COSTING: Journal of Economic, Business and Accounting Volume 7 Nomor 5, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234

## THE EFFECT OF USE OF TELEMEDICINE WITH TAM AS AN INTERVENING VARIABLE ON THE WORKLOAD OF HEALTH PERSONNEL
(3T COVID-19 CASE STUDY IN BANDUNG CITY HEALTH CENTER)
PENGARUH PEMANFAATAN TELEMEDICINE DENGAN TAM SEBAGAI VARIABEL INTERVENING TERHADAP BEBAN KERJA TENAGA KESEHATAN
(STUDI KASUS 3T COVID-19 DI PUSKESMAS KOTA BANDUNG)
Cynthia Noviyanti 1 , Muhardi 2 , Albert Hendarta 3 1,2,3 Magister Managemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Islam Bandung cynthianvynt@gmail.com

## ABSTRACT
The  workload  of  healthcare  staff  is  one  of  the  important  factors  to  consider  because  an  unbalanced workload can paralyze the health care system. Along with the COVID-19 pandemic that has shaken the world's health sector, this pandemic has made the Indonesian government to accelerate the expansion of the utilization in technology such as telemedicine in various layers to the first-level healthcare facilities such as Puskesmas (Community Health Centre). Telemedicine includes the use of health information and communication  technology  to  support  and  to  promote  remote  clinical  care,  education,  and  health administration. The use of telemedicine has an indirect relationship to the workload which is influenced by various factors. There is a model as a link that explains some of these factors known as TAM (Technology Acceptance Model). In a pandemic emergency, healthcare staff that were working at the Puskesmas need to be analyzed about their perceptions regarding the implementation of telemedicine in carrying out 3T COVID-19 with TAM on the workload of healthcare staff. This research was conducted in six community health centers that representing each region in Bandung City using the corss-sectional analytic method and taken from proportionate stratified random sampling with a minimum total sample of 132 respondents. The questionnaire given includes the telemedicine variable, the workload variable of healthcare staff, and the TAM variable as an intervening variable (VAF=0,24) that consisting of Perceived Usefulness, Perceived Ease-of-Use, and Intention to Use.
Keywords: Telemedicine, Workload, TAM, COVID-19, Puskesmas.

## ABSTRAK
Beban kerja tenaga kesehatan merupakan salah satu faktor yang penting dalam mempertahankan sistem pelayanan  kesehatan.  Seiring  dengan  adanya  pandemi  COVID-19  yang  mengguncang  sektor  kesehatan dunia, hal tersebut membuat pemerintah Indonesia mempercepat perluasan cakupan pemanfaatan teknologi seperti telemedicine di berbagai lapisan hingga ke fasilitas kesehatan tingkat pertama seperti Puskesmas. Pemanfaatan telemedicine memiliki hubungan tidak langsung terhadap beban kerja yang dipengaruhi oleh berbagai faktor. Terdapat sebuah model sebagai penghubung yang menjelaskan beberapa faktor tersebut yang dikenal dengan TAM ( Technology Acceptance Model ). Pada penelitian ini, tenaga kesehatan yang bekerja di Puskesmas dikaji persepsinya terkait implementasi telemedicine dengan TAM terhadap beban kerja. Penelitian ini dilakukan di enam Puskesmas yang mewakili masing-masing wilayah di Kota Bandung dengan metode analitik verifikatif corss-sectional pada 135 tenaga kesehatan. Dari hasil Kuesioner yang disebarkan,  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh telemedicine terhadap  beban  kerja  secara langsung maupun tidak langsung melalui TAM . Hasil penelitian ini merupakan mediasi parsial (VAF = 0,24) dari TAM yang sejalan dengan fenomena lapangan bahwa sebagian tenaga kesehatan memberikan persepsi telemedicine meningkatkan beban kerja dan sebagian memberikan persepsi penurunan beban kerja.
Kata Kunci : Telemedicine, Beban Kerja, TAM, COVID-19, Puskesmas.

## PENDAHULUAN
Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)  merupakan  salah  satu penyakit  infeksius  yang  menular  dan disebabkan oleh organisme Severe Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2
(SARS-CoV-2).
SARS-Cov-2 merupakan  organisme  jecnis  baru  dari coronavirus (Y. C. Liu et al., 2020). Pada tanggal  31  Desember  2019,  WHO ( World  Health  Organization )  Tiongkok
Country  Office melaporkan  kasus pneumonia yang tidak diketahui etiologinya  di  Kota  Wuhan,  Provinsi Hubei,  Tiongkok.  Kemudian  pada tanggal  11  Maret  2020,  WHO menetapkan COVID-19 sebagai pandemi  (WHO,  2021).  Kasus  pertama
COVID-19  di  Indonesia  diketahui terdeteksi  pada  tanggal  2  Maret  2020. Setelah itu kemudian terjadi peningkatan jumlah  kasus  yang  berlangsung  cukup cepat ke seluruh Indonesia (Susilawati et al.,  2020).  Pandemi  COVID-19  saat  ini merupakan  pertama  kalinya  dalam  100 tahun  memiliki  efek  global.  Statistik WHO  terbaru  menunjukkan  bahwa 2254andem  setiap  2254andem  di  dunia sekarang terinfeksi penyakit ini (WHO, 2021).  Penyebaran  COVID-19  telah mempengaruhi  tidak  hanya  kehidupan pribadi  banyak  orang  di  seluruh  dunia, tetapi  juga  seluruh  ekonomi,  industri, dan Negara (Susilawati et al., 2020).
Peningkatan  kasus  COVID-19  di Indonesia  membuat  pemerintah  harus membuat  regulasi  PSBB  (pembatasan sosial  berskala  besar),  PPKM  Darurat (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  Darurat),  hingga  PPKM Level  1-4  (CNN,  2021).  Pembatasan yang  dilakukan  dalam  upaya  memutus rantai penyebaran COVID-19
menyebabkan  perubahan  cara  orang berinteraksi, termasuk dalam pengaturan pelayanan  sistem  kesehatan,  sehingga belum  ada  kepastian  sampai  kapan pandemi  ini  akan  berlangsung  (Sari  & Wirman,  2021).  Saat  ini,  dalam  upaya
untuk  mengurangi  risiko  penularan, fasilitas  dan  penyedia  kesehatan  di Indonesia berusaha meminimalkan pertemuan tatap muka dengan
memanfaatkan  teknologi e-health seperti telemedicine untuk  melindungi  pasien, tenaga  kesehatan,  dan  masyarakat  dari paparan  (Nugraha  &  Aknuranda,  2017). Telemedicine mencakup penggunaan teknologi  informasi  dan  komunikasi kesehatan untuk mendukung dan mempromosikan  perawatan  klinis  jarak jauh,  edukasi,  dan  administrasi  kesehatan (Bernadetha  Aurelia  Oktavira,  2019). Telemedicine mencakup  konsultasi  daring atau  jarak  jauh,  telekonferensi  video langsung,  teknologi  penyimpanan  dan penerusan  data  kesehatan,  pemantauan pasien jarak jauh, edukasi kesehatan jarak jauh,  dan  program  pencegahan  daring (Kemenkes RI, 2019). Telemedicine dapat memperkuat respons medis dan kelanjutan kesehatan  pemberian  layanan  selama  dan setelah  pandemi  dan  keadaan  darurat kesehatan  di  berbagai  fasilitas  pelayanan kesehatan (Ohannessian et al., 2020).
