  dari  100.  Sehingga  jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 85 orang. Senada dengan pendapat hamid, bahwa penelitian menggunakan data statistik memiliki ukuran sampel minimum 30[13]. Maka dengan total 85 orang sudah memenuhi syarat sampel.
Tabel 1. Jumlah Pengguna Sistem SIDEBAT Di RSUD Sekayu Jenis Ketenagaan Jumlah Bidang Farmasi 47 Bidang Poli 18 Bidang Rekam Medis 20 Total 85

## 2.3.  Model Penelitian
Model  pada  penelitian ini yaitu  Human,  Organization,  and  Technology (HOT)-Fit  yang telah  diadopsi[14].  model  HOT-Fit  terdiri  dari  sembilan  variabel  yaitu,  Kualitas  Sistem  (KS), Kualitas  Informasi  (KI),  Kualitas  Layanan  (KL),  Pengguna  Sistem  (PS),  Kepuasan  Pengguna (KP), Struktur Organisasi (SO), Kondidi Fasilitas (KF), Dukungan Pimpinan (DP) dan Manfaat Bersih (MB)[15].

## 2.4. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  dilakukan  dengan  membuat  kuesioner  yang  bertujuan  untuk mengetahui  seberapa  sukses  sistem  serta  aspek  apa  yang  mempengaruhi  kesuksesan  Sistem Informasi  Pelayanan  Digital  Dibagian  Sitem Delivery Obat  (SIDEBAT)  di  RSUD  Sekayu. Kuesioner  pada  penelitian  ini  meliputi  pertanyaan  yang  berupa  identitas  responden,  frekuensi penggunaan  SIDEBAT,  penilaian  responden  terhadap  SIDEBAT  pada  rsud  sekayu  dan pertanyaan  tersebut  akan  diselaraskan  dengan  variabel  yang  ada  pada  model  HOT-Fit[15]. diselaraskan dengan variabel yang ada pada model HOT-Fit[16].

## Gambar 2. Model Penelitian yang digunakan

## 2.5. Teknik Analisis Data
Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis terhadap  informasi  yang  terkumpul.  Langkah  pertama  dalam  melakukan  analisis  data  adalah dengan menganalisis semua data yang diperoleh dari kuesioner[17]. Analisis data yang digunakan dalam  penelitian  ini  dengan  analisis  statistik  deskriptif,  uji  validitas  dan  reliabilitas,  analisis regresi linier berganda dan analisis uji hipotesis terdapat 9 hipotesis yang akan di uji. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan alat bantu program  perangkat lunak Statistical Program For Social Science (SPSS For Windows 25) [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengumpulan Data Responden
Tabel 2. Hasil Analisis Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Keterangan Jumlah Persentase Laki-laki 36 42.4%
Perempuan 49 57.6% Jumlah 85 100%
Berdasarkan  data  karakteristik  pada  jenis  kelamin  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2. menunjukkan  bahwa  85  responden  yang  diterima  sebanyak  49  responden  dengan  persentase 57.6% adalah perempuan dan responden yang diterima dengan persentase 42.4% adalah laki-laki. Sehingga dapat disimpulkan bahwa responden paling banyak adalah perempuan.
Tabel 3. Hasil Analisis Karakteristik Responden Jumlah Pengguna SIDEBAT Berdasarkan Jenis
Ketenagaannya Jenis Ketenagaan Jumlah Persentase Bidang Farmasi 47 55.3% Bidang Poli 18 21.2% Bidang Rekam Medis 20 23.5% Total 85 100%
Berdasarkan  karakteristik  data  diatas  pada  tabel  3.  dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna sistem Sidebat pada bidang Farmasi berjumlah 47 orang dengan persentase 55.3%, kemudian di bidang Poli berjumlah 18 orang dengan persentase 21.2% dan di Bidang Rekam Medis berjumlah 20 orang dengan persentase 23.5%. Total keseluruhan pengguna Sistem SIDEBAT berjumlah 85 orang dengan persentase 100% dari berbagai jenis ketenagaan.
Tabel 4. Hasil Analisis Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Usia Jumlah Persentase 25 – 30  Thn 5 5.9% 31 – 35  Thn 15 17.6% 36 – 40  Thn 38 44.7% 41 – 45  Thn 18 21.2% 46 – 50  Thn 7 8.2% 51 – 55  Thn 2 2.4% Jumlah 85 100%
Berdasarkan data yang dihasilkan pada tabel 4. menunjukkan bahwa responden di usia 25- 30  tahun  sebanyak  5  orang  dengan  persentase  5.9%. kemudian  responden  di  usia  31-35  tahun sebanyak 15 orang dengan persentase 17.6%, responden di usia 36-40 tahun sebanyak 38 orang dengan persentase 44.7%, responden di usia 41-45 tahun sebanyak 18 orang dengan persentase 21.2%, responden di usia 46-50 tahun sebanyak 7 orang dengan persentase 8.2% dan responden di  usia  lebih  dari  50  tahun  sebanyak  2  orang  dengan  persentase  2.4%.  Dari  data  diatas  dapat disimpulkan  bahwa,  sebagian  besar  responden  berusia  36-40  tahun  dengan  indek  persentase 44.7%. Total keseluruhan sebanyak 85 responden dengan persentase 100%.

