## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 5, No. 3, Juni 2024, hlm. 250 - 263 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Studi Meta-Analisis Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record pada Tenaga Kesehatan

## Muhammad Dudayev Caesar Putra*, Sarah Ayu Safitri Ekamas
Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Politeknik Karya Husada muhammadnewdudayev@gmail.com, massafitri@gmail.com
Keywords:

## ABSTRACT
Meta-Anaylisis, Electronic Medical Record, Quality  of  The  Medical  Record Unit A survey conducted by the Indonesian Hospital Association found that 50% of hospitals had implemented an electronic medical record system and only 16% had implemented electronic medical records properly. There needs to be preparation such as training, computer access, the attitude of health workers and the presence of technicians in implementing electronic medical records. This study aims to determine the relationship between training, presence of technicians,  attitudes  and  computer  access  on  the  willingness  to  use electronic  medical  records  among  health  workers.  This  research  uses  a systematic review and meta-analysis with dependent variables in the form of training,  presence  of  technicians,  attitudes  and  computer  access  and  an independent  variable  in  the  form  of  willingness  to  use  electronic  medical records, which later these variables are transformed into PICO. Articles were selected using prism flow with inclusion criteria and data analysis using the Review  Manager  5.3  application.  A  total  of  12  articles  met  the  inclusion criteria with a total sample of 5,171 health workers. The results of the meta- analysis research show that the forest plot shows that there is a relationship between training, the presence of technicians, attitudes and computer access and the willingness to use electronic medical records among health workers. Meanwhile, the funnel plot results for the presence of officers and computer access  are  symmetrical,  while  those  for  training  and  attitudes  have  the potential for publication bias. Kata Kunci ABSTRAK Meta-Analisis, Rekam Medis Elektronik, Mutu Unit Rekam Medis Survei  yang  dilakukan  oleh  Persatuan  Rumah  Sakit  Indonesia  menemukan bahwa masih 50% rumah sakit yang telah menerapkan sistem rekam medis elektronik  dan  baru  16%  yang  sudah  menyelenggarakan  rekam  medis elektronik  dengan  baik.  Perlu  adanya  persiapan  seperti  pelatihan,  akses komputer,  sikap  tenaga  kesehatan  dan  keberadan  teknisi  dalam pengimplementasian rekam medis elektronik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer  terhadap  kesediaan  penggunaan  electronic  medical  record  pada tenaga kesehatan. Penelitian ini menggunakan systematic review dan meta- analisis  dengan  variabel  dependent  berupa  pelatihan,  keberadaan  teknisi, sikap  dan  akses  komputer  dan  variabel  independent  berupa  kesediaan penggunaan  electronic  medical  record  yang  nantinya  variabel  tersebut ditransformasikan  kedalam  PICO.  Artikel  diseleksi  menggunakan  prisma flow dengan kriteria inklusi dan analisis data menggunakan aplikasi Review Manager 5.3. Total terdapat 12 artikel yang memenuhi kriteria inklusi dengan total  sampel  5.171  tenaga  kesahatan.  Hasil  penelitian  meta  analisis  bahwa forest  plot  menunjukkan  terdapat  hubungan  antara  pelatihan,  keberadaan teknisi,  sikap  dan  akses  komputer dengan  kesediaan  penggunaan  electronic medical  record  pada  tenaga  kesehatan.  Sedangkan  hasil  funnel  plot  untuk
keberadaan  teknisi  dan  akses  komputer  adalah  simetris,  sedangkan  untuk pelatihan dan sikap berpotensi bias publikasi.
Korespondensi Penulis:
Muhammad Dudayev Caesar Putra, Politeknik Karya Husada, Gedung Atlanta. Jl. Margonda Raya No. 28 Kel. Pondok Cina Kec. Beji, Kota Depok, Jawa Barat Telepon : +6285706450991 Email: muhammadnewdudayev@gmail.com
Submitted : 18-02-2024; Accepted : 21-06-2024; Published : 25-06-2024

## Copyright (c) 2024 The Author (s)
This  article  is  distributed  under  a  Creative  Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License  (CC  BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pemerintahan  Berbasis  Elektronik  di  Bidang  Kesehatan  (SPBE)  merupakan  upaya  untuk melaksanakan kewajiban Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018 tentang sistem pemerintahan berbasis elektronik. Kementerian Kesehatan mengembangkan mutu pelayanan dan birokrasi di bidang Kesehatan sebagai  langkah  strategis  lingkungan  layanan  kesehatan.  Urgensi  penerapan  kebijakan  ini  bertepatan dengan pandemi COVID-19, yang memberikan peluang bagi Kemenkes untuk mempercepat implementasi SPBE  dan  mempercepat  upaya  digitalisasi  sektor  kesehatan,  yang  pada  akhirnya  akan  mempermudah masyarakat dalam mengakses layanan kesehatan serta pemangku kebijakan dalam pengambilan keputusan strategis  [1].  Rekam  Medis  Elektronik  merupakan  salah  satu  subsistem  dari  sistem  informasi  Fasilitas Pelayanan  Kesehatan  yang  terhubung  dengan  subsistem  informasi  lainnya  di  Fasilitas  Pelayanan Kesehatan.
Kementerian  Kesehatan  Indonesia  mewajibkan  untuk  setiap  fasilitas  pelayanan  kesehatan  untuk melakukan  transformasi  dari  rekam  medis  konvensional  atau  berbasis  kertas  ke  rekam  medis  berbasis elektronik. Dengan adanya tranformasi tersebut, maka pemenuhan akan indikator mutu pada unit rekam medis akan semakin baik. Seperti persentase pengisian berkas rekam medis akan semakin mudah untuk mencapai standar 100%. Namun, survei yang dilakukan oleh Persatuan Rumah Sakit Indonesia (PERSI) menemukan bahwa dari 3.000 rumah sakit di Indonesia, masih 50% saja yang telah menerapkan sistem rekam medis elektronik. Dari persentase tersebut, baru 16% yang sudah menyelenggarakan rekam medis elektronik  dengan  baik.  Fakta  ini  menunjukan  bahwa  masih  banyak  rumah  sakit  yang  harus  beralih  ke sistem elektronik, serta mengoptimalisasi sistem elektronik yang telah diterapkan [2].
