## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292

## Analisis Faktor Penerimaan Media Internet sebagai Sumber Informasi Kesehatan dengan Model UTAUT dan HBM
Heru Widianto 1 , Ahmad R Pratama 2,* , Rahadian Kurniawan 2
1 Fakultas Teknologi Industri, Prodi Informatika, Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Sleman, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Informatika, Universitas Islam Indonesia, Sleman, Indonesia Email: 1 heru.widianto@students.uii.ac.id, 2,* ahmad.rafie@uii.ac.id, 3 rahadiankurniawan@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: ahmad.rafie@uii.ac.id
Abstrak− Makin banyak orang yang mencari informasi kesehatan di internet.  Pelayanan dan informasi mengenai kesehatan sangat  mudah  dilakukan  atau  didapatkan  di  internet  melalui  berbagai  jenis  perangkat.  Penelitian  ini  mengevaluasi  tingkat penerimaan masyarakat terhadap media internet sebagai sumber informasi kesehatan dengan mengintegrasikan model Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology (UTAUT) yang mengukur penerimaan sistem/teknologi informasi dengan Health  Belief  Model (HBM)  yang  mengukur  perilaku  kesehatan.    Data  yang  dikumpulkan  melalui  penyebaran  kuesioner secara daring kepada 324 responden dianalisis menggunakan teknik SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Self Efficacy (SE)  dan Cues  to  Action (CA)  dari  model  HBM  sebagai  dua  faktor  paling  berpengaruh  atas  penerimaan  media  internet sebagai  sumber  informasi  kesehatan.  Meski  tidak  sebesar  SE  dan  CA, Social  Influence (SI)  dan Performance  Expectancy (PE) dari model UTAUT juga ditemukan berpengaruh signifikan pada penerimaan media internet sebagai sumber informasi kesehatan. Hasil penelitian ini juga dapat mengindikasikan potensi terjadinya praktik pengobatan mandiri yang salah ketika kepercayaan  diri  berlebihan  dikombinasikan  dengan  telah  munculnya  gejala  yang  dirasakan  serta  pengaruh  orang  lain  di sekitar dalam pencarian informasi kesehatan di internet.
Kata Kunci: UTAUT; HBM; SEM; Informasi Kesehatan; Internet
Abstract− People are increasingly turning to the internet for health-related information. It is very easy to perform or obtain health-related  services  or information  on  the  internet using  different  types  of devices. This study's  goal is to assess  public acceptance  of  the  internet  as  a  source  of  health  information  by  combining  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT) with the Health Belief Model (HBM). SEM techniques were used to analyze data collected from 324 respondents via online questionnaires. Two factors from the HBM model: self efficacy (SE) and cues to action (CA) were found as the strongest factors behind the acceptance of the internet as a source of health information. Two other factors from UTAUT model; Social Influence (SI) and Performance Expectancy (PE) also had significant effects, albeit not as strong, on the  acceptance  of  internet  media  as  a  source  of  health  information.  This  study's  findings  also  point  to  the  possibility  of incorrect self-medication when excessive perceived self-efficacy (SE) is combined with symptoms as cues to action (CA) and social influence (SI) when looking up health information online.
Keywords : UTAUT; HBM; SEM; Health Information; Internet

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  individu  wajib  memperhatikan  faktor  kesehatan  sebagai  kebutuhan  primer  dalam  kehidupannya.  Hal  ini tentunya  mendorong  seseorang  untuk  mencari  berbagai  macam  informasi  kesehatan  yang  dibutuhkannya. Pencarian  informasi  kesehatan  yang  awalnya  hanya  bersumber  dari  petugas  medis  langsung  atau  media  cetak, sekarang  berkembang  pada  media  internet. Pencarian  informasi  kesehatan  di  internet  merupakan  sebuah kebiasaan yang muncul seiring perkembangan teknologi. Teknologi internet sebagai suatu media informasi yang informatif,  komunikatif,  dan  terkini  memiliki  daya  jangkau  yang  sangat  luas.  Kecenderungan  internet  telah bergerak  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi  tiap  orang.  Teknologi  internet  bahkan  dapat  dikatakan  hampir  tak terbatas. Hasil survei Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia [1], jumlah pengguna internet di indonesia sebesar  171,1  juta  naik  sebesar  27,9  juta  dari  tahun  2017  yang  berjumlah  143,2  Juta.  Perbandingan  pengguna internet di Indonesia yaitu laki-laki 51% dan perempuan 49% [2].
Kemajuan teknologi informasi di bidang kesehatan muncul sebagai salah satu teknologi yang menjanjikan untuk  meningkatkan  derajat  kesehatan.  Salah  satu  fenomena  yang  semakin  berkembang  adalah  semakin banyaknya  orang  yang  mencari  informasi  kesehatan  di  internet.  Apabila  tadinya  setiap  kali  merasakan  sesuatu indikasi  rasa sakit seseorang hendak langsung pergi  ke dokter serta berkonsultasi  dengan petugas medis, disaat ini  masyarakat  cenderung  mencari  rujukan  terlebih  dahulu  melalui  internet  [3].  Melalui  teknologi  Informasi berbasis  internet,  pelayanan  ataupun  informasi  mengenai  kesehatan  sangat  mudah  dilakukan  atau  didapatkan. Penting  bagi  penyedia  layanan  kesehatan  berkolaborasi  dengan  penyedia  konten-konten  kesehatan  di  internet, untuk  dapat  memberikan  informasi  yang  benar  bagi  masyarakat  mengenai  kesehatan.  Terlebih  lagi  semenjak pandemi Covid-19 melanda, berbagai hal mulai dari pembatasan sosial hingga tingginya angka keterisian rumah sakit  oleh  pasien  Covid-19  juga  dapat  menjadi  alasan  bagi  masyarakat  untuk  melakukan  pencarian  informasi kesehatan secara mandiri melalui media internet alih-alih dengan mengunjungi fasilitas kesehatan secara fisik.
