## Jurnal Admmirasi
Vol. 7 No. 2 [2022] 67-75 ISSN: 2477-6947, eSSN: 2685-8142

## Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Rumah Sakit Berdasarkan Model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology): A Literature Review
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3
1, 2, 3 Magister Administrasi Rumah Sakit, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, DIY
Article Info

## ABSTRAK

## Article history:
Received 06 Ok, 2022
Revised 12 Nov, 2022 Accepted 21 Dec, 2022

## Kata Kunci:
User, Acceptance, Hospital Information
System,
UTAUT

## *Corresponding Author:
Lidhah Sutramanden Astriaka Magister Administrasi Rumah Sakit, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, DIY Email: lidhah.sutramanden@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  adalah  salah  satu  institusi  layanan  kesehatan  yang  bertujuan  untuk  memfasilitasi  akses publik ke layanan Kesehatan [10]. Mengingat besarnya volume data yang dihasilkan di rumah sakit, agar dapat mengelolanya secara efisien maka penggunaan sistem informasi menjadi sangat penting [33]. Dalam beberapa dekade terakhir, teknologi informasi dan komunikasi telah banyak diaplikasikan di rumah sakit dan berbagai fasilitas  pelayanan  kesehatan  lainnya.  Teknologi  informasi  telah  digunakan  untuk  mencegah  human  error dalam pelayanan kesehatan dan untuk meningkatkan hasil perawatan pasien di seluruh dunia. Pada tahun 2000, Institute of Medicine di Washington DC merekomendasikan peningkatan upaya untuk memasukkan teknologi informasi ke dalam perawatan pasien. Teknologi tersebut tidak hanya digunakan untuk menunjang kebutuhan fasilitas  kesehatan  secara  administratif,  tetapi  juga  untuk  mengelola  data  pasien  [16,25].  Pemerintah
Latar Belakang: Keberhasilan penerapan sistem  informasi rumah sakit sangat  bergantung  pada  penerimaan  penggunanya.  Model  UTAUT dapat  membantu  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang menentukan  niat dan sikap pengguna sistem informasi.  Tujuan: Untuk mengetahui dan menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  pengguna sistem  informasi  rumah  sakit  berdasarkan  model  UTAUT.  Metode: Penelitian ini merupakan literature review dengan penelusuran melalui database elektronik Pubmed dan Sciencedirect menggunakan kombinasi kata kunci pada artikel yang diterbitkan tahun 2013-2022, menganalisis faktor penerimaan sistem informasi rumah sakit dengan model UTAUT, berbahasa inggris dan memenuhi kriteria inklusi. Proses review berdasar pada pedoman Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA). Hasil: Sepuluh artikel menunjukan temuan yang  beragam.  Pengaruh  dari  keempat  konstruksi  kunci  performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence  dan  facilitating condition  terhadap  behavioral  intention  dan  use  behavour/actual  use dapat  berbeda  karena  ditentukan  oleh  lokasi  penelitian,  demografi responden dan cara pengaplikasian model UTAUT. Kesimpulan: Model UTAUT  dapat  menjelaskan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penerimaan pengguna sistem informasi rumah sakit.
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
membangun  Sistem  Informasi  Kesehatan  sebagai  media  untuk  mendapatkan  data  yang  akurat  demi meningkatkat derajat kesehatan masyarakat Indonesia [12].
Sistem  Informasi  Rumah  Sakit  (SIRS)  adalah  sistem  informasi  terintegrasi  yang  dirancang  untuk meningkatkan  fungsi  klinis,  keuangan  dan  administrasi  rumah  sakit.  Sistem  Informasi  Rumah  Sakit  sangat penting  untuk  sektor  kesehatan  terutama  di  rumah  sakit  umum  karena  mereka  perlu  melayani  masyarakat dengan  layanan  kesehatan  berkualitas  tinggi  [2].  Mengevaluasi  keberhasilan  dari  penerapan  suatu  sistem informasi  merupakan  hal  yang  penting  dan  diperlukan  karena  melalui  proses  penilaian  kekurangan  dan kesalahan sistem dapat diketahui. Dengan demikian, evaluasi sistem berkontribusi pada kelancaran penerapan sistem dan kualitas layanan kesehatan yang diberikan [20]. Lebih dari 40% perubahan teknologi informasi di berbagai  bidang  pelayanan  medis  mendapat  penolakan.  Pertimbangan  aspek  teknis  yang  kurang  memadai, terutama tentang bagaimana organisasi dan individu menerima teknologi informasi adalah salah satu alasan yang berujung pada kegagalan tersebut [1,4,14].  Menurut Karitis, et al., 2021, dalam penelitiannya, kualitas sistem dan kualitas informasi yang dihasilkan oleh suatu sistem dapat mempengaruhi kepuasan penggunanya. Dari  penelitian  tersebut  juga  tampak  bahwa  intensitas  penggunaan  sistem  mempengaruhi  kepuasan penggunanya. Semakin sering pengguna mengoperasikan sebuah sistem, semakin mereka puas dengan sistem tersebut dan menerima manfaat darinya [20].
