Volume 11                                               Nomor 2

## Agustus 2023

## Pengaruh Price dan Social Media Marketing Activities (SMMA) terhadap Healthcare Apps Purchase Intention Dimediasi oleh Consumption Values
Claudia Alverina*, Hendra Achmadi*
*Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Harapan *email: claudialverina@yahoo.com

## ABSTRACT
The  increasing  use  of  social  media  in  Indonesia  opens  up  opportunities  for  entrepreneurs especially in the health sector on COVID-19 pandemic era. During the COVID-19 pandemic, the need for online health services has soared. According to data from the Global Web Index (GWI)  social  media  users  in  Indonesia  in  2022  increased  by  12.6%  in  the  past  year.  The number of rivalries between health facilities is getting tougher, so a specific strategy is needed in marketing techniques in the field of health services in Indonesia. Market price competition is  also  one  of the  problems  in  the  business  sector.  In  this  study,  163  samples collected  had purchased  health care  products  on  the MySiloam  application  belonging  to  Siloam  Hospital Group.  The  sample  was  obtained  by  randomized  sampling  method  and  then  the  data  was processed using the PLS-SEM analysis method with the SmartPLS ver 3.2.9 application. The results  obtained  from  data  processing,  there  are  several  hypotheses  that  do  not  show  a relationship between research variables, but social media marketing activities (SMMA) have the  strongest  influence  on  epistemic  value  which  then  increases  healthcare  apps  purchase intention. Suggestions for further research should be done with a wider number of samples and tighten the criteria for respondents so that the data obtained is more significant and accurate.
Keywords : Price, Social Media Marketing Activities (SMMA), Consumption Value, Perceived Value, Healthcare Apps Purchase Intention

## PENDAHULUAN
Di  masa  pandemi,  terjadi  lonjakan penggunaan  internet  dan  aplikasi  seluler beriringan pula dengan majunya teknologi. 1
Menurut  Andika  et  al,  penggunaan  dasar ponsel di masa lalu hanya dapat digunakan sebatas  untuk  berkomunikasi  melalui telepon  dan  pesan  singkat.  Namun  seiring berkembangnya  zaman,  fitur-fitur  yang
terdapat  pada  ponsel  menjadi  semakin beragam. 2
Pemasaran  melalui  media  sosial digunakan  sebagai  alat  pemasaran  suatu produk  atau  jasa  untuk  mempromosikan brand suatu perusahaan. 3 Manusia saat ini hidup  di  era  teknologi  di  mana  hampir semua  orang  di  seluruh  belahan  dunia saling  terhubung  secara real-time melalui internet dan media sosial. 4

## Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia
Saat ini, aplikasi pelayanan kesehatan ( healthcare  apps )  dinilai  penting  untuk dikembangkan pada masa pandemi bahkan hingga seterusnya, sebab dapat menyediakan platform yang berguna untuk bertukar  informasi  dan  perubahan  secara dinamis. 5 Healthcare  apps diharapkan memiliki  kemampuan  melacak  kepatuhan pasien  terhadap  obat-obatan,  memberikan saran  tepat  waktu,  dan  memungkinkan pasien untuk memantau sendiri. 5,6
Beberapa
penelitian telah menunjukkan  bahwa healthcare  apps seluler  dapat  membantu  penyelesaian masalah-masalah kesehatan seperti perawatan  prenatal,  pemantauan  diri, deteksi  keganasan  kulit,  bahkan  untuk mempromosikan  kesehatan  terkait  gaya hidup dan perilaku. 7
Menurut  data  yang  dikutip  dari " Buffer  Marketing  Gallery ",  pengguna social  media di  seluruh  dunia  tahun  2022 meningkat terutama sejak adanya pandemi COVID-19. Pada studi tersebut dijabarkan 20 social  media yang  paling  banyak digunakan diseluruh dunia, dengan beberapa diantaranya Facebook (2,9 milyar pengguna), YouTube (2,2 milyar pengguna),
WhatsApp (2 milyar pengguna), Instagram (2 milyar pengguna), TikTok (1 milyar pengguna). 8
