Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 270-278 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Tantangan Data Quality pada Pelaporan Penyakit Menular: Studi Kasus Pelayanan Publik Kesehatan di Indonesia
Darell Hendry a , Fakhira Devina b , Oristania Wahyu Nabasya c , Yova Ruldeviani d
a Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, darell.hendry11@ui.ac.id
b Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, fakhira .devina11@ui.ac.id
c Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, oristania.wahyu11@ui.ac.id
d Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, yova@cs.ui.ac.id
Submitted: 03-01-2024, Reviewed: 19-01-2024, Accepted 15-02-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1215

## Abstract
Data management in the process of reporting infectious diseases in public health services presents a significant challenge. The quality of the generated reports is crucial as they are utilized for various strategic decision-making purposes. However, the successful management of data quality depends on understanding the existing reporting processes and the challenges faced. This study aims to explore the main challenges encountered during the COVID-19 reporting process, using a case study of public health services, and to identify the processes occurring in the field. Recommendations for practitioners are also  provided.  This  research  employed  interview  methods  and  analyzed  them  using  thematic  analysis,  following  the standards  of  the  Consolidated  Criteria  for  Reporting  Qualitative  Research  (COREQ).  Interviews  were  conducted  with experts from public health centers and health departments in Indonesia. The challenges identified from 124 codes encompass issues  related  to  data  accuracy,  data  consistency,  data  timeliness,  and  data  completeness.  Recommendations  have  been formulated based on data management body of knowledge and critical success factors related to data quality. Future studies could explore challenges in other disease reporting processes related to data quality and its solutions.
Keywords: challenge, COVID-19, COREQ, data management, data quality, infectious disease, thematic analysis

## Abstrak
Pengelolaan data pada proses pelaporan penyakit menular di pelayanan kesehatan publik menjadi tantangan besar. Kualitas laporan  yang  dihasilkan  menjadi  sangat  penting  karena  laporan  tersebut  digunakan  untuk  berbagai  macam  pengambilan keputusan strategis. Meskipun begitu, keberhasilan dalam mengelola kualitas data ini perlu bergantung kepada pemahaman proses  pelaporan  yang  ada  dan  tantangan  yang dihadapi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengeksplorasi  tantangan  utama yang dihadapi saat proses pelaporan COVID-19 studi kasus pelayanan kesehatan publik dan mengidentifikasi proses yang terjadi  di  lapangannya.  Rekomendasi  untuk  praktisi  juga  diberikan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  wawancara  dan menganalisisnya menggunakan thematic analysis yang mengacu pada standar consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ).  Wawancara  dilakukan  pada  para  tenaga  ahli  dari  puskesmas  dan  dinas  kesehatan  di  Indonesia. Tantangan  yang  ditemukan  yaitu  meliputi  permasalahan  pada  akurasi  data,  konsistensi  data,  keterlambatan  data,  dan kelengkapan data. Rekomendasi telah disusun berdasarkan data management body of knowledge dan critical success factor terkait data quality . Studi berikutnya dapat mengeksplorasi tantangan pada proses pelaporan penyakit lainnya terkait data quality dan solusi penanganannya.
Keywords: tantangan, COVID-19, COREQ, manajemen data, kualitas data, penyakit menular, thematic analysis
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Penyakit menular di Indonesia saat ini menjadi perhatian  bagi  penyedia  pelayanan  kesehatan publik.  Terlihat  pada  laporan  2022,  ada  gap  7% kasus  TBC  belum  ditangani  [1].  Bahkan,  pada kasus HIV/AIDS, terdapat 25% orang dengan HIV belum  dipantau karena  mereka  belum  mengetahui status  HIV-nya  [1].  Terlebih  lagi  pada  kasus COVID-19  lalu  di  Indonesia  ada  kematian mencapai 35,628 [2]. Bahkan dilansir oleh Global Burden  of  Disease  tahun  2019,  penyakit  menular merupakan  bagian  penyakit  yang  dampaknya signifikan  dari  segi mortality , morbidity ,  dan disability adjusted life-years [3]. Meskipun begitu,
kementerian kesehatan menyatakan bahwa mereka mendapat  banyak  pelajaran  dari  kasus  COVID-19 dalam penanganan penyakit menular. Hal tersebut didorong  dari  aspek  teknologi  yang  dapat meningkatkan responsifnya tim kesehatan. Bentuk perhatian  kementerian  kesehatan  pada  penyakit menular  beberapa  sudah  dilakukan.  Pada  tahun 2022,  Menteri  kesehatan  Indonesia,  Budi  Gunadi Sadikin  meminta  90%  kasus  TBC  dapat  terekam dengan  strategi  surveilans  yang  telah  diterapkan dari  COVID-19  [4].  Langkah-langkah  yang dilakukan  seperti:  membuat  protokol  baru,  kerja sama  dengan  beberapa  institusi  serta  pengajuan dana  kepada  Global  Fund.  Global  Fund  adalah
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pemodal  terbesar  di  dunia  untuk  pencegahan  dan penanganan penyakit AIDS, TBC, dan malaria [5]. Upaya  lainnya  juga  dilakukan  pada  penyakit malaria,  yang  menunjukkan  penurunan  kasus  di NTT. Upaya yang telah dilakukan yaitu pemantauan yang intensif dan menambah intensitas penanggulangan [6].
