p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Data Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS) Online dengan PRISM Framework
Mieke Nurmalasari #1 , Agung Pratama #2 , Hosizah #3 , Syefira Salsabila *4
# Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Universitas Esa Unggul, Jakarta, Indonesia Jalan Arjuna Utara No. 9 Kebon Jeruk, Jakarta Barat – 11510
1 mieke@esaunggul.ac.id
2 agoonk.pratama@gmail.com
3 hozisah@esaunggul.ac.id
* Program Studi Gizi, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Halu Oleo, Kendari
4 syefira.salsabila@uho.ac.id

## Abstrak
Teknologi  informasi  memiliki  peranan  penting  untuk  meningkatkan  efisiensi  pelayanan  kesehatan  khususnya bagi  rumah  sakit.  Satu  program  pemerintah  yang  memanfaatkan  teknologi  informasi  yaitu  Sistem  Informasi Rumah  Sakit  (SIRS) online .  Implementasinya  ditujukan  bagi  semua  rumah  sakit  seluruh  Indonesia  dengan melaporkan  rekapitulasi  kegiatan  pelayanannya.  Data  pelaporan  harus  dilaporkan  dengan  tenggat  waktu, kelengkapan, dan keakuratannya yang  baik untuk  membantu pembuatan kebijakan, dan bisa dikatakan bahwa data tersebut berkualitas. Terdapat metode untuk mengukur data yang berkualitas salah satunya Performance of Routine Information System Management (PRISM) framework . Beberapa penelitian mengkaji kerangka PRISM, namun  peneliti  belum  menemukan  penelitian  serupa  di  Indonesia.  Tujuan  penelitian  ini  bermaksud  untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kualitas data dengan PRISM framework . Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan rancangan cross-sectional. Populasi penelitian yaitu; a) Data sekunder pelaporan SIRS online sebanyak  2798.  b)  Hasil  penyebaran  kuesioner  sebanyak  100.  Sampel  diambil  dari  hasil  penggabungan  data sekunder  dan  kuesioner  berjumlah  78.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  SEM-PLS  dengan  model PRISM framework . Berdasarkan pengujian terdapat 3 hipotesis berpengaruh signifikan satu sama lainnya, yaitu; faktor  organisasi  terhadap  faktor  perilaku,  faktor  organisasi  terhadap  proses  SIK  rutin,  dan  proses  SIK  rutin terhadap  kualitas  data.  Disimpulkan  bahwa  faktor  organisasi  merupakan  kunci  pemanfaatan  data  SIRS online yang berkualitas.
Kata kunci: Kualitas Data, PRISM Framework , SIRS Online , SIK Rutin

## Analysis of Factors Affecting the Data Quality of Online Hospital Information Systems (HIS) with The PRISM Framework

## Abstract
Information technology has important role to play in increasing the efficiency of health services, especially for hospitals. One government program that utilizes information technology is online Hospital Information System (HIS). The implementation itself is aimed at all hospitals throughout Indonesia by reporting the recapitulation of their service activities. The Reported data must be reported with due time, completeness and accuracy to assist policy making, and it can be said the data have a good quality. There are methods for measuring quality data, one of  which  is  the  Performance  of  Routine  Information  System  Management  (PRISM)  framework.  Several  studies have reviewed based on the PRISM framework, but researchers have not found similar studies in Indonesia. The purpose of this study is to determine the factors that affect data quality using PRISM framework. This research is quantitative study with cross-sectional study design. The research population, which are; a) Reported online HIS secondary  data  as  many  as  2798.  b)  The  results  of  distributing  questionnaires  as  many  as  100.  Samples  were taken from the combination of secondary data and questionnaire data totaling 78. The data analysis technique used is SEM-PLS analysis technique with PRISM framework model. Based on the test of 6 variables, there are 3 hypotheses  which  significantly  influence  each  other,  namely;  organizational  factors  on  behavioral  factors, organizational factors on  RHIS processes, and  RHIS processes on data quality. Broadly speaking, it can  be said that organizational factors are the keys in utilizing the quality of online HIS data.
Keywords: Data Quality, PRISM Framework, Online HIS, RHIS

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan data serta informasi tepat, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan dibutuhkan sebagai sumber dalam pengambilan  kebijakan.  Teknologi  informasi  yang berkembang  pesat  saat  ini  telah  menjangkau  berbagai bidang kehidupan, diantaranya bidang kesehatan. Teknologi  informasi  sebagai  penunjang  pelayanan kesehatan  memiliki  peranan  penting  untuk  meningkatkan efisiensi  pelayanan  kesehatan  khususnya  rumah  sakit. Sistem  informasi  kesehatan  perlu  dibangun  dengan mengorganisir  berbagai  data  yang  telah  dikumpulkan secara  sistematik,  memproses  data  menjadi  informasi yang berguna [1].
