1
EVALUASI KESUKSESAN “SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (SIM-RS) PADA RUMAH SAKIT JIWA MENUR SURABAYA” MENGGUNAKAN INFORMATION SYSTEM SUCCESS MODEL (ISSM) Nurul Iriandani, Hanim Maria Astuti, S.Kom, M.Sc, dan Anisah Herdiyanti, S.Kom, M.Sc Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail:
[email protected],
[email protected],
[email protected] Abstrak—Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya merupakan rumah sakit spesialis pengobatan jiwa terbesar di Jawa Timur dan dinaungi langsung oleh provinsi Jawa Timur. Rumah Sakit Jiwa Menur memiliki teknologi informasi berdasarkan UU no.44 tahun 2009 pasal 52 ayat 1 namun belum bisa di optimalkan. Penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIM-RS) di Rumah Sakit Jiwa Menur memiliki pengembang dari teknologi informasi tersebut dan mengimplementasikan ke dalam proses bisnis penerimaan pasien melalui administrasi hingga sistem pelaporan dan proses pembayaran (billing). Evaluasi dilakukan untuk meningkatkan kesuksesan SIMRS kepada pengembang dengan mempertimbangan faktorfaktor kesuksesan dari ISSM. Permasalahan dari SIM-RS tersebut di evaluasi dengan menerapkan Information System Success Model (ISSM) untuk menentukan faktor-faktor kesuksesan. ISSM memiliki dimensi-dimensi penilaian diantaranya Information Quality, System Quality, Service Quality mempengaruhi Intention to Use dan User Satisfaction. Penentuan rekomendasi dapat ditunjukan oleh nilai Net Benefit atau dimensi akhir, berdasarkan nilai dimensi intention to use dan user satisfaction. Pengujian menggunakan metode SEM (Structural Equation Modeling) sebagai suatu teknik permodelan untuk analisis faktor, analisis jalur, analisis model dan analisis struktural. Tugas Akhir ini mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan SIM-RS di Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya. Faktor-faktor kesuksesan tersebut dievaluasikan dengan aplikasi SIM-RS dan disesuaikan dengan enam dimensi pada Information System Success Model (ISSM). Dari hasil analisis yang dilakukan, didapat bahwa dimensi akhir Net Benefit hanya berpengaruh signifikan terhadap intention to use.
mengadakan sistem pengadaan (lelang) terhadap pengembang sistem informasi dan dimenangkan oleh Avesina. Namun saat ini proses administrasi, pelaporan hingga pembayaran (kasir) melalui aplikasi SIM-RS pada Rumah Sakit Jiwa Menur belum bisa di optimalkan, karena pada penerapan aplikasi SIM-RS perlu melakukan penyesuaian kebutuhan dari proses bisnis sehingga SIM-RS mengalami banyak permasalahan dari segi teknis maupun struktur organisasi. Maka perlu dilakukan evaluasi terhadap aplikasi SIM-RS untuk mengetahui kesalahan dan permasalahan yang terdapat didalamnya dengan menerapkan faktor-faktor kesuksesan. Faktor-faktor kesuksesan yang mempengaruhi sistem didasari oleh model penelitian yaitu, Information System Success Model (ISSM) (DeLone & McLean, 2003).
Kata Kunci—Evaluasi, Information System Success Model (ISSM), Structural Equation Model (SEM).
Berdasarkan dari proses dan pertimbangan sebab akibat dari model yang memiliki enam dimensi konstruksi dan saling terikat yaitu Information Quality, System Quality, Service Quality, Intention to Use, User Satisfaction untuk mengertahui kesuksesan ke dalam Net Benefit. Keterkaitan antar dimensi memiliki tujuan yang penting untuk mengukur, menganalisis, serta melaporkan kesuksesan sistem informasi yang berkualitas. Hasil akhir tugas akhir ini akan memberikan rekomendasi dari evaluasi terhadap aplikasi SIM-RS dan dapat membantu Rumah Sakit Jiwa Menur
I. PENDAHULUAN
P
eningkatan penderita gangguan jiwa pada Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya memanfaatkan sebuah aplikasi untuk mendukung tercapainya tujuan organisasi dan akreditasi dari Pemerintahan Provinsi Jawa Timur terhadap peningkatan layanan, berdasarkan UU No.4 Tahun 2009 Pasal.52 Ayat.1. Maka Rumah Sakit Jiwa Menur
Gambar 1 D&M IS Success Model Terbaru (DeLone & McLean, 2003)
2 melakukan perbaikan. II. METODE PENELITIAN Metode penelitian atau metodologi merupakan tahapan pengerjaan tugas akhir. Bertujuan untuk mengerjakan tugas akhir agar diselesaikan terarah, teratur, dan sistematis. Metode pengerjaan disajikan dalam bagan pada gambar.1: INPUT
PROSES
OUTPUT
START
- Proses Bisnis - Literatur - Paper, buku, jurnal, dan internet
Tahap Persiapan
- Faktor-faktor kesuksesan
- Studi Literatur
- Faktor-faktor kesuksesan
Penentuan Dimensi
- Dimensi-dimensi atau indikator model
- Wawancara - Literature Review
- Faktor-Faktor Kesuksesan - Dimensi-dimensi atau indikator model
Pembuatan Model
- Model Konseptual - Hipotesis
- Pemetaan ke model ISSM
- Model Konseptual - Hipotesis
Penyusunan Kuisioner
- Kuisioner
- Membuat Kuisioner
Pengumpulan Data 1
- Kuisioner
- Penyebaran kuisioner terhadap beberapa pengguna dengan sampel (n) = 8 orang
TIDAK
- Kuisioner telah diisi oleh sampel (n) = 8 orang pengguna
Valid dan Reliabel ?
YA
- Kuisioner valid dan reliabel
Pengumpulan data 2 - Penyebaran kuisioner terhadap seluruh pengguna dengan sampel (n) = 40-45 orang
- Seluruh Kuisioner telah diisi oleh seluruh sampel (n) atau pengguna
TIDAK
Valid dan Reliabel ? YA
- Seluruh kuisioner telah terisi oleh seluruh pengguna - Kuisioner valid dan reliabel - Seluruh kuisioner telah terisi oleh seluruh pengguna - Informasi dari perhitungan komponen SEM
- Hasil Pengujian
Analisis Data - Analisis deskriptif statistik
Pengujian Hipotesa
- Informasi dari perhitungan komponen SEM
- Hasil Pengujian
- Uji Hipotesis - Metode analisis hasil seluruh akhir
Tahap Akhir
- Membuat kesimpulan dan rekomendasi hasil pengujian
- Kesimpulan dan Rekomendasi - Buku Tugas Akhir
END
Gambar 2 Metodologi Penelitian A. Tahap Persiapan Tahap pengumpulan berbagai informasi yang berkaitan dengan tugas akhir yaitu studi literatur untuk mengetahui faktor-faktor kesuksesan. B. Penentuan Dimensi Tahap mengetahui dimensi atau indikator penelitian yang disesuaikan dengan Information System Success Model (ISSM) melalui wawancara pada studi kasus. C. Pembuatan Model Mengetahui model konseptual untuk memudahkan pengerjaan sesuai dengan ISSM dan diketahui juga desain penelitian, sebagai berikut:
Gambar 3 Desain Penelitian D. Penyusunan Kuesioner Pembuatan kuesioner dari model konseptual dan hipotesis ISSM untuk mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk penelitian. E. Pengumpulan Data 1&2 Tahap ini dilakukan dua kali untuk memastikan data yang dimiliki bernilai valid dan reliabel. Pada pengumpulan data pertama kuesioner disebarkan kepada pengguna atau sample (n) kecil sejumlah 8 orang, sedangkan untuk pengumpulan data kedua kuesioner disebarkan kepada pengguna atau sampel (n) besar sejumlah 40 orang. F. Analisis Data Tahap analisis terhadap kuesioner yang bernilai valid dan reliabel selanjutnya dilakukan dua analisis yaitu, analisis deskriptif statistik dan analisis inferensial. G. Pengujian Hipotesis Tahap pengujian hipotesis yang disesuaikan dengan tujuan untuk membuktikan hipotesis pada setiap dimensi sesuai ISSM. Berdasarkan hasil dari output aplikasi online GeSC. H. Tahap Akhir Tahap pembuatan rekomendasi perbaikan aplikasi SIM-RS terhadap Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya serta pembuatan kesimpulan dan saran III. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan data yang didapat dari wawancara dan kuesioner untuk menentukan dimensi dan indikatornya, selanjutnya analisis inferensial melalui uji asumsi kualitas pengukuran untuk mengetahui nilai reliabilitas, validitas, dan linieritas menggunakan tools Microsoft Excel dan SPSS 16.00. Untuk melakukan analisis model menggunakan aplikasi online GeSCA yang dapat dibuka pada link: http://www.sem-gesca.org. A. Penentuan Dimensi Hasil dari wawancara terhadap supervise dan staf penanggung jawab aplikasi SIM-RS, maka diketahui dimensi dan indikator pembentukannya, sebagai berikut:
3 1) Dimensi Pertama (D1): Information Quality Indikator: Accuracy, Content, Currency 2) Dimensi Dua (D2): System Quality Indikator: Accessibility, Easy of Use, Response Time, Security 3) Dimensi Tiga (D3): Service Quality Indikator: Assurance, Reliability, Responseveness, Empathy, Tangibles. 4) Dimensi Empat (D4): Intention To Use Indikator: Availability. 5) Dimensi Lima (D5): User Satisfaction Indikator: Usefulness dan Overall Satisfaction. 6) Dimensi Enam (D6): Net Benefit Indikator: Incremental Efficiency dan Incremental Effectiveness. B. Uji Asumsi Kualitas Pengukuran 1) Uji Reliabilitas Untuk mengetahui kekonsistenan responden dalam memberikan jawaban kueisoner. Pengujian statistik Cronbach Alpha (α) lebih dari 0,6. Tabel 1 Uji Reliabilitas Cronbach’s Dimensi Reliabel Alpha 0.885 Dimensi Kualitas Informasi √ Dimensi Kualitas Sistem
0.727
√
Dimensi Kualitas Layanan
0.898
√
Dimensi Niat untuk
0.799
√
Menggunakan Dimensi Kepuasan Pengguna
0.859
√
Dimensi Manfaat
0.943
√
Maka diketahui setiap dimensi bersifat reliabel dan terbukti responden konsisten memberikan jawaban. 2) Uji Validitas Untuk mengetahui tingkat kevalidan dari kuesioner, maka uji validitas menggunakan Spearman’s rho karena data dari kuesioner bernilai skala likert. Selanjutnya membandingkan dengan r-table yang bernilai 0,4026. Berikut hasil uji validitas dari seluruh pernyataan pada indikator: Tabel 2 Uji Validitas Spearma’s rho Dimensi Tabel-r Keterangan INFORMATION QUALITY D1C1A 0.679** 0,4026 Valid D1C1B 0.772** 0,4026 Valid D1C2A 0.674** 0,4026 Valid D1C2B 0.535** 0,4026 Valid D1C3A 0.619** 0,4026 Valid D1C3B 0.770** 0,4026 Valid SYSTEM QUALITY D2C1A 0.392* 0,4026 Tidak Valid D2C1B 0.484** 0,4026 Valid
D2C2A 0.664** D2C2B 0.472** D2C3A 0.807** D2C4B 0.492** D2C4B 0.372* SERVISE QUALITY D3C1A 0.468** D3C1B 0.509** D3C2A 0.564** D3C2B 0.539** D2C3A 0.638** D3C3B 0.542** D3C4B 0.656** D3C4B 0.601** D3C5A 0.450** D3C5B 0.406** Spearma’s rho Dimensi INTENTION TO USE D4C1A 0.715** D4C1B 0.704** D4C2A 0.352* D4C2B 0.315* USER SATISFACTION D5C1A 0.576** D5C1B 0.585** D5C2A 0.469** D5C2B 0.535** NET BENEFIT D6C1 0.715** D6C2 0.704**
0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026
Valid Valid Valid Valid Tidak Valid
0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 0,4026 Tabel-r
Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Keterangan
0,4026 0,4026 0,4026 0,4026
Valid Valid Tidak Valid Tidak Valid
0,4026 0,4026 0,4026 0,4026
Valid Valid Valid Valid
0,4026 0,4026
Valid Valid
Dari tabel.2 diatas, diketahui empat pernyataan tidak valid karena nilai spearman’s rho kurang dari nilai tabel-r (0,4026). Indikator yang bernilai tidak valid tersebut terletak pada indikator accessibility, security, dan necessity. Sehingga untuk pernyataan indikator tersebut harus dihapuskan agar seluruh data memiliki nilai validitas tinggi dan tidak mempengaruhi uji linieritas. 3) Uji Linieritas Merupakan syarat statistik parametik khusus untuk menganalisis korelasi atau regresi linier. Uji linieritas juga digunakan untuk mengetahui uji hipotesis. Untuk mengetahui hubungan antar dimensi independen dengan dependen telah signifikan. Dari nilai p-value pada uji F (ANOVA) sebesar 0,015 (kurang dari 0,05) dan mengetahui pengaruh seluruh signifikan antar variabel atau dimensi (NURJANNAH, 2008). Tabel 3 Uji Linieritas Signifikan Variabel Linearity Linear 0.000 Kualitas Informasi Niat √ Menggunakan
4
Variabel Kualitas Informasi Kepuasa Pengguna Niat
Kualitas Sistem Menggunakan
Kualitas Sistem Kepuasa Pengguna Kualitas Layanan Menggunakan
Niat
Linearity 0.000 0.000 0.000 0.001
Signifikan Linear √ √ √ √
Kualitas Layanan Kepuasa Pengguna
0.012
Niat Menggunakan Kepuasa Pengguna
0.000
Niat Menggunakan Manfaat
0.000
√
Kepuasa Pengguna Manfaat
0.020
√
√ √
Maka diketahui model penelitian bersifat linier dan memiliki hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara signifikan. C. Identifikasi Godness of FIT Memiliki empat penilaian untuk mengukur model penelitian secara keseluruhan dan berfungsi untuk mengetahui jumlah parameter bebas dalam model fit. Tabel 4 Identifikasi Godness of FIT Model Fit FIT
0.567
AFIT
0.541
GFI
0.993
SRMR NPAR
0.293 67
Diketahui nilai FIT 0,567 atau 56,7% yang berarti model cukup baik untuk menjelaskan fenomena yang dikaji dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain. Untuk nilai GFI sebesar 0,993 yang berarti model telah sesuai karena memiliki nilai mendekati 1. Untuk nilai SRMR adalah nilai yang berbanding terbalik dengan nilai GFI. Nilai SRMR mengukur model fit untuk membedakan korelasi yang diamati dan memiliki nilai 0,293 mendekati 0, maka model fit sudah cocok dan dapat diterima.
D. Identifikasi Model Pengukuran Hasil dari aplikasi online GeSCA terdapat tabel model pengukuran yang menunjukan berapa banyak variansi latena pada kuesioner. Seluruh variabel atau dimensi penelitian memiliki indikator reflektif, karena indikator tidak mempengaruhi konstruknya dan indikator dapat dirubah sesuai kebutuhan. Berikut hasil dari model pengukuran seluruh variabel atau dimensi: Tabel 5 Identifikasi Model Pengukuran
Loading Estimate SE CR Informaton Quality AVE = 0.670, Alpha =0.900 D1C1A 0.822 0.048 17.13* D1C1B 0.895 0.053 16.93* D1C2A 0.790 0.097 8.11* D1C2B 0.692 0.114 6.09* D1C3A 0.837 0.059 14.18* D1C3B 0.858 0.047 18.18* System Quality AVE = 0.480, Alpha =0.690 D2C1B 0.497 0.279 1.78 D2C2A 0.831 0.071 11.71* D2C2B 0.634 0.192 3.31* D2C3A 0.867 0.052 16.83* D2C4A 0.555 0.317 1.75 Loading Variabel Estimate SE CR Service Quality AVE = 0.537, Alpha =0.898 D3C1A 0.634 0.135 4.68* D3C1B 0.783 0.171 4.58* D3C2A 0.771 0.066 11.64* D3C2B 0.755 0.117 6.44* D3C3A 0.776 0.071 10.98* D3C3B 0.696 0.090 7.7* D3C4A 0.839 0.050 16.81* D3C4B 0.766 0.151 5.08* D3C5A 0.606 0.161 3.76* D3C5B 0.664 0.195 3.42* Intention to Use AVE = 0.862, Alpha =0.840 D4C1A 0.950 0.020 46.48* D4C1B 0.907 0.060 15.14* User Satisfaction AVE = 0.703, Alpha =0.859 D5C1A 0.886 0.049 18.24* D5C1B 0.904 0.036 25.42* D5C2A 0.829 0.060 13.93* Variabel
5
D5C2B Net Benefit D6C1 D6C2
0.722 0.155 4.65* AVE = 0.947, Alpha =0.943 0.968 0.020 47.99* 0.978 0.009 109.01*
Path Coefficients Estimate 4
User Satisfaction
H
Service Quality Intention to Use Service Quality User Satisfaction User Satisfaction Intention to Use Intention to Use Net Benefit User Satisfaction Net Benefit
5
Dari tabel.5 diatas, diketahui nilai AVE adalah jumlah rata-rata varian dari indikator yang dijelaskan oleh variabel laten, sedangkan nilai alpha mengidentifikasikan Cronbach’s Alpha. Pada kolom Loading menampilkan berapa banyak variasi indikator yang dijelaskan pada variabel laten. Nilai estimate adalah individual indikator untuk mengetahui pengaruh positif atau negatif, sedangkan nilai CR (critical error) merupakan nilai mutlak dari pembagian nilai standard SE (standard error). Nilai CR juga digunakan untuk mengetahui hasil yang signifikan melalui tanda bintang (*) setelah angka atau nominal. Indikator memiliki pernyataan yang memiliki pengaruh besar terhadap variabel atau dimensinya dilihat dari nilai estimate tertinggi. Bila nilai estimate tinggi secara otomatis nilai critical error (CR) juga tinggi dan pasti signifikan. E. Identifikasi Model Struktural Model struktural dapat menggambarkan hubungan antar variabel laten atau dimensi (Loehlin, 2004). Identifikasi ini bertujuan untuk menganalisis hasil koefisien jalur (hipotesis) yang dimiliki oleh masing-masing variabel atau dimensi.
H 6
H 7
H 8
H 9
SE
CR
Ket
-0.074
0.315 0.23
Ditolak
0.048
0.356 0.14
Ditolak
0.264
0.264 0.264 Ditolak
0.904
0.088 10.29* Diterima
-0.137
0.131 1.05
Ditolak
Dari tabel.6 diatas, penelitian ini memiliki 9 hipotesis utama untuk mengetahui pengaruh positif dan signifikan antar variabel atau dimensi. Nilai estimate positif (+) dan negatif (-) untuk mengetahui pengaruhnya ke variabel dependen, sedangkan nilai CR bertujuan untuk mengetahui pengaruh signifikan diketahui melalui tanda bintang (*) setelah angka atau nominal. Dari 9 hipotesis penelitian hanya satu hipotesis yang diterima karena memiliki pengaruh positif dan memiliki tanda bintang (*) setelah angka yaitu hipotesis 8. Hipotesis itu adalah Niat berpengaruh positif dan signifikan terhadap net benefit (manfaat). F. Rekomendasi
Gambar 4 Model Struktural Dari gambar.4 diatas, ditampilkan hasil perhitungan koefisien jalur dari aplikasi online GeSCA. Untuk keterangan dari nilai tersebut dijelaskan pada tabel dibawah ini: Tabel 6 Nilai Koefisien Jalur Path Coefficients Ket Estimate SE CR H Information Quality -0.019 0.453 0.04 Ditolak Intention to Use 1 H Information Quality 0.512 0.430 1.19 Ditolak User Satisfaction 2 System Quality H 0.659 0.570 1.16 Ditolak Intention to Use 3 System Quality 0.075 0.641 0.12 Ditolak H
Nilai dari net benefit dipengaruhi oleh intention to use dan user satisfaction. Namun, hasil dari pengujian hipotesis nilai intention to use paling mempengaruhi kesuksesan net benefit (hipotesis.8) karena dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas penggunaan SIM-RS. a. Rekomendasi berdasarkan dimensi Net Benefit Kemudahan akses penggunaan aplikasi SIM-RS sebaiknya diberikan kontrol oleh penanggungjawab agar memudahkan pengguna dalam menyelesaikan pekerjaannya. Berdasarkan analisis deskriptif data kuesioner sebagian besar pengguna (lebih dari 70%) setuju bahwa aplikasi SIM-RS mudah diakses dan dapat diakses 24jam/ 7hari. b. Rekomendasi berdasarkan dimensi Intention to use Peningkatan intention to use (niat untuk menggunakan) aplikasi SIM-RS paling dipengaruhi oleh indikator dalam system quality. - Accessibility (Kemudahan akses atau fleksibel): dapat diakses melalui software lain (windows7 atau linux), browser lain seperti (chrome atau internet explorer), dan Hardware lain seperti laptop, handphone, dsb. - Ease of Use (Kemudahan Penggunaan): sebaiknya memiliki tampilan sistem dan interface yang lebih mudah untuk digunakan, serta fasilitas bantuan seperti fitur ‘Help’. - Response Time (Kecepatan Akses): menambah kapasitas Hard Disk, RAM dan processor server,
6 serta melakukan update sistem agar sistem cepat untuk input data. - Security (Keamanan): memperhatikan dan meningkatkan hak akses terhadap fungsionalitas pengguna, dan menerapkan verifikasi akun, kontrol akses, fitur 'captcha' pada saat melakukan login, dsb. c. Rekomendasi berdasarkan dimensi kepuasan pengguna (user satisfaction) a) Accuracy (keakuratan) aplikasi SIM-RS Sebaiknya meningkatkan ketelitian dalam menyajikan informasi pasien, penanggung jawab dapat memberikan umpan balik dengan meminta pengguna aplikasi SIM-RS memberikan tanggapan. b) Content (konten) aplikasi SIM-RS Sebaiknya menampilkan konten yang informative dengan desain antar muka (interface) aplikasi SIM-RS sesuai standart dan berpedoman pada ilmu Human Computer Interaction (HCI). Penanggung jawab dapat memperhatikan kondisi pengguna dengan memberikan wadah harapan pengguna terhadap aplikasi SIM-RS. c) Currency (masa berlaku informasi) aplikasi SIMRS Sebaiknya penanggung jawab melakukan pembaruan (update) isi dari informasi yang ditampilkan. IV. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Dari pelaksanaan penelitian tugas akhir ini didapatkan kesimpulan: 1. Faktor-faktor yang mendeskripsikan kesuksesan ada enam variabel atau dimensi, yaitu Information Quality, System Quality, Service Quality, Intention to Use, User Satisfaction, Net Benefit dan indikatorindikator yang mendukung keenam variabel atau dimensi tersebut. 2. Berdasarkan identifikasi goodness of FIT diketahui nilai FIT (varian total dari seluruh variabel atau dimensi yang menjelaskan model) sebesar 56,7% yang mengartikan bahwa model penelitian cukup baik karena diatas 50% dan cukup menjelaskan fenomena yang dikaji pada penelitian Tugas Akhir ini untuk mengetahui kesuksesan implementasi aplikasi SIM-RS di Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya. Berdasarkan 9 hipotesis penelitian kali ini, diketahui hanya satu hipotesis yang diterima yaitu hipotesis 8 dengan keterangan Niat berpengaruh positif dan signifikan terhadap net benefit (manfaat). Hipotesis tersebut dapat digunakan sebagai acuan penarikan rekomendasi dan menjelaskan sistem informasi
manajemen rumah sakit (SIM-RS) belum bisa dikatakan sukses karena hanya satu hipotesis yang diterima. - Dimensi Net benefit memiliki indikator untuk mengetahui keefektifan dan efisiensi kinerja pengguna dalam kesuksesan implementasi SIMRS dan dipengaruhi oleh dimensi intention to use. - Dimensi intention to use dipengaruhi secara positif namun tidak signifikan oleh system quality (kualitas sistem) dari aplikasi SIM-RS - Indikator yang paling mempresentasikan system quality yaitu response time perihal kecepatan input data pada aplikasi SIM-RS dapat meningkatkan niat menggunakan pengguna aplikasi SIM-RS. 3. Berdasarkan hipotesis yang diterima yaitu, hipotesis.8. Maka diketahui hasil dari identifikasi model struktural, kesuksesan aplikasi SIM-RS dipengaruhi oleh dimensi intention to use (niat untuk menggunakan) karena dimensi tersebut yang paling menjelaskan manfaat (net benefit) implementasi SIM-RS. - Peningkatan niat untuk menggunakan (intention to use) pengguna aplikasi SIM-RS, dapat dilakukan dengan memberikan kemudahan akses dan aplikasi SIM-RS dapat digunakan setiap hari dalam seminggu, agar kinerja pegawai secara efektif dan efisien meningkat. - Peningkatan akses aplikasi SIM-RS memerlukan kontrol penanggungjawab secara berkala agar mendapatkan manfaat (net benefit) dari implementasi SIM-RS agar semakin maksimal. Intention to use berpengaruh yang paling besar dari system quality. Beberapa tindakan yang dapat meningkatkan system quality berdasarkan indikator yang mempengaruhi diantaranya: a) Accessibility (Kemudahan akses atau fleksibel) Sebaiknya aplikasi SIM-RS dapat diakses melalui software lain seperti (windows7 atau linux) dan browser lain seperti (chrome atau internet explorer) agar pengguna fleksibel atau mudah dalam menyelesaikan pekerjaannya. Dan dapat diakses melalui hardware lain yang lebih mudah digunakan atau fleksibel seperti laptop (komputer jinjing), handphone (HP), dan lainnya. b) Ease of Use (Kemudahan penggunaan) Sebaiknya tampilan sistem lebih mudah digunakan dengan tampilan utama (interface) aplikasi SIM-RS jelas dan sederhana. Dan memiliki fasilitas bantuan yang mudah ditemukan seperti fitur ‘Help’, untuk memudahkan pengguna menyelesaikan pekerjaannya. c) Response Time (Kecepatan akses)
