Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed)
Model Penerimaan Teknologi Telemedicine pada Masa Pandemi Covid-19
Rika Andriani 1* , Arifatun Nisaa 2 , Fiqi Nurbaya 3*
1,2,3 Fakultas Kesehatan Masyarakat dan Ilmu Kesehatan, Univ. Veteran Bangun Nusantara E-mail: 1 riandriani13@gmail.com

## Abstract
Telemedicine is a long-distance health service using health information technology to provide consultation and patient care. Telemedicine can save time, cost, and effectivity of health services. The biggest challenge using telemedicine is the low adoption rate. A preliminary study in Sukoharjo Regency showed that only 27% of respondents used telemedicine. This study aims to analyze the factors that influence the utilization of telemedicine services,  so that adoption rate of telemedicine can be increased. This research was a quantitative research with a cross sectional survey design. Sample was 82 telemedicine users who were selected using a consecutive sampling technique. The research instrument used a structured questionnaire. Data was collected by using an online survey method using Google Form. Data analysis was performed by descriptive statistical analysis and inferential statistical analysis. Statistical test showed habits (p value = 0.403), effort expectancy (p value = 0.083), social influence (p value = 0.060), facilitating conditions (p value = 0.188), and e-Health literacy (p value = 0.061). ) have no significant effect to usage intention. Other variables which are performance expectancy (p value = 0.037) and personal innovation (p value = 0.000) have an significant effect to  usage intentions.
Keywords: Covid-19, e-Health, Telehealth, Telemedicine, UTAUT.

## Abstrak
Telemedicine merupakan pelayanan kesehatan jarak jauh melalui pemanfaatan teknologi informasi untuk memberikan konsultasi dan perawatan pasien. Layanan telemedicine dapat menghemat waktu, biaya, dan efektivitas pelayanan kesehatan. Tantangan terbesar pemanfaatan telemedicine adalah tingkat adopsi yang masih rendah. Studi pendahuluan di Kabupaten Sukoharjo menunjukkan hanya 27% responden yang pernah menggunakan telemedicine. Studi ini bertujuan menganalisis faktor yang mempengaruhi pemanfaatan layanan telemedicine sehingga tingkat adopsi telemedicine dapat ditingkatkan. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan desain cross sectional survey . Sampel penelitian adalah 82 pengguna telemedicine yang dipilih menggunakan teknik consecutive sampling . Instrumen penelitian menggunakan kuesioner terstruktur. Pengumpulan data dilakukan dengan metode survey secara daring menggunakan Google Form. Hasil uji statistik menunjukkan kebiasaan (p value = 0,403), harapan usaha (p value = 0,083), pengaruh sosial (p value = 0,060), kondisi fasilitas sosial (p value = 0,188), dan literasi e-Health (p value = 0,061) tidak berpengaruh terhadap intensi penggunaan. Variabel lain yang meliputi harapan kinerja (p value = 0,037) dan inovasi pribadi (p value = 0,000) berpengaruh terhadap intensi penggunaan.
Kata Kunci: Covid-19, e-Health, Telehealth, Telemedicine.
mobile health (m-Health), telemedicine , teknologi informasi kesehatan, serta pengembangan ilmu komputasi untuk big data, genomik, dan artificial inteligence di bidang kesehatan. Salah satu implementasi digital health di fasilitas pelayanan kesehatan adalah penggunaan telemedicine. Telemedicine merupakan pelayanan kesehatan yang dilaksanakan secara jarak jauh melalui pemanfaatkan teknologi komunikasi dan informasi