Satu program pemerintah yang memanfaatkan teknologi  informasi  yaitu  Sistem  Informasi  Rumah  Sakit (SIRS) online .  Penyelenggaraan  SIRS online bertujuan untuk  merumuskan  kebijakan  di  bidang  perumahsakitan, menyajikan  informasi  rumah  sakit  secara  nasional,  serta melakukan  pemantauan,  pengendalian  dan  evaluasi penyelenggaraan rumah sakit secara nasional [2].
Secara teknis, implementasi SIRS online ditujukan bagi semua  rumah  sakit  seluruh  indonesia  dengan  melaporkan rekapitulasi  kegiatan  pelayanan,  dan  data  kompilasi penyakit  secara  periodik  (per  bulan  dan  per  tahun)  yang dikirimkan secara online . Data pelaporan harus dilaporkan dengan  tenggat  waktu  yang  telah  ditetapkan  dan  diisi secara lengkap sesuai format untuk membantu pembuatan kebijakan  yang  akurat,  dan  bisa  dikatakan  bahwa  data tersebut berkualitas [3].
Terdapat  metode  untuk  mengukur  kualitas  data  salah satunya  adalah Performance  of  Routine  Information System  Management  (PRISM)  framework .  Metode  ini digunakan  untuk  menilai  Sistem  Informasi  Kesehatan rutin  (SIK  rutin)  / Routin  Health  Information  System (RHIS) ,  serta  mengidentifikasi  kesenjangannya  sehingga dapat ditindaklanjuti dan sistem bisa diimprovisasi [4].
Terdapat 3 faktor determinan yang dapat mempengaruhi performa RHIS dalam PRISM Framework yaitu
Organizational Determinants,
Technical
Determinants, dan Behavioral Determinants [5]. Performa RHIS  berlaku  pada  suatu  lingkungan  organisasi  di  mana terdapat user sebagai  pengolahnya  dengan  pengetahuan, skill ,  dan  motivasi  yang  dimilikinya  untuk  melaksanakan pengolahan data serta memahami hal teknis dari RHIS [6].
Farzandipur  (2016)  menyebutkan  bahwa  faktor  yang mempengaruhi kesuksesan implementasi sistem informasi di  rumah  sakit  adalah  manusia,  organisasi,  dan  faktor teknologi.  Faktor  manusia  terdiri  dari  kemampuan menggunakan  komputer  ( Computer  Skills ),  dan  persepsi akan  manfaat  dan  kemudahan  menggunakan  sistem informasi  dikatakan  lebih  dapat  diterima  dan  mendukung kesuksesan  implementasi  dibandingkan  faktor  teknologi dan faktor organisasi [7].
Y.  Ahanhanzo  (2014)  meneliti  menggunakan  PRISM menjelaskan  bahwa  buruknya  kualitas  data  pada  RHIS disebabkan  oleh  berbagai  faktor.  Hubungan  signifikan ditemukan  antara  kualitas  data  dan  tingkat  tanggung jawab,  sektor  pekerjaan,  pelatihan  untuk  RHIS,  tingkat keterlibatan kerja, dan tingkat efikasi  diri yang dirasakan. Faktor-faktor  tersebut  memiliki  hubungan  positif  dengan
faktor  organisasi  yaitu  ketersediaan  sumber  daya, pengawasan, dan kompleksitas yang dirasakan dari faktor teknis [8].
E.  Nicol  (2013)  meneliti  kualitas  data  dari  RHIS menggunakan  PRISM framework yang  berfokus  pada faktor  manusia,  menemukan  bahwa  petugas  informasi kesehatan memiliki motivasi untuk menjalankan tugasnya, tapi  terdapat  pertimbangan  bahwa  petugas  memiliki kompetensi yang kurang mumpuni dalam interpretasi dan penggunaan data,  yang  dapat mempengaruhi  kualitas  dan manfaat RHIS [9].
Sebuah  penelitian  di  Etiopia  Timur  meneliti  tentang kualitas  data  kesehatan  yang  dipengaruhi  berbagai  faktor pada suatu daerah dengan sumber daya terbatas. Hasil dari kuisioner  yang  disebar  menunjukan  bahwa  secara keseluruhan  staf yang  terlatih  untuk mengisi  format  data, keputusan  berdasarkan  arahan  supervisi,  dan  kepala departemen mencari feedback secara signifikan berhubungan dengan kualitas data. Keseluruhan penilaian dari kualitas data yaitu dibawah level yang diharapkan [5].
