## ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE JKN PADA PESERTA BPJS KESEHATAN DI KABUPATEN PURWAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE COMBINED TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL AND THEORY OF
PLANNED BEHAVIOR (C-TAM-TPB)
Wafa Khairunnisa, Mutiara Andayani Komara, Imay Kurniawan Program Studi Teknik Informatika S1, STT Wastukancana Purwakarta Jl Cikopak Sadang No 53 Purwakarta, Indonesia wafakhairunnisa17@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Badan  Penyelengara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  merupakan  suatu  badan  hukum  di  negara  Indonesia  yang berfokus  dalam  bidang  asuransi  kesehatan  publik  dibentuk  sebagai  perubahan  dari  PT  ASKES  (Persero). Penyelenggaraan program jaminan kesehatan adalah tugas BPJS Kesehatan. Saat ini, calon peserta sudah dapat mengajukan  keanggotaan  BPJS  Kesehatan  melalui  aplikasi Mobile JKN.  Namun,  pengetahuan  masyarakat mengenai Mobile JKN masih sangat minim, sehingga mengakibatkan kurangnya pemahaman peserta mengenai aplikasi Mobile JKN. Oleh karena itu, penting untuk memahami hal-hal apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna  aplikasi  terhadap  aplikasi Mobile JKN.  Tujuan  dalam  proses  penelitian  yaitu  untuk  menganalisis penerimaan  terhadap  aplikasi Mobile JKN  para  peserta  BPJS  Kesehatan  di  Kabupaten  Purwakarta.  Model penelitian ini menggunakan Combined Technology Acceptance Model and Theory of Planned Behavior (C-TAM- TPB)  dengan  6  variabel  yang  digunakan  yaitu  variabel  PU,  PEOU,  ATU,  SN,  PBC  dan  BIUS.  Dalam  proses penelitian ini yaitu menggunakan Teknik Non Probability Sampling . Metode angket dengan skala likert dalam perhitungan  menggunakan software SPSS  Statistik  versi  26.0.  Metode  analisis  data  untuk  pengujian  hipotesis menggunakan Model Structural Equation Modelling (SEM) dan IBM SPSS AMOS versi 24.0. Hasil dari analisis dari  penelitian  ini  yaitu  variabel  PU  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel  ATU,  variabel  PEOU berpengaruh positif signifikan terhadap variabel ATU, variabel ATU tidak berpengaruh positif signifikan terhadap variabel  BIUS,  variabel  SN  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel  BIUS,  dan  variabel  PBC  tidak berpengaruh positif signifikan terhadap variabel BIUS.
Kata kunci: Mobile JKN, C-TAM-TPB, SEM, AMOS.