## 3.2. Hasil Analisis Uji Validitas Dan Reliabilitas
A. Hasil Uji Validitas
Uji validitas dikatakan valid jika R hitung > R tabel pada nilai signifikasi 5% begitupun sebaliknya jika item tersebut dikatakan tidak valid jika R hitung < R tabel pada nilai signifikasi 5%. Nilai R tabel dengan N=85 pada signifikansi 5% pada penelitian ini R tabel yang digunakan adalah 85 maka R tabel (0.213). Hasil uji validitas bisa dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5.  Hasil Uji Validitas Dari Data Yang Diperoleh SPSS
Kode Item R Hitung R Tabel 5% N (85) Keterangan KS1 0,664 0.213 Valid
KS2 0,590 0.213 Valid KS3 0,639 0.213 Valid KS4 0,638 0.213 Valid KS5 0,721 0.213 Valid KI1 0,484 0.213 Valid KI2 0,415 0.213 Valid KI3 0,681 0.213 Valid KI4 0,687 0.213 Valid KI5 0,775 0.213 Valid KL1 0,698 0.213 Valid KL2 0,915 0.213 Valid KL3 0,887 0.213 Valid PS1 0,847 0.213 Valid PS2 0,494 0.213 Valid PS3 0,476 0.213 Valid PS4 0,549 0.213 Valid KP1 0,559 0.213 Valid KP2 0,600 0.213 Valid KP3 0,705 0.213 Valid KP4 0,726 0.213 Valid KP5 0,706 0.213 Valid SO1 0,797 0.213 Valid SO2 0,821 0.213 Valid SO3 0,749 0.213 Valid SO4 0,687 0.213 Valid SO5 0,676 0.213 Valid KF1 0,761 0.213 Valid KF2 0,815 0.213 Valid KF3 0,688 0.213 Valid DP1 0,907 0.213 Valid DP2 0,867 0.213 Valid DP3 0,741 0.213 Valid MB1 0,750 0.213 Valid MB2 0,757 0.213 Valid MB3 0,798 0.213 Valid MB4 0,631 0.213 Valid MB5 0,777 0.213 Valid
Berdasarkan  pada  Tabel  5.  menunjukkan  hasil  dari  uji  validitas  untuk  mengetahui  data tersebut valid atau tidak. Hasil tersebut dari total 38 item dinyatakan valid . Kesimpulan dari uji
validitas ini  menunjukkan  bahwa  indikator  variabel  dalam  penelitian ini  dinyatakan  valid  atau layak digunakan sebagai instrumen penelitian.