Dari  beberapa  penelitian  di  atas,  para  peneliti  tersebut mengkaji  berdasarkan  kerangka  PRISM,  namun  peneliti belum  menemukan  penelitian  yang  serupa  di  Indonesia. Peneliti  juga  menemukan  bahwa  dari  penelitian  di  atas tidak  membahas  semua  variabel  yang  ada  pada  kerangka PRISM.  Maka  dari  itu  peneliti  tertarik  untuk  meneliti tentang  SIK  rutin  yang  sudah  berjalan  di  Indonesia  yaitu SIRS online menggunakan kerangka PRISM.
Peneliti  sebagai  petugas  pengolah  data  pelaporan  di rumah  sakit  tidak  mengetahui  kualitas  dari  data  yang sudah dilaporkan secara periodik ke Dirjen Yankes. Tidak adanya  tanggapan  menimbulkan  pihak  pelapor  tidak mengetahui  informasi  tentang  data  yang  terkumpul, sehingga  menyebabkan  pengerjaan  dari  pelaporan  tidak maksimal.
Dari uraian di atas maka peneliti tertarik untuk meneliti dengan  judul  “Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi Kualitas Data SIRS Online dengan PRISM Framework ”.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan rancangan  penelitian cross-sectional .  Pendekatan  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif  dengan  desain  penelitian  menggunakan observasional studi deskriptif analitik.
Populasi  penelitian  ini  adalah;  a)  Data  sekunder rekapan  SIRS  O nline pada  periode  bulan  Agustus  2019 sebanyak  2798.  b)  Kuesioner  penelitian  dari  responden pengolah data SIRS Online sebanyak 100.
Sampel  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dan  data kuesioner  yang  digabungkan,  kemudian  diseleksi  dan didapatkan sebanyak 78 sampel.
Penelitian  ini  mendeskripsikan  karakteristik  dari responden berupa jenis kelamin, kategori usia, pendidikan terakhir, jenis pendidikan, dan unit kerja.
Penelitian ini menggunakan Structural Equation Model –  Partial  Least  Square  (SEM-PLS) sebagai  pengolahan data.  Variabel  laten  penelitian  ini  yaitu  kualitas  data, dan proses SIK rutin sebagai variabel laten endogen (variabel yang  dipengaruhi).  Variabel  laten  lainnya  yaitu  faktor
perilaku,  faktor  organisasi,  dan  faktor  teknis  sebagai variabel  laten  eksogen  (variabel  yang  mempengaruhi). Sedangkan  variabel  manifest  penelitian  ini  yaitu  semua indikator pada variabel laten [10]. Berikut Gambar 1 yaitu kerangka penelitian agar memudahkan pemahaman setiap variabelnya.

## G ambar 1. Kerangka konsep penelitian
Berkaitan  dengan  gambar  1,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kualitas data dengan kerangka PRISM.  Sedangkan tujuan khusus penelitian ini yaitu:
a. Menganalisis  pengaruh  faktor  teknis  terhadap  faktor perilaku
b. Menganalisis  pengaruh  faktor  teknis  terhadap  proses SIK rutin
c. Menganalisis  pengaruh  faktor  organisasi  terhadap faktor perilaku
d. Menganalisis  pengaruh  faktor  organisasi  terhadap faktor proses SIK rutin
e. Menganalisis  pengaruh  faktor  perilaku  terhadap proses SIK rutin
f. Menganalisis  pengaruh  proses  SIK  rutin  terhadap kualitas data
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Karakteristik Sampel
Secara ringkas hasil deskripsi dari karakteristik sampel yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  ada  pada  Tabel  1. Mayoritas  responden  berjenis  kelamin  perempuan sebanyak  49  (62,82%)  sisanya  laki-laki  29  (37,18%) orang.  Usia  kebanyakan  responden  berkisar  antara  17-25 tahun  sebanyak  36  (46,15%)  orang  sedangkan  paling sedikit  antara  46-55  tahun  yaitu  4  (5,13%)  orang. Pendidikan  terakhir  didominasi  responden  berpendidikan DIII/IV  sebanyak  63  (80,77%),  diikuti  oleh  S1  sebanyak 12  (15,38%)  responden  dan  yang  paling  sedikit  yaitu  S2 berjumlah  3  (3,85%).  Jenis  pendidikan  mayoritas responden  didominasi  oleh  RMIK  sebanyak  59  (75,64%) responden,  Kesmas  3  (3,85%)  responden,  IT  3  (3,85%) responden  dan  sisanya  paling  sedikit  dengan  jumlah masing-masing  1  (1,28%)  responden  adalah  S1  MIK,
Perumahsakitan, MARS, Magister Epidemiologi, dan lain sebagainya.
