ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE RUMAH SAKIT UMUM DAERAH PALEMBANG BARI Meta Suzana1, Jemakmun2, Suyanto3, Dosen Universitas Bina Darma2,3, Mahasiswa Universitas Bina Darma1, Jalan Jenderal Ahmad Yani No.12 Palembang
[email protected],
[email protected],
[email protected] Abstract : Information technology is a technology that is used to process the data, including processing, obtain, compile, store, manipulate data in different ways to produce information that is relevant, accurate and timely, which is used for personal, business, and government. Regional General Hospital (RSUD) Palembang Bari is a City Enterprises (BUMD) Palembang Government that provides health services to the people. Along with the development of Regional General Hospital (RSUD) Palembang Bari, more numerous and often complex medical data is held and must be processed. Large medical data make it difficult for the hospital’s official to conduct an analysis of the data. To be able to handle large amounts of data and use it as much as possible, the necessary analysis and design of information technologies further to be able to handle it, namely data warehouse. Keywords: : data, information, data warehouse. Abstrak : Teknologi informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data, termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang relevan, akurat dan tepat waktu, yang digunakan untuk keperluan pribadi, bisnis, dan pemerintahan. Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Palembang Bari merupakan instansi pemerintah/Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) Pemerintah Kota Palembang yang memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat. Seiring dengan berkembangnya RSUD Palembang Bari, semakin banyak dan kompleks pula data medik yang dimiliki dan harus diolah. Data medik yang besar menyulitkan pihak rumah sakit dalam melakukan analisis terhadap data tersebut. Untuk dapat menangani data dalam jumlah besar dan memanfaatkannya semaksimal mungkin, diperlukan analisa dan perancangan teknologi informasi yang lebih lanjut untuk dapat mengatasinya, yaitu data warehouse. Kata Kunci : data, informasi, data warehouse.
1.
data tersebut. Untuk dapat menangani
PENDAHULUAN Rumah
Sakit
Umum
Daerah
data
dalam
jumlah
besar
dan
(RSUD) Palembang Bari merupakan
memanfaatkannya semaksimal mungkin,
instansi pemerintah/Badan Usaha Milik
diperlukan
Daerah
Kota
teknologi informasi yang lebih lanjut
Palembang yang memberikan pelayanan
untuk dapat mengatasinya, yaitu data
kesehatan bagi masyarakat. Data medik
warehouse.
(BUMD)
Pemerintah
analisa
dan
perancangan
yang besar menyulitkan pihak rumah
Data yang disimpan di dalam data
sakit dalam melakukan analisis terhadap
warehouse bersifat historis sehingga
Analisis dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari (Meta Suzana)
dapat
digunakan
untuk
perencanaan
1.
Bagaimana langkah-langkah dalam
jangka panjang. Dengan adanya data
merancang data warehouse pada
warehouse pihak manajemen dapat lebih
RSUD Palembang Bari?
mudah melihat data dalam jumlah yang besar
yang
dapat
2.
Bagaimana memanfaatkan teknologi
mendukung
data warehouse yang dibuat pada
pengambilan keputusan manajemen, dan
RSUD Palembang Bari sebagai
juga dapat memberikan informasi dari
pendukung
berbagai media.
bisnis?
penyusunan
strategi
Menurut Inmon dalam bukunya
Dari rumusan masalah yang ada,
Building the Data Warehouse, data
maka penulis membatasi masalah hanya
warehouse adalah sekumpulan data yang
pada analisis dan perancangan data
bersifat integrated,
warehouse yang meliputi:
subject-oriented,
time variant dan nonvolatile dalam mendukung
pengambilan
1.
keputusan
pasien
manajemen.
RSUD
Palembang
Bari
selama tiga tahun terkahir (2010,
Metode warehouse
Data yang digunakan adalah data
perancangan
menurut
Kimball
data yang
2011 dan 2012). 2.
Pengolahan data ini terpusat pada
digunakan meliputi 9 tahap yang dikenal
data pasien yang menjalani rawat
dengan nine-step methodology (Connolly
inap dan rawat jalan pada RSUD
dan Begg, 2005:1187). Kesembilan tahap
Palembang Bari.
tersebut pemilihan
yaitu
pemilihan
grain,
proses,
identifikasi
3.