Masyarakat  dapat  merasakan dampak dari pencarian informasi  kesehatan  melalui internet, manfaat yang dirasakan  diantaranya  pada  saat  melakukan  penilaian  gejala,  keputusan  untuk  memilih  layanan  kesehatan,  dan bagaimana cara mereka berkomunikasi dengan dokter serta meminta rujukan ke layanan spesialis [4]. Tidak bisa dipungkiri bahwa banyak konten di internet yang dapat berdampak positif bagi kehidupan seseorang. Tak hanya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292
sebagai ajang berbagi dan mencari informasi, tetapi internet juga dapat menjadi petunjuk bagi mereka yang tidak tahu  tentang  informasi  kesehatan.  Internet  juga  dapat  menjadi  lahan  bisnis  yang  luas,  selain  itu  internet  juga dapat  menjadi  sumber  informasi  dan  berbagi  konten-konten  kesehatan.  Maka  secara  tidak  langsung,  internet dapat  membantu  seseorang  untuk  meningkatkan  derajat  kesehatan.  Selain  dampak  positif,  masyarakat  urban memiliki  beberapa  hambatan  dalam  mencari  informasi  kesehatan  di  internet,  diantaranya  hambatan  psikologis berupa rasa khawatir jika informasi kesehatan tersebut mengandung misinformasi atau pemahaman istilah medis yang sulit dimengerti [5].
Dalam  menerima  sebuah  teknologi  informasi,  tidak  semua  masyarakat  mampu  dengan  mudah  untuk memahami  dan  menerimanya.  Maka  dari  itu  diperlukannya  pengukuran  tingkat  penerimaan  dan  pemahaman dalam menggunakan internet dengan mengukur perilaku dari penggunanya. Dari latar belakang tersebut peneliti ingin  mengetahui  bagaimana  penerimaan  masyarakat  terhadap  media  internet  sebagai  sumber  untuk  mencari informasi kesehatan. Salah satu model yang dapat digunakan untuk menilai penerimaan dan penggunaan sebuah sistem teknologi informasi adalah Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology (UTAUT). UTAUT adalah  sebuah  model  penerimaan  teknologi  yang  diusulkan  oleh  Venkatesh  dkk  pada  tahun  2003  [6]  sebagai upaya penyempurnaan dari Theory of Acceptance Model yang dikembangkan oleh Davis dkk sekitar satu dekade sebelumnya  [7].  Sementara  itu, Health  Belief  Model (HBM)  adalah  salah  teori  ternama  yang  berhubungan dengan perilaku kesehatan, diperkenalkan pertama kali pada  tahun 1974 [8]. HBM dapat  menjelaskan  perilaku pencegahan  dan  respon  individu  terhadap  penyakit  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  respon  perilaku individu  dengan  penyakit  akut  atau  kronis  terhadap  perawatan  yang  diterima  [9].  Penggabungan  konstruk UTAUT  dan  HBM  pernah  dilakukan  untuk  melakukan  analisis  penerimaan  IoT  dalam  pelayanan  kesehatan tetapi  tidak  semua  konstruk  di  analisis.  Model  integrasi  konstruk  tersebut  berbeda  dengan  penelitian  terdahulu dimana  HBM  diintegrasikan  dengan Technology  Acceptance  Model (TAM).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa HBM bila dikombinasikan dengan TAM mampu memprediksi penggunaan internet untuk tujuan kesehatan [10].
Dari berbagai uraian di atas, peneliti bermaksud untuk menggunakan dan mengintegrasikan dua kerangka kerja  berbeda,  yakni  dari  model  UTAUT  yang  mengukur  penerimaan  sistem/teknologi  informasi  dan  model HBM  yang  mengukur  perilaku  kesehatan  dalam  rangka  meneliti  penerimaan  media  internet  sebagai  sumber informasi  kesehatan  di  masyarakat.  Dengan  menggabungkan  kedua  model  tersebut,  penelitian  ini  dapat menjembatani  dunia  sistem  informasi  dan  dunia  kesehatan  untuk  memperkaya  literatur  di  bidang  informatika medis. Selain itu, integrasi  kedua model tersebut juga  dapat  memberikan pemahaman yang lebih komprehensif akan penerimaan media Internet sebagai sumber informasi kesehatan, baik ditinjau dari sisi teknis maupun dari sudut pandang medis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Integrasi Model UTAUT dan HBM
Di  bagian  ini,  peneliti  akan  menjelaskan  definisi  dari  masing-masing  konstruk  pada  model  UTAUT  dan  HBM yang  diadopsi  dalam  penelitian  ini  beserta  hipotesis  yang  ditarik  atas  pengaruhnya  pada  niat  perilaku  atau Behavioral Intention (BI) pengguna internet sebagai sumber informasi kesehatan.