TABLE I K ARAKTERISTIK S AMPEL P ENELITIAN Variabel N (%) Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 29 (37,18%) 49 (62,82%) Rentang Usia 17 – 25 tahun 26 – 35 tahun 36 – 45 tahun 46 – 55 tahun 36 (46,15%) 33 (42,31%) 5 (6,41%) 4 (5,13%) Pendidikan terakhir DIII/DIV S1 S2 63 (80,77%) 12 (15,38%) 3 (3,85%) Jenis Pendidikan RMIK Kesmas IT Kesehatan S1 MIK Reguler Dokter Umum
Perumahsakitan MKM Man. Rumah Sakit
Mag. Epidemiologi MARS Ilmu Kesehatan Ekonomi Manajemen D3 59 (75,64%) 3 (3,85%) 3 (3,85%) 2 (2,56%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) 1 (1,28%) Masa Kerja < 1 tahun 1 – 5 tahun 6 – 10 tahun 11 – 15 tahun 16 – 20 tahun > 21 tahun 8 (10,26%) 47 (60,26%) 13 (16,67%) 3 (3,85%) 5 (6,41%) 2 (2,56%)
Uji  Validitas  dan  Realibilitas (Measurement  Model  / Outer Model)
Gambar 2. Model Awal Konstruk. Sumber: SmartPLS 3
1) Uji  Validitas: Uji  validitas  dilakukan  untuk mengevaluasi hubungan antara variabel laten dengan tiap- tiap indikatornya ( variabel manifest ). Pada gambar 2 bisa dilihat  gambar-gambar  persegi  kuning  merupakan indikator ( variabel manifest ) dari gambar bulat warna biru yang  merupakan  variabel  laten.  Uji  validitas  dilakukan dengan 2 cara yaitu  menganalisis convergent validity dan dicriminant validity .
Convergent Validity menganalisis outer loadings, yaitu melihat  korelasi  antara  skor  masing-masing  indikator (variabel manifest )  dengan  skor  konstruknya.  Analisis  ini dilakukan  2  kali  karena  masih  terdapat  skor  yang  <  0.6. Variabel manifest yang  <  0.6  yaitu  “SR1”  dan  harus dihilangkan agar variabel bisa valid.
Pengujian Discriminant  Validity setiap  variabel penelitian  ini  memenuhi  syarat  yaitu  nilai  asal  blok variabel  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  blok variabel lain.
2) Uji  Realibilitas :  Pengujian  reliabilitas  variabel penelitian  ini  melihat  nilai Cronbach  Alpha (mengukur batas  bawah  nilai  reliabilitas  konstruk)  dan Composite Reliability (mengukur  nilai  sesungguhnya  reliabilitas konstruk).
TABLE II
S KOR U JI R ELIABILITAS Cronbach's Alpha Composite Reliability Faktor Organisasi 0.815 0.878 Faktor Perilaku 0.77 0.849 Faktor Teknis 0.824 0.875 Kualitas Data 1 1 Proses Sik Rutin 0.881 0.909
Tabel  II  menunjukan  bahwa  nilai Cronbach's  Alpha tidak  ada  yang  bernilai  dibawah  0.6,  untuk Composite Reliability tidak  ada  yang  bernilai  dibawah  0.7,  maka konstruk model penelitian bisa dikatakan reliabel.
TABLE III S KOR H IPOTESIS P ENELITIAN No Hipotesis P- Values Signifikansi 1 Faktor Teknis → Faktor Perilaku 0.482 Tidak signifikan 2 Faktor Teknis → Proses SIK Rutin 0.827 Tidak signifikan 3 Faktor Organisasi → Faktor Perilaku 0.000 Signifikan 4 Faktor Organisasi → Proses SIK Rutin 0.000 Signifikan 5 Faktor Perilaku → Proses SIK Rutin 0.154 Tidak signifikan 6 Proses Sik Rutin → Kualitas Data 0.021 Signifikan
Bisa  dilihat  pada  tabel  3  bahwa  terdapat  3  hipotesis yang  signifikan  dari  6  hipotesis  yang  diajukan.  Berikut pembahasan dari masing-masing hipotesis.
(a) Pengaruh  Faktor  Teknis  terhadap  Faktor Perilaku :  Hasil  uji  hipotesis  diketahui  bahwa  nilai P- Value (0.482)  >  α  (0.05),  bisa  dikatakan  faktor  teknis tidak  berpengaruh  terhadap  faktor  perilaku.  Artinya pelaporan SIRS online bila dilihat dari segi formulir/ template laporan  RL,  desain  sistem  informasi SIRS online , dan software SIRS online tidak berpengaruh dengan  perilaku user yang  mengerjakan  laporan.  Dengan kata  lain,  formulir  SIRS online mudah  dikerjakan  bagi user dari sisi kemampuan yang dimiliki dalam mengelola
data,  kompetensinya,  tingkat  kepercayaan  diri,  serta motivasinya.