Menurut data dari Global Web Index (GWI)  seperti  yang  telah  dijabarkan  pada Tabel  1.2.,  rata-rata  penggunaan social platforms per  Januari  2022  sebanyak  7,5 jenis social media per pengguna berusia 16- 64 tahun di seluruh dunia, dengan peringkat pertama  yaitu  WhatsApp  (15,7%)  dan Instagram  (14,8%)  pada  peringkat  kedua sebagai aplikasi favorit yang paling sering digunakan oleh pengguna di seluruh dunia. Sedangkan  Indonesia  per  Januari  2022, tercatat  jumlah  populasi  di  Indonesia sebanyak 277,7 juta jiwa dengan 204,7 juta
penduduk diantaranya merupakan pengguna internet aktif. Menurut data dari GWI, pengguna social media di Indonesia sebanyak  191,4  juta  penduduk  (68,9%) yang  terlapor  per  Februari  2022,  dengan peningkatan  per  satu  tahun  terakhir mencapai 12,6%. 9
Model penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini merupakan adaptasi  dari  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  Laksamana,  2018,  dimana pada penelitian tersebut didapatkan hubungan  signifikan  antara Social  Media Marketing  Activities (SMMA)  dengan purchase  intention dan brand  loyalty di bidang  industri  perbankan. 10,11 Penelitian lainnya  yang  sejalan  juga  dilakukan  oleh Savitri et al, 2022, dimana didapatkan efek positif  dari  SMMA  terhadap purchasing decisions ,  yang  berarti  jika  aktivitas  dari pemasaran social  media meningkat  maka purchasing decision juga akan meningkat. 1
Studi  yang  dilakukan  oleh  Chakraborty, 2021,  meneliti  mengenai  hubungan  antara consumption  values terhadap healthcare apps purchase intention . Terdapat hubungan  positif  yang  signifikan  antara consumption  values dengan healthcare apps purchase intention . 5
Dengan tingginya penggunaan social media di  Indonesia  dan  adanya  hubungan antara SMMA dengan niat konsumen untuk membeli  produk/jasa  layanan  kesehatan, maka peneliti berharap dengan pemberdayaan social  media di  Indonesia sebagai  media  pemasaran  produk  dapat meningkatkan  niat  pembeli,  terutama produk  kesehatan  secara online melalui aplikasi  kesehatan.  Selain  itu,  kurangnya penelitian  di  bidang  kesehatan  terutama purchase  intention pada healthcare  apps products mendorong peneliti untuk meneliti  di  bidang  tersebut,  terutama  di masa pandemi COVID-19.

## METODE PENELITIAN
Objek  penelitian  yang  menjadi variabel  independen  pada  penelitian  ini yaitu price pada  produk/jasa  pelayanan kesehatan  di  aplikasi  MySiloam  dan SMMA  yaitu  instagram  Siloam  Hospitals Group (@siloamhospitals). Subjek penelitian  ini  mencakup customer Siloam Hospitals yang pernah melihat media sosial instagram  Siloam  Hospitals  Group  dan sudah pernah membeli produk atau layanan kesehatan  secara online melalui  aplikasi MySiloam.
Penelitian  ini  termasuk  penelitian kuantitatif dengan survei melalui kuesioner yang dibagikan kepada responden. Dilakukan  teknik randomized  sampling melalui penyebaran kuesioner secara online dengan  menggunakan google form kepada
responden yang memenuhi kriteria inklusi. pernah menggunakan dan membeli produk layanan  kesehatan online pada  aplikasi MySiloam,  pernah  melihat social  media Siloam  Hospitals  Group  dan  bersedia mengisi  kuesioner.  Variabel  yang  diukur dalam  penelitian  ini  mencakup price dan Social Media Marketing Activities (SMMA)  sebagai  variabel  independen, functional  value,  epistemic  value, dan conditional value sebagai variabel mediasi, serta purchase  intention sebagai  variabel dependen.  Pengukuran  data  penelitian  ini menggunakan skala likert, yaitu skala yang terdiri  atas  lima  poin  dengan  nilai  1  -  5, yang mana nilai satu (1) yaitu sangat tidak setuju, dua (2) tidak setuju, tiga (3) netral, empat  (4)  setuju,  dan  lima  (5)  sangat setuju.
Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
Berdasarkan kerangka konsep penelitian  seperti  yang  sudah  tertera  pada Gambar 1, maka dibentuk 9 hipotesis pada penelitian ini, yaitu sebagai berikut:
H1  : price mempunyai  pengaruh  positif terhadap functional value .
H2  : price mempunyai  pengaruh  positif terhadap epistemic value .
H3  : price mempunyai  pengaruh  positif terhadap conditional value .
H4  : SMMA mempunyai pengaruh positif terhadap functional value .
H5  : SMMA mempunyai pengaruh positif terhadap epistemic value .
H6  : SMMA mempunyai pengaruh positif terhadap conditional value .