Kementrian Kesehatan memberikan batasan waktu untuk fasyankes bisa mengimplemtasikan rekam medis elektronik. Perlu adanya persiapan dalam pengimplementasian rekam medis elektronik. Persiapan yang dibutuhkan meliputi pelatihan, akses computer, sikap dari tenaga kesehatan, keberadaan teknisi, dsb [3]. Saat ini masih banyak fasilitas kesehatan yang masih belum banyak didukung oleh tenaga ahli teknologi informasi dan tenaga khusus bidang arsip rekam medis. Berdasarkan uraian latar belakang tersebut di atas, maka  peneliti  tertarik  untuk  mengangkat  sebuah  penelitian  dengan  pendekatan  Meta-analisis  tentang hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer dengan kesediaan penggunaan electronic medical record. Dalam penelitian tersebut tidak ada pembatasan kawasan, sehingga jangkauan analisis cukup  luas  dengan  tetap  memperhatikan relevansinya.  Tujuan penelitian  ini  untuk menganalisis hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer dengan kesediaan penggunaan electronic medical record berdasarkan penelitian-penelitian yang dilakukan sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan systematic  review dan meta-analisis dengan  menggunakan  data sekunder,  yaitu  data  dari  hasil  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  membuat  suatu penelitian  yang  berupa  ringkasan  dari  berbagai  penelitian sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer dengan kesediaan penggunaan electronic medical record pada tenaga kesehatan. Penelitian ini diakukan dengan cara mencari dan melakukan seleksi data dari hasil penelitian terdahulu yang relevan yang dilakukan di seluruh lokasi dunia. Rentang waktu yang digunakan dalam menyeleksi hasil studi sebelumnya yaitu pada kurun waktu 10 tahun terakhir (tahun 2013-2023).
Pencarian artikel yang di lakukan peneliti didapat melalui database yang sistematis dan komprehensif dari PubMed dan Google Scholar yang terbit dari tahun 2013– 2023 yang dilakukan secara manual. Kata kunci yang digunakan dalam pencarian artikel adalah “ Training OR Technician OR Attitude OR Computer
access  AND  Wilinggness  Use  EMR ”.  Adapun  4  PICO  dalam  penelitian  ini  adalah  berikut:  PICO  1 ( Population : Tenaga Kesehatan, Intervention : Pelatihan, Comparison : Tidak Ada Dukungan Manajemen, Outcome :  Kesediaan  Penggunaan Electronic  Medical  Record ),  PICO  2  ( Population :  Tenaga  Kesehatan, Intervention :  Keberadaan  Teknisi, Comparison :  Tidak  Ada  Teknisi, Outcome :  Kesediaan  Penggunaan Electronic  Medical  Record ),  PICO  3  ( Population :  Tenaga  Kesehatan, Intervention :  Sikap  Baik, Comparison :  Sikap  Tidak  Baik, Outcome :  Kesediaan  Penggunaan Electronic  Medical  Record ),  PICO  4 ( Population : Tenaga Kesehatan, Intervention : Akses Komputer, Comparison : Tidak Ada Akses Komputer, Outcome : Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record ).
Kriteria  inklusi  untuk  artikel  yang  digunakan  adalah  artikel  dengan  desain  studi cross  sectional , artikel  tersedia full  text ,  hasil  analisis  yang  digunakan adjusted  odds  ratio (aOR),  tahun  artikel  yang digunakan rentang tahun 2013-2023, outcome penelitian adalah kesediaan penggunaan electronic medical record .  Penelitian  yang  diidentifikasi  kemudian  dinilai  untuk  setiap  penelitian  berdasarkan  kriteria kelayakan.  Kualitas  dan  desain  penelitian  yang  dianalisis  dalam  meta-analisis  sangat  penting  karena mempengaruhi hasil. Penilaian kualitas dalam penelitian ini menggunakan Checklist for critical appraisal of a cross sectional study ( survey ) yang bersumber pada Center for evidence based management (CEBMa). Artikel  diseleksi  menggunakan prisma  flow dengan  kriteria  inklusi.  Analisis  data  nya  menggunakan aplikasi Review Manager 5.3.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Gambar  1  menjelaskan  penyeleksian  artikel  dengan  menggunakan  prisma  flow.  Dimana  setelah melakukan pencarian awal pada database ditemukan 763 artikel, kemudian 82 artikel terbitan ganda dihapus sehingga  diperoleh  581  artikel.  Dilanjutkan  dengan  proses  seleksi  artikel  dengan  mengeluarkan  543 sehingga  masih  terdapat  138  artikel  full  text  yang  dianggap  memnuhi  syarat.  Kemudian  sebanyak  126 artikel dikeluarkan lagi karena tidak memenuhi kriteri inklusi, sehingga menyisakan 12 artikel final yang dilanjutkan untuk dilakukan meta-analisis.
Gambar 1. PRISMA Flow Diagram
Gambar  2  menunjukkan  wilayah  sebaran  artikel  primer  tersebar  di  2  benua,  yaitu  11  artikel  dari Benua Afrika (Ethiopia), dan 1 artikel dari benua Asia (Saudi Arabia).
