Antesedent Dari Online Trust Serta Dampaknya Terhadap Willingness To Choose Konsultasi Online (Studi Empiris Pada Konsumen Aplikasi Layanan Kesehatan)
Rio Alexandro* Ferdi Antonio**
*Fakultas Kedokteran Universitas Pelita Harapan, Jakarta
**Graduate School of Management, Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia
Rioalexsandro1993@gmail.com

## ABSTRAK
Rumah  sakit  swasta  bersaing  dengan  cara  mengupayakan  kualitas  pelayanan  yang  dapat  memenuhi berbagai  kebutuhan  konsumennya.  Salah  satu  unit  pelayanan  di  rumah  sakit  yang  sering  terabaikan adalah pelayanan di aplikasi online. Pasien pada jaman sekarang tentunya ingin mendapatkan pelayanan dengan cara yang praktis dan berkualitas. Terutama pada masa pandemi Covid 19 dimana layanan tatap muka dibatasi dan banyak kegiatan dilakukan secara online. Sejauh ini penelitian terkait faktor-faktor yang dapat berpengaruh pada kepuasan konsumen pada pelayanan tersebut masih jarang ditemukan. Untuk mengisi  kekosongan  tersebut  disusun  model  penelitian  yang  dimodifikasi  dari  penelitian  terdahulu. Tujuan  penelitian  ini  untuk  menguji  pengaruh  dari  professional  knowledge,  physician  rank,  treatment effect,  physician image,  response  speed, service commitment, service  attitude, communication efforts terhadap  cognitive  trust  dan  affective  trust  serta  dampaknya  pada  willingness  to  choose.  PLS-SEM digunakan untuk menganalisis data empiris yang diperoleh dengan purposive sampling Didapatkan 273 responden yang memenuhi syarat melalui kuesioner yang didistribusikan secara online. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  professional  knowledge  dan  treatment  effect  tidak  terbukti  secara  signifikan mempunyai  pengaruh  positif  pada  cognitive  trust.  Service  attitude  dan  communication  efforts,  tidak terbukti  secara  signifikan  mempunyai  pengaruh  positif  pada  afective  trust.  Physician  rank,  physician image, dan response speed terbukti signifikan mempunyai pengaruh positif pada cognitive trust. Service commitment terbukti secara signifikan mempunyai dampak positif pada affective trust. Cognitive trust dan  affective  trust  terbukti  secara  signifikan  mempunyai  dampak  positif  pada  willingness  to  choose. Dengan demikian hasil penelitian ini menkonfirmasi teori Kepercayaan pasien terhadap pelayanan dokter dalam melakukan konsultasi kesehatan online baik secara kognitif maupun afektif mempunyai dampak yang nyata pada willingness to choose konsultasi kesehatan online. Model penelitian ini memiliki memiliki moderate predictive accuracy serta medium predictive relevance sehingga dapat dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. Terdapat implikasi manajerial dari temuan penelitian ini serta dan rekomdendasi bagi penelitian selanjutnya.
Kata kunci : cognitive trust, affective trust, willingness to choose
“ANTESEDENCE FROM ONLINE TRUST TOWARDS WILLINGNES TO CHOOSE ONLINE CONSULTATION “
Rio Alexandro* Ferdi Antonio**
*Fakultas Kedokteran Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia,
**Graduate School of Management, Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia
Rioalexsandro1993@gmail.com

## ABSTRACT
Private hospitals compete by seeking quality services that can meet the various needs of their consumers. One of the service units in hospitals that is often neglected is services in online applications. Patients today certainly  want  to  get  services  in  a  practical  and  quality  way.  Especially  during  the  Covid  19  pandemic where face-to-face services are limited, and many activities are carried out online. So far, research related to the factors that can affect customer satisfaction with these services is still rarely found. To fill the void, a  modified  research  model  was  developed  from  previous  research.  The  purpose  of  this  study  was  to examine the effect of professional knowledge, physician rank, treatment effect, physician image, response speed, service commitment, service attitude, communication efforts on cognitive trust and affective trust and  their  impact  on  willingness  to  choose.  PLS-SEM  was  used  to  analyze  empirical  data  obtained  by purposive  sampling. There were 273 respondents who met the requirements through a questionnaire distributed  online.  The  results  showed  that  professional  knowledge  and  treatment  effects  were  not proven to have a significant positive effect on cognitive trust. Service attitude and communication efforts are not proven to have a significant positive effect on affective trust. Physician rank, physician image, and response speed were shown to have a significant positive effect on cognitive trust. Service commitment is proven to have a significant positive impact on affective trust. Cognitive trust and affective trust are proven  to  have  a  significant  positive  impact  on  willingness  to  choose.  Thus,  the  results  of  this  study confirm  the  theory  of  patient  trust  in  doctor  services  in  conducting  online  health  consultations,  both cognitively and affectively, having a real impact on willingness to choose online health consultations. This research  model  has  moderate  predictive  accuracy  and  medium  predictive  relevance  so  that  it  can  be developed  in  further  research.  There  are  managerial  implications  of  the  findings  of  this  study  and recommendations for further research.
Keywords : cognitive trust, affective trust, willingness to choose

## PENDAHULUAN
Kesehatan adalah pengalaman kesejahteraan fisik dan psikologis. Kesehatan yang baik dan kesehatan  yang  buruk  tidak  terjadi  sebagai dikotomi,  tetapi  sebagai  suatu  kontinum. Tidak  adanya  penyakit  atau  kecacatan diperlukan  untuk  menghasilkan  keadaan kesehatan yang baik.(McCartney et al., 2019) Menurut  Deloitte's  2020  Global  Healthcare Outlook,  sistem  perawatan  kesehatan  di seluruh  dunia  menghadapi  masalah  yang sama, yaitu biaya perawatan kesehatan yang meningkat,  perubahan  demografi  pasien, ekspektasi  pelanggan  yang  berkembang, pemain pasar baru, kesehatan yang kompleks dan  ekosistem  teknologi.(Delloitte,  2020) Sistem  Kesehatan  yang  cerdas  meliputi:  a) perawatan  yang  tepat  diberikan  pada  waktu yang  tepat,  di  tempat  yang  sesuai,  untuk pasien yang sesuai; b) penggunaan teknologi untuk mendiagnosis dan mengobati penyakit serta  memberikan  perawatan  secara  lebih akurat;  c)  efisiensi  efektivitas  dalam komunikasi dan informasi dalam pembiayaan; d) individu yang tepat melakukan  pekerjaan  yang  benar;  e)  pasien secara aktif terlibat dalam rencana perawatan mereka;  dan  e)  peningkatan  efisiensi, penurunan  limbah.(Stephanie  Allen  et  al., 2019)  Tele-kesehatan  merupakan  sarana pelayanan  kesehatan  jarak  jauh  yang dilakukan  oleh  tenaga  kesehatan  dengan memanfaatkan  teknologi  informasi  dan komunikasi.  (Kemenkes,  2019)  Sistem telekesehatan merupakan bagian integral dari pertukaran  informasi  perawatan  kesehatan elektronik  antara  pasien  dan  penyedia.(Bull et  al.,  2016)  Sistem  telekesehatan  dinilai sangat  meningkatkan  akses  keperawatan, serta kualitas perawatan medis yang diterima.
