Jurnal Health Sains: p�ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2723-6927

Vol. 3, No. 3, Maret 2022

PENERAPAN METODE TAM (TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL) DALAM AKTUALISASI SISTEM INFORMASI RUMAH SAKIT (SIMRS)

Sri Hartini Gea, Fransiskus Adhikara, Reza Hilmy

Universitas Esa Unggul, Jakarta, Indonesia�

Email: [email protected], [email protected], [email protected]

info artikel	abstraK
Diterima 5 Maret 2022 Direvisi 15 Maret 2022 Disetujui 25 Maret 2022	Beberapa tahun terakhir, teknologi informasi telah menjadi bagian kekuatan untuk menjalankan kegiatan bisnis.� Namun, sedikit sekali penelitian yang menguji sejauh mana pengaruh pemanfaatan teknologi informasi SIMRS (Sistem Informasi Rumah Sakit) dalam menjalankan operasional layanan di rumah sakit.� Tujuan penelitian adalah menguji secara empiris mengenai persepsi yang memengaruhi pemanfaatan aplikasi SIMRS bagi operasional layanan di RS UKI Jakarta.� Persepsi yang diteliti adalah: persepsi manfaat, persepsi kemudahan penggunaan, dan persepsi perilaku pengguna.� Model yang digunakan untuk menguji penerimaan teknologi adalah Technology Acceptance Model (TAM).� Penelitian ini menggunakan� Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan memakai skala ordinal berupa skala Likert 1-4. Jenis penelitian ini adalah penelitian analitik dengan rancangan cross sectional yang diuji menggunakan SEM. Hasilnya menunjukkan bahwa persepsi manfaat dan persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh pada penggunaan aktual sistem.� Sedangkan persepsi perilaku pengguna tidak berpengaruh secara signifikan. ABSTRACT In recent years, information technology has become part of the power to run business activities. However, very few studies have examined the influence of the use of information technology SIMRS (Hospital Information System) in carrying out service operations in hospitals. The purpose of this research is to empirically examine the perceptions that influence the use of the SIMRS application for service operations at UKI Hospital Jakarta. The perceptions studied were: perceptions of benefits, perceptions of ease of use, and perceptions of user behavior. The model used to test technology acceptance is the Technology Acceptance Model (TAM). This study uses a quantitative approach using an ordinal scale in the form of a Likert scale 1-4. This type of research is an analytic study with a cross sectional design that was tested using SEM. The results show that perceived usefulness and perceived ease of use affect the actual use of the system. While the perception of user behavior has no significant effect.
Kata Kunci: SIMRS (Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit); Persepsi Manfaat; Persepsi Kemudahan Penggunaan; Persepsi Perilaku Pengguna; Penggunaan Aktual SIMRS Keywords: SIMRS (Hospital Management Information System); Perception of Benefits; Perceived Ease of Use; User Behavior Perception; SIMRS Current Usage

Pendahuluan

Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) adalah kumpulan mekanisme pengolahan data yang terintegrasi sehingga tersedia untuk kebutuhan manajemen rumah sakit untuk mencapai tujuannya. Fungsi sistem informasi manajemen�� adalah��� untuk mengelola informasi manajemen organisasi untuk pemrosesan transaksi, manajemen kontrol dan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan komputer dan/atau orang sebagai proses informasi dan pemimpin organisasi sebagai orang yang menjalankan fungsi mekanisme kontrol.

Pentingnya sistem informasi rumah sakit telah diatur dalam Permenkes No. Keputusan Nomor 82 Tahun 2013 tentang Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit mengatur bahwa berdasarkan Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009, setiap rumah sakit wajib mencatat dan melaporkan seluruh kegiatan operasional rumah sakit dalam bentuk SIMRS. Hal ini juga didukung oleh Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 228 Tahun 2002 tentang Penetapan Pedoman Standar Pelayanan Minimal Rumah Sakit yang menyatakan bahwa Rumah Sakit memerlukan dukungan SIMRS yang handal untuk memberikan pelayanan kesehatan yang baku kepada masyarakat.

