JTRISTE, Vol.1, No.2, Oktober 2014, pp. 16~25 ISSN: 2355-3677
Hospital Function Services Model by Data Warehouse N. Tri Suswanto Saptadi1, Hans Christian Marwi2 Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Makassar e-mail:
[email protected],
[email protected]
Abstrak Keberadaan rumah sakit sebagai fasilitas publik telah memberikan dampak yang baik bagi kehidupan kesehatan masyarakat. Ketersediaan blue print TIK rumah sakit diharapkan dapat memberikan pembelajaran bagi stakeholders dalam memahami keberadaan serta peran strategis tata kelola dan sistem informasi. Penyempurnaan model layanan fungsi yang bersumber dari pengelolaan data operasional dengan menerapkan konsep data warehouse diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan informasi. Berdasarkan hasil wawancara, data operasional yang diperoleh meliputi registrasi pasien rujukan puskesmas atau poliklinik, registrasi pasien IGD, registrasi pasien rawat inap, kegiatan humas dan promosi. Dari pembentukan tabel skema bintang kemudian disusun tabel dimensi yang merupakan bentuk tabel fakta sehingga akan menentukan pola hubungan untuk memperoleh informasi. Melalui penggunaan perintah query, dapatlah diperoleh berbagai informasi dalam proses pengambilan keputusan untuk keperluan strategis manajemen. Metode penelitian menggunakan pendekatan terstruktur berdasarkan System Development Life Cycle (SDLC) berupa analisa kebutuhan, dan pemodelan sistem melalui tahapan data warehouse terhadap proses bisnis yang berbasis pada database system. Hasil yang diperoleh berupa model layanan fungsi informasi rumah sakit dengan menghasilkan sebuah produk untuk penyempurnaan blue print. Luaran penelitian yang telah dihasilkan diharapkan dapat membantu manajemen dalam memanfaatkan model layanan fungsi berbasis database dalam mengintegrasikan sistem di rumah sakit. Kata kunci: tata kelola, data warehouse, blue print
Abstract The existence of the hospitals as one of the public facilities has a good impact to the lives of public health. Availability of hospital ICT blueprint is expected to provide lesson for stakeholders to understand the existence and role of strategic management and information systems. Completion of function service model derived from operational data management by applying the concept of a data warehouse is expected to improve the quality of information services. Based on interviews, operational data obtained included referral patient registration from health center or clinic, emergency room patient registration, registration of inpatients, public relations and promotional activities. Started from the formation of a star schema table then compiled the dimension tables which are the fact table form which will determine the pattern of relationships to obtain information. Through the use of query commands, various information can be obtained in the decision-making process for strategic management purposes. The research method uses a structured approach based on System Development Life Cycle (SDLC) such as requirement analysis , and system modeling is through the stages of the data warehouse towards business process based on database systems. Results obtained in the form of a model of hospital information function services which produce an improvement for the blueprint. Research outcomes that had been generated is expected to assist management in using the database based functions service model in integrating systems in hospitals. Keywords: governance, data warehouse, blue print
JTRISTE
ISSN: 2355-3677
17