Artikel yang teridentifikasi melalui database (n=73)
Menghapus data ganda (n=581) Astikel yang tersaring (n=581) Artikel lengkap yang dianggap memenuhi syarat (n= 138)
Artikel yang diikutkan dalam sintesis kualitatif (n=12)
Artikel yang diikutkan dalam sintesis kuantitatif (meta analisis) (n= 12)
Artikel yang dikeluarkan (n= 543) 1. Judul tidak relevan (n= 438) 2. Artikel tidak full text (n= 24) 3. Bukan studi observasional (n= 83)
4. Artikel  tidak  berbahasa  Inggris  atau berbahasa Indonesia (n= 18)
Artikel  lengkap  yang  dikeluarkan  dengan alasan (n= 126): 1. Artikel  tidak mencantumkan  aOR  (n= 16) 2. Bukan analisis multivariat (n= 20)
3. Intervensi tidak sesuai (n= 67) 4. Outcome bukan kesediaan menggunakan EMR (n- 23)

## Gambar 2. Peta Wilayah Penelitian
Pada Tabel 1, peneliti melakukan penilaian terhadap kualitas penelitian. Kedua belas artikel yang diperoleh  dari Pubmed dan Google  Scholar ,  perlu  dilakukan  penilaian  secara  kritis  untuk  mengetahui kualitas  artikel  sebelum  dijadikan  bahan  pengolahan  meta-analisis.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan checklist penilaian kritis dari studi cross-sectional (survei) yang bersumber dari Center for Evidence Based Management (CEBMa).
Tabel 1. Critical Appraisal Checklist untuk Cross Sectional dalam Meta Analisis Studi Primer Kriteria Pertanyaan Total 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 Berihun et al. (2020) 2  2  2  1  2  2  2  2  2 2 2 1 22 Senishaw et al . (2023)  2  2  2  1  2  2  2  2  2 2 2 2 23 Abore et al. (2022) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Alwan et al. (2015) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Oumer et al. (2021) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Mekonin et al. (2023) 2  2  2  1  2  2  2  2  2 2 2 2 23 Awol et al. (2020) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 1 23 Keleb et al . (2021) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Thapa et al. (2021) 2  2  2  1  2  2  2  2  2 2 2 1 22 Ngusie et al. (2022) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Wubante et al. (2023) 2  2  2  2  2  2  2  2  2 2 2 2 24 Biruk et al. (2014) 2  2  2  1  2  2  2  2  2 2 2 2 23
Keterangan kriteria pertanyaan ditunjukkan oleh tabel berikut.
Tabel 2. Kriteria Pertanyaan
No.
Kriteria Pertanyaan
1. Apakah studi membahas pertanyaan/masalah yang terfokus dengan jelas?
2. Apakah metode penelitian (desain penelitian) sesuai untuk menjawab pertanyaan penelitian?
3. Apakah metode pemilihan subjek dijelaskan dengan jelas?
4. Apakah paparan diukur dengan akurat (benar) untuk mencegah/meminimalkan bias?
5. Apakah sampel subjek mewakili populasi yang akan dirujuk temuannya?
6. Apakah ukuran sampel didasarkan pada pertimbangan pra-studi tentang kekuatan statistik?
7. Apakah tingkat respons yang memuaskan tercapai?
8. Apakah hasil (outcome) diukur dengan akurat (benar) untuk mencegah/meminimalkan bias?
9. Apakah signifikansi statistik dinilai?
10. Apakah interval kepercayaan diberikan untuk hasil utama?
11. Mungkinkah ada faktor pengganggu yang belum dicatat?
12. Dapatkah hasilnya diterapkan di organisasi anda?
Keterangan skor jawaban: 0 = Tidak 1 = Ragu-ragu 2 = Ya
Terdapat 12 artikel obsevasional studi cross sectional sebagai sumber meta-analisis hubungan antara antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer dengan kesediaan penggunaan electronic medical record pada tenaga kesehatan sebagai berikut.
Tabel 3. Ringkasan Artikel ( Summary Source )
Hubungan Antara Pelatihan Dengan Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record (n=9) Penulis Sampel Negara P (Population) I (Intervension) C (Comparison) O (Outcome) Berihun et al . (2020) 616 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Senishaw et al . (2023) 406 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Alwan et al. (2015) 554 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Oumer et al. (2021) 412 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Mekonin et al . (2023) 498 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Awol et al. (2020) 414 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Keleb et al. (2023) 353 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Ngusie et al. (2022) 423 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Wubante et al. (2023) 402 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Hubungan Antara Keberadaan Teknisi Dengan Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record (n=3) Penulis Sampel …. Negara P (Population) I (Intervension) C (Comparison) O (Outcome) Senishaw et al. (2023) 406 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Mekonin et al. (2023) 498 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Ngusie et al. (2022) 423 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Hubungan Antara Sikap Dengan Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record (n=8) Penulis Sampel …. Negara P (Population) I (Intervension) C (Comparison) O (Outcome)
Abore et al. (2022) 306 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Oumer et al. (2021) 412 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Mekonin et al . (2023) 498 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Awol et al. (2020) 414 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Keleb et al. (2023) 353 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Thapa et al. (2021) 181 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Ngusie et al. (2022) 423 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Biruk et al. (2014) 606 Ethiopia Tenaga Kesehatan Baik Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Hubungan Antara Akses Komputer Dengan Kesediaan Penggunaan Electronic Medical Record (n=6) Penulis Sampel Negara P (Population) I (Intervension) C (Comparison) O (Outcome) Senishaw et al . (2023) 406 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Mekonin et al . (2023) 498 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Awol et al. (2020) 414 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Ngusie et al. (2022) 423 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Wubante et al. (2023) 402 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR Biruk et al. (2014) 606 Ethiopia Tenaga Kesehatan Ya Tidak Kesediaan Penggunaan EMR
Tabel 3 menunjukkan bahwa studi primer yang memenuhi kriteria berjumlah 12 artikel penelitian cross sectional, dengan 11 artikel dari benua Afrika (Ethiopia) dan 1 artikel dari benua Asia (Saudi Arabia) sehingga melibatkan total sampel 5.171 tenaga kesahatan.