a. Performance Expectancy (PE)
PE  didefinisikan  sebagai  tingkat  dimana  seseorang  mempercayai  dengan  menggunakan  sistem  tersebut  akan membantu  orang  tersebut  untuk  memperoleh  keuntungan-keuntungan  kinerja  pada  pekerjaan  Penelitian  [6] menunjukkan  ekspektasi  kinerja  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan  suatu sistem.  Hasil  penelitian  [11]  menyimpulkan  bahawa  pengaruh  ekspektasi  memiliki  pengaruh  positif  terhadap minat menggunakan EMR. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H1: Ekspektasi kinerja berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet
b. Effort Expectancy (EE)
EE merupakan tingkat  kemudahan penggunaan sistem yang akan dapat mengurangi upaya baik  tenaga maupun waktu individu dalam melakukan pekerjaannya  [6]. Terdapat tiga indikator yang membentuk konsep ini adalah kemudahan  penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of  use ),  kemudahan  penggunaan  (ease  of  use),  dan kompleksitas.  Hasil  penelitian  [7]  menyatakan  bahwa  kemudahan  pemakaian  mempunyai  pengaruh  terhadap penggunaan sistem informasi.  Dalam  domain kesehatan, ekspektasi  akan kemudahan penggunaan juga terbukti memiliki  pengaruh  positif  terhadap  minat  penggunaan  rekam  medis  elektronik  [11].  Berdasarkan  uraian  diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H2: Ekspektasi usaha berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet.
c. Social Influence (SI)
SI  menurut  [6]  diartikan  sebagai  sejauh mana seorang individu  memandang penting orang lain yakin  dia harus menggunakan  sistem  baru.  Berbagai  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  sosial  berpengaruh  signifikan  dan positif terhadap niat perilaku adopsi teknologi, terlebih lagi di negara dengan tingkat kolektivitas tinggi seperti di Indonesia [12], [13]. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292
H3: Faktor sosial berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet.
d. Facilitating Conditions (FC)
FC  merupakan  tingkat  dimana  seseorang  percaya  bahwa  infrastruktur  organisasi  dan  teknis  ada  untuk mendukung  penggunaan  system.  Penelitian  [6]  menyimpulkan  bahwa  kondisi  yang  memfasilitasi  berpengaruh positif  pada  pemanfaatan  sistem  informasi  namun  tidak  secara  signifikan.  Hal  ini  didukung  oleh  penelitian [12]bahwa kondisi yang memfasilitasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap niat berperilaku. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H4: Kondisi yang Memfasilitasi berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet.
e. Perceived Susceptibility (PS)
Kerentanan yang dirasakan mengacu pada keyakinan tentang kemungkinan terkena penyakit atau kondisi  [14]. Studi  yang  dilakukan  oleh  [10]  menemukan  bahwa  konstruk  HBM  persepsi  kerentanan  secara  signifikan mempengaruhi  adopsi/konfirmasi  layanan  pembayaran  berbasis  seluler.  Berdasarkan  uraian  diatas  dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H5:  Kerentanan  terhadap  resiko  penyakit  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari  informasi kesehatan di internet.
f. Perceived Severity (PSV)
Perasaan tentang  keseriusan tertular penyakit atau membiarkannya tidak diobati termasuk evaluasi konsekuensi medis  dan  klinis  (misalnya,  kematian,  kecacatan,  dan  rasa  sakit)  dan  kemungkinan  konsekuensi  sosial  (seperti efek  kondisi  pada  pekerjaan,  kehidupan  keluarga,  dan  hubungan  sosial)  [14].  Studi  yang  dilakukan  oleh  [10] menemukan  bahwa  konstruk  HBM  persepsi  keparahan,  secara  signifikan  mempengaruhi  adopsi  /  konfirmasi layanan  pembayaran  berbasis  seluler.  Berdasarkan  uraian  diatas  dapat  disimpulkan  rumusan  hipotesis  sebagai berikut:
H6:  Perasaan  mengenai  keparahan  terhadap  suatu  penyakit  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk mencari informasi kesehatan di internet.
g. Perceived Barriers (PB)
Hambatan  yang  dirasakan  sebetulnya  adalah  persepsi  tentang  segala  hal  yang  menjadi  penghambat  dalam melaksanakan dan mengadopsi sebuah perilaku baru [9]. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H7:  Manfaat  untuk  selalu  hidup  sehat  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari  informasi kesehatan di internet.
h. Self Efficacy (SE)
Menurut  [15]  bahwa  keyakinan  seseorang  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  seseorang  untuk  menggunakan menggunakan sistem PHR. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H8: Keyakinan berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet.
