Please download to get full document.

View again

of 8

MODEL ANTRIAN PADA PELAYANAN KESEHATAN DI RUMAH SAKIT

Abstrak Jika ingin mendapatkan layanan kesehatan pada sebuah rumah sakit atau klinik, biasanya harus mengantri untuk menunggu giliran dilayani. Jenis layanan kesehatan sangat sulit untuk ditentukan trafiknya, karena kapan orang sakit atau membutuhkan
6 views8 pages
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Documenttranscript
    Model Antrian pada Pelayanan Kesehatan … PA. Rhamani S., Nichson JM. Teknologi Elektro Vol. 8 No.2 Juli - Desember 2009 86 MODEL ANTRIAN PADA PELAYANAN KESEHATAN DI RUMAH SAKIT Putu Ayu Rhamani Suryadhi, Nichson Jp Manurung, Staff Pengajar Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Udayana Kampus Bukit Jimbaran, Bali, 80361 Email: rhamani@ee.unud.ac.id Abstrak  Jika ingin mendapatkan layanan kesehatan pada sebuah rumah sakit atau klinik, biasanya harus mengantri untuk menunggu giliran dilayani. Jenis layanan kesehatan sangat sulit untuk ditentukan trafiknya, karena kapan orang sakit atau membutuhkan layanan kesehatan sulit untuk diketahui. Penelitian ini menganalisa dan menentukan model antrian pelayanan kesehatan di Poli Bedah dan Poli Mata di Rumah Sakit Umum Sanglah berdasarkan pola kedatangan, waktu layanan dan distribusi jumlah dokter yang melayani pasien dengan menggunakan distribusi frekuensi. Berdasarkan karakteristiknya dan dinotasikan kedalam notasi Kendall maka model antrian pada pelayanan kesehatan di Poli Bedah dan Poli Mata Rumah Sakit Umum Sanglah digolongkan kedalam sistem antrian M/M/n , dimana kedatangan pasien terdistribusi, waktu pelayanan terhadap pasien terdistribusi normal dan jumlah dokter yang melayani pasien terdistribusi seragam yaitu lebih dari satu orang. Kata kunci : antrian, notasi Kendall, pelayanan kesehatan 1.   PENDAHULUAN Pada dasarnya, pekerjaan mengantri untuk mendapatkan layanan adalah hal yang tidak disenangi. Terutama untuk mendapatkan layanan ketika sakit atau ketika membutuhkan pelayanan kesehatan. Jenis layanan kesehatan sangat sulit untuk ditentukan trafiknya, karena kita tidak tahu kapan orang sakit atau membutuhkan layanan kesehatan. Hal ini tentu sangat mempengaruhi lamanya antrian pada pelayanan kesehatan di rumah sakit. Dengan variasi kedatangan pasien pada layanan, tentu akan mempengaruhi kinerja dan efisiensi dari petugas medis atau tenaga kerja yang ada, dan berpengaruh terhadap kepuasan dan kenyamanan pasien. Pentingnya pengoptimalan pelayanan yang diberikan kepada masyarakat, dapat dilakukan salah satunya dengan mengetahui sistem antrian yang tepat digunakan pada pelayanan kesehatan. Untuk itu dianalisa pola kedatangan pasien, waktu pelayanan pasien dan jumlah dokter yang ada pada Poli Bedah dan Poli Mata dengan menggunakan disiplin antrian FIFO ( First In First Out  ). 1.1.   Sistem Antrian Antrian secara umum disebut sebagai terminal antara produsen dengan konsumen. Sebuah produsen adalah segala sesuatu yang menyimpan data di antrian, dimana konsumen adalah segala sesuatu yang mengambil data dari antrian. Terdapat dua jenis antrian, yaitu antrian yang terbatas dan yang tidak terbatas. Antrian terbatas adalah antrian yang mempunyai batasan tempat dari jumlah layanan yang dapat ditangani dalam satuan waktu. Sistem ini sangat bermanfaat jika batasan memori terbatas, misalnya pada peralatan router atau sentral pesan. Sedangkan antrian tak terbatas adalah sebaliknya, sistem dapat secara bebas meningkatkan antrian sampai batas perangkat kerasnya memungkinkan. Manfaat dari sistem antrian ini adalah untuk mengatur antrian konsumen, sehingga konsumen tidak perlu antri berbaris menungggu dilayani. Juga memberi kepuasan dan kenyamanan kepada konsumen. Dan secara langsung meningkatkan bonafiditas perusahaan sekaligus menunjukkan perusahaan serius dan profesional dalam menangani konsumen. Selain itu maka tenaga kerja yang ada akan dapat dimanajemen, sehingga bisa diefisienkan. Gambar 1.1.  