## B. Hasil Uji Reliabilitas
Dasar  pengambilan  uji  reliabilitas cronbach  alpha menurut  wiratna  sujarweni  kuesioner dikatakan reliabel jika nilai cronbach alpha > 0.6. Tabel 6. adalah hasil uji reliabilitas dari nilai cronbach alpha dari variabel yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Dari Data Yang Diperoleh SPSS
Indikator Variabel Cronbach’s Alpha Ketentuan Cronbach’s Alpha > 0.6 Keterangan Kualitas_Sistem (KS) 0.751 0.6 RELIABEL Kualitas_Informasi (KI)                  0.697 0.6 RELIABEL Kualitas_Layanan (KL)                  0.787 0.6 RELIABEL Pengguna_Sistem (PS) 0.652 0.6 RELIABEL Kepuasan_Pengguna (KP)                 0.675 0.6 RELIABEL Struktur_Organisasi (SO)                 0.802 0.6 RELIABEL Kondisi_Fasilitas (KF) 0.620 0.6 RELIABEL Dukungan_Pimpinan (DP) 0.735 0.6 RELIABEL Manfaat_Bersih (MB)                   0.823 0.6 RELIABEL
Berdasarkan pada tabel 6. diketahui hasil analisis uji reliabilitas bahwa nilai cronbach’s alpha pada  penelitian  ini  keseluruhan  memiliki  nilai  lebih  dari  0.6    maka  itu  artinya  nilai conbach’s alpha > dari 0.6 maka dapat disimpulkan item pada penelitian ini semuanya reliabel.

## 3.3. ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Regresi linier berganda merupakan model regresi yang melibatkan lebih dari satu variabel independen  guna  untuk  mengetahui  arah  dan  seberapa  besar  pengaruh  variabel  independen terhadap variabel dependen.

## 3.3.1. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Uji T
Tabel 7. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Uji T (Coefficients)
Coefficients a B Std. Error Beta t sig. 1 (Constant) 2.199 2.885 .762 .448 HUMAN .110 .086 .126  1.280 .204 ORGANIZATION .369 .041 .723  9.003 .000 TECHNOLOGY -.041 .072 -.056  -.565 .574
Dapat  dilihat  pada  tabel  7.  diketahui  bahwa  nilai  T  tabel  dari  masing-masing  variabel Human X 1 (1.280), Organization X 2 (9.003)  dan Technology X 3 (0.565).  Langkah  selanjutnya
860  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 853 - 856
cari nilai T tabel dengan rumus =TINV(0,05;N) maka akan keluar nilai T tabel pada signifikasi 0,05%  : (1.989) dengan df = 81.
A.  Hasil Pengujian Dari Variabel Pertama Yaitu X 1 (Human)
Variabel Human mencangkup dua komponen yaitu Pengguna Sistem (PS) dan Kepuasan Pengguna (KP). Dapat dilihat pada tabel 7. diketahui t hitung pada variabel X 1 (human) sebesar 1.280. sedangkan diketahui t tabel yang didapatkan sebesar 1.989. Itu artinya t hitung dengan nilai 1.280 < t tabel yang  memiliki nilai 1.989, sehingga dapat disimpulkan dari hasil penelitian ini menyatakan bahwa Pengguna Sistem (PS) dan Kepuasan Pengguna (KP) yang tertuang didalam variabel X 1 (Human) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
B.  Hasil Pengujian Dari Variabel Kedua Yaitu X 2 (Organization)
Variabel  Organization  mencangkup  tiga  komponen  yaitu  Struktur  Organisasi  (SO), Kondisi  Fasilitas  (KF)  dan  Dukungan  Pimpinan  (DP).  Dapat  dilihat  pada  tabel  7.  diketahui  t hitung  pada  variabel  X 2 (organization) sebesar  9.003.  sedangkan  diketahui  t  tabel  yang didapatkan sebesar 1.989. Itu artinya t hitung dengan nilai 9.003 > t tabel yang memiliki nilai 1.989,  sehingga  dapat  disimpulkan  dari  hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  Struktur Organisasi  (SO),  Kondisi  Fasilitas  (KF)  dan  Dukungan  Pimpinan  (DP)  yang  tertuang  didalam variabel X 2 (Organization) berpengaruh signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
C.  Hsil Pengujian Dari Variabel Ketiga Yaitu X 3 (Technology)
Variabel  Technology  mencangkup  tiga  komponen  yaitu  Kualitas  Sistem  (KS),  Kualitas Informasi (KI) dan Kualitas Layanan  (KL). Dapat dilihat pada tabel 7. diketahui t hitung pada variabel  X 3 (tachnology) sebesar  0.565.  sedangkan  diketahui  t  tabel  yang  didapatkan  sebesar 1.989. Itu artinya t hitung dengan nilai 0.565 < t tabel yang memiliki nilai 1.989, sehingga dapat disimpulkan dari hasil penelitian ini menyatakan bahwa Kualitas Sistem (KS), Kualitas Informasi (KI)  dan  Kualitas  Layanan  (KL)  yang  tertuang  didalam  variabel  X 3 (Technology) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
3.3.2. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Uji F
Dengan  membandingkan  nilai  f  hitung  dan  f  tabel,  jika  nilai  F  hitung  >  F  tabel  artinya variabel human (X 1 ) , organization (X 2 ) dan technology (X 3 ) berpengaruh terhadap variabel Y secara  simultan  (bersama-sama)  dan  jika  nilai  nilai  F  hitung  <  F  tabel  maka  artinya  variabel human (X 1 ), organization (X 2 ) dan technology (X 3 ) tidak berpengaruh terhadap variabel Y secara simultan.  Uji  f  ini  dilakukan  apakah  ada  pengaruh  secara  simultan  (bersama-sama)  terhadap variabel Y (Net Benefit).
Tabel 8. Hasil Analisis Regresi Liner Berganda Uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df  Mean Square F Sig. 1 Regression 256.634 3 85.545  35.319 .000 b Residual 196.189  81 2.422 Total 452.824  84
Dapat dilihat pada tabel 8. diketahui bahwa nilai sig pada pengujian anova sebesar (0.000), dan diketahui nilai F hitung yang dihasilkan pada tabel 8. : (35.319). selanjutnya cari nilai F tabel dengan rumus =FINV(0,05;K;N) maka akan menghasilkan nilai F Tabel dengan nilai sigfikansi 0,05 : (2.717) dengan df = 3 +  81. Dapat dilihat pada tabel 8. diketahui nilai sig yaitu sebesar 0.000. Itu artinya bahwa nilai sig dengan nilai 0.000 < 0,05 dan nilai F hitung 35.319 > F tabel 2.717, sehingga dapat disimpulkan dari hasil penelitian ini menyatakan bahwa dari ketiga variabel independen X 1 (Human) , X 2 (Organization), X 3 (Technology) secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen Y (Net Benefit).

