## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Model Hot Fit (Human, Organization, Technology Fit) Untuk Evaluasi Penerapan Aplikasi SATUSEHAT
1 Dewi Lusiana, 2 Agung Nilogiri
1,2 Fakutlas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember, Indonesia 1 dewilusiana@unmuhjember.ac.id ; 2 Agungnilogiri@unmuhjember.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-10-05 Revised, 2023-10-25 Accepted, 2023-11-07 Aplikasi SATUSEHAT merupakan penyempurnaan dari aplikasi PeduliLindungi  yang  dipakai  untuk  mengintegrasikan data  rekam  medis pasien  di  tempat  yang  melayani  kesehatan  yang  tergabung  dalam  Indonesia Health  Services  (IHS).  Permasalahannya  dalam  penggunaan  aplikasi  ini menimbulkan  respon  dari  penggunanya  yaitu  menolak  aplikasi  atau menerimanya.  Untuk  mengetahui  permasalahan  ini    maka  perlu  dievaluasi berhasil atau tidaknya aplikasi SATUSEHAT ini. Tujuan penelitian ini untuk melihat  tingkat  keberhasilan  Aplikasi  SATUSEHAT  dengan  memanfaatkan Kerangka  Evaluasi  (HOT  –  FIT)  Model. Model  Hot  Fit  ( Human, Organization,  Technology  Fit)  adalah  model  yang  dimanfaatkan untuk melihat  keberhasilan penerapan aplikasi SATUSEHAT ini. Metode Analisis data  menggunakan Structural  Equation  Model ( SEM)  untuk  menguji hipotesa,  validitas  dan  reabilitas  instrument.    Sebagai  sampel  adalah  100 responden  pengguna  SATUSEHAT. Hasil  penelitian  adalah  Kualitas Layanan  (KL)  berpengaruh  signifikan    terhadap  Kepuasan  Pengguna  (KP) dengan  nilai  koefisien  0,869  dan  nilai  Critical  Ratio  (C.R)  7,364. Artinya semakin  bagus layanan,  semakin cepat  dan  responsif maka  semakin tinggi  juga  kepuasan  pengguna.  Kepuasan  Pengguna  (KP)  berpengaruh signifikan  terhadap  Net  Benefit  (NB) dengan  nilai  koefisien    0,575  dan nilai  C.R  5,639 .  Artinya  bertambah  baik  manfaat  aplikasi  bertambah  baik pula  kepuasan  yang  dirasakan  pengguna.  Struktur  Organisasi  berpengaruh signifikan    terhadap  Net  Benefit  (NB) dengan  nilai  koefisien  0,462  dan nilai  C.R  5,349 .  Artinya  tingginya  manfaat  Aplikasi  karena  ditunjang dengan  pengelolaan  manajemen  organisasi  yang  baik.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  Aplikasi  SATUSEHAT  berhasil  dan  fitur Aplikasi SATUSEHAT sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Kata Kunci:
Sistem, Penerimaan, Hotfit, Satusehat