1. Pendahuluan Perkembangan Teknologi Informasi dan Komputer (TIK) telah mempengaruhi manajemen rumah sakit Stella Maris Makassar dalam membangun tata kelola yang lebih baik secara transparan, terstruktur dan akuntabel sehingga dapat meningkatkan profitabilitas dan pemberdayaan sumberdaya secara optimal. Pemanfaatan TI juga merupakan faktor yang dapat membantu kegiatan pelayanan, penjualan dan pemasaran rumah sakit [1]. Hasil pengukuran kinerja layanan informasi rumah sakit tahun 2012 menggunakan COBIT Framework telah memberikan gambaran nyata terhadap tata kelola TI [2]. Layanan fungsi yang dibangun dalam blue print TIK telah memberikan perspektif baru dalam upaya menuju good IT Governance [3]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, telah diperoleh informasi mengenai data pasien yang berkunjung ke rumah sakit dalam jumlah besar, sehingga perlu upaya pengelolaan secara operasional dalam bentuk data warehouse dan mining yang merupakan bagian dari pembentukan blue print TIK. Melalui draft blue print [4] dan roadmap diharapkan dapat menjadi dasar proses tata kelola, program kerja TI dan dapat memberikan layanan informasi secara efektif bagi masyarakat pengguna jasa rumah sakit. Peningkatan kualitas layanan informasi akan memberikan pengaruh yang kuat terhadap penyajian informasi sehingga selaras dengan proses bisnis yang terjadi guna tercapainya visi, misi dan tujuan rumah sakit. Berdasarkan penyusunan draft blue print yang telah dikomunikasikan kepada pihak manajemen rumah sakit, diperoleh gambaran mengenai penyempurnaan layanan fungsi dengan pendekatan desain data warehouse dalam bidang-bidang tertentu. Tujuan khusus penelitian yang akan dicapai adalah menciptakan desain data warehouse yang dapat mengintegrasikan data rumah sakit, peluang terciptanya desain data mining untuk menentukan pola promosi dan hubungan kepada masyarakat dalam meningkatkan layanan fungsi. Penambahan desain data warehouse pada fungsi layanan informasi yang menjadi urgensi dalam penelitian dilakukan dengan cara menyempurnakan keberadaan tata kelola TI di rumah sakit yang berdasarkan standar internasional COBIT Framework [2]. Secara teknis, penambahan ini perlu ditinjau dari arsitektur aplikasi dengan penggunaan perangkat lunak dan keras yang telah dirancang pada penelitian sebelumnya. Penentuan perangkat lunak tidak terlepas dari jenis layanan yang diberikan untuk pihak manajemen, tenaga medis, administrasi dan pasien. Proses bisnis yang terjadi perlu diselaraskan pada tujuan pengelolaan rumah sakit yang telah didefinisikan dalam draft blue print [3]. Penyempurnaan tata kelola TI diharapkan akan dapat: (1) memberikan peningkatan terhadap kualitas, fungsionalitas, dan kemudahan dalam menggunakan layanan; (2) mempercepat waktu proses; dan (3) secara berkelanjutan dapat memperbaiki tingkat layanan terhadap semua harapan melalui pemenuhan realisasi biaya yang relatif rendah dan penggunaan sumberdaya yang efektif. Penambahan fungsi layanan informasi berguna untuk menciptakan daya saing layanan informasi bagi stakeholders. Hasil penelitian yang diharapkan berupa desain data warehouse dan peluang terciptanya proses data mining terhadap fungsi layanan informasi rumah sakit, yaitu CRM, DSS dan EIS [5] yang dapat dikembangkan secara berkala dan berkelanjutan dengan cara menyesuaikan keadaan sistem dan permasalahan yang tengah dihadapi untuk menghasilkan solusi efektif secara sistematis. 2. Metode Penelitian Penelitian yang telah dilaksanakan menggunakan metode yang terdiri dari analisa kebutuhan dan pemodelan sistem berdasarkan hasil penyusunan draft blue print [2]. Metodologi yang digunakan berisi bahan penelitian, pemodelan software aplikasi, pendekatan analisis dan perancangan. 2.1. Bahan Penelitian Bahan penelitian terdiri dari jenis data dan sumber data. 1. Jenis data meliputi data kualitatif yaitu data yang diperoleh berupa keterangan narasumber seperti informasi tata kelola yang berhubungan dengan CRM, EIS dan DSS dengan pengembangan prinsip data warehouse [6] dan mining. Data kuantitatif yaitu data berupa angka-angka dan dapat dihitung misalnya laporan perkembangan jumlah pasien, unit komputer dan pengguna komputer.
