Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) I SSN (Print)     : 2354-8932 Vol.12, No.1, Juni 2024, p.31-41, DOI: 10.47007/inohim.v12i01.561

## Model Sukses Implementasi Rekam Medis Elektronik di Puskesmas Jakarta
Husni Abdul Muchlis
Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Fakultas Ilmu – Ilmu Kesehatan, Universitas Esa Unggul Jl Arjuna Utara No 9, Duri Kepa, Kebon. Jeruk, Jakarta Barat, DKI Jakarta, Indonesia
Korespondensi E-mail: husni.abdul@esaunggul.ac.id
Submitted: 15 Mei 2024, Revised: 15 Juni 2024, Accepted: 27 Juni 2024

## Abstract
The  implementation  of  Electronic  Medical  Records  (EMR)  in  Jakarta's  Community  Health  Centers  (Puskesmas)  faces  various challenges, including  limited resources and varying  levels of staff acceptance. This study aims to identify  the factors influencing  the successful implementation of EMR, as well as the factors that most contribute to increasing the adoption and benefits of EMR use. A quantitative cross-sectional approach was used to identify  these factors,  with multistage random sampling  conducted on 125  active healthcare workers using EMR in Jakarta's Puskesmas. Using Structural Equation Modeling (SEM), we analyzed data from various health centers, revealing that training, information quality, system quality, and ongoing support significantly enhance the utilization of EMR. These findings provide practical insights for policymakers and health administrators to improve the adoption of EMR and maximize its benefits.
Keyword: electronic medical record, MMUST, public health center

## Abstrak
Implementasi Rekam Medis Elektronik (RME) di Puskesmas di Jakarta menghadapi berbagai tantangan, termasuk keterbatasan sumber daya dan tingkat penerimaan staf yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan implementasi RME, serta faktor-faktor yang paling berkontribusi dalam  meningkatkan  adopsi  dan  kebermanfaatan  penggunaan  RME.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  cross-sectional  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  keberhasilan implementasi  RME.  Pengambilan  sampling  dilakukan  secara  multistage  random  sampling  terhadap  125  tenaga kesehatan aktif menggunakan RME di Puskesmas Jakarta. Dengan menggunakan Structural Equation Model (SEM), kami menganalisis data dari berbagai puskesmas, yang menunjukkan bahwa pelatihan, kualitas informasi, kualitas sistem dan dukungan berkelanjutan secara signifikan meningkatkan pemanfaatan RME. Temuan ini memberikan wawasan praktis bagi pembuat kebijakan dan administrator kesehatan untuk meningkatkan adopsi RME.
Kata Kunci : rekam medis elektronik, MMUST, puskesmas.

## Pendahuluan
Implementasi  rekam  medis  elektronik  (RME)  mengalami  banyak  tantangan  seiring  beragamnya penyakit yang diderita dan tuntutan akses pelayanan kesehatan yang lebih baik oleh masyarakat (1 – 3). Para  pembuat  kebijakan  dan  pakar  di  seluruh  dunia  telah  menciptakan  sistem  yang  efektif  untuk memenuhi tuntutan layanan di Puskesmas dan RME merupakan salah satu sistem yang disarankan dan memungkinkan  dalam  mendukung  pengobatan  pasien(4,5).  Fungsi  dasar  dari  adopsi  RME  bertujuan untuk mencatat, mengumpulkan riwayat kesehatan pasien selama mengakses pelayanan kesehatan agar cepat dan efisien sehingga tidak mengherankan jika perkembangannya mulai meningkat pesat bahkan di beberapa  negara  berkembang,  namun  rendahnya  kualitas  informasi  dan  kurangnya  pemanfaatan  dari RME menjadikannya alat yang kurang bermanfaat dalam mendukung kebijakan yang ada (6) (7)
Menurut  sebuah  studi  yang  dilakukan  di  negara  Asia,  masalah  koordinasi  sering  muncul  dalam pengumpulan  dan  analisis  data,  terutama  di  dalam  masyarakat.  (8,9).  Hasil  penilaian  terhadap  686 puskesmas  dan  klinik  di Indonesia  menemukan  kurangnya  kapasitas  fasilitas  kesehatan  primer  untuk memberikan  perawatan  mendasar  yang  berkualitas  tinggi  (10).  Studi  lain  juga  menemukan  bahwa kemampuan pegawai Puskesmas merupakan faktor utama yang mempengaruhi keberhasilan penerapan rekam medis elektronik di Indonesia (11). Disisi lain meskipun 42,3% pegawai Puskesmas berpendapat baik  terhadap  rekam  medis  elektronik,  57,7%  diantaranya  merasa  bahwa  rekam  medis  elektronik menambah beban kerja mereka. Sekitar 20% hingga 30% pegawai Puskesmas masih berpendapat bahwa
fasilitas tersebut belum siap bahkan enggan menggunakan rekam medis elektronik. Selain itu, meskipun stafnya  setuju  bahwa  Puskesmas  harus  menyelenggarakan  rekam  medis  elektronik,  74%  dari  mereka merasa bahwa puskesmas tersebut kekurangan staf yang memenuhi syarat untuk menangani rekam medis elektronik (11). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa  penyebab kegagalan lebih kepada aspek  perilaku  ( behavioral ),  dimana  para  pengguna  tidak  memiliki  minat  bahkan  menolak  untuk menggunakan sistem informasi tersebut yang mana hal ini masuk dalam perilaku penolakan (12). Agar pengguna  memiliki  niat  dalam  menggunakan  dan  mampu  menerima  sistem  informasi  maka  perilaku tersebut harus diubah menjadi hal yang lebih baik atau positif atau menyiapkan sistem informasi yang lebih baik. Dalam merubah perilaku tidak dapat langsung kepada pengguna, terdapat strategi yang harus benar – benar diperhatikan yaitu harus melalui anteseden atau penyebab dari perilaku tersebut, penyebab dari perilaku tersebut salah satunya adalah kepercayaan ( belief ) terhadap rekam medis elektronik sehingga individu tersebut mau untuk menerima dan menggunakan rekam medis elektronik dikarenakan dirasa dapat memberikan manfaat lebih kepada penggunanya(12).
A  Model  for  Mandatory  Use  of  Software  Technologies (MMUST)  adalah  kerangka  teoritis  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  rekam  medis  elektronik  dengan  memeriksa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perilaku  dan  sikap  terhadap  rekam  medis.  Dengan  menggabungkan  tiga  model sebelumnya, model ini bertujuan untuk menggambarkan penggunaan teknologi yang diwajibkan. Hanya sedikit  penelitian  yang  mengkaji  perspektif  penggunaan  rekam  medis  elektronik,  khususnya  apakah digunakan secara sukarela atau wajib ( mandatory ). Dalam pengaturan penggunaan rekam medis elektronik secara  wajib,  pengguna  diharuskan  menggunakan  rekam  medis  elektronik  meskipun  mereka  tidak menginginkannya.  Karena  itu  satu-satunya  cara  mereka  dapat  menyelesaikan  pekerjaan  sehari-hari, pengguna wajib harus menggunakan rekam medis elektronik (13).
Berdasarkan observasi awal, tenaga kesehatan pada Puskesmas Jakarta merasa tidak  sepenuhnya mendapatkan manfaat dari penggunaan rekam medis elektronik seperti sistem tidak berfungsi dengan baik dan informasi dalam rekam medis juga tidak sepenuhnya akurat. Selain itu mereka juga berpendapat bahwa sistem belum mampu memberikan penghematan waktu, biaya, atau keuntungan ekonomi. Disisi lain perilaku dari tenaga kesehatan yang tidak atau kurang dalam menggunakan rekam medis elektronik menjadi penyebab kurang optimalnya manfaat yang diperoleh dari rekam medis elektronik hal ini dapat disebabkan  oleh  beberapa  hal  seperti  kurangnya  dukungan  dari  rekan  kerja,  atasan  baik  di  tingkat puskesmas maupun di tingkat yang lebih tinggi untuk menggunakan rekam medis tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat mempengaruhi keberhasilan implementasi RME, serta  faktor  apa  saja  yang  paling  berkontribusi  untuk  meningkatkan  adopsi  dan  kebermanfaatan  dari penggunaan RME