H7  : functional value mempunyai pengaruh  positif  terhadap  MySiloam Apps purchase intention .
H8  : epistemic value mempunyai pengaruh positif  terhadap  MySiloam Apps  purchase intention .
H9  : conditional value mempunyai pengaruh  positif  terhadap  MySiloam Apps purchase intention .
Metode  yang  digunakan  yaitu metode analisis PLS-SEM dengan minimal sampel sebanyak 160 responden. 30 Setelah dilakukan  distribusi  kuesioner  didapatkan jumlah  responden  yang  memenuhi  kriteria inklusi  sebanyak  163  responden,  yaitu customer Siloam  Hospitals  yang  pernah membeli  produk  atau  layanan  melalui aplikasi  MySiloam  minimal  1  kali  dan pernah  melihat  media  sosial  instagram
Siloam  Hospitals.  Kemudian  data  hasil selanjutnya  diolah  menggunakan  aplikasi SmartPLS  ver  3.2.9.  Untuk  dapat  diolah lebih  lanjut,  seluruh  indikator  harus memiliki outer  loading >  0,708  yang kemudian  dilakukan  uji  reliabilitas  dan validitas  konstruk,  uji  multikolinearitas data,  uji  kemampuan  prediksi,  dan  uji hipotesis. 31 Kriteria dan proses analisis data dijelaskan lebih rinci pada bagian hasil dan pembahasan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  diperoleh dari total 163 responden pada penelitian ini, sesuai  dengan  data  demografis  yang  telah dijabarkan pada Tabel 1, dapat disimpulkan bahwa  mayoritas  responden  merupakan individu  dengan  kelompok  usia  dewasa muda, yaitu individu  yang berusia 18  - 40
tahun dengan persentase 84% dan didominasi  oleh  wanita.  Sebagian  besar responden  merupakan  lulusan  sarjana tingkat  satu  (S1)  (63%)  dengan  domisili terbanyak  di  Pulau  Jawa  sebanyak  64%, sedangkan  36%  sisanya  berasal  dari  luar Pulau Jawa.
Tabel 1. Data Demografis Responden
Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas indikator  dalam  konstruk  didapatkan  25 indikator  yang  reliabel  ( outer  loading > 0,708) dan dapat digunakan untuk lanjut ke tahap  pengolahan  data  selanjutnya. 31
Gambar 2 menunjukkan kerangka pemodelan ( outer model ) dari penelitian ini dan  merupakan  hasil  pengolahan  data melalui metode PLS-SEM.
Selanjutnya  analisis  konsistensi reliabilitas  konstruk  dengan  melihat  nilai
Cronbach’s Alpha
dan Composite Reliability .  Semakin  tinggi  nilai  yang didapat  mengindikasikan  semakin  tinggi juga reliabilitas data nya. 31 Pada penelitian ini,  seperti  yang  dijabarkan  pada  Tabel  2, didapatkan  hasil  analisis  dengan  nilai reliabilitas  konstruk  di  antara  0,7  -  0,95
Demografis Responden Jumlah (N=163) Persentase Usia 18 - 40 tahun 137 84% 41 - 60 tahun 26 16% Jenis Kelamin Pria 55 34% Wanita 108 66% Pendidikan Terakhir SMA/SMK 32 20% Diploma 6 4% S1 103 63% S2 17 10% S3 5 3% Domisili Pulau Jawa 104 64% Luar Pulau Jawa 59 36%
sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  seluruh indikator  dalam  model  penelitian  ini
reliabel  untuk  menilai  masing-masing konstruk.
Gambar 2. Outer Model
Selain reliabilitas juga dilakukan uji validitas  yaitu convergent  validity dan discriminant  validity .  Pada  uji convergent validity digunakan  pengamatan  hasil  dari average  variance  extracted (AVE)  pada semua  indikator  pada  setiap  konstruk. 31
Dari  Tabel  2  di  bawah  ini  dapat  dilihat
bahwa  hasil  AVE  yang  didapat  pada penelitian  ini  seluruh  konstruk  memiliki nilai  lebih  dari  0,5,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa semua konstruk dalam penelitian ini valid.