Tabel 4. Adjusted Odds Ratio (AOR) Hubungan Pelatihan dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan (n=9)
Author AOR CI Atas Bawah Berihun et al . (2020) 3.75 1.73 8.13 Senishaw et al . (2023) 3.29 1.353 8.003 Alwan et al. (2015) 3.65 1.62 8.22 Oumer et al. (2021) 5.88 2.93 11.80 Mekonin et al . (2023) 4.12 2.02 8.40
Awol et al. (2020) 3.63 1.69 7.80 Keleb et al. (2023) 3.23 1.57 6.65 Ngusie et al. (2022) 1.92 0.61 6.04 Wubante et al. (2023) 3.9 1.8 8.3
Tabel 5. Adjusted Odds Ratio (AOR) Hubungan Keberadaan Teknisi dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan (n=3)
Author AOR CI Atas Bawah Senishaw et al. (2023) 1.92 1.122 3.285 Mekonin et al. (2023) 1.82 1.10 3.01 Ngusie et al. (2022) 1.87 0.95 3.68
Tabel 6. Adjusted Odds Ratio (AOR) Hubungan Sikap dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan (n=8)
Author AOR CI Atas Bawah Abore et al. (2022) 2.432 1.146 5.161 Oumer et al. (2021) 2.41 1.35 4.30 Mekonin et al . (2023) 2.70 1.09 1.72 Awol et al. (2020) 1.63 1.01 2.63 Keleb et al. (2023) 2.30 1.26 4.20 Thapa et al. (2021) 1.96 1.14 3.37 Ngusie et al. (2022) 4.60 2.63 8.04 Biruk et al. (2014) 1.56 1.03 2.36
Tabel 7. Adjusted Odds Ratio (AOR) Hubungan Akses Komputer dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan (n=6)
Author AOR CI Atas Bawah Senishaw et al . (2023) 1.09 0.602 1.973 Mekonin et al . (2023) 1.32 0.79 2.21 Awol et al. (2020) 2.34 1.34 4.09 Ngusie et al. (2022) 2.76 1.44 5.29 Wubante et al. (2023) 1.9 1.1 3.28 Biruk et al. (2014) 1.78 1.15 2.76
Tabel 4, 5, 6, dan 7 menampilkan besaran aOR pada tiap-tiap artikel yang telah dipilih. Pengumpulan artikel perlu diperhatikan dengan memilih artikel yang sudah mengontrol confounding factor, dapat dilihat dari syarat inklusi penelitian yaitu adjusted odds ratio (aOR). Menurut Murti (2018), confounding factor adalah  pencampuran  estimasi  hubungan  antara  paparan  penyakit  yang  diteliti,  oleh  faktor  lain  yang berhubungan,  baik  dengan  penyakit  maupun  paparan.  Bagian  ini  berisi  hasil  dari  penelitian  dan  analisa terkait dengan hasil penelitian. Hasil penelitian dapat dijelaskan dengan gambar, grafik, tabel, atau yang lainnya dengan tujuan pembaca lebih dapat memahami hasil penelitian [2], [5]. Bagian Hasil dan Analisis dapat terdiri dari beberapa Sub Section.

## Forest Plot
Gambar 3. Forest Plot Hubungan Pelatihan dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Forest plot pada gambar di atas menunjukkan terdapat hubungan antara pelatihan dengan kesediaan pengunaan EMR, dan hubungan itu signifikan secara statistik. Hal ini ditandai dengan pooled effect size dari  keseluruhan  studi  ( diamond =  2.91-4.91)  tidak  menyentuh  garis  vertical  pada forest  plot .  Tenaga kesehatan yang telah melakukan pelatihan memiliki kesediaan menggunakan EMR 3.78 kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak melakukan pelatihan (aOR= 3.78; CI 95% = 2.91 hingga 4.91). Forest plot tersebut  juga  menunjukkan  heterogenitas  estimasi  efek  antar  studi  yang  rendah  (homogen)  yang ditandakan dengan nilai indeks intutif (I2) = 0%. Dengan demikian maka kalkulasi rata-rata estimasi efek dilakukan dengan pendekatan fixed effect model .
Gambar 4. Forest Plot Hubungan Keberadaan Teknisi dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Forest plot pada gambar di atas menunjukkan terdapat hubungan antara keberadaan teknisi dengan kesediaan pengunaan EMR, dan hubungan itu signifikan secara statistik. Hal ini ditandai dengan pooled effect size dari keseluruhan studi ( diamond = 1.35-2.58) tidak menyentuh garis vertical pada forest plot . Tenaga  kesehatan  yang  memiliki  keberadaan  teknisi  memiliki  kesediaan  menggunakan  EMR  1.87  kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak memiliki keberadaan teknisi (aOR= 1.87; CI 95% = 1.35 hingga 2.58). Forest plot tersebut juga menunjukkan heterogenitas estimasi efek antar studi yang rendah (homogen)  ditandakan  dengan  nilai  indeks  intutif  (I2)  =  0%  dengan  demikian  maka  kalkulasi  rata-rata estimasi efek dilakukan dengan pendekatan fixed effect model .
Gambar 5. Forest Plot Hubungan Sikap dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Forest  plot pada  gambar  di  atas  menunjukkan  terdapat  hubungan  antara  sikap  dengan  kesediaan pengunaan EMR, dan hubungan itu signifikan secara statistik. Hal ini ditandai dengan pooled effect size dari  keseluruhan  studi  ( diamond =  1.77-2.63)  tidak  menyentuh  garis  vertical  pada forest  plot .  Tenaga kesehatan  yang  memiliki  sikap  yang  baik/postif  memiliki  kesediaan  menggunakan  EMR  2.16  kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak memiliki sikap baik (aOR= 2.16; CI 95% = 1.77 hingga 2.63). Forest  plot tersebut  juga  menunjukkan  heterogenitas  estimasi  efek  antar  studi  yang  rendah (homogen) ditandakan dengan nilai indeks intutif (I2) = 38% dengan demikian maka kalkulasi rata-rata estimasi efek dilakukan dengan pendekatan fixed effect model .