Selain  itu,  telehealth  telah  secara  signifikan mengurangi  biaya  perawatan  kesehatan  di banyak  negara.(Bull  et  al.,  2016)  Teknologi yang  diimbangi  dengan  tenaga  Kesehatan berkualitas  memberikan  akses  yang  dapat menurunkan  jumlah  diagnosis  banding, komplikasi  dan  meningkatkan  manajemen kesehatan.(Sunjaya, 2019) Kesehatan digital berkembang  pesat  di  Indonesia,  seperti halnya secara global. Secara global, diperkirakan  terdapat  lebih  dari  318.000 aplikasi  kesehatan  yang  tersedia  di  Google Play  dan  toko  aplikasi  Apple  pada  tahun 2017.  Terdapat  lebih  dari  200  aplikasi kesehatan  ditambahkan  setiap  hari.  Jumlah aplikasi  kesehatan  di  Google  Play  Store meningkat  sebanyak  50%  dari  2016  hingga 2017, sedangkan Apple App store mengalami peningkatan  aplikasi  Kesehatan  sebanyak 20% setiap tahunnya.(MTPC, 2020) Aplikasi kesehatan terdapat lima aplikasi swasta yang bergerak dalam bidang konsultasi kesehatan daring  atau  telekonsultasi  yang  berdiri  di Indonesia,  yaitu  Halodoc,  Alo  dokter, Medika App, Tele-CTG dan Homecare24.(Deloitte,  2018)  Salah  satu fenomena  digital  yang  terjadi  terdapat  pada aplikasi Halodoc sebagai salah satu konsultasi  yang  paling  banyak  digunakan. Aplikasi  tersebut  menempati  peringkat  ke-2 global  dalam  kategori  kesehatan  dan menempati  peringkat  49  nasional  dengan total  sebanyak  30.800  juta  pengunjung (traffic).  Selain  Indonesia,  aplikasi  tersebut digunakan diberbagai negara dengan penggunaan  terbanyak  adalah  Malaysia (0,96%), Amerika Serikat (0,40%), Singapura (0,24%) dan India (0,24%).(Similarweb, 2021) Hal ini
menunjukkan  bahwa  kesehatan  digital  telah
menarik  perhatian  masyarakat  di  Indonesia. Populasi  negara  yang  besar,  muda,  dan terlibat  secara  teknologi  telah  mengadopsi teknologi untuk mengatasi tantangan khususnya  pada  sektor  kesehatan.  Seiring pertumbuhan populasi Indonesia dan semakin banyak orang mendapatkan akses ke internet  dan  smartphone  di  seluruh  negeri, pasar digital di Indonesia akan bertumbuh.(MTPC,  2020)  Fenomena  kedua yang  dijumpai  pada  konsumen  berasal  dari survei  pendahuluan  yang  dilakukan  pada lima  belas  pasien  yang  pernah  melakukan konsultasi  kesehatan  online  pada  bulan februari 2021. Terdapat tiga pertanyaan pada
kuesioner dengan pilihan jawaban menggunakan skala 1 sampai 10. Pertanyaan pada survei pendahuluan ini yaitu: 1) pasien melakukan  konsultasi  kesehatan  online karena  dokter  yang  melakukan  pelayanan memenuhi harapannya, 2) pasien melakukan konsultasi  kesehatan  online  karena  merasa senang,  aman  dan  nyaman  dengan  dokter pada  aplikasi  tersebut  serta  3)  seberapa bersedia pasien memilih melakukan konsultasi  kesehatan  online.  Dimana  nilai  9 sampai  10  dikategorikan  sebagai  promotor sedangkan  nilai  7  sampai  8  dikategorikan pasif.  Adapun  hasil  survei  pendahuluan seperti ditampilkan pada tabel di bawah ini
Suatu  penelitian  empiris  yang  membahas efektivitas penggunaan aplikasi
chatbotsebagai  fasilitas  informasi  online tentang tingkat kepuasan pengguna kesehatan  primer  menunjukkan  bahwa sebagian besar responden memiliki kepuasan dalam rentang sangat tinggi atau sangat baik dengan proporsi 44 (73,3%) responden, nilai usability  rata-rata  89,9  (>  70)  yang menyimpulkan  bahwa  tingkat  kegunaan aplikasi  berada  pada  rentang  sangat  tinggi. (Falah  and  Syamsidar,  2021)  Kepercayaan (trust) didefinisikan sebagai konsep relasional yang terdiri dari keyakinan (how) tentang orang lain (who) sehubungan dengan masalah tertentu (what) yang muncul dalam kondisi  yang  tidak  diketahui.  Kognisi  dan tindakan  tersebut  justru  dihasilkan  dari kepercayaan  dan  pengaruh  satu  sama  lain melalui  rantai  proses  dan  kausal.(Robbins, 2016)  Praktik  kedokteran  secara  inheren merupakan serangkaian aktivitas moral, yang
didirikan  dalam  "perjanjian  kepercayaan" antara pasien dan dokter. Dokter dan tenaga medis  lainnya  perlu  memahami  agar bagaimana  tanggung  jawab  mendasar  ini dapat  berperan  secara  berbeda  dalam telekesehatan  dibandingkan  yang  dilakukan dalam interaksi pasien-dokter secara langsung.(Chaet  et  al.,  2017)  Kepercayaan daring  (online  trust)  merupakan  suatu  sikap harapan  percaya  diri  dalam  situasi  risiko daring  bahwa  kerentanan  seseorang  tidak akan  dieksploitasi.  Secara  fundamental, konsep kepercayaan daring dari kepercayaan tatap muka, meskipun suatu harus mempercayai  objek  yang  dibuat  oleh individu  lainnya.(Bauman  and  Bachmann, 2017)  Penelitian  empiris  yang  menganalisa persepsi sistem telekesehatan oleh mahasiswa menggunakan menemukan bahwa  mahasiswa  cenderung  menggunakan telekesehatan dengan aspek sebagai  berikut: (1)  sistem  bekerja  secara  efisien,  (2) kenyamanan  telehealth,  dan  (3)  untuk
mendapatkan  akses  ke  layanan  kesehatan. Hasil penelitian terhadap 295 responden yang menjawab tentang keuntungan telekesehatan didapatkan  hsdil  ysng  memilih  keuntungan dari  segi  aksesibilitas  sebanyak  78  (26,5%) responden, kenyamanan 72 (24,4%) responden,  dan efisiensi 63  (21,4%) responden.  Subtema  lain  dari  keunggulan termasuk  komunikasi  sebanyak  26  (8,8%) responden, keterhubungan 14 (4,8%), keterjangkauan  7  (2,4%),  anonimitas  7 (2,4%) responden, dan kegunaan sebanyak 7 (2,4%)  responden.(Bull  et  al.,  2016) Penelitian  dalam  bentuk  tinjauan  literatur mengnalisa bahwa penelitian ini memfokuskan  tiga  tema  penelitian  utama (model  kepercayaan,  faktor  teknologi  dan sosial  yang  mempengaruhi  kepercayaan online)  dan  membahas  topik  di  setiap  tema utama yang ditemukan dalam studi langsung tentang kepercayaan konsumen daring. Lima puluh empat penelitian dipilih untuk analisis: lima  di  antaranya  meninjau  literatur,  enam berkontribusi pada pengembangan teori, dan 43 artikel berupa penelitian empiris di bidang kepercayaan online dalam lingkungan komersial. Penelitian ini menunjukkan tidak hanya tren utama dalam penelitian tetapi juga tiga  bidang  yang  belum  dipelajari:  (1) kepercayaan baru (green trust), (2)
pemulihan  kepercayaan,  dan  (3)  peran  etika dalam mengembangkan kepercayaan daring.(Bauman  and  Bachmann,  2017)  Saat memilih dokter di platform daring, masyarakat umumnya dapat melihat informasi dokter seperti nama, gambar, gelar, dan sebagainya yang membantu pasien dalam proses  pengambilan  keputusan.  Penelitian tersebut  menggunakan  komponen  tersebut sebagai  variabel  anteseden yang mendorong
keinginan  masyarakat  untuk  percaya  dalam melakukan  konsultasi  kesehatan  daring. Variabel-variabel  anteseden  tersebut  yaitu: (1) peringkat pengetahuan profesional dokter, yang mewakili pengetahuan profesional;  (2)  tingkat  dan  gelar  dokter rumah  sakit  yang  mewakili  pangkat  dokter; (3)  peringkat  efek  pengobatan  dokter  yang mewakili  efek  pengobatan;  (4)  foto  dokter yang  mewakili  citra  dokter;  (5)  tingkat respons  24  jam  dokter  dalam  mewakili kecepatan respons; (6) Komitmen pelayanan dokter  untuk  membalas  banyaknya  balasan dalam konsultasi daring; (7) peringkat sikap pelayanan  dokter  sebagai  sikap  pelayanan; (8)  Peringkat  keterampilan  komunikasi dokter  yang  merupakan  upaya  komunikasi. Berdasarkan informasi atribut dokter tersebut,  pasien  dapat  menciptakan  persepsi mereka sendiri tentang kemampuan, integritas, dan kebajikan dokter. Selanjutnya, informasi  ini  membangkitkan  kepercayaan kognitif dan afektif mereka yang memengaruhi  kesediaan  mereka  untuk memilih  dokter  tertentu.(Wan,  Zhang  and Yan,  2020)  Model  penelitian  kali  ini  akan diuji  secara  empiris  pada  masyarakat  di Indonesia yang melakukan konsultasi Kesehatan  secara  daring.  Hasil  analisis model  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberi kontribusi baru dalam mengkonfirmasi  teori  anteseden  masyarakat dalam kesediaan untuk percaya dan memilih konsultasi Kesehatan daring. Peneliti mengharapkan bahwasannya hasil penelitian ini  juga  dapat  diimplikasikan  kepada manajemen  konsultasi  Kesehatan  daring yang dapat disarankan bagi manajer platform konsultasi  Kesehatan  daring  dalam  upaya
meningkatkan  kinerja  pelayanan  Kesehatan daring yang lebih efektif dan terpercaya.