## ABSTRACT
Keywords: System, acceptance rate, Hotfit, Satusehat The  SATUSEHAT  application  is  an  improvement  of  the  PeduliLindungi application, which integrates patient medical record data in places that serve health incorporated in  Indonesia  Health  Services  (IHS).  The  problem  is that the use of this application causes a response from its users, namely, rejecting the application or accepting it. The purpose of this research is to see the level of  success  of  the  SATUSEHAT  Application  by  utilizing  the  Evaluation Framework (HOT -  FIT) Model.  The  Hot  Fit model (Human,  Organization, Technology  Fit)  is  used to  see the success  of  the  SATUSEHAT application. The data analysis method  uses the  Structural  Equation Model  (SEM)  to test the  instrument's  hypothesis,  validity,  and  reliability.  The  sample  was  100
SATUSEHAT  user  respondents.  The  result  of  the  study  is  that  Service Quality  (K.L.)  has  a  significant  effect  on  User  Satisfaction  (K.P.)  with  a coefficient value of 0.869 and a Critical Ratio (C.R.) value of 7.364. It means that the better the service, the faster and more responsive, the higher the user satisfaction.  User Satisfaction (K.P.) significantly affects  Net  Benefit  (N.B.) with a coefficient value of 0.575 and a C.R. value of 5.639. It means that the better  the  application  benefits,  the  better  the  satisfaction  felt  by  users. Organizational  Structure  significantly  affects  Net  Benefit  (N.B.)  with  a coefficient  value of  0.462  and  a  C.R.  value  of  5.349.  It means that the  high benefits  of  the  application  are  supported  by  good  organizational management.  The  results  showed  that  the  use  of  the  SATUSEHAT Application was successful, and the SATUSEHAT Application features were following user needs.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Dewi Lusiana, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Jember, Email: dewilusiana@unmuhjember.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  penggunaan  suatu  aplikasi  akan  menimbulkan  respon  dari  penggunanya.  Respon  tersebut dapat menerima atau menolak aplikasi. Begitu juga dengan diluncurkannya aplikasi SATUSEHAT yang  merupakan  penyempurnaan  dari  aplikasi  PeduliLindungi,  dapat  menimbulkan  respon penggunanya.  Permasalahannya  bagaiman  respon  dari  pengguna  aplikasi  SATUSEHAT  ini. Apakah  menerima  aplikasi  SATUSEHAT  ini  atau  malah  menolaknya.  Melihat  begitu  banyak manfaat dari aplikasi SATUSEHAT ini maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat keberhasilan Aplikasi SATUSEHAT dengan menggunakan HOT Fit model.
Aplikasi  SATUSEHAT  memiliki  fitur  lebih  lengkap  daripada  PeduliLindungi.  Aplikasi SATUSEHAT  selain   untuk  skrining COVID-19  juga dilengkapi  dengan  fitur  rekam medis,  yaitu memonitor  dan  mencatat  kondisi  kesehatan.  Memonitor  dan  mencatat  detak  jantung,  pengukuran tubuh,  gula darah dan tekanan darah. . Fungsi Aplikasi SATUSEHAT juga untuk menggabungkan data  rekam  medis  pasien  di  tempat  yang  melayani  kesehatan  yang  tergabung  dalam  Indonesia Health Services (IHS). SATUSEHAT juga menghubungkan berbagai aplikasi pelaksana kesehatan. Seluruh  aplikasi  dan    fasilitas  pelayanan  kesehatan  harus  selaras  dengan  peraturan  Kementerian Kesehatan  yang  tergabung  dalam  SATUSEHAT.  Seluruh  layanan  kesehatan  seperti  pelayanan antrian  rumah  sakit,  imunisasi  anak,  pembelian  obat,  dan  hasil  pemeriksaan  dapat  diakses  dari SATUSEHAT.  Dengan  adanya  aplikasi SATUSEHAT  memudahkan pekerjaan  tenaga  Kesehatan. Karena  dalam  aplikasi  SATUSEHAT  sudah  otomatis terhubung  dengan    aplikasi  Kesehatan  yang lain [1].
Untuk  evaluasi  SATUSEHAT  digunakan    HOT  Fit  yaitu  sebuah  teori    untuk  mengetahui bagaimana penerimaan sistem informasi tersebut, 3 komponennya yaitu Human , Organization , dan Technology [2].  Fit  diukur  dan  dianalisis  dari  3  faktor  tersebut.  Faktor-  Faktor  tersebut  erat kaitannya dengan Sistem Quality, System Use, Information Quality, Service Quality, Environment, User Satisfaction, Net Benefit , dan Structure [3].
Adapun  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  referensi  adalah  penelitian  dari  Krisbiantoro  et  al. (2015)  untuk  mengetahui  keberhasilan  sistem  informasi  diperpustakaan.  Hasilnya  menyatakan penerapan Senayan  Library  Manajemen  Systems belum  berhasil  karena  beberapa  fitur  belum cocok  dengan  kebutuhan  di  perpustakaan,  maka  dianjurkan  untuk  memperbaikinya.  Dan    agar sistem dikembangkan sesuai dengan yang dibutukan oleh sistem di STMIK AMIKOM Purwokerto. Penelitian Lestariningsih et al. (2020) menyatakan keberhasilan penerapan e learning di perguruan Tinggi. Ditunjukkan dengan penggunaan sistem (HM) dipengaruhi signifikan oleh variabel kualitas (IC). Kepuasan pengguna (KP), dipengaruhi signifikan oleh Kualitas sistem (KS), kualitas layanan (KL),  kualitas  informasi  (IC)    dan  aspek  manusia.  Sistem  (HM)  dipengaruhi  signifikan  oleh variabel  kepuasan  (KP).  Dan  manfaat  (NB)  dipengaruhi  signifikan  oleh  pengguna  variabel kepuasan (KP).  Penelitian Harnowo et al. (2021) dari 9 hipotesa ada 5 hipotesa yang diterima dan ada  4  yang  ditolak.  Yang  diterima  adalah  keterpuasan  pengguna  dipengaruhi  oleh    kualitas informasi.  Kondisi  organisasi  dipengaruhi  kualitas  sistem  dan  kondisi  organisasi  dipengaruhi kualitas  layanan  sedangkan    net  benefits  dipengaruhi  kepuasan  pengguna.  Juga  net  benefits dipengaruhi  kondisi  organisasi.  Penelitian  Erimalata  (2016)  menyatakan  ada  hubungan  saling mempengaruhi  kualitas  informasi  dan  pengendalian  organisasi.  Manajemen  Sistem,  kepuasan pengguna  dan  organisasi    dipengaruhi  kualitas  perangkat  lunak,  sistem  Informasi,  dan  Informasi Manajemen  Lokal  Barang  Pemerintah  (SIMDA  BMD).  Penelitian  Jaya  et  al.  (2019)  Website