Grain yang dipresentasikan pada
dari
tabel fakta berupa jumlah pasien
penyampaian dimensi, pemilihan fakta,
yang dapat dilihat dari berbagai
penyimpanan pre-kalkulasi di tabel fakta,
dimensi.
memastikan tabel dimensi, pemilihan
Dari
durasi database, melacak perubahan dari
sebelumnya,
dimensi
dilakukan
secara
perlahan,
penentuan
prioritas dan model query.
beberapa yang oleh
penelitian
salah
satunya
Nandintyo
Arwanto
dengan judul penelitian “Pembuatan
Agar dapat memanfaatkan data
Data Warehouse Pengelolaan Perbekalan
medik yang besar dengan semaksimal
Farmasi Rumah Sakit XY”, pemanfaatan
mungkin, maka dalam penelitian ini
teknologi informasi dalam pengelolaan
dirumuskan masalah :
perbekalan farmasi pada rumah sakit umumnya dengan menggunakan berbagai piranti pembantu berupa sistem informasi
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
yang dikelola oleh banyak pihak terkait
utilisasi pemakaian fasilitas rumah sakit,
untuk mengelola berbagai aset, termasuk
penunjang medik, keluhan pasien, dan
biaya dan item perbekalan farmasi,
kunjungan pasien.
sehingga dengan pengelolaan tersebut
2.
METODOLOGI PENELITIAN
dapat
2.1
Metode Penelitian
dihasilkan
penting
yang
berbagai
informasi
berpotensi
untuk
Metode
perancangan
data
dimanfaatkan oleh beberapa pihak pada
warehouse
rumah sakit dalam rangka menciptakan
digunakan meliputi 9 tahap yang dikenal
keunggulan kompetitif. Pembuatan data
dengan nine-step methodology (Connolly
warehouse bertujuan untuk memenuhi
dan Begg, 2005:1187). Kesembilan tahap
keseluruhan
kebutuhan
tersebut yaitu :
mendapatkan
laporan
data baru
dan yang
menurut
Kimball
yang
1. Pemilihan Proses
berpotensi untuk membantu pengelolaan
Proses mengacu pada subjek masalah
perbekalan farmasi rumah sakit tersebut.
dari bagian data mart. Data mart yang
Menurut Henry Antonius dan Eka
akan dibangun hatus sesuai anggaran dan
Widjaja dengan judul penelitian “Data
dapat menjawab masalah-masalah bisnis
Warehouse
Sakit”,
yang penting. Pemilihan proses ini
penanganan data dalam jumlah besar dan
dilakukan untuk memperjelas batasan
memanfaatkannya semaksimal mungkin
mengenai data warehouse yang dibuat.
bukanlah hal yang mudah. Oleh karena
2. Pemilihan Grain
itu diperlukan teknologi informasi yang
Pemilihan grain
dapat
secara tepat apa yang dipresentasikan
pada
Rumah
mengatasinya,
yaitu
data
berarti menentukan
warehouse, yang dapat mempercepat
oleh record pada tabel fakta.
proses
3. Identifikasi
pengumpulan
data
untuk
penyajian infomasi yang multidimensi (dapat
berbagai
Dimensi Pada tahap ini dilakukan penyesuaian
pandang) dan ringkas sehingga dapat
dimensi dan grain yang ditampilkan
memaksimalkan kualitas keputusan yang
dalam bentuk matriks.
dibuat oleh pihak eksekutif rumah sakit.
4. Pemilihan Fakta
Pada penelitian ini perancangan data
Grain dari tabel fakta menentukan fakta
warehouse dibatasi pada proses registrasi
yang bisa digunakan.
jalan,
dari
Penyampaian
sudut
rawat
dilihat
Dari
registrasi
rawat
inap,
registrasi rawat darurat, rekam medis, penilaian performa,
tindakan
medis,
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
5. Penyimpanan
Pre-Calculation
di
Tabel Fakta Setelah
kolom baru yang berbeda.
fakta-fakta
dilakukan
dan perubahan data yang membentuk
pengkajian
dipilih,
maka
9. Penentuan Prioritas dan Model Query
ulang
untuk
Mempertimbangkan rancangan
dapat diterapkan untuk kalkulasi awal.
urutan
6. Memastikan Tabel Dimensi
keberadaan
Dalam tahap ini, kembali pada tabel
ringkasan (summaries) atau penjumlahan
dimensi dan menambahkan gambaran
(aggregate).
teks
2.2
dimensi
yang
memungkinkan. Gambaran teks harus
tabel
seperti
dari
menentukan apakah ada fakta-fakta yang
terhadap
fisik,
pengaruh
fakta dari
penyortiran
pada
disk
penyimpanan
dan awal
Metode Pengumpulan Data Dalam
penelitian
ini,
metode
mudah digunakan dan dimenerti oleh
pengumpulan data yang digunakan yaitu :
user.