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi di bidang kesehatan melahirkan sebuah konsep yang dikenal dengan nama digital health . Digital health merupakan suatu bentuk inovasi penggunaan teknologi informasi dan komunikasi untuk memenuhi kebutuhan pelayanan kesehatan dan memberikan intervensi kesehatan yang efektif (WHO, 2019). Digital health mencakup e-Health ,
Rika Andriani, Arifatun Nisaa, Fiqi Nurbaya : Model Penerimaan Teknologi Telemedicine pada Masa Pandemi Covid-19
untuk memberikan panduan/konsultasi diagnostik dan tata laksana perawatan pasien. Layanan telemedicine dapat menghemat waktu, biaya, dan efektivitas pelayanan kesehatan (Albarrak et al., 2021).
Pandemi Covid-19 merupakan salah satu pemicu adopsi teknologi informasi di berbagai bidang, termasuk bidang kesehatan. Coronavirus Disease (Covid-19) merupakan penyakit infeksi pada sistem pernapasan yang disebabkan oleh virus SARS-COV-2. World Health Organization (WHO) menyatakan Covid-19 sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020 (WHO, 2020). Salah satu upaya pengendalian Covid-19 dengan cara mengurangi kunjungan ke fasilitas pelayanan kesehatan untuk kasus tidak darurat. Layanan kesehatan tidak darurat dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi informasi melalui telemedicine . Pemerintah Indonesia melalui surat edaran Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor HK.02.01/ MENKES/303/2020 menghimbau pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi dalam penyelenggaraan pelayanan kesehatan untuk mencegah tersebarnya Covid-19. Pemanfaatan telemedicine dapat memberikan layanan kesehatan tidak terbatas pada ruang. Tantangan terbesar pemanfaatan telemedicine adalah tingkat adopsi yang masih rendah untuk mendapatkan layanan kesehatan (Albarrak et al., 2021).
Peneliti melakukan uji pendahuluan terkait pemanfaatan telemedicine di Kabupaten Sukoharjo. uji pendahuluan dilakukan dengan menggunakan Google Form secara daring yang disebar secara acak dan diperoleh 67 responden yang berpartisipasi. Hasil uji pendahuluan terdapat 18 orang atau 27% yang pernah memanfaatkan layanan telemedicine di masa pandemi Covid-19. Sebanyak 73% responden tidak pernah menggunakan t elemedicine . Alasan responden tidak pernah memanfaatkan layanan telemedicine karena tidak mengetahui cara menggunakan (46%) dan akses jaringan yang tidak memadai (28%). Telemedicine bermanfaat untuk meningkatkan mutu dan akses pelayanan kesehatan. Namun, hasil studi pendahuluan menunjukkan pemanfaatan telemedicine di Kabupaten Sukoharjo belum maksimal, sehingga perlu dilakukan sebuah kajian mengenai faktor yang mempengaruhi pemanfaatan layanan telemedicine di Kabupaten Sukoharjo sehingga tingkat adopsi telemedicine dapat ditingkatkan.

## METODE
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan desain cross  sectional  survey . Penelitian dilakukan pada bulan Juni-Juli 2022 di Kabupaten Sukoharjo. Sampel penelitian adalah 82 pengguna telemedicine yang dipilih dengan teknik consecutive sampling . Instrumen penelitian menggunakan kuesioner terstruktur. Pengumpulan data dilakukan dengan metode survey secara daring menggunakan Google Form. Analisis data dilakukan dengan analisis statistik deskriptif dan analisis statistik inferensial.

## HASIL
Karakteristik responden yang terlibat pada penelitian ini mayoritas memiliki jenis kelamin perempuan (78%), kelompok usia dewasa (26-45 tahun) (56,10%), dan pendidikan terakhir perguruan tinggi (74,39%).

## Tabel  1.  Karakteristik  Responden  Pengguna
Telemedicine Karakteristik Frekuensi (n) Persentase (%) Jenis Kelamin Laki-laki 18 22 Perempuan 64 78 Kelompok Usia Remaja (12-25 tahun) 33 40,24 Dewasa (26-45 tahun) 46 56,10 Lansia (46-65 tahun) 3 3,66 Pendidikan Terakhir SMA 21 25,61 Perguruan Tinggi 61 74,39 Sebagian besar responden baru menggunakan telemedicine saat pandemi Covid-19 (74%), selama 6 bulan terakhir telah menggunakan telemedicine sebanyak 1-5 kali (57,32%), dan cenderung menyukai telemedicine berbentuk videocall (58%). Seorang pengguna dapat menggunakan lebih dari satu aplikasi telemedicine . Aplikasi telemedicine yang paling banyak digunakan adalah Halodoc (53,6%), Karakteristik penggunaan secara lengkap ditampilkan pada tabel 2.