i. Cues to Action (CA)
Pengertian  CA  [16]  dalam  [14]  adalah,  berpikir  bahwa  kesiapan  untuk  mengambil  tindakan  (kerentanan  yang dirasakan dan manfaat yang dirasakan) hanya dapat diperkuat oleh faktor-faktor lain, terutama oleh isyarat untuk memicu tindakan, seperti peristiwa tubuh, atau peristiwa lingkungan, seperti publisitas media. Tingkat keaktifan mencari  informasi  melalui  segala  bentuk  media  informasi  baik  langsung  maupun  tak  langsung  seperti  teman, penyuluhan, petugas kesehatan, media cetak maupun elektronik memengaruhi cara menjaga kebersihan hygiene. Semakin tinggi keaktifan dan memperoleh informasi semakin baik  menjaga kebersihan higiene. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  isyarat  melakukan  tindakan  menjadi  pengaruh  yang  kuat  untuk  melakukan  tindakan Kesehatan [9]. Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H9: Keyakinan berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet

## 2.2 Model Penelitian
Gambar  1  menampilkan model  penelitian  yang  menggabungkan  model  UTAUT  dan  HBM  pada  penelitian  ini. Masing masing konstruk UTAUT dan HBM akan dilakukan pengujian untuk membuktikan apakah Performance Expectancy (PE), Effort  Expectancy (EE), Social  Influence (SI), Facilitating  Conditions (FC), Perceived Susceptibility (PS), Perceived  Severity (PSV), Perceived  Barriers (PB), Self  Efficacy (SE)  dan Cues  to  Action (CA)  berpengaruh  terhadap Behavioural  Intention (BI)  sebagai  variabel  laten  tunggal  dalam  mengukur penerimaan  media  internet  sebagai  sumber  informasi  kesehatan  oleh  masyarakat.  Daftar  pertanyaan  yang menjadi instrumen penelitian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Instrumen Penelitian Variabel Item Performance 1. Penggunaan media internet bermanfaat bagi kesehatan saya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292

## Expectancy
(PE) 2. Penggunaan media internet membantu saya mengetahui informasi tentang kesehatan saya dengan lebih cepat
3. Penggunaan media internet membantu meningkatkan kualitas kesehatan saya
4. Dengan mencari informasi kesehatan melalui media internet, peluang saya hidup lebih sehat semakin meningkat Effort Expectancy (EE) 1. Interaksi menggunakan media internet untuk mencari informasi kesehatan jelas dan mudah dipahami
2. Saya dapat dengan mudah menjadi mahir dalam mencari informasi kesehatan di internet
3. Saya dapat dengan mudah menemukan informasi kesehatan di internet
4. Saya dapat belajar cara mencari informasi kesehatan di internet dengan mudah Social Influence (SI) 1. Teman-teman saya menyarankan untuk mencari informasi kesehatan di internet
2. Keluarga saya menyarankan untuk mencari informasi kesehatan di internet
3. Secara umum, orang-orang di sekitar saya juga melakukan pencarian informasi kesehatan di internet
4. Secara umum, orang-orang di sekitar saya mendukung saya mencari informasi kesehatan di internet Facilitating Conditions (FC) 1. Saya memiliki perangkat dan infrastruktur yang diperlukan (misal: smartphone, laptop, dll) untuk mencari informasi kesehatan di internet
2. Saya memiliki pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan dalam mencari informasi kesehatan di internet
3. Saya bisa mendapatkan bantuan dari orang lain (keluarga, teman, kerabat, dll) ketika saya mengalami kesulitan dalam mencari informasi kesehatan di internet Perceived Susceptibility (PS) 1. Saya memiliki risiko tinggi untuk terkena penyakit serius
2. Saya khawatir akan penyakit serius yang dapat menimpa diri saya
3. Saya merasa lebih rentan akan masalah kesehatan dibandingkan orang lain Perceived Severity (PSV) 1. Jika suatu penyakit serius ditemukan terlambat, maka kesempatan mendapat pengobatan juga tertunda
2. Jika saya terkena penyakit serius, itu akan mengubah seluruh hidup saya
3. Saya akan merasa takut jika saya menderita penyakit parah
Perceived Barriers (PB) 1. Pencarian informasi kesehatan di internet menyita banyak waktu saya
2. Banyak informasi kesehatan di internet yang saling bertolak belakang satu sama lain
3. Saya tidak mengetahui sumber mana saja di internet yang menyediakan informasi kesehatan yang akurat
4. Saya khawatir mendapatkan informasi kesehatan yang salah dari internet Self Efficacy (SE) 1. Saya lebih yakin dalam melakukan pencarian informasi kesehatan di internet 2. Saya yakin saya bisa melakukan pencarian informasi kesehatan di internet
3. Saya bisa melakukan pencarian informasi kesehatan di internet meski tidak ada orang lain yang mengajarkannya kepada saya Cues to Action (CA) 1. Saya melakukan pencarian informasi kesehatan di internet ketika merasakan gejala-gejala penyakit 2. Saya melakukan pencarian informasi kesehatan di internet sebelum memeriksakan diri ke dokter atau fasilitas kesehatan
3. Saya melakukan pencarian informasi kesehatan di internet untuk deteksi dini penyakit serius Behavioral Intention (BA) 1. Saya berniat untuk terus melakukan pencarian informasi kesehatan di internet
2. Saya berusaha untuk terus melakukan pencarian informasi kesehatan di internet
3. Saya berencana untuk terus melakukan pencarian informasi kesehatan di internet
Behavioral Intention (BI) Perceived Susceptibility (PS) Perceived Severity (PSV) Perceived Self- Efficacy (SE) Perceived Barriers (PB) Cues to action (CA) Effort Expectancy (EE) Facilitating Conditions (FC) Social Influence (SI) UTAUT HBM Performance Expectancy (PE) H8 H5 H4 H3 H2 H1 H6 H7 H9

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292

## 2.3 Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan pada penelitian ini adalah masyarakat umum yang telah terbiasa menggunakan internet. Adapun  karakteristik  dari  respondennya  adalah  masyarakat  yang  berumur  17-60  tahun.  Teknik  pengambilan sampelnya  yaitu  non  probability  dimana  teknik  pengambilan  sampel  yang  tidak  memberikan  peluang  atau kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel [17] dan pemilihan responden  menggunakan  convenience  sampling  yang  berarti  informasi  diambil  dari  anggota  populasi  yang bersedia untuk  mengisi  kuesioner  [18] [19].  Pengumpulan data menggunakan kuesioner yang dilakukan secara daring  menggunakan  Google  Forms.  Sebanyak  324  orang  mengisi  kuesioner  tersebut  dengan  demografi  yang dapat dilihat pada Tabel 1. Responden merupakan masyarakat umum yang telah terbiasa menggunakan internet. Penelitian ini menggunakan item pengukuran yang diadopsi dari penelitian sebelumnya untuk mengembangkan kuesioner. Pertanyaan diukur menggunakan skala Likert 5 poin (1= Sangat Tidak Setuju (STS), 2= Tidak Setuju (TS), 3= Netral (N), 4= Setuju (S), 5= Sangat Setuju (SS).