N. Tri Suswanto Saptadi dan Hans Christian Marwi
18
ISSN: 2355-3677
2. Sumber data meliputi data primer yang terdiri dari: a. Review Documentation, yaitu meninjau dokumen yang telah ada pada rumah sakit; b. Observasi, yaitu dengan mengadakan pengamatan dan penelitian secara langsung terhadap obyek yang diteliti guna melengkapi data yang diperlukan; c. Wawancara, yaitu mengadakan wawancara dengan stakeholders dalam mendapatkan informasi yang lebih luas dan komprehensif. Sedangkan data sekunder yaitu data yang diperoleh dari kajian pustaka berupa buku-buku teks, jurnal, majalah, internet, bahan praktikum kuliah, hasil-hasil penelitian terdahulu, serta data dari rumah sakit yang meliputi dokumentasi penerapan teknologi informasi. 2.2. Pendekatan Analisis dan Perancangan Pemodelan ini bertujuan untuk menyelaraskan antara rencana induk dengan keberadaan SIM rumah sakit. Untuk mendukung dalam pelaksanaan tersebut dibutuhkan keterkaitan antara TI, regulasi, standard operating procedure (SOP), dan best practice. Untuk memastikan pelaksanaan pengembangan dalam penggunaan TI dan keberadaan sistem informasi manajemen rumah sakit (SIMRS), diperlukan metodologi. Pendekatan metodologi dimulai dari proses survei dan analisis, perancangan, pengujian, implementasi, pengembangan, pelatihan dan pembekalan, serta pendampingan. 2.3. Prosedur Penelitian Metode perancangan data warehouse yang digunakan menurut Kimball meliputi 9 tahap yang dikenal dengan nine-step methodology [6], yaitu: (1) Pemilihan proses, (2) Pemilihan grain, (3) Identifikasi dari penyampaian dimensi, (4) Pemilihan fakta, (5) Penyimpanan precalculation di tabel fakta, (6) Memastikan tabel dimensi, (7) Pemilihan durasi (waktu) database system [7], (8) Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan, (9) Penentuan prioritas dan model query dimungkinkan. Pada pendekatan data mining [8], langkah yang dilakukan berupa penggunaan dalam pemanggilan fungsi query pada suatu program non prosedural, sehingga akan diperoleh berbagai pola dan informasi. 2.4. Skenario Fungsi Layanan CRM, EIS, DSS berdasarkan DW dan DM CRM mengelola data customer berupa layanan dan tarif, pengelolaan promosi jasa dan event, pengelolaan agent, call center dan pengaduan, knowledge based (artikel, literatur, dan sebagainya), pengumuman (broadcast) dan SMS center [5]. Untuk meningkatkan layanan terhadap ketersediaan informasi bagi EIS dibutuhkan ketersediaan informasi yang mudah diakses dan bersifat interaktif, tanpa mengharuskan eksekutif menjadi ahli analisis. EIS berisi decision support/manajerial report, indikator pelayanan dan visualisasi data/grafik. DSS membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi, model, atau perangkat untuk menganalisa informasi. Untuk menghasilkan keputusan yang baik, dibutuhkan suatu model data mining yang akan membentuk pola keputusan. Data mining yang dibentuk bersumber dari model data warehouse yang terbentuk berdasarkan star schema database rumah sakit.
Gambar 1. Skenario Pemodelan Fungsional Terintegrasi 3. Hasil dan Pemabahasan Berdasarkan penyusunan draft blue print [2] yang telah dikomunikasikan kepada pihak manajemen rumah sakit, diperoleh gambaran mengenai penyempurnaan layanan fungsi berupa CRM, DSS, dan EIS [5]. Penyempurnaan ini dilakukan untuk mendesain data warehouse dan peluang proses dalam data mining di bidang layanan fungsi. Hasil yang dicapai pada penelitian JTRISTE Vol. 1, No. 2, 2014
JTRISTE
ISSN: 2355-3677
19
