## MODEL PERILAKU KEAMANAN SIBER PADA PENGGUNA SISTEM INFORMASI KESEHATAN PADA MASA PANDEMI COVID-19
Penggalih Mahardika Herlambang 1 , Sylvia Anjani 2 , Hendro Wijayanto 3 , Murni 4
1 Fakultas Kedokteran Universitas Wahid Hasyim Semarang
2 Fakultas Kesehatan Universitas Dian Nuswantoro Semarang
3 Program Studi Informatika STMIK Sinar Nusantara Surakarta
4 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro Semarang Email: 1 dr.penggalih@unwahas.ac.id, 2 sylvia.anjani@dsn.dinus.ac.id, 3 hendro@sinus.ac.id,
4 murniprima80@gmail.com
(Naskah masuk: 23 Oktober 2020, diterima untuk diterbitkan: 31 November 2020)

## Abstrak
Penggunaan Sistem Informasi Kesehatan memunculkan resiko kebocoran data yang  terbanyak disebabkan oleh pihak internal fasilitas kesehatan. Untuk itu diperlukan sebuah instrumen yang dapat mengukur perilaku pengguna yang  berisiko  terhadap  sistem  informasi  kesehatan  yang  digunakan  untuk  meminimalisir  potensi  kebocoran tersebut. Penelitian ini terdiri dari tiga tahap meliputi kajian pustaka mengenai aspek yang berpengaruh terhadap keamanan sistem informasi kesehatan. Tahap kedua penyusunan desain kuesioner mengenai risiko serangan siber pada  sistem  informasi  kesehatan.  Kemudian  tahap  ketiga  pengujian  reliabilitas  dan  validitas  kuesioner. Berdasarkan  penelitian  terdapat  4  aspek  yang  berpengaruh  terhadap  keaman  sistem  informasi  kesehatan  yaitu penggunaan perangkat elektronik, akses sistem informasi kesehatan, perilaku ber-internet, dan kejadian tidak wajar di fasilitas kesehatan. Kuesioner yang dikembangkan terdiri dari 27 item pertanyaan yang terbagi dalam 4 aspek tersebut. Pada uji validitas keseluruhan item valid ( r hitung > r tabel). Sedangkan pada uji reliabilitas kuesioner reliabel  dengan  nilai Cronbach's  Alpha sebesar  0,777.  Desain  kuesioner  yang  dikembangkan  dapat  diterapkan untuk  menilai  risiko  serangan  siber  pada  sistem  informasi  kesehatan  di  fasilitas  kesehatan.  Penelitian  lanjutan diperlukan untuk mengimplementasikan desain kuesioner tersebut.
Kata kunci : keamanan siber, system informasi kesehatan, perilaku keamanan siber, kejahatan siber, covid-19

## CYBER SECURITY BEHAVIOR MODEL ON HEALTH INFORMATION SYSTEM USERS DURING COVID-19 PANDEMIC

## Abstract
The use of the Health Information System raises the risk of data leakage which is mostly caused by internal health facilities. For this reason, an instrument is needed that can measure the behavior of users who are at risk for the health  information  system  used  to  minimize  the  potential  for  these  leaks.  Develop  and  test  the  validity  and reliability  of  the  questionnaire  based  Human  Aspect  of  Information  Security  Questionaire  (HAIS-Q),  Risky Security Behavior Scale (RScB), and the tendency of Internet users in Indonesia. Based on the research 4 aspects that  affect  the  security  of    Health  Information  System,    namely  the  use  of  electronic  devices,  access  to  health information  systems,  internet  behavior,  and  unusual  events  in  health  facilities.  The  questionnaire  developed consisted of 27 question items  was valid (r count> r table) and reliable (Alfa Chronbach value of 0.777). The developed questionnaire design can be applied to assess the risk of cyber attacks on Health Information Systems in health facilities. Further research is needed to implement the design of the questionnaire.
Keywords : cyber security, health information systems, cyber security behavior, cyber crime, covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Peta  Jalan  Kementrian  Kesehatan  tentang Sistem  Informasi  Kesehatan  Nasional  (SIKNAS) menargetkan  seluruh  fasilitas  pelayanan  kesehatan (FASYANKES) akan saling tehubung lewat internet pada  fase  satu  (Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia,  2015).    Efisiensi  waktu,  biaya  dan sumberdaya manusia dalam pengelolaan FASYANKES  merupakan  beberapa  faktor  yang mendorong  budaya  kerja  menjadi paperless dengan penggunaan sistem informasi kesehatan (SIK).
Berbagai  bentuk  SIK  berbagai  macam,  untuk fasilitas  kesehatan  tingkat  primer  (FKTP)  seperti Puskesmas  sistem  informasi  manajemen  puskesmas (SIMPUS),  sistem  informasi  pelaporan  dinas kesehatan  (SIP/SP3),  sistem  pembiayaan  kesehatan P-Care ,  dan  sejenisnya.  Sedangkan  untuk  fasilitas kesehatan  rujukan  tingkat  lanjut  (FKRTL)  terdapat sistem informasi manajemen Rumah Sakit (SIMRS) yang  dapat  terintegrasi  dengan  sistem  pembiayaan kesehatan  dari  BPJS  seperti  SEP  (Surat  Eligibilitas Peserta), e-Klaim dan V-Klaim.
Dengan  pengguna  internet  di Indonesia  sekitar 175.4  juta  orang  atau  sekitar  64%  penduduk, kebutuhan akan tenaga fasyankes yang melek internet untuk  menjalankan  berbagai  SIK  seharusnya  dapat terpenuhi dapat dipenuhi (Hootsuite, 2020). Penggunaan  SIK  tentunya  memiliki  konsekwensi. Ancaman  serangan  siber  di  fasilitas  pelayanan kesehatan  meningkat  sejak  tahun  2017  (IndoTelko, 2019).    Bentuk  serangan  dapat  berupa Phising , Distribute  Denial  of  Service  (DDoS), Ransomware , Malware , hingga kebocoran data oleh pihak internal . Dampak  dari  serangan  tersebut  dapat  berupa perusakan data, pencurian data hingga penyanderaan data (Samuel, 2018).
Kebocoran data merupakan salah satu ancaman dalam pengelolaan data kesehatan. Verizon melaporkan  bahwa  59%  kejadian  kebocoran  data kesehatan  disebabkan  oleh  pihak  internal  pengelola sistem  informasi  kesehatan  (Widup,  2019).  Data kesehatan yang dicuri atau bocor dapat diperjualbelikan  oleh  peretas  dengan  nilai  hingga $1000  di darkweb .    Harga  yang  tinggi  disebabkan karena  data  kesehatan  seperti  rekam  medis  berisi informasi  nama  ibu  kandung,  tanggal  lahir,  hingga nomer identitas dapat dimanfaatkan pihak-pihak lain untuk  melakukan  penipuan  atau  pencurian  lain (Kamaliah, 2020).
Pada  bulan  Juli  Tahun  2018,  terjadi  kasus kebocoran  data  pribadi  warga  Singapura  yang disimpan pada institusi kesehatan SingHealth . Kasus kebocoran data tersebut diperkirakan mengakibatkan 1,5 juta data rekam medis warga Singapura tersebar luas.    Kasus  kebocoran  data  pada SingHealth (Singapura)  ini  menandakan  bahwa  data  pribadi mengenai  kesehatan  juga  menjadi  primadona  bagi serangan  tertarget  (BSSN,  2020a).  Kasus  lain  juga ditemukan  celah  keamanan  pada  perangkat  medis Medtronic yang  menandakan  bahwa  isu  keamanan
siber  pada  sektor  kesehatan  juga  menyentuh  pada permasalahan supply chain , kemudian serangan cyber security sektor  kesehatan  di  USA,  dan  serangan defacement web terhadap  laman  penyelenggara sektor  kesehatan  di  Indonesia  yang  dilakukan  oleh hacker dari  dan  luar  Indonesia,  serta  serangan ransomware terhadap  beberapa  rumah  sakit  di Indonesia.
Dalam  hasil  evaluasi  Indeks  KAMI  yang dilakukan oleh BSSN terhadap sektor kesehatan pada tahun  2018/2019,  mengindikasikan  bahwa  kesiapan sektor  kesehatan  masih  kurang  dan  perlu  upaya perbaikan  berkelanjutan.  Sebanyak  69%    sistem informasi  kesehatan    memiliki  status  tidak  layak keamanannya  apabila  dinilai  dari  3  area  Indeks KAMI yaitu pengelolaan risiko keamanan informasi, kerangka kerja keamanan informasi serta tata kelola keamanan informasi.
Healthcare  Information  and  Management System Society ( HIMSS ) menyebutkan bahwa phising email dan kelalaian pegawai masih menjadi perilaku berisiko  terbesar  untuk  celah  kerawanan  pada organisasi  kesehatan.  Perilaku  berisiko  serta  literasi digital    yang  rendah  mengenai  pengelolaan  SIK diantaranya  merupakan  penyebab  kebocoran  data kesehatan.
Untuk itu diperlukan instrumen berupa pengembangan kuesioner perilaku berisiko pengguna SIK agar dapat meminimalisir risiko tersebut diatas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Keamanan sistem informasi penting dijaga agar sistem  tersebut  terhindar  dari  segala  ancaman  yang membahayakan  keamanan  data  informasi  dan keamanan  pelaku  sistem  (ISO  27799:2008,  2008). Ancaman  ini  dapat  berupa  ancaman  internal  dan eksternal,  yaitu  berbagai  jenis  perilaku  karyawan seperti ketidaktahuan karyawan, kecerobohan, mengambil  sandi  karyawan  lain  dan  memberikan password untuk  karyawan  lain  atau virus dan serangan spyware , hacker dan penyusup di tempat. Hasil penelitian yang menghasilkan Policy Brief oleh (Wijayanto, 2020) mengatakan bahwa keamanan siber  dari  sisi  pengguna  dapat  dipengaruhi  oleh perilaku  penggunaan  password,  bersosial  media, akses perangkat internet dan jaringan, perilaku akses data informasi serta perilaku penggunaan smartphone. Hal ini didasari kegiatan-kegiatan inilah yang sering dilakukan oleh pengguna internet.
Hasil  Indeks  KAMI  juga  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  pengelola  keamanan  siber  tidak memiliki  kompetensi  yang  cukup.    Rendahnya kesadaran  keamanan  dan  kompetensi  sumber  daya manusia  kesehatan  di  bidang  teknologi  keamanan siber  menjadikan  penggunaan  perangkat  elektronik yang tidak aman (BSSN, 2020c). Dikutip dari CNN Money,  Rabu  (17/5/2017),  komputer  dengan software kadaluwarsa  yang  kebanyakan  berada  di fasilitas  kesehatan,  menjadi  alasan  kuat  mengapa
banyak  fasilitas  kesehatan  menjadi  sasaran  malware (Damar, 2017).
Aspek  lain  yang  mempengaruhi  keamanan sistem  informasi  kesehatan  adalah  akses  terhadap sistem  informasi  kesehatan.  Peraturan  Pemerintah Nomor  46  Tahun  2014  Pasal  24  (1)  menyatakan bahwa  untuk  menjaga  keamanan  dan  kerahasiaan Informasi  Kesehatan,  harus  ada  kriteria  dan  batasan hak akses pengguna Informasi Kesehatan (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2014). Selain itu keamanan juga berhubungan dengan orang (personel),  termasuk  identifikasi,  dan  profil  resiko dari  orang  yang  mempunyai  akses  (pekerja). Kelemahan  dari  keamanan  sistem  informasi  seperti ini  yaitu  menyebabkan  adanya  teknik  “ social engineering ”  yang  digunakan  oleh  kriminal  untuk berpura-pura  sebagai  orang  yang  berhak  mengakses informasi  dan  berpura-pura  lupa password nya  dan minta  agar  diganti  menjadi  kata  lain  sehingga  data kesehatan  dapat  terakses  dengan  bebas  (Wijayanto, Muhammad, & Hariyadi, 2020).
Dalam penjaminan keamanan informasi kesehatan di fasilitas kesehatan diperlukan kesadaran seluruh  tenaga  kesehatan  dalam  berperilaku  ber- internet .  Perilaku  ber-internet  yang  beresiko  yang dilakukan  tenaga  difaskes  mampu  memengaruhi keamanan  sistem  informasi  kesehatan  yang  ada. Dalam  (Jogiyanto,  2007)  menyebutkan  bahwa kesalahan  penerimaan  informasi  pada SIMRS bukan disebabkan kualitas teknik melainkan aspek keperilakuan  ( behavioral )  sumber  daya  manusia. Perilaku  pengabaian  tata  cara  pengoperasian  sistem informasi  kesehatan    juga  masih  sering  terjadi. Survei yang dilakukan (Hadlington, 2017a) hasilnya juga  menunjukkan  bahwa  perilaku  keamanan  siber yang  berisiko  berkorelasi  negatif  dengan  impulsif non-perencanaan.    Hal  ini  juga  menguatkan  bahwa aspek  perilaku cybersecurity  berisiko  (RScB) dapat memperbesar  peluang  masalah  keamanan  sistem informasi.
Kejadian  atau  kerusakan  tidak  wajar  pada perangkat  elektronik  di  fasilitas  kesehatan  juga menjadi salah satu aspek yang dapat mempengaruhi keamanan  sistem  informasi  kesehatan.  Pasalnya perangkat  elektronik  yang  digunakan  tidak  selalu aman, karena tidak semua dilengkapi perangkat lunak antivirus  yang  mampu  mencegah,  mendeteksi,  dan menghapus  malware,  termasuk  virus  komputer, worm komputer, Trojan horse , spyware , dan adware dll. Kurang amannya browser yang digunakan untuk mengakses  website  menyebabkan  masuknya botnet dan malware dan  mengakibatkan  kebocoran  data (Sendari, 2019).

## 3. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini  secara  garis  besar pengembangan  kuesioner  perilaku  online  berisiko dilakukan dalam tiga tahap. yaitu:

## 3.1. Tahap Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  untuk  mengetahui aspek yang berperan dalam risiko terjadinya serangan siber pada sistem informasi. Prosiding, jurnal, artikel ilmiah dan hasil riset Tahun 2010 - 2020 dengan kata kunci: “ Cybersecurity ”, “ Health Information
System ”, dan “ Cyber Risk Assessment .

## 3.2. Tahap Penyusunan Kuesioner
Kuesioner disusun berdasarkan beberapa referensi  antara  lain Human  Aspect  of  Information Security  Questionaire  (HAIS-Q) , Risky  Security Behavior  Scale  (RScB) (Hadlington,  2017b)  dan penambahan  item  kuesioner  sesuai  kondisi  dan kebutuhan di Indonesia.

## 3.3. Tahap Pengujian Kuesioner
Kuesioner  yang  telah  disusun  kemudian  diuji reliabilitas  dan  validitasnya  kepada  35  responden yang  bekerja  di  beberapa  fasilitas  kesehatan  di Indonesia.  Pengujian  dilakukan  pada  masa  pandemi Covid-19 antara bulan Agustus- September 2019. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan dengan menggunakan product  moment  Pearson  Corelation dengan item kuesioner dikatakan valid jika r hitung lebih besar daripada r tabel. Sedangkan uji reliabilitas menggunakan  uji  Alpha  Chroncbach  instrumen dikatakan reliabel jika Alfa Chronbach lebih dari 0,6

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kuesioner    disusun  berdasarkan  referensi  dua alat ukur mengenai perilaku beresiko terhadap sistem informasi yaitu:
1. Human  Aspect  of  Information  Security Questionaire (HAIS-Q)
2. Risky Security Behavior Scale (RScB)
Dari  dua  alat  tersebut  kemudian  disusun kuesioner dan disesuaikan dengan kondisi fasyankes di Indonesia pada umumnya. Dimana pada penelitian ini  keempat  aspek  yaitu  penggunaan  perangkat elektronik,  akses  sistem  informasi  kesehatan, perilaku  ber-internet  dan  kejadian  tidak  wajar dikembangkan menjadi kuesioner yang terdiri dari 27 item pertanyaan yang terbagi dalam 4 aspek tersebut, ditunjukkan pada Tebel 1.
Tabel 1. Kuesioner Perilaku Beresiko dalam Penggunaan SIK A. Penggunaan Perangkat
1. Saya bekerja menggunakan perangkat elektronik (laptop/ komputer/  tablet/  dsb)  yang  terhubung  dengan  jaringan di faskes.
2. Selain perangkat elektronik dari kantor, kadang saya juga menggunakan  perangkat  elektronik  pribadi  (hp/  tablet/ laptop) di faskes.
3. Saya  pernah  menggunakan  perangkat  elektronik  kantor untuk mengakses internet diluar urusan faskes.
4. Saya pernah mengkases internet lewat hp/ tablet/ laptop pribadi menggunakan WiFi/ akses internet faskes.
5. Saya  pernah  menyimpan  data  dari  laptop/  komputer faskes ke USB flasdisk/hard disk eksternal milik saya.
6. Saya  pernah  menyimpan  data  dari  laptop/  komputer faskes  ke  penyimpanan  cloud  gratis.  (dropbox, googledrive, dsb)
7. Perangkat  elektronik  dari  faskes  (laptop/  komputer/ tablet, dsb) digunakan oleh lebih dari 1 pengguna.
8. Perangkat  elektronik  dari  kantor  (laptop/  tablet/ komputer) belum terinstall antivirus.
B. Akses Sistem Informasi Kesehatan
9. Saya memiliki akses ke perangkat lunak sistem informasi kesehatan  di  faskes  (SIMRS,SIMPUS,e-Claim,SEP,  P- Care, dsb)
10. Saya  bekerja  menggunakan  lebih  dari  satu  aplikasi sistem informasi kesehatan.
11. Saya memakai password yang sederhana (nama, tanggal lahir, nomer hp, dsb) untuk mengakses sistem infromasi kesehatan tersebut.
12. Saya  pernah  berbagi  password  tersebut  dengan  rekan kerja.
13. Saya menggunakan password yang sama untuk beberapa sistem informasi kesehatan di faskes.
C. Perilaku ber-internet
14. Saya  pernah  membuka  email  lewat  laptop/komputer faskes.
15. Saya pernah meng-klik link/tautan tak dikenal dari email ketika mengakses lewat laptop/komputer faskes.
16. Saya pernah membuka lampiran (attachment) tak dikenal dari  email  ketika  mengakses  lewat  laptop/  komputer faskes.
17. Saya  pernah  mengirimkan  email  berupa  informasi penting dari faskes ke pihak yang tidak saya kenal.
18. Saya  pernah  mengunduh/men-download  film,  lagu, software gratisan lewat komputer/ laptop faskes.
19. Saya memiliki lebih dari 2 akun media sosial (Facebook, Youtube, dsb).
20. Saya  pernah  mengakses  media  sosial  (Facebook, Youtube,  dsb)  pribadi  menggunakan  komputer/  laptop faskes.
21. Saya  pernah  mem-posting  informasi  penting  faskes  di media sosial pribadi.
22. Saya  pernah  berkomunikasi  lewat  instant  messaging (WhatsApp,  Telegram,  dsb)  menggunakan  komputer/ laptop faskes.
23. Saya pernah berbagi informasi penting mengenai faskes melalui  instant  messaging  (WhatsApp,  Telegram,  dsb) menggunakan komputer/laptop faskes.
24. Saya pernah berbelanja online menggunakan laptop/komputer faskes. D. Kejadian tidak wajar
25. Komputer/laptop  faskes  sering  menjadi  lambat  /hang setelah mengakses website tertentu.
26. Sering muncul peringatan dari antivirus di komputer/laptop faskes. 27. Pernah muncul tampilan tertentu di layar komputer/laptop faskes sehingga tidak dapat diakses.
Kuesioner ini menggunakan skala linkert untuk mengetahui  skala  sikap  dari  responden.  Dalam instrumen ini skala jawaban terdiri dari (Sangat Tidak Setuju=5,  Tidak  Setuju=4,  Netral=3,  Setuju=2  dan Sangat Setuju=1).
Evaluasi  kuesioner  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  pengujian  validitas  dan  reliabel pada kuesioner yang dikembangkan.