Interaksi antara produsen, konsumen dan antrian 1.2. Aturan Pelayanan Pelanggan bisa dilayani secara satu persatu ataupun bersamaan sekaligus. Akan didapatkan beberapa kemungkinan yang terjadi ketika kita meminta sebuah layanan, antara lain :    Model Antrian pada Pelayanan Kesehatan … PA. Rhamani S., Nichson JM. Teknologi Elektro Vol. 8 No.2 Juli - Desember 2009 87 •    first come first served   (tergantung dari waktu kedatangan). •   random order (antrian pelayanan dilakukan secara acak). •   last come first served (misalnya jika terjadi penumpukan antrian). •    priorities (misalnya, yang mempunyai layanan lebih cepat diutamakan). •    processor sharing (misalnya sebuah sistem telah dibuat pembagian tugas). 1.3.   Sistem Antrian dengan Notasi Kendall Notasi Kendall ini dipergunakan untuk merinci ciri dari suatu antrian. Kendall secara khusus membedakan sistem antrian berdasarkan notasi sebagai berikut: A/B/n/p/k ……………...........(1.1)   dengan : •   A menyatakan proses kedatangan •   B menyatakan waktu pelayanan •   n menyatakan jumlah server •   p menyatakan jumlah tempat dalam sistem, yaitu  jumlah server ditambah dengan tempat menunggu •   k menyatakan populasi pelanggan 1.4. Distribusi Frekuensi Distribusi frekuensi atau tabel frekuensi adalah suatu daftar atau tabel yang membagi atau mendistribusikan data yang ada kedalam beberapa kelas. Penyusunan distribusi frekuensi untuk sekumpulan data yang jumlahnya besar dapat dilakukan mulai beberapa tahapan yaitu sebagai berikut : 1.4.1. Menentukan Kelas Penentuan banyaknya kelas dipergunakan untuk mengelompokkan data yang ada. Dalam menentukan  jumlah kelas sebagai pedoman digunakan rumus sturges sebagai berikut : K = 1 + 3,3 log n …..………………(1.2) dengan : K = banyak kelas n = banyak data 1.4.2. Interval Kelas Untuk menentukan panjang kelas/interval kelas dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut : ……………………(1.3) Dimana : c = interval kelas  x n = nilai data terbesar  x 1 = nilai data terendah/terkecil R = range k = interval kelas 1.5. Variabel Acak Kontinyu Merupakan jenis variabel acak dengan kuantitas tertentu yang mana out come tidak ada batasnya. Misal waktu pendudukan saluran telepon dalam sebuah sentral adalah variabel acak yang out come nya tidak terbatas. Pada variabel kontinyu, fungsi probabilitas akan sangat membantu dalam perumusannya. Pada variabel kontinyu dikenal istilah  pdf (probability density function) yang merupakan suatu ukuran dari kerapatan atau kepadatan probabilitas pada tiap-tiap detik dalam selang waktu variabel acak yang kontinyu. Bila diintegralkan dalam suatu interval akan memberikan probabilitas batas dari variabel acak tersebut. Beberapa nilai yang perlu diperhatikan pada varibel acak kontinyu adalah harga rata-rata, nilai varian dan simpangan baku. 1.5.1. Harga Rata-Rata Merupakan nilai rata-rata dari sejumlah variabel acak kontinyu yang dinyatakan dengan : ……………………..(1.4) Dimana : = μ   = rata-rata hitung (mean) n = ukuran sampel (banyaknya anggota) m i   = nilai tengah kelas yang ke - i  f  i   =  frekuensi kelas yang ke – i 1.5.2. Nilai Varian Dengan nilai varian dari mean adalah : …............................(1.5) 1.5.3. Standar Deviasi (Simpangan Baku) Dengan standar deviasi dari varian V(x) : ...............................(1.6) 2.   METODE Pengumpulan data yang diperoleh berdasarkan metode observasi yaitu menjabarkan data-data dengan didukung berbagai referensi untuk memperoleh landasan dalam melakukan pengamatan dilapangan. Sehingga akan diperoleh suatu kesimpulan yang terarah dari pokok bahasan. 2.1. Metode Analisa Dari data-data yang akan diperoleh, maka diambil langkah-langkah analisa sebagai berikut : 1.   Menghitung jumlah pasien yang datang per hari. 2.   