Ada beberapa kerangka teoritis yang digunakan sebagai dasar dalam menilai penerimaan terhadap suatu sistem informasi dan teknologi. Namun, berdasarkan temuan Venkatesh dan kawan-kawannya pada tahun 2003 dan  2012,  mereka  menetapkan  bahwa  UTAUT  memiliki  keunggulan  dibanding  acceptance  model  lainnya karena dapat menjelaskan variasi behavioral intention sebanyak 70% dan 50% dalam technology use. Temuan tersebut dikonfirmasi hasil pemeriksaan empiris yang dilakukan pada UTAUT oleh Dwivedi, et al., 2019, yang menemukan  bahwa  usia,  jenis  kelamin, pengalaman  dan  kesukarelaan  adalah  moderator yang diidentifikasi dalam UTAUT untuk meningkatkan daya prediksinya dan membuat UTAUT berbeda dari acceptance model lainnya.  Beberapa  penelitian  sudah  membahas  tentang  perilaku  penerimaan  pengguna  SIRS  menggunakan model UTAUT [11]. Untuk itu peneliti menyusun literature review ini untuk mengidentifikasi dan mensintesis penelitian tentang penerimaan pengguna SIRS dengan model UTAUT.

## 2. METODE PENELITIAN
Penulis mencari artikel tentang faktor pengaruh penerimaan pengguna SIRS berdasarkan model UTAUT melalui database elektronik, yaitu PubMed dan Sciencedirect. Cari artikel menggunakan kombinasi kata kunci “User”, “Acceptance”, “Hospital Information System” dan “UTAUT”. Kriteria inklusi artikel yang disertakan adalah; 1) artikel yang membahas tentang faktor penerimaan pengguna HIS berdasarkan model UTAUT, 2) artikel  berbahasa  Inggris,  3)  diterbitkan  dalam  10  tahun  terakhir  (2013-2022),  4)  responden  merupakan pengguna  langsung  HIS  di  rumah  sakit,  dan  5)  menggunakan  desain  kuantitatif.  Tinjauan  atau  tinjauan sistematis dan artikel yang akses teks lengkapnya tidak tersedia tidak tersedia tidak termasuk dalam tinjauan ini. Pemilihan artikel menggunakan pedoman protokol Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses  (PRISMA)31.  Setelah  mencari  esai  melalui  database,  ditemukan  316  artikel.  Peneliti menyeleksi melalui judul dan abstrak dan memperoleh 24 makalah yang di-review. Dari proses ini, 10 artikel dimasukkan  dalam  review.  Setelah  proses  pemilihan  artikel,  artikel  yang  diperoleh  disintesis  dalam  format berikut: peneliti, tahun, jurnal publikasi, lokasi, tujuan penelitian, desain penelitian, sampel, dan hasil. Hasil sintesis artikel disajikan pada Tabel 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Artikel Dari penelusuran artikel didapatkan 10 literatur yang memenuhi kriteria inklusi. Semua artikel tersebut merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  cross  sectional  dan  dipublikasi  pada  tahun  2013-2022. Data yang diperoleh dalam artikel tersebut adalah hasil studi yang dilakukan di berbagai negara, yaitu masing- masing 1 studi di Iran, Amerika Serikat, Kanada, China, Korea Selatan, Etiopia, Bangladesh dan Thailand, serta 2 studi dilakukan di Ghana. Dari seluruh artikel, 8 di antaranya merupakan studi multicenter, sedangkan 2 lainnya dilakukan di satu rumah sakit terpilih. Semua artikel yang di-review meneliti pengguna langsung SIRS sebagai sampel. Hasil telaah artikel tersebut disajikan secara terperinci pada Tabel 1.
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
Tabel.1 Karakteristik Artikel yang Ditelaah No. Peneliti / Tahun / Jurnal Tujuan Penelitian Desain Penelitian / Sampel Analisis Data Hasil 1. Abdekhoda & Salih, 2017 Perspectives in Health Information Management Untuk mengidentifikasi faktor-faktor penentu yang mempengaruhi adopsi PACS, menganalisis hubungan antar konstruksi dalam model yang diusulkan untuk menerapkan PACS, dan mengevaluasi penerapan model UTAUT untuk menjelaskan perilaku dokter dalam mengadopsi PACS. Cross sectional/ 190 dokter di rumah sakit pendidikan afiliasi Tehran University of Medical Science. Pearson and regression tests; Structural Equation Modeling (SEM) BI memiliki efek langsung dan signifikan terhadap penggunaan PACS
(p≤0,001).
PE, EE dan SI berpengaruh langsung dan signifikan terhadap BI (p≤0,001). 2. English, et al., 2016 Informatics for Health & Social Care Untuk mengevaluasi disposisi dan kepuasan apoteker klinis terhadap Clinical Decision Support Surveillance (CDSS). Cross sectional/ 48 apoteker klinis di 3 rumah sakit Baptist Health. Partial Least Squares (PLS) regression Tidak ditemukan pengaruh PE, EE dan SI yang signifikan terhadap BI
(p=>0,05). Tidak ditemukan pengaruh BI yang signifikan terhadap UB (p>0,05).