Kondisi  pelaporan  penyakit  menular  tersebut sebenarnya berhubungan dengan isu kualitas data. Kualitas data ini merupakan representasi bagaimana  pengelolaan  data  pada  kementerian kesehatan  berlangsung.  Ditunjukkan  oleh  [7], bahwa sistem manajemen data belum dimasukkan sebagai strategi kementerian kesehatan. Permasalahan kualitas data ini juga secara eksplisit disebutkan  pada  rancangan  transformasi  digital kementerian  kesehatan.  Data  kesehatan  sulit diakses secara mudah dan belum real-time , belum lengkap,  belum  konsisten,  dan  belum  akurat  [8],
[9].  Standarisasi  dan  integrasi  data  dari  setiap sistem belum ada juga. Ada juga kejadian data yang redundan  karena  banyaknya  jumlah  aplikasi administrasi.  Meskipun  demikian, pada rancangan strategi  tersebut  belum  direncanakan  bagaimana pengelolaan data dengan master data management , atau  d ata  quality  management .  Melainkan  lebih berfokus pada pengelolaan sistem informasi. Menanggapi hal tersebut penelitian ini berfokus pada  pelaporan  data  pada  salah  satu  penyakit menular  yaitu  COVID-19.  COVID-19  dipilih karena  pada  momen  ini  kementerian  kesehatan sendiri  menyatakan  banyak  pembelajaran  yang diambil dan diterapkan pada kasus penyakit lainnya [1]. Kualitas data pada pelaporan penyakit menular juga  jarang  dilihat  oleh  peneliti.  Penelitian  lain lebih fokus terhadap analisis data penyakit menular dengan  asumsi  kualitas  datanya  sudah  baik  [10]. Terdapat dua penelitian terakhir yang memberikan solusi terhadap kualitas data di Albania dan Brazil dengan  menerapkan  sistem  informasi  untuk pemantauan [11], [12].
Literatur  terakhir  meneliti  riset  tentang tantangan data quality pada sistem informasi rumah sakit  [13].  Penelitian  tersebut  menemukan  bahwa diperlukannya pengintegrasian sistem, mentorship , dan  insentif  untuk  orang  yang  berperan  sebagai data  producer .  Penelitian  tersebut  menggunakan pendekatan kualitatif wawancara dengan mengkombinasikan thematic analysis dan consolidated  criteria  for  reporting  qualitative research (COREQ).  Berikutnya,  menurut  [14] tantangan surveillance selama pandemi COVID-19 ini  adalah  terbatasnya  sumber  daya  manusia  dan training-nya. Penelitian tersebut juga menyinggung dimensi data quality , yaitu accuracy dan timeliness yang  diperlukan.  Selanjutnya,  terdapat  penelitian yang  bersinggungan  dengan surveillance ,  yaitu mengenai evaluasi sistem surveilans untuk penyakit
hepatitis  B  di  Jerman  [15].  Evaluasi  dilakukan dengan  menilai data  quality secara  kuantitatif. Adapun  dimensi data  quality yang  dinilai  adalah completeness dan timeliness . Dengan begitu, sistem dapat menyediakan laporan yang lengkap dan tepat waktu.  Berikutnya,  evaluasi data  quality juga dilakukan pada sistem surveillance tuberculosis di Afghanistan  [16].  Terdapat  juga  evaluasi data quality secara qualitative di  Peru  dan  Meksiko untuk sistem informasi imunisasi [17]. Kemudian, artikel  [18]  juga  melakukan  penelitian  terhadap tantangan data  quality yang  ada  pada  sistem informasi rumah sakit di Malawi.   Sementara itu, penelitian data quality dalam konteks data penyakit menular di pelayanan kesehatan publik belum ada. Hal ini ditunjukkan pada review [19].  Oleh karena itu,  penelitian  ini  fokus  kepada  tantangan data quality di  pelayanan  kesehatan  publik.  serta rekomendasinya. Berikut dua pertanyaan penelitian ini:
1. Tantangan data quality apa saja yang ada dalam pengelolaan data penyakit menular di pelayanan kesehatan publik?
2. Apa  rekomendasi  solusi  untuk  setiap tantangan yang ditemukan?
Harapan  dari  penelitian  ini  kepada  pelayan kesehatan publik yaitu dapat memberikan masukan dalam  menangani  kualitas  data  pada  penyakit menular.  Dengan  begitu,  proses  pelaporan  dapat semakin  baik  lagi  dalam  hal  manajemen  data. Alhasil,  pelaporan  penyakit  seperti  malaria,  TBC, COVID-19,  dan  lainnya  dapat  lebih  akurat, menyeluruh dan memiliki kualitas yang baik.
Pada bagian selanjutnya dibahas studi literatur mengenai data  quality dan  teori  yang  terkait. Kemudian pada bab selanjutnya, dijelaskan metode penelitian  yang  dilakukan.    Berikutnya  pada  bab empat, dijabarkan hasil penelitian secara terperinci. Pada  bagian  terakhir  terdapat  kesimpulan  yang telah dirumuskan berdasarkan hasil penelitian.

## METODE PENELITIAN
2.1. Desain Penelitian Metode  Dengan  pertimbangan  yang  dibahas pada  bagian  sebelumnya  dan  untuk  menjawab pertanyaan  penelitian,  dipilih  metode  penelitian kualitatif.  Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan focus  group  discussion dan  wawancara  secara daring  dan  tatap  muka. Focus  group  discussion dilakukan  di  Puskesmas  Limo.  Selama  proses tersebut, perekaman dilakukan dengan menggunakan smartphone .  Wawancara  dilakukan di Dinas kesehatan kota Tangerang Selatan, Dinas kesehatan  kota  Depok,  dan  Puskesmas  kecamatan Limo.  Pemilihan  ini  berdasarkan convenience sampling dengan  mempertimbangkan  kedekatan lokasi  kantor  ketiga  entitas  tersebut.  Pertanyaan
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
wawancara  yang  digunakan  diadaptasi  dari penelitian  yang  mencari  tantangan  pada  sistem informasi di rumah sakit [42]. Tes pilot dilakukan terlebih  dahulu  kepada  staf  puskesmas.  Dinas kesehatan  Tangerang  Selatan  memiliki  tanggung jawab untuk mengelola urusan bidang kesehatan di wilayah  kota  Tangerang  Selatan.  Di  bawahnya terdapat  puskesmas-puskesmas  yang  beroperasi sebagai unit pelaksana di kota Tangerang Selatan. Begitu  juga  dinas  kesehatan  kota  Depok.  Adapun puskesmas  Limo  dan  Dinkes  Depok  memiliki hubungan.  Puskesmas  Limo  ini  adalah  unit  yang ada  dibawah  Dinkes  Depok.  Setelah  proses rekaman selesai, rekaman ditranskripkan.
