perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
BAB IV HASIL PENELITIAN
A. Deskripsi Data Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di rumah sakit kelas A, yaitu RSUD dr. Moewardi pada Juli sampai November 201 5 dengan subjek penelitian Pasien Rawat
Jalan
Klinik
Wijayakusuma.
Pengambilan
sampel
dengan
menggunakan teknik quota sampling dan didapatkan sampel sebesar 80 orang responden yang dibagi dalam 2 kelompok, yaitu 40 kelompok pasien umum dan 40 kelompok pasien BPJS. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang telah diuji reliabilitasnya. Hasil yang diperoleh sebagai berikut: 1. Distribusi Sampel Berdasarkan Jenis Kelamin Tabel 4.1 Distribusi Sampel Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin aLki -laki Perempuan Total
Frekuensi 31 49 80
Persentase 38,8 % 61,3 % 100 %
(Data Primer, 2015) Gambaran distribusi sampel berdasarkan jenis kelamin, seperti yang tampak pada Tabel 4.1, menunjukkan bahwa sebagian besar sampel (61,3%) berjenis kelamin perempuan. 2. Distribusi Sampel Berdasarkan Umur Tabel 4.2. Distribusi Sampel Berdasarkan Umur Umur <30 th 30-39 th 40-49 th 50-59 th
Frekuensi 12
Persentase 15%
35 19 6
43,8% 23,8% 7,5%
44
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
45
>60 th Total
8 80
10% 100%
(Data Primer, 2015) Sebagian besar sampel berada pada kelompok umur 30-39 tahun (43,8%), diikuti kelompok umur dan sebagian kecil pada kelompok umur 50-59 tahun (7,5%). seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.2. 3. Distribusi Sampel Berdasarkan Pendidikan Tabel 4.3. Distribusi Sampel Berdasarkan Pendidikan. Pendidikan
Frekuensi
Persentase
SD
8
10%
SMP
6
7,5%
SMA
31
38,8%
Perguruan Tinggi
35
43,8%
Total
80
100%
(Data Primer, 2015) Mayoritas sampel memiliki tingkat pendidikan akhir SMA (38,8%), diikuti dengan tingkat pendidikan perguruan tinggi (43,8%). Sementara itu, sampel dengan pendidikan SD dan SMP hanya 17,5%. Data ini diperoleh berdasarkan Tabel 4.3. 4. Distribusi Samepel Berdasarkan Pendapatan Tabel 4.4 Distribusi Sampel Berdasarkan Pendapatan Pendapatan Frekuensi Persentase
Rp2000.000 51 63,8% Total 80 100% (Data Primer, 2015) Sebagian besar sampel (63,8%) mempunyai penghasilan >Rp2000.000. Hasil ini dapat dilihat pada Tabel 4.5.
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
46
5. Distribusi Sampel Berdasrkan Waktu Pemeriksaaan Tabel 4.5 Distribusi Sampel Berdasarkan Waktu Pemeriksaan Waktu Pemeriksaan < Jam 10.00 WIB Jam 10.00 WIB Total
Frekuensi 50 30 80
Presentase 62,5% 37,6% 100%
(Data Primer, 2015) Berdasarkan dari waktu pemeriksaannya, Tabel 4.5 menunjukkan bahwa sampel yang mendapatkan waktu pemeriksaan < jam 10.00 WIB (62,5%) lebih banyak dibandingkan dengan sampel yang mendapat waktu
jam
10.00 WIB (37,5%). 6. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Pendidikan Tabel 4.6. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Pendidikan Pendidikan < SMA SMA Total
Kelompok Sistem Pembayaran INA CBGs Langsung 10(71,4%) 4 (28,6%) 30(45,5%) 36(54,5%) 40(50%) 40(50%)
Total 14 (100%) 66 (100%) 80 (100%)
(Data Primer, 2015) Sampel
SMA lebih banyak menggunakan
sistem pembayaran langsung (54,5%) dibanding dengan sistem pembayaran INA-CBGs (45,5%). Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.6. 7. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Pendapatan Tabel 4.7. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Pendapatan Pendapatan
Kelompok Sistem Pembayaran INA-CBGs Langsung
Rp2000.000 Total
19(65,5%) 21(41,2%) 40(50%)
(Data Primer,2015)
commit to user
10(34,5%) 30(58,8%) 40(50%)
Total 29(100%) 51(100%) 80(100%)
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
47
Berdasarkan Tabel 4.7, sampel dengan pendapatan >Rp2000.000 lebih banyak pada kelompok sistem pembayaran langsung (58,8%) sedang pada sampel dengan pendapatan
Sistem Pembayaran INA-CBGs Langsung 22 (55%) 28(70%) 18 (45%) 12(30%) 40 (50%) 40(50%)
Total 50(100%) 30(100%) 80(100%)
(Data Primer,2015) Tabel 4.8 menunjukkan bahwa sampel dengan waktu pemeriksaan < jam 10 lebih banyak pada kelompok sistem pembayaran langsung (70%) dibanding pada sampel dengan sistem pembayaran INA CBGs (55%). 9. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Kualitas Pelayanan Tabel 4.9. Distribusi Sampel Berdasarkan Sistem Pembayaran dan Kualitas Pelayanan Kualitas Pelayanan Kurang Cukup Baik Total
Sistem INA CBGs 17(56,7%) 19(55,9%) 4(25%) 40 (50%)
Total Langsung 13(43,3%) 15(44,1%) 12(75%) 40(50%)
30(100%) 34(100%) 16(100%) 80(100%)
(Data Primer,2015) Sampel yang merasa mendapatkan kualitas pelayanan yang baik lebih banyak ditemukan pada kelompok sistem pembayaran langsung (75%) dibanding pada pasien dengan sistem pembayaran INA CBGs (25%) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.9.