FC berpengaruh terhadap UB secara signifikan (p<0,05). 3. Hossain, et al., 2022 International Journal of Information Management Untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi electronic health record (EHR) oleh dokter di rumah sakit umum dan swasta. Cross sectional/ 300 dokter spesialis di rumah sakit umum dan swasta. PLS-SEM Tidak ditemukan pengaruh PE dan EE yang signifikan terhadap BI (p>0,05). SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,05)
BI dan FC berpengaruh terhadap UB secara signifikan (p<0,05). 4. Kim, et al., 2016 BMC Medical Informatics and Decision Making Untuk mengonfirmasi faktor-faktor yang memengaruhi niat pengguna untuk menggunakan mobile EHR system. Cross sectional/ 942 tenaga kesehatan yang terdiri dari dokter dan perawat di rumah sakit tersier. SEM analysis PE, EE dan SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,01).
5. Lulin, et al., 2020 SAGE Open Nursing Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan hospital information Descriptive, cross sectional/ 660 perawat dari 5 PLS-SEM Tidak ditemukan pengaruh PE yang signifikan terhadap BI (p=0,103)
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
No. Peneliti / Tahun / Jurnal Tujuan Penelitian Desain Penelitian / Sampel Analisis Data Hasil technology (HIT) oleh perawat di rumah sakit. rumah sakit umum. Tidak ditemukan pengaruh EE yang signifikan terhadap BI (p=0,744) SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,001) 6. Maillet, et al., 2015 International Journal of Medical Informatics Untuk mengetahui penerimaan dan kepuasan perawat dalam penggunaan electronic medical record (EMR) di rumah sakit. Cross sectional/ 616 perawat di bangsal perawatan rumah sakit. IBM Statistical Package, SEM analysis Tidak ditemukan pengaruh FC yang signifikan terhadap AU (p>0,05). 7. Phichitchaisopa & Naenna, 2013 EXCLI Journal Untuk menguji faktor-faktor yang mempengaruhi layanan teknologi informasi Kesehatan. Cross sectional/ 400 tenaga Kesehatan yang terdiri dari dokter, perawat dan staf rumah sakit. SEM analysis PE berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,01). EE berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,05). Tidak ditemukan pengaruh SI yang signifikan terhadap BI (p>0,05). BI dan FC
berpengaruh terhadap UB secara signifikan (p<0,01) 8. Shiferaw & Mehari, 2019 Informatics in Medicine Unlocked Untuk memperkenalkan model UTAUT yang dimodifikasi dan menunjukkan penerapannya, untuk menilai penerimaan dan penggunaan EMR di tempat dengan keterbatasan sumber daya. Cross sectional/ 423 tenaga Kesehatan yang terdiri dari dokter dan perawat di rumah sakit. SEM analysis PE berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,001). Tidak ditemukan pengaruh EE yang signifikan terhadap BI (p>0,05). SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,05).
BI daan FC berpengaruh terhadap AU secara signifikan (p<0,05). 9. Zha, et al., 2022 BMC Medical Informatics and Decision Making Untuk mengetahui faktor yang menentukan penerimaan perawat terhadap CDSS tromboemboli vena. Cross sectional/ 1100 perawat di rumah sakit afiliasi Nanjing Medical University. PLE-SEM PE dan SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,05).
Tidak ditemukan pengaruh EE yang signifikan terhadap BI (p>0,05). BI dan FC berpengaruh terhadap UB secara signifikan (p<0.05).
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
No. Peneliti / Tahun / Jurnal Tujuan Penelitian Desain Penelitian / Sampel Analisis Data Hasil 10. Zhou, et al., 2019 BMC Medical Informatics and Decision Making Untuk menilai SI dan FC yang mendukung penerimaan perawat terhadap hospital electronic information management system (HEIMS) Cross sectional/ 660 perawat di % rumah sakit pemerintah. PLS-SEM SI berpengaruh terhadap BI secara signifikan (p<0,001). Tidak ditemukan pengaruh FC yang signifikan terhadap UB (p=0,15) BI berpengaruh terhadap UB secara signifikan (p<0,001)

## Instrumen Penelitian
Seluruh artikel yang ditelaah merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan alat ukur yang sama yaitu kuesioner metode UTAUT43, sesuai dengan topik yang diangkat dalam review ini. Terdapat 1 artikel yang menggunakan kuesiner model UTAUT yang diintegrasikan dengan model TAM [9] yaitu pada penelitian oleh Kim, et al., (2016). Instrumen tersebut memiliki nilai Cronbach’s Alpha > 0,70. Menurut Venkatesh, et al.,  2003,  pada  model  UTAUT  terdapat  beberapa  variabel  yang  mempengaruhi  technology  acceptance. Variabel tersebut terangkum dalam empat konstruksi berbeda yang berfungsi sebagai penentu langsung dari perilaku dan penerimaan pengguna sistem, yaitu Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI),  dan Facilitating Condition (FC). Moderator kunci pada konstruksi tersebut adalah usia, jenis kelamin, pengalaman dan kesukarelaan [43].