## Metode Penelitian
Desain dalam penelitian ini menggunakan cross sectional dengan pendekatan kuantitatif. Lokasi penelitian  ada  di  11  Puskesmas  tersebar  di  daerah  wilayah  DKI  Jakarta  (Kebon  Jeruk,  Palmerah, Cempaka Putih, Tanah Abang, Tebet, Pancoran, Kebayoran Baru, Penjaringan, Makassar, Kramat Jati, Ciracas).  Populasi  penelitian  adalah  seluruh  Dokter,  Perawat  dan  Bidan  yang  bekerja  di  Puskesmas Jakarta  dan  dikecualikan  untuk  daerah  Kepulauan  Seribu.  Teknik sampling menggunakan Multistage Random  Sampling ,  dikarenakan  jumlah  populasi  tidak  diketahui  maka  peneliti  menggunakan  rumus Lemeshow dan didapatkan sampel sebesar 125 responden. Penelitian ini menggunakan data primer yang didapatkan dengan cara membagikan kuesioner kepada responden dengan menggunakan skala likert 1 - 4). Variabel bebas meliputi kualitas informasi dan pengaruh sosial. Sedangkan variabel/konstruk terikat meliputi kepuasan informasi, harapan kinerja, sikap, penggunaan, kepuasan keseluruhan dan manfaat untuk  institusi.  Peneliti  melakukan  beberapa  modifikasi  untuk  menguji  model  mana  yang  dapat menggambarkan model sukses dari implementasi RME di Puskesmas Jakarta. Teknik analisis data adalah multivariat dengan Structural Equation Model ( SEM) menggunakan perangkat pengolah data AMOS dan melalui tahapan yang ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1.
Langkah – Langkah SEM dengan Menggunakan Perangkat Pengolah Data AMOS Setelah  rumusan  masalah  hingga  sampel  penelitian  telah  dibuat,  langkah  selanjutnya  adalah memilih estimasi model (kriteria sampel harus besar >100 untuk model dari Maximum Likelihood (ML), distribusi dari observed variabel harus normal secara multivariat, model harus valid), Identifikasi model harus over  Identified /nilai  df>0,  Kriteria Goodness  of  Fit (GOF)  dengan  memperhatikan  nilai  GOF, CMIN/DF,  RMSEA . Pengukuran  Model  dengan  melihat  nilai construct  reliability  >0,7 dan Variance Extracted > 0,5 .