## 1. PENDAHULUAN
Pada era teknologi yang sangat pesat seperti saat ini,  aplikasi  perangkat  seluler  telah  berkembang menjadi  salah  satu  sumber  media  yang  signifikan dalam  mempermudah  akses  masyarakat  terhadap layanan kesehatan, termasuk akses informasi mengenai  jaminan  kesehatan  yang  disediakan  oleh BPJS  Kesehatan  melalui  aplikasi Mobile JKN.  Pada tahun  2005, World  Health  Assembly (WHA)  ke-58 menyarankan  seluruh  anggota  WHO,  khususnya Indonesia,  untuk  membentuk Universal  Health Coverage (UHC). Menanggapi rekomendasi tersebut, pemerintah Indonesia meluncurkan Program Jaminan Kesehatan  Nasional  (JKN)  menyusul  disahkannya Undang-Undang  Nomor  40  Tahun  2004  tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional dan Undang-Undang Nomor 24 Tahun 2011 tentang Badan Penyelenggara Jaminan  Sosial  (BPJS).  Untuk  menyediakan  layanan jaminan  sosial  di  Indonesia,  BPJS  merupakan perubahan  dari  PT  ASKES  (Persero).  Target  BPJS Kesehatan  adalah  agar  seluruh  penduduk  Indonesia memiliki BPJS Kesehatan pada tahun 2019. Aplikasi Mobile JKN  telah  mempercepat  proses  pendaftaran peserta  BPJS  Kesehatan  yang  memungkinkan masyarakat  untuk  dengan  cepat  mendaftar  dan mendapatkan layanan kesehatan yang disediakan oleh program ini [1].
Gambar 1. Peserta BPJS Kesehatan
Pada tanggal 30 Juni 2023, BPJS Kesehatan telah mendata  jumlah  peserta  sebanyak  257.375.800  jiwa dari  total  278.752.361  jiwa  masyarakat  Indonesia. Angka tersebut menunjukkan jumlah peserta asuransi jaminan kesehatan nasional yang sangat besar, dan saat ini BPJS Kesehatan  tengah berfokus  untuk  mencapai jaminan kesehatan yang lebih luas.
Pengamatan  di  lapangan  menunjukkan  tingkat pemahaman masyarakat yang sangat rendah terhadap aplikasi Mobile JKN,  sehingga  peserta  tidak memahami sepenuhnya fitur dan keunggulan aplikasi. Penerimaan  fasilitas kesehatan  di masyarakat dipengaruhi oleh beberapa variabel antara lain tingkat
pendidikan,  pekerjaan,  usia,  lingkungan,  dan  sosial budaya.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efikasi penggunaan  aplikasi Mobile JKN  di  Kabupaten Purwakarta,  penting  untuk  mengidentifikasi  elemen- elemen  yang  mempengaruhi  adopsi  aplikasi  oleh pengguna.
Metode  C-TAM-TPB (Combined  Technology Acceptance  Model  and  Theory  of  Planned  Behavior) digunakan dalam penelitian ini untuk melihat seberapa baik pengguna Mobile JKN di Kabupaten Purwakarta dengan  aplikasi Mobile JKN.  Maka,  diharapkan penelitian  ini  akan  memberikan  informasi  yang menguntungkan  bagi  BPJS  Kesehatan  dan  banyak pihak  terkait  untuk  meningkatkan  penerimaan  dan penggunaan  aplikasi Mobile JKN  di  Kabupaten Purwakarta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis
Analisis adalah proses menguraikan suatu pokok bahasan  menjadi  bagian-bagian  yang  berbeda  dan menyelidiki setiap bagian serta hubungannya, dengan tujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  yang  tepat tentang makna keseluruhan.  Dalam analisis, berbagai langkah  dilakukan,  seperti  memecah,  membedakan, dan mengelompokkan kembali elemen-elemen berdasarkan kriteria tertentu, lalu mencari keterhubungan dan makna yang terkait [1].

## 2.2. Penerimaan Teknologi
Penerimaan  teknologi  merupakan  keinginan individu  atau  kelompok  untuk  menerima  dan mengadopsi  penggunaan  teknologi  dalam  aktivitas sehari-hari mereka. Faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan  teknologi  termasuk  tingkat  kenyamanan penggunaan,  kegunaan,  tingkat  kepercayaan,  dan aspek sosial [2].

## 2.3. Aplikasi
Aplikasi  adalah  jenis  perangkat  lunak  yang berfungsi  untuk  antarmuka  depan (front-end) dalam sistem  yang  dipakai  untuk  mengolah  berbagai  jenis data menjadi informasi yang berguna untuk pengguna serta sistem terkait [3].
2.4. Mobile JKN Aplikasi Mobile JKN  adalah  perwujudan transformasi digital dari BPJS Kesehatan dalam bentuk aplikasi,  yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  berbagai  aktivitas  administrasi  secara online.  Melalui  aplikasi  ini,  pengguna  dapat mendaftar,  mengubah  fasilitas  kesehatan,  melihat tagihan,  mengakses  informasi  kepesertaan,  serta memberikan saran atau keluhan terkait program JKN. Aplikasi ini memberikan kemudahan dan kenyamanan bagi para peserta dalam mengelola layanan kesehatan mereka [4].
Aplikasi Mobile JKN  adalah  sebuah  layanan digital berbasis non tatap muka yang bertujuan untuk mempermudah  pelayanan  terkait  kepesertaan  dan
administrasi  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional. Aplikasi  ini  menggunakan  teknologi  informasi  dan tersedia untuk smartphone berbasis Android dan iOS. Masalah  yang  dapat  diatasi  meliputi  kurangnya pengetahuan  tentang  penggunaan  aplikasi  BPJS  JKN yang menggunakan sistem digital, serta cara mendaftar dan melakukan pembayaran melalui aplikasi tersebut. Aplikasi Mobile JKN  hadir  sebagai  solusi  modern untuk  mempermudah  akses  layanan  kesehatan  bagi peserta program JKN [5].