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
48
B. Hasil Analisis Penelitian 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data memiliki distribusi normal atau tidak. Pada prinsipnya, normalitas dapat dideteksi dengan uji Kolmogorov Smirnov, melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik, ataupun dengan melihat histogram dari residual. Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa grafik histogram memiliki pola distribusi normal (L ampiran) di mana varian data menyebar
di sekitar daerah garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Sementara itu, hasil uji normalitas data dengan Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.10. Uji Normalitas Data Kolmogorov-Smirnov 0,581
N 80
P 0,889
(Data Primer,2015) Dari Tabel 4.10, uji Kolmogorov Smirnov menunjukkan nilai p = 0,889 (p > 0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas data.
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
49
2. Analisis Bivariat Analisis biv ariat
yang digunakan adalah uji t berpasangan. Ini
dilakukan untuk mengetahui kesenjangan kualitas pelayanan antara persepsi harapan dengan persepsi kenyataan dengan menggunakan uji t berpasangan . Hasil uji t berpasangan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.11. Hasil Uji t Berpasangan Variabel Kenyataan Harapan Beda Mean
Mean
Std. Deviasi
t
100,36 114,30
14,552 12,699
-10,025
p <0,001
-13,938
Hasil uji t berpasangan pada Tabel 4.11 diperoleh nilai mean nilai mean kenyataan (100,36) lebih rendah dari harapan (114,30) dengan nilai p sebesar <0.001. Sehingga kualitas pelayanan yang sesungguhnya diterima pasien dipandang masih di bawah kualitas pelayanan yang diharapkan pasien.
3. Analisis Multivariat Analisis multiv ariat yang digunakan adalah analisis regresi linier ganda. Regresi linier ganda digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara
sistem pembayaran, pendidikan dan
pendapatan dengan persepsi kenyataan kualitas pelayanan. Hasil uji regresi berganda dapat dilihat pada tabel 4.12.
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
50
Tabel 4.12. Hasil Analisis Regresi iLnier G anda Tentang Hubungan Sistem Pembayaran aLngsung dan INA-CBGs dengan Kualitas Pelayanan Rawat Jalan di RSUD Dr Moewardi
Variabel Independen
Konstanta Sistem Pembayaran langsung Pendidikan Pendapatan > 2jt N observasi Adjusted R Square P
Koefisien Regresi (B) 93,20 3,82 5,90 1,19 80 2% 0,22
9.5% Confidence Interval for B Lower Upper Bound Bound 84,98 101,41 -2,87 10,52
< 0,001 0.259
-2,99 -5,90
0,190 0.,739
14,80 8,28
P
Berdasarkan Tabel 4.12 analisis regresi linier berganda dapat dijelaskan sebagai berikut a. Nilai 3,82 pada variabel sistem pembayaran adalah bernilai positif, memiliki arti bahwa rata-rata sistem pembayaran langsung memberikan penilaian kualitas pelayanan lebih baik 3,82 poin dibandingkan sistem pembayran INA-CBGs. Namun besar nilai p = 0,259 (p > 0.05) menunjukkan bahwa hubungan antara sistem pembayaran terhadap kualitas pelayanan secara statistic tidak signifikan. b. Nilai 5,90 pada variabel pendidikan
adalah bernilai positif,
memiliki arti bahwa rata-rata sampel dengan pendidikan SMA keatas memberikan penilaian kualitas pelayanan lebih baik 5.90 poin dibanding sampel dengan pendidikan SMA ke bawah. Namun besar nilai p = 0,190 (p > 0,05) menunjukkan hubungan
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
51
pendidikan pasien dan kualitas pelayanan secara statistik tidak signifikan. c. Nilai 1,19 pada variabel pendapatan
adalah bernilai positif,
memiliki arti bahwa rata-rata sampel dengan pendapatan lebih dari Rp 2000.000 memberikan penilian kualitas pelayanan lebih baik 1,19 dibanding sampel dengan pendapatan kurang dari Rp 2000.000. Namum besar nilai p = 0.739 > 0.05 menunjukkan hubungan pendapatan pasien dan kualitas pelayanan secara statistik tidak signifikan.
Adjusted R square sebesar 2% mengandung arti bahwa ketiga variabe l independen yaitu sistem pendapatan, pendidikan, dan pendapatan secara bersama hanya mampu menjelaskan sebesar 2% tentang variasi kualitas
pelayanan kesehatan.
commit to user