## Hasil dan Pembahasan
Pembagian kuesioner dilakukan dengan menggunakan google form pada seluruh responden di PKC DKI Jakarta. Distribusi tingkat pengisian kuesioner ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Distribusi Frekuensi Jumlah Sampel Berdasarkan Puskesmas Kecamatan Jakarta Nama PKC Frekuensi Prosentase (%) PKC Kebon Jeruk 6 4,8 PKC Pal Merah 20 16 PKC Cempaka Putih 13 10,4 PKC Tanah Abang 13 10,4 PKC Tebet 17 13,6 PKC Pancoran 11 8,8 PKC Kebayoran Baru 15 12 PKC Penjaringan 8 6,4 PKC Makassar 9 7,2 PKC Ciracas 13 10,4 Total 125
Identifikasi & Rumusan Masalah
Penyusunan kerangka teoritis/spesifikasi model penelitian Kajian Teori, Penelitian Terdahulu & Hipotesis Pengukuran variabel/Menyusun definisi konsep & kuesioner Menentukan Sampel & Koleksi Data Estimasi Model Identifikasi/Uji kesesuaian model
Hasil uji tidak sesuai
Respisifikasi/modifikasi model Hasil uji sesuai/fit
Kesimpulan & pembahasan
Dari Tabel 1 didapatkan total responden yang mengisi kuesioner adalah 125 dan tenaga kesehatan dari PKC Palmerah (16%) merupakah sampel terbanyak yang berpartisipasi.
Tabel 2.
Distribusi Frekuensi Pendidikan Terkahir Responden di Puskesmas Jakarta Pendidikan Terakhir Frekuensi Prosentase (%) DIII Keperawatan 28 22,4 DIV/S1 Keperawatan/Ners 7 5,6 DIII Kebidanan 36 28,8 DIV/S1 Kebidanan 5 4,0 S1 Kedokteran 48 38,4 Kedokteran Spesialis 1 0,8 Total 125 100
Berdasarkan Tabel 2, responden yang paling banyak berpartisipasi ikut dalam penelitian ini dari latar belakang Pendidikan S1 Kedokteran sebanyak 48 (38%) dan yang paling sedikit berasal dari latar belakang Pendidikan  DIV/S1  Keperawatan/Ners  sebanyak  7  (5,6%).  Proses  selanjutnya  analisis  multivariat digunakan untuk melakukan uji hipotesis secara simultan atau bersama – sama dengan menggunakan bantuan perangkat pengolah data yaitu AMOS dengan menggunakan Structural Equation Model (SEM) melalui tahapan:

## Memilih Estimasi Model
Estimasi  Model  yang  diusulkan  adalah  Maksimum  Likelihood  (ML),  dimana  estimasi  ML menghendaki terpenuhinya beberapa asumsi seperti:
1. Jumlah sampel harus lebih dari 100. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebesar 125 sehingga sampel tersebut sudah masuk dalam kategori besar dan telah sesuai
2. Data berdistribusi normal secara multivariat (Tabel 3). Setelah dilakukan analisis dapat diketahui berdasarkan output AMOS dapat disimpulkan data belum berdistribusi normal dengan nilai C.R adalah  42,198  (>2,58).  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dilakukan  uji bollen  stin  bootstrap . Berdasarkan hasil uji bollen stine bootstrap dapat diketahui bahwa nilai dari dari P-value adalah 0,273 (>0,05), maka dapat disimpulkan hasil bootstrap cocok dengan model hasil ini menunjukkan bahwa bootstrap untuk uji hipotesis/struktural dapat dilakukan.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Secara Multivariat dan uji Bollen-Stine bootstrap Nama Uji Nilai Cut Off Value Kesimpulan Normality multivariat 42,198 <2,58 Tidak Normal Bollen-Stine bootstrap 0,273 >0,05 Diterima
3. Model (Indikator) yang dihipotesiskan valid (Tabel 4). Berdasarkan hasil analisis bahwasanya nilai confirmatory factor analysis (CFA) dengan melihat nilai standardized regression /nilai menunjukkan loading factor masing – masing indikator, terdapat indikator yang nilainya dibawah 0,5 (Y16, Y17) sehingga variabel/indikator yang diasumsikan dinyatakan tidak valid, agar model tersebut menjadi baik maka indikator  harus  dibuang.  Pada  variabel/konstruk  lain  mendapatkan  nilai  >  0,50  yang  berarti indikator – indikator tersebut valid sebagai indikator untuk mengukur variabel atau konstruknya.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas dengan CFA Variabel Laten Nilai CFA Kesimpulan Variabel Laten Nilai CFA Kesimpulan Y1  <--- KI 0,840 Valid Y15  <--- KS 0,730 Valid X1  <--- KI 0,773 Valid Y14  <--- KS 0,798 Valid X2  <--- KI 0,746 Valid Y13  <--- KS 0,826 Valid X3  <--- KI 0,692 Valid Y12  <--- KS 0,878 Valid X4  <--- KI 0,651 Valid Y18  <--- MB 0,797 Valid X7  <--- PS 0,521 Valid Y19  <--- MB 0,855 Valid X6  <--- PS 0,607 Valid Y20  <--- MB 0,784 Valid X5  <--- PS 0,585 Valid Y21  <--- MB 0,684 Valid Y2  <--- KI 0,891 Valid Y22  <--- MB 0,739 Valid Y3  <--- KI 0,813 Valid Y23  <--- MB 0,712 Valid Y4  <--- HI 0,888 Valid X8 <--- KS 0,551 Valid Y5  <--- HI 0,864 Valid X9 <--- KS 0,866 Valid Y6  <--- HI 0,890 Valid X10  <--- KS 0,878 Valid Y7  <--- HI 0,887 Valid X11  <--- KS 0,917 Valid Y8  <---  Sikap 0,775 Valid X12  <--- KS 0,788 Valid Y9  <---  Sikap 0,874 Valid Y17  <--- PM 0,117 Tidak Valid Y10  <---  Sikap 0,899 Valid Y16  <--- PM 1 Tidak Valid Y11  <---  Sikap 0,909 Valid *Keterangan : KI : Kepuasan Informasi MB : Manfaat Bersih PS : Pengaruh Sosial KS : Kepuasan Sistem HI : Harapan Kinerja PM : Perilaku Menggunakan KK : Kepuasan Keseluruhan