Proses  perizinan  dilakukan  cukup  panjang dengan  melalui  banyak  proses.  Perizinan  pertama dilakukan  untuk  wawancara  dinas  kesehatan Tangerang Selatan. Langkahnya, kami berkoordinasi dengan salah satu narahubung dinas kesehatan Tangerang Selatan untuk dibuatkan izin wawancara  dengan  kepala  divisi  pencegahan  dan penyakit  menular.  Perizinan  ini  dilakukan  pada bulan  Mei  2022.  Kemudian,  penelitian  ini mendapatkan  izin  untuk  wawancara  di  bulan September  2022.  Butuh  waktu  sekitar  5  Bulan hingga izin bisa didapatkan. Selanjutnya, perizinan kedua adalah untuk melakukan wawancara di dinas kesehatan Depok dan puskesmas Limo. Keduanya dilakukan  pada  satu  perizinan  yang  sama.  Izin untuk  berkoordinasi  dengan  narahubung  di  dinas kesehatan  Depok.  Berbeda  dengan  perizinan sebelumnya, kali ini kami perlu mendatangi bidang kesatuan bangsa dan politik Depok dan puskesmas Limo untuk izin melakukan wawancara.

## Gambar 1 Kerangka Teoretis
Mengacu pada penelitian [28] penulis mengembangkan  kerangka  teoritis  seperti  pada gambar di atas Gambar. 1. Penelitian ini terdiri dari tiga  fase.  Pada  fase  pertama,  penulis  melakukan studi  literatur  mengenai  topik-topik  yang  terkait data  quality di  sektor  kesehatan  publik.  Beberapa topik  tersebut  mencakup:  sistem  pengelolaan  data COVID-19 di Indonesia dan data quality di institusi sektor kesehatan. Kemudian dilanjutkan fase kedua melakukan wawancara yang hasilnya lalu dianalisis dengan thematic analysis . Pada fase terakhir, hasil
analisis  dikumpulkan  dan  didiskusikan.  Penelitian ini mengacu kepada kerangka checklist Consolidated  Criteria  for  Reporting  Qualitative (COREQ)  sebagai  panduan  melakukan  penelitian kualitatif.
2.2 Narasumber Penelitian
Metode Wawancara dilakukan kepada narasumber  yang  berhubungan  langsung  dengan pelaporan  data  COVID-19.  Dengan  begitu, informasi yang didapatkan dapat merepresentasikan  apa  yang  sebenarnya  terjadi  di lapangan  selama  proses  pelaporan.  Narasumber pertama  adalah  seorang  ketua  divisi  pencegahan dan pengendalian penyakit menular (P2PM). Divisi ini  berada  di  bawah  bidang  pencegahan  dan pengendalian  penyakit.  Sesuai  peraturan  menteri kesehatan  Republik  Indonesia  pasal  7  [43],  divisi ini  memiliki  tanggung  jawab  yaitu:  penyiapan penetapan dan rekomendasi jenis penyakit menular yang memerlukan karantina, focal point Kementerian  Kesehatan  di daerah,  dan  investigasi terhadap tempat atau lokasi yang dicurigai sebagai sumber penyebaran penyakit menular.
Tugas  tersebut  sangat  berhubungan  dengan COVID-19,  karena  COVID-19  juga  merupakan penyakit  menular.  Kepala  divisi  P2PM  perlu mengelola pelaksanaan karantina COVID-19 juga. Demi terlaksana penyelenggaraan ini, kepala divisi P2PM  membutuhkan  data  atau  informasi  pasien yang perlu dikarantina. Dengan begitu, ketersediaan tempat karantina di fasilitas kesehatan dapat tersedia dengan baik. Karena COVID-19 ini menular, divisi ini juga diminta untuk menginvestigasi  lokasi  penyebaran  penyakit, sehingga sumber penyebaran dapat segera diisolasi agar  tidak  menyebar  lebih  banyak.  Untuk mengetahui  lokasi  tersebut,  tentunya  divisi  ini memerlukan  laporan  informasi  penyebaran  yang terjadi.
Narasumber kedua adalah surveillance COVID- 19. Peran ini berhubungan dengan tanggung jawab divisi P2PM yaitu investigasi penyebaran penyakit menular.  Ditentukan  untuk  wawancara  peran  ini sehingga bisa didapatkan informasi dari perspektif seseorang yang melakukan data entry dalam proses pelaporan  ini.  Mereka  memiliki  pengalaman langsung  dalam  memasukkan  data  pasien  yang mereka  pantau.  Mereka  juga mengelola  pelaporan data  COVID-19,  pada  kasus  ini  adalah  wilayah kelurahan  Limo.  Adapun  jika  ada  laporan  dari seseorang  yang  berdomisili  di  Limo, surveillance ini  bertanggung  jawab  untuk  menyerahkan kasusnya  kepada surveillance yang  sesuai  dengan pasien tersebut.
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 2 Struktur Organisasi Dinas Kesehatan
Selanjutnya, narasumber ketiga adalah pelaksana  dari  divisi surveillance dan  imunisasi. Divisi  ini  berada  pada  satu  bidang  dengan  divisi P2PM.  Narasumber  tersebut  berperan  sebagai analis. Ia bertanggung jawab untuk mengelola data COVID-19  yang  telah  dikumpulkan  dari  semua puskesmas  yang  dibawahi  oleh  Dinas  Kesehatan Depok.  Peran  ini  menjadi  penting  untuk  diteliti karena  dapat  memberikan  perspektif  proses pengelolaan data di tingkat menengah.
