Main Article Content

Abstract

Teknologi baru menawarkan peluang besar bagi pengguna dan penyedia layanan kesehatan. Hal ini dimanfaatkan oleh para pelaku bisnis yang memberikan layanan kesehatan untuk mengembangkan usahanya, atau yang saat ini biasa dikenal dengan aplikasi kesehatan online. Aplikasi kesehatan mobile berpotensi mengubah kerja sistem kesehatan dan cara pasien berinteraksi dengannya. Hal ini dikarenakan populasi kaum muda yang besar di Indonesia semakin mencari solusi digital untuk mengakses barang dan jasa. Bisnis, pemerintah, dan organisasi non-pemerintah mencari teknologi kesehatan digital untuk meningkatkan efisiensi perawatan kesehatan dan meningkatkan hasil kesehatan pasien. Halodoc merupakan salah satu aplikasi kesehatan mobile yang memfasilitasi masyarakat untuk mendapatkan pelayanan kesehatan secara online. Untuk bersaing dengan penyedia layanan kesehatan online lainnya, pelaku bisnis harus selalu mengukur seberapa baik dan dapat diterimanya aplikasi tersebut bagi pengguna mereka.Penelitian ini menguji metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) yang terdiri dari faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi kesehatan mobile Halodoc dengan menambahkan variabel Trust. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan teknik analisis PLS-SEM dengan survei menggunakan kuesioner terhadap 304 pengguna aplikasi Halodoc yang berada di wilayah Jakarta. Hasilnya penenlitian ini menunjukkan bahwa dari 11 hipotesis yang diuji, terdapat 6 hipotesis yang diterima dan 5 hipotesis ditolak. Variabel Habit (HT) merupakan faktor dengan perngaruh. Penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan aplikasi kesehatan Halodoc kedepannya.

Article Details

Author Biographies

Nahdlah Nurul Murhum, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Information System Department

Yusuf Durachman, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Information System Department

Elvi Fetrina, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Information System Department

References

  1. Akdon dan Riduwan 2013. Rumus dan Data Dalam Analisis Statistika. Bandung:Alfabeta.
  2. Alwi, I. 2015. Kriteria empirik dalam menentukan ukuran sampel pada pengujian hipotesis statistika dan analisis butir. Formatif: Jurnal Ilmiah Pendidikan MIPA. 2, 2 (2015).
  3. Brown, S.A. and Venkatesh, V. 2005. Model of adoption of technology in households: A baseline model test and extension incorporating household life cycle. MIS Quarterly: Management Information Systems. 29, 3 (2005), 399–426. DOI:https://doi.org/10.2307/25148690.
  4. Digital 2020 - We Are Social: https://wearesocial.com/digital-2020. Accessed: 2021-09-19.
  5. Dillon, A. and Morris, M.G. 2006. User acceptance of new information technology: theories and models. Annual Review of Information Science and Technology Publisher Medford, N.J.: Information Today Journal Annual Review of Information Science. 14, 4 (Jul. 2006), 3–32.
  6. Ernst and Young 2013. mHealth: Mobile technology poised to enable a new era in health care. Ernst&Young Global Technology Center.
  7. Hair, J.F. et al. 2010. Multivariate data analysis . Uppersaddle River. NJ: Pearson Prentice Hall.
  8. Indonesia Peringkat ke-3 Global Memanfaatkan Aplikasi Kesehatan | Databoks: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/10/13/indonesia-peringkat-ke-3-global-memanfaatkan-aplikasi-kesehatan. Accessed: 2021-09-03.
  9. Mayer, R.C. et al. 1995. An Integrative Model of Organizational Trust. The Academy of Management Review. 20, 3 (Jul. 1995), 709. DOI:https://doi.org/10.2307/258792.
  10. Moore, S.E. et al. 2015. Exploring mHealth as a New Route to Bridging the Nursing Theory–Practice Gap. Research and Theory for Nursing Practice. 29, 1 (2015), 38–52. DOI:https://doi.org/10.1891/1541-6577.29.1.38.
  11. Nasir, M. 2013. Evaluasi Penerimaan Teknologi Informasi Mahasiswa di Palembang Menggunakan Model UTAUT. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). 1, 1 (Jun. 2013), 15–2013.
  12. Nurmi, J. Sexual and Reproductive mHealth Better Access to Health Care through Mobile phones Geneva Foundation for Medical Education and Research.
  13. Qiang, C.Z. et al. 2012. Mobile Applications for the Health Sector. (2012).
  14. Samples, C. et al. 2014. Nursing and mHealth. International Journal of Nursing Sciences. 1, 4 (Dec. 2014). DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijnss.2014.08.002.
  15. Shaqiri, A.B. 2015. Impact of Information Technology and Internet in Businesses. Academic Journal of Business, Administration, Law and Social Sciences . 1, 1 (2015).
  16. Succi, M.J. and Walter, Z.D. 1999. Theory of user acceptance of information technologies: An examination of health care professionals. Proceedings of the Hawaii International Conference on System Sciences. (1999), 141. DOI:https://doi.org/10.1109/HICSS.1999.773013.
  17. T, M.-S. and SC, R. 2011. The potential of an online and mobile health scorecard for preventing chronic disease. Journal of health communication. 16 Suppl 2, SUPPL. 2 (2011), 175–190. DOI:https://doi.org/10.1080/10810730.2011.602464.
  18. Venkatesh, V. et al. 2012. Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Management Information Systems Quarterly. 36, 1 (Mar. 2012).
  19. Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, G.B.D. and F.D.D. 2003. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly. 27, 3 (2003), 425–478. DOI:https://doi.org/10.2307/30036540 https://www.jstor.org/stable/30036540.
  20. World Health Organization 2011. Based on the findings of the second global survey on eHealth Global Observatory for eHealth series-Volume 3 mHealth New horizons for health through mobile technologies. (2011).