## Identifikasi Model
Berdasarkan output AMOS dengan hasil Over Identified yang mana berarti model sudah dapat diidentifikasi  dan  dilanjutkan  ketahap  selanjutnya,  cara  termudah  untuk  mengetahui  model  dapat diidentifikasi dengan melihat output regression weight yang mana nilainya telah muncul semua dan/atau nilai df > 0.
Uji Goodness of Fit (GOF)
Tabel 5. Hasil Uji Goodness of Fit (GOF) Nama Uji Nilai Cut Off Value Kesimpulan Sig Prob 0,0005 ≥ 0,05 Kurang baik CMIN/DF 1,88 ≤ 2,00 Baik GFI 0,69 ≥ 0,90 Kurang baik AGFI 0,65 ≥ 0,90 Kurang baik TLI 0,86 ≥ 0,90 Mendekati CFI 0,87 ≥ 0,95 Mendekati RMSEA 0,08 ≤ 0,08 Baik
Berdasarkan  Tabel  5  kriteria Goodness  of  Fit (GOF),  maka  nilai  GOF  telah  dipenuhi  dengan melihat nilai CMIN/DF dan RMSEA, Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk diterimanya model yang menunjukan close fit dari model.
Pengukuran Model ( Measurement Model) Pendekatan  untuk  menilai measurement  model adalah  mengukur composite  reliability dan variance extracted untuk setiap variabel/konstruk. Hasil construct reliability dari masing - masing variabel/konstruk yang mana menunjukkan nilai diatas 0,70, sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator individu semua konsisten dengan pengukurannya. Secara keseluruhan dari nilai Variance Extracted diatas 0,50 yang mana berarti  sudah  sesuai  dengan  apa  yang  disyaratkan  dan  model  diperbolehkan  untuk  dilakukan  proses analisis.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan bersama – sama dengan metode bootstrapping . Proses analisis jalur akan  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram/gambar,  hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam memahami hasil analisa, Gambar 2 menunjukkan hasil analisa jalur.

## Gambar 2. Hasil Analisa Jalur Menggunakan Model MMUST (Model 1 )
Dari  hasil  pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  model  asli  dari  MMUST  didapatkan sebagian besar hipotesis memiliki hubungan satu sama lain terkecuali variabel/konstruk dari pengaruh sosial  dengan  harapan  kinerja,  sikap/perasaan  dengan  perilaku  menggunakan  RME  dan  perilaku menggunakan RME dengan manfaat yang didapatkan puskesmas.
Selanjutnya penulis melakukan uji hipotesis dengan menggunakan model yang telah dimodifikasi dari  MMUST,  p eneliti  menambahkan  kualitas  sistem  dan  menghilangkan  pengaruh  sosial  dan penggunaan  sistem.  Pengaruh  sosial  dan  penggunaan  sistem  dihilangkan  dalam  model,  dikarenakan dalam  lingkungan mandatory seorang  pekerja  sudah  tidak  memiliki  kesempatan  untuk  menolak menggunakan rekam medis elektronik karena merupakan suatu keharusan untuk menggunakannya (14) . Sedangkan kualitas sistem ditambahkan dalam model dikarenakan dengan adanya suatu sistem yang baik dan mendukung maka akan meningkatkan kepuasan dari pengguna (15). Gambar 3 menunjukkan uji hipotesis untuk model yang kedua.
Perilaku
Menggunakan (R 2 : 0,13) Kualitas
Informasi
Harapan Kinerja (R 2 : 0,94)
Kepuasan Informasi (R 2 : 0,98) Sikap/Perasaan (R 2 : 0,85)
Kepuasan Keseluruhan (R 2 : 0,97) Manfaat untuk Puskesmas (R 2 : 0,88) Pengaruh Sosial Efek: 0,94 P-Value: 0,020 Efek: 0,99, P-Value: 0,0005 Efek: 0,93 P-Value 0,0005
Efek:0,94 P-Value: 0,0005 Efek: 0,94 P-Value: 0,0001 Efek: -0,251, P-Value:0,345
Efek: -0,45
P-Value: 0,437 Efek: 0,16 P-Value: 0,363

## Gambar 3. Hasil Analisa Jalur Modifikasi dari Model MMUST (Model 2)
Berdasarkan Gambar 1 dan Gambar 2 terlihat perbedaan yang mendasar dimana pada Model 1 terdapat tiga hipotesis yang ditolak sedangkan pada model 2 keseluruhan hipotesis diterima dengan nilai P-Value 0,0005 (<0,05).