2.3 Analisis Data Setelah  melakukan  wawancara  secara  tatap muka  di  kantor  dinas  dan  puskesmas  tanpa pengulangan,  transkripsi  dilakukan  pada  data rekaman  wawancara  ke  dalam  bentuk  tulisan. Setiap  wawancara  tersebut,  dibutuhkan  waktu kurang lebih 1 setengah jam untuk menyelesaikannya.  Transkrip  wawancara  yang dihasilkan  lalu  dicek  kembali  kepada  narasumber untuk  memastikan  kebenarannya.  Narasumber yang  diwawancarai  berjumlah  tiga  yang  masing- masing dari entitas yang berbeda. Kami mendatangi kantor di setiap entitas dan melakukan wawancara di tempat. Adapun profil narasumber dapat dilihat pada  Tabel  1  Profil  Narasumber.  Selama
wawancara berlangsung, tidak ada orang lain selain narasumber di ruang rapat.
Tabel 1. Profil Narasumber Narasumber Posisi Institusi Narasumber 1 Kepala  Bidang Pencegahan  dan Pengendalian Penyakit (P2P) Dinas  Kesehatan Tangerang Selatan Narasumber 2 Staf  Pelaksana Seksi Surveillance dan Imunisasi Dinas  Kesehatan Depok Narasumber 3 Surveillance Puskesmas Limo
Dalam melakukan thematic analysis , penelitian ini  mengacu  pada  penelitian  [27].  Terdapat  lima tahapan  yang  perlu  diikuti,  yang  terdiri  dari:  1) memahami  seluruh dataset.  2)mengekstrak coding dari setiap blok ide. 3) mengklasterkan coding yang memiliki  arti  yang  sama  dengan mindmap ,  setiap cluster dinamai sebuah tema. 4) melakukan review dan  mengubah  sesuai  temuan  yang  ada.  5) melaporkan hasil analisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas hasil analisis dari thematic  analysis sesuai  pertanyaan  penelitian. Hasil  analisis  ini  menghasilkan  lima  tema  besar yang dibangun dari 124 code . Gambaran tema dan hubungannya dapat dilihat pada Gambar 3.  Bagian pertama akan membahas mengenai proses pelaporan COVID-19.  Bagian  kedua  membahas  tantangan yang ada.
3.1. Analisis tantangan data quality pelaporan COVID-19
Sesuai  pertanyaan  pada  penelitian  ini,  pada bagian ini akan dijawab apa saja tantangan yang ada

## Gambar 3 Tantangan Pelaporan COVID-19
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pada  pelaporan  COVID-19  dari  segi  data  quality. Terdapat  empat  bahasan  yang  ditemukan  setelah melakukan  thematic  analysis.  Bahasan  tersebut yaitu: akurasi data, konsistensi data, keterlambatan data, dan kelengkapan data.
3.1.1. Akurasi Data
Beberapa  isu  akurasi  data  dapat  terjadi  dari kejadian pada  proses pelaporan ini. Kepala bidang pencegahan dan pengendalian penyakit menyatakan  " Ini  disebabkan  karena  alat  atau pengambilan yang kurang tepat. Kedua dari sistem, jadi bisa aja proses didalamnya salah ". Data yang dilaporkan  dapat  kurang  akurat  karena  ada kemungkinan  kecil  alat  tes  gagal  mendeteksi dengan benar atau kesalahan internal sistem dalam merekam datanya [44]. Dikutip oleh Food & Drug Administration,  jika  seseorang  dites  positif,  maka hasil prediksi tes antigen memiliki akurasi sebesar 80%  [45].  Sedangkan,  untuk  PCR  sebesar  95%. Kurangnya  akurasi  data  juga  didukung  juga  oleh pernyataan surveillance dan  tim analyst di  dinas kesehatan  " lucu  ya  kalau  misalnya  kondisi  pasien sudah  meninggal  atau  udah  sembuh  tapi  tetap dilakukan  pemantauan ".  Terdapat  kasus  fatal lainnya  yaitu  pencatatan  domisili  sesuai  dengan alamat  KTP.  Dinyatakan  oleh  analyst  dinas kesehatan bahwa “ misalnya mas Darell tinggalnya di  Jakarta  tapi  KTP-nya  KTP  Depok,  maka  di kliniknya  akan  diinput  sesuai  KTP,  karena  tidak ditanya alamat domisili akhirnya kasusnya dicatat sebagai kasus Depok. ”. Akurasi data pada laporan COVID-19  ini  juga  dapat  berkurang  karena  ada kesulitan  untuk  mendapatkan  datanya.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  pengalaman surveillance yang menyebutkan  “ Biasanya  paling,  kalo  nomor telepon,  masih  bisa  dikarang  atau  pakai  nomor telepon  si  surveillance.  Yang  jadi  masalah  ketika NIKnya  bermasalah.  Soalnya  kalo  beda  NIK  kan jadi  beda  orang  ya. ”.  Dampak  dari  kurang akuratnya  data  yang  dilaporkan  ini  menjadi ketidaksesuaiannya  data  yang  dilaporkan  ke- stakeholder .
3.1.2. Konsistensi Data Dari  perspektif surveillance ,  mereka  memiliki tanggung jawab untuk memasukkan data ke dalam sistem informasi. Tidak hanya satu saja, tetapi ada dua  atau  tiga  sistem  informasi.  Sedangkan  setiap sistem  ini  memiliki  karakteristik  yang  berbeda. Disebutkan  oleh surveillance tentang  perbedaan status yang direkam oleh sistem “ lalu ada probable itu  bisa  jadi  kasus  yang  meninggal  dengan diagnosa  atau  suspect  yang  sama,  biasanya  itu suspect yang meninggal. Jadi memiliki gejala yang sama tapi belum sempat terkonfirmasi COVID atau sudah keburu meninggal. Nah di pikodep ada tapi di NAR (new all record) tidak ada, di NAR hanya
kasus  konfirmasi  saja ”.  Hal  ini  dikonfirmasi  juga oleh  pihak  dinas  kesehatan  terdapat  gap  data “ Cuma  sampai dengan hari ini belum terlaksana, sempat waktu itu ada permasalah gap data antara NAR dan Pikodep , gap datanya bisa ribuan kurang lebih  waktu  itu  3000  data  yang  positif ”. Awalnya mereka  ingin melakukan  integrasi  antar  NAR  dan picodep,  tetapi  dengan  gap  sebesar  itu  rencana tersebut masih belum terlaksana.