Gambar 6. Forest Plot Hubungan Akses Komputer dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Forest  plot pada  gambar  di  atas  menunjukkan  terdapat  hubungan  antara  sikap  dengan  kesediaan pengunaan EMR, dan hubungan itu signifikan secara statistik. Hal ini ditandai dengan pooled effect size dari  keseluruhan  studi  ( diamond =  1.58-2.46)  tidak  menyentuh  garis  vertical  pada forest  plot .  Tenaga kesehatan yang memiliki akses komputer memiliki kesediaan menggunakan EMR 1.97 kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak memiliki akses komputer (aOR= 2.16; CI 95% = 1.77 hingga 2.63). Forest  plot tersebut  juga  menunjukkan  heterogenitas  estimasi  efek  antar  studi  yang  rendah  (homogen) ditandakan dengan nilai indeks intutif (I2) = 0% dengan demikian maka kalkulasi rata-rata estimasi efek dilakukan dengan pendekatan fixed effect model .
Funnel Plot
Gambar 7. Funnel Plot Hubungan Pelatihan dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Funnel  plot pada  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  distribusi  estimasi  efek  yang  asimetris disebelah kanan dan kiri garis vertikal rata-rata estimasi. Estimasi efek lebih banyak terdistribusi di sebelah kiri garis vertikal, sehingga mengidentifikasikan adanya bias publikasi. Karena distribusi efek pada funnel
plot terletak di sebelah kiri garis vertikal yang arahnya berbeda dengan rata-rata estimasi efek/ pooled effect size (bentuk diamond) pada gambar forest plot di sebelah kanan garis vertikal, maka bias publikasi tersebut tidak cenderung melebih-lebihkan dari efek yang sesungguhnya.
Gambar 8. Funnel Plot Hubungan Keberadaan Teknisi dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Funnel plot pada gambar di atas menunjukkan bahwa distribusi estimasi efek yang simetris antara sisi kanan dan sisi kiri garis vertikal rata-rata estimasi. Estimasi efek lebih banyak terdistribusi pada garis tengah vertikal, sehingga mengidentifikasikan tidak adanya bias publikasi.
Gambar 9. Funnel Plot Hubungan Sikap dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Funnel  plot pada  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  distribusi  estimasi  efek  yang  asimetris disebelah kanan dan kiri garis vertikal rata-rata estimasi. Estimasi efek lebih banyak terdistribusi di sebelah kanan  garis  vertikal  dengan  jumlah 5  plot,  sehingga mengidentifikasikan  adanya  bias  publikasi.  Karena distribusi efek pada funnel plot terletak di sebelah kanan garis vertikal yang arahnya sama dengan rata-rata estimasi efek/ pooled effect size (bentuk diamond) pada gambar forest plot di sebelah kanan garis vertikal, maka bias publikasi tersebut cenderung melebih-lebihkan dari efek yang sesungguhnya ( overestimate ).
Gambar 10. Funnel Plot Hubungan Akses Komputer dengan Kesediaan Penggunaan EMR pada Tenaga Kesehatan
Funnel plot pada gambar di atas menunjukkan bahwa distribusi estimasi efek yang simetris antara sisi kanan dan sisi kiri garis vertikal rata-rata estimasi. Estimasi efek terdistribusi 2 plot pada sisi kanan, 2 plot pada sisi kiri dan 1 plot pada garis tengah vertikal, sehingga mengidentifikasikan tidak adanya bias publikasi.

## Pembahasan
Meta-analisis adalah  alat  yang  ampuh  dan  informatif  untuk  penelitian  dasar  dan  terapan.  Ini memberikan  kerangka  statistik  untuk  mensintesis  dan  membandingkan  hasil  penelitian  yang  semuanya telah menguji hipotesis tertentu. Meta-analisis memiliki potensi untuk berguna khususnya bagi para ahli, karena eksperimen individu sering kali mengandalkan ukuran sampel yang kecil karena keterbatasan waktu dan tenaga, sehingga memiliki kekuatan statistik yang rendah [4]. Kelebihan meta-analisis adalah dapat memberikan bukti ilmiah yang terkuat tentang efek dari intervensi atau paparan diantara semua desain studi serta memfasilitasi praktisi dalam menggunakan bukti riset dalam praktik berbasis bukti ( evidence based practice ) [5].
Penelitian ini menggunakan sampel artikel atau penelitian-penelitian sebelumnya yang bersumber dari Google  Scholar dan PubMed .  Data  penelitian  diolah  dengan  menggunakan  aplikasi  RevMan  5.3, kemudian hasil dalam penelitian meta analisis ini disajikan dalam bentuk forest plot dan funnel plot . Forest plot adalah  bentuk  penyajian  hasil  grafis  [6]. Forest  plot menunjukan  secara  visual  besarnya  variasi (heterogenitas)  antara  hasil-hasil  studi. Forest  plot biasanya  digunakan  untuk  menampilkan  data epidemiologi  yang  sering  digunakan  dalam  tinjauan  sistematis  untuk  meringkas  hasil  penelitian  yang dipublikasikan sebelumnya. Sedangkan funnel plot menunjukkan ukuran efek penelitian dan ukuran sampel atau kesalahan standar dari ukuran efek berbagai penelitian. Kemudian diagram yang menunjukkan posisi plot simetris menunjukkan tidak ada bias publikasi [5].
Penelitian  ini  menggunakan  model  statistik fixed  effect ,  karena  didapatkan  heterogenitas  yang rendah, yaitu sebesar I2 = 0% dan 38%. Rendahnya heterogenitas data penelitian ditunjukkan dari sebaran lokasi artikel-artikel penelitian yaitu 11 dari Ethiopia dan 1 dari Saudi arabia. Hasil penelitian meta analisis tentang  hubungan  antara  pelatihan  dengan  kesediaan  menggunakan  EMR  pada  tenaga  kesehatan menunjukkan nilai (aOR= 3.78; CI 95% = 2.91 hingga 4.91). Hal ini berarti bahwa tenaga kesehatan yang telah melakukan pelatihan memiliki kesediaan menggunakan EMR 3.78 kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan  yang  tidak melakukan  pelatihan.  Hasil  penelitian  meta  analisis  ini  telah  membuktikan  bahwa tenaga  kesehatan  yang  telah  melakukan  pelatihan  memiliki  kesediaan  lebih  besar  untuk  menggunakan EMR.