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
pariwisata DISBUDPAR Banyuwangi dinilai berhasil setelah di evaluasi dengan HOT FIT model. Ditunjukkan  dengan  nilai  yang  dihasilkan  cukup  tinggi  yaitu 81,57%. Tetapi  Indikator  pada variabel Human Factor dan Technology perlu diperbaiki.
Rumusan masalah yang di bahas adalah bagaimana pengaruh Kualitas Layanan terhadap Kepuasan Pengguna  dan  bagaimana  pengaruh  Kepuasan  Pengguna terhadap net  benefit. Serta    Stuktur Organisasi terhadap Net  benefit. Poin  penelitian  ini  adalah  mengetahui  tingkat  keberhasilan Aplikasi  SATUSEHAT  dengan  memanfaatka  Kerangka  Evaluasi  (HOT-FIT  Model).  Yang didalamnya  menganalisa  pengaruh  layanan  terhadap  kepuasan  pengguna  dan  pengaruh  kepuasan pengguna  dan  organisasi  terhadap  net  benefit.  Hal  ini  untuk  memberikan  informasi  mengenai tingkat persepsi pengguna SATUSEHAT.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  memakai  media  kuisioner  pada  100  orang  responden  yang  sudah  memakai  aplikasi SATUSEHAT.  Kuesioner  menggunakan  variabel  penelitian  Kualitas  Layanan  (KL),  Kepuasan  Pengguna (KP), Struktur Organisasi (SO) dan Net Benefit (NB) yang berasal dari HOT Fit model.
Gambar 1. Spesifikasi Pemodelan HOT-Fit [9]
Berdasarkan model HOT-Fitdiatas maka hipotesis penelitian ini dijelaskan sebagai berikut :
H1  :  Kualitas Layanan (KL) SATUSEHA berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna (KP).
H2  : Kepuasan Pengguna (KP) SATUSEHAT berpengaruh terhadap Net Benefit (NB). H3  :  Struktur Organisasi (SO) SATUSEHAT berpengaruh terhadap Net Benefit (NB).
Tabel 1. Tingkat Penerimaan Pengguna SATUSEHAT
Data  diatas  didapat  dari  kuesioner  yang  sudah  diberikan  kepada  pengguna  aplikasi  SATUSEHAT. Kemudian  data  ditabulasikan  sesuai  dengan  hasil  kuesioner  menggunakan  skala  Likert.  Selanjutnya  data mengalami proses sesuai flowchart tahapan pengolahan data pada gambar berikut :
KL1  KL2  KL3  KP1  KP2  SO1  SO2  SO3  SO4  SO5  NB1  NB2  NB3  NB4  NB5
1 4 5 5 4 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4 4 2 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 3 3 4 4 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 4
...
98 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 4 99 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 100 4 5 5 4 4 3 3 3 3 3 5 4 5 4 4

