ISSN Online : 2716-0777 Journal Homepage : https://neorespublica.uho.ac.id/index.php/journal

## Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
(SIMRS) Khanza : Metode HOT FIT di Instalasi Rawat
Jalan RSUD Bahteramas Tahun 2024
Ria Lestari Sitompul 1, * ; Nani Yuniar 2 ; Fikki Prasetya 3 1,2,3 Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia; Ilyas_ria@yahoo.co.id
* Correspondence : Ilyas_ria@yahoo.co.id
Kata kunci Evaluasi, SIMRS, HOT FIT Keywords Evaluation, HMIS,
HOT-Fit

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui evaluasi SIMRS dengan melihat pengaruh Human ( system use, user satisfaction), Organization (top management support, it  capability staff) , Technology ( system quality, information quality dan service quality) terhadap net benefit SIMRS  Khanza  di  instalasi  rawat  jalan  RSUD  Bahteramas.  Jenis  penelitian  ini adalah cross sectional, jumlah populasi 147 orang dan sampel 107 orang. Data hasil kuesioner  dianalisis  dengan  menggunakan  SPSS  regresi  linear  berganda.  Hasil penelitan adalah sebagai berikut: ada pengaruh secara parsial system use terhadap net  benefit dengan  nilai  sig.  0,012,  ada  pengaruh  secara  parsial user  satisfaction terhadap net benefit dengan nilai sig. 0,025, tidak ada pengaruh secara parsial top management support terhadap net benefit dengan nilai sig. 0,468, tidak ada pengaruh secara parsial IT capability staff terhadap net benefit dengan nilai sig. 0,362, tidak ada pengaruh  secara  parsial system  quality terhadap net  benefit dengan nilai  sig. 0,343, tidak ada pengaruh secara parsial information quality terhadap net benefit dengan nilai sig. 0,424, tidak ada pengaruh secara parsial service quality terhadap net benefit dengan nilai sig. 0,076, variabel system use, user satisfaction, top management support, it capability staff , system quality, information quality, dan service quality berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap net benefit dengan nilai adjusted r square 12,2%..

## ABSTRACT
This study aimed to determine the evaluation of HMIS by looking at the effect of Human (system use, user satisfaction), Organization (top management support, IT  capability  staff),  and  Technology  (system  quality,  information  quality  and service quality) on Net Benefit in implementing HMIS Khanza in the Outpatient Installation  of  Bahteramas  Regional  Hospital.  This  study  employed  a  cross- sectional with a population of 147 people and a sample size of 107 people. The data from the questionnaire was analyzed using SPSS multiple linear regression.
The results of the study were as follows: there was a partial effect of system use on net benefit with a sig. 0.012; there was a partial effect of user satisfaction on net  benefit  with  a  value  of  sig.  0.025;  there  was  no  partial  effect  of  top management support on net benefit with a sig. 0.468; there was no partial effect of it capability staff on net benefit with a sig. 0.362; there was no partial effect of system  quality  on  net  benefit  with  a  sig.  0.343;  there  was  no  partial  effect  of information quality on net benefit with a sig. 0.424; and there was no partial effect of service quality on net benefit with a sig. 0.076. System use, user satisfaction, top management support, IT capability staff, system quality, information quality, and service quality had a significant effect on the Net Benefit  with an adjusted r square value of 12.2%.

## Pendahuluan
Kesehatan menjadi salah satu masalah utama di dunia sebagaimana tercantum dalam Sustainable Development Goals (SDGs) pada tahun 2015-2030. (United Nations, 2020). Untuk mendukung SDGs , sangat dibutuhkan dukungan layanan optimal dari semua pihak dan pemangku kepentingan yang terlibat dalam lembaga pemerintah dan  swasta  ( United  Nations  Sustainable  Development  Knowledge  Platform ,  2020). Perubahan  penting  pada  ekonomi  dan  kehidupan  sosial,  termasuk  transformasi digital diinisiasi saat Pandemi Covid 19  (Florence, Yolaine, Charles, & Leodegard, 2021).
Pesatnya kemajuan teknologi di bidang informasi telah melahirkan perubahan tatanan kehidupan bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. Dalam kaitan ini peran dan  fungsi  pelayanan  data  dan  informasi  yang  dilaksanakan  oleh  rumah  sakit sebagai salah satu unit kerja pengelola data dan informasi di tuntut untuk mampu melakukan berbagai penyesuaian dan perubahan (Endari, Probowati, & Adipurna, 2019).  Hampir  di  seluruh  rumah  sakit  kini  berusaha  mengembangkan  diri  untuk meningkatkan  kualitas  manajemen  Kesehatan  dengan  menerapkan  suatu  sistem Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit  yang  berbasis  komputer  guna  untuk mendukung  suatu  perubahan  dan  perbaikan  aspek  di  setiap  bidang  yang  terkait, baik  dari  segi  sarana  dan  prasarana,  ekonomi,  perlengkapan  alat  medis  maupun Sumber Daya Manusia (SDM) (Herlina, Rusman, Marlina, & Suwardoyo, 2022).
Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit  (SIMRS)  telah diamanatkan dalam Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009 tentang Rumah Sakit, Pasal 1 Ayat 52 bahwa “Set iap Rumah Sakit wajib untuk melakukan pencatatan dan pelaporan  tentang  suatu  kegiatan  penyelenggaraan  Rumah  Sakit  dalam  bentuk Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit”.  Dalam  Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  82  Tahun  2013  tentang  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah  Sakit  (SIMRS)”  yang  dimaksud  SIMRS  adalah  sistem  teknologi  informasi komunikasi yang memproses dan mengintegrasikan seluruh alur proses pelayanan Rumah  Sakit  dalam  bentuk  jaringan  koordinasi,  pelaporan  dan  prosedur administrasi untuk memperoleh informasi secara tepat dan akurat dan merupakan bagian  dari  sistem  informasi  Kesehatan.  SIMRS  secara  umum  bertujuan  untuk mengintegrasikan  sistem  informasi  dari  berbagai  subsistem,  mengumpulkan, menyajikan, dan mengolah data rumah sakit sehingga menghasilkan informasi yang diperlukan  sebagai  pengambilan  keputusan  bagi  rumah  sakit  (Permenkes  No  82, 2013).