Performance Expectancy menggambarkan tingkat keyakinan individu bahwa pengguna teknologi akan membantu  meningkatkan  kinerjanya  dalam  bekerja.  Faktor-faktor  yang  terkandung  dalam  PE  adalah: perceived usefulness, extrinsic motivation, job-fit, relative advantage, outcome expectation. Pengaruh PE pada technology  acceptance  dimoderasi  oleh  jenis  kelamin  dan  usia  [43,9,40,30,7].  Effort  Expectancy menggambarkan tingkat kemudahan yang dikaitkan dengan penggunaan suatu teknologi. Faktor-faktor yang tersusun dalam EE adalah: perceived ease of use, complexity dan ease of use. Pengaruh EE terhadap technology acceptance dimoderasi oleh jenis kelamin, usia dan pengalaman [43,9,40,30]. Social Influence mendefinisikan tingkat  kepentingan  yang  dirasakan  oleh  individu  atas  kepercayaan  orang  lain  untuk  dirinya  menggunakan sebuah teknologi yang baru. Faktor-faktor yang tersusun dalam SI adalah: subjective norm, social factors dan image.  Pengaruh  SI  pada  technology  acceptance  dimoderasi  oleh  jenis  kelamin,  usia,  pengalaman  dan kesukarelaan [43,38,39,40,30]. Performance expectancy, effort expectancy dan social influence mempengaruhi sejauh  mana  pengguna  bersedia  untuk  menggunakan  sistem,  atau  yang  biasa  disebut  behavioral  intention. Facilitating  Condition  menggambarkan  sejauh  mana  keyakinan  individu  bahwa  keberadaan  infrastruktur organisasi  dan  teknis  mendukung  penggunaan  teknologi,  terdiri  dari  beberapa  factor,  yaitu  perceived behavioral  control,  facilitating  condition  dan  compatibility.  Pengaruh  FC  pada  technology  acceptance dimoderasi oleh usia dan pengalaman [30,38,39,40,43]. Facilitating condition tidak mempengaruhi niat untuk menggunakan sistem (behavioral intention/BI), tetapi memiliki efek langsung pada penggunaan sistem yang sebenarnya (use behaviour/UB, actual use/AU). Kerangka teori orisinal model UTAUT disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Original UTAUT Model
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75

## Pengaruh Performance Expectancy Terhadap Behavioural Intention
Pada review ini terlihat secara umum PE memiliki pengaruh positif terhadap BI. Bahkan, dinilai sebagai faktor terkuat dalam memprediksi niat untuk menggunakan suatu system [32,45]. Hal ini menunjukkan bahwa keyakinan pengguna terhadap kinerja sistem mempengaruhi keinginannya untuk menggunakan sistem tersebut. Ketika pengguna percaya bahwa menggunakan teknologi kesehatan akan meningkatkan efisiensi, mereka akan memanfaatkannya untuk memberikan pelayanan yang baik bagi pasien [5]. Kim, et al., (2016) menggabungkan UTAUT dengan TAM. Model baru tersebut mengungkapkan pengaruh yang lebih besar dari PE pada ATT dan pengaruh yang lebih besar dari ATT pada BI. Hasil ini menunjukkan bahwa hubungan yang lebih kuat antara teknologi  baru  dan  kinerja  sistemnya  dikaitkan  dengan  pengaruh  yang  lebih  besar  pada  niat  menggunakan teknologi tersebut [24].
Berkaitan dengan hal tersebut di atas, Phichitchaisopa & Naenna (2013) mengemukakan bahwa memilih teknologi yang akan digunakan dan pelatihan pada calon penggunanya harus menjadi titik fokus. Sejak awal penggunaannya,  anggota  staf  kesehatan  harus  berpartisipasi  dalam  pemilihan  teknologi.  Setelah  terpilih, teknologi pelayanan kesehatan diimplementasikan dalam proses kerja rumah sakit. Pelatihan juga diperlukan untuk menjelaskan kegunaan teknologi ini dalam pelayanan kesehatan sehingga mereka mendapatkan manfaat yang lebih tinggi. Jika manfaat dan keuntungan menggunakan suatu sistem ditunjukkan secara memadai, maka niat pengguna untuk menggunakan sistem juga dapat ditingkatkan [36].
Perbedaan demografi tentu memiliki andil dalam hal ini. Performance expectancy bisa saja tidak memiliki pengaruh terhadap BI, seperti yang ditemukan oleh Lulin, et al., (2020) pada penelitiannya tentang hospital information  technology  oleh  perawat  rumah  sakit  di  Ghana.  Hal  tersebut  bisa  berasal  dari  kurangnya pengetahuan informatika keperawatan dalam program pelatihan perawat di negara itu [28]. Studi oleh Hossain et  al.,  (2019)  yang  meneliti  penerimaan  dokter  akan  electronic  health  record  (EHR),  juga  tidak  dapat menunjukkan pengaruh PE terhadap BI. Temuan itu mungkin mencerminkan fakta bahwa sebagian dokter di Bangladesh,  tempat  dilakukannya  penelitian,  tidak  mengenal  sistem  dan  manfaat  yang  mungkin  mereka dapatkan  dari  sistem  tersebut.  Selain  itu,  Bangladesh  tidak  memiliki  dukungan  infrastruktur  teknologi informasi  dan  komunikasi  yang  memadai  di  sektor  kesehatan.  Kurangnya  pelatihan  tentang  EHR,  jumlah komputer,  keterampilan  mengoperasikan  komputer,  dan  kecepatan  komputer  yang  lambat  adalah  beberapa hambatan umum [18,41]. Maka dari itu, sistem membutuhkan perbaikan berkelanjutan untuk menghilangkan hambatan dalam kinerjanya dan meningkatkan manfaat yang dirasakan oleh penggunanya [45].