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 2 Flowcart Tahapan Pengolahan Data
Data yang sudah didapatkan diuji seperti tahapan diatas, setelah lolos uji kemudian membuat model SEM.  Jika  sudah  sesuai  maka  di  lanjut  dengan  Uji  hipotesis.  Jika  tidak  sesuai  maka  melalui modifikasi model, kemudian uji hipotesa.Didapatkan hasil Hipotesa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari kuesioner pada tabel  2-6

## Tabel 2. Tabel Kualitas Layanan

## Kualitas Layanan
No. Pertanyaan Kategori Jawaban STS  TS N S SS 1 Adanya panduan penggunaan SATUSEHAT 1 5 17 47 30 2 Layanan yang cepat dan responsif 1 6 16 51 26 3 Sistem dapat diakses dari manapun 0 4 20 52 24 Jumlah 2 15 53 150 80
Hasil  penilaian  kualitas  pelayanan  dari  pengguna  untuk  SATUSEHAT  yang  terbesar  setuju sebanyak  150.  Artinya  aplikasi  SATUSEHAT  dinilai  dapat  memberikan  layanan  yang  baik  pada pengguna. Pengguna terbantu dengan adanya aplikasi SATUSEHAT ini.
Tabel 3. Tabel Kepuasan Pengguna

## Kepuasan Pengguna
No. Pertanyaan Kategori Jawaban STS  TS N S SS 1 Fitur-fitur  pada SATUSEHAT sudah cocok dengan yang dibutuhkan 1 6 22 44 27 2 Saya merasakan manfaat dari aplikasi 0 6 25 42 27 3 Saya puas dengan fungsi yang ada dalam aplikasi 0 7 27 34 32 Jumlah 1 19 74 120 86

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Hasil penilaian kepuasan pengguna untuk SATUSEHAT yang terbesar setuju sebesar 120. Artinya SATUSEHATdapat  memberikan  kepuasan  bagi  pengguna  melalui  kinerja  layanan  yang  dapat dipenuhi.
Tabel 4. Tabel Struktur Organisasi

## Struktur Organisasi
No.  Pertanyaan Kategori Jawaban STS  TS  N S SS 1 Apakah  diterapkann ya  aplikasi SATUSEHAT merupakan strategi untuk peningkatan pelayanan 1 4 32 40 23 2 Apakah  pihak  Kemenkes  selalu  memperbaharui informasi yang dibutuhkan 0 2 31 43 20 3 Implementasi  telah  direncanakan  dengan  baik oleh pihak manajemen 1 2 37 40 20 4 Pihak  Kemenkes  mendukung  implementasi SATUSEHAT 0 6 25 48 21 5 Organisasi  menyediakan  dukungan  fasilitas infrastruktur  untuk  mendukung  implementasi sistem 0 5 31 36 28 Jumlah 2 19 156  207  112
Hasil  penilaian  pada  struktur  organisasi  pada  SATUSEHAT  yang  terbesar  setuju  sebesar  207. Artinya struktur organisasi dapat mendukung layanan bagi pengguna aplikasi SATUSEHATberbasis android dengan baik.
Tabel 5. Tabel Net Benefit
Net Benefit
No.  Pertanyaan Kategori Jawaban STS  TS  N S SS 1 Membantu mencari informasi 0 7 23 39 31 2 Efesiensi waktu 1 6 20 39 34 3 Membantu dalam pengambilan keputusan 1 3 17 45 34 4 Membantu pecapaian tujuan dengan efektif 0 4 18 47 31 5 Meningkatkan  komunikasi  antar  seluruh  bagian dalam organisasi 1 8 16 44 31 Jumlah 3 28 94 214  161
Hasil  penilaian  pada net benefit yang didapatkan  pengguna  pada  penggunaan  SATUSEHAT  yang terbesar setuju sebesar 214. Artinya pengguna telah dapat merasakan manfaat dari kinerja aplikasi SATUSEHAT berbasis android dengan baik.