Mengacu pada standar protokol kesehatan di masa pandemi Covid-19, penggunaan SIMRS menjadi salah satu faktor penting, yaitu memudahkan tenaga kesehatan dalam melakukan pencatatan rekam medis dan pelaporan tentang kondisi pasien.� Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Malden et al., 2021) yang menyimpulkan bahwa di era pandemi Covid-19 ini rumah sakit harus mempertimbangkan penggunaan SIMRS karena mempermudah dalam melakukan pelayanan perawatan pasien.� Sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ming-Ju Tsai et al. (2020), menyimpulkan bahwa dengan menggunakan SIMRS dapat memberikan perawatan yang lebih baik dan efisien kepada pasien Covid-19 di bangsal isolasi tekanan negatif terutama dalam mengaplikasikan tanda tangan elektronik yang terhubung langsung ke sistem ruang perawatan pasien.

Salah satu rumah sakit yang merawat pasien Covid-19 adalah rumah sakit umum Universitas Kristen Indonesia Jakarta yang terletak di Jl. Mayjen Sutoyo No.2 Cawang, Kramat Jati, Jakarta Timur.� Melalui proses pengumpulan data sekunder berupa observasi dan wawancara kepada penanggung jawab SIMRS dan pihak IT yang dilakukan pada bulan Mei 2021, dianalisa bahwa Rumah Sakit UKI Jakarta sudah menggunakan aplikasi SIMRS sejak tahun 2009 yang dikembangkan dengan berbasis aplikasi desktop. Implementasinya, meskipun sudah menerapkan aplikasi SIMRS di semua unit, namun belum terintegrasi penuh serta masih banyak fitur yang belum berfungsi secara sempurna karena ketersediaan infrastruktur terknologi jaringan yang terbatas. Komunkasi data antar unit menjadi penyebab terciptanya kumpulan data seperti pulau-pulau informasi, sehingga pihak manajemen rumah sakit dan para pengguna SIMRS merasakan kalau pemanfaatannya belum maksimal.

Selain itu, kendala besar yang dihadapi oleh RS UKI Jakarta adalah keterbatasan dukungan dari pengembang aplikasi. Beberapa tahun setelah dilakukan implementasi, dukungan dari vendor aplikasi sudah tidak ada, sehingga para pengguna merasa kesulitan untuk mengoperasikan aplikasi tersebut, dan bahkan beberapa modul sudah tidak terupdate seperti yang diinginkan pengguna. Akibatnya, beberapa modul aplikasi tersebut sudah tidak dapat difungsikan, dan sebagian besar para pengguna beralih ke sistem manual.

Sebagai salah satu Rumah Sakit yang mendapatkan pengakuan dari Komisi Akreditasi Rumah Sakit (KARS), manajemen Rumah Sakit UKI Jakarta menyadari kalau sudah menjadi keharusan untuk menggunakan SIMRS, karena pemanfaatan teknologi informasi sudah menjadi sebuah standar mutu akreditasi yang dituangkan dalam standar SNARS.

Berdasarkan hal tersebut maka peneliti termotivasi untuk menganalisis penerimaan SIMRS di rumah sakit UKI Jakarta dengan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM).� Model penerimaan teknologi seperti model TAM) adalah salah satu model yang dibangun untuk. menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer (Davis, 1985).

Kebaruan dari temuan penelitian ini adalah penggunaan aplikasi SIMRS belum dinilai oleh Rumah Sakit UKI Jakarta, sehingga penelitian ini juga dapat memberikan bentuk kontribusi dan masukan bagi manajemen rumah sakit dan pengembang aplikasi SIMRS di masa yang akan datang. Seiring dengan penelitian yang dilakukan selama pandemi Covid-19, persepsi penggunaan telah berubah seiring dengan meningkatnya permintaan modul di aplikasi, terutama di rumah sakit pendidikan seperti Rumah Sakit UKI di Jakarta. Ini adalah pembaruan penelitian yang belum pernah dipelajari dalam periode yang sama.