1. Metode Studi Pustaka
7. Pemilihan Durasi Database
Metode
Pemilihan
durasi
histori
dilakukan
dengan
cara
yang
mencari dan mempelajari buku-buku
dimiliki oleh rumah sakit dapat dilakukan
yang berhubungan dengan objek yang
sesuai
informasi.
diteliti, serta bersumber dari buku-buku
Umumnya semakin banyak data yang
pedoman yang disusun oleh para ahli,
dipindahkan ke dalam datawarehouse
yang berhubungan dengan penelitian.
semakin lengkap pula informasi yang
2. Metode Pengamatan (Observasi)
bisa dihasilkan. Perlu diperhatikan pula
Penelitian secara langsung pada objek
tingkat durasi yang dimiliki oleh data
yang diteliti di RSUD Palembang Bari.
histori dengan memperhatikan isi dan
3. Wawancara (Interview)
format data yang ada. Jangan sampai data
Penulis melakukan tanya jawab dengan
yang
Pegawai Negeri Sipil dan Pegawai Non
dengan
data
ini
kebutuhan
dipindahkan
merupakan
data
sampah yang tidak bermanfaat sama
PNSD.
sekali.
2.3
8. Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan
Metode
Analisis
dan
Perancangan Data Warehouse Dalam
perancangan
data
Mengamati perubahan dari dimensi pada
warehouse pada RSUD Palembang Bari,
tabel dimensi dapat dilakukan dengan
arsitektur
data
warehouse
yang
tiga
digunakan
ialah
Enterprise
Data
cara,
yaitu
mengganti
secara
langsung pada tabel dimensi, membentuk
Warehouse Architecture. Arsitektur ini
record baru untuk setiap perubahan baru
merupakan bentuk yang sesuai dalam
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
perancangan
data
warehouse
untuk
menggunakan
database
Microsoft
RSUD Palembang Bari. Arsitektur ini
Access 2003. Dibawah ini merupakan
pada intinya mengumpulkan beberapa
gambar dari salah satu file excel yang
sumber yang terpisah ke dalam suatu
menjadi sumber data.
wadah sehingga memudahkan proses loading data ke data mart untuk diproses lebih lanjut. Pada perancangan data warehouse pada RSUD Palembang Bari tools yang digunakan untuk perancangan adalah Microsoft
SQL
Server
2008
yang
merupakan terobosan baru dari Microsoft dalam bidang database. SQL Server adalah
sebuah
DBMS
(Database
Management System) yang dibuat oleh Microsoft
untuk
ikut
berkecimpung
dalam persaingan dunia pengolahan data
Gambar 1 Sumber Data Rawat Jalan
menyusul pendahulunya seperti IBM dan
dalam Bentuk Excel
Oracle. SQL Server 2008 dibuat pada saat kemajuan dalam
bidang hardware
sedemikian pesat. Oleh karena itu sudah dapat dipastikan bahwa SQL Server 2008 membawa beberapa terobosan dalam bidang pengolahan dan penyimpanan data (Wahana, 2010:2).
Dari setiap kolom pada file excel yang menjadi sumber data akan diubah nama kolomnya sesuai dengan nama kolom yang ada pada tabel dimensi, untuk lebih memudahkan dalam proses extracting
data
sehingga
dapat
dimasukkan ke dalam data warehouse.
Data sources adalah sumber data yang menjadi bahan untuk digunakan
Extract adalah mengubah data ke
dalam pembuatan suatu data warehouse.
dalam suatu format yang berguna untuk
Sumber data yang digunakan dalam
proses transformasi. Pada hakekatnya
perancangan data warehouse pada RSUD
proses ekstraksi adalah proses penguraian
Palembang Bari ini ialah file-file rawat
dari
inap dan rawat jalan dalam bentuk excel
mendapatkan struktur atau pola yang
yang
dari
diharapkan agar data dapat dimassukkan
database RSUD Palembang Bari yang
ke dalam data warehouse. Adapun proses
merupakan
eksport
file
data
yang
diekstrak
untuk
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
ekstraksi
ini
dapat
di
Dalam pembuatan data warehouse
Integration Service Project pada SQL
pada RSUD Palembang Bari, metode
Server
peracangan
Business
dilakukan
Intelliegence
data
warehouse
yang
Development Studio. Data-data yang
digunakan didasarkan pada metodologi
terpisah dikumpulkan menjadi satu pada
sembilan tahap (Connolly dan Begg,
suatu database staging. Data rawat inap
2005: 1187) :
akan disimpan pada tabel rawat inap dan
1.
data rawat jalan pada tabel rawat jalan.