Shiferaw  et  al  (2017)  mengemukakan  bahwa  petugas kesehatan memiliki taraf pemanfaatan SIK rutin yang baik. Pelatihan  SIK  rutin,  kemampuan  analisis  data,  faktor supervisi,  adanya feedback ,  dan  sikap  yang  baik  akan pemanfaatan  informasi  kesehatan  mempunyai  hubungan signifikan  dengan  tingkat  pemanfaatan  SIK  rutin  yang baik pula [11].
Faizah  (2015)  menjelaskan  bahwa  tantangan  faktor manusia  untuk  penerapan  sistem  informasi  pada pelayanan kesehatan yaitu resistensi staf dalam menggunakan  sistem  yang  telah  diterapkan,  kurangnya pengetahuan  IT  dalam  menggunakan  SIK,  menolak berbagi  informasi  (kurangnya  pertukaran  informasi),  dan kurangnya SDM IT untuk menaungi sistem [12].
Berdasarkan  dua  penelitian  di  atas,  faktor  yang  dapat meningkatkan  pemanfaatan  SIK  rutin  yang  baik  adalah faktor  manusia  yang  didukung  oleh  kemampuan  individu dan  organisasi.  Tidak  ada  hubungannya  dari  hal  teknis (formulir  laporan,  desain  SIK, software komputer, kerumitan  IT)  terhadap  perilaku user dalam  melakukan pekerjaannya.
Teori dari kerangka PRISM menjelaskan kenapa faktor teknis  memiliki  perannya  adalah  karena  suatu  informasi dan teknologi akan selalu berkembang seiring berkembangnya  jaman.  Maka  sangat  diperlukan  bahwa user harus  memiliki  pengetahuan  dan  kemampuan informasi  teknologi.  Faktor  teknis  dijelaskan  sebagai faktor yang berpotensial  mempengaruhi kinerja SIK rutin [6].  Peneliti  berasumsi  kenapa  faktor  teknis  tidak berpengaruh  terhadap  faktor  perilaku  adalah  karena  hal semacam  desain  formulir,  desain  SIK,  dan  segala kerumitan  SIRS  bisa  diatasi  oleh  manusia  yang mengerjakannya.  Di  mana  mereka  belajar  memahami, menerapkannya, dan beradaptasi.
(b) Pengaruh  Faktor  Teknis  terhadap  Proses  SIK Rutin :  Berdasarkan  tabel  3  diperoleh  nilai P-Value (0.827) > α (0.05) artinya faktor teknis tidak berpengaruh terhadap  proses  SIK  rutin.  Faktor  kerumitan  formulir, desain SIRS online , serta kerumitan IT tidak berpengaruh dengan  proses  pengelolaan  SIK  rutin  mulai  dari pengumpulan  data,  transmisi  data,  pengolahan  data, analisis data, pengecekan kualitas data dan feedback .
Asemahagn  (2017)  dalam  penelitiannya  menjelaskan bahwa  faktor  personal  (kemampuan,  pengetahuan,  beban kerja,  tempat  tinggal),  dan  faktor  organisasional  (akses terhadap  pelatihan,  akses  terhadap  komputer,  format sistem informasi manajemen, pedoman/panduan, supervisi) merupakan  determinan  untuk  pemanfaatan  informasi kesehatan [13].
Dagnew (2018) menjelaskan bahwa faktor seperti jenis kelamin,  jenis  institusi,  indikator  standar,  kemampuan analisis  data,  dan  tata  kelola yang baik  merupakan  faktor yang direkomendasikan untuk meningkatkan pemanfaatan data kesehatan [14].
Dalam teorinya, faktor teknis didefinisikan sebagai faktor yang  berhubungan  dengan  informasi  teknologi,  misalkan pengembangan software untuk data  processing dan
analisis,  desain  formulir  pengumpulan  data, dan prosedur manual. Software komputer yang tidak user-friendly akan mempengaruhi  tingkat  kepercayaan  diri  dan  motivasi petugas  SIK  rutin.  Ketika software tidak  mengolah  data dengan  baik  maka  tidak  akan  menghasilkan  kesimpulan berarti untuk membuat kebijakan [15].
Peneliti  tidak  menemukan  referensi  tentang  faktor teknis  yang  dapat  berpengaruh/memiliki  hubungan terhadap  variabel-variabel  lain,  maka  dari  itu  peneliti mencari referensi lainnya yang relevan.