berupa penyempurnaan desain dengan berbasis pada layanan fungsi. Layanan ini akan mengintegrasikan data di dalam rumah sakit yang berorientasi pada subjek, terintegritas, memiliki rentang waktu, dan tidak mudah berubah, sehingga dalam pengembangan sistem akan terjadi sinergisitas data dan sistem di internal dan eksternal rumah sakit khususnya di kota Makassar. Database yang menyimpan data sekarang dan data masa lalu berasal dari berbagai sistem operasional dan sumber yang lain, seperti registrasi pasien rujukan puskesmas/ poliklinik, IGD, rawat inap, humas, dan promosi. Tujuan khusus penelitian yang akan dicapai adalah menciptakan desain data warehouse yang dapat mengintegrasikan data rumah sakit, menciptakan desain data mining untuk menentukan pola registrasi pasien rujukan puskesmas, registrasi pasien IGD, registrasi pasien rawat inap, promosi dan hubungan manajemen rumah sakit kepada masyarakat dalam proses pengambilan keputusan. Penambahan desain data warehouse [6] dan data mining [8] pada fungsi layanan informasi yang menjadi urgensi dalam penelitian dilakukan dengan cara menyempurnakan keberadaan IT Governance [9] di rumah sakit yang berdasarkan standar internasional COBIT Framework. Secara teknis, penambahan ini perlu ditinjau dari arsitektur aplikasi dengan menggunakan perangkat lunak dan keras yang telah dirancang pada penelitian sebelumnya. Penentuan perangkat lunak tidak terlepas dari jenis layanan yang diberikan untuk pihak manajemen, tenaga medis, administrasi dan pasien. 3.1. Survei dan Analisis Kebutuhan Berdasarkan hasil observasi dan wawancara bersama dengan staf di rumah sakit, dapatlah diperoleh informasi mengenai berkas atau formulir. Informasi berdasarkan dari beberapa formulir yang berupa registrasi penerimaan pasien; surat persetujuan perawatan dan pernyataan; pendaftaran pasien rawat inap; humas; promosi. Beberapa berkas yang diperoleh sebagai bahan dasar data operasional yang tersimpan dalam media penyimpanan pada bagian opreasional di rumah sakit, yaitu: 1. Registrasi Penerimaan Pasien: nomor rm, tanggal, nama pasien, marga, jenis kelamin, tempat/tanggal lahir, suku/agama, alamat rumah, pekerjaan, status kawin, nama ayah/suami, pekerjaan ayah/suami, nama ibu/istri, pekerjaan ibu/istri, rt/rw, no. telp/hp, dan poliklinik dokter. 2. Registrasi Penerimaan Pasien Rujukan: nomor, nama pasien, asal puskesmas. 3. Surat Persetujuan Perawatan dan Pernyataan: a. Penanggung jawab (nama, umur, kelamin, alamat, pekerjaan), b. Penderita (nama, umur, kelamin, alamat, pekerjaan, no ktp, hubungan keluarga), c. Dibagian, kelas, ruangan, tempat/tanggal, pihak keluarga, bagian penerimaan pasien. 4. Pendaftaran Pasien Rawat Inap: a. Identitas Pasien (nama pasien, marga, jenis kelamin, tempat/tanggal lahir, suku/agama, alamat rumah, pekerjaan, status kawin, no telp/hp, rt/rw/kec), b. Idenitas Orang Tua (nama ayah/suami, pekerjaan ayah/suami, alamat ayah/suami, no telp/hp, nama ibu/istri, alamat ibu/istri, pekerjaan ibu/istri, no telp/hp), c. Identitas Penanggung Jawab (nama lengkap, umur, jenis kelamin, alamat lengkap, pekerjaan, no ktp/sim, no telp/hp), tempat dan waktu, nama pasien/ penanggung jawab. 5. Humas: a. Kuesioner: nama, umur, no telepon, tanggal, alamat, email. b. Pasien: kepuasan, penunjang medis, resep kunjungan. c. Pelanggan: kode pelanggan, nama, alamat, tanggal lahir, nomor telepon, jenis kelamin. d. Keluhan: kode keluhan, tanggal, jenis layanan, keterangan. 6. Promosi: a. Daftar Proposal: kode proposal, judul proposal, waktu pelaksanaan, pelaksana tugas, biaya, keterangan. b. Iklan: kode iklan, nama iklan, jenis, tanggal pesan, tanggal penggunaan. c. Materi: kode materi, judul. d. Kontrak: kode kontrak, nama kontrak, tanggal. 7. Informasi Eksekutif: a. Hasil rapat: kode rapat, agenda, jumlah hadir. b. Kegiatan: kode kegiatan, nama kegiatan, lokasi pelaksanaan, anggaran. c. Jadwal: kode jadwal, waktu pelaksanaan.