## 3.4. Hasil Uji Hipotesis Dari H1-H9 dan Pembahasan
Dengan  menguji  nilai  signifikansi  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  guna  mengetahui hubungan antar variabel. Nilai signifikansi yang digunakan adalah F-tabel 3,955 dan nilai T-tabel 1.988  dengan  tingkat  signifikansi  0,05%.  Hasil  pengujian  hipotesis  ditunjukkan  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis Uji F Dari Data Yang Diperoleh SPSS
Hipotesis Variabel Nilai F Hitung Nilai F Tabel Keterangan H1 KS  PS 10.784 3.955 Diterima H2 KS  PS 8.172 3.955 Diterima H3 KS  PS 16.409 3.955 Diterima H4 KS  PS 13.305 3.955 Diterima H5 KS  PS 25.602 3.955 Diterima H6 KS  PS 20.321 3.955 Diterima H7 KS  PS 3.034 3.955 Ditolak H8 KS  PS 14.806 3.955 Diterima H9 KS  PS 63.164 3.955 Diterima Tabel 10. Hasil Uji Hipotesis Uji T Dari Data Yang Diperoleh SPSS Hipotesis Variabel Nilai T Hitung Nilai T Tabel Keterangan H1 KS  PS 3.284 1.988 Diterima H2 KS  PS 2.859 1.988 Diterima H3 KS  PS 4.051 1.988 Diterima H4 KS  PS 3.648 1.988 Diterima H5 KS  PS 5.060 1.988 Diterima H6 KS  PS 4.508 1.988 Diterima H7 KS  PS 1.742 1.988 Ditolak H8 KS  PS 3.848 1.988 Diterima H9 KS  PS 7.948 1.988 Diterima

## A. H-1 Kualitas sistem memiliki pengaruh positif terhadap pengguna sistem
Berdasarkan pada tabel 10. dari hasil uji t diketahui nilai Sig 0.002 < 0.05 dan T hitung memiliki nilai 3.284 > T tabel yang mempunyai nilai 1.988 maka hasil dari penelitian memberikan bukti  bahwa  kualitas  sistem  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  pengguna  sistem  yang    yang berarti diterima.  Kemudian berdasarkan pada tabel 9. dari hasil uji F di ketahui nilai sig 0.002 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 10.784 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa kualitas sistem memiliki pengaruh positif  secara simultan (bersama-sama) terhadap pengguna sistem diterima. Diterimanya hipotesis pertama menunjukkan bahwa kualitas yang lebih baik tidak selalu meningkatkan penggunaan.