Diketahui dari penelitian di atas bahwa faktor individu dan  organisasi  adalah  faktor  yang  dapat  meningkatkan pemanfaatan  informasi  kesehatan,  sedangkan  belum  ada referensi  tentang  faktor  teknis  yang  dapat  meningkatkan pemanfaatan  informasi  kesehatan.  peneliti  berasumsi bahwa  segala  macam  faktor  teknis  (formulir,  kerumitan, desain  SIK,  dll)  bisa  disesuaikan  dengan  kebutuhan. Seiring  berjalannya  waktu,  manusia  yang  mengerjakan prosedur  yang  berkaitan  dengan  faktor  teknis  bisa menyesuaikan diri.
(c) Pengaruh  faktor  organisasi  terhadap  faktor perilaku :  Berdasarkan  tabel  3  didapatkan  bahwa  faktor organisasi  berpengaruh  terhadap  faktor  perilaku  (Nilai P- Value (0.00)  <  α  (0.05)).  Tata  kelola,  perencanaan, pelatihan,  dan  supervisi  berpengaruh  terhadap  perilaku user yaitu  kemampuan  memeriksa  kualitas  data, kompetensi pada  SIK  rutin,  tingkat kepercayaan diri, dan motivasi user .
Asemahagn (2017) menjelaskan bahwa faktor personal (kemampuan,  pengetahuan,  beban  kerja,  tempat  tinggal), dan faktor organisasional (akses terhadap pelatihan, akses terhadap  komputer,  format  sistem  informasi  manajemen, pedoman/panduan,  supervisi)  merupakan  determinan untuk pemanfaatan informasi kesehatan [13].
Cheburet (2016) menerangkan bahwa faktor organisasi seperti  supervisi  dan  frekuensi  supervisi  memiliki hubungan  kuat  terhadap  kualitas  data  pada  SIK  rutin. Faktor  organisasi  seperti  standar  prosedur  operasi, protokol  kualitas  data,  rencana  strategis,  rencana  operasi serta kebijakan ( policy ) harus tersedia guna meningkatkan kualitas data melalui jajaran organisasi institusi kesehatan [16].
Hipotesis  penelitian  ini  memiliki  hasil  yang  serupa dengan penelitian lain yang terkait di atas, bahwa terdapat hubungan dari faktor organisasi berupa pelatihan petugas, dan  supervisi  terhadap  perilaku user .  Dalam  teori disebutkan  bahwa user bekerja  dalam  lingkungan organisasi di mana akan dipengaruhi oleh aturannya, nilai- nilai,  dan  praktiknya.  Faktor  organisasi  yang  lemah  pada sumber daya manusia dan finansial, dukungan manajemen yang  rendah,  kurangnya  pengawasan  dan  kepemimpinan dapat mempengaruhi kinerja SIK rutin [6].
Peran organisasi sangat diperlukan demi keberlangsungan sistem yang telah diterapkan. Organisasi perlu  melakukan  perannya  agar  sistem  yang  ada  bisa berjalan  dengan  baik  dan  SDM  yang  dipekerjakan  bisa memenuhi harapan organisasi.
(d) Pengaruh faktor organisasi terhadap proses SIK rutin : Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa faktor
organisasi  berpengaruh  terhadap  proses  SIK  rutin  ( P- Value (0.000)  <  α  (0.05)).  Seperti  yang  dikatakan Asemahagn  (2017)  faktor  yang  dapat  menentukan pemanfaatan  informasi  kesehatan  salah  satunya  adalah faktor  organisasi.  Shiferaw  (2017)  mengatakan  bahwa pelatihan,  kemampuan  menganalisis  data,  supervisi, feedback yang  berkala  memiliki  hubungan  signifikan dengan pemanfaatan SIK rutin.
Hotchkiss  (2010)  menjelaskan  juga  bahwa  terdapat pengaruh dari suatu budaya organisasi terhadap tugas SIK rutin  dari  sisi  keyakinan  ( self-efficacy ),  kompetensi,  dan motivasinya [17].
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh dari faktor organisasi (tata kelola, perencanaan, pelatihan, dan  supervisi)  terhadap  proses  SIK  rutin  (pengumpulan data,  transmisi  data,  pengolahan  data,  analisis  data, pemeriksaan  kualitas  data,  dan feedback )  yang  sesuai dengan penelitian Asemahagn, Shiferaw dan Hotchkiss.
Berdasarkan  teorinya  bahwa  suatu  pengolahan  data kesehatan  yang  dilakukan  oleh  manusia  dipengaruhi  oleh aturan,  nilai-nilai,  dan  cara  kerjanya  yang  dapat mempengaruhi  kinerja  SIK  rutin  [6].  Aturan  dan  nilai- nilai  dalam  organisasi  dapat  mengikat  perilaku  staf  yang berguna  agar  perilaku  kerja  tidak  menyimpang  sehingga staf  bekerja  sesuai  dengan  hukum  yang  berlaku  di  dalam organisasi.