N. Tri Suswanto Saptadi dan Hans Christian Marwi
20
ISSN: 2355-3677
Dari hasil wawancara dengan staf EDP pada bagian registrasi pasien untuk setiap hari dalam prediksi, terdapat rata-rata jumlah pasien yang berobat sekitar 150-200 orang. Itu berarti bahwa dalam 1 minggu rata-rata sekitar 900-1.200 orang. Dalam waktu 1 bulan terdapat 3.7505.000 orang. Jadi kalau rata-rata 1 tahun ada 45.000-60.000 orang. Untuk pengelolaan 5 tahun maka akan di dapat rata-rata 225.000-300.000 orang Bila mengamati dan menganalisa hasil wawancara, maka diperoleh suatu dasar pemikiran bahwa dari penambahan fungsi layanan pada rumah sakit dapatlah diperoleh mengenai peluang yang cukup signifikan antara data operasional yang ada dengan kemungkinan membentuk pola tertentu jika menggunakan pendekatan data mining [8]. 3.2. Model Arsitektur Pengembangan Model arsitekur yang dirancang berdasarkan data operasional yang terdapat di rumah sakit, sehingga akan ada banyak kemungkinan sumber data operasional. Sebelum diolah ke dalam data warehouse, terlebih dahulu sumber data operasional disimpan ke dalam suatu media penyimpanan data. Setelah data disimpan atau dapat pula secara langsung melalui sumber data operasional, kemudian data akan di load ke dalam DBMS dengan mengidentifikasikan metadata yang berisi atribut-atribut pada sebuah tabel dalam database. Perintah query akan menampilan data dalam bentuk informasi. Pengelolaan EIS tools menghasilkan laporan yang diolah dengan aplikasi tertentu. Secara transaksi dapat pula dilakukan pengelolaan melalui online dengan metode OLAP yang akan melakukan analisis secara terperinci untuk suatu kebutuhan tertentu. Data Mining tools berguna untuk menentukan suatu pola tertentu dari ribuan data yang ada. Data operasional yang dipilih dalam merancang data warehouse adalah registrasi pasien rujukan, registrasi pasien IGD dan registrasi pasien rawat inap dengan memperhitungkan operasional bagian promosi dan humas dalam meningkatkan daya saing.
Gambar 2. Arsitektur Data Warehouse Terpusat Arsitektur data warehouse yang dirancang untuk rumah sakit adalah arsitektur terpusat. Dengan menggunakan pendekatan data warehouse, rumah sakit memiliki sebuah database yang digunakan untuk menghasilkan ringkasan informasi. Bagian dalam rumah sakit dapat memperoleh informasi melalui data yang ditampung pada sebuah sistem basis data sesuai dengan kebutuhan informasi bagian. 3.3. Tahapan Perancangan Menurut Kimball, metode perancangan data warehouse terdiri dari 9 tahapan yang dikenal dengan nine-step methodology [6], yaitu: 1. Pemilihan Proses Proses mengacu pada subjek masalah dari bagian data mart. Identifikasi terhadap masalah bisnis berguna untuk membangun data mart. Pemilihan proses ini dilakukan untuk memperjelas batasan mengenai data warehouse yang dibuat. Dalam menyusun blue print diperlukan referensi pustaka mengenai pembentukan dan pemilihan proses yang diperlukan. Proses yang dirancang dalam penelitian meliputi registrasi pasien rujukan dari puskesmas atau registrasi layanan poliklinik, registrasi pasien IGD, registrasi pasien rawat inap, atau juga dapat ditambahkan dengan proses yang lain yaitu: penerapan kegiatan promosi dan humas. 2. Pemilihan Grain Pemilihan grain berarti menentukan secara tepat apa yang dipresentasikan oleh record pada tabel fakta dengan cara menganalisis terlebih dahulu. Proses analisis dilakukan melalui JTRISTE Vol. 1, No. 2, 2014
JTRISTE
ISSN: 2355-3677
21