## 2.5. Combined TAM TPB
Metode C-TAM-TPB merupakan sebuah Model terintegrasi ini mengkombinasikan dua teori pengambilan keputusan, yaitu Technology Acceptance Model (TAM) dan Theory of Planned Behavior (TPB), yang  awalnya  dikembangkan  oleh  Taylor  dan  Todd. Tujuan dari model ini adalah untuk menyatukan TAM dan  TPB  sehingga  membuat  pendekatan  yang  lebih signifikan.  Dengan  menggabungkan  kedua  teori  ini, model  tersebut  memberikan  pemahaman  yang  lebih komprehensif  tentang  hal-hal  yang  mempengaruhi penerimaan teknologi terhadap pengguna. Dengan ini, model  C-TAM-TPB  menjadi  alat  yang  efektif  untuk memahami  dan  menganalisis  bagaimana  pengguna akan menggunakan teknologi atau sistem informasi [6]
Combined TAM & TPB adalah sebuah teori yang menggabungkan faktor-faktor dari Theory of Planned Behavior (TPB)  ke  dalam  model Technology Acceptance  Model (TAM).  Dengan  cara  ini, kelemahan  pada  model  TAM  yang  tidak  mampu mengontrol perilaku pengguna dalam sistem informasi dapat ditangani. Pendekatan ini memungkinkan Model TAM dan TPB digunakan secara bersama-sama untuk menganalisis  hal-hal  yang  memengaruhi  sikap  dan perilaku  penerimaan  pengguna  terhadap  suatu  sistem informasi.  Dengan  memadukan  kedua  teori  ini  dapat lebih  komprehensif  memahami  proses  adopsi  dan penerimaan teknologi oleh pengguna [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  analisis  ini  menerapkan  pendekatan kuantitatif  yang  bersifat  deskriptif.  Penelitian  ini menggunakan  perhitungan  statistika  pada  data  yang disajikan  yang terdiri dari angka,  skor, atau  nilai. Ini memungkinkan  peneliti  menghasilkan  kepu-tusan yang  dibuat  secara  objektif.  Populasi  penelitiannya yaitu peserta BPJS Kesehatan Kabupaten Purwakarta yang  memanfaatkan  aplikasi Mobile JKN.  Metode penelitian menggunakan rumus Lemeshow . Penyebaran kuesioner dikirim kepada responden melalui internet menggunakan Google Form . Kuesioner  mencakup  dari  enam  variabel  C-TAM- TPB.  Tabel  1  menunjukkan  daftar  pertanyaan kuesioner dengan enam variabel C-TAM-TPB.

## Tabel 1. Pernyataan Kuesioner
No Kegunaan Perceived Usefulness (PU) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S
1

## Menggunakan Aplikasi Mobile
JKN dapat mempermudah
proses transaksi pengguna dalam mendapatkan pelayanan yang dibutuhkan
2

## Menggunakan Aplikasi Mobile
JKN dapat meningkatkan
produktivitas transaksi
pengguna dalam mendapatkan pelayanan yang dibutuhkan
3

## Dengan menggunakan Aplikasi
Mobile JKN memungkinkan
transaksi yang lebih efisien dibanding dengan sistem manual
4

## Dengan menggunakan Aplikasi
Mobile JKN sangat bermanfaat bagi pengguna dalam melakukan transaksi dan mendapatkan pelayanan yang dibutuhkan No Kemudahan Penggunaan Perceived ease Of use (PEOU) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S
1

## Cara Penggunaan Aplikasi
Mobile JKN sangat mudah
dipelajari karena menampilkan antarmuka yang mudah
dipahami
2 Aplikasi Mobile JKN sangat mudah untuk digunakan oleh semua kalangan usia
3 Aplikasi Mobile JKN memiliki fasilitas, fitur-fitur yang dengan mudah dipahami penggunanya
4
Aplikasi Mobile JKN sangat mudah untuk diakses kapan saja dan dimana saja
No