## METODE
Kepercayaan adalah keyakinan bahwa pihak lain  kompeten,  terbuka,  peduli,  dan  dapat diandalkan.  Kepercayaan  adalah  “keadaan psikologis  yang  terdiri  dari  niat  untuk menerima kerentanan berdasarkan ekspektasi positif  dari  niat  atau  perilaku  orang  lain”. Kepercayaan  muncul  sebagai  isu  penting antara  dokter  dan  pasien  karena  aktivitas medis  merupakan  hal  yang  berisiko  dan penuh ketidakpastian, dan karena dokter dan pasien  mungkin  memiliki  tujuan  dan  minat yang  berbeda.  (Lu  et  al.,2018)  Professional knowledge biasanya tidak hanya berdasarkan pengetahuan deklaratif tetapi juga pengetahuan  prosedural.  Perbedaan  ini mengacu  pada  penelitian  dalam  psikologi kognitif: pengetahuan deklaratif dapat diartikulasikan dan bersifat eksplisit, sedangkan pengetahuan prosedural mengacu pada  bagaimana  melakukan  sesuatu  dan seringkali bersifat implisit. (Kulgemeyer and Riese,  2018)  Di  beberapa  negara,  seperti Cina, ada standar sistem peringkat dokter dan peringkat dokter dinilai oleh organisasi resmi dengan  seperangkat  kriteria.  Kriteria  ini termasuk  tingkat  pendidikan  profesional, tahun  praktik,  publikasi  penelitian  dan penghargaan, dan ujian standar. Oleh karena itu,  status  profesional  seorang  dokter menandakan  kekuatan  pengetahuan  dan  hak istimewa yang melekat  pada status  tersebut. (Lu  et  al.,,  2018)  Sejumlah  hambatan penerimaan  telehealth  yang  diidentifikasi  di sini mengkonfirmasi persepsi dalam penelitian sebelumnya tentang adanya
keterbatasan teknologi, kekhawatiran tentang hubungan  inferior  antara  klienpenyedia  dan kurangnya  sentuhan  fisik.(Campbell  et  al., 2019) Ekspresi wajah memiliki dampak yang berbeda  terhadap  emosi,  kognisi,  dan perilaku  orang.(Fagerstrøm  et  al.,  2017) Darwin (1872) menunjukkan bahwa ekspresi wajah  menyampaikan  informasi  mengenai niat  perilaku  dasar  dan  kecenderungan emosional  organisme  (manusia  atau  hewan) terhadap orang lain.(Fagerstrøm et al., 2017) Response  time  didefinisikan  sebagai  waktu yang  berlalu  dari  titik  ketika  konsumen memposting  pengaduan  ke  titik  ketika balasan  dari  perusahaan  diterima.  Dalam membangun layanan telemedicine, dibutuhkan  adanya  teknologi  informasi  dan komunikasi  sebagai  infrastruktur  yang mendasari.(Khemapech et al., 2019) Komitmen  adalah  kekuatan  yang  mengikat seseorang pada tindakan yang relevan dengan satu  tujuan  atau  lebih.  Komitmen  muncul ketika  suatu  individu,  dengan  membuat penilaian, menghubungkan minat yang besar dengan  garis  aktivitas  yang  konsisten. (Yahaya and Ebrahim, 2016) Sikap merupakan  suatu  landasan  yang  penting dalam suatu usaha karena memengaruhi cara seseorang  dalam  mengelolah  informasi  dan berperilaku.(Haddock  and  Maio,  2017) kepercayaan  adalah  konsep  dinamis  yang berkembang dari waktu ke waktu, dipengaruhi  oleh  peristiwa  dan  pengalaman masa  lalu.(Huang  et  al.,  2019)  Kerelaan untuk  melakukan  konsultasi  online  dalam konteks  kepercayaan  kognitif  adalah  sikap mental yang kompleks yang relatif terhadap serangkaian tujuan dan diekspresikan dalam keyakinan. Kerelaan tersebut mempengaruhi keputusan  tentang  perilaku  masa  depan
individu.  Kepercayaan  emosional  mengacu terutama  pada  sejauh  mana  seorang  trustor bersedia  untuk  terbuka  kepada  trustee  dan tidak  takut  akan  bahaya  emosional  dari kepercayaan tersebut. Kepercayaan interpersonal telah ditujukan sebagai harapan atau  sebagai  keyakinan  tentang  pasangan dan/atau sebagai kemauan atau niat perilaku.
Definisi
ini menekankan peran
harapan/kepercayaan atau komponen perilaku dari kepercayaan antar pribadi.(Chandon,  2016)  terdapat  interaksi positif  antara  kepercayaan  kognitif  dan afektif,  dan  keduanya  sangat  diperlukan dalam  konteks  kesediaan  pasien  untuk memilih  dokter  dalam  layanan  konsultasi kesehatan online.(Wan et al.,2019)
Variabel  dalam  model  penelitian  ini diturunkan  dari  teori  tentang  pelayanan kesehatan  dan  kepercayaan  pasien,  seperti yang telah diuraikan pada bab ini. Karenanya dapat  dikatakan  bahwa  ketersediaan  atau willingness  menjadi  target  konstruk  dalam penelitian  ini.  Dalam  model  penelitian  ini
terdapat  delapan  variabel  independent  yang mewakili proses pelayanan yaitu professional knowledge, physician rank, treatment effect, physician  image,  response  speed,  service commitment, service attitude, dan communication  effort.  Sedangakan  sebagai variabel  dependent  adalah  willingness  to
choose atau  kesediaan  pasien  dalam berkonsultasi.  Adapun  variabel  mediasi (intervening  variable)  terdiri  dari  cognitive trust  dan  affective  trust  yang  mewakili kepercayaan  dari  pasien  terhadap  tenaga kesehatan  yang  terlibat  dalam  pelayanan konsultasi online. Model  penelitian ini akan diuji secara empiris terhadap populasi pasien yang  melakukan  konsultasi  secara  online  di area Jakarta dan sekitarnya. Responden yang digunakan dalam penelitian ini adalah pasien yang  melakukan  konsultasi  online.  Para responden  memiliki  empat  kriteria  wajib yang harus dipenuhi: pertama adalah bahwa responden adalah masyarakat yang memakai jasa dari layanan konsultasi kesehatan online. Kedua  adalah  penggunaan  jasa  layanan konsultasi  kesehatan  tersebut  terjadi  dalam satu  tahun  terakhir  dari  April  –  Mei  2021. Ketiga, responden telah berusia lebih dari 17 tahun  saat  mengisi  kuesioner.  Dalam penelitian  ini  unit  analisis  yang  digunakan adalah konsumen aplikasi layanan konsultasi
kesehatan.  Tipe  penelitian  ini  berdasarkan jenisnya adalah penelitian kuantitatif dengan uji hipotesis (hypothesis test). Tipe penelitian ini  berdasarkan  jenisnya  adalah  penelitian kuantitatif  dengan  uji  hipotesis  (hypothesis test). Dalam penelitian ini terdapat tiga jenis variabel, yaitu variabel terikat atau dependen (dependent  variable),  variabel  bebas  atau independen  (independent  variable),  serta variabel penghubung (mediating atau intervening  variable).  Dalam  penelitian  ini digunakan skala Likert dengan 5 poin. Skala Likert  merupakan  skala  yang  paling  umum digunakan  dalam  penelitian  sosial  termasuk dalam penelitian manajemen. Skala Likert ini menggunakan  lima  poin  dengan  tingkatan dari satu (1) yaitu sangat tidak setuju, dua (2) yaitu tidak setuju, tiga (3) yaitu netral, empat (4)  yaitu  setuju,  dan  lima  (5)  yaitu  sangat setuju. Definisi konseptual dan operasionalisasi  dari  variabel-variabel  di penelitian ini, beserta sumbernya dirangkum dalam tabel dibawah ini:
Tabel 3.1. Definisi konseptual dan operasionalisasi variabel
Variabel Definisi Konseptual
Operasionalisasi Variabel