Pada  awal  pandemi  COVID-19, penanganan  Penyakit  Infeksi  Emerging (PIE)  COVID-19  hanya  terpusat  pada Rumah  Sakit.  Perluasan  dan  peningkatan kasus  yang  signifikan  membuat  Rumah Sakit  rujukan  semakin  penuh.  Peran Puskesmas  dalam  melakukan  prevensi, deteksi,  dan  respon  dilakukan  dengan terintegrasi  sehingga  penting  dalam memberikan  pelayanan  kesehatan  kasus infeksi  maupun  penyakit  tidak  menular (Kemenkes  RI,  2020a).  Puskesmas  perlu melakukan  penyesuaian  terhadap  kondisi yang terjadi sehingga perlu adanya tahapan rencana  strategi  manajemen  puskesmas dalam  kebutuhan  pelayanan  (Menteri Kesehatan RI, 2016).
Salah  satu  fasilitas  pelayanan kesehatan  yang  memiliki  peran  penting dalam  pencegahan  dan  penanganan pandemi  COVID-19  di  Indonesia  adalah Puskesmas.  Dalam  Peraturan  Menteri Kesehatan  No.  43  tahun  2019  dijelaskan
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
bahwa “Puskesmas atau Pusat Kesehatan
Masyarakat  adalah  fasilitas  pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya  kesehatan  masyarakat  dan  upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama, dengan  lebih  mengutamakan  upaya promotif  dan  preventif  di  wilayah kerjanya” (Indonesia, 2019). Puskesmas memiliki  tujuan  yang  tercantum  dalam Peraturan  Menteri  Kesehatan  No.  75 tahun 2014 (KEMENTRIAN RI, 2014). Tujuan  tersebut  diantaranya  untuk mewujudkan  masyarakat  agar  memiliki perilaku sehat yang meliputi kesadaran, kemauan  dan  kemampuan  hidup  sehat. Selain  itu  agar  masyarakat  mampu menjangkau pelayanan kesehatan bermutu.  Tujuan  selanjutnya  agar masyarakat  hidup  dalam  lingkungan sehat,  dan  memiliki  derajat  kesehatan yang  optimal,  baik  individu,  keluarga, kelompok  dan  masyarakat.  Puskesmas memilki prinsip dimana dalam penyelenggaraannya meliputi paradigma sehat,  pertanggungjawaban  wilayah, kemandirian  masyarakat,  pemerataan, teknologi  tepat  guna,  dan  keterpaduan dan  kesinambungan.  Sama  halnya dengan  kasus  COVID-19  saat  ini  yang mendorong seluruh pemangku kepentingan  di  Puskesmas  untuk berkomitmen  dalam  upaya  mencegah dan  mengurangi  resiko  penularan  yang dihadapi  individu,  keluarga,  kelompok maupun  masyarakat  wilayah  kerja Puskesmas.
Strategi
manajemen sistem kesehatan  di  Indonesia  dalam  menekan angka kenaikan COVID-19 saat ini yaitu dengan  melakukan  3T  ( Test,  Tracing, Treatment )  atau  lebih  dikenal  dengan tes,  telusur,  dan  tindak  lanjut.  Kegiatan 3T ini dilakukan secara mikro di tingkat Puskesmas  sehingga  perlu  dilakukan penyesuaian  terhadap  petunjuk  teknis manajemen puskesmas dalam menghadapi pandemi COVID-19 (Kemenkes RI, 2020b). Namun Telemedicine yang diterapkan di tingkat puskesmas  perlu  mendapat  perhatian mengenai  regulasi  kegunaannya  dalam
setiap praktek medis.
Ada banyak perspektif teoretis yang telah  dikembangkan  untuk  memahami bagaimana suatu teknologi baru menentukan  keputusan  apakah  lebih bermanfaat  atau  merugikan  penggunanya. Dalam  hal  teknologi  di  bidang  medis seperti telemedicine ,  pengguna  sistem teknologi tersebut mayoritas adalah tenaga kesehatan  itu  sendiri,  sehingga  perhatian mengenai  regulasi  kegunaannya  perlu dikaji.  Terdapat  suatu  teori  yang menyediakan  alat  untuk  memahami keberhasilan atau kegagalan dalam proses implementasi  sistem  atau  aplikasi  baru. Teori  yang  paling  dominan  dalam penelitian  teknologi  dan  informasi  adalah Technology  Acceptance  Model (TAM) oleh Venkatesh dan Davis pada tahun 1989 (Abu-Dalbouh,  2013).  Di  dalam  TAM, terdapat  dua  keyakinan  utama  yang menentukan  penggunaan  aplikasi/sistem tersebut: perceived  usefulness (persepsi manfaat)  dan perceived  ease  of  use (persepsi  kemudahan  pengguna)  pada suatu teknologi.
Model tersebut menunjukkan bahwa persepsi manfaat dan persepsi kemudahan
pengguna mempengaruhi  sikap  pengguna  terhadap implementasi  teknologi  baru.  Pengguna menunjukkan  perasaan  positif  tentang teknologi baru jika dia yakin itu baik untuk kinerja  pekerjaannya,  sehingga  sikap pengguna  terhadap  penggunaan  teknologi baru  akan  lebih  positif.  Sikap  tersebut selanjutnya akan mempengaruhi behavioral  intention  of  use (niat  perilaku pengguna  dan  penggunaan  sistem  yang sebenarnya). Studi sebelumnya membuktikan  bahwa  variabel  eksternal yang berbeda akan mempengaruhi manfaat yang dirasakan dan kemudahan penggunaan  yang  dirasakan.  Variabel eksternal  dapat  mempengaruhi  suatu teknologi  dari  sikap,  keyakinan,  dan  niat internal  pengguna,  yang  selanjutnya mempengaruhi TAM (Davis et al., 1989).
Dari teori yang dikemukakan dalam metode TAM, maka dalam situasi darurat pandemi, khususnya dalam pelaksanaan 3T COVID-19,  perlu  dilakukan  koordinasi
dan  keputusan  bersama  dengan  tenaga kesehatan saat menerapkan telemedicine karena hal tersebut dapat mempengaruhi beban  kerja  (Karminah  et  al.,  2021). Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Galehdar,  terdapat  42% tenaga  kesehatan  mengalami  stress hingga terdiagnosis gangguan kejiawaan ringan  hingga  berat  akibat  beban  kerja yang tinggi di masa pandemi (Galehdar et  al.,  2021).  Tenaga  kesehatan  yang bekerja  di  fasilitas  tingkat  pertama seperti Puskesmas perlu dikaji persepsinya terkait dengan implementasi telemedicine dalam  melakukan  3T COVID-19  dengan  metode  TAM. Setelah periode penelitian yang panjang, TAM  telah  berhasil  diuji  di  berbagai teknologi komputasi, pengaturan organisasi,  dan  populasi  pengguna teknologi  (B.  Hasan  &  Ahmed,  2007). Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan revisi TAM yang
diusulkan  oleh  Venkatesh  dan  Davis yang  meliputi Perceived  Usefulness, Perceived  Ease-of-Use dan Intention  of
Use (Pai  &  Huang,  2011).  Oleh  karena itu dilakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh pemanfaatan
Telemedicine dengan  TAM  sebagai intervening terhadap beban kerja tenaga kesehatan dalam melakukan 3T COVID- 19  khususnya  di  Puskesmas  Kota Bandung.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode analitik dengan studi cross-sectional yang menggunakan  data  primer  dari  kuesioner (Stewart,  2016).  Kuesioner  disebarkan untuk mengumpulkan data dengan mengukur tiga variabel utama yang diteliti, yaitu telemedicine, technology acceptance model, dan  beban  kerja  tenaga  kesehatan dalam melakukan 3T COVID-19. Indikator tiap variabel disusun berdasarkan penelitian sebelumnya menggunakan skala Likert.  Lima  poin  digunakan  untuk menunjukkan  tingkat  persetujuan  paling tinggi  pada  poin  lima  dan  tingkat ketidaksepakatan  paling  tinggi  pada  poin satu dengan setiap pernyataan (Mangkunegara et al., 2019).