## Pengaruh Effort Expectancy Terhadap Behavioural Intention
Hasil  yang  cukup  mengejutkan  didapatkan  pada  review  ini  karena  sebagian  besar  artikel  menemukan tidak adanya pengaruh yang signifikan dari EE terhadap BI, tidak sesuai dengan kerangka teori Venkatesh, et al., (2003). Hossain, et al., (2019) menyebutkan pada penelitiannya bahwa beberapa dokter takut menggunakan sistem EHR karena mereka berpikir bahwa kontak setiap pasien akan memakan waktu lebih lama jika mereka menggunakan  sistem  tersebut.  Bagi  mereka,  penggunaan  sistem  EHR  mungkin  kontra-produktif  mengingat aspek efisiensi dan penghematan waktu [22]. Masalah lain yang memakan waktu adalah redundansi pekerjaan yang dibutuhkan ketika ada juga keperluan untuk menyimpan catatan kertas karena komputer bermasalah dan catu daya yang tidak menentu, yang merupakan kejadian umum di Bangladesh [27]. Begitu pula pada penelitian yang dilakukan oleh Lulin, et al., (2020), yang memiliki keterbatasan bahwa HIT adalah bidang yang relatif baru dalam pelatihan perawat di Ghana dan hanya sejumlah kecil fasilitas layanan kesehatan memiliki akses ke sistem tersebut [28]. Hal ini juga memperkuat andil demografi pada proses penerimaan sistem informasi. Pada  beberapa  penelitian  memang  ditemukan  pengaruh  EE  terhadap  BI  yang  signifikan,  meskipun  tidak sebesar  dampak  yang  diberikan  oleh  faktor  PE  [3,32].  Salah  satu  aspek  kunci  dari  teknologi  pelayanan kesehatan  adalah  kemudahan  penggunaannya  (ease  of  use).  Pengguna  harus  mendapatkan  dukungan  dari sistem dalam hal proses yang lebih mudah, lebih cepat, dan lebih akurat untuk membuat keputusan. Oleh karena itu, kualitas informasi dan layanan yang diperoleh dari sistem juga terkait dengan persepsi ease of use.
Zha,  et  al.,  (2022)  juga  tidak  berhasil  membuktikan  pengaruh  EE  terhadap  BI  secara  langsung  pada penggunaan  CDSS.  Meskipun  demikian,  hasil  statistik  tersebut  tidak  berarti  bahwa  konstruksi  EE  tidak membantu menjelaskan adopsi sistem informasi (pada penelitian ini adalah VTE CDSS). Effort expectancy memiliki efek tidak langsung pada BI, dan efek ini dimediasi oleh kepuasan pengguna (user satisfaction/US). Baik PE dan EE berkorelasi dengan US, dan kemudian US secara langsung memengaruhi BI. Desain CDSS yang  berpusat  pada  pengguna  adalah  hal  yang  sangat  penting,  yang  berarti  pengguna  dapat  dengan  mudah belajar  tanpa  pelatihan  dan  menggunakannya  dengan  benar.  Untuk  meningkatkan  US,  sistem  harus  ramah pengguna dan berguna dengan informasi dan kualitas sistem yang memuaskan. Dengan peningkatan kepuasan, niat pengguna akan ditingkatkan [21,26,35].
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75

## Pengaruh Social Influence Terhadap Behavioural Intention
Menurut  model  UTAUT,  SI  didefinisikan  sebagai  persepsi  tentang  betapa  pentingnya  individu berdasarkan  perilaku  untuk  mencapai  tujuan  tertentu di  lingkungan kerja  atau  lingkungan  terdekatnya  [42]. Social influence ternyata memiliki pengaruh positif terhadap BI, dilihat dari sebagian besar hasil penelitian pada review ini. Penelitian oleh Hossain, et al., (2019) termasuk salah satunya. Bahkan SI dianggap salah satu faktor  yang  relatif  kuat  dalam  memprediksi  BI  pengguna  system  [37].  Hasil  tersebut  memperjelas  bahwa pembuat kebijakan harus secara proaktif mengelola SI yang dapat diterapkan pada pengguna sistem, dengan menyelenggarakan  forum  untuk  mengumumkan  praktik  penggunaan  sistem  terbaik,  agar  pengguna  lain terinspirasi untuk menerapkan sistem tersebut dan dapat menciptakan berita positif dari mulut ke mulut, serta merancang tindakan pencegahan terkait umpan balik negatif6, [34].
Pernyataan itu didukung sebuah survei oleh Zhou, et al., (2019) yang menemukan efek yang menonjol dari SI pada adopsi sistem informasi rumah sakit di antara perawat. Hal penting yang didapatkan adalah rumah sakit tersebut juga telah mendorong dan mendukung perawat untuk mengadopsi sistem tersebut. Konsep kunci SI adalah citra, faktor sosial, dan norma subjektif. Cara orang bertindak atau berperilaku di lingkungan terdekat mereka didasarkan pada konsep-konsep tersebut di atas yang memiliki pengaruh besar pada apa yang mereka lakukan atau tidak akan mereka lakukan [23].