## Kualitas Informasi
Kualitas informasi diukur berdasarkan kelengkapan informasi, keakuratan/ketepatan informasi, format dari informasi dan keterbaharuan informasi. Pada model 1 dan 2 telah menjelaskan bahwasannya kedua model tersebut sama – sama saling mempengaruhi kepuasan informasi secara signifikan dengan efek yang diberikan kualitas informasi terhadap kepuasan informasi sebesar 0,99 (99%). Hal ini berarti, dengan adanya kualitas informasi yang baik maka akan berdampak kepada kepuasan informasi sebesar 99%. Dalam beberapa hal pengguna sesungguhnya akan puas dengan sepotong informasi jika kualitasnya bagus. Hal ini meningkatkan kepercayaan pengguna dalam menggunakan informasi untuk melakukan tugas yang ada. (16). Oleh karena itu,  Chang. E. Koh, Andriani dan Mutmainah  berpendapat bahwa kualitas informasi yang lebih tinggi berhubungan dengan tingkat kepuasan yang lebih tinggi terhadap informasi. (17)(18). Disisi lain penelitian yang dilakukan di Taiwan juga menyatakan bahwa informasi yang  tersedia  juga  membantu  dalam  meningkatkan  kepuasan  dan  produktivitas  dalam  bekerja.  Agar rekam  medis  sukses,  kualitas  informasi  harus  dianggap  penting  dan  ditingkatkan  karena  ini  akan membantu tenaga kesehatan dalam tugasnya (19)

## Kepuasan Informasi
Kepuasan  informasi  diukur  berdasarkan  kepuasan  informasi  yang  dihasilkan,  efektifitas  dan efisiensi pekerjaan berdasarkan informasi yang dihasilkan(20). Kepuasan merupakan konsep dasar untuk loyalitas, dimana tanpa kepuasan tidak akan ada loyalitas. Kepuasan merupakan awal dari transisi urutan memuncak pada kondisi loyalitas yang berbeda (21). Model 1 dan 2 bersama – sama dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dengan dampak yang diberikan terhadap harapan kinerja berkisar 0,90 (90%) – 0,94 (94%), dampak yang diberikan ini tergolong tinggi terhadap harapan kinerja. Selain itu arah pengaruh langsung  yang  positif  menunjukan  arti  bahwa  dengan  adanya  peningkatan  dari  kepuasan  informasi khususnya  dari segi  efektifitas  yang  dapat membuat pekerjaan  lebih  efektif  maka  kinerja  dari  dokter, perawat dan bidan juga akan semakin tinggi khususnya dalam hal kecepatan menyelesaikan pekerjaan, nilai R 2 diantara 2 model memiliki nilai yang sama sebesar 0,98 (98%) artinya kepuasan informasi dari model  1  dan  2  dapat  dijelaskan  oleh  variabel/konstruk  kualitas  informasi.  Penelitian  ini  juga  sejalan dengan apa yang diutarakan oleh Andriani dan Chang E Koh dimana jika pengguna sistem informasi
Kualitas Informasi Harapan Kinerja (R 2 : 0,82)
Kepuasan Informasi (R 2 : 0,98)
Sikap/Perasaan (R 2 : 0,87)
Kepuasan Keseluruhan (R 2 : 0,99) Manfaat untuk Puskesmas (R 2 : 0,88) Kualitas Sistem Efek: 0,90 P-Value: 0,0005 Efek: 0,99, P-Value: 0,0005 Efek: 0,32 P-Value: 0,0005 Efek: 0,93 P-Value: 0,0005
Efek: 0,74
P-Value:0,0005 Efek:0,94 P-Value:0,0005
merasa puas akan informasi maka kinerja pengguna juga akan semakin baik dan meningkat terutama ditopang oleh informasi yang dihasilkan oleh suatu sistem informasi (17)(21)

## Pengaruh Sosial
Pengaruh  sosial  diukur  dari  dukungan  rekan  kerja,  dukungan  supervisi/atasan/manajemen puncak dan kebanggaan dalam menggunakan rekam medis elektronik. Pada variabel/konstruk model 1 pengaruh sosial tidak berhubungan dengan harapan kinerja. Banyak penelitian berbicara bahwa dalam lingkungan penggunaan teknologi secara wajib variabel pengaruh sosial hanya akan berpengaruh pada tahap pengalaman awal individual berinteraksi dengan teknologi dan berkurang seiring berjalannya waktu dan akhirnya tidak signifikan. pendapat lain juga dikemukakan bahwasannya teknologi yang digunakan secara mandatory seorang pekerja sudah tidak memiliki kesempatan untuk menolak menggunakannya hal ini karena ketika seorang pekerja menggunakan teknologi merupakan suatu keharusan sehingga masih terdapat potensi pengaruh sosial tidak akan berhubungan dengan peningkatan kinerja yang (14).
Pengaruh sosial merupakan penentu tujuan seorang individu dalam menggunakan suatu sistem informasi  akan  tetapi  hasil  daripada  model  1  bertolak  belakang  dengan  beberapa  penelitian  (22)(21). Lebih  lanjut  beberapa  penelitian  telah  mendapatkan  bahwa  pengaruh  sosial  berpengaruh  kepada niat/perilaku  menggunakan  sistem  informasi,  hal  ini  dikarenakan  dengan  adanya  instruksi  dari  pihak manajemen  agar  menggunakan  sistem  informasi  maka  seharusnya  frekuensi  penggunaan  juga  akan meningkat,  terkecuali  untuk  orang  orang  yang  memang  berniat  melakukan  sabotase/tidak  mau menggunakan sistem informasi dan malah nyaman menggunakan yang tradisional (22)(23)(24)(25).

## Harapan Kinerja
Harapan kinerja diukur berdasarkan kegunaan sistem informasi dalam menyelesaikan pekerjaan, motivasi tentang usaha/upaya yang dikeluarkan berbanding sama dengan hasil yang didapatkan, kualitas pekerjaan yang dihasilkan. Pada model 1 dan 2 sama – sama memiliki pengaruh yang signifikan, disisi lain harapan kinerja pada model 1 memiliki nilai R 2 sebesar 0,94 (94%), dari sini dapat disimpulkan kinerja dokter, perawat dan bidan mampu dijelaskan oleh kepuasan informasi sebesar 94% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain dan berbeda pada model 2 yang hanya mendapatkan nilai R 2 sebesar 0,82 (82%), artinya masih terdapat 18% variabel/konstruk harapan kinerja dipengaruhi oleh variabel/konstruk lain.
Arah  pengaruh  langsung  yang  positif  juga  dapat  menunjukan  arti  bahwa  dengan  adanya peningkatan dari kinerja dokter, perawat dan bidan maka sikap atau perasaan dokter, perawat dan bidan juga akan semakin tinggi. Tingkat harapan kinerja yang lebih tinggi akan berdampak pada sikap atau perasaan pengguna dalam hal ini adalah dokter, perawat dan bidan. Oleh karena itu, sikap pengguna terhadap  penggunaan  sangat  tergantung  pada  apakah  dia  percaya  bahwa  penggunaan  tersebut  akan meningkatkan  kinerja  pekerjaannya (21). hal  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  dari  Andriani  yang menyatakan  terdapat  pengaruh  secara  substansial  antara  harapan  kinerja  dan  sikap  yang  dirasakan. Mutmainah  juga  menyatakan  hal  yang  sama  bahwa  ketika  sebuah  sistem  yang  digunakan  dapat meningkatkan kinerjanya maka sikap positif juga akan terbentuk bagi penggunanya (17)(18)

## Sikap/Perasaan
Variabel/konstruk Sikap/Perasaan diukur ketika menggunakan rekam medis elektronik, Sikap merupakan kepercayaan atau perasaan positif dan negatif dari seseorang jika harus melakukan sebuah perilaku yang akan ditentukan. Hasil uji statistik pengaruh sikap terhadap kepuasan keseluruhan pada model 1 dan 2 berpengaruh secara signifikan, nilai R 2 pada model 1 dan 2 memiliki perbedaan dimana pada  model  2  telihat  lebih  tinggi  nilainya  sebesar  0,87  (87%),  dari  sini  dapat  disimpulkan  sikap  atau perasaan dokter, perawat dan bidan mampu dijelaskan atau direfleksikan oleh variabel harapan kinerja sebesar 87% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain. Hasil uji statistik pengaruh sikap terhadap perilaku menggunakan rekam medis elektronik pada model 1 tidak berpengaruh secara signifikan. Lebih lanjut tentang  hubungan  sikap  dengan  perilaku  menggunakan  rekam  medis  elektronik  tidak  sejalan  dengan pendapatan Chang. E. Koh. Di dalam beberapa penelitian lain sikap lebih akan berpengaruh terhadap niat dan niat akan berpengaruh pada perilaku menggunakan (23)(24)(25).

## Kepuasan Keseluruhan
Model  1  dan  2  dapat  menjelaskan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  manfaat  bersih  yang didapatkan puskesmas, disisi lain pada model 2 dapat dilihat nilai R 2 Square lebih besar (99%) dibanding pada model 1 (97%) yang mana artinya pada model 2 kepuasan keseluruhan dapat dijelaskan 99% oleh variabel/konstruk sikap/perasaan dan kualitas sistem. Dampak pengaruh yang ditimbulkan antara model 1  dan  2  sama – sama  sebesar  0,94  (94%)  terhadap  manfaat  bersih  yang  didapatkan.  Pengguna  yang memiliki tingkat kepuasan yang lebih tinggi dengan sistem yang digunakannya akan menghasilkan kinerja yang lebih baik, kepuasan penggunan merupakan prediktor yang baik dan memiliki pengaruh yang baik terhadap total benefit yang dirasakan. Studi empiris juga telah memberikan dukungan yang konsisten terhadap hubungan positif dan signifikan antara sikap dan kepuasan pengguna (26,27). Terbukti dalam penelitian ini terdapat pengaruh yang signifikan antara kepuasan terhadap manfaat bersih yang mengacu kepada respon dari pengguna dan umpan balik yang dirasakan ketika menggunakan sebuah teknologi dari aspek informasi dan sistem yang didapatkan (21)(20)(28)(15).

## Perilaku Menggunakan
Pada model 1, hipotesis yang dihubungkan dengan perilaku menggunakan teknologi dinyatakan tidak  berhubungan,  sehingga  penulis  menghilangkan  variabel/konstruk  tersebut  pada  model  2  dan mengujinya secara simultan atau bersama – sama sehingga keseluruhan hipotesis dapat diterima. Perilaku menggunakan RME yang diwajibkan adalah perilaku yang bukan atas kemauannya sendiri tetapi memang karena  tuntutan  atau  kewajiban  dari  pekerjaan(29).  Hipotesis  yang  dikaitkan  dengan  perilaku menggunakan teknologi dalam lingkungan wajib memiliki potensi tidak berhubungan, hal ini juga sejalan dengan hasil dari beberapa penelitian dimana dinyatakan perilaku menggunakan teknologi tidak akan memberikan hubungan secara signifikan dengan sikap/perasaan dan manfaat bersih, (21).

## Kualitas Sistem
Kualitas sistem diukur dengan indikator kehandalan, fleksibilitas, integrasi, aksesibilitas, tepat waktu. Berbeda dengan model 1 (Model asli), pada model 2 telah ditambahkan variabel/konstruk kualitas sistem. Kualitas  sistem  tidak  dapat  berpengaruh  langsung  terhadap  kinerja  dari  pengguna  melainkan  akan berpengaruh terhadap kepuasan(30). Kualitas sistem sendiri harus handal sehingga dapat memberikan kepuasan kepada pengguna dan bahkan dalam penggunaannya akan mempengaruhi perilaku penggunaan sistem informasi (31). Pada model 2, kualitas sistem dapat menjelaskan atau berpengaruh secara langsung secara signifikan terhadap kepuasan keseluruh dan memberikan dampak sebesar 0,32 (32%).
Ketika sistem rekam medis elektronik dimanfaatkan pengguna, seharusnya sistem tersebut handal terhindar dari macet dan eror, dengan adanya sistem yang eror maka pekerjaan akan menjadi terhambat atau terhenti sejenak. Sistem rekam medis elektronik juga harus terintegrasi dalam seluruh pelayanan yang ada dalam puskesmas tersebut, sehingga pelayanan akan lebih mudah karena semua dapat diakses melalui  sebuah  komputer  dan  meningkatkan  kepuasan  pengguna.  Disisi  lain  Wixom  dan  Todd berpendapat  bahwasannya  kualitas  sistem  tidak  dapat  berpengaruh  langsung  terhadap  kinerja  dari pengguna melainkan akan berpengaruh terhadap kepuasan(16)(30)(32)(33). DeLone dan McLean juga berpendapat  bahwa  kualitas  sistem  lebih  berpengaruh terhadap  kepuasan  dan  perilaku  menggunakan sistem, kualitas sistem sendiri harus handal sehingga dapat memberikan kepuasan kepada pengguna dan bahkan dalam penggunaannya akan mempengaruhi perilaku penggunaan sistem informasi(15)

## Manfaat untuk Puskesmas
Dampak  dari  sistem  informasi  dapat  berupa  dampak  individu,  sosial  maupun  organisasi  (22), dampak terhadap kelompok (34), dampak terhadap industri (35). DeLone dan McLean juga menyarankan manfaat  bersih  dikategorikan  menjadi  2  seperti  dampak  terhadap  individu  atau  organisasi  yang merupakan hal terpenting dan tak terhindarkan. Pada penerapan rekam medis elektronik di Puskesmas Jakarta manfaat bersih yang difokuskan adalah dalam hal terkait organisasi, karena dengan penerapan sistem yang wajib maka puskesmas menginginkan manfaat untuk puskesmas bukan untuk individu saja. Pada  model  1  dan  2  nilai  R 2 Square  berada  pada  nilai  0,88  (88%),  artinya  88%  manfaat  bersih  yang didapatkan oleh Puskesmas Jakarta dapat dijelaskan oleh variabel/konstruk kepuasan keseluruhan dan sisanya dijelaskan oleh variabel/konstruk lain

## Kesimpulan
Seluruh  variabel  yang  digambarkan  menggunakan  model  2  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kesuksesan  implementasi  RME  di  Puskesmas  Jakarta.  Kualitas  informasi  merupakan variabel/konstruk yang sangat penting untuk diperhatikan, dengan adanya informasi yang up to date maka tingkat kepuasan dan harapan kinerja tenaga kesehatan akan semakin meningkat. Selanjutnya dukungan untuk memastikan kualitas sistem agar berjalan dengan baik tanpa adanya macet/eror merupakan hal yang tak terhindarkan untuk diperhatikan, dengan adanya sistem yang handal maka akan meningkatkan harapan kinerja dan kepuasan ketika menggunakan RME. Prospek pengembangan penelitian yang akan datang  dapat  menambahkan  variabel  dan/atau  arah  pengaruh  terhadap  variabel  yang  nilai  R 2 Square masih rendah pada model 2 seperti harapan kinerja, sikap/perasaan dan manfaat untuk puskesmas. Selain itu,  variabel  pengaruh  sosial,  perilaku  menggunakan  rekam  medis  elektronik  kurang  relevan  jika digunakan untuk menjelaskan pemanfaatan RME di Puskesmas Jakarta yang sifat penggunaannya adalah wajib.

## Daftar Pustaka
1. Sinnott C, McHugh S, Browne J, Bradley C. GPs’ perspectives on the management of patients with  multimorbidity:  Systematic  review  and  synthesis  of  qualitative  research.  BMJ  Open. 2013;3(9).
2. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Laporan Nasional RISKESDAS. 2018;
3. Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Pelatihan  Pelayanan  Terpadu  Penyakit  Tidak Menular di Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama. 2019.
4. Song Z, Safran DG, Landon BE, Landrum MB, He Y, Mechanic RE, et al. A Survey Of Primary Care Doctors In Ten Countries Shows Progress In Use Of Health Information Technology, Less In Other Areas. Health Aff. 2012;12(31).
5. Huang MZ, Gibson CJ, Terry AL. Measuring Electronic Health Record Use in Primary Care: A Scoping Review. Appl Clin Inform. 2018;9(1):15 – 33.
6. Amatayakul  MK.  Electronic  Health  Records  A  Practical  Guide  for  Professionals  and Organitation,.  Illnois,  Amerika:  American  Health  Information  Management  Association (AHIMA).; 2013.
7. Rumisha SF, Lyimo EP, Mremi IR, Tungu PK, Mwingira VS, Mbata D, et al. Data quality of the routine  health  management  information  system  at  the  primary  healthcare  facility  and  district levels in Tanzania. BMC Med Inform Decis Mak. 2020;20(1):1 – 22.
8. Kimura M, Croll P, Li B, Wong CP, Gogia S, Faud A, et al. Survey on medical records and EHR in Asia-Pacific Region. Methods Inf Med. 2011;50(4):386 – 91.
9. Jose M Peeters, Johan W Krijgsman, Anne E Brabers, Judith d De Jong RDF. Use and uptake of ehealth in general practice: a cross-sectional survey and focus group study among health care users and general practitioners. J Med Internet Res. 2016;Vol 4.
10. Is Indonesia Ready to Serve? Is Indones Ready to Serve? 2018;
11. Rachmani EAKNNGFS. Digital Health Literacy and Internet behavior of Primary Health Care Staff in Indonesia, Are they ready adopting eHealth? Public Heal Chall Towar Disruptive EraAt Fac Heal Sci Univ Indones. 2019;
12. Jogiyanto. Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: Andi; 2008.
13. Adamson I, Shine J. Extending the new technology acceptance model to measure the end user information systems satisfaction in a mandatory environment: A Bank’s Treasury. Technol Anal Strateg Manag. 2003;15(4):441 – 55.
14. Rawstorne, P., Jayasuriya, R., & Caputi P. An integrative model of information systems use in mandatory environments. Proc Int Conf Inf Syst ICIS. 1998;325 – 30.
15. H. DW, R. ME. The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update. J Manag Inf Syst. 2003;19(4):9 – 30.
16. Wixom BH, Todd PA. A theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance. Inf Syst Res. 2005;16(1):85 – 102.
17. Andriani R, Kusnanto H, Istiono W. Jurnal Sistem Informasi ( Journal of Information Systems ). 2 / 12 ( 2016 ), 82-89 DOI : http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v12i2.481. J Sist Inf (Journal Inf
Syst. 2017;12:82 – 9.
18. Mutmainnah  N.  Evaluasi  implementasi  sistem  informasi  kesehatan  daerah  (sikda)  generik  di puskesmas wilayah kabupaten brebes. J Inf Syst Public Heal. 2020;2(3):38.
19. Ho  KF,  Ho  CH,  Chung  MH.  Theoretical  integration  of  user  satisfaction  and  technology acceptance of the nursing process information system. PLoS One. 2019;14(6):1 – 14.
20. Jogiyanto. Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta: Andi; 2007.
21. Koh CE, Prybutok VR, Ryan SD, Wu Y. A model for mandatory use of software technologies: An  integrative  approach  by  applying  multiple  levels  of  abstraction  of  informing  science. Informing  Sci  Int  J  an  Emerg  Transdiscipl  [Internet].  2010;13:177 – 203.  Available  from: http://www.inform.nu/Articles/Vol13/ISJv13p177-203Koh561.pdf
22. Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & Davis F. User Acceptance of Information Technology. Towar a Unified View MIS Q [Internet]. 2003;(27:3). Available from: https://www.jstor.org/stable/30036540
23. Venugopal P, Priya SA, Manupati VK, Varela MLR, Machado J, Putnik GD. An analysis of the impact  of  UTAUT  predictors  on  the  intention  and  usage  of  electronic  health  records  and telemedicine  from  the  perspective  of  clinical  staffs.  Int  J  Mechatronics  Appl  Mech. 2018;2018(4):263 – 9.
24. Hosizah, Kuntoro, Hari Basuki A. Intention and Usage of Computer Based Information Systems in  Primary  Health  Centers.  Int  J  Eval  Res  Educ  [Internet].  2016;5(2):113 – 8.  Available  from: http://doi.org/10.11591/ijere.v5i2.4529
25. Venugopal P,  Jinka S,  Aswini  Priya S.  User Acceptance  of  Electronic Health Records:  Cross Validation of Utaut Model Sona Global Management Review. SonamgmtOrg. 2016;(2011).
26. Bin Masrek MN. Measuring campus portal effectiveness and the contributing factors. Campus- Wide Inf Syst. 2007;24(5):342 – 54.
27. Rivard  S,  Huff  SL.  Factors  of  Success  for  End-User  Computing.  Commun  ACM. 1988;31(5):552 – 61.
28. Ariyanto  R,  Rohadi  E,  Lestari  VA.  The  effect  of  information  quality,  system  quality,  service quality on intention to use and user satisfaction, and their effect on net benefits primary care application at primary health facilities in Malang. IOP Conf Ser Mater Sci Eng. 2020;732(1).
29. Ajzen  I.  The  Theory  of  Planned  Behavior.  Organizational  Behavior  And  Human  Decision Processes. 1991;179 – 211. Available from: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.317.9673&rep=rep1&type=pd%0
Af
30. Wixom BH, Todd P a. Integration of User Satisfaction Technology Acceptance. Inf Syst Res. 2005;16(1):85 – 102.
31. Delone & M. he quest for the dependent variable. Information Systems Research. Inf Syst Res. 1992;3 (1):60 – 95.
32. Petter SDW& ME. Measuring information system success. Models’ dimensions measures and interrelationships. Eur J Inf Syst. 2008;17(3):236 – 63.
33. Seddon PBKM-Y. A partial test and development of delone and McLean model of IS success. Aust J Inf Syst. 1996;4(1):90 – 109.
34. Ishman  M.  Measuring  information  system  success  at  the  individual  level  in  cross-culture environments. Inf Resour Manag J. 1996;9(4):16 – 28.
35. Clemons, E.K & Row M. Limits to interfim coordination throught information technology: result of a field study consumer goods packaging distribution. J Manag Inf Syst. 1993;10(1):73 – 95.