Tabel 2. Construct Reliability dan Validity
Kemudian  dilanjutkan  dengan  uji discriminant  validity ,  yang  mana  seluruh  konstruk dibandingkan  satu  sama  lainnya.  Uji  validitas  konstruk  menggunakan discriminant  validity dapat  dilakukan  dengan  pendekatan Fornell-Larcker  Criterion dan  pendekatan Heterotrait- Monotrait Ratio (HTMT). Fornell-Larcker Criterion menggunakan metrik tradisional dengan nilai  tiap  perbandingan  AVE  masing-masing  konstruk  yang  sama  harus  lebih  besar  dari perbandingan variasi model struktural antar konstruk lainnya. 31 Namun, beberapa studi terbaru mengemukakan  bahwa  pendekatan Fornell-Larcker  Criterion kurang  pantas  untuk  menguji discriminant  validity .  Sehingga  sebagai  alternatifnya  dapat  digunakan  pendekatan  HTMT, yaitu  nilai  rata-rata  korelasi  antar  indikator  konstruk  terhadap  rata-rata  (geometris)  korelasi indikator  yang  mengukur  konstruk  yang  sama. 31 Berdasarkan  hasil  HTMT  pada  Tabel  3, didapatkan  hasil  HTMT  pada  semua  komponen  <0,90  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh indikator telah reliabel dan valid untuk mengukur konstruknya masing-masing secara spesifik.

## Tabel 3. Discriminant Validity dengan Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
Uji  kolinearitas  data  dari  penelitian ini  dapat  dilihat  dari  hasil inner  variance inflation factor (VIF). Semakin tinggi nilai VIF  yang  didapat,  semakin  tinggi  pula kolinearitas  data  nya 31 ,  begitu  pula  pada
hasil  VIF  pada  data  penelitian  ini  yang mana  nilai  VIF  semua  indikator  pada masing-masing  konstruk  yang  diuji  <  3, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat kolinearitas data rendah atau tidak memiliki masalah multikolinearitas.

## Tabel 4. Collinearity Statistics (Inner VIF)
Koefisien determinan atau disebut juga R Square (R 2 ) dilakukan untuk melihat kualitas model penelitian. R Square dapat dilihat dari dua aspek yaitu explanatory power dan predictive accuracy .  Besarnya  kekuatan  variabel-variabel  independen  untuk  menjelaskan  variabel dependennya  direpresentasikan  sebagai explanatory  power ,  sedangkan predictive  accuracy mengacu pada seberapa akurat variabel-variabel independen dalam model penelitian tersebut
Conditional Value Epistemic Value Functional Value Purchase Intention Price  SMMA Conditional Value Epistemic Value 0.368 Functional Value 0.654 0.769 Purchase Intention 0.263 0.750 0.523 Price 0.657 0.494 0.476 0.533 SMMA 0.642 0.858 0.835 0.473 0.682
Conditional Value Epistemic Value Functional Value Purchase Intention Conditional Value 1.406 Epistemic Value 1.857 Functional Value 2.284 Price 1.784 1.784 1.784 SMMA 1.784 1.784 1.784
mampu  memprediksi  variabel  dependennya. 31 Pada  hasil  pengolahan  data  di  model  ini didapatkan kemampuan prediksi tiap indikator tergolong lemah hingga moderat.
Tabel 5. R Square (R 2 )
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat bahwa  nilai  R 2 dari  variabel purchase intention sebesar 0,478 sehingga didapatkan kemampuan prediksi tergolong lemah.  Dapat  disimpulkan  bahwa  sebagai variabel  dependen, purchase  intention dapat  dijelaskan  sebesar  47,8%  oleh variabel-variabel independen pada penelitian  ini.  Sedangkan  52,2%  sisanya dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lain  di luar model penelitian ini.