Sumber/Skala Professional knowledge Professional knowledge merupakan pengetahuan yang tidak hanya berdasarkan pengetahuan deklaratif tetapi juga pengetahuan prosedural. (Kulgemeyer and Riese, 2018) 1. Dokter di aplikasi tersebut memiliki pengetahuan yang relevan untuk menjawab pertanyaan yang diajukan pasien (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5) 2. Dokter di aplikasi tersebut memiliki pengalaman medis yang relevan untuk memecahkan masalah yang dikonsultasikan pasien 3. Dokter di aplikasi tersebut telah dididik secara profesional Physician rank Status profesional dapat ditunjukkan dengan pangkat atau gelar yang dipegang oleh seorang 1. Dokter yang dipilih memiliki status yang tinggi atau bereputasi tinggi di rumah sakit tempat dokter tersebut bekerja (Wan, Zhang and Yan, 2020)
dokter. Kriteria ini termasuk tingkat pendidikan profesional,
tahun praktik, publikasi
penelitian dan penghargaan, dan ujian standar. (Lu, Xu and Wallace, 2018) 2. Dokter yang dipilih memiliki latar belakang profesional yang baik Skala Likert (1 s/d 5) 3. Dokter yang dipilih dikenal karena reputasinya
Treatment effect Treatment effect dapat mencerminkan kepuasan pasien dengan hasil pengobatan. (Hall, Ruben and Swatantra, 2020) 1. Setelah berkonsultasi dengan dokter, pasien merasa lebih baik (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5) 2. Setelah berkonsultasi dengan dokter dan mengikuti nasihat dokter pasien merasa lebih baik 3. Nasihat dokter sangat membantu pasien 4. Konsultasi dengan dokter akan meningkatkan pengetahuan pasien tentang penyakit Physician image Foto profil dapat menunjukkan citra diri yang ditampilkan oleh dokter. Orang biasanya menyimpulkan dari penampilan pada foto untuk membentuk pendapat mereka tentang orang lain. (Hall, Ruben and Swatantra, 2020) 1. Pasien dapat melihat ekspresi wajah dokter dengan jelas dari tampilan aplikasi (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5)
2. Pasien dapat merasakan emosi negatif hingga positif dari ekspresi dokter pada aplikasi
3. Latar belakang gambar dokter ( background ) berkaitan dengan
profesi kedokteran 4. Dokter yang berkonsultasi menggunakan pakaian atau kostum sesuai profesinya Response speed Ketika respon dokter tidak tepat waktu, maka akan mempengaruhi persepsi pasien terhadap integritas dokter karena bagi seorang individu, ketepatan waktu berkaitan erat dengan integritasnya. (Wan, Zhang and Yan, 2020) 1. Dalam waktu 24 jam permohonan dalam berkonsultasi dijawab atau direspon (Wan, Zhang and Yan, 2020) (Chen et al. ,
2017)
Skala Likert (1 s/d 5) 2. Dalam waktu 24 jam dokter dapat menjawab pertanyaan pasien dengan cepat dan akurat 3. Jika keluarga atau teman pasien sangat ingin mendapatkan nasihat profesional dari seorang dokter, pasien akan merekomendasikan dokter ini Service commitment Komitmen adalah kekuatan yang mengikat seseorang pada tindakan yang relevan dengan satu tujuan atau lebih. (Yahaya and Ebrahim, 2016) 1. Dokter sering mengunjungi situs web untuk menjawab pertanyaan pasien (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5)
2. Dokter meluangkan banyak waktu untuk menanggapi pasien secara online 3. Dokter memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah melalui aplikasi untuk beberapa pasien sekaligus Service attitude Sikap merupakan suatu landasan yang penting dalam suatu usaha karena 1. Dokter tidak bersikap menghormati pasien ketika konsultasi online (Wan, Zhang and Yan, 2020)
dapat memengaruhi cara seseorang dalam mengelolah informasi dan berperilaku. (Haddock and Maio, 2017) 2. Dokter bersikap ramah Skala Likert (1 s/d 5)
3. Dokter bersikap kurang baik selama online Communication efforts Fungsi memberikan informasi merupakan kegiatan yang bertujuan mengumpulkan data dan informasi agar seseorang dapat mengerti tugas yang harus dilakukan. (Dwyer, 2018) 1. Dokter akurat menyampaikan informasi yang ingin diungkapkannya (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5) 2. Dokter dapat memahami kebutuhan saya serta berinteraksi dengan pasien secara efektif 3. Dokter dapat membuat saya memahami apa yang ingin dia ungkapkan Cognitive trust Kepercayaan kognitif didefinisikan sebagai keyakinan yang dipegang oleh konsumen bahwa konsumen dapat diandalkan, kompeten, dan dapat memenuhi janjinya. (Punyatoya, 2019) 1. Dokter melakukan pekerjaannya dengan profesionalisme dan dedikasi (Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5) 2. Kemampuan dokter tersebut tidak diragukan 3. Dokter tidak lalai 4. Kebanyakan orang akan menghormati dan mempercayai dia sebagai seorang dokter Affective trust Kepercayaan afektif didefinisikan sebagai keyakinan bahwa konsumen menempatkan diri kepada produsen atas dasar naluri, intuisi atau perasaan yang dihasilkan oleh tingkat kepedulian dan perhatian yang ditunjukkan oleh pemberi jasa online . (Punyatoya, 2019) 1. Dokter memperlakukan pasien seperti seorang teman, bebas untuk berbagi pikiran, perasaan serta harapan satu sama lain
(Wan, Zhang and Yan, 2020) Skala Likert (1 s/d 5) 2. Dokter memperhatikan dan menunjukkan perhatian yang cukup 3. Tidak dapat memilih dokter yang pasien harapkan 4. Dokter antusias, bertanggung jawab, memberi nasihat yang berguna serta perhatian 5. Dokter bersedia untuk mempertimbangkan kepentingan kedua belah pihak serta memberikan perhatian untuk menjaga hubungan dokter-pasien Willingness to Choose Pengambilan keputusan oleh seorang pasien untuk mempercayai seorang dokter, kepercayaan ini selanjutnya mempengaruhi niat perilaku mereka, yaitu kesediaan pasien untuk memilih. (Wan, Zhang and Yan, 2020) 1. Pasien akan memilih dokter tersebut kembali bila pasien tersebut berkonsultasi online (Wan, Zhang and Yan, 2020) (Obele et al. ,
2017)
Skala Likert (1 s/d 5) 2. Memilih dokter tersebut adalah ide yang kurang baik
3. Dokter tersebut layak untuk direkomendasikan kepada keluarga atau teman saya
Sumber: Hasil pengolahan data penelitian (2021)
besar  sampel  minimum  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  96 responden.  Namun  berdasarkan  pendekatan sampel  minimal  untuk  metode  partial  least square – structural equation modelling (PLS- SEM) dari (Kock and Hadaya, 2018), apabila menggunakan  metode  penghitungan  akar kuadrat  terbalik  (inverse  square  root method),  maka  besar  sampel  minimal  yang diperlukan minimal 160 responden. Pengambilan sampel dengan metode purposive sampling ini dibatasi bagi individu tertentu  yang  dapat  memberikan  informasi yang diinginkan, baik karena merekalah yang memilikinya,  atau  mereka  sesuai  dengan beberapa  kriteria  yang  ditetapkan  dalam penelitian.  Dalam  tahap  analisis  data  pada PLS-SEM,  tahap  pertama  yang  dilakukan adalah  evaluasi  outer  model  atau  model pengukuran dengan melihat hubungan antara 59 indikator dengan variabel laten-nya. (Hair et al., 2018) Outer model ini didapatkan dari hasil kalkulasi PLS Algorithm pada SmartPLS™. Analisis model pengukuran ini terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu  uji  reliabilitas dan  uji  validitas.  Pada  uji  reliabilitas  dilihat dua  penilaian  yaitu  indicator  reliability dengan  melihat  nilai  outer  loading  dan construct  reliability  dengan  melihat  nilai Cronbach’s  alpha  dan  composite  realibility.