## 2.4 Teknik Analisis Data
Untuk  menganalisis  data,  penelitian  ini  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM)  yang  merupakan suatu  metode  analisis  statistik  multivariat.  Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan variance  based SEM dengan bantuan aplikasi R Studio Versi 1.1.456 dengan menggunakan modul Lavaan [20] [21].
Tabel 1. Data Demografi Responden Variabel Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Laki-Laki 90 27.8 % Perempuan 234 72.2 % Usia < 20 tahun 75 23.1 % 20-29 tahun 187 57.7 % 30-40 tahun 42 13.0 % >40 tahun 20 6.2 % Provinsi Jawa 296 91.4 % Sumatra 9 2.8 % Sulawesi 5 1.5 % Kalimantan 9 2.8 % Nusatenggara 4 1.2 % Bali 1 0.3 % Asal Daerah Kota 70 21.6 % Kabupaten 254 78.4 % Pendidikan Tamat SD/SMASederajat 72 22.2 % Sedang Menempuh Pendidikan Tinggi 103 31.8 % Memiliki Gelar Diploma/Sarjana 122 37.7 % Memiliki Gelar Pascasarjana 27 8.3 % Pekerjaan Kesehatan/Medis 90 27.8 % Pelajar/Mahasiswa 136 42.0 % Pendidikan 49 15.1% Lainya 35 10.8 % Tidak Bekerja 14 4.3 % Penghasilan ≤ Rp. 1.000.000 187 57.7 % Rp. 1.000.000 - Rp. 2.999.999 80 24.7 % Rp. 3.000.000 - Rp. 4.999.999 30 9.3 % ≥ Rp. 5.000.000 27 8.4 % Penyakit Bawaan Asma 25 7.7 % Hipertensi 10 3.1 % Migraine, Vertigo, Sakit Kepala lainnya 41 12.7 % Lainnya 248 76.5 %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Validitas
Pengujian  validitas  instrumen  penelitian  perlu  dilakukan  agar  instrumen  lebih  akurat  dan  dapat  dipercaya. Jumlah sampel yang digunakan untuk uji  validitas adalah seluruh responden penelitian. Variabel  amatan terdiri dari  beberapa  indikator,  dikatakan  signifikan  atau  valid  apabila  nilai  z  yang  diperoleh  minimal  sebesar  1,96 untuk  taraf  α=5%  atau  memiliki  nilai  p-value  <  α  =  5%  [22].  Hasil  uji  Validitas  secara  keseluruhan,  semua indikator  memiliki  nilai  p-value  <  0.05  (signifikan  terhadap  variabel  latennya)  sehingga  semua  indikator  valid dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## 3.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengukur konsistensi internal alat ukur dan dapat memberikan hasil yang relatif sama  saat  digunakan  untuk  mengukur  kembali  pada  subjek  yang  sama  [22].  Tingkat  reliabilitas  yang  diterima adalah apabila nilai composite reliability (CR) ≥ 0,7 [22]. Analisis reliabilitas menggunakan program R Studio dengan  “psych  package”.  Didapatkan  variable  PE,  EE,  SI,  FC,  PS,  PSV,  PB,  SE,  dan  CA  memiliki  koefisien alpha  ≥  0,7  sehingga  pengukuran  dapat  dipercaya  karena  memiliki  kriteria  reliabilitas  baik.  Terdapat  satu variable  yang  memiliki  nilai  koefisien  alpha  tertinggi  sebesar  0,94  yaitu  variable  BI  sehingga  menunjukkan pengukuran dapat dipercaya karena memiliki kriteria reliabilitas sangat baik.
3.3 Pengujian Kriteria Kebaikan Model ( Goodness of fit )
Karena  semua  indicator  telah  memenuhi  uji  validitas  dan  reliabilitas,  maka  analisis  dapat  dilanjutkan  untuk mengetahui  bagaimana  kriteria  kebaikan  modelnya.  Uji goodness  of  fit (uji  kelayakan  model)  dilakukan  untuk mengukur ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual secara statistic.
Tabel 2 . Kriteria Kebaikan Model Kriteria Cut-off Value Hasil Model Evaluasi Model χ 2 /df < 3.0 2.02 Baik CFI > 0.90 0.918 Baik RMSEA ≤ 0.08 0.056 Baik RMR ≤ 0.10 0.051 Baik SRMR ≤ 0.08 0.052 Baik TLI > 0.90 0.904 Baik GFI > 0.90 0.839 Marginal AGFI > 0.90 0.802 Marginal
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  secara  keseluruhan  kriteria  kebaikan  model  cukup  baik  karena  ada  2 kriteria  yang  tidak  baik,  2  kriteria  yang  marginal  dan  6  kriteria  yang  baik  yaitu  (Chi  Square,  CFI,  RMSEA, RMR, SRMR dan TLI) maka model dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. GoF sudah memenuhi kriteria 2-index  presentation  strategy  sesuai  petunjuk  [23]  Oleh  karena  itu,  analisis  akan  dilanjutkan  pada  tahapan  uji hipotesis untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh yang signifikan antar variabel.