Selanjutnya R 2 dari variabel conditional  value didapatkan  nilai  sebesar
0,456  sehingga  didapatkan  kemampuan prediksi  tergolong  lemah.  Sedangkan variabel epistemic  value dan functional value memiliki  kemampuan  prediksi  yang moderat, di mana secara berurutan nilai R 2 nya  sebesar  0,619  dan  0,607.  Meskipun belum  dapat  dikategorikan  kuat,  namun
variabel-variabel independen dalam penelitian  ini  sudah sufficient sehingga tetap dapat digunakan dalam penelitian. 31
Lalu analisis model struktural selanjutnya yaitu dengan uji Q Square (Q 2 ) yang  mana  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa besar kemampuan akurasi prediksi  dari  model  struktural  yang dianalisis  terhadap  konstruknya.  Semakin besar  nilainya  maka  kemampuan  prediksi dari  model  penelitian  terhadap output nya juga semakin akurat.  Dari hasil yang telah dijabarkan  pada  Tabel  6  semua  nilai  Q 2 yang  diperoleh  ≥  0,25,  dapat  disimpulkan bahwa  kemampuan  prediksinya  sedang, sehingga jika model ini diterapkan di rumah sakit  atau  perusahaan  lain  yang  berbeda akan  bergantung  dengan  data  yang diperoleh. 31

## Tabel 6. Q Square (Q 2 )
Adapun metode pengujian Q 2 Predict yang  dikembangkan  oleh  Shmueli  et  al tahun  2019  dan  dianggap  lebih  akurat dibandingkan  metode blindfolding sebab PLS predict lebih  sensitif  terhadap perubahan  data  penelitian. 31,32 Metode  ini
membandingkan  nilai Root l Mean l Square Error l (RMSE)  dari  model  PLS  dan  nilai RMSE dari LM ( Linear Model ) pada target konstruknya.  Hal  ini  disimpulkan  dengan ada  atau  tidaknya predictive  power pada model penelitian. 31
R Square R Square Adjusted Conditional Value 0.456 0.449 Epistemic Value 0.619 0.614 Functional Value 0.607 0.603 Purchase Intention 0.478 0.469
Q Square Conditional Value 0.327 Epistemic Value 0.450 Functional Value 0.455 Purchase Intention 0.379
Hasil  Q 2 predict pada  penelitian  ini menunjukkan  hanya  1  indikator  yang memiliki nilai RMSE LM yang lebih besar dari  nilai  RMSE  PLS,  yang  berarti mayoritas  nilai  RMSE  PLS  <  RMSE  LM. Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa indikator dalam l model penelitian  ini  memiliki medium  predictive power ,  yang  berarti  kemungkinan error yang dapat terjadi pada model penelitian ini pada  tingkat  sedang atau  cenderung tinggi sebab hanya 1 indikator yang memiliki nilai RMSE LM > RMSE PLS. Dari data temuan ini  dapat l disarankan  untuk  dilakukan penelitian  kembali  dengan  jumlah  sampel yang  lebih  besar  dengan  memperketat kriteria  responden  sehingga  diharapkan dapat memberikan data yang lebih akurat.
Tahap  yang  terpenting  dalam analisa inner  model pada  penelitian  ini yaitu uji hipotesis penelitian, yaitu melihat signifikansi  dan  pengaruh  antar  konstruk pada model penelitian. Dalam tahap ini kita
bisa menganalisa dan mengetahui jawaban atas hipotesis yang sudah dibuat pada awal penelitian. Pengujian hipotesis pada penelitian  ini  dilakukan  menggunakan bootstrapping  one-tailed dengan  arah pengaruh searah dengan variabel dependen. Uji  hipotesis  melihat  nilai standard coefficient (arah  dan  pengaruh)  dan significant coefficient . 31
Tabel  7  menunjukkan  hasil  uji hipotesis  pada  penelitian  ini,  di  mana didapatkan  3  dari  9  hipotesis  yang  tidak memiliki  hubungan  positif,  dapat  dilihat dari standart  path  coefficient negatif,  hal tersebut menunjukkan bahwa ketiga hipotesis  tersebut  dapat  berpengaruh negatif  atau  memperlemah output yang dihasilkan.  Jika  dilihat  dari  hasil  T- statistics dan  P value nya,  dari  total  9 hipotesis  yang  diuji,  4  diantaranya  tidak menunjukkan  hubungan  yang  signifikan dan  tidak  menunjukkan  hasil  yang  sejalan dengan penelitian terdahulu.

## Tabel 7. Bootstrapping (One Tailed)
Berdasarkan  Tabel  7  di  atas,  dapat dilihat  bahwa  tiga  hubungan  paling  kuat secara  berurutan  yaitu  hubungan  antara
SMMA  dengan epistemic  value ,  SMMA dengan functional  value ,  dan  hubungan antara epistemic  value dengan purchase
Hipotesis Path Coeff. T-statistics  P value Keputusan H1  Price -> Functional Value -0,101 1,470 0,071  Tidak Didukung H2 Price -> Epistemic Value -0,102 1,188 0,117  Tidak Didukung H3 Price -> Conditional Value 0,423 4,373 0,000 Didukung H4 Social Media Marketing Activities_ (SMMA) -> Functional Value 0,843 13,230 0,000 Didukung H5 Social Media Marketing Activities_ (SMMA) -> Epistemic Value 0,851 12,903 0,000 Didukung H6 Social Media Marketing Activities_ (SMMA) -> Conditional Value 0,315 3,077 0,001 Didukung H7  Functional Value -> MySiloam Apps_Purchase Intention 0,032 0,305 0,380  Tidak Didukung H8  Epistemic Value -> MySiloam Apps_Purchase Intention 0,677 9,467 0,000 Didukung H9  Conditional Value -> MySiloam Apps_Purchase Intention -0,020 0,315 0,377  Tidak Didukung
intention .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pentingnya  pemasaran  melalui  media sosial untuk memberi informasi mengenai fungsi  dan  manfaat  yang  kemudian meningkatkan  rasa  ingin  tahu  konsumen terhadap barang atau jasa yang ditawarkan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan beberapa penelitian terdahulu oleh Kaur et al (2018) dan Yang (2020) di mana didapatkan pengaruh positif dan signifikan dari SMMA terhadap epistemic value,  terutama  dalam  memenuhi  rasa ingin tahu respondennya. 21,22
Dikemukakan bahwa responden memiliki motivasi information seeking yang dikenal juga  sebagai epistemic  value terutama dalam penggunaan media sosial.