Kebaruan penelitian di atas, diharapkan penelitian ini juga dapat menjadi acuan bagi penelitian-penelitian selanjutnya yang akan mencoba mengkaji penggunaan SIMRS di seluruh rumah sakit di Indonesia khususnya dari segi pemanfaatan teknologi informasi.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh persepsi manfaat, persepsi kemudahan penggunaan dan sikap pengguna terhadap penggunaan aktual SIMRS pada Rumah sakit UKI Jakarta

Metode Penelitian

Jenis penelitian ini adalah penelitian analitik dengan desain cross sectional Sebuah studi cross-sectional adalah salah satu yang mempelajari dinamika korelasi antara faktor risiko dan efek melalui metode, pengamatan, atau pengumpulan data. Sebuah studi cross-sectional mengamati hanya sekali dan mengukur dilakukan. terhadap variabel subjek pada saat penelitian (Notoatmodjo, 2010).

Gambar 1

Model Penelitian

Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pegawai UKI Jakarta yang menggunakan sistem informasi manajemen rumah sakit (SIMRS). Sampel penelitian ini adalah beberapa pegawai yang menggunakan sistem informasi manajemen rumah sakit di UKI Jakarta.Metode pengambilan sampel menggunakan metode non-probability dan purposeful���� sampling. Dari 432 pegawai, hanya 106 pegawai yang terlibat langsung dalam penggunaan aplikasi SIMRS.

Metode pengumpulan data kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode survei, yaitu teknik pengumpulan data melalui kuesioner atau angket untuk mengungkapkan informasi atau data tentang responden. Kuesioner adalah teknik pengumpulan data yang dijawab dengan memberikan kepada responden serangkaian pertanyaan atau pernyataan tertulis (Rukajat, 2018).

Kuesioner ini digunakan karena teknik pengumpulan datanya adalah dengan mengajukan pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada partisipan untuk mengetahui hubungan antara manfaat yang dirasakan, persepsi kemudahan penggunaan, dan sikap pengguna dengan penggunaan aktual sistem informasi rumah sakit

.

Tabel 1

Skor Skala Likert

Jawaban	Skor	Interval Koefisien	Tingkat Pengaruh
Sangat Setuju	4	0,76 -1,00	Sangat Kuat
Setuju	3	0,51 -0,75	Kuat
Tidak Setuju	2	0,26 -0,50	Rendah
Sangat Tidak Setuju	1	0- 0,25	Sangat Rendah

Analisis data dapat dilakukan untuk menyajikan hasil empiris dalam bentuk statistik deskriptif yang menjelaskan karakteristik responden, terutama dalam kaitannya dengan variabel penelitian yang digunakan dalam pengujian hipotesis (Augusty Ferdinand, 2006). Jenis statistik yang disajikan dalam penelitian ini adalah eksponensial. Analisis indeks ini dilakukan untuk mengetahui persepsi umum responden terhadap variabel yang diteliti, kemudian mengindeks jawaban responden dengan menggunakan rumus sebagai berikut: Nilai Indeks = ((%F1x1) + (%F2x2) + (%F3x3) + (%F4x4 ).

Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan pendekatan structural equation modeling (SEM) berbasis partial least squares (PLS). PLS adalah model persamaan struktural (SEM) berbasis komponen atau varian. Structural Equation Modelling (SEM) adalah bidang penelitian statistik yang menguji serangkaian hubungan yang relatif sulit diukur secara bersamaan. SEM adalah teknik analisis multivariat, yang merupakan kombinasi dari analisis faktor dan analisis regresi (korelasi), yang dirancang untuk menguji hubungan antara variabel yang ada dalam model, termasuk hubungan antara indikator dan konstruknya, atau hubungan antar konstruk. (Santoso, 2014).

