Determinasi Strategi Adaptasi Tenaga Kesehatan dalam Optimalisasi Manfaat RME dengan Metode TPC-CMUA di RSUD Sidoarjo Barat
DOI:
https://doi.org/10.57218/jkj.Vol5.Iss1.2333Kata Kunci:
adaptasi pengguna, dukungan sosial, rekam medis elektronik, SEM-PLS, task–technology fitAbstrak
Rumah sakit dituntut memberikan pelayanan yang cepat, tepat, dan berkualitas, salah satunya melalui penerapan Rekam Medis Elektronik (RME). Namun, implementasi RME di Indonesia masih menghadapi berbagai kendala, terutama terkait adaptasi pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi strategi adaptasi benefit maximizing dalam penggunaan RME di RSUD Sidoarjo Barat. Penelitian menggunakan desain kuantitatif analitik dengan pendekatan cross-sectional terhadap 52 tenaga kesehatan yang dipilih menggunakan teknik total sampling. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling–Partial Least Square (SEM-PLS). Variabel yang diteliti meliputi task–technology fit, belief, facilitating condition, social support, dan responsibility terhadap strategi adaptasi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa task–technology fit berhubungan kuat dengan belief, yang selanjutnya berpengaruh terhadap responsibility pengguna. Selain itu, social support menjadi faktor organisasi yang paling dominan dalam mendorong strategi adaptasi benefit maximizing. Nilai R-square menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan penjelasan yang baik, terutama pada variabel responsibility dan task–technology fit. Temuan ini menunjukkan bahwa keberhasilan implementasi RME tidak hanya ditentukan oleh teknologi, tetapi juga oleh kesesuaian sistem dengan tugas, keyakinan pengguna, serta dukungan organisasi. Oleh karena itu, diperlukan penguatan pelatihan, pendampingan, dan dukungan manajerial untuk meningkatkan pemanfaatan RME secara optimal.
Referensi
Almarzouqi, A., Aburayya, A., & Salloum, S. A. (2022). Determinants predicting the electronic medical record adoption in healthcare: A SEM-Artificial Neural Network approach. PloS one, 17(8), e0272735. http://doi:10.1371/journal.pone.0272735.
Amelinda, C., Sulistya, J., & Karanganyar, P. T. Indonesian Journal of Health Information Management (IJHIM) Vol. 1 No. 2 (2021) Literature Review: Tinjauan Kesiapan Penerapan Rekam Medis Elektronik Dalam Sistem Informasi Manajemen Di Rumah Sakit Literature Review: Review of Readiness for Applic.
Arikan, F., Kara, H., Erdogan, E., & Ulker, F. (2022). Barriers to adoption of electronic health record systems from the perspective of nurses: a cross-sectional study. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 40(4), 236-243.http://doi:10.1097/CIN.0000000000000848.
El-Yafouri, R., Klieb, L., & Sabatier, V. (2022). Psychological, social and technical factors influencing electronic medical records systems adoption by United States physicians: a systematic model. Health Research Policy and Systems, 20(1), 48.http://doi:10.1186/s12961-022-00851-0.
Faida, E. W., Supriyanto, S., Haksama, S., Suryaningtyas, W., Astuti, W., Nudji, B., & Hasina, S. N. (2022). The effect of performance expectancy and behavioral intention on the use of electronic medical record (EMR) in tertier hospital in Indonesia. International Journal of Health Sciences, 6(S9), 1195-1205.
Faida, E. W., Supriyanto, S., Haksama, S., Notobroto, H. B., Wulandari, R. D., Suminar, D. R., & Suryaningtyas, W. (2022). A Cross Sectional Study On Physicians’ Perceived Usefulness And Ease Of Use Electronic Medical Records. Journal of Pharmaceutical Negative Results, 13(9SI). http://doi:10.47750/pnr.2022.13.S08.xx.
Fitriani, A. (2022). Faktor yang Memengaruhi Penggunaan Sistem Informasi Rumah Sakit Berdasarkan Metode Technology Acceptance Model di RSU Advent Kota Medan. Jurnal ilmiah perekam dan informasi kesehatan Imelda.
Förstel, S., Förstel, M., Gallistl, M., Zanca, D., Eskofier, B. M., & Rothgang, E. M. International Journal of Medical Informatics Data quality in hospital information systems: Lessons learned from analyzing 30 years of patient data in a regional German hospital. Int. J. Med. Inform, 192, 105636.http://doi:10.1016/j.ijmedinf.2024.105636.
Hardani, R., Diana, K., & Taufik, A. E. H. (2024). Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Menggunakan end User Computing Satisfaction di RSUD Madani Palu. Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia (MPPKI), 7(3), 671-679.
Holmgren, A. J., Phelan, J., Jha, A. K., & Adler‐Milstein, J. (2022). Hospital organizational strategies associated with advanced EHR adoption. Health Services Research, 57(2), 259-269.http://doi:10.1111/1475-6773.13655.
Kruszyńska-Fischbach, A., Sysko-Romańczuk, S., Napiórkowski, T. M., Napiórkowska, A., & Kozakiewicz, D. (2022). Organizational e-health readiness: How to prepare the primary healthcare providers’ services for digital transformation. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(7), 3973.
Nisak, U. K., Hargono, A., & Notobroto, H. B. (2024). Mapping Global Research Related to User Acceptance of Technology in Healthcare: A Scientometric Review. Malaysian Journal of Medicine & Health Sciences, 20. http://doi:10.47836/mjmhs20.s9.40.
Pereira, L. M., Sanchez Rodrigues, V., & Freires, F. G. M. (2024). Use of partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to improve plastic waste management. Applied Sciences, 14(2), 628. http://doi:10.20944/preprints202312.1170.v1.
Rahayu, S., Sulistiadi, W., & Mulyanti, M. (2023). Analisis Kebutuhan Pelayanan Kesehatan Syariah di Rumah Sakit, Jakarta Indonesia. Health Information: Jurnal Penelitian, e1092-e1092.
Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2021). Partial least squares structural equation modeling. In Handbook of market research (pp. 587-632). Cham: Springer International Publishing.http://doi:10.1057/s41270-023-00279-7