## Uji Normalitas
Tabel 6.  Hasil Uji Normalitas
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. NB5 2.000 5.000 -.254 -1.038 -.753 -1.537 NB4 2.000 5.000 -.379 -1.546 -.712 -1.454 NB3 1.000 5.000 -.570 -2.327 -.305 -.622 NB2 1.000 5.000 -.528 -2.155 -.280 -.571 NB1 1.000 5.000 -.605 -2.469 .143 .291 SO5 1.000 5.000 -.482 -1.970 -.212 -.432

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. SO4 1.000 5.000 -.493 -2.011 -.028 -.057 SO3 1.000 5.000 -.405 -1.653 -.184 -.376 SO2 1.000 5.000 -.410 -1.672 .151 .307 SO1 2.000 5.000 -.121 -.493 -.685 -1.399 KP2 1.000 5.000 -.481 -1.962 -.227 -.463 KP1 1.000 5.000 -.406 -1.656 -.319 -.651 KL3 2.000 5.000 -.453 -1.850 -.504 -1.029 KL2 1.000 5.000 -.477 -1.949 -.433 -.884 KL1 2.000 5.000 -.318 -1.300 -.561 -1.145 Multivariate -2.504 -.554
Semua  data  memiliki  nilai critical  ratio di  antara  -2,58  sampai  +2,58,  berdasarkan  multivariat menunjukkan  nilai  sebesar  -0,554.  Dengan  demikian  membuktikan  bahwa  asumsi  normalitas dipenuhi [10].

## Uji Outlier
Gambar 3.  Uji Outlier
Tabel 7. Hasil Uji Outlier
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 83 27.091 .028 .942 60 24.765 .053 .972 50 23.217 .080 .988 67 22.899 .086 .977 3 22.870 .087 .942 45 22.738 .090 .895 41 22.101 .105 .912 1 21.614 .118 .917 55 21.494 .122 .873 24 21.469 .122 .796 69 21.460 .123 .696 38 21.291 .128 .637 23 20.961 .138 .636 10 20.927 .139 .534 35 20.855 .142 .447 36 20.547 .152 .453

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 58 20.237 .163 .466 76 20.107 .168 .413 37 20.039 .170 .340 49 19.801 .180 .337 5 19.690 .184 .289 62 19.680 .185 .213 21 19.121 .208 .333 2 19.047 .212 .278 8 18.663 .229 .349 27 18.376 .243 .387 44 18.226 .251 .367 82 18.195 .253 .298 30 17.592 .285 .491 74 17.125 .311 .634 7 16.902 .325 .660 31 16.733 .335 .661 57 16.719 .336 .587 16 16.656 .340 .536 51 16.635 .341 .463 75 16.538 .347 .431 46 16.511 .349 .364 42 16.428 .354 .329 87 16.211 .368 .361 92 15.820 .394 .490 100 15.752 .399 .446 33 15.524 .414 .492 11 15.290 .431 .544 89 15.275 .432 .472 70 15.270 .432 .396 22 15.068 .447 .431 29 15.021 .450 .379 65 14.830 .464 .410 32 14.824 .464 .337 56 14.782 .467 .289 86 14.727 .471 .249 34 14.559 .484 .265 40 14.559 .484 .204 64 14.411 .495 .210 26 14.406 .495 .159 59 14.320 .501 .142 39 14.242 .507 .124 73 14.226 .508 .091 12 14.202 .510 .067 9 14.037 .523 .073 91 13.713 .547 .123 25 13.645 .553 .104 52 13.494 .564 .110 14 13.412 .571 .096

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 6 13.144 .591 .137 79 13.104 .594 .107 78 12.977 .604 .106 13 12.965 .605 .075 95 12.772 .620 .089 94 12.691 .626 .076 53 12.364 .651 .129 18 12.309 .656 .104 71 12.214 .663 .092 54 12.164 .667 .071 66 12.124 .670 .052 47 11.982 .680 .052 99 11.943 .683 .037 20 11.822 .692 .034 93 11.777 .696 .023 68 11.484 .718 .039 98 11.230 .736 .056 28 10.963 .755 .079 48 9.952 .823 .488 97 9.675 .840 .563 80 9.493 .850 .572 63 9.350 .859 .554 85 9.280 .862 .484 77 9.205 .867 .415 81 8.520 .901 .718 17 8.249 .913 .752 90 7.817 .931 .847 19 7.801 .932 .754 43 7.789 .932 .629 61 7.679 .936 .541 15 7.663 .937 .386 4 7.451 .944 .334 96 7.101 .955 .333 84 7.080 .955 .172 88 4.481 .996 .930 72 4.448 .996 .660
Hasil  uji outliers terlihat  pada Malahanobis  distance. Nilai Malahanobis  distance dengan  derajat bebas 15 (banyaknya indicator indikator) adalah 37,697. Data yang jarak Mahalanobis distancenya lebih  besar  dari  37,697  disebut multivariate  outlier. Tidak  ada  data outlier tidak  ada  data yang lebih besar dari 27,091 (Ulfa  et al., 2017).