Penelitian  oleh  Chen  &  Lin  (2019)  dan Auliarahman  (2020)  juga  menyatakan adanya  hubungan  positif  dan  signifikan antara SMMA dengan functional value. 19,20
Studi lainnya oleh Kaur et al (2021) menunjukkan  adanya  pengaruh  yang positif dan signifikan dari epistemic value terhadap purchase  intention ,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  pemasaran produk di media sosial dapat meningkatkan  rasa  ingin  tahu  konsumen, sehingga  dapat  meningkatkan  niat  beli terhadap produk atau jasa yang ditawarkan. 25 Hal  ini  dapat  dimanfaatkan bagi  tim  manajerial  untuk  menyusun strategi  pemasaran  lewat  media  sosial dalam  mencapai  target  konsumen  yang sesuai.
Hasil penelitian di atas ini semakin membuka  peluang  untuk  tim  manajemen pemasaran  rumah  sakit  secara  spesifik untuk  meningkatkan  niat  beli  konsumen secara online melalui  pemasaran  media sosial terhadap aplikasi kesehatan. Strategi  manajemen  pemasaran  harus menargetkan konsumen untuk memahami
fungsi  danmanfaat  dari  produk  atau  jasa layanan  kesehatan  yang  ditawarkan sehingga memicu rasa penasaran dan niat membeli  konsumen.  Hal  ini  dapat diperkuat  juga  dengan  hubungan  tidak langsung antar variabel, terutama pengaruh  dari  variabel  mediasi  dalam penelitian ini, seperti epistemic value dan functional value .
Selanjutnya  ada  3  dari  9  hipotesis dengan  arah  negatif  yang  mana  variabel price atau  harga  tidak  memiliki  pengaruh yang  positif  terhadap functional value dan epistemic value . Hal ini sejalan dengan l penelitian yang l dilakukan oleh Bei dan  Chiao  yang  mana  tidak  ditemukan adanya  efek  atau  pengaruh  antara price dengan customer  value. 33 H7  dan  H9 meneliti pengaruh antara variabel customer value terhadap healthcare  apps  purchase intention yang  mana  hasil  penelitian  ini tidak l sejalan  dengan l penelitian  terdahulu oleh  Chakraborty  (2022).  Pada  penelitian tersebut didapatkan adanya pengaruh yang signifikan  antara functional  value dan conditional value terhadap healthcare apps purchase intention . 5 Hal ini mungkin dapat disebabkan  oleh  tingkat  usia  responden yang memiliki kebutuhan dan kemampuan teknologi yang berbeda satu dengan lainnya sehingga  mempengaruhi  tingkatan  niat pembelian produk layanan kesehatan.

## KESIMPULAN
Hubungan  dan  pengaruh  paling  kuat antara  variabel-variabel  dalam  penelitian ini yaitu SMMA terhadap epistemic value , yang  mana epistemic  value merupakan suatu kapasitas produk untuk dapat menarik perhatian  konsumen  atau  membangkitkan rasa  ingin  tahu  konsumennya.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  dari  penelitian ini, tim manajerial dapat menyusun strategi pemasaran dengan meningkatkan
ketertarikan dan rasa ingin tahu konsumen terhadap produk atau jasa layanan kesehatan  yang  dijual,  terutama  melalui pemanfaatan  pemasaran  di social  media dan secara tidak langsung pula meningkatkan  niat  pembelian  ( purchase intention ). Adapun keterbatasan
dalam penelitian  ini  yaitu  masih  terlalu  luasnya kriteria  responden  yang  ikut  dalam penelitian ini. Saran bagi peneliti selanjutnya,  sebaiknya  dapat  dipersempit dan  diperketat  lagi  untuk  kriteria  target responden serta dibutuhkan jumlah sampel yang lebih banyak agar data yang diperoleh lebih signifikan dan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada seluruh  responden  serta  pihak-pihak  yang turut  membantu  dalam  penelitian  ini, terutama  Universitas  Pelita  Harapan  dan Siloam  Hospitals  Group  yang  telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kementerian  Keseharan  RI.  Pedoman Savitri  C,  Hurriyati  R,  Wibowo  LA, Hendrayati H. The role of social media marketing  and  brand  image  on smartphone purchase intention.