## Objek Penelitian
Penelitian  akan  dilakukan  di  enam Puskesmas di Kota Bandung. Objek dipilih dari total 80 Puskesmas di 30 Kecamatan yang  tersebar  di  Kota  Bandung  yang mewakili  enam  wilayah  Kota  Bandung. Puskesmas dipilih berdasarkan lokasi yang mewakili  masing-masing  wilayah  Kota Bandung, memiliki wilayah kerja dan/atau populasi  yang  luas,  serta  memiliki aksesibilitas  dan  waktu  peneliti  untuk melakukan penelitian. Puskesmas tersebut diantaranya yaitu sebagai berikut:
Tabel 1 . Daftar Nama Puskesmas No. Wilayah Puskesmas 1 Utara (Cibeunying) UPT Puter 2 Utara – Barat (Bojonagara) UPT Garuda 3 Utara – Timur (Ujungberung) UPT Ujung Berung Indah 4 Timur – Selatan (Gedebage) UPT Cipamokolan 5 Barat – Selatan (Tegalega) Puskesmas Cigondewah 6 Selatan (Kordon) Puskesmas Sekejati

## Populasi dan Sampel
Terdapat  80  puskesmas  di  Kota Bandung yang tersebar di 30 Kecamatan. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah tenaga  kesehatan  di  UPT  Puter,  UPT
Garuda,  UPT  Ujung  Berung  Indah,  UPT Cipamokolan,  Puskesmas  Cigondewah, dan Puskesmas Sekejati. Enam puskesmas tersebut dipilih secara acak yang mewakili enam  wilayah  besar  di  Kota  Bandung.
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
Subjek  penelitian  ini  adalah  tenaga kesehatan  Puskesmas  yang  melakukan 3T kasus COVID-19 melalui telemedicine .  Total  populasi  yang didapatkan  dari  enam  puskesmas tersebut  adalah 205  tenaga  kesehatan dengan rincian yang terlampir pada tabel 4.
Kriteria inklusi:
1. Tenaga kesehatan dengan pengalaman minimal 1 tahun. 2. Tenaga  kesehatan  yang  melakukan 3T COVID-19.
3. Tenaga kesehatan yang mengimplementasi telemedicine.
4. Tenaga  kesehatan  yang  bersedia mengisi  kuesioner  dan  berpartisipasi dalam penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  seberapa  besar  pengaruh Technology  Acceptance  Model (TAM) sebagai  variabel  intervening dalam pemanfaatan telemedicine terhadap beban  kerja  tenaga  kesehatan  di Puskesmas Kota Bandung. Penelitian ini menggunakan  metode  analitik  dengan studi cross-sectional yang menggunakan data  primer  dari  kuesioner.  Penelitian dilakukan  di  enam  Puskesmas  di  Kota Bandung.  Objek  dipilih  dari  total  80 Puskesmas  di  30  Kecamatan  yang tersebar di Kota Bandung yang mewakili enam  wilayah  besar  Kota  Bandung. Puskesmas  dipilih  berdasarkan  lokasi yang  mewakili  masing-masing  wilayah Kota  Bandung,  memiliki  wilayah  kerja dan/atau  populasi  yang  luas,  serta memiliki aksesibilitas dan waktu peneliti untuk melakukan penelitian.
Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  tenaga  kesehatan  di  UPT  Puter, UPT Garuda, UPT Ujung Berung Indah,
UPT Cipamokolan, Puskesmas Cigondewah,  dan  Puskesmas  Sekejati. Subjek  penelitian  ini  adalah  tenaga kesehatan  Puskesmas  yang  melakukan 3T
kasus COVID-19
melalui
telemedicine .  Dari  total  205  tenaga kesehatan yang tercatat di enam puskesmas tersebut, maka data minimum sampel yang dibutuhkan untuk penelitian ini berdasarkan  rumus  Slovin  adalah  135 sampel.
Terdapat  68  pernyataan  kuesioner yang harus diisi dengan menggunakan lima kemungkinan jawaban yang dipilih sesuai dengan  pendapat  responden.  Kuesioner disebar untuk dijawab secara langsung oleh responden dengan menggunakan googleform yang  dikirim  melalui  pesan WhatsApp .  Wawancara  dilakukan  dengan mendatangi  Puskesmas  secara  langsung dengan Kepala Puskesmas atau staf terkait yang  bertanggung  jawab  ditempat. Pengambilan data dilakukan mulai tanggal 27 November 2021 – 26 Februari 2022.
Data  yang  diperoleh  kemudian dianalisis  dengan  menghitung  hasil  skor jawaban  dari  Skala  Linkert  (1-5)  yang dikalikan dengan frekuensi untuk mengetahui skor
masing-masing pertanyaan.  Selanjutnya  skor  masing- masing pertanyaan dijumlahkan dan dibagi skor  maksimal  untuk  mendapatkan presentasi nilai. Hasil tersebut kemudian di uji validitas dan reabilitas nya. Selanjutnya dilakukan  transformasi  data  dari  skala ordinal  ke  skala  numerik  menggunakan Method  of  Successive  Interval (MSI)  dan dilanjutkan dengan Uji Normalitas dan Uji Varians Data. Kemudian dilakukan analisis regresi berganda yaitu analisis jalur.