## B. H-2 Kualitas sistem memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna
Berdasarkan data pada tabel 10 dari hasil uji t diketahui nilai Sig 0.005 < 0.05 dan T hitung memiliki nilai 2.859 > T tabel yang mempunyai nilai 1.988 maka hasil dari penelitian memberikan bukti  bahwa  kualitas  sistem  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna  yang signifikan  yang  berarti  diterima.  Kemudian  berdasarkan  data  pada  tabel  9.  dari  hasil  uji  F  di ketahui nilai sig 0.005 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 8.172 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955  maka  hasil  dari  penelitian  memberikan  bukti  bahwa  kualitas  sistem  memiliki  pengaruh positif    secara  simultan  (bersama-sama)  terhadap  kepuasan  pengguna  diterima.  Diterimanya hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  kemudahan  mengoperasikan  sistem  mempengaruhi
862  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 853 - 856
kepuasan pengguna untuk mendukung pekerjaan dalam pengolahan data dan informasi. Frekuensi penggunaan suatu sistem dipengaruhi oleh kesederhanaan teknologinya.

## C. H-3 Kualitas informasi memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna
Berdasarkan data pada tabel 10 dari hasil uji t diketahui nilai Sig 0.000 < 0.05 dan T hitung memiliki nilai 4.051 > T tabel yang mempunyai nilai 1.988 maka hasil dari penelitian memberikan bukti  bahwa  kualitas  informasi  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna  yang signifikan  yang  berarti  diterima.  Kemudian  berdasarkan  data  pada  tabel  9.  dari  hasil  uji  F  di ketahui nilai sig 0.005 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 8.172 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh positif    secara  simultan  (bersama-sama)  terhadap  kepuasan  pengguna  diterima.  Diterimanya hipotesis  ketiga  menunjukkan  bahwa  faktor  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas informasi  meliputi  keakuratan,  ketepatan  waktu,  kelengkapan,  ketersediaan,  relevansi, konsistensi  dan  input  data.  Kualitas  informasi  dalam  suatu  sistem  informasi  dapat  dikatakan sangat baik jika standar kualitas informasi telah terpenuhi.

## D. H-4 Kualitas layanan memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna
Berdasarkan data pada tabel 10 dari hasil uji t diketahui nilai Sig 0.000 < 0.05 dan T hitung memiliki nilai 3.648 > T tabel yang mempunyai nilai 1.988 maka hasil dari penelitian memberikan bukti  bahwa  kualitas  layanan  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna  yang signifikan  yang  berarti  diterima.  Kemudian  berdasarkan  data  pada  tabel  9.  dari  hasil  uji  F  di ketahui nilai sig 0.000 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 13.305 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan  bukti bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh positif    secara  simultan  (bersama-sama)  terhadap  kepuasan  pengguna  diterima.  Diterimanya hipotesis  keempat  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  kualitas  layanan  maka  semakin  puas pengguna  sistem,  sebaliknya  semakin  rendah  kualitas  layanan  maka  pengguna  sistem  semakin kurang puas.

## E. H-5 Kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif terhadap pengguna sistem
Berdasarkan  data  pada  tabel  10.  dari  hasil  uji  T  diketahui  nilai  Sig  0.000  <  0.05  dan  T hitung  memiliki  nilai  5.060  >  T  tabel  yang  mempunyai  nilai  1.988  maka  hasil  dari  penelitian memberikan  bukti  bahwa  kepuasan  pengguna  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  pengguna sistem yang signifikan yang berarti diterima. Kemudian berdasarkan data pada tabel 9. dari hasil uji  F  di  ketahui  nilai  sig  0.000  <  0.05  dan  F  hitung  memiliki  nilai  25.602  >  F  tabel  yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif  secara simultan (bersama-sama) terhadap pengguna sistem diterima. Diterimanya hipotesis kelima menunjukkan bahwa penggunaan sistem informasi mengacu pada frekuensi konsumen menggunakan sistem informasi.