## Sikap untuk menggunakan
Attitude Toward Using (ATU) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S
1
Pengguna merasa nyaman menggunakan aplikasi Mobile
JKN karena dinilai memiliki tingkat Keamanan Data yang baik
2 Pengguna mempercayakan aplikasi Mobile JKN untuk mendapatkan segala transaksi BPJS Kesehatan
3 Pengguna merasa puas dengan pelayanan pada Aplikasi Mobile
JKN
4 Aplikasi Mobile JKN memiliki fitur-fitur yang sesuai dengan kebutuhan pengguna
No Norma Subjektif Subjective Norms (SN) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S 1 Dengan adanya pengaruh dari teman sebaya yang menyarankan untuk menggunakan aplikasi Mobile JKN 2 Adanya pengaruh dari keluarga yang menyarankan untuk
menggunakan Aplikasi Mobile JKN
3 Dengan banyaknya penggunaan aplikasi Mobile JKN di
lingkungan sekitar membuat pengguna menggunakan aplikasi Mobile JKN
4
Bila ingin memanfaatkan fasilitas BPJS Kesehatan secara optimal pegawai menyarankan menggunakan aplikasi Mobile
JKN No Kontrol Perilaku Persepsian Perceived Behavior Control (PBC) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S
1 Pengguna merasa mampu
mengoperasikan aplikasi
Mobile JKN dengan mudah

## 2
Dengan adanya pengalaman yang tidak menyenangkan dalam pelayanan BPJS Kesehatan membuat pengguna menggunakan aplikasi Mobile JKN
3 Pengguna merasa mampu untuk mengendalikan aplikasi Mobile JKN dengan mudah
4 Aplikasi Mobile JKN memiliki fasilitas yang mendukung untuk
keperluan penggunanya No Niat Perilaku Behavior Intention of Use (BIUS) Alternatif Jawaban S S S R T S S T S
1
Dengan segala fasilitas yang disediakan JKN Mobile, menimbulkan minat untuk menggunakan aplikasi tersebut
2
Dengan kemudahan akses layanan kesehatan dan mengelola kesehatan pribadi dengan lebih efisien
menimbulkan keinginan untuk terus menggunakan aplikasi tersebut.
3 Aplikasi Mobile JKN layak untuk direkomendasikan kepada orang lain.
4
Pengguna berpendapat bahwa dengan adanya aplikasi Mobile JKN untuk mempermudah para peserta BPJS Kesehatan untuk melakukan segala transaksinya
Teknik  dalam  menganalisis  penelitian  ini memakai  SPS  versi  26.  Penelitian  ini  menggunakan model C-TAM-TPB yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Metode C-TAM-TPB
3.1. Variabel C-TAM-TPB
a. Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness)
Preceived  Usefulness disebut  juga  kegunaan persepsi ini menjadi faktor penting yang memengaruhi penerimaan,  adopsi,  dan  perilaku  pengguna  terhadap suatu sistem informasi. Dengan kata lain, lebih tinggi persepsi manfaat teknologi, lebih tinggi kemungkinan juga orang akan menerima dan mengadopsinya dalam perilaku [8].
b. Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease Of Use)
Perceived  Ease  Of  Use disebut  juga  persepsi kemudahan  pengguna  merupakan  titik  dimana  orang ber-pikir bahwa menggunakan teknologi tertentu tidak memerlukan upaya apa pun [8].
c. Sikap Untuk Menggunakan (Attitude Towards
Using) Attitude  Toward  Using atau  sikap  untuk menggunakan  dijelaskan  sebagai  pandangan  atau sikap  seseorang  terhadap  menerima  atau  menolak penggunaan  suatu  sistem  teknologi  dalam  pekerjaan atau kehidupan mereka [9].
d. Norma Subjektif (Subjective Norms) Subjective Norms atau Norma subjektif merujuk pada  pandangan  yang  dipahami  oleh  seseorang mengenai kondisi sosialnya yang mempengaruhi sikap seseorang  yang  memainkan  peran  penting  dalam pengambilan keputusan apakah akan memilih sesuatu atau tidak. Niat merupakan faktor yang mempengaruhi sikap  individu,  dan  norma  sujektif  di  mempengaruhi niat  seseorang.  Sebagai  hasilnya,  norma  subjektif memiliki  dampak  pada  kehidupan  sosial  seseorang, termasuk  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Pemahaman  ini  bersifat  subjektif,  sehingga  disebut sebagai norma subjektif [10].
e. Kontrol Perilaku Persepsian (Perceived Behavior Control) Perceived Behavior Control atau kontrol perilaku persepsian adalah perspektif seseorang tentang faktor- faktor  yang  ada,  yang  akan  mempengaruhi  atau mencegah  mereka  dalam  melakukan  suatu  perilaku [11].
f. Niat Perilaku (Behavior Intention)
Behavior intention atau Niat perilaku merupakan keinginan  atau  kecenderungan  seseorang  untuk  terus menggunakan  teknologi  tertentu.  Sikap  terhadap teknologi,  seperti  keinginan  untuk  meningkatkan perangkat  pendukung,  mendorong  untuk  terus menggunakannya, dan berkeinginan untuk mendorong orang lain untuk menggunakannya, dapat menentukan tingkat  penggunaan  teknologi  komputer  seseorang agar juga menggunakan teknologi tersebut [9].