## Hasil Uji Validitas dan Reabilitas Hasil Uji Validitas
Sebelum  link  kuesioner  disebar, peneliti membuat penilaian ahli pada dosen pembimbing  mengenai  isi  instrumen.  Uji reliabilitas  dan  validasi  dilakukan  dengan membagikan  alat  ukur  kepada  beberapa tenaga  kesehatan  yang  bekerja  di  enam Puskesmas  di  Kota  Bandung.  Valisitas dicari  dengan  menggunakan  rumus  dari instrumen rumus korelasi product moment. Jika  nilai  r  hitung  >  r  tabel,  maka  item kuesioner  tersebut  valid  dan  dapat digunakan.  Jika  nilai  r  hitung  <  r  tabel,
maka item kuesioner tersebut tidak valid dan  tidak  dapat  digunakan  atau  dengan nilai  tarif  signifikansi  <0,050.  Berikut
adalah  hasil  uji  validasi  yang  dianalisis menggunakan IBM® SPSS® Versi 25. Tabel 2. Hasil Uji Validitas Indikator r hitung r tabel Signifikansi  Keterangan Telemedicine X1 0,644 0,176 0,000 Valid X2 0,528 0,176 0,000 Valid X3 0,430 0,176 0,000 Valid X4 0,454 0,176 0,000 Valid X5 0,678 0,176 0,000 Valid X6 0,482 0,176 0,000 Valid X7 0,480 0,176 0,000 Valid X8 0,568 0,176 0,000 Valid X9 0,558 0,176 0,000 Valid X10 0,536 0,176 0,000 Valid X11 0,530 0,176 0,000 Valid X12 0,490 0,176 0,000 Valid X13 0,490 0,176 0,000 Valid X14 0,610 0,176 0,000 Valid X15 0,616 0,176 0,000 Valid X16 0,745 0,176 0,000 Valid X17 0,698 0,176 0,000 Valid X18 0,727 0,176 0,000 Valid X19 0,657 0,176 0,000 Valid Technology Acceptance Model (TAM) Y1 0,501 0,176 0,000 Valid Y2 0,416 0,176 0,000 Valid Y3 0,333 0,176 0,000 Valid Y4 0,378 0,176 0,000 Valid Y5 0,616 0,176 0,000 Valid Y6 0,435 0,176 0,000 Valid Y7 0,422 0,176 0,000 Valid Y8 0,540 0,176 0,000 Valid Y9 0,452 0,176 0,000 Valid Y10 0,498 0,176 0,000 Valid Y11 0,450 0,176 0,000 Valid Y12 0,470 0,176 0,000 Valid Y13 0,384 0,176 0,000 Valid Y14 0,556 0,176 0,000 Valid Y15 0,535 0,176 0,000 Valid Y16 0,640 0,176 0,000 Valid
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270 Y17 0,601 0,176 0,000 Valid Y18 0,579 0,176 0,000 Valid Y19 0,567 0,176 0,000 Valid Y20 0,236 0,176 0,025 Valid Y21 0,285 0,176 0,000 Valid Y22 0,082 0,176 0,124 Tidak Valid Y23 0,260 0,176 0,008 Valid Y24 0,204 0,176 0,045 Valid Y25 0,270 0,176 0,007 Valid Y26 0,215 0,176 0,002 Valid Y27 0,271 0,176 0,000 Valid Y28 0,253 0,176 0,004 Valid Y29 0,405 0,176 0,000 Valid Y30 0,340 0,176 0,000 Valid Y31 0,325 0,176 0,000 Valid Y32 0,234 0,176 0,018 Valid Y33 0,253 0,176 0,000 Valid Y34 0,093 0,176 0,032 Valid Y35 0,270 0,176 0,000 Valid Y36 0,270 0,176 0,000 Valid Y37 0,070 0,176 0,155 Tidak Valid Y38 0,263 0,176 0,003 Valid Beban Kerja Tenaga Kesehatan Z1 0,279 0,176 0,000 Valid Z2 0,358 0,176 0,000 Valid Z3 0,264 0,176 0,000 Valid Z4 0,174 0,176 0,000 Tidak Valid Z5 0,471 0,176 0,000 Valid Z6 0,279 0,176 0,000 Valid Z7 0,367 0,176 0,000 Valid Z8 0,433 0,176 0,000 Valid Z9 0,269 0,176 0,000 Valid Z10 0,090 0,176 0,005 Valid Z11 0,205 0,176 0,000 Valid Z12 0,244 0,176 0,000 Valid Z13 0,282 0,176 0,000 Valid Z14 0,355 0,176 0,000 Valid
Berdasarkan  uji  validitas  diatas, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat dua  pernyataan  pada  kuesioner  yang tidak  valid  di  bagian  instrumen  TAM.
Sehingga  pernyataan  yang  digunakan dalam  pengolahan  data  pada  penelitian
ini berjumlah 68 pernyataan.
Hasil Uji Reabilitas Pengujian  reliabilitas  instrumen penelitian
ini dilakukan dengan menggunakan  rumus  Alpha  Cronbach
(Sarmah  &  Bora  Hazarika,  2012). Dimana  jika  hasil  analisis  dikatakan reliable  apabila  menunjukkan  nilai Alpha Cronbach >0,60. Pada instrumen Telemedicine, Alpha Cronbach menunjukkan angka 0,911 yang artinya reliable.  Pada  instrumen  TAM,  Alpha Cronbach  menunjukkan  angka  0,855 yang  artinya  reliable.  Pada  instrumen Beban Kerja, Alpha Cronbach menunjukkan angka 0,673 yang artinya reliable.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa seluruh instrumen pada penelitian ini reliable.

## Uji Pengaruh Antar Variabel Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  menggunakan regresi  berganda  sehingga  terdapat  dua kali pengujian terhadap dua persamaan. Persamaan  pertama  atau  residual  satu
(Res1)  merupakan  variabel Telemedicine (X)  terhadap Technology  Acceptance Model (Y). Persamaan kedua atau residual dua (Res2) merupakan variabel Telemedicine (X) dan Technology
Acceptance  Model (Y)  terhadap  Beban Kerja Tenaga Kesehatan (Z).

## Uji Normalitas
Pada  penelitian  ini  terdapat  135 sampel  sehingga  dilakukan  uji  normalitas menggunakan
Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal  atau  tidak.  Nilai  signifikansi Kolmogorov-Smirnov  adalah  p>0,05  agar dapat  disimpulkan  bahwa  data  tersebut terdistribusi  normal.  Pada  persamaan regresi  linier  berganda  penelitian  ini didapatkan  nilai  signifikansi  sebagai berikut  yang  dilengkapi  dengan  grafik histogram serta P-P plot.
Tabel 3. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Variabel Sig. Keterangan Res1 0,193 Normal Res2 0,200 Normal
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
Gambar 1. Hasil Histogram dan P-P plot persamaan regresi berganda

## Uji Multikolenieritas
Uji  multikolonieritas  merupakan bagian  dari  uji  asumsi  klasik  yang bertujuan  untuk  menguji  apakah  model regresi dalam suatu penelitian berkorelasi antar variabel bebas. Pada uji ini,  memberikan  interpretasi  bahwa model  regresi  yang  baik  seharusnya tidak  terjadi  korelasi  di  antara  variabel bebas (Dahlan, 2017). Jika kondisi nilai indeks  >  30  dan  nilai  eigenvalue  <  0,001 maka dapat diindikasikan terjadi multikolinearitas.  Selanjutnya  lihat  nilai Tolerance  and  Variance  Inflating  Factor (VIF). Jika nilai Tolerance < 0,1 dan VIF > 10  maka  dapat  diindikasikan  terjadi multikolinearitas.  Berdasarkan  analisis yang  dilakukan  dengan  regresi  linier berganda, tidak didapatkan multikolinearitas.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolenieritas
Variabel Tolerance VIF Keterangan Res1 X à Y 1,000 1,000 Tidak terjadi multikolinearitas Res2 X à Z 0,955 1,047 Tidak terjadi multikolinearitas Res2 Y à Z 0,955 1,047 Tidak terjadi multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas Uji ini digunakan untuk mengetahui  heteroskedastisitas  dalam model regresi linier dan mengasumsikan bahwa  variasi  kesalahan  terdistribusi normal.  Uji  ini  untuk  mengetahui  apakah varians  kesalahan  dari  regresi  tergantung pada nilai-nilai variabel bebas. Pada model
penelitian ini dapat digunakan uji Glejser untuk  melihat  nilai  koefisien  korelasi antara  variabel  bebas  dan  nilai  absolut residual.  Pada  penelitian  ini  nilai signifikansi  diatas  0,05  sehingga  dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dan data tersebar secara acak. Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Sig. Keterangan Res1 X à Y 0,910 Tidak terjadi heteroskedastisitas Res2 X à Z 0,910 Tidak terjadi heteroskedastisitas Res2 Y à Z 0,261 Tidak terjadi heteroskedastisitas Uji Hipotesis Uji Hipotesis Pengaruh Parsial Pada uji hipotesis pengaruh parsial penelitian ini dilakukan untuk
mengetahui  interpretasi  dari  hipotesis sebagai berikut.