## Pengaruh Facilitating Condition Terhadap Use Behaviour/Actual Use
Deskripsi dari FC pada model UTAUT adalah sumber daya teknologi informasi yang diperlukan untuk menggunakan sistem dan infrastruktur teknis yang ada untuk mendukung penggunaan ini, serta sejauh mana seseorang percaya bahwa suatu organisasi dapat memberikan pengetahuan dan pelatihan yang diperlukan untuk berjalannya  sebuah  sistem  informasi  [42].  Facilitating  condition  dianggap  sebagai  persyaratan  berperingkat tinggi  oleh  semua  staf  medis  [46,15].  Hal  tersebut  juga  dapat  dibuktikan  oleh  English,  et  al.,  (2016),  yang mengemukakan  bahwa  beberapa  rumah  sakit  Baptist  Hospital,  lokasi  penelitian  ini  dilakukan,  memiliki infrastruktur yang kuat agar sistem infromasi mereka berhasil. Mereka mengintegrasikan beberapa sistem yang akan  mengurangi  upaya  dan  waktu,  menghasilkan  kemudahan  penggunaan,  yang  pada  akhirnya  akan menghasilkan  kepuasan  yang  diperoleh  dari  penggunaan  dan  meningkatkan  penggunaan  sistem  untuk mencapai  potensi  maksimalnya.  Pembuat  kebijakan  harus  menekankan  pentingnya  FC,  seperti  kecukupan teknis, sumber daya manusia terampil TIK, program pelatihan, dan pengalaman pengguna lain yang saat ini menggunakan  sistem  HIT  [6,34].  Maka  diasumsikan  bahwa  apabila  terjadi  penolakan  untuk  menggunakan sistem oleh staf medis, hal itu bisa dikarenakan kurangnya peraturan kebijakan oleh administrator rumah sakit [17].

## Pengaruh Behavioural Intention Terhadap Use Behaviour/Actual Use
Behavioural intention dapat diartikan sejauh mana pengguna bersedia untuk menggunakan sistem. Faktor ini dinilai memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem. Actual use atau use behaviour sendiri menunjukan pemakaian nyata, seberapa sering pengguna mengoperasikan suatu teknologi informasi, yang tentunya menjadi indikasi  keberhasilan  aplikasi  sistem  informasi.  Dari  review  ini  didapatkan  pengaruh  positif  BI  terhadap UB/AU  [3,19,32,37].  Penelitian  Hossain,  et  al.,  (2019)  menunjukkan  bahwa  dokter  dapat  menerima  dan mengadopsi sistem EHR berdasarkan kekuatan niat mereka. Oleh karena itu, para pembuat kebijakan harus mengambil langkah-langkah untuk memperkuat BI anggota stafnya terhadap penggunaan sistem HER [19].
Di  bawah  tren  perkembangan  teknologi  informasi  dalam  bidang  kesehatan,  semakin  banyak  sistem teknologi informasi yang digunakan dalam praktik klinis. Yang menjadi tantangan utama adalah penerimaan pengguna dan keberhasilan integrasi sistem dengan seluruh ruang kerja klinis. Dengan demikian, organisasi layanan kesehatan harus memperhatikan kebutuhan pengguna dan penerimaan mereka terhadap teknologi baru [45].

## 4. KESIMPULAN
Model  UTAUT  dapat  membantu  rumah  sakit  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap penerimaan pengguna SIRS, sehingga mampu membantu dalam memprediksi keberhasilan penerapan sistem  tersebut.  Aplikasi  model  UTAUT  dalam  evaluasi  SIRS  dapat  menyesuaikan  tujuan  masing-masing peneliti,  baik  dengan  menggunakan  kerangka  teori  asli  ataupun  memodifikasinya  dengan  mengintegrasikan dengan model lain. Dari review ini didapatkan bahwa pengaruh performance expectancy, effort expectancy dan  social  influence  terhadap  behavioural  intention  dapat  berbeda  pada  setiap  penelitian.  Hal  tersebut disebabkan karena perbedaan lokasi penelitian, demografi responden dan cara pengaplikasian model UTAUT. Dari hasil sintesis sejumlah literatur didapatkan bahwa secara umum behavioural intention dipengaruhi oleh performance expectancy dan social influence. Sedangkan, effort expectancy tidak memiliki pengaruh terhadap behavioural intention pada sebagian besar studi dalam review ini. Meski demikian, bukan berarti konstruksi
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
effort expectancy tidak bisa membantu menjelaskan tentang adopsi sistem informasi. Kemudian, behavioural intention pengguna mempengaruhi use behaviour atau actual use dari SIRS. Ini berarti, keberhasilan penerapan SIRS dangat ditentukan oleh niat para penggunanya untuk mengoperasikan teknologi informasi tersebut.
Evaluasi  dengan  model  UTAUT  sangat  membantu  dalam  menentukan  jenis  konstruksi  yang  harus menjadi perhatian oleh masing-masing rumah sakit dalam mensukseskan penerapan SIRS mereka. Saran untuk manajemen  rumah  sakit  bertugas  untuk  mengembangkan  SIRS  yang  berpusat  pada  pengguna  dengan menyediakan  fasilitas  teknologi  yang  ramah  pengguna,  mengadakan  program  pelatihan  dan  menciptakan suasana yang mendukung niat stafnya dalam mengoperasikan SIRS. Membangun infrastruktur yang baik untuk kemajuan  teknologi  informasi  terutama  di  bidang  kesehatan  secara  merata  menjadi  kewajiban  pemangku kebijakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aarts,  J.,  &  Gorman,  P.  (2007).  IT  in  health  care:  Sociotechnical  approaches  ‘To  err  is  system’. International Journal of Medical Informatics 76(1), S1–S3.