Menghitung dan merata-ratakan waktu pelayanan yang dibutuhkan pasien. 3.   Menghitung dan merata-ratakan jumlah dokter yang ada. 4.   Menganalisa kedatangan pasien dengan menggunakan distribusi frekuensi sehingga    Model Antrian pada Pelayanan Kesehatan … PA. Rhamani S., Nichson JM. Teknologi Elektro Vol. 8 No.2 Juli - Desember 2009 88diperoleh grafik yang mendekati suatu distribusi tertentu. 5.   Menentukan pola kedatangan pasien dari analisa grafik distribusi kedatangan pasien. 6.   Menganalisa waktu layanan dengan menggunakan distribusi frekuensi sehingga diperoleh grafik yang mendekati suatu distribusi tertentu. 7.   Menentukan pola waktu pelayanan dari analisa grafik distribusi layanan. 8.   Menganalisa jumlah dokter yang ada. 9.   Menganalisa distribusi jumlah dokter yang ada dengan distribusi frekuensi sehingga diperoleh grafik yang mendekati distribusi tertentu. 10.   Analisa model antrian berdasarkan pola kedatangan pasien, waktu layanan dan distribusi  jumlah dokter yang ada dengan disiplin antrian FIFO. 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN RSUP Sanglah adalah rumah sakit terbesar di Denpasar, sehingga kegiatan pelayanan dari rumah sakit ini sangat tinggi. Baik di instansi lain maupun di instansi rawat jalan atau poliklinik kunjungan pasien sangat padat. Pada poliklinik, jam kunjungan pasien dibatasi dari jam 7.30 sampai dengan jam 13.00. Tetapi loket pendaftaran ditutup pada jam 12.00, sedangkan jam kerja setiap poliklinik berbeda-beda. Hal ini karena jumlah pasien setiap poli berbeda juga, sehingga jam kerja juga tergantung dari jumlah pasien yang dilayani. Di poliklinik instansi rawat jalan terdapat 23 poli, yaitu Poli Bedah, poli penyakit dalam, poli kebidanan, poli umum (filter), poli cardiologi (jantung), poli  paliatif (terminal pasien yang komplikasi), poli anestesi (pasien-pasien pre-operasi), poli jiwa, poli saraf, poli anak, poli kulit dan kelamin, Poli Mata, poli THT (Telinga Hidung Tenggorokan), poli gigi dan mulut, poli andrologi (pasien-pasien kelainan hormon laki-laki), poli geriatri (khusus untuk pasien diatas 60 tahun), poli methadon (untuk pasien-pasien rehabilitasi narkoba), poli gizi, poli akupuntur, poli hemodialisa (pencucian darah), poli hiperbarik (diabetes), poli rehab medik (untuk pasien yang sudah sembuh tapi perlu perawatan untuk pemulihan seperti setelah operasi), dan poli VCT (volunteer Conselling Test, yaitu untuk pasien HIV/AIDS). Ada beberapa poli yang memiliki sub poli tertentu, seperti pada Poli Bedah memiliki delapan sub poli, yakni thorax , urologi bedah, ortopedi , oncologi , bedah plastik, bedah anak, bedah saraf dan digestif  . Sedangkan poli lainnya yaitu poli penyakit dalam yang memiliki sembilan sub poli, yaitu endrikinolog , hematologi , umum, trofik dan inloksi , kardiologi, remato dan imunologi,  pulmologi , gastro hepatologi dan neprologi . Dalam mengoptimalkan pelayanan kesehatan, selain dengan meningkatkan infrastruktur dan meningkatkan keahlian dokter yang melayani pasien, harus dilakukan juga efisiensi pada layanan yang sudah ada. Salah satunya adalah dengan mendefinisikan model antrian pelayanan kesehatan, karena pasien adalah salah satu faktor utama yang mempengaruhi kondisi pelayanan. 3.1. Pola Kedatangan Pasien Perbulan Berdasarkan analisa data yang diperoleh selama tiga bulan, pola kedatangan pasien di Poli Bedah dan Poli Mata terdistribusi normal .  