• H1: Terdapat pengaruh telemedicine (X) terhadap technology acceptance model (Y).
• H2: Terdapat pengaruh telemedicine (X) terhadap beban kerja tenaga kesehatan (Z) dalam melakukan 3T COVID-19.
• H3: Terdapat pengaruh technology acceptance model (Y) terhadap beban kerja tenaga kesehatan (Z) dalam melakukan 3T COVID-19.
Pada  uji  hipotesis  pengaruh  parsial ini digunakan untuk mengetahui kemaknaan  koefisien  regresi  atau  parsial. Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  secara  parsial  antara  variabel bebas  dan  terikat  menggunakan  nilai  t dengan  nilai  signifikansi  0,05.  Pada penelitian ini didapatkan hasil uji T sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis Pengaruh Parsial Variabel t R square Sig. Keterangan Res1 X à Y -2,500 0,045 0,014 Hipotesis diterima Res2 X à Z 2,236 0,080 0,035 Hipotesis diterima Res2 Y à Z -2, 247 0,080 0,000 Hipotesis diterima Nilai t hitung variabel X terhadap
Y  adalah  2,500  dan  lebih  besar  dari  t tabel  1,65622  pada  derajat  kebebasan 135 yang dihitung dengan nilai alfa 0,05. Nilai  t  hitung  variabel  X  terhadap  Z adalah 2,236 dan lebih besar dari t tabel 1,65622  pada  derajat  kebebasan  135 yang  dihitung  dengan  nilai  alfa  0,05. Nilai  t  hitung  variabel  Y  terhadap  Z adalah 2,247 dan lebih besar dari t tabel 1,65622  pada  derajat  kebebasan  135
yang dihitung dengan nilai alfa <0,05. Pada hipotesis  pertama  dapat  disimpulkan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan X terhadap Y dengan presentasi pengaruh sebesar  4,5%  (R  square  0,045)  dengan signifikansi  <0,05  yang  menandakan hipotesis  diterima.  Pada  hipotesis  kedua dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh  yang  signifikan  X  terhadap  Z dengan presentasi pengaruh sebesar 8% (R square  0,080)  dengan  signifikansi  <0,05
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
yang  menandakan  hipotesis  diterima. Pada hipotesis ketiga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan  X  terhadap  Y  dengan presentasi  pengaruh  sebesar  8%  (R square 0,080) dengan signifikansi <0,05 yang menandakan hipotesis diterima.
Uji  Hipotesis  Pengaruh  Total  melalui Variabel Intervening
Untuk  menguji  pengaruh  variabel intervening digunakan model nalisis jalur. Model  analisis  jalur  SPSS  ini  bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap  variabel  terikat  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung.  Untuk analisis  jalur  akan  diselesaikan  dengan membagi  pengujian  dengan  membuat  2
(dua)  koefisien  jalur  yaitu  Jalur  Model  I dan Jalur Model II antara lain:
- Model I Jalur Pengaruh X terhadap Y 𝑌 =   𝛽 % 𝑋 + 𝑒 %
Tabel 6. Regresi Linier Telemedicine (X) terhadap TAM (Y) Prediktor β t Sig R square Constant 14,921 0,000 0,045 X -0,212 -2,500 0,014 - Model II Jalur Pengaruh X dan Y terhadap Z
𝑍 =   𝛽 % 𝑋 + 𝛽 * 𝑌 + 𝑒 * Tabel 7. Regresi Linier Telemedicine (X) dan TAM (Y) terhadap Beban Kerja (Z) Prediktor β t Sig R square Constant 10,236 0,000 0,080 X 0,190 2,236 0,035 Y -0,220 -2,247 0,000
Sehingga model analisis jalur pada penelitian ini dijabarkan sebagai berikut.
Gambar 1. Model Analisis Jalur
Hasil analisis jalur pada model di atas adalah mengenai pengaruh langsung dan  tidak  langsung  dari  variabel Telemedicine (X) terhadap Beban Kerja Tenaga  Kesehatan  (Z).  Pengaruh langsung Telemedicine (X)  terhadap Beban  Kerja  Tenaga  Kesehatan  (Z)
adalah  sebesar  0,190.  Pengaruh  tidak langsung Telemedicine (X) terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan (Z) melalui TAM (Y) adalah sebesar 0,047 (0,212 x 0,220). Pengaruh total Telemedicine (X) terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan (Z) melalui TAM (Y) adalah 0,237 (0,190 + 0,047).
Beban Kerja Tenaga
Kesehatan (Z) Telemedicin e (X) Technology Acceptance Model (Y) -0,212 (sig. 0,014) 0,190 (sig. 0,035) -0,220 (sig. 0,000) a b c e 1 =0,977 e 2 =0,959
Dalam  teori  Baron  dan  Kenny dijelaskan  untuk  menguji  variabel intervening  maka  terdapat  beberapa langkah  regresi  yang  terbagi  menjadi regresi X terhadap Y (koefisien jalur a = -0,212), Regresi X terhadap Z (koefisien jalur  c  =  0,190  karena  pengaruh langsung),  serta  Regresi  X  dan  Y terhadap  Z  (koefisien  jalur  b  =  -0,220 dan  koefisien  jalur  c’=  0,047  sebagai pengaruh tidak langsung).
Berdasarkan  langkah  tersebut, dapat  dilihat  bahwa  nilai  koefisien  c’ setelah  melibatkan  variabel  intervening menjadi  lebih  kecil  dibandingkan dengan koefisien C sebelum melibatkan varibel intervening. Menurut teori Baron dan  Kenny,  suatu  mediasi  terjadi  jika pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  lebih  rendah  pada persamaan  ketiga  (c’)  dibandingkan pada  persamaan  kedua  (c)  (Dastgeer  et al.,  2020).    Sehingga  pada  hasil penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  TAM  merupakan  variabel intervening. Penentuan total (VAF>80%),  parsial  (20%  ≤  VAF  ≤ 80%), atau tidak terjadi mediasi dengan menggunakan  rumus  VAF  ( Variance Accounted For ) sebagai berikut.