Tabel 3. Hasil Pengujian Hipotesis
Estimate z-value P(>|z|) Keterangan Y1 ~ PE 0.319 2.047 0.041 Signifikan EE -0.126 -0.604 0.546 Tidak Signifikan SI 0.327 2.471 0.013 Signifikan FC -0.170 -0.767 0.443 Tidak Signifikan PS -0.077 -0.734 0.463 Tidak Signifikan PSV 0.108 1.002 0.316 Tidak Signifikan PB -0.138 -1.46 0.144 Tidak Signifikan SE 0.735 5.002 0.000 Signifikan CA 0.601 4.203 0.000 Signifikan
Berdasarkan  informasi  dari  tabel  3,  maka  hasil  analisis  terhadap  model  penelitian  yang  digunakan  bisa dilihat pada gambar 3.

## 3.4 Pembahasan
Dari hasil analisis menggunakan SEM, ditemukan bahwa terdapat masing-masing dua variabel laten dari model UTAUT dan model HBM yang terbukti secara signifikan berpengaruh pada penerimaan media internet sebagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292
sumber informasi kesehatan. Dua variabel dari model UTAUT tersebut adalah PE dan SI, sementara dua variabel dari model HBM adalah SE dan CA. Adapun dua variabel lain dari UTAUT, yakni EE dan FC serta tiga variabel dari  model  HBM,  yakni  PS,  PSV,  dan  PB  tidak  ditemukan  pengaruhnya  secara  signifikan  pada  penerimaan media  internet  sebagai  sumber  informasi  kesehatan  dalam  penelitian  ini.  Dengan  kata  lain,  hanya  empat  dari sembilan hipotesis penelitian yang diterima, yakni H1, H3, H8, dan H9.
Pada  H1  terbukti  bahwa  ekspektasi  kinerja  (PE)  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari informasi  kesehatan  di  internet.  Hasil  ini  sama  dengan  penelitian  [6]  dimana  ekspektasi  kinerja  memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap minat penggunaan suatu sistem. Dalam konteks dunia kesehatan, hasil tersebut  juga  sama  dengan  penelitian  [11]  yang  menyatakan  bahwa  PE  yang  merepresentasikan  manfaat  yang dirasakan pengguna memiliki pengaruh positif terhadap minat menggunakan rekam medis elektronik.
Dari  hasil  uji  hipotesis  H2,  tidak  ditemukan  bukti  bahwa  ekspektasi  usaha  (EE)  berpengaruh  terhadap minat  seseorang  untuk  mencari  informasi  kesehatan  di  internet,  hal  ini  bertentangan  dengan  penelitian  [11] menyimpulkan bahwa pengaruh ekspektasi memiliki pengaruh positif terhadap minat menggunakan rekam medis elektronik.  Dalam  hal  ini,  sangat  mungkin  penggunaan  media  internet  yang  sudah  sangat  mudah  membuatnya tidak lagi menjadi penyebab dalam penerimaannya sebagai sumber informasi kesehatan. Berbeda halnya dengan penggunaan rekam medis elektronik yang lebih kompleks dan tidak sesederhana penggunaan mesin pencarian di internet yang sudah lazim digunakan di kehidupan sehari-hari.
Behavioral Intention (BI) Perceived Susceptibility (PS) Perceived Severity (PSV) Perceived Self- Efficacy (SE) Perceived Barriers (PB) Cues to action (CA) Effort Expectancy (EE) Facilitating Conditions (FC) Social Influence (SI) UTAUT HBM Performance Expectancy (PE) H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 Keterangan : Signifikan Tidak signifikan
Gambar 3. Hasil Analisis Model Penelitian
Pada  H3  terbukti  bahwa  faktor  sosial  (SI)  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari informasi kesehatan di internet. Bahkan, nilai estimate dari SI lebih tinggi jika dibandingkan dengan PE. Hal ini serupa dengan temuan dari penelitian [13] yang menyatakan pengaruh orang lain di sekitar seseorang, utamanya dalam  konteks  masyarakat  Indonesia,  dalam  penerimaan  suatu  teknologi  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan ekspektasi kinerja atau manfaat dari teknologi itu sendiri.
Dari  hasil uji hipotesis  H4,  tidak ditemukan  bukti bahwa kondisi  yang memfasilitasi  (FC)  berpengaruh terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari  informasi  kesehatan  di  internet.  Sama  halnya  dengan  H2  terkait pengaruh  EE,  ditolaknya  H4  terkait  pengaruh  FC  ini  juga  mungkin  saja  akibat  mudahnya  mendapatkan  akses internet  saat  ini,  terutama  dengan  banyaknya  akses  internet  melalui  telepon  genggam  meski  terlepas  dari seberapa andal koneksi internet tersebut, sehingga ia tidak lagi berpengaruh signifikan dalam penerimaan media internet sebagai sumber informasi kesehatan.
Hasil uji hipotesis H5 terkait kerentanan terhadap resiko penyakit (PS) juga tidak ditemukan berpengaruh terhadap minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet. Hal ini bisa jadi juga diakibatkan pada mudahnya  akses  internet  untuk  didapatkan  dan  digunakan  sehingga  penerimaan  atas  penggunaan  media  ini sebagai  sumber  informasi  kesehatan  tidak  lagi  ditentukan  seberapa  parah  atau  rentan  suatu  penyakit  tersebut. Masyarakat dapat menggunakan media internet untuk mencari informasi kesehatan untuk segala macam penyakit dengan tingkat kerentanan yang berbeda-beda. Demikian pula halnya dengan H6 terkait tingkat keparahan suatu penyakit  (PSV)  yang  juga  tidak  ditemukan  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  untuk  mencari  informasi kesehatan di  internet.  Masyakat  dapat melakukan pencarian informasi kesehatan untuk segala  macam  penyakit, mulai  dari  yang  ringan  hingga  yang  berat.  Tidak  jauh  berbeda,  H7  terkait  hambatan  untuk  selalu  hidup  sehat (PB)  juga  tidak  ditemukan  berpengaruh  signifikan  atas  minat  seseorang  untuk  mencari  informasi  kesehatan  di internet.  Baik  mereka  yang  memiliki  hambatan  besar  maupun  mereka  yang  tidak  merasakan  hambatan  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292
menjalani  pola  hidup  sehat  sama-sama  memiliki  tingkat  penerimaan  yang  tidak  jauh  berbeda  atas  penggunan media internet sebagai sumber informasi kesehatan.