pengamatan dan wawancara terhadap formulir atau berkas yang tersedia. Berikut distribusi pemilihan grain dalam merancang data warehouse, yaitu: a. Registrasi pasien rujukan puskesmas atau poliklinik, analisis meliputi jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin, usia, jenis penyakit dan asal puskesmas, laboratorium yang digunakan dan jenis obat yang diberikan. b. Registrasi IGD, analisis meliputi jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin, usia, waktu kedatangan, dokter yang menangani, jenis penyakit, obat yang diberikan. c. Registrasi rawat inap, analisis meliputi jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin, usia, petugas/dokter yang menangani, tindakan, dan kamar yang digunakan, dan masih banyak lagi analisis lain yang dapat dilihat per periode waktu (hari, minggu, bulan, triwulan, semester, dan tahun). d. Kegiatan Humas, analisis meliputi latar belakang pasien, jenis layanan, tanggapan dan keluhan pasien terhadap layanan rumah sakit. e. Promosi, analisis meliputi jenis iklan yang digunakan, materi iklan yang disampaikan, waktu pemasangan iklan kepada masyatakat. 3. Identifikasi Dari Penyampaian Dimensi Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matriks untuk mempermudah pemetakan kebutuhan informasi bagi layanan rumah sakit yang meliputi matrik pasien rujukan atau poliklinik, pasien IGD, pasien rawat inap, kegiatan promosi dan humas. Tabel pemetaan ini berisi tabel fakta untuk setiap matrik yang terbentuk. Pembentukan ini akan menentukan skema bintang dengan dimensi-dimensi yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya. a. Registrasi Pasien Rujukan Puskesmas atau Poliklinik Tabel 1. Matrik Pasien Rujukan atau Poliklinik
b. Registrasi Pasien IGD Tabel 2. Matrik Pasien IGD
c. Registrasi Pasien Rawat Inap Tabel 3. Matrik Pasien Rawat Inap
N. Tri Suswanto Saptadi dan Hans Christian Marwi
22
ISSN: 2355-3677
d. Kegiatan Humas Tabel 4. Matrik Kegiatan Humas
e. Kegiatan Promosi Tabel 5. Matrik Kegiatan Promosi
4. Pemilihan Fakta Grain dari tabel fakta menentukan fakta yang bisa digunakan. Fakta yang mungkin terbentuk adalah registrasi pasien rujukan/poliklinik, IGD, rawat inap, kegiatan humas dan promosi. a. Registrasi rujukan atau poliklinik terdiri dari nomer pasien, petugas, dokter, laboratorium, penyakit, dan rujukan puskesmas. b. Registrasi IGD terdiri dari pasien, waktu, tindakan, dokter, obat. c. Registrasi rawat inap terdiri dari pasien, petugas, dokter, rawat inap. d. Kegiatan Humas terdiri dari pasien, layanan, keluhan. e. Kegiatan Promosi terdiri dari iklan, materi, waktu. Grain dari tabel fakta yang terbentuk dalam menentukan fakta berjumlah 5 buah. 5. Penyimpanan Pre-Calculation di Tabel Fakta. Setelah fakta-fakta dipilih, maka dilakukan pengkajian ulang untuk menentukan apakah ada fakta-fakta yang dapat diterapkan untuk kalkulasi awal. Fakta-fakta yang terbentuk meliputi fakta registrasi rujukan puskesmas/poliklinik, fakta registrasi IGD, fakta registrasi rawat inap, fakta kegiatan humas dan fakta kegiatan promosi. 6. Memastikan Tabel Dimensi Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran teks terhadap dimensi yang memungkinkan. Gambaran teks harus mudah digunakan dan dimengerti oleh user. Tabel Dimensi yang terbentuk adalah: a. Fakta registrasi pasien rujukan puskesmas atau poliklinik: dimensi pasien, dimensi petugas, dimensi dokter, dimensi laboratorium, dimensi penyakit, dimensi rujukan. b. Fakta registrasi IGD: dimensi pasien, dimensi waktu, dimensi dokter, dimensi penyakit, dimensi obat. c. Fakta registrasi rawat inap: dimensi pasien, dimensi petugas, dimensi dokter, dimensi tindakan, dimensi rawat inap. d. Fakta humas: dimensi pasien, dimensi layanan, dimensi keluhan. e. Fakta promosi: dimensi iklan, dimensi materi, dimensi waktu. Dimensi yang dimunkinkan terbentuk akan dapat membentuk suatu tabel skema bintang. 