## F. H-6 Struktur organisasi memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna
Berdasarkan  data  pada  tabel  10.  dari  hasil  uji  T  diketahui  nilai  Sig  0.000  <  0.05  dan  T hitung  memiliki  nilai  4.060  >  T  tabel  yang  mempunyai  nilai  1.988  maka  hasil  dari  penelitian memberikan  bukti  bahwa  struktur  organisasi  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna yang signifikan yang berarti diterima. Kemudian berdasarkan data pada tabel 9. dari hasil uji F di ketahui nilai sig 0.000 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 20.321 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa struktur organisasi memiliki pengaruh positif  secara simultan terhadap kepuasan pengguna diterima. Diterimanya hipotesis keenam menunjukkan bahwa disebabkan oleh perencanaan yang baik dari manajemen untuk implementasi sistem.

## G. H-7 Dukungan pimpinan memiliki pengaruh positif terhadap pengguna sistem
Berdasarkan  data  pada  tabel  10.  dari  hasil  uji  T  diketahui  nilai  Sig  0.085  >  0.05  dan  T hitung  memiliki  nilai  1.742  <  T  tabel  yang  mempunyai  nilai  1.988  maka  hasil  dari  penelitian
memberikan  bukti  bahwa  dukungan  pimpinan  tidak  memiliki  berpengaruh  positif  terhadap pengguna sistem yang signifikan yang berarti ditolak. Kemudian berdasarkan data pada tabel 9. dari hasil uji F di ketahui nilai sig 0.085 > 0.05 dan F hitung memiliki nilai 3.034 < F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa dukungan pimpinan tidak memiliki pengaruh positif  secara simultan terhadap pengguna sistem ditolak. Ditolaknya hipotesis ketujuh menunjukkan bahwa disebabkan oleh tidak adanya dukungan pimpinan yang dapat membantu mempermudah penerapan dan penggunaan sistem yang diterapkan organisasi. Dukungan  yang  diberikan  pimpinan  kepada  pengguna  sistem  di  RSUD  Sekayu  tidak  terdapat workshop untuk pengguna sistem yang dilakukan setiap tahunnya.

## H. H-8 Kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif terhadap manfaat bersih
Berdasarkan  data  pada  tabel  10.  dari  hasil  uji  T  diketahui  nilai  Sig  0.000  <  0.05  dan  T hitung  memiliki  nilai  3.848  >  T  tabel  yang  mempunyai  nilai  1.988  maka  hasil  dari  penelitian memberikan bukti bahwa kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif terhadap manfaat bersih yang signifikan yang berarti diterima. Kemudian berdasarkan data pada tabel 9. dari hasil uji F di ketahui nilai sig 0.000 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 14.806 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955 maka hasil dari penelitian memberikan bukti bahwa kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif  secara simultan (bersama-sama) terhadap manfaat bersih diterima. Diterimanya hipotesis kedelapan  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem,  semakin besar manfaat sistem tersebut.