(e) Pengaruh  faktor  perilaku  terhadap  proses  SIK rutin :  Berdasarkan  hasil  hipotesis,  faktor  perilaku  tidak berpengaruh terhadap proses SIK rutin ( P-Value (0.154) > α  (0.05)).  Bisa  dikatakan  suatu  kemampuan  memeriksa, kompetensi,  tingkat  kepercayaan  diri,  dan  motivasi  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  pengelolaan  SIK  rutin.  Hal tersebut  berbeda  dengan  Nicol  et  al  (2013)  yang menjelaskan bahwa petugas informasi kesehatan memiliki motivasi  untuk  menjalankan  tugasnya  tetapi  terdapat pertimbangan  bahwa  petugas  memiliki  kompetensi  yang kurang mumpuni dalam interpretasi dan penggunaan data, yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  dan  pemanfaatan  SIK rutin [9].
Penelitian  Dagnew  (2018)  juga  berbeda  dengan  hasil penelitian  yang  menjelaskan  bahwa  faktor  seperti  jenis kelamin,  jenis  institusi,  indikator  standar,  kemampuan analisis  data,  dan  tata  kelola yang baik  merupakan  faktor yang direkomendasikan untuk meningkatkan pemanfaatan data kesehatan [14].
Menurut  teorinya,  faktor  perilaku  seperti  kebutuhan pengguna,  kepercayaan  diri,  motivasi,  kompetensi  saat bertugas  dapat  mempengaruhi  proses  SIK  rutin  dan kinerjanya.  Hal  seperti  bagaimana  perasaan  individu  saat melakukan  tugasnya,  bagaimana  kepercayaan  dirinya, juga  kerumitan  dari  tugasnya  akan  berpengaruh  kepada tugas yang sedang dikerjakannya [6].
Terdapat  perbedaan  dari  hasil  penelitian  dengan teorinya,  di  mana  peneliti  berasumsi  bahwa  tanpa  suatu kemampuan  bidang  khusus,  tanpa  kompetensi,  tidak memiliki  motivasi,  dan  tidak  memiliki  rasa  percaya  diri bisa  melakukan  proses  pengerjaan  SIK  rutin.  Artinya dalam  menegrjakan  SIRS online cukup  dengan  pelatihan
selama beberapa bulan, manusia tersebut bisa mengerjakan kegiatan pengelolaan data.
(f) Pengaruh  proses  SIK  rutin  terhadap  kualitas data : Hasil dari analisis hipotesis diperoleh bahwa proses SIK  rutin  memiliki  pengaruh  terhadap  kualitas  data  ( P- Value (0.021) < α (0.05)). Proses pengumpulan, transmisi, pengolahan,  analisis,  pengecekan,  dan feedback data berpengaruh  dengan  kualitas  data.  Artinya  data  SIRS online /RL  yang  telah  dikirim  dan  dilaporkan  oleh  rumah sakit  dipengaruhi  oleh  proses  pengelolaan  SIK  rutin  dari rumah sakit yang melaporkan.
Teklegiorgis et  al (2016)  mengemukakan  bahwa  staf terlatih  yang  mengisi  format  data,  dan supervisor yang menangani feedback memiliki  hubungan  yang  signifikan dengan kualitas data [5].
Sedangkan  Ahanhanzo  (2014)  menjelaskan  bahwa terdapat  beberapa  faktor  yang  berhubungan  dengan kualitas  data  SIK  rutin  yaitu  tingkat  tanggung  jawab, sektor pekerjaan, pelatihan SIK rutin, tingkat keterlibatan, dan persepsi keberhasilan diri [8].
Teklegiorgis (2016) menjelaskan juga bahwa staf yang terlatih untuk mengisi format data, keputusan berdasarkan arahan  supervisi,  dan  kepala  departemen  untuk  mencari feedback secara  signifikan  berhubungan  dengan  kualitas data [5].
Dari  beberapa  referensi  bisa  disimpulkan  bahwa  hasil uji hipotesis ini relevan dengan penelitian lainnya. Secara logika  bisa  dikatakan  bahwa  suatu  pengerjaan  tugas memang dapat mempengaruhi hasil yang didapatkan. Jika pekerjaan  yang  dilakukan  tidak  dikerjakan  maksimal maka  hasilnya  pun  tidak  berkualitas  yang  dalam  hal  ini yaitu data SIK rutin dari SIRS online .