## 3.2. Populasi dan Sampel
Snowball  Sampling digunakan  sebagai  metode pengambilan  sampel non  probability  sampling . Penduduk  BPJS  Kesehatan  Kabupaten  Purwakarta yang memanfaatkan aplikasi Mobile JKN merupakan populasi  sasaran  penelitian.  Peneliti  menggunakan rumus Lemeshow untuk  menghitung  ukuran  sampel karena  tidak  mengetahui  besarnya  populasi.  Hasil perhitungan  menunjukkan  bahwa  membutuhkan  384 responden, berikut rumus yang digunakan.
𝑛 = 𝑧 2 𝑝 (1 − p) 𝑑 2 Rumus 1. Rumus Lemeshow

## 3.3. Hipotesis
Berdasarkan  referensi  peneliti  dari  Model  C- TAM-TPB maka terdapat hipotesis pada gambar 3.
Gambar 3. Hipotesis
H1 : Perceived  Usefulness (Persepsi  Kegunaan) berpengaruh  positif  singnifikan  terhadap Attitude Toward Usings (Sikap untuk menggunakan) layanan aplikasi Mobile JKN. H2 : Perceived  ease  to  use (Persepsi  Kemudahan Pengguna)  berpengaruh  positif  singnifikan terhadap Attitude Toward Usings (Sikap untuk menggunakan) layanan aplikasi Mobile JKN.
H3 : Attitude Toward Using (Sikap untuk menggunakan) berpengaruh positif singnifikan terhadap Behavior  Intention  of  Use (Minat Perilaku)  pengguna  layanan  aplikasi Mobile JKN. H4 : Subjective Norms (Norma Subjektif)
berpengaruh  positif  singnifikan  terhadap
Behavior  Intention  of  Use (Minat  Perilaku) pengguna layanan aplikasi Mobile JKN.
H5 : Perceived Behavior Control (Kontrol Perilaku Persepsian)  berpengaruh  positif  singnifikan terhadap Behavior  Intention  of  Use (Niat Perilaku)  pengguna  layanan  aplikasi Mobile JKN.
3.4. Uji Intrument
Sebelum kuesioner di bagikan kepada responden secara  luas  dan  menyeluruh,  peneliti  melakukan  uji data pre-test kepada  30  responden  terdekat  yang menggunakan  Aplikasi Mobile JKN  untuk  menguji validitas dan reliabilitas data responden. Data diproses dan  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  SPSS Statistik  versi  26  dan  SPSS  AMOS  versi  24,  serta model  SEM  digunakan  untuk  menguji  hipotesis. Setelah  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  data responden pre-te st  dan  dinyatakan  valid,  maka kuesioner  siap  untuk  dibagikan  kepada  peserta  BPJS Kesehatan Kabupaten Purwakarta yang menggunakan Mobile JKN.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  kepada  responden  dengan menyebarkan  kuesioner  melalui  Google Form yang hasilnya  akan  terkumpul  pada spreadsheet yang menjadi suatu metode pengumpulan data jawaban para responden.