Validitas masing-masing indikator untuk setiap variabel penelitian diperoleh dari interpretasi keluaran aplikasi alat SmartPL

Tabel 2

Karakteristik Responden

Karakteristik	Keterangan	Jumlah	Persentase
Jenis Kelamin	Laki-laki	17	16%
	Perempuan	86	84%
Umur	< 25 tahun	5	5%
	25 - 30 tahun	28	27%
	31 - 35 tahun	11	11%
	36 - 40 tahun	15	15%
	41 - 45 tahun	23	22%
	46 - 50 tahun	13	13%
	51 - 55 tahun	8	8%
Lama Kerja	Kurang dari 1 tahun	11	11%
	1 - 4 tahun	20	19%
	5 - 8 tahun	15	15%
	9 - 12 tahun	14	14%
	13 - 16 tahun	9	9%
	17 - 20 tahun	9	9%
	Lebih dari 20 tahun	25	24%

Sumber : Pengolahan Data Kuesioner

Tabel 2 menunjukkan bahwa 17 responden (16%) berjenis kelamin laki-laki dan 86 berjenis kelamin perempuan (84%). Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas responden adalah perempuan. Mayoritas responden berusia 25-30 tahun sebanyak 27%, diikuti oleh 41-45 tahun sebanyak 22%. 24% responden telah bekerja lebih dari 20 tahun, diikuti oleh 19% responden yang telah bekerja selama 1-4 tahun.

Analisis penelitian dengan menggunakan Partial Least Squares (PLS) dilakukan dalam tiga tahap, yaitu: model pengukuran (model eksternal), model struktural (model internal), pengujian hipotesis.

A. Uji Validitas Konvergen Dengan Factor Loading

Uji Validitas Konvergen dapat dievaluasi dalam dua tahap yaitu dengan melihat outer loading dan average variance extracted (AVE).

Tabel 3

Nilai Average Variance Extracted (AVE)

Variabel	Average Variance Extracted (AVE)	Kesimpulan
Persepsi Manfaat (X1)	0.976	Valid
Persepsi Kemudahan Penggunaan (X2)	0.862	Valid
Persepsi Sikap Pengguna (X3)	0.892	Valid
Aktual Penggunaan SIMRS (Y)	0.773	Valid

Berdasarkan hasil nilai AVE yang ditunjukkan oleh SmartPLS 3.0 seperti pada Tabel .3, maka dapat disimpulkan bahwa semua indikator valid dikarenakan memiliki nilai AVE yang lebih besar dari yang disyaratkan yaitu lebih dari 0.50.

B. Uji Validitas Diskriminan Dengan Cross Loading

Nilai Uji Validitas Diskriminan Dengan Cross Loading menunjukkan bahwa nilai square root dari AVE masing-masing konstruk lebih tinggi dari korelasi tertinggi dengan konstruk lainnya (Fornell-Larcker criterion), sehingga syarat discriminant validity dengan √AVE telah terpenuhi.

C. Uji Reliabilitas Dengan Cronbach�s Alpha

Tabel 4

Nilai Cronbach�s Alpha

Variabel	Cronbach's Alpha	Kesimpulan
Aktual Penggunaan SIMRS	0.998	Reliabel
Persepsi Kemudahan Penggunaan (X2)	0.982	Reliabel
Persepsi Manfaat (X1)	0.985	Reliabel
Persepsi Sikap Pengguna (X3)	0.967	Reliabel

Pada Tabel 4. hasil uji reliabilitas tersebut, dapat terlihat bahwa nilai cronbach�s alpha pada setiap variabel memiliki nilai diatas 0,7. Dengan demikian, dapat dinyatakan bahwa seluruh variabel pada penelitian ini valid dan reliable.

D. Pengujian Hipotesis Dengan Model Struktural (Inner Model)

Evaluasi model struktural atau inner model dapat dilaksanakan dengan melihat hasil Coefficient of Determination (R-Square) dan melihat nilai signifikansi Path Coefficient. Adapun hasil Coefficient of Determination (R-Square) dapat dilihat pada Tabel 5

Tabel 5

Nilai R-Square

	R Square	R Square Adjusted
Aktual Penggunaan SIMRS	0.777	0.770

Hasil nilai R-Square pada Tabel 5 menunjukkan bahwa variabel Aktual Penggunaan SIMRS (Y) memiliki nilai R-Square sebesar 0,777 (78%).� Hal ini dapat diartikan bahwa variabel Persepsi Manfaat (X1), Persepsi Kemudahan Penggunaan (X2) dan Persepsi Sikap Pengguna (X3) mempengaruhi variabel Aktual.