Rumah  sakit  sering  mengalami  kesulitan  dalam  pengelolaan  informasi  baik untuk  kebutuhan  internal  maupun  eksternal,  sehingga  perlu  diupayakan peningkatan  pengelolaan  informasi  yang  efisien,  cepat,  mudah,  akurat  dan akuntabel.  Salah  satu  bentuk  penerapannya  melalui  sistem  pelayanan  dengan memanfaatkan teknologi informasi melalui penggunaan sistem informasi berbasis komputer (Nastiti & Santoso, 2022).
SIMRS  ini  bermanfaat  mendukung  proses  fungsi-fungsi  manajemen  serta pengambilan keputusan dalam membagikan pelayanan kesehatan di rumah sakit. Tujuan  berarti  lain  dari  SIMRS  merupakan  pertukaran  informasi  elektronik  antar penyedia layanan  Kesehatan sehingga bisa menjamin ketersediaan data penderita secara  komprehensif  serta  efisiensi  pelayanan.  SIMRS  yang  digunakan  di  suatu rumah  sakit  wajib  membagikan  kemudahan  dalam  operasional  dan  wajib  bisa menanggulangi  hambatan  pelayanan  penderita  yang  terdapat  di  rumah  sakit (Amalia,  Pratomo,  &  Ak,  2016).  Secara  umum  SIMRS  membantu  mempersingkat waktu  kerja,  memudahkan  pengecekan,  memudahkan  pertukaran  informasi  dan memudahkan  untuk  melihat  kembali  informasi  yang  ada.  Penggunaan  SIMRS dipersepsikan memberikan dampak pada pelayanan yaitu  membantu meningkatkan response time pelayanan pasien, memudahkan pemantauan pasien serta mengurangi risiko salah identitas dan salah baca (Herlina et al., 2022).
Kualitas sistem informasi yang digunakan dalam suatu rumah sakit, berkaitan dengan sistem data yang diterapkan cocok dengan kebutuhan serta keahlian user sehingga bisa bekerjasama buat mencerna informasi jadi sesuatu data yang bermutu serta bermanfaat untuk pemakai data tersebut (Amalia & Pratomo, 2016). Semakin tinggi kualitas informasi yang dihasilkan suatu SIMRS, akan semakin meningkatkan kepuasan  pemakai  (Widyantari  &  Prianthara,  2021).  Proses  implementasi  SIMRS membutuhkan  proses  yang  melibatkan  faktor  teknis  maupun  non  teknis.  Banyak rumah sakit telah melakukan investasi yang cukup besar untuk menerapkan sistem informasi,  namun  sebagian  mengalami  kesulitan  atau  kegagalan  dalam  adopsi SIMRS.  Kegagalan  adopsi  sistem  informasi  mengakibatkan  penggunaan  sumber daya  menjadi  tidak  efisien  dan  motivasi  untuk  menerapkan  sistem  menurun. Penting  untuk  dipahami  bahwa  kesalahan  dalam  mengelola,  mengaplikasikan teknologi informasi serta sistem informasi dapat menyebabkan kegagalan teknologi informasi dan proses bisnis itu sendiri (Puspitasari & Nugroho, 2021)
Penerimaan terhadap sistem informasi dapat diukur dengan beberapa model evaluasi yang sudah dikembangkan saat ini. Model evaluasi yang sering digunakan Human Organization Technology (HOT) Fit Model. HOT Fit Model yang dikembangkan oleh  Yusof  et  al  (2006)  merupakan  suatu  kerangka  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan evaluasi sistem informasi (Surachman, 2008). Kegiatan evaluasi terhadap sistem informasi seharusnya dilakukan pada sepanjang siklus hidup pengembangan sistem. Evaluasi terhadap sistem informasi pada dasarnya sangat luas, tergantung tujuannya dan jenis sistem informasi yang akan dievaluasi (Faja Ripanti & Hadari Nawawi, 2020). Hasil evaluasi dapat digunakan sebagai acuan untuk memperbaiki atau  menyempurnakan  SIMRS  dan  meminimalkan  potensi  masalah  yang  ada, sehingga SIMRS menjadi lebih baik, sempurna serta dapat mendukung visi, misi dan tujuan organisasi (Beny & Khabib, 2019).
Berdasarkan hasil survey awal yang dilakukan oleh peneliti tentang SIMRS di RSUD Bahteramas melalui observasi dan wawancara dengan unit pengelola SIMRS,
diperoleh bahwa penerapan SIMRS di RSUD Bahteramas sudah dimulai sejak tahun 2015 dengan menggunakan SIMRS Inova.
Aspek Human SIMRS  Inova  dengan  penggunaan  yang  masih  rendah  oleh karena  internet  yang  lambat,  pengembangan  aplikasi  kurang  memadai,  sehingga output aplikasi yang dihasilkan belum dapat memenuhi kebutuhan dasar pengguna SIMRS,  seperti  interoperabilitas  dengan  laboratorium,  radiologi.  Aspek Organization , pada tahun 2021 mulai dikeluarkan kebijakan-kebijakan rumah sakit terkait SIMRS. Termasuk penganggaran terkait perbaikan infrastruktur dan jaringan mulai menjadi perhatian manajemen. Sumber daya manusia yang kurang memadai diperkirakan  mempengaruhi  pengembangan  aplikasi.  Rekrut  tenaga  programmer baru  dilakukan  pada  tahun  2023.    Aspek Technology ,  SIMRS  Inova  merupakan SIMRS yang dikembangkan oleh pihak ketiga dengan menggunakan kode sumber tertutup ( Close source ), sehingga tidak dapat dikembangkan secara mandiri oleh IT Rumah Sakit. Penerapan SIMRS Inova masih rendah, dari 22 modul yang ada, hanya modul pendaftaran pasien saja yang digunakan secara konsisten. Akses internet saat itu  masih  menggunakan  kabel LAN ,  sehingga  kecepatan  internet  masih  lambat. Perbaikan jaringan internet dilakukan pada tahun 2020 dengan mengganti jaringan LAN menjadi fiber optick . Pengembangan aplikasi baru dilakukan kembali setelah 5 tahun  sejak  awal  dibangunnya  aplikasi  ini.  Aspek Net  Benefit SIMRS  Inova, pelayanan secara umum masih dilakukan secara manual, hal ini berdampak pada efektivitas layanan di RSUD Bahteramas, yaitu keterlambatan pengiriman dokumen rekam medis, waktu tunggu pasien menjadi lebih lama, resiko kesalahan pembacaan resep oleh apoteker sehingga waktu penyiapan obat menjadi lebih lama. Selain itu, informasi  yang  dihasilkan  oleh  SIMRS  tidak  dapat  dijadikan  acuan  dalam pengambilan kebijakan karena informasi yang dihasilkan oleh SIMRS tidak akurat dan mutakhir.
Permenkes  nomor  24  tahun  2022  tentang  Rekam  Medis,  yang  mewajibkan semua rumah sakit untuk menerapkan rekam medis elektronik, sehingga sejak bulan pebruari 2023 penerapan SIMRS di RSUD Bahteramas di aktifkan kembali dengan mengganti  SIMRS  Inova  menjadi  SIMRS  Khanza.  SIMRS  Khanza  dikembangkan oleh  Yayasan  Khanza  dengan  menggunakan  kode  sumber  terbuka (Open  source ), sehingga  dapat  dikembangkan  secara  mandiri  oleh  tim  IT  Rumah  sakit. Penerapannya  dilakukan  secara  bertahap,  dimulai  dari  instalasi  rawat  jalan. Penerapan  SIMRS  Khanza  diawali  dengan  melakukan  pelatihan  terhadap  semua user di  Instalasi  Rawat  jalan  pada  bulan  Januari  2023.  Sejak  diterapkan  sampai dengan saat ini terus dilakukan pendampingan oleh tim IT Rumah sakit. Evaluasi secara  menyeluruh  terhadap  SIMRS  Khanza  di  RSUD  Bahteramas  belum  pernah dilakukan.  Evaluasi  terhadap  penerapan  SIMRS  harus  dilakukan  karena  akan menilai  atau  mengukur  manfaat  yang  didapatkan  dari  penerapan  SIMRS  dan menemukan masalah-masalah potensial yang sedang dihadapi oleh pengguna dan organisasi. Hasil evaluasi dapat digunakan sebagai acuan untuk memperbaiki atau
menyempurnakan SIMRS dan meminimalkan potensi masalah yang ada, sehingga SIMRS menjadi lebih baik, sempurna serta dapat mendukung visi, misi dan tujuan organisasi.  Kesuksesan  sebuah  sistem  informasi  tidak  hanya  ditentukan  oleh bagaimana sistem dapat memproses masukan dan menghasilkan informasi dengan baik,  tetapi  juga  bagaimana  pengguna  mau  menerima  dan  menggunakannya, sehingga mampu mencapai tujuan organisasi.
Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian mengenai kepuasan pengguna dan manfaat dari Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) telah mendapatkan perhatian  yang  signifikan.  Sejumlah  studi  telah  mengevaluasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  implementasi  dan  efektivitas  SIMRS  di  berbagai  rumah  sakit. Indrayati  et  al.  (2021)  menemukan  bahwa  kepuasan  pengguna  dipengaruhi  oleh organisasi,  kualitas  informasi,  dan  kualitas  layanan,  namun  kualitas  sistem  tidak mempengaruhi kepuasan pengguna. Studi oleh Setiorini et al. (2021) menggunakan metode  HOT-Fit  menunjukkan  bahwa  penggunaan  sistem,  kepuasan  pengguna, struktur, lingkungan, kualitas sistem, dan kualitas layanan  semua mempengaruhi implementasi SIMRS.
Penelitian  oleh  Vantissha  dan  Azizah  (2022)  juga  mengkonfirmasi  bahwa penggunaan sistem dan kepuasan pengguna berpengaruh terhadap pengembangan sistem  dan  net  benefit.  Nastiti  dan  Santoso  (2022)  menambahkan  bahwa  variabel system  use  dan  IT  capability  of  staff  memiliki  pengaruh  terhadap  net  benefit, sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh. Sementara itu, penelitian oleh Putri (2022)  mengidentifikasi  bahwa  kualitas  sistem  dan  struktur  organisasi  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna.  Selain  itu,  beberapa  studi menemukan bahwa masih ada ruang untuk perbaikan dalam implementasi SIMRS. Aprilianingsih et al. (2022) mengungkapkan bahwa dukungan manajemen puncak masih  belum  optimal,  dan  masih  terdapat  kebutuhan  untuk  peningkatan  sistem. Khasanah  dan  Imani  (2022)  menekankan  bahwa  implementasi  SIMRS  belum berjalan secara optimal karena adanya kendala di ketiga faktor: manusia, organisasi, dan teknologi.
Berdasarkan  masalah  yang  ada  pada  latar  belakang  tersebut  maka  perlu dilakukan penelitian evaluasi SIMRS Khanza  dengan menggunakan metode HOT Fit di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas. Studi ini berkontribusi bagi penelitian lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode HOT  Fit, diperoleh  acuan  dan  sebagai bahan rujukan dalam pengembangan SIMRS.

## Metode
Dalam  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  pendekatan kuantitatif dengan desain cross-sectional. Penelitian dilaksanakan di Instalasi Rawat Jalan  RSUD  Bahteramas.  Populasi  dalam  studi  ini  adalah  semua  staf  yang berinteraksi  dengan  SIMRS  di  instalasi  rawat  jalan,  yang  berjumlah  147  orang. Sampel penelitian ditetapkan sebanyak 107 responden, dipilih menggunakan teknik
sampling purposive. Kriteria inklusi sampel adalah staf yang menggunakan SIMRS dalam  pekerjaannya  sehari-hari  dan  bersedia  memberikan  informasi  melalui pengisian kuesioner. Penelitian ini melibatkan beberapa variabel, termasuk variabel independen  seperti  penggunaan  sistem  (system  use),  kepuasan  pengguna  (user satisfaction), dukungan manajemen puncak (top management support), kompetensi staf  IT  (IT  capability  staff),  kualitas  sistem  (system  quality),  kualitas  informasi (information  quality),  dan  kualitas  layanan  (service  quality).  Variabel  dependen dalam  penelitian  ini  adalah  manfaat  bersih  (net  benefit)  yang  diperoleh  dari penggunaan SIMRS.