## Uji Validitas
Tabel 8. Uji Validitas Estimate KP  <---  KL .869 NB  <---  KP .575 NB  <---  SO .462

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Estimate KL1  <---  KL .836 KL2  <---  KL .826 KL3  <---  KL .842 KP1  <---  KP .791 KP2  <---  KP .815 SO1  <---  SO .884 SO2  <---  SO .834 SO3  <---  SO .953 SO4  <---  SO .889 SO5  <---  SO .887 NB1  <---  NB .781 NB2  <---  NB .844 NB3  <---  NB .838 NB4  <---  NB .855 NB5  <---  NB .889
Dari  hasil  uji  validitas  diatas  diterangkan  15  indikator    nilai loading  factornya ≥  0,5  dinyatakan semua  indikator valid dan bisa meneruskan Analisa berikutnya. [12].
Uji Reliabilitas
Tabel 9.  Hasil Uji Reliabilitas
No. Variabel Construct Reliability Keterangan 1. Kualitas Layanan 0,873 Reliabel 2. Kepuasan Pengguna 0,786 Reliabel 3. Strutur Organisasi 0,950 Reliabel 4. Net Benefit 0,924 Reliabel
Hasil uji Construct Reliability ≥ 0,70 semua data diatas sudah reliabel. [13]..

## MEMBUAT MODEL SEM
Dalam  menentukan  nilai  model,  variabel  pengujian  model  awal  dikelompokkan  menjadi  variabel eksogen dan variabel endogen.
Gambar 4.  Model SEM
Hasil uji konstruk model awal nilai kritisnya dan kriteria model mempunyai keharmonisan data.
Tabel 10. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Goodness of fit Cut off value Hasil Model Keterangan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Indices Chi Square Probability ≥ 0,05 103,557 (p) 0,096 Good Fit CMIN/DF ≤ 2,00 1,204 Good Fit RMSEA ≤ 0,08 0,045 Good Fit GFI ≥ 0,90 0,892 Marginal Fit AGFI ≥ 0,90 0,849 Marginal Fit TLI ≥ 0,95 0,984 Good Fit CFI ≥ 0,95 0,987 Good Fit
Berdasarkan  Tabel  10,  model  tersebut  nilai Chi  Square , Probability ,  RMSEA,  TLI  dan  CFI menunjukkan goor fit (baik). Kriteria lainnya dari nilai GFI dan AGFI meunjukkan hasil marginal fit . Dengan mengacu prinsip parsimony, jika ada  satu saja atau dua kriteria goodness of fit model maka memenuhi kesesuaian fit, model dinyatakan  fit [14].