Selanjutnya  pada  uji  validitas  dilihat  dua penilaian pula yaitu construct validity dengan melihat  average  variance  extracted  (AVE), dan  discriminant  validity  dengan  melihat nilai  heterotrait-monotrait  ratio  (HT/MT). Apabila  ke-empat  parameter  tersebut  telah memenuhi  syarat  reliabilitas  dan  validitas maka  barulah  dapat  dilanjutkan  ke  tahap analisis berikutnya. (Hair et al., 2018) Inner model  atau  model  struktural  merupakan
model  yang  dapat  menunjukkan  hubungan antar  variabel  laten  dalam  suatu  model penelitian.  Tahap  pertama  dalam  evaluasi model  struktural  dilakukan  dengan  melihat kualitas  model.  Hal  ini  dilakukan  dengan melihat  nilai  variance  inflation  factor  (VIF) untuk menilai  ada tidaknya  masalah multikolineritas. Selanjutnya dengan melihat nilai koefisien determinasi atau R2. Nilai ini untuk  menentukan  kemampuan  explanatory dan prediksi model yang diajukan untuk diuji empiris.  Nilai  R2  berkisar  dari  0  hingga  1 dimana  nilai  yang  lebih  tinggi  akan menunjukkan  tingkat  akurasi  prediksi  yang lebih tinggi pula. Menurut Hair dkk. (2018), nilai  R2  bisa  dibagi  menjadi  tiga  tingkatan yaitu 0,75, 0,5, dan 0,25 sebagai substantial, moderat  dan  lemah.  Langkah  selanjutnya dengan  menilai  Q2  atau  60  predictive relevance  yang  dimiliki  suatu  model penelitian. Analisis ini dapat dipertajam juga dengan nilai Q2_predict. Predictive relevance  digunakan  untuk  memvalidasi kemampuan prediksi suatu model bila terjadi perubahan  data.  Apabila  nilai  Q2_predict lebih  dari  nol,  maka  dapat  dikatakan  bahwa model  struktural  memiliki  prediksi  yang relevan  bila  terdapat  perubahan  pada  data yang  digunakan  dalam  analisis.  Sebaliknya jika  nilai  Q2_predict  kurang  dari  nol  maka menunjukkan  bahwa  model  penelitian  tidak memiliki  prediksi  yang  relevan.  Setelah dilakukan  evaluasi  model  penelitian  maka dilanjutkan  dengan  tahapan  terpenting  yaitu tahap  pengujian  hipotesis.  Tahapan  ini didapatkan  dari  menu  bootstrap  atau  re- sampling  pada  SmartPLS™.  Adapun pengujian  ini  dilakukan dengan  melihat  dua penilaian. Pertama dengan menguji signifikansi hubungan antara variabel dengan
menggunakan  perbandingan  nilai  T-tabel dengan T-statistic yang dihasilkan dalam uji empiris. Jika T-statistic nilainya lebih tinggi dibandingkan  nilai  T-tabel,  maka  pengaruh variabel tersebut dikatakan signifikan. Dalam penelitian  ini  digunakan  tingkat  signifikansi α  =  0,05,  dengan  degree  of  freedom digolongkan infinity maka nilai T-tabel untuk hipotesis  one-tailed  adalah  1,645  (Chin, 1988).  Selanjutnya  dengan  melihat  nilai koefisien yang dihasilkan melalui bootstrapping. Bila diketahui bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dan arah koefisien yang  telah  sesuai  dengan  hipotesis  maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis didukung (supported).  Setelah  pengujian  hipotesis tersebut  dapat  dilakukan  analisis  jalur  atau path lebih untuk menganalisis kekuatan jalur yang  melalui  variabel  mediasi.  Hal  ini dilakukan untuk 61 melihat juga kemampuan mediasi  dari  variabel-variabel  mediasi  yang ada  dalam  model  penelitian.  Analisis  ini dapat dilakukan dengan melihat nilai specific indirect. Tahap terakhir yang dapat dilakukan
dalam  analisis  dengan  SmartPLS™  adalah dengan  menu  IPMA  atau  Importance- Performance Map Analysis (IPMA). Analisis ini  mengabungkan  analisis  deskriptif  yang menggunakan  nilai  mean  dangan  analisis inferensial  dengan  menggunakan  nilai  total effect. Gabungan data tersebut digambarkan dalam  peta  atau  mapping  dengan  dua  aksis dimana  posisi  variabel  dan  indikator  dapat dipetakan  dalam  gambar  tersebut.  (Sarstedt and  Christian  M.  Ringle,  2017)  Karenanya IPMA  dapat  membantu  menemukan  faktor apa  yang  perlu  ditingkatkan  (improvement) misalnya  karena  sudah  dianggap  penting namun  belum  menunjukkan  kinerja  yang baik dan sebaliknya. Dengan demikian IPMA dapat  memberi  masukan  manajerial  hal-hal apa yang harus diprioritaskan oleh manajemen rumah sakit.

## HASIL
Dari  273  responden  yang  telah memenuhi  kriteria  penelitian  didapatkan gambaran profil responden sebagai berikut.
Tabel 4.1. Profil demografi responden Deskripsi Kategori Jumlah Persentase (%) Jenis kelamin Laki-laki 72 26 Perempuan 201 74 Total 273 100 Usia < 20 tahun 181 66 21-30 tahun 76 28 31-40 tahun 9 3 41-50 tahun 3 1 51-60 tahun 4 2 Total 273 Domisili Jabodetabek 205 75 Luar Jabodetabek 68 25 Total 273 100 Pekerjaan Profesional 0 0 Atlet profesional 3 1 Karyawan swasta 19 7 PNS/TNI/POLRI 3 1
Wiraswasta 13 5 Ibu rumah tangga 10 4 Mahasiswa/pelajar 222 81 Lainnya 3 1 Total 273 100 Pendidikan terakhir SMA 207 76 Diploma 11 4 S1 42 15 Profesi Ners 2 1 Profesi Dokter 4 1 Lainnya 7 3 Total 273 100 Pengeluaran rumah tangga per bulan < 5 juta 180 66 5-10 juta 55 20 10-15 juta 24 9 > 15 juta 14 5 Total 273 100
Sumber: Hasil pengolahan data penelitian (2021)
Dari total 273 responden, berdasarkan tabel  4.1.  di  atas  terdapat  74%  responden yang  berjenis  kelamin  perempuan  dan sebanyak 36% adalah laki-laki. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  penggunaan  aplikasi layanan kesehatan didominasi oleh salah satu jenis  kelamin  tertentu,  yaitu  jenis  kelamin perempuan. Dari penyebaran usia, didapatkan sebanyak 66% berusia <20 tahun dan 34% berusia 21 tahun ke atas. Hasil ini memperlihatkan bahwa orang yang memiliki usia  muda  cenderung  memakai  aplikasi layanan  kesehatan.  Hal  tersebut  dapat dihubungkan dengan banyaknya masyarakat berusia muda yang lebih sering menggunakan gadget serta  aplikasi-aplikasi secara online .  Mayoritas  responden  yaitu sebanyak  75%  tinggal  di  Jabodetabek  dan 25% sisanya berdomisili di luar Jabodetabek. Hasil  ini  dapat  terjadi  karena  umumnya penduduk di Jabodetabek
lebih termodernisasi dan umumnya lebih
menyukai hal yang praktis sehingga mereka lebih  terbuka  akan  teknologi  baru  seperti aplikasi  layanan  kesehatan.  Dari  segi pekerjaan, mayoritas adalah mahasiswa/pelajar  yaitu  sebanyak  81%  dan 19%  sisanya  yang  memiliki  pekerjaan  lain. Hasil ini sejalan dengan data demografi usia responden  yang  didominasi  oleh  usia  <20 tahun  sehingga  kebanyakan  masih  berstatus mahasiswa/pelajar.  Pendidikan  terakhir  dari para responden yang terbanyak adalah SMA yaitu  sebanyak  76%,  sebanyak  15%  adalah S1,  dan  sisanya  menempuh  pendidikan terakhir berupa diploma, profesi ners/dokter, maupun  pendidikan  lainnya.  Hasil  ini  juga sesuai dengan data demografi dari mayoritas yang  berusia  <20  tahun  dan  masih menempuh pendidikan sebagai
mahasiswa/pelajar.
Sebanyak 66%
responden yang memiliki pengeluaran rumah tangga per bulan sebesar <5 juta, sedangkan 34%  lainnya  memiliki  pengeluaran  di  atas
dari  5  juta  rupiah.  Dengan  demikian informasi  profil  konsumen  tersebut  dapat memberikan  masukan  bagi  manajemen dalam  mempersiapkan  fasilitas  sesuai  data demografi konsumen dan menyusun rencana
pemasaran  aplikasi  layanan  kesehatan, misalnya  melalui social  media yang dikunjungi  atau  dipakai  oleh  orang  banyak sesuai dengan target konsumennya tersebut.
Tabel 4.13. Discriminant validity
Variabel Affec tive trust Cogni tive trust Communi cation efforts Physic ian image Physic ian rank Professi onal knowled ge Respo nse speed Servi ce attit ude Service commit ment Treat ment effect Willing ness to Choose Affective trust 0,819 Cognitive trust 0,425 0,819 Communi cation efforts 0,439 0,457 0,998 Physician image 0,430 0,392 0,388 0,855 Physician rank 0,487 0,327 0,145 0,311 0,881 Profession al knowledge 0,499 0,244 0,175 0,355 0,399 0,817 Response speed 0,391 0,632 0,556 0,454 0,513 0,290 0,841 Service attitude 0,243 0,602 0,439 0,342 0,382 0,133 0,773 0,99 4 Service commitme nt 0,490 0,462 0,677 0,492 0,329 0,370 0,637 0,49 7 0,996 Treatment effect 0,424 0,231 0,267 0,402 0,538 0,297 0,404 0,30 7 0,456 0,929 Willingnes s to Choose 0,497 0,599 0,569 0,387 0,283 0,190 0,645 0,56 6 0,565 0,284 0,932
Sumber: Hasil pengolahan data PLS-SEM penelitian (2021)
Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  hasil uji discriminant  validity dimana  didapatkan nilai  rasio heterotrait-monotrait (HT/MT) dari  hampir  keseluruhan  variabel  di  bawah 0,9.  Namun,  ditemukan  pada  lima  variabel yang  memiliki  rasio  HT/MT  lebih  dari  0,9 yaitu  pada  konstruk communication  efforts, service attitude, service commitment,
treatment  effect ,  dan willingness  to  choose . Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  maka kelima  konstruk  tersebut  memiliki  nilai diskriminan yang tidak valid. Dapat diartikan bahwa  indikator-indikator  pada  variabel- variabel  tersebut  belum  tepat  dan  belum secara  spesifik  untuk  dapat  mengukur konstruknya  tersebut.  Berdasarkan  data
tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak semua indikator pada model penelitian telah terdiskriminasi  dengan  baik  sehingga  dapat belum semuanya dapat mengukur konstruknya  masing-masing  serta  tidak semua  indikator  tersebut  telah  dengan  tepat atau spesifik mengukur konstruknya masing- masing.  Berdasarkan  empat  parameter  hasil pengujian reliabilitas dan validitas pada outer model seperti diatas yaitu indicator reliability ( outer loading ), c onstruct reliability ( Cronbach’s alpha dan composite
reliability ), construct  validity ( average variance extracted atau AVE), dan discriminant  validity  ( heterotrait-monotrait ratio ) dapat diambil suatu kesimpulan umum, yaitu  bahwa  pada  model  pengukuran penelitian  ini  ( measurement  model )  tidak semua  dari  indikatornya  reliabel  dan  valid untuk mengukur konstruknya masing-masing secara  spesifik,  dengan  demikian  belum layak untuk dilanjutkan dalam tahap analisis berikutnya  yaitu  uji inner  model (model struktural).
Tabel 4.18 Hasil Uji Hipotesis dan Koefisien
Standardized Coefficient T- statistics Signifikansi Hasil Affective Trust -> Willingness to Choose 0.296 5,129 Signifikan Hipotesis didukung Cognitive Trust -> Willingness to Choose 0.474 9,925 Signifikan Hipotesis didukung Communication Efforts -> Affective Trust 0.178 1,184 Tidak Signifikan Hipotesis tidak didukung Physician Image -> Cognitive Trust 0.317 5,302 Signifikan Hipotesis didukung Physician Rank -> Cognitive Trust 0.225 4,194 Signifikan Hipotesis didukung Professional Knowledge -> Cognitive Trust 0.052
0,973
Tidak Signifikan Hipotesis tidak didukung Response Speed -> Affective Trust 0.213 1,912 Signifikan Hipotesis didukung Service Attitude -> Affective Trust -0.154 1,1767 Signifikan Hipotesis tidak didukung Service Commitment -> Affective Trust 0.311 4,011 Signifikan Hipotesis didukung
Treatment Effect -> Cognitive Trust -0.032 0,458 Tidak Signifikan Hipotesis tidak didukung
Sumber: Hasil pengolahan data PLS-SEM penelitian (2021)
Model penelitian ini telah diuji secara empiris  pada  pasien  yang  melakukan konsultasi Kesehatan online untuk menjawab pertanyaan,  apakah professional  knowledge,
physician  rank,  treatment  effect,  physician image, response speed, service commitment, service  attitude, dan communication  effort
sebagai variabel independent yang dimediasi
oleh cognitive trust dan affective trust untuk memberikan dampak terhadap willingness to choose ?  Dari  data  yang  dikumpulkan  serta dianalisis dengan PLS-SEM, dapat digambarkan  suatu  model  hasil  penelitian seperti berikut ini;
Gambar 4.10 Model Hasil ( Empirical Model )

## Sumber: Hasil pengolahan data PLS-SEM penelitian (2021)
Kedua  variabel  mediasi  baik  dari cognitive trust dan affective  trust menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap willingness  to  trust dengan  koefisien  0.431 dan  mampu  memediasi  pengaruh  variabel independent  tersebut.  Temuan  ini  sejalan dengan  penelitian  terdahulu  (Wan,  Zhang and  Yan,  2020)  yang  menunjukkan  bahwa dengan  meningkatnya affective  trust dan cognitive  trust dapat  meningkat willingness to choose dan sebaliknya. Baik affective trust dan  cognitive  trust  merupakan  hal  yang
penting untuk diperhatikkan untuk meningkatkan  tingkat willingness  to  choose konsumen  pada  aplikasi  layanan  kesehatan. Karenanya manajemen konsultasi Kesehatan online  perlu  memperhatikan  kedua  aspek mediasi tersebut untuk meningkatkan standar pelayanan konsultasi Kesehatan online yang terpercaya.  Konsultasi  kesehatan  online memiliki  sejumlah  keuntungan  utama  yang dapat meningkatkan tanggap darurat bila ada bahaya  lingkungan  atau  biologis.  Selama wabah penyakit menular, konsultasi
kesehatan online dapat memungkinkan triase perawatan  jarak  jauh  dan  menyediakan informasi  yang  dapat  diakses  dengan  cepat melalui teknologi.(Smith et al. , 2020)

## KESIMPULAN
Pasien yang menggunakan konsultasi kesehatan  online,  umumnya  lebih  banyak berjenis kelamin perempuan. Pasien tersebut didominasi  oleh  Usia  dibawah  20  tahun, dengan  berdomisili  Di  Jabodetabek.  usia tersebut  merupakan  usia  pelajar/mahasiswa. Hal  tersebut  dapat  dihubungkan  dengan banyaknya  masyarakat  berusia  muda  yang lebih  sering  menggunakan  Gadget  serta aplikasi-aplikasi  secara  online.Terkait  hal tersebut  dapat  disarankan  bagi  manajemen konsultasi pelayanan kesehatan online untuk menawarkan  program  pelayanan   konsultasi kesehatan  berkualitas  konsumen.  pasien tentunya  ingin  mendapatkan  pengalaman konsultasi  kesehatan  online  yang   efisien dengan  dokter  yang  profesional  sebagai pendamping kesehatannya. program tersebut harus  merupakan  layanan  berkualitas  yang berempati  serta  menyeluruh  antara  cara hubungan  dokter-pasien  dalam  platform konsultasi  kesehatan  online  dimana  terjadi kontak  tidak  langsung  dengan  konsumen yaitu  pasien.  hal  tersebut  perlu  didukung dengan  fasilitas  serta  integritas  yang membuat  pasien  dapat  percaya  untuk memberikan  informasinya  Melalui  media daring.  Terdapat  delapan  faktor  yang mempengaruhi  kesediaan  pasien  dalam melakukan  konsultasi  kesehatan  online. Delapan  faktor  tersebut  yaitu professional knowledge, physician rank, treatment effect, physician  image,  response  speed,  service commitment, service
attitude,   communication  effort. Seluruh faktor  tersebut  merupakan  hal  yang  penting untuk  diperhatikan  bagi  manajer  pelayanan konsultasi  kesehatan  online  agar  dapat menimbulkan  kepercayaan  pasien  baik secara kognitif maupun afektif. Kepercayaan konsumen  sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas layanan  yang  diberikan  oleh  dokter  sebagai pelayan  jasa  dalam  platform  konsultasi kesehatan  online  tersebut.  saat  menerima pelayanan,  pasien  berada  dalam   situasi  si mencari  pertolongan   terhadap  masalah kesehatan  yang  dihadapi.  kekurangan  fisik merupakan  hal  yang  sensitif  sehingga diperlukan  kompetensi  dan  profesionalitas yang baik untuk menghindari hal yang tidak sesuai  harapan.   rasa  percaya  yang  timbul dari  pasien  saat  menjalankan  konsultasi kesehatan  online  menjadi  di  faktor  yang penting agar pasien mau kembali berkonsultasi  secara  online.  Oleh  sebab  itu Manajer pelayanan kesehatan online disarankan untuk dapat memfokuskan Resort dan  budget  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan dari segi mutu pelanggan internal, dalam  hal  ini  adalah  dokter.  hal  yang  dapat dilakukan  misalnya  dengan  merekrut  dokter yang  berpengalaman   dalam  menggunakan teknologi,  mampu  berkomunikasi  dengan baik  serta  memiliki  empati  terhadap  pasien. pelatihan  komunikasi  serta  pembaharuan ilmu  kedokteran  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan  pengelolaan  sumber  daya manusia agar terjadi peningkatan keterampilan  dan  kepekaan  dokter  sebagai pemberi  layanan   konsultasi  kesehatan online.  bila  kinerja  dokter  sudah  melebihi standar  pelayanan,  pemberian  insentif  atau reward perlu dipertimbangkan  dalam rangka menjaga  motivasi  dan  komitmen  seorang
dokter
dalam melakukan pelayanan konsultasi online tersebut. Kepercayaan pasien  terhadap  pelayanan  dokter  dalam melakukan  konsultasi  kesehatan  online  baik secara  kognitif  maupun  afektif  mempunyai dampak  yang  nyata  pada  willingness  to choose konsultasi kesehatan online. pengalaman pasien ketika melakukan konsultasi kesehatan online akan melekat di dalam benak pasien tersebut. Oleh karena itu Manajer pelayanan harus senantiasa memantau  atau  mengevaluasi  kepuasan konsumen  tersebut.  Dari  survei  rutin  yang dilakukan  dan  didapatkan  Umpan  balik  dari pasien terkait hal yang perlu ditingkatkan dan perlu  dipertahankan.  kemudian  manajemen dapat mengevaluasi standar prosedur pelayanan  konsultasi  kesehatan  online  yang telah  disusun  sesuai  umpan  balik  tersebut. dalam  menghadapi  pandemi  covid-19, konsultasi kesehatan online merupakan suatu sarana  yang  sangat  diperlukan  dalam meningkatkan  mutu  pelayanan  kesehatan secara  nasional.  dengan  rasa  kepercayaan yang  tinggi  secara  kognitif  dan  afektif  akan kembali  melakukan  konsultasi  kesehatan online, dimana hal tersebut dapat memberikan  manfaat  jangka  panjang  pada platform  konsultasi  kesehatan  online.  bila pasien  memiliki  kesetiaan  yang  baik   untuk memilih  melakukan  konsultasi  kesehatan secara  online  maka  dapat  menjadi  sarana promosi yang  efektif  bagi   penyedia konsultasi kesehatan online dan memberikan Efek  loyalitas  yang  didapatkan  kan  oleh penyedia konsultasi kesehatan online tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhelalat,  J.  A.,  Habiballah,  M.  A.  and Twaissi,  N. M. (2017) ‘The impact  of personal  and  functional  aspects  of restaurant  employee  service  behaviour on customer satisfaction’, International Journal  of  Hospitality  Management . Elsevier  Ltd,  66,  pp.  46–53.  doi: 10.1016/j.ijhm.2017.07.001.