Data dikumpulkan menggunakan kuesioner yang dirancang untuk mengukur persepsi  responden  terhadap  variabel-variabel  penelitian.  Kuesioner  disebarkan secara  langsung  kepada  responden  yang  memenuhi  kriteria  inklusi.  Data  yang terkumpul  dianalisis  menggunakan  regresi  linier  berganda  untuk  menentukan pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis dilakukan dengan bantuan perangkat lunak statistik SPSS.

## Hasil dan Pembahasan
Uji  normalitas  dimaksudkan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  akan dianalisis  berdistribusi  normal  sebagai  prasyarat  analisis.  Uji  normalitas  dalam penelitian ini dilakukan dengan program SPSS yang menghasilkan gambar P-P Plot dan Kolmogorov Smirnov . Gambar yang dihasilkan akan menunjukkan sebaran titik- titik.  Apabila  sebaran  titik-titik  tersebut  mendekati  atau  rapat  pada  garis  lurus (diagonal) maka dikatakan bahwa nilai residual terdistribusi normal, namun apabila sebaran titik-titik tersebut menjauhi garis maka tidak terdistribusi normal (Nugraha, 2022).
Gambar 1. Output SPSS 27.00 for windows
Sebaran titik-titik dari gambar Normal P-P Plot di atas relatif mendekati garis lurus, sehingga dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi normal.
Tabel 2. Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov Unstandardized Residual N 107 Normal Parameters Mean 0,0000000 Std.Deviation 1,35732461 Most Extreme Absolute 0,052 Differences Positive 0,052 Negative -0,033 Test Statistic 0,052 Asymp.Sig. (2-tailed) 0,200 Monte Carlo sig.(2- tailed) Sig. 0,676 99% Confidence interval - lower Bound - Upper Bound 0,664 0,688
Sumber : analisa data 2024
Tabel  2  hasil  uji Kolmogorov  smirnov diketahui  nilai  signifikansi  0,200  >  0,05 maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal.
Gambar 2 . Output SPSS 27.00 for windows
Berdasarkan uji Heteroskedastisitas metode scatterplot diperoleh sebaran data menyebar, baik diatas maupun dibawah sumbu nol, maka dapat disimpulkan data terbebas dari gejala heteroskedastisitas.
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  ketujuh  variabel  independen  memiliki  nilai signifikansi  ( sig.2  tailed )  >  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi ini.
Tabel 3 . Uji Heteroskedastisitas Rank Spearman Variabel Independen Sig. ( 2 tailed) Keterangan System Use 0,555 > 0,05 User satisfaction 0,773 > 0,05 Top Management Support 0,850 >0,05 IT capability Staff 0,909 > 0,05 System Quality 0,801 > 0,05 System Use 0,909 >0,05 User satisfaction 0,989 > 0,05 Sumber : analisa data 2024
Tabel 4. Uji multikolinearitas metode tolerance dan VIF Variabel Independen Tolerance VIF System Use 0,850 1,177 User satisfaction 0,852 1,173 Top Management Support 0,859 1,164 IT capability Staff 0,918 1,089 System Quality 0,863 1,159 Information Quality 0,787 1,271 Service Quality 0,920 1,086
Sumber : analisa data 2024
Kriteria  uji  multikolinearitas  dengan  metode  tolerance  dan  VIF  :  Jika  nilai tolerance > 0,100 dan VIF < 10 maka tidak terjadi gejala multikolinearitas. Jika nilai tolerance < 0,100 dan VIF > 10 maka terjadi gejala multikolinearitas.
Tabel 4 uji tolerance dan uji VIF diketahui bahwa ketujuh variabel independen memiliki nilai tolerance > 0,100 dan nilai VIF < 10, maka ditarik kesimpulan bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi ini.
Perhitungan  menggunakan  program  SPSS  27.0 for  Windows diketahui  hasil sebagai berikut:
Tabel 5 . Hasil Uji T Parsial Variabel Unstandardized Coefficients B (Konstanta=2,273 ) Sig. Hasil System Use 0,246 0,012 Diterima User satisfaction 0,215 0,025 Diterima Top Management Support 0,217 0,468 Ditolak IT capability Staff 0,110 0,362 Ditolak System Quality 0,163 0,343 Ditolak Information Quality 0,119 0,424 Ditolak Service Quality 0,181 0,076 Ditolak Sumber : analisa data 2024

## Dari tabel 5 diperoleh analisis uji T (Uji Hipotesis)
1) Nilai sig. variabel System Use sebesar 0,012 (<0,05), artinya H 0 ditolak dan H 1 diterima. Dengan demikian, variabel System Use secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel Net Benefit SIMRS Khanza di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas.
2) Nilai sig. variabel User satisfaction sebesar 0,025 (<0,05) artinya H 0 ditolak dan H 1 diterima.  Dengan  demikian,  variabel User  satisfaction secara  parsial berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel Net  Benefit SIMRS  Khanza  di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas.
3) Nilai  sig. variabel Top  Management  Support sebesar  0,468  (>0,05),  artinya H 0 diterima dan H 1 ditolak. Dengan demikian, variabel Top Management Support secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel Net  Benefit SIMRS Khanza di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas..
4) Nilai sig. variabel IT capability Staff sebesar 0,362 (>0,05), artinya H 0 diterima dan  H 1 ditolak.  Dengan  demikian,  variabel IT  capability  Staff secara  parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Net Benefit SIMRS Khanza di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas..
5) Nilai sig. variabel System Quality sebesar 0,343 (>0,05), artinya H 0 diterima dan H 1 ditolak.  Dengan  demikian,  variabel System  Quality secara  parsial  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel Net  Benefit SIMRS  Khanza  di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas..
6) Nilai sig. variabel Information Quality sebesar 0,424 (>0,05), artinya H 0 diterima dan H 1 ditolak. Dengan demikian, variabel Information Quality secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Net Benefit SIMRS Khanza di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas.
7) Nilai sig. variabel Service Quality sebesar 0,076 (>0,05), artinya H 0 diterima dan H 1 ditolak.  Dengan  demikian,  variabel Service  Quality secara  parsial  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel Net  Benefit SIMRS  Khanza  di instalasi rawat jalan RSUD Bahteramas.
Analisis persamaan regresi berganda
1) Persamaan regresi yang diperoleh :
Y  =  2,273  +  0,246SU  +  0,215US  +  0,217TMS  +  0,110ITC  +  0,163SQ  +  0,119IQ  +
0,181SEQ
2) Nilai konstanta yang diperoleh sebesar 2,273 maka bisa diartikan jika variabel independen bernilai 0 (konstan) maka variabel dependen bernilai 2,273
3) Nilai koefisien regresi variabel SU bernilai positif (+) sebesar 0,246 maka bisa diartikan bahwa jika variabel SU meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 24,6%, begitu juga sebaliknya.
4) Nilai koefisien regresi variabel US bernilai positif (+) sebesar 0,215 maka bisa diartikan bahwa jika variabel US meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 21,5%, begitu juga sebaliknya.
5) Nilai koefisien regresi variabel TMS bernilai positif (+) sebesar 0,217 maka bisa diartikan bahwa jika variabel TMS meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 21,7%, begitu juga sebaliknya.
6) Nilai koefisien regresi variabel ITC bernilai positif (+) sebesar 0,110 maka bisa diartikan bahwa jika variabel ITC meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 11%, begitu juga sebaliknya.
7) Nilai koefisien regresi variabel SQ bernilai positif (+) sebesar 0,163 maka bisa diartikan bahwa jika variabel SQ meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 16,3%, begitu sebaliknya.
8) Nilai koefisien regresi variabel IQ bernilai positif (+) sebesar 0,119 maka bisa diartikan bahwa jika variabel IQ meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 11,9%, begitu juga sebaliknya.
9) Nilai koefisien regresi variabel SEQ bernilai positif (+) sebesar 0,181 maka bisa diartikan bahwa jika variabel SEQ meningkat 1% maka variabel NB juga akan meningkat sebesar 18,1%, begitu juga sebaliknya.
Tabel 6 Hasil Uji F Simultan Model F Sig Hasil Regression 3,095 0,005 Berpengaruh
Sumber : analisa data 2024
Model Regresi dinyatakan FIT jika nilai sig. (<0,05), dari tabel 6 diketahui nilai sig.  sebesar  0,005  (<  0,05),  artinya  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Dengan  demikian, variabel System use, User satisfaction, Top Management support, IT capability Staff, system Quality,  Information  Quality  dan  Service  quality berpengaruh  signifikan  secara simultan (bersama-sama) terhadap Net Benefit .
Dari  7  nilai  koefisien  determinasi  ( Adjusted  R  Square) sebesar  0,122  maka disimpulkan bahwa sumbangan pengaruh variabel System use, User satisfaction, Top Management support, IT capability Staff, system Quality, Information Quality dan Service quality terhadap Net  Benefit secara  simultan  (bersama-sama)  sebesar  12,2  % sedangkan sisa nya, yaitu 87,8% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak ada di dalam model regresi linier ini.
Tabel 7 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Adjusted R Square Persentase 1 0,122 12,2 %

## Sumber : analisa data 2024
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 1 diterima sehingga bisa dibuktikan bahwa ada pengaruh signifikan secara parsial System Use terhadap Net Benefit . Berdasarkan analisis persamaan regresi dapat dilihat nilai koefisien System
Use sebesar  0,246  yang  bernilai  positif.  Jika  penggunaan  SIMRS  ditingkatkan  1% maka akan meningkatkan manfaat SIMRS Khanza sebesar 24,6%.
Penelitian ini sesuai dengan penelitian Nastiti dan Santoso (2022) bahwa ada pengaruh system use terhadap net benefit pada SIMRS RSUD SLG Kediri (Nastiti & Santoso, 2022). Penelitian ini juga sesuai dengan penelitian Hardiyanti et al (2024) bahwa system use dan user satisfaction berpengaruh terhadap net benefit (Hardiyanti, Kusumadewi,  &  Kurniawan,  2024).  Namun  bertentangan  dengan  penelitian Yusnaningsi et al. (2021) bahwa tidak ada pengaruh system use terhadap Net benefit SIMRS di RSUD Bahteramas (Yusnaningsi, Sety, & Kusnan, 2021). Hal ini disebabkan perbedaan aplikasi SIMRS yang digunakan pada penelitian ini sudah menggunakan SIMRS Khanza sedangkan penelitian Yusnaningsi et al (2021) masih menggunakan SIMRS Inova. Dalam penelitiannya Kuo (2022) mengatakan bahwa tingginya tingkat penggunaan  sistem  dipengaruhi  kepuasan  pengguna  dan  kebermanfaatan  sistem (Kuo  &  Hsu,  2022).  Komponen  manusia  menilai  sistem  informasi  dari  aspek penggunaan sistem ( System Use) mencakup siapa penggunanya (who use it), tingkat penggunaannya (level  of  user) ,  pelatihan,  pengetahuan,  harapan  dan  sikap  untuk menerima dan menolak sistem (Yusof & Arifin, 2016).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 1 diterima sehingga bisa dibuktikan bahwa ada pengaruh signifikan secara parsial User Satisfaction terhadap Net Benefit .  Berdasarkan analisis persamaan regresi dapat dilihat nilai koefisien User Satisfaction sebesar 0,215 yang bernilai positif. Jika kepuasan pengguna ditingkatkan 1% maka akan meningkatkan manfaat SIMRS Khanza sebesar 21,5%. Penelitian ini sesuai  dengan  penelitian  Puspitasari  (2017)  bahwa User  Satisfaction berpengaruh terhadap Net Benefit. Pada penelitian tersebut dijelaskan bahwa rumah sakit wajib mempertahankan  kepuasan  pengguna  untuk  dapat  meningkatkan  intensitas penggunaan  dan  meningkatkan  nilai  manfaat  SIMRS  untuk  dapat  memberikan pelayanan yang optimal terhadap pasien (Puspitasari & Nugroho, 2021).
Kepuasan  pengguna  secara  positif  mempengaruhi  manfaat  bersih.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem, semakin besar manfaat sistem tersebut. Pengguna mendapatkan manfaat langsung dari  kepuasan  pengguna  dalam  memanfaatkan  sistem,  seperti  pelayanan  yang menjadi lebih efektif dan efisiensi dan pengaruhnya terhadap peningkatan kualitas pelayanan  (Khotimah  &  Lazuardi,  2018).  Penelitian  Bagherian  (2022)  mengatakan bahwa  kegagalan  implementasi  sistem  informasi  salah  satunya  disebabkan buruknya  perilaku Human (Bagherian  &  Sattari,  2022).  Kepuasan  pengguna terhadap sistem sebagai penilaian keseluruhan dari pengalaman pengguna dalam menggunakan  sistem  informasi  dan  dampak  potensial  dari  sistem  informasi. Kepuasan  pengguna  terhadap  sistem  dapat  dikaitkan  dengan  perspektif  manfaat dan sikap pengguna terhadap sistem informasi yang dipengaruhi oleh karakteristik pribadi (Ogundipe, Sim, & Emmerton, 2023).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 0 diterima sehingga bisa dibuktikan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  secara  parsial Top  Management Support terhadap Net  Benefit .  Hasil  analisis  persamaan  regresi  diperoleh  nilai koefisien Top Management Support sebesar 0,217 yang bernilai positif. Jika dukungan pimpinan  ditingkatkan  1%  akan  meningkatkan  manfaat  SIMRS  Khanza  sebesar 21,7%. Top  Management  Support memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap net benefit namun  menurut  statistik  belum  signifikan.  Penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  (Nastiti & Santoso, 2022) dan  (Puspitasari & Nugroho, 2021) bahwa top management  support tidak  memiliki  pengaruh  terhadap net  benefit .  Pada penelitiannya  (Sari,  G, &  A,  2016)  menjelaskan  bahwa  peraturan  yang diterapkan pada  masing-masing  industri  rumah  sakit  akan  mempengaruhi  pengembangan SIMRS. Dukungan dari pimpinan dan keterlibatannya pada isu-isu substantif untuk menentukan arah dan tujuan dari sebuah sistem informasi terbukti sangat signifikan dalam memberikan manfaat pada kesuksesan sebuah sistem informasi. Perencanaan yang  baik  dari  manajemen  mendukung  implementasi  sistem  (Ragu,  Bhanu,  & Apigian, 2019).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 0 diterima sehingga bisa dibuktikan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  secara  parsial IT  Capability  Staf terhadap Net  Benefit .  Hasil  analisis  persamaan  regresi  diperoleh  koefisien IT Capability  Staf sebesar  0,110  yang  bernilai  positif.  Jika  kemampuan  Staf  IT ditingkatkan 1% maka akan meningkatkan manfaat SIMRS Khanza sebesar 11%. IT Capability  Staf memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap net  benefit namun menurut  statistik  belum  signifikan.  Penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian (Nastiti & Santoso, 2022) bahwa IT capability of staff memiliki pengaruh terhadap net benefit . Pada penelitian Ragu-Nathan (2019), dijelaskan bahwa peran staf IT memiliki peran yang penting dalam keefektifan implementasi sistem informasi pada strategi organisasional  (Ragu  et  al.,  2019).  Penelitian  yang  sama  Al-Rawajfah  (2019) mengatakan  kemampuan  staf  IT  yang  buruk,  menghambat  penerapan  sistem informasi (Al-Rawajfah & Tubaishat, 2019).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 0 diterima sehingga bisa dibuktikan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  secara  parsial System  Quality terhadap Net  Benefit .  Hasil  analisis  persamaan  regresi  diperoleh  koefisien System Quality sebesar  0,163  yang  bernilai  positif.  Jika  kualitas  system  ditingkatkan  1% maka  akan  meningkatkan  manfaat  SIMRS  Khanza  sebesar  16,3%. System  Quality memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap net  benefit namun  menurut  statistik belum signifikan. Penelitian ini sesuai dengan penelitian  (Nastiti & Santoso, 2022) dan  (Puspitasari  &  Nugroho,  2021)  bahwa System  Quality tidak  berpengaruh terhadap Net Benefit.  Hardware, software, sumber daya manusia dan jaringan internet adalah komponen utama dalam sebuah sistem informasi. Semua komponen tersebut saling  mendukung  untuk  menghasilkan  performa  sistem  yang  baik  (Setyowati, Widiyanti, & D, 2021). Menurut Ameen et al (2019) fokus  kesuksesan implementasi
SIMRS pada System Quality adalah penggunaan signal internet yang baik (Ameen, K, A, & Isaac, 2019).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 0 diterima sehingga bisa dibuktikan bahwa tidak ada pengaruh signifikan secara parsial Information Quality terhadap Net  Benefit .  Hasil  analisis  persamaan  regresi  diperoleh  koefisien Information  Quality sebesar  0,119  yang  bernilai  positif.  Jika  kualitas  informasi ditingkatkan 1% maka akan meningkatkan manfaat SIMRS Khanza sebesar 11,9%. Information Quality memberikan pengaruh yang positif terhadap net benefit namun menurut  statistik  belum  signifikan.Penelitian  ini  sesuai  penelitian  (Nastiti  & Santoso,  2022)  bahwa  tidak  ada  pengaruh Information  Quality terhadap net  benefit namun  bertentangan  dengan  penelitian  (Yusnaningsi  et  al.,  2021)  bahwa  ada pengaruh information  quality terhadap Net  benefit SIMRS  di  RSUD  Bahteramas. Penelitian Monino (2016), data yang dihasilkan dikumpulkan dan dijadikan sebagai sumber  pengetahuan  atau  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menjalankan strategi bisnis melalui proses pengambilan keputusan dari data yang telah tersedia secara sistematis (Monino & Sedkaoui, 2016).
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan H 0 diterima sehingga bisa dibuktikan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  secara  parsial Service  Quality terhadap Net  Benefit .  Hasil  analisis  persamaan  regresi  diperoleh  koefisien Service Quality sebesar  0,181  yang  bernilai  positif.  Jika  kualitas  layanan  ditingkatkan  1% maka  akan  meningkatkan  manfaat  SIMRS  Khanza  sebesar  18,1%. Service  Quality memberikan  pengaruh  yang  positif  terhadap net  benefit namun  menurut  statistik belum  signifikan.  Penelitian  sebelumnya  di  RSUD  Bahteramas  yang  dilakukan Yusnaningsi et al (2021) juga menemukan hal yang sama bahwa tidak ada pengaruh kualitas layanan terhadap net benefit (Yusnaningsi et al., 2021). Penelitian lain yang mendukung  penelitian  ini  adalah  (Puspitasari  &  Nugroho,  2021)  dan  (Nastiti  & Santoso, 2022). Penelitian (Gorla, Somers, & Wong, 2010) menjelaskan bahwa makin baik pelayanan yang dilakukan oleh penyedia layanan sistem informasi, pengguna akan makin produktif dan hal ini akan mengarah pada performa organisasi yang lebih baik
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  H 1 diterima  sehingga  bisa  dibuktikan bahwa ada  pengaruh  signifikan  secara  simultan  (bersama-sama) system  use,  user satisfaction,  Top  Management  support,  IT  Capability  Staff , system  quality,  information quality, dan service  quality terhadap net  benefit sebesar  12,2%  sedangkan  sisa  nya, yaitu 87,8% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak ada di dalam model regresi linier  ini.    Penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  Kusmiranti  et  al.  (2022)  yang memberikan  kesimpulan  bahwa  ada  pengaruh  faktor  sumber  daya  manusia, organisasi  dan  teknologi  dengan  keberhasilan  pelaksanaan  SIMRS  di  RSUD Bahteramas Prov. Sultra (Kusmiranti, Narmi, & Idris Balaka, 2022).

## Kesimpulan
Pengaruh  Penggunaan  Sistem  (System  Use):  Terdapat  pengaruh  signifikan secara parsial antara penggunaan sistem terhadap Net Benefit SIMRS Khanza. Hal ini menunjukkan bahwa frekuensi dan intensitas penggunaan SIMRS oleh staf medis berkontribusi secara positif terhadap manfaat yang diperoleh dari sistem tersebut. Pengaruh  Kepuasan  Pengguna  (User  Satisfaction):  Kepuasan  pengguna  juga menunjukkan  pengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap  Net  Benefit.  Ini mengindikasikan  bahwa  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  fungsi  dan  output dari SIMRS memiliki dampak langsung pada nilai atau manfaat yang diperoleh dari sistem.Pengaruh Dukungan Manajemen Puncak (Top Management Support): Tidak terdapat  pengaruh  signifikan  secara  parsial  dari  dukungan  manajemen  puncak terhadap  Net  Benefit.  Hal  ini  bisa  menunjukkan  bahwa  meskipun  dukungan strategis penting, aspek operasional dan teknis dari SIMRS mungkin lebih krusial dalam konteks ini. Pengaruh Kompetensi Staf IT (IT Capability Staff): Sama seperti dukungan manajemen, tidak terdapat pengaruh signifikan dari kompetensi staf IT terhadap Net Benefit, mengindikasikan bahwa faktor-faktor lain mungkin memiliki peran yang lebih menentukan dalam mencapai manfaat dari SIMRS.
Pengaruh  Kualitas  Sistem  (System  Quality),  Kualitas  Informasi  (Information Quality),  dan  Kualitas  Layanan  (Service  Quality):  Ketiga  variabel  ini  tidak menunjukkan pengaruh signifikan secara parsial terhadap Net Benefit. Hal ini bisa jadi karena kualitas dasar dari sistem telah memadai, tetapi tidak secara langsung meningkatkan manfaat yang diakui oleh pengguna atau manfaat tersebut mungkin dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diukur dalam studi ini. Pengaruh Gabungan Faktor-Faktor  HOT  Fit:  Ketika  dipertimbangkan  secara  bersamaan,  faktor-faktor seperti  penggunaan  sistem,  kepuasan  pengguna,  dukungan  manajemen, kompetensi  staf  IT,  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  dan  kualitas  layanan menunjukkan pengaruh signifikan terhadap Net Benefit. Ini menunjukkan bahwa meskipun  beberapa  faktor  mungkin  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  secara individu,  kombinasi  dari  semua  faktor  ini  bersama-sama  mempengaruhi keberhasilan dan manfaat dari penerapan SIMRS.

## Referensi
Aprilianingsih,  M.,  Listina,  F.,  &  Kayrus,  A.  (2022).  Evaluation  of  the  hospital management  information  system  (SIMRS)  at  the  outpatient  registration department  with  the  HOT-Fit  method  at  a  private  hospital  in  Metro. Jurnal Formil (Forum Ilmiah) KesMas Respati, 7 (3).
Al-Rawajfah,  &  Tubaishat.  (2019).  Barriers  and  facilitators  to  using  electronic healthcare  records  in  Jordanian  hospitals  from  the  nurses’  perspective:  a national survey. Inform Health Soc Care , 44 , 1 – 11.
Amalia, S. M., Pratomo, D., & Ak, M. (2016). Perceived Usefulness Terhadap Kepuasan Pengguna  Sistem  Informasi  Akuntansi  (  Studi  Pada  Pengguna  Sistem  Informasi
Akuntansi  Di  Rumah  Sakit  Mata  Cicendo  Bandung  )  The  Influence  Of  Information System Quality , Information Quality , And Perceived Usefulness . 3 (2), 1516 – 1522.
Ameen, A., K, A., A, G., & Isaac, O. (2019). Impact of System Quality, Information Quality and Service Quality on Actual Usage of Smart Government. In 2019 First International Conference of Intelligent Computing and Engineering (ICOICE) , 1 – 6.
Bagherian,  H.,  &  Sattari,  M.  (2022).  Health  Information  System  in  Developing Countries:  a  Review  on  the  Challenges  and  Causes  of  Success  and  Failure. Medical Journal of the Islamic Republic of Iran , 36 , 111.
Beny,  B.,  &  Khabib,  M.  (2019).  Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah  Sakit  (SIMRS)  di  RSUD  Praya  Kabupaten  Lombok  Tengah  Nusa Tenggara  Barat. Jurnal  Sistem  Informasi  Kesehatan  Masyarakat  Journal  of Information Systems for Public Health , 4 (1), 1 – 15.
Endari,  L.  K.,  Probowati,  G.  A.,  &  Adipurna,  R.  P.  (2019).  Penerapan  Teknologi Informasi  Sebagai  Implementasi  Standar  Nasional  Akreditasi  Rumah  Sakit (SNARS)  Edisi  1  dalam  Meningkatkan  Program  Mutu  di  Rumah  Sakit  (RS) Prima Husada. Journal of Hospital Accreditation , 01 , 13 – 17.
Faja Ripanti, E., & Hadari Nawawi, J. H. (2020). JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)  Pengembangan  Model  Evaluasi  pada  Integrated  Information Systems  di  Universitas:  Systematic  Literature  Review. Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian Informatika , 6 (2), 224 – 235.