Studi  menemukan  bahwa  kurangnya  pelatihan  dasar  dan  penyegaran  mengenai  komputer  dan eHealth  di  kalangan  profesional  kesehatan  kemungkinan  merupakan  faktor  penghambat  pemanfaatan sistem EMR di fasilitas layanan kesehatan [7]. Tenaga kesehatan yang pernah dilatih untuk sistem EMR lebih  cenderung  bersedia  menggunakan  sistem  EMR  dibandingkan  rekan-rekan  mereka  [8].  Tenaga
profesional  kesehatan  yang  pernah  mendapatkan  pelatihan  mengenai  sistem  EMR  lebih  besar kemungkinannya  untuk  menggunakan  sistem  EMR  dibandingkan  dengan  mereka  yang  belum  pernah mendapatkan  pelatihan  tentang  sistem  EMR  sebelumnya  [9].  Pelatihan  penting  diadakan  dikarenakan perubahan dari system rekam medis konvensional ke rekam medis elektronik membutuhkan penyesuaian [10]. Pelatihan tersebut dapat meningkatkan pemahanan terkait cara penggunaan atau pengimplementasian rekam medis elektronik tersebut.
Hasil  penelitian  meta  analisis  tentang  hubungan  antara  keberadaan  teknisi  dengan  kesediaan menggunakan EMR pada tenaga kesehatan menunjukkan nilai (aOR= 1.87; CI 95% = 1.35 hingga 2.58). Hal ini berarti bahwa tenaga kesehatan yang memiliki teknisi memiliki kesediaan menggunakan EMR 1.87 kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak memiliki teknisi. Hasil penelitian meta analisis ini telah  membuktikan  bahwa  tenaga  kesehatan  dengan  teknisi  memiliki  kesediaan  lebih  besar  untuk menggunakan  EMR.  Penelitian  ini  benar-benar  menjelaskan  fakta  bahwa  supervisi  suportif  merupakan determinan independen terhadap kemauan menggunakan EMR. Hal ini karena pengawasan dan dukungan keberadaan  teknisi  [11].  Oleh  karena  itu  responden  yang  bekerja  dengan  dan  adanya  dukungan  teknisi cenderung lebih bersedia menggunakan sistem EMR dibandingkan yang tidak ada [12].
Banyak tenaga kesehatan dan non kesehatan masih mengeluhkan layanan yang buruk dari vendor, seperti  tindak  lanjut  yang  buruk  dengan  masalah  teknis  dan  kurangnya  pelatihan  dan  dukungan  untuk masalah yang terkait dengan sumber daya manusia. Tanpa dukungan SDM dengan kompetensi di bidang teknologi informasi, implementasi rekam medis elektronik tidak akan berjalan [13]. Selain itu, jika terdapat kendala teknis yang membutuhkan problem solving , tidak dapat segera diselesaikan jika tidak ada teknisi. kualitas layanan teknisi IT sangat berperan dalam keberhasilan EMR. Petugas IT perlu kecakapan dalam pengembangan  sofware,  jaringan  dan  perbaikannya.  Petugas  IT  harus  responsif  terhadap  keluhan  user, respon cepat terhadap perbaikan sistem eror dan mampu menangani eror system.
Hasil penelitian meta analisis tentang hubungan antara sikap dengan kesediaan menggunakan EMR pada tenaga kesehatan menunjukkan nilai (aOR= 2.16; CI 95% = 1.77 hingga 2.63). Hal ini berarti bahwa tenaga kesehatan yang memiliki sikap yang baik/positif memiliki kesediaan menggunakan EMR 2.16 kali dibandingkan dengan tenaga kesehatan yang tidak memiliki sikap baik. Hasil penelitian meta analisis ini telah  membuktikan  bahwa  tenaga  kesehatan  yang  memiliki  sikap  baik/positif  memiliki  kesediaan  lebih besar untuk menggunakan EMR. Mereka yang memiliki pengetahuan dan sikap yang baik berhubungan secara signifikan dengan penggunaan EMR [14], [15]. Temuan penelitian di atas diperkuat dengan temuan lain bahwa peserta penelitian yang memiliki pengetahuan dan sikap yang baik tentang sistem EMR lebih besar kemungkinannya untuk menggunakan sistem EMR. Hal ini serupa dengan penelitian yang dilakukan di Florida selatan [16].
Sikap dapat menggambarkan pencerminan perasaan seseorang berupa nilai-nilai positif atau negatif terhadap suatu obyek tertentu, dan sikap ini mempengaruhi jalan seseorang dalam mencapai tujuannya. Hal ini  berkaitan  dengan  bagaimana  seseorang  bereaksi  terhadap  rangsangan  eksternal.  Seseorang  yang mempunyai  sikap  positif  akan  bereaksi  lebih  rasional  terhadap  informasi  yang  masuk  dan  memikirkan berbagai manfaat yang dapat diperoleh darinya. Sikap yang positif memiliki dampak yang postif [17]. Sikap positif  akan  menunjukan  tindakan  yang  selalu  mengarah  pada  upaya  pencapaian  tujuan  [18].  Petugas kesehatan  yang  memiliki  sikap  postif  terhadap  penggunaan  EMR  dan  mengetahui  akan  manfaat penggunaan EMR lebih bersedia untuk menerapkan implementasi penggunaan EMR. Hal ini nantinya akan mempermudah dalam mencapai tujuan kementrian kesehatan.
Hasil  penelitian  meta  analisis  tentang  hubungan  antara  akses  komputer  dengan  kesediaan menggunakan EMR pada tenaga kesehatan menunjukkan nilai (aOR= 2.16; CI 95% = 1.77 hingga 2.63). Hal ini berarti bahwa tenaga kesehatan yang memiliki akses komputer memiliki kesediaan menggunakan EMR  2.16  kali  dibandingkan  dengan  tenaga  kesehatan  yang  tidak  memiliki  akses  komputer.  Hasil penelitian  meta  analisis  ini  telah  membuktikan  bahwa  tenaga  kesehatan  yang  memiliki  akses  komputer memiliki kesediaan lebih besar untuk menggunakan EMR. Berkenaan dengan akses komputer, responden penelitian yang memiliki komputer 2,34 kali lebih siap menggunakan sistem EMR dibandingkan dengan peserta penelitian yang tidak memiliki komputer [19]. Penelitian Wubante menjelaskan bahwa memiliki komputer pribadi ditemukan berhubungan positif dengan kesediaan penggunaan e-PHRS [20].
Hal ini juga didukung dengan penelitian lain yang menyatakan bahwa penyedia layanan kesehatan yang  mendapat  akses  komputer  di  tempat  kerja  siap  menerima  HER  [21].  Salah  satu  faktor  yang mendukung keberhasilan suatu program yaitu adanya sarana dan prasarana yang mendukung [22]. Sarana dan prasarana perlu diperhatikan untuk menunjang pelaksanaan kegiatan pelayanan kesehatan [23]. Akses
komputer  sangat  penting  dalam  pengimplementasian  EMR.  Hal  ini  dikarenakan  tenaga  kesehatan  akan menginputkan hasil pemeriksaannya ke dalam computer, yang dimana sudah tidak memakai kertas lagi. Setiap pelayanan baik itu poli rawat jalan (poli kandungan, poli anak, poli mata, dsb), rawat inap (rawat inap A, B, C, VIP, dsb) dan IGD harus memiliki akses computer tersebut agar data nya bisa terintegrasi.
Namun kelemahan dalam meta analisis adalah ada beberapa hasil funnel plot yang berpotensi bias publikasi. Sebagaimana bias publikasi yang terjadi dalam hasil penelitian ini dimana ada beberapa funnel plot pada penelitian ini distribusi estimasi efek tidak simetris ( asimetris ), terutama terkait hubungan antara pelatihan dengan kesediaan penggunaan EMR dan hubungan antara sikap dengan kesediaan penggunaan EMR.  Bias  publikasi  dalam  penelitian  ini  kemungkinan  muncul  dikarenakan  banyaknya  artikel  dalam penelitian  ini  yang memiliki  hasil  hipotesis  nol.  Sebagaimana  diungkapkan  oleh  Prasiska  (2014) bahwa bias publikasi muncul ketika studi dengan hasil yang signifikan secara statistik atau hasil positif dalam arah tertentu lebih mungkin untuk dipublikasikan daripada studi tanpa hasil yang signifikan secara statistik atau hasil negatif. Mengurangi bias publikasi bisa dilakukan dengan menggunakan critical aprrasial.
Karena itu, penelitian selanjutnya tentang topik yang sama (hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi,  sikap  dan  akses  komputer  dengan  kesediaan  penggunaan electronic  medical  record )  dapat dilakukan secara lebih selektif dan ketat dalam menetapkan kriteria sampel. Selain itu sumber artikel juga perlu ditambah, bukan hanya dari Google Scholar dan PubMed saja, tapi juga mengadopsi dari situs yang lain, misalnya: Science Direct , DOAJ, Research Gate , dan lain-lain. Pengembangan sumber artikel akan mendorong  artikel  semakin  heterogen  dan  mengurangi  kecenderungan  penulis  dari  suatu  kelompok tertentu. Lebih lanjut dapat dikembangkan pula analisis bias publikasi dengan Egger’s test dan file drawer analysis .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian meta analisis ini dilakukan dengan menggunakan 12 artikel yang berasal dari Ethiopia, dan Saudi Arabia. Seluruh penelitian tersebut diambil dengan desain cross sectional . Total sampel sebanyak 5.171 tenaga kesahatan. Forest plot menunjukkan terdapat hubungan antara pelatihan, keberadaan teknisi, sikap dan akses komputer dengan kesediaan penggunaan electronic medical record pada tenaga kesehatan, dan hubungan itu signifikan secara statistik.
Forest plot tersebut juga menunjukkan heterogenitas estimasi efek antar studi yang rendah (I2 = 0% dan I2 = 38%). Hasil Funnel plot pada terkait hubungan antara pelatihan dengan kesediaan penggunaan EMR  dan  hubungan  antara  sikap  dengan  kesediaan  penggunaan  EMR  berpotensi  adanya  bias  publikasi (asimetris), sedangkan hasil funnel plot pada terkait hubungan antara keberadaan teknisi dengan kesediaan penggunaan EMR dan hubungan antara akses komputer dengan kesediaan penggunaan EMR tidak ada bias publikasi (simetris). Sebaiknya pihak fasyankes bisa memperhatikan terkait pelatihan, keberadaan teknisi, sikap  dan  akses  computer  sebelum  dilakukan  implementasi  rekam  medis  elektronik,  agar  implementasi tersebut bisa berhasil.

## REFERENSI
[1] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Keputusan Menteri Kesehatan Nomor HK.01.07/MENKES/1559/2022  Tentang  Penerapan  Sistem  Pemerintahan  Berbasis  Elektronik  Bidang Kesehatan  dan  Strategi  Transformasi  Digital  Kesehatan .  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia, 2022.
[2] S. Sarni, H. Ismainar, and R. Putri, “Analisis Perencanaan Persiapan Implementasi Erm Di Rumah Sakit X Pekanbaru,” PREPOTIF J. Kesehat. Masy. , vol. 8, no. 1, pp. 947–955, 2024, doi: https://doi.org/10.31004/prepotif.v8i1.26944.
[3] N.  S.  Rubiyanti,  “Penerapan  Rekam  Medis  Elektronik  di  Rumah  Sakit  di  Indonesia:  Kajian  Yuridis,” MAGISTRA Law Rev. , vol. 4, no. 2, pp. 179–187, Aug. 2023, doi: 10.56444/malrev.v4i02.4167.
[4] F. Harrison, “Getting Started with Meta‐analysis,” Methods Ecol. Evol. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, Jan. 2011, doi: 10.1111/j.2041-210X.2010.00056.x.