Dari  proses  pelaporan  sebenarnya  sudah  ada yang  berpotensi  mempengaruhi  konsistensi  data. Karena setiap sistem informasi memiliki karakteristik yang berbeda, maka dapat menimbulkan data tidak dapat dimasukkan di salah satu sistem informasi. Misal proses verifikasi tidak ada  di  SILACAK,  tetapi  ada  di  picodep.  Hal  ini disebutkan  oleh surveillance yang  menjelaskan perbedaan  SILACAK  dengan  picodep  “ Lalu bedanya  kalo  silacak  ga  ada  verifikasi  dari  tim pusat  atau  tim  dinas  kesehatan.  Dia  langsung masuk otomatis. Langsung keupdate sendiri setelah kita submit ”. Konsistensi data ini juga disebabkan dari  adanya  sistem  yang  tidak  terintegrasi  dengan dukcapil,  sedangkan  ada  yang  sudah  terintegrasi. Surveillance menyebutkan  bahwa  “ Dulu  picodep seperti  itu  (terintegrasi),  tetapi  sekarang  sudah tidak  terintegrasi  lagi.  Kalau  SILACAK  sudah terintegrasi dengan dukcapil ”.
3.1.3. Keterlambatan Data
Sesuai  pertanyaan  Isu  keterlambatan  data terjadi  karena  data  yang  dibutuhkan  pada waktunya, tetapi tidak kunjung tersedia. Keterlambatan  pembaharuan  status  pasien  dengan kondisinya terkini mengakibatkan salahnya penanganan.  Tim  mengakui  ada  kejadian  pasien yang sudah meninggal masih saja dipantau karena statusnya  masih  positif,  “ lucu  ya  kalau  misalnya kondisi pasien sudah meninggal atau udah sembuh tapi  tetap  dilakukan  pemantauan ”. Keterlambatan ini  juga  berdampak  pada  pengambilan  obat  oleh pasien positif. Ketika seseorang melakukan tes dan hasilnya  positif,  maka  seharusnya  status  orang tersebut  dengan  segera  sudah  menjadi  positif COVID-19.  Namun, analyst dinas  kesehatan menyebutkan  “ contohnya  seseorang  melakukan swab dan hasilnya positif, tetapi hasilnya belum di input  oleh  puskesmas,  terus  orang  tersebut melakukan  pengajuan  obat  dari  telemedicine kemenkes,  itu  ditolak  karena  saat  dilakukan pengecekan  di  kemenkes  belum  valid  karena datanya belum diinput ”.
Tantangan  di  sini  memang  terutama  berasal dari  beberapa  alasan.  Kuantitas  data  yang  banyak diakui  oleh analyst dinas kesehatan “ kuantitasnya banyak  secara  kasus,  khususnya  depok,  kami  jadi kejar-kejaran  waktu,  kemudian  kami  dikejar dengan  jumlah  kasus  yang  banyak,  itu  yang
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
menjadi tantangan setiap harinya ”. Kasus tersebut dicontohkan sebagai berikut “ jadi kalau lewat dari jam  14  misalkan  mas  darell  telat  merespon  nya misal  saya  whatsapp  jam  10,  mas  darell  baru konfirmasi  kalau  domisili  jakarta  jam  14.00,  itu sudah  terlambat  jadi  kasus  tersebut  akan  di  rilis depok  tetap,  untuk  melakukan  melakukan  oper kasus  ke  dki  prosesnya  panjang ”.  Keterlambatan tersebut  akan  semakin  lama  apabila  kasus  yang didapati  adalah  kasus  yang  perlu  pemindahan. Disisi lain, analyst dinas kesehatan juga menekankan “ karena kurangnya SDM dan lainnya ada kemungkinan delay dalam segi pelaporan ”.
3.1.4. Kelengkapan Data Kendala ini dipicu dari operasional pengumpulan  data  sehingga  menimbulkan  data yang dikumpulkan itu kurang atau hanya sebagian.
Ketika melakukan pengumpulan data, surveillance meminta  banyak  data  kepada pasien  pantauannya. Dia  menyebutkan  “ paling  kita  biasanya  tanya identitas,  alamat,  sama  komorbit  atau  ngga. Komorbit itu riwayat penyakit, misalnya dia punya riwayat  hipertensi  atau  diabetes ”.  Hal  ini menyebabkan pasien cenderung menolak memberikan  datanya.  Seperti  pengalaman  yang dimiliki surveillance yaitu “ Kadang ada beberapa pasien  yang  menolak  untuk  dipantau.  Menolak kontak  eratnya  diswab.  Diantigen  juga  gamau kadang.  Seringnya  chat  kita  juga  ga  dibales ”.
Selain  itu,  apabila  pasien  sudah  kooperatif,  tetapi foto KTPnya buram, maka surveillance tidak dapat melakukan input data. Surveillance mengkonfirmasi hal ini “ paling kalo dari 100 data, kira-kira  ada  10  data  yang  tidak  ada  NIKnya ”. Fenomena  ini  juga  diperkuat  dari  pernyataan  tim dinas  kesehatan  “ yang  susah  mengumpulkan datanya  tadi  mewawancara  kasus  yang  positif  itu kendalanya  kadang  ditolak,  kemudian  informasi yang didapatkan setengah-setengah ”.