## Pengujian Hipotesis
Dari  hasil  uji  hipotesis  jika  probabilitas  <  0,05  pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel endogen  disebut  signifikan.  Jika  probabilitas  >  0,05  pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel endogen tidak signifikan [15].
Tabel 11. Nilai Koefisien Jalur dan Pengujian Hipotesis
Variabel Koefisien CR P-value Tingkat signifikansi Hasil Pengujian KL ➔ KP 0,869 7,364 0,000 0,05 Signifikan KP ➔ NB 0,575 5,639 0,000 0,05 Signifikan SO ➔ NB 0,462 5,349 0,000 0,05 Signifikan
Output hipotesis  pertama  menerangakan  kepuasan  pengguna  dipengaruhi  signifikan  positif  oleh kualitas layanan. Tabel 11 menunjukkan bahwa hasil dari probabilitas < 0,05 yaitu 0,000. Hasil ini menerima  hipotesis  pertama,  pengguna  puas  dengan  layanan  yang  responsif  dan  cepat.  Pengguna puas  oleh  layanan  yang  baik    dari  manajemen  SATUSEHAT . Menunjukkan  bahwa  pengguna menerima hipotesis ini.
Output hipotesis  kedua  menerangkan  net  benefit  dipengaruhi  signifikan  positif  oleh  kepuasan pengguna.    Dari  Tabel  11  dilihat  nilai  probabilitasnya  <  0,05  yaitu  0,000.  Hasil  ini  menerima hipotesis  kedua  pengguna  merasa  puas  dengan  kegunaan  SATUSEHAT.  Menunjukkan  bahwa pengguna menerima hipotesis ini.
Output hipotesis  ketiga  menerangkan net  benefit dipengaruhi  signifikan  positif    oleh  struktur organisasi.  Dari  Tabel  11  dilihat  nilai  probabilitasnya  <  0,05  yaitu  0,000.  Hasil  ini  menerima hipotesis  ketiga  dengan  manajemen  organisasi  yang  baik  maka  mampu  membantu  memudahkan kegunaan aplikasi SATUSEHAT dengan baik. Menunjukkan bahwa pengguna menerima hipotesis ini.
Ringkasan hasil penelitian hipotesis disajikan dalam Tabel 11
Tabel 12. Hasil Pengujian Hipotesis No. Keterangan Hipotesis Hasil Pengujian 1. Kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna Hipotesis 1 Terbukti/diterima 2 Kepuasan pengguna berpengaruh terhadap net benefit Hipotesis 2 Terbukti/diterima 3 Struktur organisasi berpengaruh terhadap net benefit Hipotesis 3 Terbukti/diterima

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Dari hasil penelitian Aplikasi SATUSEHAT yang merupakan aplikasi baru dengan segudang manfaat ini memberikan informasi bahwa aplikasi SATUSEHAT ini dinilai berhasil diterima oleh penggunanya. Karena aplikasi SATUSEHAt ini memberikan informasi dan membantu pengguna sesuai dengan yang diinginkan melalui fitur-fitur yang tersedia.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  aplikasi  SATUSEHAT  ini  dinilai aplikasi SATUSEHAT ini berhasil diterima pengguna aplikasi SATUSEHAT.  Hal ini ditunjukkan dengan  hasil  penelitian  Kualitas  Layanan  (KL)  berpengaruh  signifikan    terhadap  Kepuasan Pengguna  (KP)  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,869  dan  nilai  Critical  Ratio  (C.R)  7,364.  Artinya semakin  bagus  layanan,  semakin  cepat  dan  responsif  maka  semakin  tinggi  juga  kepuasan pengguna.  Kepuasan  Pengguna  (KP)  berpengaruh  signifikan  terhadap  Net  Benefit  (NB)  dengan nilai  koefisien  sebesar  0,575  dan  nilai  C.R  5,639.  Artinya  bertambah  baik  manfaat  aplikasi bertambah  baik  pula  kepuasan  yang  dirasakan  pengguna.  Struktur  Organisasi  berpengaruh signifikan    terhadap  Net  Benefit  (NB)  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,462  dan  nilai  C.R  5,349. Artinya  tingginya  manfaat  Aplikasi  karena  ditunjang  dengan  pengelolaan  manajemen  organisasi yang  baik.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  aplikasi  SATUSEHAT  berhasil  dan  fitur- fitur aplikasi SATUSEHAT sesuai dengan kebutuhan pengguna