Berdasarkan pada ruang lingkup dan
Di bawah ini merupakan gambar dari salah satu proses extract data dari format excel ke format data warehouse pada Microsoft SQL Server 2008.
Pemilihan Proses
ketentuan yang diberikan oleh pihak RSUD Palembang Bari, maka beberapa proses yang akan digunakan dalam data warehouse antara lain adalah sebagai berikut : a.
Rawat Inap Proses rawat inap pada RSUD
Palembang Bari yang dimaksud ialah proses rawat inap yang dimulai dari pendaftaran pasien, pasien dirawat di unit rawat inap sampai perawatan selesai. Adapun data-data yang digunakan seperti kode passien, jenis kelamin pasien, umur Gambar 2 Memasukkan File Excel
pasien, nama asuransi yang digunakan oleh pasien, nama klinik tempat pasien berobat, nama kamar rawat inap RSUD Palembang Bari,
kelas
dari kamar,
tanggal masuk rawat inap, sertapenyakit yang diderita oleh pasien. b.
Rawat Jalan Proses rawat jalan pada RSUD
Palembang bari dimulai dari pendaftaran pasien, pasien melakukan pemeriksaan di Gambar 3 Memilih Data Source
unit
rawat
jalan
sampai
dengan
pemeriksaan selesai. Adapun data-data yang digunakan seperti kode pasien, jenis
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
kelamin pasien, umur pasien, nama
berdasarkan asuransi yang digunakan
asuransi yang digunakan oleh pasien,
dari tiap-tiap klinik, dan masih banyak
nama klinik rawat jalan, tanggal masuk
lagi analisis lain yang dapat dilihat
rawat jalan, serta hasil diagnosa.
per periode waktu (hari, minggu, bulan,
2.
kuarter tahun dan tahun).
Pemilihan Grain
Grain
merupakan
proses
untuk
3.
Identifikasi
menetukan apa yang digambarkan oleh
dan
Penyesuaian
Dimensi
record di dalam tabel fakta. Berikut
Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan
adalah
dalam
penyesuaian dimensi yang terkait dengan
perancangan data warehouse RSUD
fakta yang ditampilkan dalam bentuk
Palembang Bari :
matriks. Berikut adalah dimensi yang
a.
Rawat Inap
dipilih untuk masing-maing tabel fakta :
Analisis yang dilakukan meliputi
a.
grain
yang
ada
Rawat Inap
jumlah pasien berdasarkan umur pasien,
Dimensi yang digunakan dalam
jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin
analisis rawat inap adalah dimensi waktu,
pasien,
pasien, asuransi, diagnosa dan kamar.
jumlah
pasien
rawat
inap
berdasarkan umur dari tiap jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan nama
Tabel 1 Grain dari Dimensi pada Tabel Fakta Rawat Inap
kamar yang digunakan, jumlah pasien berdasarkan asuransi yang digunakan dari tiap-tiap kamar dan masih banyak lagi analisis lain yang dapat dilihat per periode waktu (hari, minggu, bulan, kuarter tahun dan tahun). b.
Rawat Jalan Analisis yang dilakukan meliputi
jumlah pasien rawat jalan berdasarkan jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan umur pasien, jumlah pasien rawat jalan berdasarkan umur dari tiap jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan nama hasil diagnosa pasien, jumlah pasien berdasarkan asuransi yang
Dimensi Grain
Waktu Pasien Kamar Asuransi
Jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin pasien
X
X
Jumlah pasien berdasarkan usia pasien
X
X
Jumlah pasien berdasarkan usia/jenis kelamin
X
X
Jumlah pasien berdasarkan nama kamar
X
X
digunakan oleh pasien, jumlah pasien
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
Jumlah pasien berdasarkan kelas/kamar
X
Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi
X
Total pasien rawat inap
X
b.
X
X
Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi/ kamar
berdasarkan nama diagnosis
X
X
X
X
X
X
Rawat Jalan
jumlah pasien berdasarkan nama klinik
X
Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi
X
X
Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi dari tiap klinik
X
XX
Total pasien rawat jalan
X
X
X
X
XX
Dimensi yang digunakan dalam analisis rawat jalan adalah dimensi waktu, pasien, asuransi, diagnosis dan klinik. Tabel 2 Grain dari Dimensi pada Tabel Fakta Rawat Jalan Dimensi Waktu Pasien Diagnosa Klinik Asuransi
Grain Jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin pasien
X
X
Jumlah pasien berdasarkan umur pasien
X
X
4.
Jumlah pasien berdasarkan X umur dari tiap jenis kelamin Jumlah pasien
Gambar 4 Fact Constellation Schema
X
Pemilihan Fakta Pada
X
tahap
ini
dilakukan
pemilihan fakta yang akan digunakan pada tabel rawat inap dan tabel fakta X
rawat jalan. Hubungan antara tabel fakta
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
dan tabel dimensi dapat dilihat pada
kd_diagnosa
Varchar
skema fact constellation pada gambar 4.
jeniskunjungan
Varchar
Tabel fakta yang akan digunakan, 5.
antara lain : a.
Penyimpanan
Prekalkulasi
di
Tabel Fakta
Tabel Fakta Pasien Rawat Inap Meliputi : idrawatinap, tglmasuk,
Dalam tabel fakta terdapat data yang
idpasien, idasuransi, idklinik, cara pulang
merupakan kalkulasi awal. Hasil dari
dan idkamar. Atribut pada tabel fakta
kalkulasi awal ini disimpan dalam tabel
pasien rawat
fakta.
inap :
a.
Tabel 3 Fakta Pasien Rawat Inap
Fakta rawat inap Kalkulasi fakta rawat inap adalah
Nama Kolom
Tipe Data
idrawatinap
Int
jumlah
tglmasuk
Datetime
merupakan jumlah dari pasien untuk
idpasien
Int
setiap proses perawatan pasien di unit
idasuransi
Int
rawat inap RSUD Palembang Bari yang
idklinik
Int
bernilai 1 (satu) untuk setiap record pada
cara_pulang
Varchar
tabel fakta rawat inap.
idkamar
Int
b. b.
idpasien,
idasuransi,
idklinik,
kd_diagnosa dan jenis_kunjungan.
rawat
inap
yang
Fakta rawat jalan Kalkulasi fakta rawat inap adalah
Tabel Fakta Pasien Rawat Jalan Meliputi : idrawatjalan, tanggal,
pasien
jumlah
pasien
rawat
jalan
yang
merupakan jumlah dari pasien untuk setiap proses pemeriksaan pasien di unit rawat jalan RSUD Palembang Bari yang
Atribut pada tabel fakta pasien rawat jalan :
bernilai 1 (satu) untuk setiap record ada tabel fakta rawat jalan.
Tabel 4 Fakta Pasien Rawat Jalan Nama Kolom
Tipe Data
idrawatjalan
Int
tanggal
Datetime
idpasien
Int
idasuransi
Int
idklinik
Int
6.
Penentuan Tabel Dimensi
Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran teks
terhadap
dimensi
yang
memungkinkan. Gambaran teks harus
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
mudah digunakan dan dimengerti oleh
berdasarkan nama penyakit Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama asuransi
user. Asuransi
Tabel 5 Rounding Out Dimension Dimensi
Field
Keterangan
Waktu
PK_Date
Analisis jumlah pasien dapat dilihat per tahun, per tiga bulan, per bulan, bahkan per hari
Date_Name Year Year_Name Quarter Quarter_Name
idasuransi nm_asuransi
Kamar
Idkamar
Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama kamar serta kelas kamar
kamar kd_kelas
Month Month_Name Klinik
Day_Of_Year
idklinik
Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama klinik
nm_klinik
Day_Of_Year_ Name Day_Of_Quarter Day_Of_Quarter_ Name Day_Of_Month
7.
Day_Of_Month_ Name
Durasi dari data pada RSUD Palembang
Month_Of_Year
Bari yang dimasukkan ke dalam data
Month_Of_Year_ Name
warehouse sebagai berikut.