3.2. Analisis Diskusi dan Rekomendasi Dalam  penyusunan  rekomendasi,  penulis menggunakan  referensi data management  body  of knowledge (DMBOK) dan temuan critical success factor dari  penelitian data  quality pada  suatu sistem  informasi  [23].  DMBOK  merupakan kerangka untuk menyusun strategi manajemen data pada  suatu  perusahaan,  yang  mana  salah  satu aspeknya  adalah  data  quality.  Sedangkan,  pada penelitian  [46]  menunjukkan  faktor  yang  paling berpengaruh  untuk  meningkatkan  suatu  kualitas data  dari  sistem  informasi.  Dengan  masukan tersebut, direkomendasikan pada praktisi penyedia layanan  kesehatan  publik  dengan  rekomendasi berikut:
3.2.1. Meningkatkan Kapabilitas Sistem Informasi Monitoring Surveillance
Permasalahan  yang  terjadi  yang  disebutkan oleh narasumber yaitu: terdapat kesalahan internal sistem  ketika  merekam  datanya.  Begitu  pula dengan data yang banyak, sistem sering kali gagal atau down sehingga menghambat proses operasional  pelaporan.  Oleh  karena  itu,  praktisi perlu  meningkatkan  kematangan  sistem  dengan melakukan  tes  terlebih  dahulu  dengan  beberapa skenario sebelum digunakan operasional. Kongkretnya,  tim  pengembang  dapat  menerapkan unit  tes, integration tes  dan system tes.  Selain  itu, tim pengembang juga dapat menambahkan validasi sebanyaknya  ketika  data  akan  diinput  ke  dalam sistem.  Hal  ini  dapat  menghindari  kejadian kesalahan  internal  sistem  yang  disebabkan  dari awal  pemasukan  data  sudah  salah.  Penting  juga bagi  tim  pengembang  dapat  menyediakan  sistem yang  fitur-fiturnya  sesuai  dengan  requirement proses pelaporan ini.
Beberapa  kali  disebutkan  oleh  narasumber bahwa  pada  setiap  sistem  pelaporan  yang  ada menerapkan  definisi  status  pasien  yang  berbeda. Hal ini mengakibatkan, tidak ada status konfirmasi di  sistem  picodep,  tetapi  ada  status  konfirmasi  di NAR.  Dari  segi  proses  pun  juga  sama,  terdapat proses  verifikasi  yang  ada  pada  sistem  silacak, tetapi tidak ada di picodep. Hal lainnya, yang terkait integrasi  sistem  ini  tentang  NIK  yang  belum terhubung  ke  database  kependudukan,  jadi  ketika staf yang menginput data memiliki data NIK yang buram,  dia  tidak  dapat  mencarinya  sesuai  dengan nama. Dari permasalahan tersebut, disarankan agar praktisi dapat meningkatkan level integrasi data dan interpretabilitas sistem. Saran lainnya yang terkait hal  ini,  untuk  solusi  yang  menyeluruh,  tim pengembang  perlu  membangun  manajemen  data yang  efektif.  Sebagai  contoh, data  base untuk semua  entitas  pelayanan  publik  kesehatan  dapat tersentralisasi  ( single  source  of  truth )  dan  adanya data warehouse untuk keperluan analisis. Masalah yang cukup menjadi perhatian lainnya ada  pada  pencatatan  domisili  yang  dilaporkan sesuai  dengan  alamat  KTP.  Sering  kali,  staf  input yang  ada  di  klinik  atau  fasilitas  kesehatan  tidak menanyakan  domisili  pasien,  tetapi  langsung memasukkan  alamat  KTP  sebagai  domisili. Permasalahan  kualitas  data  lainnya  juga  terjadi ketika staf yang melakukan input tidak mendapatkan informasi lengkap, mereka memasukkan  data dummy agar  dapat  masuk  ke dalam sistem. Disarankan agar dibuatnya dokumentasi  yang  cukup  untuk  para  staf  ikuti selama proses pelaporan. Jadi, ketika ada kejadian diluar  alur  normal,  semua  staf  selaras  perlu melakukan apa. Bahkan, apabila kejadian informasi yang  kurang lengkap tersebut terjadi, sistem perlu dapat  menanganinya  dengan  menyediakan field keterangan untuk informasi yang kurang lengkap
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
3.2.2. Menyelaraskan  proses  pelaporan  dengan kebutuhan data yang dikumpulkan oleh sistem Masalah yang terjadi yang terkait hal ini adalah soal status pasien. Status pasien tidak sesuai dengan keadaan  yang  sebenarnya.  Misalkan,  terdapat pasien  yang  sudah  meninggal,  tetapi  status  dia  di sistem masih positif. Alhasil, tim salah menangani kasus  positif,  karena  sebenarnya  dia  sudah meninggal.  Disarankan  agar  diwujudkannya  kerja sama antar tim pemantau dan tim IT. Dikarenakan status yang terlambat berubah tersebut dipicu dari proses input data yang terlambat juga. Oleh karena itu,  tim  IT  perlu  menganalisis requirement sistem lebih jauh lagi pada kasus-kasus seperti ini.
Terlihat bahwa proses pengumpulan data pada proses  pelaporan  ini  masih  bisa  ditingkatkan. Banyak  kasus-kasus  khusus  yang  penanganannya belum  dicakup  oleh  sistem.  Seperti  kasus  ketika penanganan  pasien  dipindahkan  ke  domisilinya. Proses  ini  memerlukan  pengoperan  data  melalui beberapa tingkatan dan hanya menggunakan media pesan singkat saja. Selain itu, bagian proses lainnya seperti  proses  verifikasi  data  yang  dilakukan  oleh dinas  juga  hanya  dilakukan  pada  satu  sistem tertentu, tetapi tidak di sistem lain. Alhasil, hal ini berdampak  pada  kualitas  data  yang  buruk. Disarankan agar top management untuk berkomitmen tinggi menyelaraskan proses pelaporan yang terstandarisasi. Meskipun kementerian  kesehatan  pada  praktiknya  sudah melakukan  standarisasi  ini,  tetapi  kenyataan  di lapangan  masih  ada  bagian  yang  belum  di standarisasi. Selanjutnya, apabila proses pelaporan yang  baru  sudah  dirumuskan,  maka  langkah berikutnya perlu ada training yang dilakukan secara intensif pada keseluruhan organisasi.