## Measurement Model
Measurement model dilakukan dengan pengujian analisis outer model yang meliputi individual item reliability , internal consistency reliability, average variance extracted , dan validitas diskriminan. Nilai loading  factor IP3 tidak valid karena memiliki nilai < 0,6. Untuk item yang tidak valid dilakukan penghapusan item & tidak digunakan. Penelitian ini menggunakan nilai loading  factor 0,6 karena merupakan exploratory  research . Semua item memiliki nilai  AVE > 0,5. Demikian halnya dengan Nilai Fornell-Lacker Criterion berupa nilai korelasi blok indikator dengan variabel lainnya juga memiliki validitas diskriminan yang baik karena nilainya lebih tinggi daripada yang lain.
Tabel 2. Karakteristik Penggunaan Telemedicine Karakteristik Frekuensi (n) Persentase (%) Aplikasi Telemedicine yang Digunakan Halodoc 67 53,60 Alodokter 17 13,60 Layanan telemedicine pada masing-masing fasilitas pelayanan kesehatan 38 30,40 Lain-lain (Primaku, SehatQ) 3 2,40 Frekuensi Penggunaan Telemedicine 6 bulan terakhir 1-5 kali 47 57,32 6-10 kali 28 34,15 > 10 kali 7 8,53 Penggunaan Telemedicine sebelum pandemi Covid19 Ya 21 26 Tidak 61 74 Bentuk Telemedicine yang digunakan Chat 34 42 Videocall 48 58 Nilai composite  reliability dan Cronbachs  Alpha memiliki nilai > 0,5 sehingga dapat dikatakan kuesioner memiliki kehandalan yang baik. Berdasarkan hasil evaluasi measurement model dapat disimpulkan kuesioner valid dan reliabel untuk membuat sebuah model penelitian, sehingga
model penelitian ini dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu tahap analisis model struktural ( inner model ).

## Struktural Model
Pengujian hipotesis dilakukan dengan metode bootstrapping pada software SmartPLS versi 3.3.3. Data dianalisis dengan tingkat signifikansi (α) = 5% dan tingkat kepercayaan (confidence  level) 95%. Nilai T tabel dengan tingkat signifikansi 0,05 dan derajat kebebasan (df) = (n-1) = (82-1) = 81 untuk hipotesis satu ekor ( one-tailed ) adalah 1,663. Jika nilai  T  statistik  ˃  nilai    T  tabel,  maka  pengaruh antara satu variabel dengan variabel yang lain adalah  signifikan  dan  sebaliknya.  Apabila  nilai  P value ≤  nilai  α = 0,05 maka pengaruh antara satu variabel dengan variabel yang lain adalah signifikan dan sebaliknya.
Evaluasi inner model juga dilakukan dengan nilai R 2 . Nilai R 2 adalah kuat (0,67), moderat (0,33), dan lemah (0,19) (Ghozali & Latan, 2015). Intensi penggunaan memiliki nilai R 2 sebesar 0,686 sehingga dapat diinterpretasikan variabel harapan kinerja dan inovasi pribadi dapat dijelaskan oleh variabel intensi penggunaan sebesar 68,6% dan sisanya sebesar 31,4% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. Dengan nilai R 2 sebesar 0,686 maka model ini termasuk kategori model yang kuat.

## PEMBAHASAN
Penelitian ini menguji model penerimaan teknologi telemedicine dengan menggunakan framework UTAUT  yang  dimodifikasi. Telemedicine merupakan teknologi yang berkembang pesat, terutama sejak pandemi Covid-19. Peningkatan penggunaan telemedicine karena adanya kebijakan menjaga jarak dan menghindari kerumunan untuk menghentikan penyebaran Covid-19. Kebijakan tersebut secara tidak langsung mengakibatkan tren penggunaan berbagai aplikasi daring meningkat, termasuk penggunaan aplikasi kesehatan. Perubahan perilaku sosial menunjukkan adanya penerimaan teknologi informasi di bidang kesehatan kesehatan. Pendekatan yang disajikan dalam penelitian ini menambah literatur dengan menerapkan model teoritis untuk lebih  memahami perilaku pengguna telemedicine . Pemahaman terkait faktor yang mempengaruhi penerimaan tersebut menjadi penting untuk dilakukan untuk melihat adopsi teknologi di masyarakat.