Berikut pasien yang berkunjung ke Poli Bedah tiap bulannya adalah sebagai berikut: Tabel 3.1 Jumlah pasien perbulan di Poli Bedah Bulan Jumlah Pasien (orang) Maret 2248 April 2697 Mei 2742 Sedangkan untuk jumlah kunjungan pasien di Poli Mata dapat dilihat berikut ini: Tabel 3.2 Jumlah pasien perbulan di Poli Mata Bulan Jumlah Pasien (orang) Maret 520 April 820 Mei 808 3.2. Pola Durasi Layanan Pasien Perbulan Berdasarkan analisa data waktu layanan pasien di Poli Bedah dan Poli Mata, yaitu durasi layanan dari seorang pasien masuk ke ruang periksa, diperiksa dan dilakukan tindakan sampai selesai. Pola durasi layanan tidak terbatas, karena seorang pasien akan keluar sampai tindakan pemeriksaan selesai dilakukan dan tidak dipengaruhi oleh pasien lainnya. Pola durasi layanan pasien di kedua poli ini terdistribusi normal. Durasi layanan pasien yang dilayani di Poli Bedah tiap bulannya adalah sebagai berikut ini: Tabel 3.3. Durasi layanan pasien perbulan di Poli Bedah Bulan Durasi Layanan (menit) Maret 1837,19 April 2469,20 Mei 2571,22 Sedangkan untuk jumlah kunjungan pasien di Poli Mata adalah:    Model Antrian pada Pelayanan Kesehatan … PA. Rhamani S., Nichson JM. Teknologi Elektro Vol. 8 No.2 Juli - Desember 2009 89  Tabel 3.4 Durasi layanan pasien perbulan di Poli Mata Bulan Durasi Layanan (menit) Maret 928,96 April 1502,27 Mei 1565,83 3.3. Pola Jumlah Dokter Perbulan Total jumlah dokter yang melayani di Poli Bedah tiap bulannya ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 3.5 Jumlah dokter perbulan di Poli Bedah Bulan Jumlah Dokter (orang) Maret 810 April 1080 Mei 1170 Sedangkan untuk jumlah dokter di Poli Mata dapat dilihat berikut ini: Tabel 3.6  Jumlah dokter perbulan di Poli Mata Bulan Jumlah Dokter (orang) Maret 180 April 216 Mei 234 3.4. Distribusi Frekuensi Distribusi frekuensi digunakan untuk mendistribusikan data yang ada kedalam beberapa kelas, sehingga dapat menunjukkan sebaran distribusi data yang ada. 3.4.1 Distribusi Kedatangan Pasien Distribusi data kedatangan pasien dapat ditentukan dengan menggunakan distribusi frekuensi, yaitu dengan cara menentukan banyak kelas, interval kelas, dan batas kelas dengan menggunakan perumusan (1.1) dan (1.2). Distribusi Kedatangan Pasien pada Bulan Maret seperti gambar 3.1. Gambar 3.1  Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Bedah bulan Maret Gambar 3.2  Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Mata bulan Maret Distribusi Kedatangan Pasien pada Bulan April seperti gambar 3.3 di bawah ini. Gambar 3.3  Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Bedah bulan April Gambar 3.4  Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Mata bulan April Distribusi Kedatangan Pasien pada Bulan Mei seperti gambar 3.5 di bawah ini Gambar 3.5 Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Bedah bulan Mei    Model Antrian pada Pelayanan Kesehatan … PA. Rhamani S., Nichson JM. Teknologi Elektro Vol. 8 No.2 Juli - Desember 2009 90  Gambar 3.6 Kurva distribusi frekuensi kunjungan pasien Poli Mata bulan Mei 3.4.2   Distribusi Durasi Layanan Pasien Distribusi data durasi layanan pasien dapat ditentukan dengan menggunakan distribusi frekuensi, yaitu dengan cara menentukan banyak kelas, interval kelas, dan batas kelas dengan menggunakan perumusan (1.1) dan (1.2).   Distribusi Durasi Layanan Pasien pada Bulan Maret seperti gambar 3.7 di bawah ini.   Gambar 3.7  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Bedah bulan Maret Gambar 3.8  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Mata bulan Maret Distribusi Durasi Layanan Pasien pada Bulan April seperti gambar 3.9. Gambar 3.9  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Bedah bulan April Gambar 3.10  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Mata bulan April Distribusi Durasi Layanan Pasien pada Bulan Mei seperti gambar 3.11 di bawah ini. Gambar 3.11  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Bedah bulan Mei Gambar 3.12  Kurva distribusi frekuensi durasi layanan pasien di Poli Mata bulan Mei
Advertisement
MostRelated
View more
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks
SAVE OUR EARTH

We need your sign to support Project to invent "SMART AND CONTROLLABLE REFLECTIVE BALLOONS" to cover the Sun and Save Our Earth.

More details...

Sign Now!

We are very appreciated for your Prompt Action!

x