## I. H-9 Kondisi fasilitas memiliki pengaruh positif terhadap manfaat bersih
Berdasarkan  data  pada  tabel  10.  dari  hasil  uji  T  diketahui  nilai  Sig  0.000  <  0.05  dan  T hitung  memiliki  nilai  7.948  >  T  tabel  yang  mempunyai  nilai  1.988  maka  hasil  dari  penelitian memberikan  bukti  bahwa  kondisi  fasilitas  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  manfaat  bersih yang signifikan yang berarti diterima. Kemudian berdasarkan data pada tabel 9. dari hasil uji F di ketahui nilai sig 0.000 < 0.05 dan F hitung memiliki nilai 63.164 > F tabel yang mempunyai nilai 3.955  maka  hasil  dari  penelitian  memberikan  bukti  bahwa  kondisi  fasilitas  memiliki  pengaruh positif  secara simultan (bersama-sama) terhadap manfaat bersih diterima. Diterimanya hipotesis kesembilan  menunjukkan  bahwa  kondisi  fasilitas  yang  mendukung  implementasi  sistem  dan memberikan manfaat bagi pengguna sistem.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  terkait  evaluasi sistem delivery obat (SIDEBAT) dengan mengukur tingkat kesuksesan implementasi penerapan sistem SIDEBAT di RSUD Sekayu Musi Banyuasin menggunakan kerangka kerja Hot-Fit, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil uji T dari variabel independen meliputi tiga variabel seperti human, organization dan technology apakah ada pengaruh terhadap variabel dependen yaitu Net Benefit. Hasil dari aspek  variabel  X 1 (Human) memiliki  nilai  T  hitung  (1.280)  yang  menyatakan  bahwa Pengguna  Sistem  (PS)  dan  Kepuasan  Pengguna  (KP)  yang  tertuang  didalam  variabel  X 1 (Human) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
2. Kemudian Hasil dari aspek variabel X 2 (Organization) memiliki nilai T hitung (9.003) yang menyatakan  bahwa  Struktur  Organisasi  (SO),  Kondisi  Fasilitas  (KF)  dan  Dukungan Pimpinan  (DP)  yang  tertuang  didalam  variabel  X 2 (Organization) berpengaruh  signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
3. Hasil dari aspek variabel X 3 (Technology) memiliki nilai T hitung (0.565) yang menyatakan bahwa  Kualitas  Sistem  (KS),  Kualitas  Informasi  (KI)  dan  Kualitas  Layanan  (KL)  yang tertuang didalam variabel X 3 (Technology) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y (Net Benefit).
4. Sementara itu hasi uji F dengan nilai F hitung (35.319) yang menyatakan bahwa dari ketiga variabel  independen  X 1 (Human), X 2 (Organization), X 3 (Technology) secara  simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel dependen Y (Net Benefit) Terhadap sistem delivery obat (SIDEBAT) yang sudah diterapkan di RSUD Sekayu Musi Banyuasin.
5.   Berdasarkan hasil pengujian hipotesis yang sudah ditentukan dalam penelitian ini terdapat 9 hipotesis yang akan di uji, hasil uji hipotesis tersebut dapat ditarik kesimpulan hasil dalam penelitian ini dari 9 hipotesis yang ditentukan dalam penelitian ini menunjukan hasil bahwa 8 hipotesis diterima sedangkan 1 hipotesis ditolak.