Month_Of_Quart er
Tabel 6 Durasi Database Nama Data Ware house
Month_Of_Quart er_Name Quarter_Of_Year Quarter_Of_Year _Name Pasien
id_pasien umur jenis_kelamin
Diagnosis kd_diagnosis mm_diagnosis
Pemilihan Durasi Database
rsudbaridw
Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan jenis kelamin dan usia pasien Analisis jumlah pasien dapat dilihat
8.
Data base
Data base ada sejak tahun
OLTP 2009 RSUD
Data Data yang dalam masuk ke Data Data Ware Warehouse house 2010-2012 3 Tahun
Pelacakan Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan
Atribut
dari
tabel
tidak selamanya
memiliki nilai yang tetap atau bersifat
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
relatif atatis. Perubahan nilai atribut
RSUD Palembang Bari digunakan cara
dapat terjadi dalam waktu yang cukup
kedua, perubahan atribut pada dimensi
lama. Oleh karena itu perlu dilakukan
akan mengakibatkan pembuatan suatu
update
record dimensi baru.
jika
kekonsistenan
perlu dan
untuk
menjaga
keakuratan
data.
9.
Dimensi-dimensi yang ada kemungkinan
Penentuan Prioritas dan Model Query
berubah terdapat pada tabel 7. Dalam tahapan ini yang dilakukan adalah Tabel 7 Kolom Dimensi yang Dapat
mempertimbangkan
Berubah Atribut Yang Mungkin Berubah
dim_pasien
umur
dim_kamar
kamar
dim_asuransi
nm_asuransi
dim_klinik
nm_klinik
dim_diagnosis
nm_diagnosis
dari
ringkasan
penjumlahan
dimensions),
yang ulang
(slowly
Dalam
satu aspek yang perlu dipertimbangkan.
changing
pertama terhadap
(aggregate).
dan
media penyimpanan merupakan salah
dalam melakukan perubahan dari dimensi perlahan
(summaries)
perancangan data warehouse, kapasitas
3.
HASIL
3.1
Presentasi Data Warehouse
Pada tahapan ini terdapat tiga tipe dasar
penulisan
pada
perancangan fiskal, seperti keberadaan
Nama Dimensi
secara
pengaruh
yaitu atribute
dimensi (overwrite). Contohnya jika pasien ingin merubah data alamat pasien
Dari analisis dan perancangan data
warehouse
rsudbaridw
maka
didapatkan informasi yang bisa diambil yang berisikan data-data pasien rawat inap dan rawat jalan selama 3 tahun terakhir, yaitu dari Bulan Januari 2010 sampai bulan Desember 2012.
yang lama langsung digantikan dengan alamat yang baru (overwrite), cara kedua
Di dalam pembuatan database
yaitu membuat record baru, jadi jika ada
penulis menggunakan Microsoft SQL
perubahan pada data pasien maka akan dibuat record baru sehingga data yang
Server
2008.
Informasi
yang
akan
dianalisa pada data warehouse ini akan
lama masih tetap ada. Cara ketiga yaitu
disajikan dalam bentuk cube pada SQL
membuat suatu kolom baru yang berbeda
Server Analysis Service (SSAS). Model
sehingga data yang lama tidak terhapus.
dimensional yang digunakan pada cube
Dalam pembuatan data warehouse pada
rsudbari adalah Star Compilation yang memuat lebih dari satu tabel fakta
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
dimana tabel-tabel fakta tersebut saling
2. Jumlah pasien rawat inap dan rawat
berbagi dalam penggunan tabel-tabel
jalan
dimensi.
per nama asuransi yang digunakan.
Adapun data source view pada
RSUD
Palembang
Bari
3. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan RSUD Palembang Bari per
cube RSUD Palembang Bari adalah
nama
sebagai berikut :
diagnosis
ataupun
nama
penyakit yang diderita. 4. Jumlah pasien rawat inap RSUD Palembang Bari per kamar dan kode kelas. 5. Jumlah pasien rawat jalan RSUD Palembang Bari per nama klinik. 3.2
Analisis Pertumbuhan Jumlah Pasien Tampilan analisis
pertumbuhan
per tahun untuk jumlah pasien rawat jalan dan rawat inap pada RSUD Palembang Bari dapat dilihat Gambar 5 Data Source View Cube
pada
gambar 6 dan gambar 7.