## 4.1. Data Responden Berdasarkan Jenis kelamin
Tabel 2 menunjukkan data responden berdasarkan jenis kelamin.
Tabel 2. Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Frekuensi Presentase 1 Laki-laki 254 56,2% 2 Perempuan 198 43,8% Total 452 100%
Berdasarkan data jenis kelamin, jumlah responden  sebanyak  452  orang,  terdiri  dari  254 responden laki-laki dan 198 responden perempuan.
4.2. Data Responden Berdasarkan Usia
Tabel 3 menunjukkan data responden berdasarkan usia.
Tabel 3. Data Responden Berdasarkan Usia Usia Frekuensi Presentase < 20 tahun 20 - 30 tahun 31 – 40 tahun 41 – 50 tahun >50 tahun 23 287 98 38 6 5,1% 63,5% 21,7% 8,4% 1,3% Total 452 100%
Berdasarkan  hasil  data  responden  berdasarkan usia  berjumlah  452  responden.  Pada  kelompok responden  tersebut,  terdapat  23  orang  dengan  usia kurang dari 20 tahun, 287 orang dengan usia antara 20 hingga  30  tahun,  98  orang  dengan  usia  antara  31 hingga  40  tahun,  30  orang  dengan  usia  antara  41 hingga 50 tahun dan diatas usia 50 tahun berjumlah 6 orang.

## 4.3. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Pada  setiap  variabel  dilakukan  uji  validitas  dan uji  reliabilitas  terhadap  30  responden pre-test yang digunakan  dalam  instrumen.  Analisis  korelasi  adalah alat uji yang digunakan jika R hitung lebih besar dari nilai R Tabel yaitu 0,361 atau disebut juga signifikan dan  dianggap  valid.  Hasil  pengujian  validitas  dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Uji Validitas
Variabel Item R Hitung R Tabel Ket Preceived Usefulness 1 0,647 0,361 Valid 2 0,739 0,361 Valid 3 0,512 0,361 Valid 4 0,598 0,361 Valid Preceived Ease Of Use 1 0,657 0,361 Valid 2 0,757 0,361 Valid 3 0,675 0,361 Valid 4 0,704 0,361 Valid Attitude Toward Using 1 0,672 0,361 Valid 2 0,639 0,361 Valid 3 0,660 0,361 Valid 4 0,723 0,361 Valid Norms Subjective 1 0,728 0,361 Valid 2 0,598 0,361 Valid 3 0,588 0,361 Valid 4 0,466 0,361 Valid Perceived Behavior Control 1 0,704 0,361 Valid 2 0,807 0,361 Valid 3 0,665 0,361 Valid 4 0,803 0,361 Valid Behavior Intention of Use 1 0,673 0,361 Valid 2 0,638 0,361 Valid 3 0,601 0,361 Valid 4 0,742 0,361 Valid
Pada  penelitian  ini, Cronbach  Alpha digunakan sebagai  uji  reliabilitas  untuk  menginvestigasi  apabila nilai Cronbach  Alpha melebihi  0,6,  penelitian dianggap  memiliki  reliabilitas  yang  baik.  Tabel  5 menunjukkan  hasil  pengujian  reliabilitas  terhadap  30 responden pre-test .
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas Cronbach’s Alpha N of Items Ket 0.944 24 Reliabel
Maka  didapatkan  hasil  seperti  pada  tabel  5 dimana  nilai Cronbach  Alpha menunjukan  0.944, yakni  hasil  pengujian  lebih  dari  0,6  yang  artinya pengujian data responden pre-test ini Reliabel.
Setelah  melakukan  proses  uji pre-test dan melakukan  penyebaran  kusioner  yang  totalnya berjumlah  452  responden,  peneliti  melakukan pengecekan  data  dari  responden  tersebut  hasilnya terdapat  431  responden  yang  menggunakan  aplikasi Mobile JKN dan terdapat 21 data responden yang tidak menggunakan Aplikasi Mobile JKN, sehingga peneliti akan memproses data tersebut ke proses uji normalitas sebanyak  431  responden  dan  sisa  21  responden tersebut tidak akan digunakan ke proses selanjutnya.