Baert,  S.  (2018)  ‘Facebook  profile  picture appearance  affects  recruiters’  first hiring  decisions’, New  Media  and Society ,  20(3),  pp.  1220–1239.  doi: 10.1177/1461444816687294.
Bauman,  A.  and  Bachmann,  R.  (2017) ‘Online  consumer  trust:  Trends  in research’, Journal  of  Technology Management and Innovation , 12(2), pp. 68–79. doi: 10.4067/S0718-
27242017000200008.
Bull,  T.  P. et  al. (2016) ‘Considerations  for the telehealth systems of tomorrow: An analysis  of  student  perceptions  of telehealth technologies’, JMIR Medical
Education , 2(2). doi: 10.2196/mededu.5392.
Campbell,  J. et  al. (2019)  ‘Client,  provider and community referrer perceptions of telehealth  for  the  delivery  of  rural paediatric  allied  health  services’,
Australian  Journal  of  Rural  Health ,
27(5), pp. 419–426. doi: 10.1111/ajr.12519.
Chaet,  D. et  al. (2017)  ‘Ethical  practice  in Telehealth and Telemedicine’, Journal of  General  Internal  Medicine .  Journal of  General  Internal  Medicine,  32(10), pp.  1136–1140.  doi:  10.1007/s11606- 017-4082-2.
Chandon, A. H. M. J. D. W. A. J.-L. (2016) ‘Article information : Affective trust in buyer  –  seller  relationships :  A  two- dimensional scale’, Journal of Business and Industrial Marketing , 31(2), p. 3. Chatzi, A. V. et  al. (2019) ‘The unexplored link  between  communication  and  trust in  aviation  maintenance  practice’, Aerospace ,  6(6),  pp.  1–18.  doi: 10.3390/aerospace6060066.
Chen, Y.-C. et al. (2017) ‘Measuring quality variations  in  e-service’, Journal  of Service Theory and Practice , 27(2), pp. 427–452.
Cheng, X., Fu, S. and de Vreede, G. J. (2017)
‘Understanding trust influencing factors in social media communication: A  qualitative  study’, International Journal  of  Information  Management . Elsevier  Ltd,  37(2),  pp.  25–35.  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.11.009.
Daskivich,  T.  J. et  al. (2018)  ‘Online physician  ratings  fail  to  predict  actual performance  on  measures  of  quality,
value, and peer review’, Journal of the American Medical Informatics Association ,  25(4),  pp.  401–407.  doi: 10.1093/jamia/ocx083.
Delloitte  (2020) Deloitte  releases  its  2020
Global Health Care Outlook , Delloitte . Available at:
https://www2.deloitte.com/xe/en/pages /life-sciences-and- healthcare/articles/deloitte-releases-its- 2020-global-health-care-outlook.html
(Accessed: 27 February 2021).
Deloitte  (2018) 21  st  Century  Health  Care Challenges :  A  Connected  Health
Approach . Indonesia.
Dwyer, J. (2018) ‘Understand Communication Practice’, in Alford, G.
(ed.) The  Business  Communication Handbook .  11th  edn.  Australian: Cengage Learning, p. 6. Eisenstein, E. et al. (2020) ‘Telemedicine: a Bridge  Over  Knowledge  Gaps  in Healthcare’,
Current Pediatrics
Reports .  Current  Pediatrics  Reports, 8(3),  pp.  93–98.  doi:  10.1007/s40124- 020-00221-w.
Ert,  E.,  Fleischer,  A.  and  Magen,  N.  (2016) ‘Trust  and  reputation  in  the  sharing economy:  The  role  of  personal  photos in  Airbnb’, Tourism  Management . Elsevier  Ltd,  55,  pp.  62–73.  doi: 10.1016/j.tourman.2016.01.013. Fagerstrøm,  A. et  al. (2017)  ‘That  personal profile  image  might  jeopardize  your rental  opportunity!  On  the  relative impact of the seller’s facial expressions upon  buying  behavior  on  Airbnb TM ’, Computers in Human Behavior , 72, pp.
123–131. doi:
10.1016/j.chb.2017.02.029.
Falah,  F.  and  Syamsidar  (2021)  ‘Pengaruh
Penerapan  Aplikasi  Chatbot  Sebagai Media  Informasi  Online  Terhadap Kepuasan
Pengguna
Layanan Kesehatan  Primer  Di  Masa  Pandemik
Covid  -  19’, Bina  Generasi;  Jurnal Kesehatan , 12(2), pp. 18–23.
Filieri,  R.  (2016)  ‘What  makes  an  online consumer review trustworthy?’, Annals of Tourism Research . Elsevier Ltd, 58, pp. 46–64. doi: 10.1016/j.annals.2015.12.019.
Haddock, G. and Maio, G. (2017) ‘Attitude’, in  Turner,  B.  S.  (ed.) The  Wiley Blackwell  Encyclopedia  of  Social
Theory .  New  YORK:  John  Wiley  and Sons, Ltd, p. 2.
doi: 10.1002/9781118430873.est0018.
Haimi,  M. et  al. (2020)  ‘Assessing  patient safety  in  a  pediatric  telemedicine setting:  A  multi-methods  study’, BMC
Medical  Informatics  and  Decision Making . BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1), pp. 1–14. doi: 10.1186/s12911-020-1074-7.
Hair, J. F. et al. (2018) ‘When to use and how to  report  the  results  of  PLS-SEM’, European  Business  Review ,  31(1),  pp. 2–24.
Hair,  J.  F.,  Howard,  M.  C.  and  Nitzl,  C. (2020) ‘Assessing measurement model
quality in
PLS-SEM using confirmatory  composite  analysis’, Journal of Business Research . Elsevier,
109(November  2019),  pp.  101–110. doi: 10.1016/j.jbusres.2019.11.069.
Hall,  J.  A.,  Ruben,  M.  A.  and  Swatantra (2020) ‘First Impressions of Physicians
According to Their Physical and Social
Group  Characteristics’, Journal  of Nonverbal  Behavior .  Springer  US,
44(2), pp. 279–299. doi:
10.1007/s10919-019-00329-8. Huang, X., Kwiatkowska, M. and Olejnik, M. (2019)  ‘Reasoning  about  Cognitive
Trust in Stochastic Multiagent Systems’, ACM Transactions on Computational  Logic ,  20(4),  pp.  21:1- 61. doi: 10.1145/3329123.