Selanjutnya,  uji  hipotesis  H8  terkait  efikasi  diri  (SE)  ditemukan  berpengaruh  signifikan  atas  minat seseorang  untuk  mencari  informasi  kesehatan  di  internet.  Hasil  tersebut  juga  selaras  dengan  penelitian  [15] bahwa  efikasi  diri  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  seseorang  untuk  menggunakan  menggunakan  sistem pencatatan kesehatan personal. Bahkan, nilai estimate dari SE pada penelitian ini menunjukkan bahwa SE adalah faktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  penerimaan  media  internet  sebagai  sumber  informasi  kesehatan.  Hal  ini dapat  dilihat  sebagai  pedang  bermata  dua  karena  di  sisi  lain,  kepercayaan  diri  berlebihan  juga  berpotensi berakibat pada tindakan pengobatan mandiri yang salah, seperti yang telah terjadi di  berbagai belahan dunia di masa pandemi Covid-19 ini [24], [25].
Hasil pengujian hipotesis terakhir, diterimanya H9 menunjukkan bahwa munculnya gejala yang menjadi isyarat untuk bertindak (CA) berpengaruh signifikan atas minat seseorang untuk mencari informasi kesehatan di internet. Hasil ini sama dengan penelitian [9] disimpulkan bahwa isyarat melakukan tindakan menjadi pengaruh yang kuat untuk melakukan tindakan kesehatan. Dengan kata lain, masyarakat cenderung akan semakin bergegas untuk  melakukan  pencarian  informasi  kesehatan  di  internet  ketika  mereka  mulai  merasakan  gejala  atau  telah memiliki kekhawatiran akan suatu penyakit serius yang dapat menjangkitinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dari penelitian yang mengkombinasikan model UTAUT dan BHM dalam memahami penerimaan  media  internet  sebagai  sumber  informasi  kesehatan  ini,  ditemukan  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhi Behavioural  Intention (BI)  atau  minat  seseorang  mencari  informasi  melalui  internet  secara berurutan  dari  yang  paling  kuat  pengaruhnya  adalah Cues  to  Action (CA), Self  Efficacy (SE), Social  Influence (SI) dan Performance Expectancy (PE). Sementara itu, lima faktor lain, masing-masing dua dari model UTAUT dan  tiga  dari  model  HBM  tidak  ditemukan  berpengaruh  signifikan  pada Behavioural  Intention (BI)  atau  minat seseorang  mencari  informasi  kesehatan  melalui  internet.  Kelimanya  yaitu Effort  Expectancy (EE)  dan Facilitating Conditions (FC) dari model UTAUT serta Perceived Susceptibility (PS), Perceived Severity (PSV), dan Perceived Barriers (PB) dari  model HBM.  Dari  hasil penelitian ini, dapat  disimpulkan  masyarakat  dengan tingkat  efikasi  atau  kepercayaan  diri  tinggi  lebih berpotensi  besar  untuk  memanfaatkan  media  internet  sebagai sumber informasi kesehatan. Meski di satu sisi hal ini dapat dinilai positif, terdapat sisi lain dari kepercayaan diri berlebihan  tanpa  dukungan  sistematis  akan  akurasi  informasi  dari  pihak  berwenang  yang  juga  berpotensi menjerumuskan  seseorang  pada  informasi  yang  salah.  Terlebih  lagi  mengingat  temuan  berikutnya  bahwa  niat untuk mencari informasi kesehatan di internet semakin kuat ketika sudah mulai ada isyarat gangguan kesehatan dan  besarnya  pengaruh  sosial  (keluarga,  teman,  dan  orang  lain  di  sekitar)  dalam  penerimaan  media  internet sebagai  sumber  informasi  kesehatan.  Dengan  kata  lain,  perlu  ada  upaya  untuk  menjaga  kalangan  masyarakat tersebut  dari  informasi-informasi  kesehatan  yang  salah  dan  menyesatkan.  Keterbatasan  dalam  penelitian  ini adalah terbatasnya ruang lingkup yaitu hanya di lakukan di  satu  negara saja, akan  lebih  menarik untuk  melihat apakah temuan yang sama berlaku di negara lain. Penelitian ini menggunakan sembilan variabel penggabungan konstruk UTAUT dan HBM untuk selanjutnya modifikasi konstruk bisa dikembangkan sehingga bisa ditemukan hasil penelitian terbaru. Selain itu, penelitian selanjutnya juga dapat melihat apakah terdapat tingkat penerimaan atau  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  penerimaan  media  internet  sebagai  sumber  informasi  kesehatan tersebut berdasarkan perbedaan demografi pengguna dengan melakukan analisis moderasi.

## REFERENCES
[1] APJII,  “Penetrasi  dan  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia,” Apjii ,  no.  Penetrasi  dan  Perilaku  Pengguna  Internet Indonesia, pp. 1–34, 2017.
[2] APJII, “Laporan Survei Internet APJII 2019  – 2020,” Asos. Penyelenggara Jasa Internet Indones. , vol. 2020, pp. 1– 146, 2020.