## 4.4. Hasil Modifikasi Keseluruhan
Gambar  4  menunjukkan  model  penelitian  yang dimodifikasi dan disesuaikan dengan hipotesis.
Gambar 4. Hasil Modifikasi Keseluruhan
Pada  gambar  4  merupakan  hasil  dari  model keseluruhan  penelitian  yang  sudah  dimodifikasi berdasarkan  hasil  rekomendasi  dari modification indicates . Modifikasi di lakukan beberapa kali dengan tujuan  untuk  memperoleh  nilai  yang  sesuai  dengan model structural .
4.5. Uji Kecocokan Model (Goodness of Fit) Goodness of Fit atau uji kecocokan model untuk mengevaluasi  sejauh  mana  suatu  model  sesuai  atau cocok  dengan  data  yang  diamati  antara  frekuensi observasi  dan  frekuensi  teoritis  atau  harapan  [12]. Hasil pengujian kecocokan disajikan dalam tabel 6.

## Tabel 6. Uji Goodness of Fit
Kriteria Model Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi Chi- Square 245,598 Antara Saturated + Kesesuian Baik
Kriteria Model Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi Independence Model CMIN/DF 1,158 ≤  2,00 Memenuhi GFI 0,057 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik AGFI 0,938 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik RMSEA 0,023 ≤  0,08 Memenuhi TLI 0,944 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik NFI 0,767 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah CFI 0,957 0 (tidak fit) s/d 1(fit) Kesesuaian Baik PCFI 0,735 0 (tidak fit) s/d 1(fit) Kesesuaian Baik PNFI 0,589 ≤  0,08 Kesesuaian Menengah
Pada  pengujian  kecocokan  model  atau  disebut juga Goodness  of  Fit, semua  kriteria  model  fit  telah memenuhi level (fit).