Istanbulluoglu,  D.  (2017)  ‘Complaint handling  on  social  media:  The  impact of multiple response times on consumer satisfaction’, Computers  in  Human Behavior . Elsevier B.V., 74, pp. 72–82.
doi: 10.1016/j.chb.2017.04.016. Iwai,  T.  and  Azevedo,  P.  F.  De  (2016) ‘Economic Incentives or
Communication :  How  Different  Are their  Effects  on  Trust’, Brazilian Administration  Review ,  13(3),  pp.  1–
25. Job, C., Yan Wong, K. and Anstey, S. (2019) ‘Patients’ stories in healthcare curricula: creating a reflective environment  for  the  development  of practice  and  professional  knowledge’,
Journal  of  Further  and  Higher Education . Routledge, 43(5), pp. 722–
728. doi: 10.1080/0309877X.2017.1404559.
Karimi,  S.  and  Wang,  F.  (2017)  ‘Online review helpfulness: Impact of reviewer profile  image’, Decision  Support Systems . Elsevier B.V., 96, pp. 39–48.
doi: 10.1016/j.dss.2017.02.001. Kemenkes (2019) Peraturan menteri kesehatan republik indonesia nomor 20 tahun  2019  tentang  penyelenggaraan pelayanan . Jakart.
Khemapech, I. et al. (2019) ‘Telemedicine – Meaning , Challenges and Opportunities’, 71(3), pp. 246–252.
Kim,  J.  M.,  Kim,  M.  and  Key,  S.  (2020) ‘When profile photos matter: the roles of reviewer profile photos in the online review  generation  and  consumption processes’, Journal  of  Research  in Interactive Marketing , 14(4), pp. 391– 412. doi: 10.1108/JRIM-10-2019-0163.
Kock, N. and Hadaya, P. (2018) ‘Minimum sample  size  estimation  in  PLS-SEM: The  inverse  square  root  and  gamma- exponential  methods’, Information Systems  Journal ,  28(1),  pp.  227–261. doi: 10.1111/isj.12131.
Kulgemeyer, C.  and Riese, J. (2018)  ‘From professional knowledge to professional performance:  The  impact  of  CK  and PCK on teaching quality in explaining situations’, Journal  of  Research  in Science  Teaching ,  55(10),  pp.  1393– 1418. doi: 10.1002/tea.21457.
Lemeshow,  S. et  al. (1990) Adequacy  of Sample  Size  in  Health  Studies. , World
Health Organization . doi:
10.2307/2532527.
Liu, J. J., Justin Matelski, J. and Bell, C. M.
(2018) ‘Scope, breadth, and differences in  online  physician  ratings  related  to geography, specialty, and year:
Observational  retrospective  study’,
Journal  of  Medical  Internet  Research , 20(3), pp. 1–13. doi: 10.2196/jmir.7475. Lu,  T.,  Xu,  Y.  C.  and  Wallace,  S.  (2018) ‘Internet  usage  and  patient’s  trust  in
physician during diagnoses: A knowledge power perspective’, Journal of  the  Association  for  Information Science  and  Technology ,  69(1),  pp. 110–120. doi: 10.1002/asi.23920.
Ly,  B.  A. et  al. (2017)  ‘The  individual  and contextual  determinants  of  the  use  of telemedicine: A descriptive study of the perceptions of Senegal’s physicians and telemedicine projects managers’, PLoS ONE , 12(7), pp. 1–18. doi:
10.1371/journal.pone.0181070.
McCartney, G. et al. (2019) ‘Defining health and health inequalities’, Public Health . Elsevier  Ltd,  172,  pp.  22–30.  doi: 10.1016/j.puhe.2019.03.023.
McClellan,  M.  J. et  al. (2020)  ‘Clinician telehealth attitudes in a rural community mental health center
setting.’, Journal  of  Rural  Mental Health , 44(1), pp. 62–73. doi: 10.1037/rmh0000127.
MTPC  (2020) Digital  Health  in  Indonesia: Opportunities for Australia . Australian. Obele,  C.  C. et  al. (2017)  ‘What  Patients Think  About  Their  Interventional Radiologists:  Assessment  Using  a Leading  Physician  Ratings  Website’, Journal  of  the  American  College  of Radiology .  Elsevier  Inc,  14(5),  pp.
609–614. doi:
10.1016/j.jacr.2016.10.013.
Punyatoya,  P.  (2019)  ‘Effects  of  cognitive and  affective  trust  on  online  customer behavior’, Marketing  Intelligence  and Planning ,  37(1),  pp.  80–96.  doi: 10.1108/MIP-02-2018-0058. Renedo, A., Komporozos-Athanasiou, A. and Marston,  C.  (2018)  ‘Experience  as
Evidence: The Dialogic Construction of Health Professional Knowledge through Patient Involvement’,
Sociology ,  52(4),  pp.  778–795.  doi: 10.1177/0038038516682457.
Robbins,  B.  G.  (2016)  ‘What  is  Trust?  A Multidisciplinary  Review,  Critique, and  Synthesis’, Sociology  Compass ,
10(10), pp. 972–986. doi:
10.1111/soc4.12391. Ruiz  Morilla,  M.  D. et  al. (2017) ‘Implementing technology in healthcare:  Insights  from  physicians’, BMC Medical Informatics and
Decision  Making .  BMC  Medical Informatics  and  Decision  Making, 17(1),  pp.  1–9.  doi:  10.1186/s12911- 017-0489-2.
Sarstedt, M. and Christian M. Ringle,  and J.
F.  H.  (2017) Partial  least  squares
structural  equation  modeling  with  R , Practical  Assessment,  Research  and Evaluation .
Shulver,  W.,  Killington,  M.  and  Crotty,  M.
(2016) ‘“Massive potential” or “safety risk”?  Health  worker  views  on telehealth  in  the  care  of  older  people and implications for successful
normalization’, BMC Medical Informatics  and  Decision  Making . BMC Medical Informatics and Decision Making, 16(1), pp. 1–15. doi: 10.1186/s12911-016-0373-5. Similarweb (2021) Halodoc.com , Similarweb . Available at: https://www.similarweb.com/website/h alodoc.com/#overview  (Accessed:  23 May 2021).
Smith,  A.  C. et  al. (2020)  ‘Telehealth  for global  emergencies:  Implications  for coronavirus  disease  2019  (COVID- 19)’, Journal  of  Telemedicine  and Telecare ,  26(5),  pp.  309–313.  doi:
10.1177/1357633X20916567.
Stephanie  Allen,  P. et  al. (2019)  ‘2019 Global health care outlook Shaping the future’, Design Issues , p. 41. Available at:
https://www2.deloitte.com/content/da m/Deloitte/global/Documents/Life- Sciences-Health-Care/gx-lshc-hc- outlook- 2019.pdf%0Ahttp://www.ncbi.nlm.nih. gov/books/NBK2665/%0Ahttp://dx.do i.org/10.1016/j.bios.2016.09.038%0Ah ttps://pdfs.semanticscholar.org/956b/6 ee61. Sunjaya, A. P. (2019) ‘Potensi, Aplikasi dan
Perkembangan Digital Health di
Indonesia’, Journal  of  Indonesian
Medical  Association ,  69(April),  pp. 167–169.
Wade,  V.  A. et  al. (2016)  ‘Transitioning  a home telehealth project into a sustainable,  large-scale  service:  A qualitative  study’, BMC Health Services Research . BMC Health Services Research, 16(1), pp. 1–10. doi: 10.1186/s12913-016-1436-0.
Wan,  Y.,  Zhang,  Y.  and  Yan,  M.  (2020) ‘What  influences  patients’  willingness to choose in online health consultation? An  empirical  study  with  PLS–SEM’, Industrial  Management  and  Data Systems , 120(12), pp. 2423–2446. doi: 10.1108/IMDS-11-2019-0633.
Yahaya,  R.  and  Ebrahim,  F.  (2016) ‘Leadership  styles  and  organizational commitment: literature review’,
Journal  of  Management  Development , 35(2), pp. 190–216. doi: 10.1108/JMD- 01-2015-0004.
Zayapragassarazan, Z. and Kumar, S. (2016) ‘Awareness,  knowledge,  attitude  and skills  of  telemedicine  among  health professional faculty working in teaching hospitals’, Journal of Clinical and  Diagnostic  Research ,  10(3),  pp.
JC01–JC04. doi:
10.7860/JCDR/2016/19080.7431.