𝑉𝐴𝐹 = 𝐸𝑓𝑒𝑘 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑛𝑔𝑠𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑓𝑒𝑘 = 𝑎𝑥𝑏
(𝑎𝑥𝑏) + 𝑐
Pada  penelitian  ini  nilai  VAF didapatkan  0,227  sehingga  artinya variabel  intervening  pada  penelitian  ini yang  terjadi  adalah  mediasi  parsial karena 0.2 ≤ VAF ≤ 0.8.
Pembahasan Pengaruh Antara Telemedicine Terhadap TAM Hasil  analisis  penelitian  ini menunjukkan  bahwa telemedicine di fasilitas  kesehatan  tingkat  pertama berkembang  sangat  pesat  dalam  dua tahun  terakhir.  Pandemi  COVID-19 memaksa  segala  lapisan  fasilitas kesehatan  untuk  bertahan  dan  terus
berkembang. Puskesmas merupakan fasilitas  kesehatan  tingkat  pertama  yang memiliki  cakupan  wilayah  kerja  sehingga harus  menyesuaikan  kondisi  wilayahnya. Tenaga  kesehatan  dari  berbagai  usia  dan latar  belakang  pendidikan  harus  cepat beradaptasi kembali untuk dapat memanfaatkan teknologi. Banyaknya jenis teknologi  yang  muncul  menimbulkan berbagai  persepsi  di  kalangan  tenaga kesehatan.  Penelitian  ini  memperlihatkan pemanfaatan pertumbuhan teknologi telemedicine di  dunia  kesehatan  melalui penilaian persepsi
penggunaan, kemudahan  pengguna,  dan  implementasi yang dikemas dalam suatu model TAM.
Poin-poin penting penelitian ini yang ada  di  dalam telemedicine pada  fasilitas kesehatan tingkat pertama yaitu aplikasi/platform  dan  sosial  media. Penggunaan  aplikas/platform  yang  terus diperbaharui  sistemnya  membuat  tenaga kesehatan  terus  beradaptasi  dengan perubahan  demi  kenyamanan.  Persepsi yang  dibentuk  di  tempat  kerja  membuat tenaga kesehatan lebih mudah menggunakan  aplikasi  atau  mengakses website  pemerintah  untuk  membantu memudahkan pengumpulan
data, menyimpan  identitas  dan  rekam  medis pasien,  serta  monitoring  dan  evaluasi pasien.
H1  diterima:  Terdapat  pengaruh yang  signifikan  antara telemedicine (X) terhadap technology  acceptance  model (TAM) (Y) pada studi kasus 3T Covid-19 di Puskesmas Kota Bandung
Pengaruh Antara Telemedicine Terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan
Aplikasi  dan  platform telemedicine hingga sosial media digunakan dan tersedia untuk  konsultasi  antara  penyedia  layanan kesehatan.  Organisasi  layanan  kesehatan harus mengatasi masalah yang mengganggu penyedia layanan kesehatan, terutama kerahasiaan pasien dan kurangnya  dokumentasi  dalam  rekam medis pasien, sambil memberikan
kompensasi yang memadai bagi mereka yang  memberikan  layanan  selama  dan setelah  jam  kerja.  Pada  penelitian  ini dianalisis mengenai
penggunaan
telemedicine terhadap  beban  kerja tenaga  kesehatan.  Hasil  penelitian  ini berbeda  dengan  penelitian  Naryono (2020) yang beranggapan semakin maju suatu  teknologi  dapat  menimbulkan banyak tuntutan terhadap para pengguna atau  penyelenggara  faslitias  kesehatan yang menyediakan telemedicine
(Naryono,  n.d.).  Penelitian  tersebut hanya  terbatas  pada  penggunaan whatsapp sebagai telemedicine dan kaitannya  terhadap  beban  kerja  dokter dalam mengadapi pasien di era pandemi COVID-19.  Penelitian  ini  mencakup penggunaan  aplikasi/platform  swasta maupun  pemerintah  disertai  dengan sosial  media  sebagai telemedicine terhadap  beban  kerja  tenaga  kesehatan yang  mencakup  waktu  kerja,  jumlah layanan, dan faktor psikososial.
H1  diterima:  Terdapat  pengaruh yang signifikan antara telemedicine (X) terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan (Z)  pada  studi  kasus  3T  Covid-19  di Puskesmas Kota Bandung

## Pengaruh  Antara  TAM  Terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan
TAM pada penelitian ini memiliki dasar bahwa kunci untuk meningkatkan efektivitas adalah dengan meningkatkan penerimaan teknologi yang dapat dinilai dengan  menanyakan  individu  tentang niat  masa  depan  untuk  menggunakan suatu teknologi. Penelitian ini terdiri atas dimensi-dimensi  yang  berisi  faktor- faktor  pembentuk  niat  seseorang  yang memungkinkan fasilitas kesehatan tingkat  pertama  untuk  memanfaatkan faktor-faktor tersebut untuk mempromosikan suatu model acceptance (penerimaan) serta meningkatkan  penggunaan  teknologi. Penelitian  ini  merupakan  penjabaran lebih  detail  mengenai  sektor  kesehatan, namun  pengaruhnya  sama  terhadap penelitian yang
dilakukan oleh
Krismadinata  (2010)  dalam  sektor  politik mengenai  pengaruh  penerimaan  aplikasi SINJAB  dengan  menggunakan  TAM spesifik  variabel  pengalaman,  keyakinan diri,  persepsi  manfaat,  dan  persepsi kemudahan pengguna (Krismadinata et al., 2020).
H1  diterima:  Terdapat  pengaruh yang signifikan antara TAM (Y) terhadap Beban  Kerja  Tenaga  Kesehatan  (Z)  pada studi  kasus  3T  Covid-19  di  Puskesmas Kota Bandung
Pengaruh Pada TAM Sebagai Intervening Antara Telemedicine Terhadap Beban Kerja Tenaga

## Kesehatan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa telemedicine yang  digunakan  di fasilitas kesehatan tingkat pertama berupa aplikasi/platform dan sosial media memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap  beban  kerja  tenaga  kesehatan khususnya dalam melakukan 3T Covid-19 di  Puskesmas  yaitu  dengan  waktu  kerja, jumlah  layanan,  dan  faktor  psikososial. Beberapa tenaga kesehatan juga memaparkan bahwa meskipun penggunaan telemedicine terjadi secara dinamis karena banyak perbaharuan, hal tersebut diringankan  dengan  adanya  persepsi kegunaan,  persepsi  kemudahan,  dan  niat pengguna  yang  dianalisis  dengan  TAM sebagai  intervening  antara telemedicine dan  beban  kerja  tenaga  kesehatan. Meskipun  hasil  analisis  menunjukkan TAM merupakan intervening parsial, hasil uji mediasi/intervening didapatkan pengaruh  langsung  antara  variabel  bebas dan  terikat  maupun  pengaruh  tidak langsung  variabel  intervening  antara variabel  bebas  dan  terikat.  Sehingga kesimpulan  pada  penelitian  ini,  TAM sebagai  intervening  dapat  memperkuat pengaruh telemedicine terhadap  beban kerja  tenaga  kesehatan  di  fasilitas kesehatan tingkat pertama seperti Puskesmas.