Florence,  M.,  Yolaine,  A.  G.,  Charles,  S.  J.,  &  Leodegard,  B.  (2021).  Hospital information  system  in  the  context  of  the  use  of  electronic  medical  record  in Burundi.
Universal Journal
of Public Health , 9 (2), 94 – 101. https://doi.org/10.13189/ujph.2021.090208
Gorla, N., Somers, T. M., & Wong, B. (2010). Organizational impact of system quality, information quality, and service quality. Journal of Strategic Information Systems , 19 (3), 207 – 228. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2010.05.001
Hardiyanti, C., Kusumadewi, S., & Kurniawan, R. (2024). Evaluation of Success and Failure Factors for Maternal and Child Health in Integrated Healthcare Center Information Systems (IHCIS) Using the HOT-Fit Method. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , 10 (1), 152 – 166. https://doi.org/10.20473/jisebi.10.1.152-166
Herlina,  Rusman,  A.  D.  P.,  Marlina,  &  Suwardoyo,  U.  (2022). Penerapan  Sistem Informasi Berbasis IT, Pengolahan Data Rekam Medis Untuk Peningkatan Pelayanan di Rumah Sakit (1st ed.; M. Nasrudin, ed.). PT. Nasya Expanding Management. Indrayati, L., Irwandy, N., Noor, N. B., Rivai, F., Saleh, L. M., & Ansariadi. (2021). Factors affecting user satisfaction and benefits of SIMRS at the Regional General Hospital Beriman. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12 (13). Khotimah, A., & Lazuardi, L. (2018). Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit  Rajawali  Citra  Yogyakarta  Menggunakan  Model  Human  Organization Technology Fit (HOT  Fit). Journal of Information Systems for Public Health , 3 (2),
19 – 26.
Kuo,  &  Hsu.  (2022).  Continuance  Intention  to  Use  and  Perceived  Net  Benefits  as Perceived  by  Streaming  Platform  Users :  An  Application  of  the  Updated  IS Success Model. Behavioral Sciences , 12 , 124.
Kusmiranti,  K.,  Narmi,  N.,  &  Idris  Balaka,  K.  (2022).  Faktor-Faktor  yang Berhubungan dengan Keberhasilan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah  Sakit  (SIMRS)  Di  RSUD  Bahteramas  Prov.  Sultra. Jurnal  Ilmiah  Karya Kesehatan , 2 (02), 01 – 07. https://doi.org/10.46233/jikk.v2i02.657
Monino, J., & Sedkaoui, S. (2016). Big data, open data and data development (3rd ed.; W.
John, ed.).
Khasanah, L., & Imani, F. F. (2022). Evaluation of the implementation of the hospital management  information  system  (SIMRS)  with  the  HOT-Fit  method. Jurnal Kesehatan Hesti Wira Sakti, 10 (1).
Nastiti, I., & Santoso, D. B. (2022). Evaluasi Penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah  Sakit  di  RSUD  SLG  Kediri  dengan  Menggunakan  Metode  HOT-Fit. Jurnal Kesehatan Vokasional , 7 (2), 85. https://doi.org/10.22146/jkesvo.72357
Nugraha,  B.  (2022). Pengembangan  Uji  Statistik :  Implementasi  Metode  Regresi  Linear Berganda  dengan  Pertimbangan  Uji  Asumsi  Klasik (A.  Susanto,  ed.).  Penerbit Pradina Pustaka.
Ogundipe,  A.,  Sim,  T.  F.,  &  Emmerton,  L.  (2023).  Development  of  an  evaluation framework for health information communication technology in contemporary pharmacy practice. Clinical and Social Pharmacy , 9 . Permenkes No 82. (2013). Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit .
Putri, R. M. (2022). Evaluation of the implementation of the hospital management information system (SIMRS) with the HOT-Fit method at the ASIH Maternity and Child Hospital Balikpapan. Universitas Islam Indonesia Journal .
Puspitasari,  E.  R.,  &  Nugroho,  E.  (2021).  Evaluasi  implementasi  sistem  informasi manajemen rumah sakit di rsud kabupaten temanggung dengan menggunakan metode  hot-fit. Journal  of  Information  Systems  for  Public  Health , 5 (3),  45. https://doi.org/10.22146/jisph.37562
Ragu, N., Bhanu, S., & Apigian, C. (2019). A path analytic study of the effect of top management support for information systems performance. Omega , 6 , 459 – 471. Sari, M., G, S., & A, M. (2016). Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Rumah sakit (SIMRS)  dengan  kerangka  HOT  FIT. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Indonesia , 1 , 204 – 207.
Setiorini, A., Natasia, S. R., Wiranti, Y. T., & Ramadhan, D. A. (2021). Evaluation of the application of hospital management information system (SIMRS) in RSUD Dr. Kanujoso Djatiwibowo. Journal of Physics Conference Series, 1726 .
Setyowati,  W.,  Widiyanti,  R.,  &  D,  S.  (2021).  Implementation  of  E  Business Information  System  In  Indonesia :  Prospect  And  Challenges. International Journal of Cyber and IT Service Management , 1 , 180 – 188.
Surachman, A. (2008). Analisis penerimaan sistem informasi perpustakaan (sipus) terpadu versi 3 di lingkungan universitas gadjah mada (ugm) .
United Nations Sustainable Development Knowledge Platform . (2020).
Vantissha, D., & Azizah, A. H. (2022). Evaluation of the implementation of hospital management information  system  (SIMRS)  using  the  human organization and technology fit model (case study: Arsani Hospital – Sungailiat Bangka District).
Jurnal Komputasi, 10 (2).
Widyantari, N. L. K. T., & Prianthara, I. B. T. (2021). Memotret Keberhasilan Simrs Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Selama  Pandemi  Covid-19  Di  Rumah  Sakit Swasta  Di  Bali. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Udayana , 10 (8),  709. https://doi.org/10.24843/eeb.2021.v10.i08.p07
Yusnaningsi,  Sety,  L.  O.,  &  Kusnan,  A.  (2021).  Faktor  Yang  Mempengaruhi Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) Terintegrasi Dengan Menggunakan Model Hot – Fit. Nursing Update , 12 .
Yusof, M., & Arifin, A. (2016). Towards an Evaluation Framework For Laboratory Information Systems. Journal of Infection and Public Health .