RSUD Palembang Bari Informasi
jumlah pasien pada
RSUD Palembang Bari dapat dilihat dari berbagai
dimensi
(waktu,
pasien,
asuransi, diagnosis, kamar dan klinik
Gambar 6 Pertumbuhan Data Per Tahun Pasien Rawat Inap
yang diinginkan ataupun gabungan dari dimensi-dimensi yang ada). Analisa pada
1. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan RSUD Palembang Bari per kode
pasien.
umur
dan jenis
6
dapat
dilihat
pertumbuhan jumlah pasien rawat inap
cube rsudbari ini antara lain :
pasien,
Dari gambar
kelamin
per tahun pada RSUD Palembang Bari mengalami penurunan dan peningkatan. Penurunan terjadi pada tahun 2010 ke 2011, sedangkan peningkatan terjadi pada tahun 2011 ke 2012.
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
Untuk
laporan
dalam
bentuk
grafik, terdapat bermacam-macam bentuk grafik yang ada Microsoft Office Excel Gambar 7 Pertumbuhan Data Per Tahun
2007. Laporan dalam bentuk grafik
Pasien Rawat Jalan
batang secara 3 dimensi dapat dilihat
Dari gambar 7 dapat dilihat data pasien rawat jalan yang terdapat pada data warehouse RSUD Palembang Bari adalah data dari tahun 2011 ke 2012, dikarenakan pada tahun 2010 database RSUD Palembang Bari belum memuat
pada
gambar
8 yang menunjukkan
jumlah pasien rawat inap per nama klinik per tahun. Laporan dalam bentuk pie chart dapat dilihat pada gambar 9 yang menunjukkan jumlah pasien rawat jalan per nama klinik pada tahun 2012.
data pasien rawat jalan. Peningkatan jumlah pasien rawat jalan pada tahun 2011 ke 2012. 3.3
Laporan Hasil Analisis Data Warehouse Dari analisis yang telah dilakukan,
banyak cara pembentukan laporan antara lain dengan menggunakan SQL Server
Gambar 8 Laporan Jumlah Pasien Rawat
2008
Inap dalam Bentuk Grafik Batang Secara
Reporting
Service
(SSRS),
Microsoft Office Excel dan aplikasi-
3 Dimensi
apliaksi lain yang dapat terkoneksi dengan database. Dalam pembuatan laporan
hasil
warehouse
ini,
analisis
padda
digunakan
data
Microsoft
Office Excel karena penggunaannya yang lebih mudah dan proses yang lebih cepat. Pada Microsoft Office Excel hasil analisis data warehouse dapat dibuat dalam
Gambar 9 Laporan Jumlah Pasien Rawat
bentuk pivot/tabel seperti dalam tampilan
Jalan Per Nama Klinik Per Tahun 2010
cube ataupun bentuk chart/grafik.
dalam Bentuk Pie Chart
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14
4.
SIMPULAN Kesimpulan yang dapat ditarik
oleh penulis dari perancangan data warehouse RSUD Palembang Bari : 1. Perancangan data warehouse RSUD Palembang Bari cukup bermanfaat guna pengolahan data dalam jumlah yang
cukup
besar,
4th Edition, Addison Wesley, Longman Inc., USA. Inmon, W.H. (2005), Building the Data Warehouse, 4th Edition. Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana. Komputer, Wahana. (2010), Short Course Series : SQL Server 2008 Express, CV.Andi Offset, Yogyakarta.
sehingga
diharapkan kebutuhan dan informasi mengenai pasien dapat dipenuhi. 2. Data warehouse RSUD Palembang Bari
dapat
dipergunakan
untuk
menganalisa data pasien sehingga didapat
informasi
jumlah
pasien
RSUD Palembang Bari dari berbagai dimensi (waktu, pasien, asuransi, diagnosis, kamar dan klinik) dan juga pengalisaan
pertumbuhan
jumlah
pasien dari tiap periode waktu yang bermanfaat bagi manajemen rumah sakit.
DAFTAR RUJUKAN Antonius, Henry dan Eka Widjaja. (2010), Data Warehouse pada Rumah Sakit. Jurnal. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Nusantara, Jakarta. Arwanto, Nandintyo. Pembuatan Data Warehouse Pengelolaan Perbekalan Farmasi Rumah Sakit XYZ. Jurnal. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Connolly, Thomas M. and Carolyn E. Begg. (2005), Database Systems : A Practical Approach to Design, Implementation, and Management,
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14