Penggunaan SIMRS dan sisanya sebesar 22% dipengaruhi oleh faktor lainnya.

Kemudian langkah selanjutnya adalah melakukan uji koefisien jalur atau Path coefficients.� Pengukuran Path Coefficients antar konstruk bertujuan untuk melihat signifikansi dan kekuatan hubungan tersebut dan juga untuk menguji hipotesis

Tabel 6

Nilai Path Coefficients

Variabel	Path Coeff	Sample Mean (M)	Standard Deviation (STDEV)	T Stat (>1,96)	P Values (< 5%)	Arah	Hasil
Persepsi Manfaat (X1) -> Aktual Penggunaan SIMRS	0.76	0.769	0.058	13.144	0	Positif	Signifikan
Persepsi Kemudahan Penggunaan (X2) -> Aktual Penggunaan SIMRS	0.253	0.264	0.101	2.517	0.012	Positif	Signifikan
Persepsi Sikap Pengguna (X3) -> Aktual Penggunaan SIMRS	0.099	0.109	0.069	1.439	0.151	Positif	Tidak Signifikan

Tabel 6 adalah evaluasi setelah proses bootstrap, menunjukkan tingkat pengaruh setiap konstruk pada model rekomendasi, sehingga membantu untuk memahami pengaruh konstruk pada model keseluruhan. Statistik T menguji signifikansi pengaruh keseluruhan variabel laten eksogen terhadap variabel laten endogen. Dengan menggunakan t-statistik dua arah dengan taraf signifikansi 5%, koefisien jalur akan signifikan jika T-statistik lebih besar dari 1,96 (Wong, 2013).

E. Analisis Deskriptif Dengan Three-Box Method

Adapun ringakasan nilai rata-rata perhitungan nilai setiap variabel adalah seperti terlihat pada Tabel 7.

Tabel 7

Matriks Skor Three Box Methode

Variabel	Skor			Hasil
	Rendah (10 - 40)	Sedang (40.01 � 70)	Tinggi (70.01 � 100)
Persepsi Manfaat		�		57.67
Persepsi Kemudahan Penggunaan		�		53.54
Persepsi Sikap Pengguna		�		53.25
Penggunaan Aktual SIMRS		�		67.60

Hasil dan Pembahasan

1. Pengaruh Persepsi Manfaat Terhadap Aktual Penggunaan SIMRS

Persepsi manfaat terhadap aktual penggunaan SIMRS memiliki nilai T-Statistics paling besar yaitu 13.144. Artinya bahwa persepsi manfaat memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap actual penggunaan SIMRS karena nilai T statistik Hitung > 1.96.� Hal ini menguatkan penelitian sebelumnya bahwa sebuah aplikasi akan maksimal penggunaannya jika para pengguna merasakan manfaatnya dalam upaya peningkatan kinerja.

2. Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan Terhadap Aktual Penggunaan SIMRS

Persepsi kemudahan penggunaan terhadap aktual penggunaan SIMRS memiliki nilai T-Statistics paling besar yaitu 2.517.� Artinya bahwa persepsi kemudahan penggunaan memiliki pengaruh poitif dan signifikan terhadap actual penggunaan SIMRS karena nilai T statistik Hitung > 1.96.

Hal ini menguatkan penelitian sebelumnya bahwa sebuah aplikasi akan efektif penggunaannya jika para pengguna dimudahkan dalam mengoperasikan sistem, dan menjadi alat bantu dalam menyelesaikan pekerjaan. Kemudahan dalam sebuah aplikasi SIMRS bisa dilihat dari berbagai kemudahan bagi pengguna untuk mengakses setiap fitur yang dimilikinya. Ketersediaan menu dan alur informasi yang terstruktur merupakan harapan dari pengguna SIMRS, sehingga tidak menyulitkan untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan.� Jika aplikasi SIMRS memiliki fitur yang tidak rumit dan mampu menghasilkan segala kebutuhan laporan secara multi-fungsi, maka bisa di katakan aplikasi SIMRS tersebut cukup bagus dan mudah digunakan.