[3] L.  A.  Cahyono,  W.  wahyu  Winarno,  and  H.  A.  Nugroho,  “Virtualisasi  medis:  analisis  kecenderungan  masyarakat mencari informasi kesehatan di internet,” Semnas Teknomedia Online , vol. 3, no. 1, pp. 1–2, 2015.
[4] J. Mueller, C. Jay, S. Harper, and C. Todd, “The role of web-based health information in help-seeking behavior prior to a  diagnosis  of  lung  cancer:  A  mixed-methods  study,” J.  Med.  Internet  Res. ,  vol.  19,  no.  6,  2017,  doi: 10.2196/jmir.6336.
[5] D. Prasanti,  “Potret Media Informasi Kesehatan Bagi Masyarakat Urban di Era Digital The Portrait of Media Health Information For Urban Community in The Digital Era,” Iptek-Kom , vol. 19, no. 2, pp. 149–162, 2017.
[6] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis,  “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified  View,” Manag.  Inf.  Syst.  Res.  Center,  Univ.  MinnesotaStable ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2003,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[7] F.  D.  Davis,  “Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  user  acceptance  of  information  technology,” MIS  Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 13, no. 3, pp. 319–339, 1989, doi: 10.2307/249008.
[8] I. M. Rosenstock, “The health belief model and preventive health behavior,” Health Educ. Monogr. , vol. 2, no. 4, pp. 354–386, 1974.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3292
[9] H. B. Attamimy and M. B. Qomaruddin, “Aplikasi Health Belief Model Pada Perilaku Pencegahan Demam Berdarah Dengue,” J. PROMKES , vol. 5, no. 2, p. 245, 2018, doi: 10.20473/jpk.v5.i2.2017.245-255.
[10]  S.  C.C  and  S.  K.  Prathap,  “Continuance  adoption  of  mobile-based  payments  in  Covid-19  context:  an  integrated framework of health belief model and expectation confirmation model,” Int. J. Pervasive Comput. Commun. , vol. 16, no. 4, pp. 351–369, 2020, doi: 10.1108/IJPCC-06-2020-0069.
[11]  K. B. Shiferaw and E. A. Mehari, “Modeling predictors of acceptance and use of electronic medical record system in a resource limited setting: Using modified UTAUT model,” Informatics Med. Unlocked , vol. 17, no. April, p. 100182, 2019, doi: 10.1016/j.imu.2019.100182.
[12]  R.  D.  Mahande  and  J.  D.  Malago,  “An  e-learning  acceptance  evaluation  through  utaut  model  in  a  postgraduate program,” J. Educ. Online , vol. 16, no. 2, 2019, doi: 10.9743/jeo.2019.16.2.7.
[13]  A.  R.  Pratama,  “Fun  first,  useful  later:  Mobile  learning  acceptance  among  secondary  school  students  in  Indonesia,” Educ. Inf. Technol. , vol. 26, no. 2, pp. 1737–1753, 2021, doi: 10.1007/s10639-020-10334-w.
[14]  K. Glanz, B. k. Rimer, and K. Viswanath, Health Behavior and Health Education Theory, Research, and Practice 4th Edition . Jossey-Bass, 2002.
[15]  H.  L.  Hsieh,  Y.  M.  Kuo,  S.  R.  Wang,  B.  K.  Chuang,  and  C.  H.  Tsai,  “A  study  of  personal  health  record  user’s behavioral model based on the PMT and UTAUT integrative perspective,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 14, no. 1, pp. 1–14, 2017, doi: 10.3390/ijerph14010008.
[16]  G.  M.  Hochbaum, Public  participation  in  medical  screening  programs:  A  sociopsychological  study.  Public  Health Service, PHS Publication 572 . Washington, DC: U. S. Government Printing Office, 1958.
[17]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D . Bandung: Alfabeta, 2017.
[18]  U. Sekaran and R. Bougie, Research methods for business . Jakarta: Salemba Empat, 2006.
[19]  N. W. Nugroho, W. W. Winarno, and H. P. Putro, “Evaluasi Tingkat Penerimaan Masyarakat terhadap Aplikasi Jogja Istimewa  menggunakan  Modifikasi  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  (UTAUT2),” J.  Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 14, no. 2, p. 135, 2021, doi: 10.32815/jitika.v14i2.484.
[20]  Y.  Rosseel,  “Lavaan:  An  R  package  for  structural  equation  modeling,” J.  Stat.  Softw. ,  vol.  48,  no.  2,  2012,  doi: 10.18637/jss.v048.i02.
[21]  D. Priharsari,  “Pengolahan SEM Covariance-Based dengan Modul Lavaan pada Penelitian Sistem Informasi,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 46–56, 2020, doi: 10.25126/justsi.v1i1.5.
[22]  M. Gunarto, Analisis Statistika dengan Model Persamaan Struktural (SEM) . Bandung: Alfabeta, 2018.
[23]  Hu .L and Bentler P. M., “Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives.,” Struct. Equ. Model. , vol. 6, pp. 1–55, 1999, doi: https://doi.org/10.1080/10705519909540118.
[24]  M. Malik, M. J. Tahir, R. Jabbar, A. Ahmed, and R. Hussain, “Self-medication during Covid-19 pandemic: challenges and opportunities,” Drugs Ther. Perspect. , vol. 36, no. 12, pp. 565–567, 2020.
[25]  G.  Le  Roux,  S.  Sinno-Tellier,  and  A.  Descatha,  “COVID-19:  home  poisoning  throughout  the  containment  period,” Lancet Public Heal. , vol. 5, no. 6, p. e314, 2020.