International  Journal  of  Data  and Network Science. 2022;6(1):185–92.
2. Andika l R,  Kao  CT,  Williams  C,  Lee YJ, l Al-Battah H, l Alweis R. YouTube as  a  source  of  information  on  the COVID-19 l pandemic. Journal of Community Hospital l Internal Medicine Perspectives. 2021;11(1):39–41.
3. Sanny l L,  Arina l AN,  Maulidya l RT,
Pertiwi l RP.  Purchase  intention l on l Indonesia  male’s  skin  care  by  social media  marketing  effect  towards  Brand
Image  and  brand  trust.  Management Science Letters. 2020;2139–46.
4. Nawi NC, Mamun AA, Deraman SNS, Kamalrudin  M,  Dieu  HTM,  Hayat  N. Influence  of  social  media  marketing activities  on  customer  equities  and electronic  word  of  mouth.  Journal  of Critical  Reviews.  2020;14(7):4078- 4088.
5. Chakraborty l D, Paul l J. Healthcare l apps’ l purchase intention: A consumption values perspective. Technovation. 2022;:102481.
6. Bednarova R, Biancuzzi H, Rizzardo A, Dal  Mas  F, l Massaro  M,  Cobianchi  L,
et al. Cancer rehabilitation
l and ll physical activity:
The l
“Oncology l in l motion” project. l Journal of l Cancer Education. 2020;37(4):1066–8.
7. Chiu,  W.,  Cho,  H.,  Chi,  C.G.  (2020). Consumers’ l continuance l intention  to use  fitness  and    health  apps:  an integration l of the expectation– confirmation l model ll and  investment model.  Inf.  Technol.  People  34  (3), 978–998.  Chiu  W,  Cho  H,  Chi  CG. Consumers' continuance intention to l use  fitness  and  Health  Apps: An l Integration l of ll the expectation– confirmation  model l and ll investment l model.  Information  Technology  & People. 2020;34(3):978–98.
8. Lua  A.  21  top  social  media l sites  to consider  for  your  brand  -  [Internet]. Buffer  Library.  Buffer  Library;  2022 [cited  2022  Oct  30].  Available l from: https://buffer.com/library/social- media-sites/
9. Kemp S. Digital 2022: The World's l favourite social media platforms - datareportal – global digital insights [Internet]. l DataReportal. l DataReportal – Global Digital Insights;
2022 [cited 2022 Oct 30]. Available l from: https://datareportal.com/reports/digital- 2022-favourite-social-platforms 10. Alam  MZ,  Hu  W,  Kaium  MA,  Hoque MR, l Alam  MM.  Understanding  the determinants of mHealth l apps adoption in  Bangladesh:  A  sem-neural  network approach.  Technology  in  Society. 2020;61:101255.
11. Laksamana  P. l The  influence  of consumer  ethnocentrism,  perceived value and brand credibility on purchase intention:  Evidence  from  Indonesia’s banking industry. Journal of Marketing Management (JMM). 2016;4(2).
12. Quareshi l TK.  The l influence  of  price and  perceived  value  on l customers’ purchase  decision:  a  study  of  durable and  non-durable.  Journal  of  Emerging Technologies and Innovative Research. 2019;6(6):259-275.
13. Simbolon FP, Handayani ER, Nugraedy M.  The  influence  of  product  quality, Price  Fairness,  brand  image,  and customer value on purchase decision of Toyota  Agya  Consumers:  A  study  of low  cost  green  car.  Binus  Business Review. 2020;11(3):187–96.
14. Permatasari,  A.,  Kuswadi  E.  The Impact of Social Media on Consumers’ Purchase  Intention:  A  Study  of Ecommerce Sites in Jakarta, Indonesia. Review  of  Integrative  Business  and Economics  Research.  2018;6(1):321– 335.