## Tabel 3. Hasil Uji Validitas Konvergen
Variabel Item Outer Loading Item dihapus AVE Cronbachs Alpha HK HK1 0,673 - 0,662 0,832 HK2 0,860 HK3 0,870 HK4 0,836 K K1 0,762 - 0,612 0,874 K2 0,788 K3 0,806 K4 0,738 K5 0,808 K6 0,791 HU HU1 0,673 - 0,841 0,905 HU2 0,860 HU3 0,870 HU4 0,836 PS PS1 0,859 - 0,683 0,808 PS2 0,904 PS3 0,704 KF KF1 0,923 - 0,836 0,935 KF2 0,952 KF3 0,884 KF4 0,898 L L1 0,879 - 0,738 0,880 L2 0,882 L3 0,912 L4 0,757 IPR IPR1 0,696 - 0,616 0,690 IPR2 0,808 IPR3 0,842 IP IP1 0,887 IP3 0,666 0,829
IP2 0,875 IP3 0,571
IP4 0,888

## Keterangan:
Harapan Kinerja (HK) Kebiasaan (K) Harapan Usaha (HU) Pengaruh Sosial (PS) Kondisi Fasilitas (KF) Literasi e-Health (L) Inovasi Pribadi (IPR) Intensi Penggunaan (IP)