## IV. K ESIMPULAN
Dari  6  hipotesis  yang  diajukan  terdapat  3  buah hipotesis  yang  berpengaruh  yaitu  pengaruh  faktor Organisasi  terhadap  Faktor  Perilaku,  Faktor  Organisasi terhadap Proses SIK Rutin, dan Proses SIK Rutin terhadap Kualitas  Data.  Peran  organisasi  diperlukan  untuk  sistem yang  telah  diterapkan  agar  bisa  berjalan  dengan baik  dan SDM  yang  bekerja  dapat  memenuhi  harapan  organisasi sesuai  aturan  dan  nilai-nilai  dalam  organisasi,  sehingga output yang  dihasilkan  berkualitas.  Disimpulkan  bahwa faktor organisasi merupakan kunci pemanfaatan data SIRS online yang berkualitas.
D AFTAR P USTAKA
[1] Azizah  NLN,  Setiawan  MV. Pengelolaan  Informasi  Kesehatan secara  Terintegrasi  untuk  Memaksimalkan  Layanan  Kesehatan kepada  Pasien  di  Rumah  Sakit. Indones  J  Pharm  Sci  Technol 2017;4:79. doi:10.15416/ijpst.v4i3.12886.
[2] Kesehatan M. PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 1171
MENKES/PER/VI/2011  TENTANG  SISTEM  INFORMASI RUMAH SAKIT. Menteri Kesehat 2011:1–38.
[3] Juknis  SIRS.  Juknis  SIRS  (sistem  informasi  rumah  sakit)  2011. Juknis SIRS 2011 2011.
[4] MEASURE  Evaluation. PRISM  Users  Kit:  Preparing  and Conducting a PRISM Assessment 2018:1–26 .
[5] Teklegiorgis  K,  Tadesse  K,  Mirutse  G,  Terefe  W. Level  of  data quality  from  Health  Management  Information  Systems  in  a resources  limited  setting  and  its  associated  factors,  eastern
Ethiopia. SA J Inf Manag 2016;18:1–8. doi:10.4102/sajim.v18i1.612.
[6] Aqil A, Lippeveld T, Hozumi D. PRISM framework: A paradigm shift  for  designing,  strengthening  and  evaluating  routine  health information  systems. Health  Policy  Plan  2009;24:217–28. doi:10.1093/heapol/czp010.
[7] Farzandipur  M. Factors  Affecting  Successful  Implementation  of Hospital Information Systems 2016;24:51–5. doi:10.5455/aim.2016.24.51-55.
[8] Ahanhanzo  YG,  Ouedraogo  LT,  Kpozèhouen  A,  Coppieters  Y, Makoutodé M, Wilmet-Dramaix M. Factors associated with data quality  in  the  routine  health  information  system  of  Benin. Arch Public Heal 2014;72:1–8. doi:10.1186/2049-3258-72-25.
[9] E.  N,  D.  B,  T.  P,  L.  D. Human  factors  affecting  the  quality  of routinely  collected  data  in  South  Africa .  Stud  Health  Technol Inform 2013;192:788–92. doi:10.3233/978-1-61499-289-9-788.
[10]  Ghozali  I. Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0 .  Semarang:  Universitas Diponegoro; 2015.
[11]  Shiferaw  AM,  Zegeye  DT,  Assefa  S,  Yenit  MK. Routine  health information  system  utilization  and  factors  associated  thereof among  health  workers  at  government  health  institutions  in  East Gojjam Zone , Northwest Ethiopia 2017:1–9. doi:10.1186/s12911- 017-0509-2.
[12]  Aziz NFA, Mohamadali NA. The challenges of human factors for implementation of information systems in the healthcare. ARPN J Eng Appl Sci 2015;10:17914–22.
[13] Asemahagn  MA. Determinants  of  routine  health  information utilization at primary healthcare facilities in Western Amhara,
Ethiopia. Cogent Med 2017;4:1–11.
doi:10.1080/2331205x.2017.1387971.
[14]  Dagnew E, Woreta SA, Shiferaw AM. Routine health information utilization and associated factors among health care professionals working  at  public  health  institution  in  North  Gondar,  Northwest Ethiopia . BMC Health Serv Res 2018;18:1–8.
doi:10.1186/s12913-018-3498-7.
[15]  Aqil  A,  Lippeveld  T,  Traore  M,  Barry  A. PRISM  Tools  User Guide . USAID 2012:174.
[16]  Cheburet  SK,  Odhiambo-Otieno  GW. Organizational  factors affecting  data  quality  of  routine  health  management  information system  quality:  Case  of  Uasin  Gishu  County  Referral  Hospital, Kenya .  Int  Res  J  Public  Environ  Heal  2016;3:201–8. doi:10.15739/irjpeh.16.026.
[17]  Hotchkiss  DR,  Aqil  A,  Lippeveld  T,  Mukooyo  E. Evaluation  of the  Performance  of  Routine  Information  System  Management (PRISM)  framework:  Evidence  from  Uganda. BMC  Health  Serv Res 2010;10. doi:10.1186/1472-6963-10-188.