## 5. SARAN
1. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan mempertimbangkan faktor-faktor tambahan yang  mungkin  memengaruhi  hasil  penelitian.  Identifikasi  variabel tambahan  yang  relevan dan  analisis  bagaimana  mereka  dapat  berinteraksi  dengan  variabel  yang  telah  dipelajari sebelumnya.
2. Jika  penelitian  awal  berfokus  pada  satu  kasus  atau  situasi  tertentu,  pertimbangkan  untuk melakukan  studi  kasus  tambahan  dengan  konteks  yang  berbeda.  Ini  akan  memungkinkan untuk  generalisasi  temuan  dan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  fenomena  yang dipelajari.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Pembimbing,teman  maupun  Pihak  lainyang telah memberi kesempatan sekaligus membantu dalam hal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Bayu,  A.,  &  Muhimmah,  I.  (2013).  Evaluasi  Faktor-Faktor  Kesuksesan  Implementasi Sistem  Informasi  manajemen  Rumah  Sakit  di  PKU  Muhammadiyah  Sruweng  dengan Menggunakan Metode Hot-Fit. Snimed, (November), 78–86.
[2]      Ghozali,  I.  (2014).  Ekonometrika:  Teori,  Konsep  dan  Aplikasi  dengan  IBM  SPSS  22. Semarang: Badan Penerbit Undip.
[3]    Diana,  D.,  &  Kurniawan,  K.  (2014).  Evaluasi  Penerimaan  Kinerja  Human  Resource Information System Universitas Bina Darma. Jurnal Ilmiah Matrik, 16(1), 71–80.
[4]    Krisbiantoro,  D.,  Suyanto,  M.,  &  Taufiqluthfi,  E.  (2015).  Evaluasi  Keberhasilan Implementasi  Sistem  Informasi  dengan  Pendekatan  HOT  FIT  Model  (  Studi  Kasus : Perpustakaan  STMIK  AMIKOM  Purwokerto  ).  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika 2015, 9–10.
[5]    Supriyono, Meliala, A., & Kusumadewi, S. (2017). EVALUASI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN  RUMAH  SAKIT  DENGAN  METODE  HOT  FIT  DI  RUMAH  SAKIT UMUM  DAERAH  RADEN  MATTAHER  JAMBI.  Journal  of  Information  Systems  for Public Health, 6.
[6]  Thenu, V. J., Sediyono, E., & Purnami, C. T. (2016). Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Guna Mendukung Penerapan Sikda Generik Menggunakan Metode HOt-FIT Di Kabupaten Purworejo. Manajemen Kesehatan Indonesia, 10.
[7] Adawiyah,  I.  S.  (2019).  PENGUJIAN  MODEL  HOT  FIT  PADA  SISTEM INFORMATION MANAJEMEN OBAT DI INSTALASI FARMASI RSGMP UNSOED PURWOKERTO. Pengujian Model HOT Fit, 16.
[8]    Kumar P. A and L. A. Gomes, "A Study of the Hospital Information System (HIS) in the Medical Records Department of A tertiary Teaching Hospital," Journal of the Academy of Hospital Administration, vol. Vol. 18, No. 1 (2006-01 - 2006-12), 2006.
[9] Purba, E.L., (2007), “Akseotabsu dan Kepuasan Pengguna sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS) di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Pematang Siantar”, Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.Jogiyanto, H.M, 2005. Sistem teknologi informasi. Penerbit Andi Yogyakarta
[10]   DeLone dan McLean (2004) : DeLone, W. H; & McLean, E. R., 2003. The Delone and McLean Model of Information system success : A ten-year update, Journal of management information  system/spring  2003,  Vol  19,  No.4,pp.9-  30  [online]  available  : http://mtsu32.mtsu.edu:11409/698-Delone&McLean- TenYearUpdate.pdf [22 mei 2013].
[11]   Efferin,  S.  H.  Darmadji,  and  Y.  Tan,  Metode  Penelitian  Akuntansi  ;  Mengungkap Fenomena Dengan Pendekatan Kuantitatif Dan Kualitatif. Jakarta: Graha Ilmu, 2008.
[12]   Khotimah, A. (2021). Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Menggunakan Model HOT- Fit  Fasilitas  Kesehatan  X  Di  Yogyakarta.  Jurnal  Ilmiah  Permas:  Jurnal  Ilmiah  STIKES Kendal, 8.
[13]   Krisbiantoro,  D.  (2015).  Evaluasi Keberhasilan  Implementasi  Sistem  Informasi  Dengan Pendekatan HOT-Fit Model (Studi Kasus: Perpustakaan STMIK AMIKOM Purwokerto). Konferensi Nasional Sistem & Informatika, 6.
[14]  Lourent  Monalizabeth  Erlianto,  e.  a.  (2015).  The  Implementation  of  the  Human, Organozation,  and  Technology-  Fit  (HOT-Fit)  Framework  to  evaluate  the  Electronic Medical Record (EMR) System in a Hospital. Procedia
[15]   Faigayanti,  Afriza,  Lilis  Suryani  and  Hamyatri  Rawalilah.  “Evaluasi  SIMRS  Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Di Instalasi Rawat Jalan Dengan Metode HOT-Fit.” Journal of Health Saelmakers LOSS 5.2 (2022): 245-253.
[16]    Hidayat, Fendi. Konsep pengembangan sistem informasi kesehatan. Publikasi mendalam, 2020.
[17]    Suriani,  Suriani,  Otniel  Ketaren,  and  Johansen  Hutajulu.  “Studi  Implementasi  Sistem Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit  (SIMRS).”  Jurnal  Telecare  (JOTING)  5.1  (2023): 245-253.
[18]   Lestariningsih,  Tri,  Budi  Artono  dan  Yosi  Afandi.  “Evaluasi  Penerapan  E-Learning Dengan  Metode  Hot-Fit  Model”  Inovasi  Riset  Teknologi  Informasi  (INOVATIK)  2.1 (2020).