H1  diterima:  Terdapat  pengaruh yang  signifikan  pada  TAM  (Y)  sebagai
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
Intervening  antara telemedicine (X) terhadap Beban Kerja Tenaga Kesehatan (Z)  pada  studi  kasus  3T  Covid-19  di Puskesmas Kota Bandung.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan revisi TAM yang diusulkan  oleh  Venkatesh  dan  Davis yang  meliputi Perceived  Usefulness, Perceived  Ease-of-Use dan Intention  of Use (Pai & Huang, 2011). Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh pemanfaatan Telemedicine dengan TAM sebagai intervening terhadap beban kerja tenaga  kesehatan  dalam  melakukan  3T COVID-19  khususnya  di  Puskesmas Kota  Bandung.  Pengambilan  data dilakukan dari bulan November 2021 – Februari  2022  dengan  total  responden 135  orang  dari  6  Puskesmas  yang mewakili berbagai wilayah besar di Kota Bandung.  Hasil  analisis  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Pada  variabel Telemedicine bagian dimensi  aplikasi  menunjukkan  hasil analisis  pengolahan  data  berupa presentase  80,28%  dan  bagian dimensi sosial media sebesar 80,76%. Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa platform  atau  aplikasi Telemedicine yang  digunakan  di  Puskesmas  Kota Bandung  sudah  tinggi  tingkat pemanfaatannya.
2. Pada variabel TAM bagian perceived of  usefulness,  perceive  ease  of  use, dan implementasi telemedicine menunjukkan  persentase  yang  tinggi di  Puskesmas  Kota  Bandung.  Hal tersebut  menunjukkan  pengaruh TAM  yang  berisi  faktor-faktor pembentuk  niat  seseorang  yang memungkinkan  fasilitas  kesehatan tingkat pertama untuk mempromosikan suatu model
acceptance (penerimaan).
3. Pada  variabel  beban  kerja  bagian dimensi waktu kerja, jumlah layanan, danfaktor  psikososial  menunjukkan
tingkat  yang  rendah.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  platform  atau aplikasi Telemedicine yang  digunakan di Puskesmas Kota Bandung memberikan  pengaruh  penggunaan aplikasi/platform swasta maupun pemerintah disertai dengan sosial media sebagai telemedicine terhadap  tingkat beban kerja tenaga kesehatan yang lebih rendah.
4. Terdapat  pengaruh  TAM  sebagai intervening  parsial  antara telemedicine dan beban kerja tenaga kesehatan yang terjadi  secara  langsung  antara  variabel bebas  dan  terikat  maupun  pengaruh tidak  langsung  variabel  intervening antara  variabel  bebas  dan  terikat. Artinya  pada  penelitian  ini,  TAM sebagai  intervening  dapat  memperkuat pengaruh telemedicine terhadap  beban kerja  tenaga  kesehatan  di  fasilitas kesehatan  tingkat  pertama  seperti Puskesmas.
Hal tersebut juga memperlihatkan pemanfaatan
pertumbuhan  teknologi  di  dunia kesehatan  melalui  penilaian  persepsi penggunaan, kemudahan pengguna, dan implementasi  yang  dikemas  dalam suatu  model  TAM.  Persepsi  yang dibentuk  di  tempat  kerja  membuat tenaga kesehatan lebih mudah menggunakan  aplikasi  atau  mengakses telemedicine .

## DAFTAR PUSTAKA
Abu-Dalbouh, H. M. (2013). A questionnaire  approach  based  on  the technology  acceptance  model  for mobile  tracking  on  patient  progress applications. Journal  of  Computer Science ,
9 (6). https://doi.org/10.3844/jcssp.2013.763
.770
Bernadetha Aurelia Oktavira, S. H. (2019).
Aturan  tentang  Konsultasi  Dokter Jarak Jauh (Telemedicine) . https://www.hukumonline.com/klinik/ detail/ulasan/lt5db2b3d5e618b/aturan- tentang-konsultasi-dokter-jarak-jauh- itelemedicine-i/
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
CNN.  (2021,  July  1). PPKM  Mikro
Darurat . https://www.cnbcindonesia.com/ne ws/20210701142904-4- 257468/resmi-ini-dia-aturan- khusus-ppkm-mikro-darurat
Dahlan,  M.  (2017).  Statistik  untuk Kedokteran dan Kesehatan; Deskriptif, Bivariat, dan Multivariat dilengkapi Aplikasi dengan Menggunakan  SPSS.  In Salemba Medika .
Dalgleish,  T.,  Williams,  J.  M.  G.  .,
Golden,  A.-M.  J.,  Perkins,  N., Barrett,  L.  F.,  Barnard,  P.  J.,  Au
Yeung, C., Murphy, V., Elward, R., Tchanturia,  K.,  &  Watkins,  E. (2016). RENCANA KERJA PEMBANGUNAN DAERAH KABUPATEN BANDUNG TAHUN  2016.  In Journal  of Experimental Psychology: General .
Dastgeer,  G.,  ur  Rehman,  A.,  &  Ali Asghar,  M.  (2020).  Selection  and use  of  Mediation  Testing  Methods; Application in Management Sciences. Business  &  Economic Review , 12 (3).
https://doi.org/10.22547/ber/12.3.3
Davis,  F.,  Bagozzi,  R.,  &  Warshaw,  P.
(1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison  of  Two  Theoretical Models. Management  Science , 35 ,
982–1003.
https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.9
82 Fong,  B.,  Fong,  A.  C.  M.,  &  Li,  C.  K. (2010). Telemedicine Technologies: Information Technologies in Medicine  and  Telehealth.  In Telemedicine Technologies: Information Technologies in Medicine and Telehealth . https://doi.org/10.1002/9780470972 151 Hamilton,  C.  (2013).  The  WHO-ITU
national  eHealth  strategy  toolkit  as an  effective  approach  to  national strategy development and implementation. Studies  in  Health
Technology and Informatics . https://doi.org/10.3233/978-1-61499-
289-9-913
Hasan, B., & Ahmed, M. U. (2007). Effects of  interface  style  on  user  perceptions and  behavioral  intention  to  use computer  systems. Computers  in Human Behavior , 23 (6). https://doi.org/10.1016/j.chb.2006.08. 016
Hasan,  M.  (2020).  Pengaruh  Good Corporate Governance Terhadap Nilai Perusahaan dengan Kinerja Keuangan Sebagai  Variabel  Intervening. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 9 (8).
Hayati,  A.  F.  (2020).  Perbedaan  Hasil Belajar Siswa Menggunakan Bimbingan  Belajar  Online. Jurnal Inovasi  Pendidikan  Ekonomi  (JIPE) . https://doi.org/10.24036/011085130
Heredia-Calzado,  M.,  &  Duréndez,  A.
(2019).  The  influence  of  knowledge management  and  professionalization on  the  use  of  ERP  systems  and  its effect on the competitive advantages of
SMEs.  In Enterprise  Information Systems (Vol. 13, Issue 9). https://doi.org/10.1080/17517575.201
9.1640393
Holden, R. J., & Karsh, B. T. (2010). The Technology  Acceptance  Model:  Its past  and  its  future  in  health  care.  In Journal  of  Biomedical  Informatics (Vol.  43,  Issue  1,  pp.  159–172). https://doi.org/10.1016/j.jbi.2009.07.0 02 IDI. (2020). Pedoman standar
perlindungan  dokter  di  era  covid-19 PB IDI agustus 2020 .