7. Pemilihan Durasi Database Pemilihan durasi data histori yang dimiliki oleh rumah sakit dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan informasi. Umumnya semakin banyak data yang dipindahkan ke dalam data warehouse semakin lengkap pula informasi yang bisa dihasilkan. Perlu diperhatikan pula tingkat durasi yang dimiliki oleh data histori dengan memperhatikan isi dan format data yang ada. Jangan sampai data yang dipindahkan merupakan data sampah yang tidak bermanfaat sama sekali. Durasi dari data rumah sakit yang dimasukkan ke dalam data warehouse sebagai berikut: JTRISTE Vol. 1, No. 2, 2014
JTRISTE
ISSN: 2355-3677
23
Tabel 6. Durasi Waktu Database
8. Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan Mengamati perubahan dari dimensi yang terdapat pada tabel dimensi dapat dilakukan dengan tiga cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, membentuk record baru untuk setiap perubahan baru, dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Atribut dari tabel tidak selamanya memiliki nilai yang tetap atau bersifat relatif statis. Perubahan nilai atribut dapat terjadi dalam waktu yang cukup lama. Oleh karena itu perlu dilakukan update jika perlu untuk menjaga kekonsistenan dan keakuratan data. Dimensi-dimensi yang ada kemungkinan dapat berubah. 9. Penentuan Prioritas dan Model Query Mempertimbangkan pengaruh dari rancangan fisik, seperti penyortiran urutan tabel fakta pada disk dan keberadaan dari penyimpanan awal ringkasan (summaries) atau penjumlahan (aggregate). Untuk mencari informasi melalui tabel fakta yang terbentuk berdasarkan tabel dimensi, diperlukan pemahaman terhadap struktur tabel dan database yang terbentuk. Rancangan desain model dimensi yang dapat dibentuk pada rumah sakit adalah star schema. Hal ini disebabkan karena skema bintang dapat mempermudah pemahaman pembentukan data warehouse. Berikut beberapa diantaranya gambar skema bintang pada registrasi pasien rujukan dari puskesmas atau poliklinik, registrasi pasien IGD dan kegiatan humas, yaitu:
Gambar 3. Skema Bintang Rujukan Puskesmas/Poliklinik
N. Tri Suswanto Saptadi dan Hans Christian Marwi
24
ISSN: 2355-3677
Gambar 4. Skema Bintang IGD
Gambar 5. Skema Bintang Humas 3.4. Rancangan Layar Dashboard Rancangan layar aplikasi ini berbentuk dashboard yang menampilkan informasi dengan tujuan mempermudah eksekutif dalam menganalisis informasi yang dibutuhkan. Dalam memberikan informasi rancangan dashboard menggunakan tampilan diagram (barchart, linechart, dan piechart), dan tabel. Sebagian besar dari dashboard yang dibuat memiliki fitur untuk mampu melakukan drill down dan pop up information untuk mendukung penyampaian informasi yang lebih lengkap bagi manajemen [6].
Layanan Rumah Sakit
Report
Front Office
Pasien
Direktur
Poliklinik IGD Rawat Inap
Humas/ Promosi
DW Pola
Gambar 6. Model Layanan Fungsi Informasi yang mungkin dihasilkan dari pengolahan data operasional menggunakan perintah query pada program SQL Server [10] yang dapat menemukan pola hubungan antara data operasional dengan kebutuhan informasi bagi manajemen, seperti: 1. Jumlah pasien berjenis kelamin laki-laki atau perempuan yang mendapat rujukan dari puskesmas. 2. Umur pasien yang di rawat pada unit IGD berjenis kelamin laki-laki. 3. Jenis penyakit yang banyak dialami oleh pasien dalam waktu tertentu. 4. Jumlah kamar yang tersedia di unit rawat inap dalam waktu tertentu. JTRISTE Vol. 1, No. 2, 2014
JTRISTE
ISSN: 2355-3677
25
5. 6. 7. 8.
Jumlah kamar yang digunakan pasien dalam minggu pertama pada bulan Juni. Jenis layanan rumah sakit yang menjadi langganan bagi pasien di rumah sakit. Jenis layanan kesehatan yang menjadi unggulan rumah sakit dalam periode tertentu. Berapa iklan layanan yang diterbitkan dalam bulan Januari. Dari pengolahan database yang terbentuk secara terpusat, akan diperoleh hubungan antara tabel fakta dengan tabel dimensi secara efektif. Hubungan ini dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan stategis bagi kepentingan manajemen. Hubungan yang terjadi bertujuan untuk mengetahui pola hubungan yang mungkin terjadi dalam upaya meningkatkan layanan kualitas kesehatan. 3.5. Draft Blue Print Blue print yang telah terbentuk berdasarkan komunikasi dengan pihak manajemen dengan penambahan layanan fungsi pada perencanaan pengembangan TIK berisi sebagai berikut: (1) Pendahuluan, (2) Referensi, (3) Maksud dan tujuan (visi, misi, tujuan, tata nilai, dan prinsip pengembangan), (4) Kondisi obyektif TIK rumah sakit (infrastruktur, pangkalan data, manajemen SI, website, mail server, internet, SDM, pembiayaan, kekuatan dan peluang), (5) Strategi pengembangan TIK (arsitektur dan tata kelola TI, peta aplikasi, persyaratan software aplikasi, pemodelan software aplikasi, arsitektur insfrastruktur dan teknologi, pengelolaan IT leadership, struktur organisasi teknologi, pola pembuatan keputusan/DSS), (6) Perencanaan pengembangan TIK (program tata kelola, layanan fungsi, roadmap, rekomendasi), (7) Standarisasi implementasi TIK (COBIT Framework), dan (8) Penutup. 4. Kesimpulan Penelitian telah dapat menemukan suatu desain database baru berupa tabel fakta yang terbentuk dari tabel dimensi sebagai data operasional pada data warehouse. Tabel fakta yang terbentuk meliputi registrasi pasien rujukan/poliklinik, pasien IGD, pasien rawat inap, kegiatan humas dan kegiatan promosi. Untuk dapat menyempurnakan blueprint TIK, diperlukan pemahaman secara efektif dan komprehensif dari manajemen rumah sakit terhadap semua layanan fungsi berdasarkan pendekatan data warehouse dan mining, sehingga akan dapat tercipta suatu Tata kelola yang baik. Penambahan layanan fungsi dalam penyusunan blue print TIK perlu selalu dilakukan secara periodik agar seluruh perencanaan tata kelola TIK dapat terealisasi secara terukur, transparan dan sistematis. Daftar Pustaka [1]
[2]
[3]
[4] [5] [6] [7]
[8] [9] [10]
Hartono, 2010, Rancang Bangun Electronic Customer Relationship Management (E-Crm) Sebagai Sistem Informasi Layanan Pelanggan Pada Rumah Sakit Mata “Dr. Yap” Yogyakarta, Skripsi. STMIK Amikom Yogyakarta. Saptadi, Tri., 2012, Analisis Penggunaan Teknologi Informasi pada Rumah sakit Stella Maris Makassar, Prosiding SNIf STMIK Potensi Utama. Medan. Edisi 19 Oktober 2012, ISSN: 2088-9747. Saptadi, Tri. 2014. Model Penyusunan Blue Print Information Technology Governance di Rumah Sakit. Prosiding KNSI STMIK Dipanegara. Makassar. Edisi 27 Pebruari 2014, ISSN: 2355-1941. Daryatno, Budi, 2007, Perancangan Cetak Biru Teknologi Informasi, Jurnal Algoritma, Volume 3 Nomor 3. Oktober, STMIK MDP Palembang. Saptadi, Tri., 2013, Analisis Penggunaan Teknologi Informasi dalam Perspektif CRM, DSS, EIS. Prosiding SNATIKA Teknik Elektro Universitas Hasanuddin, ISBN: 978-602-8509-20-6. Inmon, W.H., 2005, Building the Data Warehouse, 4th Edition. Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana. Connolly, Thomas M. and Carolyn E. Begg., 2005, Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, 4th Edition, Addison Wesley, Longman Inc., USA. Han, J. and Kamber M., 2006, Data Mining: Concepts and Techniques 2nd edition. San Fransisco: Morgan Kauffmann Publishers. Alijoyo, F, Antonius, 2003. IT Governance, Forum for Corporate Governance in Indonesia (FCGI). Indonesia. Rainardi, Vincent, 2008, Building a Data Warehouse with Examples in SQL Server, New York: Springer-Verlag, Inc
N. Tri Suswanto Saptadi dan Hans Christian Marwi