3. Pengaruh Persepsi Sikap Pengguna Terhadap Aktual Penggunaan SIMRS

Persepsi sikap pengguna terhadap aktual penggunaan SIMRS memiliki nilai T-Statistics paling kecil yaitu 1.439.� Artinya bahwa persepsi kemudahan penggunaan memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap aktual penggunaan SIMRS karena nilai T statistik Hitung < 1.96. Ada kemungkinan lemahnya pengaruh sikap pengguna terhadap penggunaan SIMRS, yaitu karena erat kaitannya dengan kemampuan individu dalam menggunakan dan menjalankan aplikasi.� Kemampuan pengguna untuk menguasai tata cara pengoperasian aplikasi SIMRS mendorong responden untuk mau menggunakan sistem, baik saat ini maupun di masa yang akan datang.� Kesulitan pengguna dalam memahami alur pengisian dan pengolahan data, akan berpengaruh pada persepsi pengguna terhadap pemanfaatan aplikasi.� Kurangnya dukungan pengembang aplikasi dalam memenuhi penambahan modul dan perbaikan fitur yang diinginkan, berakibat pada minat pengguna untuk mau kembali ke sistem pendataan manual.

Kesimpulan

Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Persepsi manfaat, persepsi kemudahan penggunaan dan� sikap pengguna berpengaruh secara simultan terhadap penggunaan aktual SIMRS di RS UKI Jakarta, Persepsi manfaat memiliki pengaruh yang positif dan siginifikan terhadap penggunaan aktual SIMRS di RS UKI Jakarta Persepsi kemudahan penggunaan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan aktual SIMRS di RS UKI Jakarta Persepsi sikap pengguna memiliki pengaruh positif meskipun tidak signifikan terhadap penggunaan aktual SIMRS di RS UKI Jakarta.

BIBLIOGRAFI

Adams, D. A., Nelson, R. R., dan Todd, P. A. 1992. Perceived Usefulness, Ease of Use and Usage of Information Technology: A Replication. MIS Quarterly, vol. 16, no.2, hlm. 227-247.

Amroso, Gardner.2004. Kajian mengenai perilaku penggunaan internet dalam sistem informasi dengan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM).

Ajibade, Patrick, "Technology Acceptance Model Limitations and Criticisms: Exploring the Practical Applications and Use in Technology-related Studies, Mixed-method, and Qualitative Researches" (2018). Library Philosophy and Practice (e-journal). 1941. http://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/19.

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding Attitude and Predicting Social Behavior. Englewood cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Davis, F. D. (1985). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Massachusetts Institute of Technology. Google Scholar

Devi, E., Agung, F., Informasi, J. S., Komputer, F. I., & Nuswantoro, U. D. (2018). Analisa Minat Penggunaan Aplikasi TB eScoring dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Edu Komputika Journal, 5(1), 1�12. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v5i1.23331.

Dhewanto, Wawan. Dkk. 2014. Manajemen Inovasi Peluang Sukses Menghadapi Perubahan. Yogyakarta : Andi.

Malden, S., Heeney, C., Bates, D. W., & Sheikh, A. (2021). Utilizing health information technology in the treatment and management of . Google Scholar

patients during the COVID-19 pandemic: lessons from international case study sites. Journal of the American Medical Informatics Association, 28(7), 1555�1563.

Notoatmodjo, S. (2010). Metodologi Penelitian dan Kesehatan. Jakarta : Rineka Cipta.

Rukajat, A. (2018). Pendekatan penelitian kuantitatif: quantitative research approach. Deepublish.. Google Scholar

Copyright holder:

Sri Hartini Gea, Fransiskus Adhikara, Reza Hilmy (2022)

First publication right:

Jurnal Health Sains

This article is licensed under: