Volume 12                                               Nomor 1                                                 April 2024

## FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT PENGGUNAAN (INTENTION TO USE) LAYANAN TELEKONSULTASI APLIKASI HALODOC PADA MASYARAKAT INDONESIA
Hansa Nurhaida 1 *, Eka Pramudita 1 , Hendra Achmadi 1
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas Pelita Harapan
*Corresponding author: drhansanurhaida@gmail.com
Article History: Received: 25/09/2023 Accepted: 27/01/2024 Available Online: 28/04/2024

## PENDAHULUAN
Tele memiliki makna ‘jauh’
sedangkan medicine merupakan  bidang kedokteran.
Sehingga
telemedicine memiliki  pengertian  sebagai  layanan
berbasis teknologi jarak jauh dalam bidang kesehatan.
Layanan ini bertujuan memudahkan  tenaga  kesehatan  untuk memberikan konsultasi, memperluas jangkauan pelayanan kesehatan, pelayanan

## Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia

## ABSTRACT
The  development  of  telemedicine  is  growing  rapidly  along with  the  phenomenon  of  the  2019  coronavirus  disease (COVID-19) pandemic due to the limit outdoor or face to face activities regulation in Indonesia. The currently the status of the  COVID-19  pandemic  has  shifted,  resulting  outdoor activities  and  face-to-face  medical  services  will  become  an option for Indonesian society. Health technology applications, including Halodoc, must develop and carry out self-evaluation to maintain their market. This research aimed to  determine  the  relationship  between  the  intention  to  use teleconsultation  services  with  other  variables  such  as Subjective Health Status, Perceived Privacy and Security and Effort Expectancy among Halodoc users. This research was conducted  using  an  online  questionnaire  with  1  to  5  Likert scale, involving 162 respondents who had used the Halodoc teleconsultation service before. The collected data processed using the SmartPLS 3rd version for Windows. The results are Perceived Privacy and Security and Effort Expectancy have a positive  influence  on  the  intention  to  use  Halodoc teleconsultation services, while Subjective Health Status does not influence Intention to Use Halodoc.
Keywords:  Intention  To  Use,  Teleconsultation,  Effort Expectancy, Perceived Privacy and Security, Halodoc
diagnostik  dan  tatalaksana  perawatan dengan  pasien  tanpa  bertatap  muka. 1
Meskipun konsep telemedisin sudah dicanangkan  sejak  lama,  perkembangan telemedicine di  Indonesia  baru  mengalami lecutan  perkembangan  yang  pesat  pada tahun  2019.  Hal  ini  dipicu  oleh  fenomena pandemi coronavirus disease (COVID-19), karena  upaya  pengurangan  layanan  tatap muka fasilitas kesehatan.
Sejalan  dengan  hal  ini,  Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia  pun  telah menerbitkan  Peraturan  terkait  dengan penggunaan  teknologi  informasi  dan komunikasi pada bidang kesehatan, sebagaimana  Permenkes  No.  46  Tahun 2017 tentang Strategi e-Kesehatan Nasional dan  regulasi  penyelenggaraan  layanan Telemedicine  pada  Permenkes  No.  20 Tahun  2019. 3-4 Selama  pandemi  COVID- 19,  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia  pun  telah  bekerja  sama  dengan 17 platform aplikasi  kesehatan  untuk melakukan  layanan  telemedisin.  Layanan ini  ditujukan  bagi  pasien  COVID-19 dengan  gejala  ringan  hingga  sedang  yang melakukan  isolasi  mandiri  pada  beberapa kota  besar  di  Indonesia. Melalui  layanan isoman kemenkes ini, masyarakat mendapat  akses  telekonsultasi  dokter  dan pengiriman obat secara gratis. 2–4
Berdasarkan  survey  yang Statista  Global Consumer  Survey, Indonesia  menempati urutan  ketiga  sebagai  negara  dengan pengguna  aplikasi  Kesehatan  terbanyak, dengan angka 57%. 5
Saat ini hampir seluruh rumah sakit di Indonesia,  terlebih  pada  sektor  swasta, mengembangkan aplikasi untuk mempermudah  proses  administrasi.  Tidak sedikit  yang  memiliki  fitur  layanan telekonsultasi. 6
Salah satu platform penyedia layanan telekonsultasi di Indonesia adalah Halodoc.
Aplikasi teknologi yang bergerak dibidang kesehatan ini dirilis pertama kali pada tahun 2016.  Berdasarkan  survey,  hingga  saat  ini Halodoc  merupakan  aplikasi  kesehatan yang  paling  banyak  diunduh  di  Indonesia. Hingga  tahun  2023,  tercatat  lebih  dari  10 juta  orang  mengunduh  dan  menggunakan aplikasi  ini  melalui Google  Play dan App Store . 7,8 Halodoc  sebagai  aplikasi  yang paling  unggul  dari  kelompoknya,  namun, tidak luput dari kendala yang bersifat teknis maupun non-teknis. 8-10
Berdasarkan  pemaparan  tersebut, penelitian  ini  untuk  mengetahui  hubungan Subjective Health Status, Perceived Privacy  and  Security,  Effort  expectancy terhadap  Intention  to  Use menggunakan dengan  metode  TAM  modifikasi . 11–13
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui faktor  yang  berpengaruh  terhadap  niat penggunaan aplikasi Halodoc pada masyarakat  Indonesia  karena  pengalaman pengguna  pada  bidang  telemedisin  akan mempengaruhi loyalitas pengguna
Intention to use merupakan kecenderungan  perilaku  dari  pengguna ( user )  untuk  tetap  menggunakan  suatu teknologi. 14-15 Berdasarkan penelitian Kang dkk. 16 , 70% partisipan telemedisin merupakan  kalangan  lansia,  namun  pada pelaksanaannya  lebih  banyak  digunakan oleh kalangan dengan usia yang lebih muda (produktif).
Subjective  Health  Status merujuk pada  evaluasi  diri  sendiri  terhadap  tingkat Kesehatan  individu.  Karena  sifatnya  yang subjektif, maka tingkat kesehatan seseorang  yang  diukur  secara  subjektif belum  tentu  menggambarkan  keadaan objektif medisnya. 17 Pada penelitina terdahulu,  ditemukan  kesehatan  subjektif pada  lansia  menentukan  niat  penggunaan sebuah teknologi. 18-19
Perceived  Privacy  and  Security dalam penelitian ini mengacu pada persepsi vendor dalam mengambil aksi yang sesuai untuk  memastikan  penggunaan  teknologi bebas  risiko  (proteksi  data  pribadi  yang berhubungan dengan teknologi dan berkaitan  dengan  bagaimana  mereka dilindungi  dari  risiko  yang  terkait  dengan keamanan). 20-21 Hubungan Perceived Privacy  and  Security memiliki  banyak berpengaruh  pada  berbagai  bidang  yang berkaitan  dengan  implementasi  teknologi dan adopsi teknologi. 22-23
Effort Expectancy didefinisikan sebagai  kemudahan  pengguna  dalam menggunakan  sebuah  sistem  teknologi merupakan pengertian dari effort expectancy . Venkatesh dkk. 24 , menjabarkan harapan  usaha  ( Effort  expectancy) adalah tingkat  kenyamanan  dan  kegunaan  yang dirasakan oleh masyarakat ketika menggunakan  suatu  sistem  informasi tertentu.  Salah  satu  komponen  dari effort expectancy adalah  tampilan  antar  muka ( interface ).  Pada  penelitian  sebelumnya, didapatkan  hubungan  yang  positif  antara variabel tersebut dengan intention to use . 25- 26

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan studi dengan  pendekatan  potong  lintang  ( cross- sectional )  secara  kuantitatif.  Penelitian  ini dilakukan  di  Indonesia  dengan  melibatkan masyarakat  dengan  usia  produktif  (15-64 tahun)  yang  pernah  menggunakan  layanan telekonsultasi  melalui platform aplikasi kesehatan Halodoc.
Apabila  responden  memiliki  salah satu dari kriteria berikut: (1) Tidak pernah menggunakan  layanan  telekonsultasi,  (2) Tidak menggunakan layanan telekonsultasi aplikasi Halodoc, (3) Tidak menyelesaikan
kuesioner  dan  (4)  memiliki  rentang  usia tidak  masuk  kedalam  kriteria  produktif maka  masuk  di  eksklusi  dari  penelitian. Selain  usia,  responden  juga  mengisi  data diri yang terdiri dari jenis kelamin, rentang pendapatan  per  bulan,  tingkat  pendidikan dan  pekerjaan  untuk  menggambarkan demografi.
Pada kuesioner, responden hanya bisa mengisi  1  nilai  yang  merepresentasikan tingkat persetujuannya pada setiap pernyataan  pada  kuesioner  penelitian. Kuesioner  ini  yang  disebar  pada  bulan November  2022  dan  April  2023,  secara daring  dengan  menggunakan google  form dengan  teknik  pengumpulan random sampling, karena didapatkan  secara  acak dengan  bantuan  beberapa  klinik  yang tersebar di Indonesia.
Responden menjawab 19 bulir pernyataan  (konstruk)  yang  mewakili masing-masing variabel (gambar 1).
Variabel  dependen  ( Intention  to  Use ) diukur  pengaruh  positifnya  dari  variabel Subjective Health Status , Perceived
Privacy and Security , serta Effort Expectancy .  Pada  kuesioner, Intention  to Use diukur  melalui  3  kontsruk, Subjective Health  Status diukur  melalui  3  konstruk, Perceived  Privacy  and  Security dari  5 konstruk, serta Effort Expectancy melalui 3 konstruk.  Pernyataan  menggunakan  skala likert 1  hingga  5  yang  merupakan  metode penskalaan  bipolar,  untuk  mengukur respons positif atau  negatif terhadap suatu pernyataan.
Kemudian  dari  205  data  yang diperoleh,  didapatkan  sebanyak  162  data penelitian yang memenuhi kriteria inklusi. Data  yang  memenuhi  syarat  kemudian diolah  menggunakan  perangkat  lunak SmartPLS versi  3  untuk windows dengan pengembangan  model modified TAM (gambar. 1). Melalui Partial Least Square-
Structural Equation Modeling (PLS-SEM).
Seluruh variabel diolah untuk mendapatkan model  pengujian outer  model dan inner model . Outer model adalah model pengukuran  yang  menguji  reliabilitas  dan validitas  antar  konstruk  dalam  suatu variabel.  Sedangkan inner  model adalah model struktural yang menampilkan hubungan antara konstruk dan pengaruhnya satu  sama  lain,  termasuk  pengujian hipotesis. Penentuan nilai parameter dalam penelitian  ini  adalah  p<0,05  dan  t-statistik >1,645.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  tabel  1,  dari  162  responden didapatkan sebagian adalah wanita dengan presentase  66,1%.  dengan  didominasi  usia
30 – 39 tahun sebanyak 29%. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hung  M  yang  mendapati  responden Amerika
Serikat yang banyak menggunakan Telemedisin selama
COVID-19  adalah  kelompok  wanita. 27
Penghasilan  responden  didapatkan  paling banyak  berada  dibawah  4  juta  rupiah dengan presentase 38,3%, diikuti penghasilan  dengan  rentang  4  juta  hingga 10 juta dengan presentase 33,3%. Responden yang berpendidikan setinggi S1 merupakan  yang  paling  banyak  dengan presentase  58%.  Ditemukan  juga  bahwa sebagian  besar  responden  pada  penelitian ini  bekerja  sebagai  karyawan  swasta dengan presentase 52,5%.
Tabel 1. Demografi Responden Karakteristik Frekuensi Persentase (%) Jenis Kelamin Pria Wanita 55 107 33,9 66,1 Usia (tahun) 18 - 29 30 - 39 40 - 49 50 - 59 >60
35 47
37 32 11 21,6 29,0 22,8 19,8 6,8 Pendapatan <Rp 4.000.000,- Rp 4.000.000,-  sampai Rp 10.000.000,- >Rp 10.000.000,- 62 54 46 38,3 33,3 28,4 Tingkat Pendidikan Tidak bersekolah SMP sederajat SMA sederajat D3 S1 S2
S3 2 18
23 7 58 36 18 1,2 11,1 14,2 4,3 35,8 22,3 11,1

## Pekerjaan
Karakteristik Frekuensi Persentase (%) Pegawai Negeri Sipil Karyawan Swasta TNI/Polri Wiraswasta Buruh Pensiunan Mahasiswa Tidak bekerja 17 85 12 13 4
6 11 14 10,5 52,5 7,4 8,0 2,5 3,7 6,8 8,6 Uji  model  pengukuran  meliputi  uji validitas konvergen, uji reliabilitas, dan uji validitas diskriminan. Uji validitas konvergen  digunakan  untuk  mengetahui tingkat korelasi antar indikator dalam suatu konstruk  dengan  nilai factor  loadings ˃0,708 dan nilai average  variance  extract (AVE)  >0,50. 28 Hair  dkk. 28 ,  menyatakan bahwa  uji  reliabilitas  sebaiknya  dilakukan
dengan  meninjau  nilai Cronbach’s  alpha (CA) dan composite reliability (CR). Nilai CA  dan  CR  harus  lebih  dari  0,70  untuk memenuhi  persyaratan  uji  reliabilitas. Dalam tabel 2 menunjukkan bahwa semua loading untuk setiap konstruk dalam model diatas 0,708, nilai CA dan CR di atas 0,70 dan AVE di atas 0,5.
Tabel 2 . Evaluasi Hasil Uji Model Pengukuran Variabel Konstruk Outer Loading Intention to Use (AVE= 0.712; CA= 0.797; CR= 0.881) Saya bersedia menggunakan telekonsultasi Halodoc untuk melengkapi pelayanan kesehatan saya 0,883 Saya berniat menggunakan telekonsultasi Halodoc jika diperlukan 0,786 Setelah pelatihan yang baik, saya berniat untuk melakukan telekonsultasi Halodoc 0,859 Subjective Health Status (AVE= 0.737; CA= 0.822; CR= 0.894) Menurut saya kesehatan saya secara umum tergolong baik 0,879 Dibandingkan dengan orang lain selain saya, kesehatan saya termasuk baik 0,864 Saya puas dengan status kesehatan saya 0,833 Perceived Privacy and Security (AVE= 0.598; CA= 0.830; CR= 0.881) Saya merasa aman menggunakan telekonsultasi Halodoc 0,723 Penggunaan telekonsultasi Halodoc membuat perasaan aman saya meningkat 0,820 Telemedicine Halodoc (khususnya telekonsultasi online ) bersifat rahasia 0,726
Saya tidak memiliki masalah mengetahui riwayat konsultasi dan kesehatan saya selama melakukan telekonsultasi di Halodoc akan disimpan 0,814 Penggunaan telekonsultasi Halodoc tidak mengganggu privasi saya 0,775 Effort Expectancy (AVE= 0.688; CA= 0.751; CR= 0.858) Telekonsultasi Halodoc mudah dioperasikan dan digunakan 0,783 Telekonsultasi Halodoc mudah dipelajari 0,822 Telekonsultasi Halodoc memiliki petunjuk penggunaan yang jelas 0,846
Keterangan: AVE = Average Variance Extracted, CA = Cronbach’s Alpha, CR = Composite Reliability Selanjutnya, uji validitas diskriminan dapat  dilakukan  melalui  kriteria  Fornell- Larcker, namun Henseler dkk . 29 , menunjukkan  bahwa  kriteria  Fornell- Larcker kurang berperforma baik, terutama ketika loading indikator  pada  suatu konstruksi  hanya  sedikit  berbeda.  Sebagai gantinya,  Henseler  mengusulkan  rasio korelasi Heterotrait-Monotrait (HTMT). 28
Nilai HTMT yang diterima adalah di bawah 0.90,  menyatakan  bahwa  dalam  mengukur konstruknya,  sebuah  konstruksi  telah memiliki  indikator  yang  terdiskriminasi spesifik 28-29 Tabel 3 menunjukkan bagaimana  model  memenuhi  kriteria  uji validitas diskriminan. Berdasarkan hasil uji tersebut,  konstruk  dapat  dinyatakan  valid dan reliabel.

## Tabel 3. Uji Validitas Diskriminan HTMT
Effort Expectancy Intention to Use Perceived Privacy and Security Subjective Health Status Effort Expectancy Intention to Use 0,795 Perceived Privacy and Security 0,757 0,749 Subjective Health Status 0,493 0,506 0,596 Evaluasi  model  struktural  dilakukan dengan melihat apakah
terdapat kolinearitas untuk
mengetahui kemungkinan  adanya  hubungan  antar variabel  bebas  satu  sama  lain  pada  suatu model. Pengujian dapat dilihat melalui hasil
olahan nilai variance inflation factor (VIF). Nilai  yang  memenuhi  syarat  adalah  di bawah 5.0 namun diharapkan di bawah 3.0 agar  benar-benar  tidak  terdapat  masalah kolinearitas. 28 Dalam  model  ini  seluruh nilai VIF berada di bawah 3.
Pada evaluasi nilai R-Square, didapatkan  nilai  sebesar  0.484  untuk Intention  to  Use .  Dalam  hal  ini  variabel Intention  to  Use dapat  dijelaskan  dengan
variabel
Subjective Health Status,
Perceived Privacy and Security, dan Effort Expectancy sebesar  48,4%,  Hal  ini menandakan  model  tersebut  memiliki kekuatan  prediksi lemah . Nilai  R²  baru dapat dikatakan memiliki akurasi prediktif
sedang  jika  nilai  >0,50  dan  dikatakan memiliki  akurasi  prediktif  substansial  jika nilai >0,75. 28
Uji  hipotesis  dilakukan  dengan melihat nilai koefisien jalur serta parameter berupa  nilai p dan  t-statistik.  Tabel  4 menunjukkan  hasil  uji  hipotesis  dalam model tersebut.
Tabel 4. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Jalur Standardized Path Coefficient p- value t- statistics Kesimpulan H1 Subjective Health Status → Intention to Use 0,099 0,105 1,257 Tidak didukung H2 Perceived Privacy and Security → Intention to Use 0,339 0,000 3,850 Didukung H3 Effort Expectancy → Intention to Use 0,379 0,000 4,641 Didukung
Pada  tabel  4  dapat  diketahui  bahwa seluruh  hipotesis,  kecuali  H1,  terdukung yang  berarti  berpengaruh  positif  secara signifikan  antara  variabel  yang  diuji.  Hal ini dapat dilihat dari seluruh nilai koefisien jalur yang positif, nilai p <0,05, dan nilai t- statistik  di  atas  1,645. 28 Sedangkan  pada hipotesis 1 memiliki nilai p>0,05 dan nilai t-statistik di bawah 1,645.
Uji  hipotesis  H1: Subjective  Health Status berpengaruh positif terhadap Intention  to  Use tidak  dapat  diterima  atau didukung.  Meskipun  bertentangan  dengan penelitian  sebelumnya 16,19 ,  hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh Van Houwenlingen dkk. 11 Kim dkk. 23 juga menemukan kelompok tanpa penyakit kronik lebih termotivasi untuk memperhatikan kesehatannya menggunakan perangkat kesehatan seluler.
Hal ini mendukung bahwa tingkat kesehatan  pengguna  tidak  berpengaruh positif  terhadap  penggunaan  aplikasi Halodoc.
Uji  hipotesis  H2: Perceived  Privacy and  Security berpengaruh  positif  terhadap Intention  to  Use dapat  diterima  sesuai dengan  penelitian  terdahulu. 11,22,23 Hal  ini berarti bahwa perasaan aman dan keamanan  data  pengguna  berpengaruh terhadap niat penggunaan aplikasi Halodoc.
Uji  hipotesis  H3:  Pengaruh Effort Expectancy berpengaruh  positif  terhadap Intention  to  Use didukung  dan  sesuai dengan penelitian terdahulu 11,23,25,26,30 .
Alviani dkk. 31 , juga mengemukakan adanya hubungan signifikan antara effort expectancy dengan intention  to  use pada user  dewasa  di  Indonesia.  Meskipun terdapat penelitian yang menemukan tidak
terdapat hubungan positif antara keduanya 32 ,  hal ini  dapat  diakibatkan  oleh penelitian  diterapkan  pada  negara  yang sudah  maju  dimana  penggunaan  aplikasi seluler  tidak  lagi  menunjukkan  layanan inovatif melainkan sudah menjadi keseharian.
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  telah  diuraikan  di  atas terdapat  beberapa  implikasi  manajerial yang dapat digunakan sebagai saran kepada pihak perusahaan agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dalam rangka meningkatkan  niat  penggunaan,  yaitu Perceived  Privacy  and  Security,  Effort Expectancy. Sehingga  keamanan  dan kemudahan  usaha  dalam  menggunakan telemedisin  dapat  menjadi  fokus  untuk ditingkatkan oleh aplikasi kesehatan Halodoc.
Meskipun  demikian,  pada  penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan. Limitasi penelitian  antara  lain:  (1)  Hanya  berfokus pada pengguna aplikasi layanan telemedisin  Halodoc  sehingga  tidak  dapat digeneralisasi terhadap layanan telemedisin dari  penyedia  lainnya  yang  tersebar  di Indonesia. (2) Variabel lainnya yang dapat mempengaruhi Intention  to  Use seperti price  value dan social  influence .  (3) Keterbatasan  waktu.  Maka  dari  itu,  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  penelitian  ini  sebagai  dasar untuk  mengembangkan  variabel  lain  yang
memengaruhi Intention  to  Use dan  studi berkelanjutan agar mengetahui pola perubahan  perilaku  pengguna  seiring berjalannya waktu.

## SIMPULAN
Dari hasil pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa Perceived Privacy and Security,  Effort  Expectancy berpengaruh terhadap niat penggunaan aplikasi layanan telemedisin.  Sedangkan  tingkat  kesehatan tidak berpengaruh terhadap niat penggunaan.  Penelitian  ini  dapat  menjadi saran  kepada  pihak  perusahaan  agar  dapat meningkatkan  niat  penggunaan  aplikasi layanan telemedisin tersebut. Pihak perusahaan  dapat  meningkatkan  harapan usaha dan keamanan data atau privasi agar meningkatkan  niat  penggunaan  aplikasi layanan telemedisin tersebut.
Penelitian ini masih terbatas terhadap salah  satu  layanan  aplikasi  telemedisin yang  ada  di  Indonesia  sehingga  belum dapat  digeneralisasi  terhadap  layanan telemedisin lainnya. Selain itu, terlepas dari model  TAM  yang  dimodifikasi,  masih terdapat  variabel  lain  yang  mempengaruhi Intention  to  use seperti  yang  ada  pada model UTAUT2.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  seluruh  responden  yang  terlah berpartisipasi pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Deldar K, Bahaadinbeigy K, Tara SM. Teleconsultation and Clinical Decision Making: a Systematic Review. Acta Inform Med [Internet]. 2016 [cited 2023 Sep 25];24(4):286–92. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27708494/
2.   World Health Organization. Intra-action Review of Indonesia’s Response to COVID-19: Summary Report for partners, August 2020 [Internet]. World Health Organization. Jakarta: World  Health  Organization;  2021  [cited  2023  Sep  25].  Available  from:
https://cdn.who.int/media/docs/default-source/searo/indonesia/intra-action-review-report- of-indonesia-s-response-to-covid-19.pdf?sfvrsn=d3756cbc_1&download=true
3.   Peraturan Menteri Kesehatan No. 46 Tahun 2017 tentang Strategi E-kesehatan Nasional [Internet].  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia.  2017  [cited  2023  Sep  25].  Available from: https://peraturan.bpk.go.id/Details/139565/permenkes-no-46-tahun-2017
4.   Peraturan  Menteri  Kesehatan  No.  20  Tahun  2019  tentang  Penyelenggaraan  Pelayanan Telemedicine antar Fasilitas Pelayanan Kesehatan [Internet]. Menteri Kesehatan Republik Indonesia.
2019 [cited 2023 Sep 25]. Available from:
https://peraturan.bpk.go.id/Details/138613/permenkes-no-20-tahun-2019
5.   Pusparisa  Y.  Indonesia  Peringkat  ke-3  Global  Memanfaatkan  Aplikasi  Kesehatan [Internet]. Databoks. 2020 [cited 2023 Sep 25]. Available from: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/10/13/indonesia-peringkat-ke-3-global- memanfaatkan-aplikasi-kesehatan
6.   Nurfikri A, Kamadipa T, Roselina E. Telemedicine app: What’s next after pandemi? 2022 Jurnal administrasi bisnis terapan 5(1): 23-8. DOI: 10.7454/jabt.v5i1.1036
7.   Annur  CM.  Layanan  Telemedicine  yang  Paling  Banyak  Digunakan  di  Indonesia,  Apa Saja?  [Internet].  databoks.  2022  [cited  2023  Sep  25].  Available  from: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/04/07/layanan-telemedicine-yang- paling-banyak-digunakan-di-indonesia-apa-saja
8.   Isnaini  R.  Skripsi  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Halodoc  Di  Masa  Pandemi Dengan  Menggunakan  Model  End  User  Computing  Satisfaction  (Eucs).  [Jakarta]: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah; 2022.
9.   Araminta  TR,  Sophianingrum  M.    Preferensi  Masyarakat  Terhadap  Penggunaan Telemedicine Sebagai Pendukung Sarana Kesehatan pada Masa Pandemi Covid-19 di DKI Jakarta. Teknik PWK (Perencanaan Wilayah Kota).
2023;(12):93-105.
10.14710/tpwk.2023.34245.
10.  Satterthwaite  D.  The  social  and  political  basis  for  citizen  action  on  urban  poverty reduction.
Environment and Urbanization,
2008;20(2):307-318. https://doi.org/10.1177/0956247808096114
11.  Van  Houwelingen  CTM,  Ettema  RGA,  Antonietti  MGEF,  Kort  HSM.  Understanding Older People’s Readiness for Receiving Telehealth: Mixed-Method Study. J Med Internet Res  [Internet].  2018  Apr  1  [cited  2023  Sep  25];20(4).  Available  from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29625950/
12.  Murhum N, Durachman Y, Fetrina E. Pengukuran Penerimaan Pengguna Pada Aplikasi Kesehatan Halodoc dengan Menggunakan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2. Jurnal SNATI. 2022;1(2):24–31.
13.  Venkatesh  V,  Thong  JYL,  Xu  X.  Consumer  Acceptance  and  Use  of  Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly. 2012;36:157–78.
14.  Davis  F.  A  Technology  Acceptance  Model  for  Empirically  Testing  New  End-User Information Systems [Thesis (Ph.D.)]. Massachusetts Institute of Technology; 1985.
15.  Aggelidis  VP,  Chatzoglou  PD.  Using  a  modified  technology  acceptance  model  in hospitals.  Int  J  Med  Inform  [Internet].  2009  Feb  [cited  2023  Sep  25];78(2):115–26. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18675583/
16.  Kang EK, Lee H, Hong KJ, Yun J, Lee JY, Hong YC. The general public’s perspectives on  telemedicine  during  the  COVID-19  pandemic  in  Korea:  analysis  of  a  nationwide survey.  Epidemiol  Health  [Internet].  2022  [cited  2023  Sep  25];44.  Available  from: /pmc/articles/PMC9117104/
17.  Gataūlinas A, Banceviča M. Subjective Health and Subjective Well-Being (The Case of EU Countries). Adv Appl Sociol. 2014;04(09):212–23.