3.2.3. Mengontrol proses pelaporan Masalah  berikutnya  yang  tidak  kalah  penting adalah compliance staf pemantau saat memasukkan data. Ketika staf pemantau menanyakan informasi pasien  melalui  pesan  singkat,  terkadang  pasien tidak  memberikan  informasi  dengan  jelas  atau bahkan  tidak  memberikan  informasi  sama  sekali. Sedangkan,  dalam  sistem  banyak field yang  tipe nya  wajib  di  isi,  jika  tidak  diisi  maka  data  pasien tersebut tidak dapat dimasukkan. Jadi misalnya staf pemantau tidak mendapat nomor handphone kontak erat,  maka  staf  akan  memasukkan  nomor handphone  dummy.  Begitu  juga  dengan  NIK, beberapa  kali  foto  KTP  yang  diterima  itu  kurang jelas. Oleh karena itu, pada hal ini disarankan para praktisi  agar  meningkatkan  kontrol  internal  dan kontrol proses pelaporan.

## SIMPULAN
Kesimpulan  Studi  ini  menginvestigasi tantangan data  quality yang  terkait  dengan
pengelolaan  data  penyakit  menular  dalam pelayanan  kesehatan  publik  yang  mengambil studi  kasus  COVID-19.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menjawab  dua  pertanyaan  penelitian utama,  yaitu  mengenai  tantangan data  quality dalam  pengelolaan  data  penyakit  menular  di pelayanan  kesehatan  publik  dan  rekomendasi saran  atas  tantangan  tersebut.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah thematic analysis .  Ditemukan  bahwa  tantangan  pada proses ini memengaruhi data quality dari aspek: akurasi, konsistensi, keterlambatan, dan kelengkapan data. Untuk menanggapi tantangan tersebut,  direkomendasikan  beberapa  inisiatif yang  mengacu  kepada  penelitian  DMBOK  dan CSF data quality . Setelah itu, direkomendasikan untuk merespons  tantangan  tersebut.  Pertama  dengan meningkatkan  kapabilitas  sistem  informasi monitoring surveillance , menyelaraskan kapabilitas  sistem  dengan  kebutuhan  proses pelaporan, dan mengontrol proses pelaporan agar sesuai  dengan  standar.  Diharapkan  pihak  tim pengembang  dan  kementerian  kesehatan  selaku top  management, dapat  menindaklanjuti  dari rekomendasi  yang  telah  disusun.  Harapannya setelah itu, proses pelaporan akan lebih baik dan menghasilkan  informasi  yang  berguna  untuk pengambilan  keputusan.  Sementara  itu,  pada penelitian  berikutnya  dapat  dieksplorasi  juga tantangan  yang  dapat  ditemukan  pada  domain penyakit lainnya dan solusi penanganannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Kesehatan,  “Rencana  Aksi  Kegiatan 2020-2024,” Kementeri.  Kesehat.  Repub.  Indones. , 2022.
[2]        F.  Javier,  “Jumlah  Kematian  Pasien  Covid-19  pada Maret  2022  Masih  dalam  Tren  Meningkat,”  Tempo. Accessed:  Feb.  16,  2023.  [Online].  Available: //data.tempo.co/data/1386/jumlah-kematian-pasien- covid-19-pada-maret-2022-masih-dalam-tren- meningkat
[3]        “The  unfinished  agenda  of  communicable  diseases among children and adolescents before the COVID-19 pandemic,  1990–2019:  a  systematic  analysis  of  the Global  Burden  of  Disease  Study  2019,” The  Lancet , vol.  402,  no.  10398,  pp.  313–335,  Jul.  2023,  doi: 10.1016/S0140-6736(23)00860-7.
[4]        Kementerian  Kesehatan,  “Melalui  INA  -  TIME  2022 Ke-4,  Menkes Budi Minta 90%  Penderita  TBC  Dapat Terdeteksi di Tahun 2024,” Melalui INA - TIME 2022 Ke-4,  Menkes Budi Minta 90%  Penderita  TBC  Dapat Terdeteksi  di  Tahun  2024.  Accessed:  Sep.  30,  2023. [Online]. Available: https://p2pm.kemkes.go.id/publikasi/berita/melalui- ina-time-2022-ke-4-menkes-budi-minta-90-penderita- tbc-dapat-terdeteksi-di-tahun-2024
[5]        The  Global  Fund,  “Home  -  The  Global  Fund  to  Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria.” Accessed: Sep. 30,
2023. [Online]. Available:
http://www.theglobalfund.org/en
[6]        Kementerian  Kesehatan,  “Kasus  Malaria  di  Indonesia Menurun,  NTT  Jadi  Provinsi  Pertama  di  Kawasan
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Timur Berhasil Eliminasi Malaria.” Accessed: Sep. 30,
2023. [Online]. Available:
https://p2pm.kemkes.go.id/publikasi/berita/kasus- malaria-di-indonesia-menurun-ntt-jadi-provinsi- pertama-di-kawasan-timur-berhasil-eliminasi-malaria
[7]        Kementerian Kesehatan,  “Interoperabilitas  Data
Kesehatan,” Resource Center - Kementerian Kesehatan RI.  Accessed:  Sep.  30,  2023.  [Online].  Available: https://rc.kemkes.go.id/id/interoperabilitas-data- kesehatan
[8] Kementerian Kesehatan, “Strategi Transformasi Digital Kesehatan  2024,”  Kementeri.  Kesehat.  Repub.