## REFERENSI
[1]  V.  A.  Febriati  dan  I.  Hayati,  “Mengenal  Aplikasi  Satu  Sehat  dan  Perbedaannya  dengan PeduliLindungi,” Online ,  2023.  https://gaya.tempo.co/read/1697831/mengenal-aplikasi-satu-sehat-dan- perbedaannya-dengan-pedulilindungi (diakses Sep 28, 2023).
[2]  F.  Poluan,  A.  Lumenta,  dan  A.  Sinsuw,  “Evaluasi  Implementasi  Sistem  E-Learning  Menggunakan Model Evaluasi Hot Fit Studi Kasus Universitas Sam Ratulangi,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, hal. 1–6, 2015, doi: 10.35793/jti.4.2.2014.6985.
[3]  R.  Kodarisman  dan  E.  Nugroho,  “Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen  Kepegawaian  ( SIMPEG ) di Pemerintah Kota Bogor,” Jnteti Issn:2301-4156 , vol. 2, no. 2, hal. 24–32, 2013.
[4]  D.  Krisbiantoro,  M.  Suyanto,  dan  E.  Taufiqluthfi,  “Evaluasi  Keberhasilan  Implementasi  Sistem Informasi  Dengan  Pendekatan  Hot  Fit  Model  (  Studi  Kasus :  Perpustakaan  STMIK  AMIKOM Purwokerto ),” Konf. Nas. Sist. Inform. , hal. 9–10, 2015.
[5]  T. Lestariningsih, B. Artono, dan Y. Afandi, “Evaluasi Implementasi E-learning dengan Metode Hot Fit Model,” Innov. Res. Informatics , vol. 2, no. 1, hal. 22–27, 2020, doi: 10.37058/innovatics.v2i1.1342.
[6]  S.  Harnowo,  B.  Santoso,  dan  E.  Suryani,  “Determinants  of  Agency  Level  Financial  Application Systems (SAKTI): Human-Organization-Technology (HOT) Fit Framework,” J. Akunt. , vol. 31, no. 3, hal. 769–781, 2021.
[7]  S. Erimalata, “Pendekatan Hot-Fit Framework dalam Generalized Structural Component Analysis pada Sistem Informasi Manajemen Barang Milik Daerah: Sebuah Pengujian Efek Resiprokal,” J. Akunt. dan Investasi , vol. 17, no. 2, hal. 141–157, 2016, doi: 10.18196/jai.2016.0051.141-157.
[8]  E. K. Jaya, A. D. Herlambang, dan S. H. Wijoyo, “Evaluasi Kualitas Layanan Website Dinas Pariwisata Kabupaten  Banyuwangi  dengan  Metode  e-Govqual,  Human  Organization  Technology  (HOT)  Fit  dan Kano Model,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Kompute , vol. 3, no. 4, hal. 3608–3616, 2019.
[9]  D.  Lusiana  dan  A.  Nilogiri,  “Model  HOT-Fit  Pada  Analisa  Faktor-  Faktor  Penggunaan  E-Commerce Berbasis  Android,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  8,  no.  1,  hal.  44–50,  2023,  doi: 10.19184/isj.v8i1.35096.
[10]  S.  A.  Pratama  dan  R.  I.  Permatasari,  “Pengaruh  Penerapan  Standar  Operasional  Prosedur  Dan Kompetensi Terhadap  Produktivitas  Kerja  Karyawan  Divisi  Ekspor  PT.  Dua  Kuda  Indonesia,” J.  Ilm. M-Progress , vol. 11, no. 1, hal. 38–47, 2021, doi: 10.35968/m-pu.v11i1.600.
[11]  R.  Ulfa,  R.  A.  Sularso,  dan  Y.  Sayekti,  “Pengaruh  Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Terhadap Persepsi  Kualitas  Laporan  Keuangan  Satuan  Kerja  Perangkat  Daerah  (SKPD)  Di  Kabupaten Bondowoso,” Bisma J. Bisnis dan Manaj. , vol. 11, no. 2, hal. 176–186, 2017.
[12]  A. Susanty, N. U. Handayani, dan P. A. Jati, “European Journal of Hospitality and Tourism Research,” J. Rekayasa Vol. , vol. 5, no. 1, hal. 1–13, 2012, [Daring]. Tersedia pada: http://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa.
[13]  F.  Tentama  dan  Subardjo,  “Pengujian  Validitas  dan  Reliabilitas  Konstruk  pada  Organizational Citizenship  Behavior,” Humanitas  (Monterey.  N.  L). ,  vol.  15,  no.  1,  hal.  62–71,  2018,  doi: 10.26555/humanitas.v15i1.5282.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 321~332 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[14]  J. H. V. Purba, “Informasi Ringkas Tentang Goodness Of Fit Pada Analisis SEM,” Bogor, 2021.
[15]  H. V. P. Sari dan A. L. Andjarwati, “Pengaruh Kualitas Produk Dan Harga Terhadap Loyalitas Dengan Kepuasan Sebagai Variabel Intervening (Studi Pada Konsumen Biskuit Oreo Di Carrefour Surabaya),” J. Ilmu Manaj. , vol. 6, no. 1, hal. 1–9, 2018.