[2] Ahmadi, H., et al. 2018. A Narrative Literature Review on the Impact of Organizational Context Perspective on Innovative Health Technology Adoption. Journal of Soft Computing and Decision Support Systems 5(4): 1–12.
[3] Abdekhoda, M., & Salih, K. M. (2017). Determinant Factors in Applying Picture Archiving and Communication Systems (PACS) in Healthcare. Perspectives in Health Information Management , 14 (Summer), 1c.
[4] Bawack, R.E., Kala, K. J. (2018). Adequacy of UTAUT in clinician adoption of health information systems in developing countries: the case of Cameroon. Int J Med Inform  109:15–22. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.10. 016 .
[5] Chang,  I. C., Hwang,  H. G., Hung,  W.F., Li, Y.C. (2007). Physicians’ acceptance of pharmacokinetics-based clinical decision support systems. Expert Syst Appl 33:296–303.
[6] Chiu, Y., Lee, W., Liu, C., & Liu, L. (2012). Internet lottery commerce: An integrated view of online sport lottery adoption. Journal of Internet Commerce 11(1), 68–80. https://doi.org/10.1080/15332861.2012.650990 .
[7] Compeau, D. R., Higgins, C. A. (1995). Computer self‑efficacy: development of a measure and initial test. MIS Q. 19(2):189–211.
[8] Davis, F., Bagozzi, R., Warshaw, P. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. J Appl Soc Psychol 22:1111–32.
[9] Davis FD. (1989) Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Q 13(3):319– 340
[10] Deharja, A., & Santi, M. W. (2018). The Evaluation of Hospital Information System Management Based on HOT-FIT Model at RSU Dr. H. Koesnadi Bondowoso 2018. Proceeding of the 1st International Conference on Food and Agriculture
[11] Dwivedi, Y.K., Rana N. P., Jeyaraj A., Clement M., Williams M.D. (2019). Re-examining the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): towards a revised theoretical model, Inf. Syst. Front. 21 (3):719–734.
[12] Endriani,  Lusiana  Wiwid  &  Sulistyawati,  (2019).  SIMPUS  eHealth  Evaluation  at  Bantul  District  Yogyakarta.  Yogyakarta: Universitas Ahmad Dahlan. JMMR, 8(1):62-68.
[13] English, D., Ankem, K., English, K. (2017). Acceptance of clinical decision support surveillance technology in the clinical pharmacy. Inform Health Soc Care 42(2):135-152. doi: 10.3109/17538157.2015.1113415
[14] Giuse, D. A., & Kuhn, K. A. (2003). Health information systems challenges: The Heidelberg conference and the future. International Journal of Medical Informatics 2003; 69(2–3), 105–114.
[15] Grout, R. W., Cheng, E. R., Carroll, A. E. (2018). A six‑year repeated evaluation of computerized clinical decision support system user acceptability. Int J Med Inform. 112(3):74–81. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.01.011 .
[16] Hammond, W. E. (1994). Hospital information systems: a review in perspective. Yearbook of medical informatics 301: 95-102.
[17] Handayani,  P.  W.,  Hidayanto,  A.  N.,  Pinem,  A.  A.  (2018).  Hospital  information  system  user  acceptance  factors:  user  group perspectives. Inform Health Soc Care. 43(1):84–107. https://doi.org/10.1080/17538157.2016.1269109 .
[18] Hoque,  M.,  Mazmum,  M.,  &  Bao,  Y.  (2014).  e-Health  in  Bangladesh:  Current  Status,  Challenges,  and  Future  Direction.  The International Technology Management Review 4(2), 87. https://doi.org/10.2991/itmr.2014.4.2.3
[19] Hossain, A., Quaresma, R., Rahman, H. (2019). Investigating factors influencing the physicians’ adoption of electronic health record (EHR) in healthcare system of Bangladesh: An empirical study. International Journal of Information Management 44:76-87.
[20] Karitis,  K.,  Gallos,  P.,  Triantafyllou,  I.S.,  Plagianakos,  V.  (2021).  Chios  Hospital  Information  System  Assessment. Stud  Health Technol Inform 287:158-162. doi: 10.3233/SHTI210837 .
[21] Khairat S, Marc D, Crosby W, et al. Reasons for physicians not adopting clinical decision support systems: critical analysis. JMIR Med Inform. 2018;6(2):e24. https://doi.org/10.2196/medinform.8912 .
[22] Khan,  S.,  Shahid,  Z.,  Hedstrom,  K., &  Andersson,  A.  (2012).  Hopes and fears  in  implementation  of electronic  health  records in Bangladesh. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries 54(1), 1–18. https://doi.org/10.1002/j.1681- 4835.2012.tb00387.x .
[23] Kijsanayotin, B., Pannarunothai, S., Speedie, S. M. (2009). Factors influencing health information technology adoption in Thailand’s community health centers: Applying the UTAUT model. International Journal of Medical Informatics, 78, 404–416.