18.  Peek  STM,  Wouters  EJM,  van  Hoof  J,  Luijkx  KG,  Boeije  HR,  Vrijhoef  HJM.  Factors influencing acceptance of technology for aging in place: a systematic review. Int J Med Inform  [Internet].  2014  Apr  [cited  2023  Sep  25];83(4):235–48.  Available  from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24529817/
19.  Wang  Q,  Sun  X.  Investigating  gameplay  intention  of  the  elderly  using  an  Extended Technology  Acceptance  Model  (ETAM).  Technol  Forecast  Soc  Change.  2016  Jun 1;107:59–68.
20.  Shin DH. The effects of trust, security and privacy in social networking: A security-based approach to understand the pattern of adoption. Interact Comput. 2010;22(5):428–38.
21.  Mekovec R, Hutinski Z. The role of perceived privacy and perceived security in online market. 2012 Proceedings of the 35th International Convention MIPRO. 2012;
22.  Venkatesh  V,  Aloysius  JA,  Hoehle  H,  Burton  S.  Two  Retail  Store  Laboratory Experiments.  MIS  Quarterly  [Internet].  2017;41(1):83–114.  Available  from: https://www.jstor.org/stable/26629638
23.  Kim B, Lee E. What Factors Affect a User’s Intention to Use Fitness Applications? The Moderating Effect of Health Status: A Cross-Sectional Study. Inquiry [Internet]. 2022 Apr 1 [cited 2023 Sep 25];59. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35580021/
24.  Venkatesh  V,  Morris  MG,  Davis  GB,  Davis  FD.  User  Acceptance  of  Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly. 2003;27:425–78.
25.  Yamin MAY, Alyoubi BA. Adoption of telemedicine applications among Saudi citizens during COVID-19 pandemic: An alternative health delivery system. J Infect Public Health [Internet].  2020  Dec  1  [cited  2023  Sep  25];13(12):1845–55.  Available  from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33172819/
26.  Molfenter T, Roget N, Chaple M, Behlman S, Cody O, Hartzler B, et al. Use of Telehealth in Substance Use Disorder Services During and After COVID-19: Online Survey Study. JMIR  Ment  Health  [Internet].  2021  Feb  1  [cited  2023  Sep  25];8(2).  Available  from: /pmc/articles/PMC7895293/
27.  Hung M, Ocampo M, Raymond B, Mohajeri A, Lipsky MS. Telemedis di kalangan Orang Dewasa  yang  Tinggal  di  Amerika  selama  Pandemi  COVID-19.  Jurnal  Internasional Penelitian Lingkungan dan Kesehatan Masyarakat . 2023; 20(9):5680. https://doi.org/10.3390/ijerph20095680
28.  Hair JF, Risher JJ, Sarstedt M, Ringle CM. When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review. 2019 Mar;31:2–24.
29.  Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. J Acad Mark Sci. 2015 Mar;43:115–35.
30.  De Veer AJE, Peeters JM, Brabers AEM, Schellevis FG, Rademakers JJDJM, Francke AL. Determinants of the intention to use e-Health by community dwelling older people. BMC
Health  Serv  Res  [Internet].  2015  Mar  15  [cited  2023  Sep  25];15(1).  Available  from: /pmc/articles/PMC4364096/
31.  Alviani  R,  Purwandari  B,  Eitiveni  I,  Purwaningsih  M.  Factors  Affecting  Adoption  of Telemedicine for Virtual Healthcare Services in Indonesia. Journal of Information Systems Engineering  and  Business  Intelligence  [Internet].  2023  Apr  28  [cited  2023  Sep 25];9(1):47–69. Available from: https://e-journal.unair.ac.id/JISEBI/article/view/41371
32.  Lee W-I, Fu H-P, Mendoza N, Liu T-Y. Determinants Impacting User Behavior towards Emergency Use Intentions of m-Health Services in Taiwan. Healthcare. 2021 Mar;9:535.