[5] B. Murti, Prinsip dan Metode Riset Epidemiologi . Surakarta: Univesitas Sebelas Maret, 2018.
[6] M. H. Murad et al. , “How to Read a Systematic Review and Meta-analysis and Apply the Results to Patient Care,” JAMA , vol. 312, no. 2, pp. 171–179, Jul. 2014, doi: 10.1001/jama.2014.5559.
[7] S. Biruk, T. Yilma, M. Andualem, and B. Tilahun, “Health Professionals’ readiness to implement electronic medical record system at three hospitals in Ethiopia: a cross sectional study,” BMC Med. Inform. Decis. Mak. , vol. 14, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2014, doi: 10.1186/s12911-014-0115-5.
[8] B. Berihun, D. D. Atnafu, and G. Sitotaw, “Willingness to Use Electronic Medical Record (EMR) System in Healthcare Facilities of Bahir Dar City, Northwest Ethiopia,” Biomed Res. Int. , vol. 2020, pp. 1–9, Aug. 2020,
doi: 10.1155/2020/3827328.
[9] A. F. Senishaw, B. C. Tilahun, A. M. Nigatu, S. A. Mengiste, and K. Standal, “Willingness to use electronic medical record (EMR) system and its associated factors among health professionals working in Amhara region Private  Hospitals  2021,  Ethiopia,” PLoS  One ,  vol.  18,  no.  5,  p.  e0282044,  May  2023,  doi: 10.1371/journal.pone.0282044.
[10] K. Alwan, T. Awoke, and B. Tilahun, “Knowledge and Utilization of Computers Among Health Professionals in a Developing Country: A Cross-Sectional Study,” JMIR Hum. Factors , vol. 2, no. 1, p. e4, Mar. 2015, doi: 10.2196/humanfactors.4184.
[11] Department of Quality Assurance, National Supervision Guidelines for Health Services . Ministry of Health of the Republic of Uganda, 2000.
[12] R. A. Hasanain, K. Vallmuur, and M. Clark, “Electronic Medical Record Systems in Saudi Arabia: Knowledge and Preferences of Healthcare Professionals,” J. Health Inform. Dev. Ctries. , vol. 9, no. 1, pp. 23–31, 2015.
[13] N.  D.  Astuti  and  A.  Fahyudi,  “Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Rekam  Medis  Elektronik  RSUD Tugurejo,” J.  Manaj.  Kesehat.  Indones. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  289–297,  Dec.  2023,  doi: 10.14710/jmki.11.3.2023.289-297.
[14] G. Mekonin, T. Gobena, Z. T. Ariyam, B. Hawilte, and A. Kenay, “Utilization of electronic medical record system and associated factors among health professionals in public health facilities of Harari Region, Eastern Ethiopia,” Res. Sq. , vol. July, pp. 1–16, 2023.
[15] K. W. Abore, A. T. Debiso, B. E. Birhanu, B. Z. Bua, and K. G. Negeri, “Health professionals’ readiness to implement electronic medical recording system and associated factors in public general hospitals of Sidama region, Ethiopia,” PLoS One , vol. 17, no. 10, p. e0276371, Oct. 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0276371.
[16] L. E. Moody, E. Slocumb, B. Berg, and D. Jackson, “Electronic Health Records Documentation in Nursing,” CIN Comput. Informatics, Nurs. , vol. 22, no. 6, pp. 337–344, Nov. 2004, doi: 10.1097/00024665-200411000- 00009.
[17] N. L. Fitriani and S. Andriyani, “Hubungan Antara Pengetahuan dengan Sikap Anak Usia Sekolah Akhir (10- 12 Tahun) tentang Makanan Jajanan Di SD Negeri II Tagog Apu Padalarang Kabupaten Bandung Barat Tahun 2015,” J.  Pendidik.  dan  Keperawatan  Indones. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–20,  Nov.  2015,  doi: 10.17509/jpki.v1i1.1184.
[18] M. Nisa, “Pengaruh Pengalaman Belajar Terhadap Sikap Positif Siswa Dalam Pembelajaran Matematika di SMP NU Dukuhjati,” Pediamatika J. Math. Sci. Math. Educ. , vol. 1, no. 1, pp. 145–154, 2019.
[19] S.  M.  Awol et  al. ,  “Health  Professionals’  Readiness  and  Its  Associated  Factors  to  Implement  Electronic Medical Record System in Four Selected Primary Hospitals in Ethiopia,” Adv. Med. Educ. Pract. , vol. Volume 11, pp. 147–154, Feb. 2020, doi: 10.2147/AMEP.S233368.
[20] S.  M.  Wubante et  al. ,  “Healthcare  professionals’  knowledge,  attitude  and  its  associated  factors  toward electronic personal health record system in a resource-limited setting: A cross-sectional study,” Front. Public Heal. , vol. 11, Mar. 2023, doi: 10.3389/fpubh.2023.1114456.
[21] H. S. Ngusie, S. Y. Kassie, A. A. Chereka, and E. B. Enyew, “Healthcare providers’ readiness for electronic health record adoption: a cross-sectional study during pre-implementation phase,” BMC Health Serv. Res. , vol. 22, no. 1, pp. 1–12, Dec. 2022, doi: 10.1186/s12913-022-07688-x.
[22] N. D. Lestari and B. A. Yusmiono, “Analisis Penggunaan Sarana Dan Prasarana Untuk Menunjang Kegiatan Belajar  Mahasiswa  Di  Universitas  PGRI  Palembang  Tahun  Akademik,” JMKSP  (Jurnal  Manajemen, Kepemimpinan,  dan  Supervisi  Pendidikan) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  41–51,  Mar.  2018,  doi: 10.31851/jmksp.v3i1.1522.
[23] N. Wahyuni, “Analisis Implementasi Standar Pelayanan Minimal Bidang Kesehatan Di Puskesmas Curug, Kota Serang,” J. Baja Heal. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 179–190, Aug. 2021, doi: 10.47080/joubahs.v1i02.1501.