## Tabel 5. Hasil Uji Model Struktural
Hipotesis Jalur β T-test P value Kesimpulan H1 Kebiasaan à Intensi penggunaan -0,040 0,245 0,403 Tidak Signifikan H2 Harapan kinerja à Intensi penggunaan -0,304 1,786 0,037 Signifikan H3 Harapan usaha à Intensi penggunaan 0,195 1,390 0,083 Tidak Signifikan H4 Pengaruh Sosial à Intensi penggunaan 0,168 1,558 0,060 Tidak Signifikan H5 Kondisi Fasilitas à Intensi penggunaan 0,171 0,885 0,188 Tidak Signifikan H6 Inovasi Pribadi à Intensi penggunaan 0,621 4,545 0,000 Signifikan H7 Literasi e-Health à Intensi penggunaan 0,184 1,546 0,061 Tidak Signifikan
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Diskriminan
Variabel
Validitas Diskriminan
Composite  Reliability HK Hu IPR IP K KF L PS HK 0,814 0,886 Hu 0,723 0,917 0,941 IPR 0,706 0,681 0,785 0,827 IP 0,485 0,623 0,746 0,893 0,886 K 0,747 0,679 0,632 0,429 0,782 0,904 KF 0,715 0,751 0,665 0,667 0,523 0,914 0,953 L 0,577 0,549 0,537 0,543 0,360 0,591 0,860 0,918 PS 0,065 0,127 0,110 0,311 0,088 0,389 0,036 0,816 0,865
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.505
Rika Andriani, Arifatun Nisaa, Fiqi Nurbaya : Model Penerimaan Teknologi Telemedicine pada Masa Pandemi Covid-19
Hasil analisis PLS menunjukkan terdapat 2 variabel yang berpengaruh terhadap intensi penggunaan yaitu harapan kinerja dan inovasi pribadi. Terdapat 5 variabel yang tidak berpengaruh terhadap intensi penggunaan, yaitu kebiasaan, harapan usaha, pengaruh sosial, kondisi fasilitas, dan literasi e-Health. Harapan kinerja adalah prediktor
penggunaan akan semakin rendah. Hal ini dikarenakan pengguna merasa intensi penggunaan aplikasi tergantung dari kebutuhan mereka dan tidak dipengaruhi oleh harapan kinerja telemedicine. Harapan kinerja dan harapan usaha terkait dengan niat untuk menggunakan e-Health (De Veer et al., 2015). Harapan kinerja dan pengalaman menggunakan teknologi informasi mempengaruhi niat untuk menggunakan (Ljubicic et al., 2020).
Variabel lain yang berpengaruh terhadap intensi penggunaan adalah  inovasi pribadi. Hal tersebut sejalan dengan hasil lain dari penelitian ini yang menyebutkan tidak ada pengaruh sosial terhadap
terkuat dari penerimaan perilaku (Alam et al., 2020).  Pengguna telemedicine kemungkinan besar memiliki niat yang kuat untuk menggunakan jika mereka menganggap bahwa teknologinya sederhana dan mudah digunakan. Pengguna akan lebih memilih teknologi yang mudah digunakan karena telemedicine relatif baru bagi pengguna.
Bagi pengguna telemedicine di masa pandemi kemudahan penggunaan informasi dan layanan kesehatan melalui telemedicine daripada harus datang dan mengantri di rumah sakit atau fasilitas kesehatan lain yang dapat menimbulkan risiko tertular. Covid-19. Kesadaran masyarakat juga mendorong hal ini dalam mematuhi larangan pemerintah untuk tidak keluar rumah. Harapan kinerja menjadi faktor penting yang mempengaruhi keputusan konsumen untuk menggunakan telemedicine.  Namun  koefisien  parameter  jalur menunjukkan nilai negatif 0,304 pada berarti semakin baik harapan kinerja, maka intensi
Gambar 1.   Model Penerimaan  Teknologi Telemedicine
intensi penggunaan. Pengguna layanan telemedicine menggunakan aplikasi karena kebutuhan dan inovasi pribadi. Inovasi pribadi yang dilakukan oleh pengguna dilakukan berdasarkan kebutuhan mendapatkan pelayanan kesehatan. Kebutuhan tersebut dibatasi oleh kondisi pandemi Covid-19 yang menyebabkan banyaknya pembatasan interaksi sebagai bentuk pencegahan penyebaran Covid-19. Pengguna merasa telemedicine mampu memenuhi kebutuhan pelayanan kesehatan dengan berbagai kemudahan seperti akses yang mudah dan dapat dilakukan kapan saja. Selain itu, karakteristik responden menunjukkan 73% merupakan pengguna yang baru menggunakan telemedicine pada pandemi Covid19. Pengguna awal suatu teknologi informasi cenderung menggunakan karena kebutuhan sehingga tidak terpengaruh dengan pendapat orang lain.  (Venkatesh et al., 2003). Penelitian ini sejalan dengan penelitian Cimperman et al., (2016) yang menyatakan tidak ada dampak pengaruh sosial pada niat penggunaan untuk menggunakan teknologi telehealth . Berbeda dengan penelitian Chang et  al. , (2021) yang menyatakan inovasi pribadi berpengaruh terhadap intensi penggunaan aplikasi mobile health . Pengaruh sosial dan inovasi pribadi dapat berubah tergantung pada situasi dan kondisi yang dihadapi oleh masing-masing pengguna.
Kebiasan  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap intensi penggunaan. Pengguna merasakan manfaat layanan telemedicine, namun hal tersebut tidak mempengaruhi niat untuk menggunakan telemedicine . Hal tersebut dikarenakan penggunaan layanan telemedicine bersifat sukarela, sehingga tidak ada dampak buruk yang terjadi apabila pengguna tidak menggunakan. Jika tidak menggunakan telemedicine , pengguna tidak mendapatkan manfaatnya. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian Chang et al. , (2021) yang menyatakan kebiasaan memberikan efek positif yang signifikan pada intensi penggunaan. Meskipun pengguna telah terbiasa menggunakan telemedicine karena manfaat yang dirasakan yaitu kemudahan dan kecepatan akses, namun hal tersebut tidak menjadikan pengguna terus menggunakan telemedicine karena tidak semua kondisi kesehatan dapat ditangani dengan telemedicine. Hal tersebut diperkuat dengan karakteristik pengguna yang menggunakan telemedicine mayoritas sebanyak 1-5 kali dalam 6 bulan terakhir (57,32%).
Harapan usaha tidak berpengaruh terhadap intensi penggunaan. Pada penelitian ini, pengguna telemedicine memiliki harapan usaha dalam
bentuk kemudahan dalam menggunakan aplikasi, sehingga pengguna merasa puas walaupun tidak memengaruhi intensi dalam menggunakan aplikasi. Intensi penggunaan dipengaruhi oleh kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan Nurhayati et al. (2019) dan Venkatesh et al., (2003) yang menyatakan harapan usaha menentukan niat pengguna untuk menggunakan suatu sistem informasi. Tingkat kemudahan penggunaan suatu teknologi informasi akan mempengaruhi niat untuk menggunakannya. Ketika penguna mengganggap suatu sistem informasi mudah untuk digunakan, maka pengguna akan lebih tertarik  menggunakan sistem informasi tersebut.
Penelitian ini membuktikan kondisi fasilitas tidak berpengaruh terhadap penggunaan . Pengguna menyediakan sendiri fasilitas penunjang berupa handphone untuk menggunakan layanan telemedicine. Pihak penyedia layanan telemedicine menyediakan dukungan teknis berupa petunjuk penggunaan dan narahubung yang dapat dihubungi apabila pengguna menemukan kesulitan dalam penggunaan telemedicine. Penggunaan aplikasi telemedicine bersifat sukarela dan sesuai kebutuhan sehingga fasilitas utama harus disediakan sendiri oleh pengguna. Selain itu pengguna juga jarang memanfaatkan dukungan teknis yang disediakan karena penggunaan yang mudah. Hal ini bertentangan dengan penelitian Chang et al. , (2021) yang menyatakan kondisi fasilitas memberikan efek positif  yang  signifikan  pada  intensi  penggunaan. Fasilitas pendukung berupa dukungan teknis penting untuk memandu menggunakan sistem informasi.
Penelitian ini juga membuktikan literasi e -Health tidak berpengaruh terhadap intensi penggunaan. Literasi e-Health yang baik akan bermanfaat dalam menentukan keputusan kesehatan yang akan diambil. Manfaat yang dirasakan tersebut memengaruhi intensi penggunaan untuk terus menggunakan layanan telemedicine. Karakteristik responden menunjukkan 73% merupakan pengguna baru yang menggunakan telemedicine saat  pandemi Covid19, sehingga penggunaan layanan tersebut didasari kebutuhan pengguna tanpa melihat kecukupan literasi e-Health. Kecukupan literasi digital health secara umum akan membantu untuk mengarahkan kepada sumber informasi kesehatan yang berkualitas dan terpercaya (Nu Htay et al., 2022).
Rika Andriani, Arifatun Nisaa, Fiqi Nurbaya : Model Penerimaan Teknologi Telemedicine pada Masa Pandemi Covid-19