Indonesia,  M.  K.  R.  (2019).  Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 43 Tahun 2019 Tentang Pusat Kesehatan Masyarakat. FLEPS 2019 - IEEE  International  Conference  on Flexible  and  Printable  Sensors  and Systems, Proceedings , 6 (1). Kemenkes  RI.  (2019). Peraturan  menteri kesehatan  republik  indonesia  nomor 20 tahun 2019 tentang penyelenggaraan pelayanan telemedicine antar fasilitas pelayanan
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270
kesehatan .
Kemenkes  RI.  (2020a).  Pedoman Pencegahan dan Pengendalian Coronavirus  Disease  (COVID-19). Germas .
Kemenkes RI. (2020b). Petunjuk Teknis Pelayanan  Puskesmas  Pada  Masa
Pandemi Covid-19. In kemenkes RI . KEMENTRIAN RI. (2014). PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 75 TAHUN 2014. Applied  Microbiology  and
Biotechnology , 85 (1),  2071–2079. https://doi.org/10.1016/j.bbapap.20 13.06.007
Krismadinata, K., Sari, W. J., Ganefri, G.,
& Verawardina, U. (2020). PENGUKURAN TINGKAT KEBERGUNAAN SISTEM INFORMASI ANALISIS JABATAN  DAN  BEBAN  KERJA MENGGUNAKAN TECHNOLOGY  ACCEPTANCE
MODEL. SISTEMASI , 9 (3),  409– 418.
https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i3.
719
Kristianto,  E.  (2013).  E-health  di Indonesia. Jurnal  Teknik  Dan  Ilmu Komputer . Liu,  Y.  C.,  Kuo,  R.  L.,  &  Shih,  S.  R.
(2020).  COVID-19:  The  first documented  coronavirus  pandemic in  history.  In Biomedical  Journal . https://doi.org/10.1016/j.bj.2020.04. 007 Liu, Y., Wang, Z., Ren, J., Tian, Y., Zhou, M., Zhou, T., Ye, K., Zhao, Y., Qiu, Y.,  &  Li,  J.  (2020).  A  COVID-19 risk  assessment  decision  support system  for  general  practitioners:
Design  and  development  study.
Journal of Medical Internet Research , 22 (6). https://doi.org/10.2196/19786
Mangkunegara,  C.  N.,  Azzahro,  F.,  & Handayani,  P.  W.  (2019).  Analysis of  factors  affecting  user’s  intention in using mobile health application: A case  study  of  halodoc. 2018
International Conference on Advanced Computer  Science  and  Information Systems, ICACSIS 2018 . https://doi.org/10.1109/ICACSIS.201 8.8618174
Markowitz,  J.  S.  (2018).  Multivariate analysis.  In SpringerBriefs  in  Public Health .  https://doi.org/10.1007/978-3- 319-77203-5_8 Menteri  Kesehatan  RI.  (2016). Peraturan Menteri Kesehatan No 44 Tahun 2016 tentang Manajemen Puskesmas .
Naryono,  E.  (n.d.). TELEMEDICINE STRATEGY CONCEPTS IN HANDLING COVID-19 IN INDONESIA IN 2021 . https://www.kemkes.go.id/article/vie w/ Nugraha, D. C. A., & Aknuranda, I. (2017).
An overview of e-Health in Indonesia: Past and present applications. International Journal of Electrical and Computer Engineering . https://doi.org/10.11591/ijece.v7i5.pp 2441-2450 Ohannessian,  R.,  Duong,  T.  A.,  &  Odone, A.  (2020).  Global  Telemedicine Implementation and Integration
Within  Health  Systems  to  Fight  the COVID-19  Pandemic:  A  Call  to Action. JMIR  Public  Health  and Surveillance . https://doi.org/10.2196/18810
Pai, F. Y., & Huang, K. I. (2011). Applying the Technology Acceptance Model to the introduction of healthcare information  systems. Technological Forecasting and Social Change , 78 (4),
650–660. https://doi.org/10.1016/j.techfore.201 0.11.007
Provenzano,  D.  A.,  Sitzman,  B.  T., Florentino, S. A., & Buterbaugh, G. A. (2020).  Clinical  and  economic strategies  in  outpatient  medical  care during  the  COVID-19  pandemic. Regional Anesthesia and Pain Medicine , 45 (8), 579–585. https://doi.org/10.1136/rapm-2020- 101640 Ramadhani,  N.  R.,  Prasetyo,  A.  K.  N.,  &
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2253-2270 Wijayanti,  A.  C.  (2018). Evaluasi Sistem Informasi Tuberkulosis Terpadu (SITT) di Rumah Sakit Paru Respira  Yogyakarta  dan  Dinas Kesehatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan Metode  Technology  Acceptance Model (TAM) . http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/68 506
Rusli,  Y.,  Nusri,  T.  M.,  &  Farich,  A. (2013). Analisis Beban Kerja Dokter dan  Perawat  di  Poli  Umum Puskesmas  Kedaton  Kota  Bandar Lampung dengan Metode Workload Indicator  Staff  Needs  (WISN). Dunia Kesmas , 2 (1). Sari,  G.  G.,  &  Wirman,  W.  (2021).
Telemedicine sebagai Media
Konsultasi  Kesehatan  di  Masa
Pandemic  COVID  19  di  Indonesia.
Jurnal Komunikasi , 15 (1). Sarmah,  H.  K.,  &  Bora  Hazarika,  B. (2012). Determination of Reliability and  Validity  measures  of  a questionnaire. Indian  Journal  of Education and Information Management . SATGAS  COVID-19.  (2021). 3T (Testing,  Tracing,  Treatment)  - Masyarakat Umum | Covid19.go.id . Satuan Tugas Penanganan COVID- 19. Stewart,  A.  (2016). Basic  Statistics  and Epidemiology:  A  Practical  Guide (4th ed.). Sugiyono.  (2016).  Sugiyono,  Metode Penelitian. Sugiyono . Sumiati,  &  Triono  Sigit,  H.  (2018). Design  of  Android  Application  for Telemedicine  System  to  Improve Public  Health  Services. MATEC
Web of Conferences , 218 . https://doi.org/10.1051/matecconf/2 01821803005 Susilawati, S., Falefi, R., & Purwoko, A. (2020).  Impact  of  COVID-19’s Pandemic  on  the  Economy  of Indonesia. Budapest  International Research  and  Critics  Institute (BIRCI-Journal):  Humanities  and
Social Sciences . https://doi.org/10.33258/birci.v3i2.95 4
Sutarsa,  N.,  Astuti,  A.  S.,  Choy,  M.,  & Moore,  M.  (2020).  COVID-19 Pandemic:  Opportunity  to  Accelerate e-Health  in  Indonesia. Public  Health and  Preventive  Medicine  Archive , 8 (1).
WHO. (2021). WHO COVID-19 Dashboard . https://covid19.who.int/.