15. Aufegger L, Yanar C, Darzi A, Bicknell C.  The  risk-value  trade-off:  Price  and Brand Information Impact Consumers’ intentions  to  purchase  OTC  drugs. Journal  of  Pharmaceutical  Policy  and Practice. 2021;14(1).
16. Sheth, J.N., Newman, B.I., Gross, B.L. Why we buy what we buy: a theory of
consumption  values.  J.  Bus.  Res. 1991;22(2):159–170.
17. Konuk FA. The influence of perceived food  quality,  price  fairness,  perceived value  and  satisfaction  on  customers’ revisit  and  word-of-mouth  intentions towards  organic  food  restaurants. Journal  of  Retailing  and  Consumer Services. 2019;50:103–10.
18. Simbolon FP, Handayani ER, Nugraedy M.  The  influence  of  product  quality, Price  Fairness,  brand  image,  and customer value on purchase decision of Toyota  Agya  Consumers:  A  study  of low  cost  green  car.  Binus  Business Review. 2020;11(3):187–96.
19. Chen S-C, Lin C-P. Understanding the effect  of  social  media  marketing activities:  The  mediation  of  social identification,  perceived  value,  and satisfaction. Technological Forecasting and Social Change. 2019;140:22–32.
20. Auliarahman L, Sumadi S. The effect of social  media  marketing  and  religiosity on  perceived  value  and  student’s decision  in  choosing  non-religious program  at  Islamic  Higher  Education.
Asian  Journal  of  Islamic  Management (AJIM). 2020;2(2):82–95.
21. Kaur P, Dhir A, Rajala R, Dwivedi Y. Why  people  use  online  social  media brand communities. Online Information Review. 2018;42(2):205–21.
22. Yang  Y,  Khan  Z,  Zhang  Y.  The influence of social media marketing on apparel brands’ customers’ satisfaction:
The  mediation  of  perceived  value. Asian Academy of Management Journal. 2020;25(2).
23. Zechariah  M,  eissa  arwa.  Impact  of social media advertising on selection of Higher Education Institution: A mediating  role  of  perceived  value. SSRN Electronic Journal. 2019.
24. Varshneya,  G.,  Pandey,  S.K.,  Das,  G. Impact  of  social  influence  and  green consumption values on purchase
intention of organic clothing: a study on collectivist developing economy.
Article Global
Bus. Rev.
2017;18(2):478–492.
25. Kaur P, Dhir A, Talwar S, Ghuman K. The value proposition of food delivery apps  from the  perspective  of  theory  of consumption value. International
Journal  of  Contemporary  Hospitality Management. 2021;33(4):1129–59.
26. Dhiman,  N.,  Arora,  N.,  Dogra,  N., Gupta,  A.  Consumer  adoption  of smartphone  fitness  apps:  an  extended UTAUT2 perspective. J. Indian Business Res. 2019;12(3):363–388.
27. Liu  H.  Perceived  value  dimension, product  involvement  and  purchase intention for Intangible Cultural
Heritage Souvenir. American Journal of
Industrial  and  Business  Management.
2021;11(01):76–91.
28. Chi T, Ganak J, Summers L, Adesanya O,  McCoy  L,  Liu  H,  et  al.
Understanding  perceived  value  and purchase  intention toward  eco-friendly athleisure  apparel:  Insights  from  U.S. millennials. Sustainability.
2021;13(14):7946.
29. Dash  G,  Chakraborty  D,  Alhathal  F. Assessing  repurchase  intention  of learning  apps  during  COVID-19. Electronics. 2022;11(9):1309.
30. Kock  N,  Hadaya  P.  Minimum  sample size estimation in PLS-sem: The inverse square  root  and  gamma-exponential methods. Information Systems Journal. 2016;28(1):227–61.
31. Hair  JF,  Hult  GTM,  Ringle  CM, Sarstedt  M,  Danks  NP,  Ray  S.  Partial least
squares
structural ll equation ll modeling (PLS-
SEM) using r: A workbook. Edisi ke-3. Cham,  Switzerland:  Springer;  2021. h1-194 32. Shmueli l G,  Sarstedt l M,  Hair l JF, Cheah J-H, Ting H, Vaithilingam S, et al. Predictive model assessment in PLS- SEM:  Guidelines  for  using l plspredict. European Journal of Marketing. 2019;53(11):2322–47.
33. Razak  I,  Nirwanto l N,  Triatmanto  B. The impact of l product quality and price on  customer  satisfaction  with  the mediator of customer l value. Journal of Marketing  and  Consumer  Research. 2016;30:59-68.