## SIMPULAN
untuk meningkatkan tingkat adopsi, pihak penyedia layanan telemedicine dapat menambahkan bentuk layanan lain seperti  teleradiologi,  telehomecare, dan telemonitoring sehingga dapat mengakomodasi kebutuhan pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada LPPM universitas Veteran Bangun Nusantara yang membiayai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Albarrak, A. I., Mohammed, R., Almarshoud, N., Almujalli, L., Aljaeed, R., Altuwaijiri, S., & Albohairy, T. (2021). Assessment of physician’s knowledge, perception and willingness of telemedicine in Riyadh region, Saudi Arabia. Journal  of  Infection and  Public  Health , 14 (1), 97–102. https:// doi.org/10.1016/j.jiph.2019.04.006
Chang, Y. T., Chao, C. M., Yu, C. W., & Lin, F.
C. (2021). Extending the utility of uTAuT2 for Hospital Patients’ Adoption of Medical Apps: Moderating Effects of e-Health Literacy. Mobile Information Systems , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/8882317
Cimperman, M., Makovec Brenčič, M., & Trkman,
P. (2016). Analyzing older users’ home telehealth services acceptance behavior- applying an Extended uTAuT model. International Journal of Medical Informatics , 90 , 22–31. https://doi.org/10.1016/j.ijme dinf.2016.03.002
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial  Least Squares:  Konsep,  Teknik,  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0 . Badan Penerbit universitas Diponegoro.
Ljubicic, V., Ketikidis, P. H., & Lazuras, L. (2020). Drivers of intentions to use healthcare information systems among health and care professionals. Health  Informatics Journal , 26 (1), 56–71. https://doi. org/10.1177/1460458218813629
Nu Htay, M. N., Parial, L. L., Tolabing, M. C., Dadaczynski, K., Okan, O., Man Leung, A.
Y., & Su, T. T. (2022). Digital health literacy, online information-seeking behaviour, and satisfaction of Covid-19 information among the university students of East and South-East Asia. PLoS ONE , 17 (4 April), 1–17. https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0266276
Nurhayati, S., Anandari, D., & Ekowati, W. (2019). Unified  Theory  of  Acceptance  and  Usage of Technology (uTAuT) Model to Predict Health Information System Adoption. Jurnal Kesehatan Masyarakat , 15 (1), 89–97. https://doi.org/10.15294/kemas.v15i1.12376
Venkatesh, V., Thong, J.Y.L. and Xu, X. (2012), “Consumer Acceptance and use of Information Technology: Extending the Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology”, MIS Quarterly , Vol. 36 No. 1, pp. 157–178.
WHO. (2019). WHO Guideline: Recommendations on  Digital  Interventions  for  Health  System Strengthening . WHO.
WHO. (2020). WHO  Director-General’s  open- ing  remarks  at  the  media  briefing  on Covid-19  -  11  March  2020 . https://www. who.int/director-general/speeches/detail/ who-director-general-s-opening-remarks- at-the-media-briefing-on-Covid-19---11- march-2020.