7 Sebaiknya kapasitas dari hard disk, RAM dan mengganti processor server lebih tinggi atau terbaru. Sedangkan untuk sistem yang dijalankan pada aplikasi SIM-RS sebaiknya dilakukan pembaruan (update) agar tidak menghambat proses administrasi, pelaporan dan pembayaran (kasir). d) Security (Keamanan) Sebaiknya lebih memperhatikan keamanan dari aplikasi SIM-RS (seperti data pasien, akun pengguna, dan lain-lain) dengan meningkatkan atau menyesuaikan hak akses terhadap fungsionalitas pengguna. Menerapkan verifikasi akun, kontrol akses, menerapkan fitur 'captcha' pada saat melakukan login, dan aspek-aspek lain terkait keamanan sistem informasi. Sedangkan untuk dimensi kepuasan penguna (user satisfaction) diketahui kualitas informasi (information quality) yang bernilai paling besar atau paling menjelaskan kepuasan pengguna aplikasi SIM-RS. Maka kualitas informasi sebaiknya diperhatikan atau diperbaiki agar pengguna aplikasi SIM-RS merasa puas saat menggunakannya. Tindakan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas informasi dengan memperhatikan indikator yang dimilikinya, sebagai berikut: a) Accuracy (keakuratan) Sebaiknya informasi pada aplikasi SIM-RS disajikan dengan benar atau diteliti kembali dengan melakukan pengecekan (review) secara berkala. Penanggung jawab juga dapat melakukan umpan balik dengan menyajikan informasi lalu meminta pengguna memberikan tanggapan dari informasi tersebut (Kadir, 2002). b) Content (konten) Sebaiknya konten pada aplikasi SIM-RS ditampilkan secara informative, dengan memperhatikan desain antar muka (interface) berpedoman pada bilang ilmu multidisplin Human Computer Interaction (HCI). Memiliki wadah untuk menampung harapan dari pengguna aplikasi SIM-RS terhadap konten dari sistem informasi manajemen rumah sakit (SIM-RS). c) Currency (masa berlaku informasi) Sebaiknya penanggung jawab aplikasi SIM-RS melakuakn pembaruan (update) terhadap isi dari informasi yang ditampilkan, sesuai pernyataan dari James A.Hall yang menyatakan bahwa usia dari suatu informasi adalah faktor penting dalam menentukan informasi tersebut berguna atau tidak. Beberapa tindakan dari penangggung jawab terhadap aplikasi SIM-RS tersebut dapat meningkatkan kinerja pengguna secara efektif dan efisien, sehingga Rumah Sakit Jiwa Menur akan menerima dampak yang baik dan pasien merasa puas terhadap pelayanan yang diberikan selanjutnya akan meningkatkan nama baik rumah sakit jiwa menur.
B. Saran Saran diberikan untuk penelitian selanjutnya. 1. Berdasarkan analisis terhadap sub-bab uji asumsi kualitas pengukuran, terdapat beberapa indikator yang harus dihapuskan untuk mendapat nilai valid dan dapat dilakukan analisis ke tahap selanjutnya. Dari indikator accessibility yaitu penilaian terhadap kemampuan akses SIM-RS yang dilakukan sewaktuwaktu. Kemungkinan pengguna merasa pernyataan menimbulkan ambiguitas karena mengandung katakata yang sulit dimengerti. 2. Indikator security memiliki item pernyataan mengenai keamanan penggunaan yang menyediakan fungsi log-in yang berbeda. Fungsi ini tidak terlalu penting bagi pengguna karena sudah terdapat penanggung jawab. Namun data-data pada aplikasi SIM-RS merupakan salah satu aset informasi dan merupakan indikator penting, sehingga peneliti selanjutnya dapat melakukan penerapan standard keamanan sistem informasi seperti COBIT PO12, ISO 27002, dan lain-lain. LAMPIRAN Jika ada, lampiran muncul di sini. DAFTAR PUSTAKA [1] DeLone, W., & McLean, E. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update. J Manage Inform Syst., 19(4):9-30. [2] GeSCA application developer. (2014, 06). http://www.sem-gesca.org/index.php. Retrieved from http://www.sem-gesca.org/: http://www.semgesca.org/ [3] Hwang, H. (2011, 11 28). GeSCA User's Manual. Retrieved from http://www.sem-gesca.org: http://www.sem-gesca.org/manual.php [4] NURJANNAH, S. (2008). MODUL PELATIHAN SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) . ADVANCED-PERTEMUAN II. [5] Rumah Sakit Jiwa Menur. (2012). http://rsjmenur.jatimprov.go.id/profil. Retrieved from http://rsjmenur.jatimprov.go.id/. [6] Statistics Laboratory UB. (2013, 4 11). GSCA. Retrieved 05 31, 2014, from http://fia.ub.ac.id/wpcontent/uploads/2013/11/4-GSCA.pdf [7] TUPOKSI. (2012). http://rsjmenur.jatimprov.go.id. Retrieved from http://rsjmenur.jatimprov.go.id/profil/tupoksi