[24] Kim, S., Lee, K. H., Hwang, H., Yoo, S. (2016). Analysis of the factors influencing healthcare professionals’ adoption of mobile electronic medical record (EMR) using the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) in a tertiary hospital. BMC Med Inform Decis Mak . 16:12. doi: 10.1186/s12911-016-0249-8
[25] Kowitlawakul, Y. (2011). The technology acceptance model: predicting nurses’ intention to use telemedicine technology (eICU). Comput Inform Nurs 29(7):411–418.
[26] Kux, B. R., Majeed, R. W., Ahlbrand, J., et al. (2017). Factors influencing the implementation and distribution of clinical decision support systems (CDSS). Stud Health Technol Inform. 243:127–31.
Lidhah Sutramanden Astriaka 1 , Firman Pribadi 2 , Winny Setyonugroho 3 et al., Jurnal Admmirasi. Vol. 7 No. 2 [2022] p. 67-75
[27] Lawrence, J., Tar, U. (2010). Barriers to ecommerce in developing countries. Information, Society and Justice, 13(1), 23–35.
[28] Lulin, Z., Owusu-Marfo, J., Antwi, H. A., Xu, X. (2020). The Contributing Factors to Nurses’ Behavioral Intention to Use Hospital Information Technologies in Ghana. SAGE Open Nurs . doi: 10.1177/2377960820922024
[29] Maillet, É., Mathieu, L., Sicotte, C. (2015). Modeling factors explaining the acceptance, actual use and satisfaction of nurses using an  Electronic  Patient  Record  in  acute  care  settings:  an  extension  of  the  UTAUT. Int  J  Med  Inform .  84(1):36-47. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2014.09.004
[30] Moore, G. C., Benbasat, I. (1991). Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation. Info Sys Res 2:192–222
[31] Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li,  T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ ,
372 , n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
[32] Phichitchaisopa, N., Naenna, T. (2013). Factors affecting the adoption of healthcare information technology. EXCLI J . 12:413-436.
[33] Rahimi,  B.,  Reza,  S.,  &  Mohamad,  J.  (2014).  Development  of  Hospital  Information  Systems:  User  Participation  and  Factors Affecting It. Acta Informatica Medica 22(6): 398–401.
[34] Rana,  N.,  Dwivedi,  Y.,  Lal,  B.,  Williams,  M.,  &  Clement,  M.  (2015).  Citizens’  adoption  of  an  electronic  government  system: Towards a unified view. Information Systems Frontiers, 19(3), 549–568. https://doi.org/10.1007/s10796-015-9613-y .
[35] Ray, J. M., Ahmed, O. M., Solad, Y., et al. (2019). Computerized clinical decision support system for emergency department‑initiated buprenorphine for opioid use disorder: user‑centered design. JMIR Hum Factors. https://doi. org/10.2196/13121.
[36] Sharifian,  R.,  Askarian,  F.,  Nematolahi,  M.,  Farhadi,  P.  (2014).  Factors  influencing  nurses’  acceptance  of  hospital  information systems  in  Iran:  application  of  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology. Health  Inf  Manag .  43(3):23-28. doi: 10.1177/183335831404300303
[37] Shiferaw, K. B., Mehari, E. A. (2019). Modeling predictors of acceptance and use of electronic medical record system in a resource limited setting: Using modified UTAUT model. Informatics in Medicine Unlocked . 17:100182. doi: 10.1016/j.imu.2019.100182
[38] Taylor, S., Todd, P. A. (1995). Assessing IT usage: the role of prior experience. MIS Q 19(2):561–570.
[39] Taylor, S., Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: a test of competing models. Inf Syst Res 6(4):144–176.
[40] Thompson,  R.  L.,  Higgins,  C.  A.,  Howell,  J.  M.  (1991)  Personal  computing:  toward  a  conceptual  model  of  utilization.  MIS  Q 15(1):124–143.
[41] Uddin, G. (2012). E-governance of Bangladesh: Present scenario, expectation, ultimate target and recommendation. International Journal of Scientific and Engineering Research, 3(11).
[42] Venkatesh,  V.,  &  Zhang,  X.  (2010).  Unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology  :  US.  Vs.  China.  Journal  of  Global Information Technology Management, 13(1), 5–27. https://doi.org/10.1080/1097198X.2010.10856507
[43] Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., Davis F. D. (2003). User acceptance of information technology: toward a unified view, MIS Q. 27 (3) 425–478.
[44] Venkatesh, V., Thong, J. Y., Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending tthe unified theory of acceptance and use of technology, MIS Q. 36 (1) 157–178.
[45] Zha, H., Liu, K., Tang, T., et al. (2022). Acceptance of clinical decision support system to prevent venous thromboembolism among nurses: an extension of the UTAUT model. BMC Med Inform Decis Mak . 22(1):221. doi: 10.1186/s12911-022-01958-8
[46] Zhou, L. L., Owusu-Marfo, J., Asante, A. H., Antwi, M.O., Kachie, A. D. T., Ampon-Wireko, S. (2019). Assessment of the social influence and facilitating conditions that support nurses’ adoption of hospital electronic information management systems (HEIMS) in Ghana using the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model. BMC Med Inform Decis Mak . 19(1):230.