## 4.6. Uji Hipotesis
Setelah dilakukannya uji pencocokan pada setiap variabel,  berikut  merupakan  Hasil  uji  hipotesis disajikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Uji Hipotesis No Variabel C.R P Ket 1 ATU  PU 3,654 *** Diterima 2 ATU  PEOU 4,041 *** Diterima 3 BIUS  ATU 1,624 0,104 Ditolak 4 BIUS  SN 3,766 *** Diterima 5 BIUS  PBC 1,294 0,196 Ditolak
Hasil  penelitian  dari  uji  hipotesis  dengan menggunakan  SEM  dan  dibantu  oleh  SPSS  AMOS dapat disimpulkan dari kelima hipotesis yang diteliti, dua di antaranya ditolak dan tiga diterima.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisis  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  beberapa  kesimpulan  mengenai  penerimaan pengguna  aplikasi Mobile JKN  pada  peserta  BPJS Kesehatan di Kabupaten Purwakarta dengan menggunakan  model  C-TAM-TPB,  yaitu Perceived Usefulness (PU)  berpengaruh  positif  signifikan terhadap Attitude  Toward  Using (ATU)  pada penerimaan  aplikasi Mobile JKN. Percieve  Ease  of Use (PEOU)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Attitude  Toward  Using (ATU)  pada  penerimaan aplikasi Mobile JKN. Attitude  Toward  Using (ATU) tidak berpengaruh positif signifikan terhadap Behavior Intention  of  Use (BIUS)  pada  penerimaan  aplikasi Mobile JKN. Subjective  Norms (SN)  berpengaruh positif  signifikan  terhadap Behavior  Intention  of  Use (BIUS)  pada  penerimaan  aplikasi Mobile JKN. Perceived Behavior Control (PBC) tidak berpengaruh
positif  dan  signifikan  terhadap Behavior  Intention  of Use (BIUS) pada penerimaan aplikasi Mobile JKN. Dari  penelitian  dan  kesimpulan  penelitian  ini, peneliti  dapat  memberikan  saran  dengan  perlu ditambahkannya  jumlah  indikator  pada  setiap konstruk agar pengujian dapat dilakukan secara lebih spesifik.  Disarankan  untuk  meningkatkan  jumlah populasi  responden  agar  model  yang  diuji  dapat memberikan  tingkat  penerimaan  yang  lebih  tinggi. Serta  disarankan  untuk  melakukan  perbandingan pengujian  model  dengan  menggunakan  model penerimaan  lain  selain Combined TAM  dan  TPB. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi apakah tingkat penerimaan  yang  dihasilkan  sama  atau  berbeda  dari model yang digunakan sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Adriansa,  L.  Yulianti,  and  L.  Elfianty,
“Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan Algoritma  C4.5,” J.  Tek.  Inform.  UNIKA  St. Thomas , vol. 07, no. 21, pp. 115–121, 2022, doi: 10.54367/jtiust.v7i1.1983.
[2]  Kurniawan, “the Effect of Perceived Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  and  Social  Influence Toward Intention To Use Mediated By Trust,” J. Apl.  Manaj. ,  vol.  20,  no. 1,  pp.  117–127, 2022, doi: 10.21776/ub.jam.2022.020.01.12.
[3]  A. Soraya and A. D. Wahyudi, “Rancang Bangun Aplikasi Penjualan Dimsum Berbasis Web (Studi Kasus: Kedai Dimsum Soraya),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 43–48, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[4]  L. M. Indraswari and A. P. A. Gita, “ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE JKN PADA PESERTA BPJS KESEHATAN KOTA SURAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN
METODE UNIFIED  THEORY  OF  ACCEPTANCE  AND USE  OF  TECHNOLOGY  (UTAUT),” Mhs. Progr. Stud. Adm. Kesehat. Progr. Sarjana, Fak. Ilmu Kesehat. Univ. Kusuma Husada Surakarta , vol. 13, no. 1, pp. 104–116, 2022.
[5]  J. Sepang and M. Hs, “Penyuluhan Penggunaan Aplikasi  Mobile  JKN  dan  GDS  Pada  Lansia Dengan  Pemeriksaan  DM  (  Diabetes  Mellitus  ) Bagi  Lansia  di  Desa  Mantawa  Kecamatan  Toili
Barata  Kabupaten  Luwuk  Banggai,”  vol.  1,  no. 12, pp. 1780–1783, 2023.
[6]  R. Fitriana, S. T. Safitri, and C. Wiguna, “Faktor Penentu Penerimaan Teknologi Sistem
Pembayaran  Tagihan  Bulanan  Melalui  E- Marketplace  Menggunakan  Metode  Combined- Theory  of  Planned  Behaviour-Technology Acceptance  Model  (C-TPB-TAM),” J.  Ilm. NERO , vol. 7, no. 1, pp. 53–68, 2022.
[7]  S. Sulistiyarini, “PENGARUH MINAT INDIVIDU TERHADAP PENGGUNAAN MOBILE  BANKING:  MODEL  KOMBINASI TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)  DAN  THEORY  OF  PLANNED BEHAVIOR (TPB),” pp. 1–20, 2019.
[8]  Y.  Oktapiani,  M.  Rosario,  and  A.  Nehemia, “Analisis  Minat  Penggunaan  Aplikasi  Brimo Dengan  Pendekatan  Technology  Acceptance Model ( TAM ),” Ilm. Mhs. Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 249–260, 2020.
[9]  T.  A.  Adhanegara,  E.  Warna,  and  M.  Ali, “Pengaruh  Persepsi  Guru  Tentang  Aplikasi Model Tam Dalam Google Classroom Terhadap Hasil Belajar Siswa Di Kabupaten Merangin,” J. Manaj. Pendidik. Dan Ilmu Sos. , vol. 3, no. 2, pp. 777–787, 2022, doi: 10.38035/jmpis.v3i2.1140.
[10]  F. R. Utama and Y. Ardana, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa untuk Mengikuti  Ujian  Chartered  Accountant  dengan Pendekatan  TPB,” Stud.  Akuntansi,  Keuangan, dan Manaj. , vol. 1, no. 2, pp. 71–83, 2022, doi: 10.35912/sakman.v1i2.1177.
[11]  P.  Simanihuruk,  D.  Tamba,  and  R.  Sagala, “PENGARUH  SIKAP,  NORMA  SUBYEKTIF DAN KONTROL PERILAKU
YANG DIRASAKAN TERHADAP MINAT BERWIRAUSAHA DENGAN PENDEKATAN THEORY OF PLANNED BEHAVIOUR (Studi Kasus Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Unika Santo  Thomas  Medan),” J.  Manaj.  dan  Bisnis , vol. 20, pp. 98–112, 2021, doi: 10.54367/jmb.v21i1.1189.
[12]  N. Paroqi, P. Studi, T. Informatika, S. Tinggi, and T. Wastukancana, “WASTU DIGITAL DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  HOT FIT MODEL,” 2021.