Tabel 2. Uji validitas Kuesioner Perilaku Beresiko dalam
Penggunaan SIK No Item r hitung r tabel X1A .495 ** 0.334 X1B .715 ** 0.334 X1C .727 ** 0.334 X1D .733 ** 0.334
X1E .690 ** 0.334 X1F .707 ** 0.334 X1G .444 ** 0.334 X1H .499 ** 0.334 X2A .425 * 0.334 X2B .730 ** 0.334 X2C .850 ** 0.334 X2D .682 ** 0.334 X2E .789 ** 0.334 X3A .688 ** 0.334 X3B .497 ** 0.334 X3C .527 ** 0.334 X3D .628 ** 0.334 X3E .804 ** 0.334 X3F .674 ** 0.334 X3H .814 ** 0.334 X3I .735 ** 0.334 X3J .780 ** 0.334 X3K .708 ** 0.334 X3L .693 ** 0.334 X4A .865 ** 0.334 X4B .841 ** 0.334 X4C .933 ** 0.334
Tabel  2  menunjukan  hasil  uji  validitas  pada instrumen  yang  dikembangkan  dalam  penelitian.  R tabel pada p=0,05 dengan uji 2 sisi dan n=35 , didapat r tabel  sebesar 0,334 .  Pada  uji  validitas  ini, keseluruhan  item  memiliki r hitung >  r tabel.  Hal tersebut bermakna bahwa masing-masing item dalam kuesioner yang dikembangkan valid.
Hasil  uji  reliabilitas  kuesioner  ini  ditunjukkan pada Tabel 3 yang menunjukan nilai Alfa Chronbach =  0,777.  Ini  bermakna  bahwa  butir-butir  instrument yang  disusun  dalam  penelitian  ini  reliabel  atau konsisten.
Tabel 3. Uji Reliability Kuesioner Perilaku Beresiko dalam Penggunaan SIK
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items 0.777 35
Seperti  halnya  pada  masa  pandemi Corona Virus  Disease 2019  ( COVID-19 )  saat  ini.  Kondisi tersebut  dimanfaatkan  oleh threat  actor untuk menyebarkan  malware  ( virus,  ransomware ,  dan lainnya)  dan  spam  email  ke  berbagai  pihak. Penyebaran malware ini sangat berpotensi menyebabkan  kebocoran  data  sensitif  pasien ( COVID-19 ) (BSSN, 2020b). Di Tiongkok kebocoran data Covid-19 muncul dari data National University of  Defence  Technology yang  bocor  kepada  100 Reporters dan menyebabkan data pasien Covid-19 di Tiongkok  tersebar  di Twitter (Sinuhaji,  2020).    Di Indonesia  kebocoran  data  juga  terjadi,  dimana  akun atas nama Database Shopping mengklaim > 200.000 data  pribadi  pasien Covid-19 .  Data  tersebut  berisi data  sensitif  pasien Covid-19 ,  yang  berisi  indentitas lengkap  dari  pasien Covid-19 dan  akan  dijual  ke RaidForums (Mukharomah, 2020).
Penelitian  lain  terkait  keamanan  penggunaan sistem  informasi  kesehatan,  sebagian  besar  meneliti terkait  ruang  lingkup  keamanan  sistem  informasi kesehatan  ( organization,  people,  process  and technology ).  Dimana  dalam  penelitiannya  meneliti perilaku  sumber  daya  manusia  secara  umum (kemampuan,  tanggung  jawab,  kepatuhan  prosedur dan  lainnya)  dan  belum  menilai  perilaku  beresiko dalam penggunaan sistem informasi kesehatan.  Oleh karena  itu  kuesioner  perilaku  beresiko  dalam penggunaan  SIK  pada  penelitian  ini  sangat  penting untuk dikembangkan.
Hasil  dari  uji  validitas  dan  reliabel  ini  juga menjadi dasar bahwa kuesioner yang dikembangkan pada  penelitian  ini  layak  untuk  diimplementasikan/ diterapkan  untuk  menilai  risiko  serangan  siber  pada Sistem Informasi Kesehatan.

## 5. KESIMPULAN
Desain  kuesioner  yang  dikembangkan  dapat diterapkan  untuk  menilai  risiko  serangan  siber, meminimalisir  kebocoran  data  atau  pencurian  yang terjadi  pada  Sistem  Informasi  Kesehatan  di  fasilitas kesehatan. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah adanya penelitian lanjutan untuk mengimplementasikan desain kuesioner tersebut.
Desain  kuesioner  ini  dapat  digunakan  untuk pengujian  di  Rumah  Sakit  atau  fasilitas  kesehatan lainnya. Penelitian selanjutnya juga dapat memodifikasi  kuesioner  dari likert  scale menjadi skoring  dengan  juga  melakukan  uji  validitas  dan reliabilitas.
Penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  studi tentang  penyusunan  kebijakan-kebijakan  mitigasi keamanan  siber  serta  standar  operasional  prosedur dalam penggunaan teknologi informasi dan komputer dilingkungan kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
BSSN. (2020a). Buku Putih Keamanan Siber Sektor Kesehatan .  Jakarta:  Badan  Siber  dan  Sandi Negara (BSSN).
BSSN.  (2020b). Buku  Putih  Mitigasi  Insiden  Siber Saat  Pandemi  Covid-19 .  Jakarta:  Badan  Siber dan Sandi Negara (BSSN).
BSSN. Indeks Keamanan Informasi (KAMI) . , (2020).
DAMAR, A. M. (2017). Mengapa WannaCry Serang Komputer  di  Fasilitas  Kesehatan?  Retrieved
September  5,  2020,  from  Liputan  6  website: https://www.liputan6.com/tekno/read/2955041
/mengapa-wannacry-serang-komputer-di- fasilitas-kesehatan
HADLINGTON, L. (2017a). Cybercognition: Brain, behaviour  and  the  digital  world .  New  York: SAGE.
HADLINGTON,  L.  (2017b).  Human  factors  in cybersecurity;  examining  the  link  between Internet addiction, impulsivity, attitudes
towards cybersecurity, and risky cybersecurity behaviours.
Heliyon , 3 (7), e00346. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2017.e00346 HOOTSUITE,  W.  A.  S.  (2020). Digital  2020. Indonesia . Retrieved from https://datareportal.com/reports/digital-2020- indonesia INDOTELKO. (2019). Serangan siber target layanan kesehatan di Indonesia. Retrieved September 2, 2020, from IndoTelko website: https://www.indotelko.com/read/1568065603/
serangan-keseshatan
ISO 27799:2008. Health informatics  — Information security management in health using ISO/IEC 27002 . , (2008).
JOGIYANTO.  (2007). Model  Kesuksesan  Sistem Teknologi Informasi . Yogyakarta: Andi Publisher.
KAMALIAH, A. (2020). Data Pribadi Marak Dijual di Dark Web, Kalau Kena Bagaimana?
KEMENTERIAN KESEHATAN
REPUBLIK
INDONESIA. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia.  Nomor  46  Tahun  2014.  Tentang. Sistem Informasi Kesehatan . , (2014).
KEMENTERIAN KESEHATAN
REPUBLIK INDONESIA. Peraturan  Menteri  Kesehatan No 97 Tahun 2015 . , (2015).
MUKHAROMAH, V. F. (2020). Data Pasien Covid- 19  Diduga  Bocor,  Mengapa  Hal  Ini  Bisa Terjadi?  Retrieved  September  5,  2020,  from
Kompas website: https://www.kompas.com/tren/read/2020/06/2 0/180500065/data-pasien-covid-19-diduga- bocor-mengapa-hal-ini-bisa-terjadi?page=all
SAMUEL, R. (2018). Serangan Masif Cyber Attack Global.  Retrieved  September  2,  2020,  from KOMITE.ID
website:
https://www.komite.id/2018/06/26/serangan- masif-cyber-attack-global/
SENDARI,  A.  A.  (2019).  12  Jenis  Virus  Komputer yang Perlu Diwaspadai, Bisa Rusak komputer.
SINUHAJI, J. (2020). Data Bocor, Kasus COVID-19 di Tiongkok Disebut 8 Kali Lebih Banyak dari yang Dilaporkan. Retrieved September 5, 2020, from
Pikiran Rakyat
website:
https://www.pikiran- rakyat.com/internasional/pr-01383375/data- bocor-kasus-covid-19-di-tiongkok-disebut-8- kali-lebih-banyak-dari-yang-dilaporkan WIDUP,  S.  (2019). 2019  Verizon  Data  Breach Investigations Report . United State.
WIJAYANTO,  H.  (2020). Policy  Brief :  Kesiapan Perguruan  Tinggi  Wilayah  Jawa  Tengah Dalam Menghadapi Serangan Siber . Indonesia: Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Dian Nuswantoro.
WIJAYANTO,  H.,  MUHAMMAD,  A.  H.,  &
HARIYADI,
D. (2020).
Analisis Penyalahgunaan  Data  Pribadi  Dalam  Aplikasi Fintech  Ilegal  Dengan  Metode  Hibrid. Jurnal Ilmiah SINUS , 18 (1),
1–10. https://doi.org/10.30646/sinus.v18i1.433