Indones., 2021, [Online]. Available:
https://oss2.dto.kemkes.go.id/artikel-web-dto/Digital- Transformation-Strategy-2024.pdf
[9]        J. Siswanto, A. A. Qalban, and S. N. Lahay, “Aplikasi Sistem  Pakar  Klasifikasi  Kesehatan  Lingkungan Permukiman  Dengan  Metode  Certainty  Factors,”  J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 2, pp. 103–112, Apr. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i2.787.
[10]      H. Shi et al., “Big data technology in infectious diseases modeling, simulation, and prediction after the COVID- 19 outbreak,” Intell. Med., vol. 3, no. 2, pp. 85–96, May 2023, doi: 10.1016/j.imed.2023.01.002.
[11]      K.  Mersini  et  al.,  “COVID-19  Surveillance  Enhanced by  an  Integrated  Electronic  Infectious  Diseases Information System in Albania,” Int. J. Infect. Dis., vol. 116, p. S30, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.ijid.2021.12.072.
[12]      N.  Y.  Crepaldi,  V.  C.  Lima,  F.  A.  Bernardi,  and  D. Alves,  “An  information  system  for  monitoring tuberculosis  cases:  implementation  research  protocol using RE-AIM for a health region in Brazil,” Procedia Comput.  Sci.,  vol.  219,  pp.  1128–1135,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.01.393.
[13]      H.  Tilahun  et  al.,  “Drivers  and  Barriers  to  Improved Data Quality and Data-Use Practices: An Interpretative Qualitative  Study  in  Addis  Ababa,  Ethiopia,”  Glob. Health  Sci.  Pract.,  vol.  10,  no.  Supplement  1,  p. e2100689,  Sep.  2022,  doi:  10.9745/GHSP-D-21- 00689.
[14]      N.  K.  Ibrahim,  “Epidemiologic  surveillance  for controlling  Covid-19  pandemic: types,  challenges  and implications,” J. Infect. Public Health, vol. 13, no. 11, pp. 1630–1638, Nov. 2020, doi:
10.1016/j.jiph.2020.07.019.
[15]      L. Boes et al., “Evaluation of the German surveillance system  for  hepatitis  B  regarding  timeliness,  data quality,  and  simplicity,  from  2005  to  2014,”  Public Health,  vol.  180,  pp.  141–148,  Mar.  2020,  doi: 10.1016/j.puhe.2019.11.012.
[16]      K. M. I. Saeed, R. Bano, and R. J. Asghar, “Evaluation of  the  national  tuberculosis  surveillance  system  in Afghanistan,”  East.  Mediterr.  Health  J.  Rev.  Sante Mediterr.  Orient.  Al-Majallah  Al-Sihhiyah  Li-Sharq
Al-Mutawassit, vol. 19, no. 2, pp. 200–207, Feb. 2013.
[17]      “Improving  immunization  data  quality  in  Peru  and Mexico: Two case studies highlighting challenges and lessons  learned,”  Vaccine,  vol. 36, no. 50, pp. 7674– 7681, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.vaccine.2018.10.083.
[18]      K.  Finnegan  et  al.,  “Barriers  and  Facilitators  of  Data Quality  and  Use  in  Malawi’s  Health  Information System,” Ann. Glob. Health, vol. 83, no. 1, p. 36, Apr. 2017, doi: 10.1016/j.aogh.2017.03.079.
[19]      H. Chen, D. Hailey, N. Wang, and P. Yu, “A Review of Data  Quality  Assessment  Methods  for  Public  Health Information  Systems,”  Int.  J.  Environ.  Res.  Public. Health, vol. 11, no. 5, pp. 5170–5207, May 2014, doi: 10.3390/ijerph110505170.
[20]      C. Keat-Chuan Ng, S. Linus-Lojikip, K. Mohamed, and A.-S. Hss, “Application of medical information system to  identify  dengue  outbreak  factors:  Insights  from  a hyperendemic city in Malaysia,” Int. J. Med. Inf., vol.
177,
p. 105162, Sep. 2023,
doi:
10.1016/j.ijmedinf.2023.105162.
[21]      Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Keputusan Menteri  Kesehatan  tentang  Pedoman  Pencegahan  dan Pengendalian  Corona  Virus  Disease  2019  (COVID- 19).”  2020.  Accessed:  Mar.  01,  2022.  [Online]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/171647/kepu tusan-menkes-no-hk0107menkes4132020
[22]      X. Zhang, L. Kuchinke, M. L. Woud, J. Velten, and J. Margraf,  “Survey  method  matters:  Online/offline questionnaires and face-to-face or telephone interviews differ,”  Comput.  Hum.  Behav., vol. 71, pp. 172–180, Jun. 2017, doi: 10.1016/j.chb.2017.02.006.
[23]      S.  Earley,  D.  Henderson,  and  Data  Management Association, Eds., DAMA-DMBOK: data management body of knowledge, 2nd edition. Basking Ridge, New Jersey: Technics Publications, 2017.
[24]      A.  E.  Satriatama  et  al.,  “Analisis  Klaster  Data  Pasien Diabetes  untuk  Identifikasi  Pola  dan  Karakteristik Pasien,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 172–182, Jul. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i3.828.
[25]      R. R. German, J. M. Horan, L. M. Lee, B. Milstein, and C.  A.  Pertowski,  “Updated  guidelines  for  evaluating public  health  surveillance  systems;  recommendations from  the  Guidelines  Working  Group,”  Jul.  2001, [Online].
Available: https://stacks.cdc.gov/view/cdc/13376
[26]      M.  N.  K.  Saunders,  P.  Lewis,  and  A.  Thornhill, Research  methods  for  business  students,  Eighth Edition. New York: Pearson, 2019.
[27]      V.  Braun  and  V.  Clarke,  “Using  thematic  analysis  in psychology,” Qual. Res. Psychol., vol. 3, no. 2, pp. 77– 101, Jan. 2006, doi: 10.1191/1478088706qp063oa.
[28]      M. A. Almaiah, A. Al-Khasawneh, and A. Althunibat, “Exploring  the  critical  challenges  and  factors influencing  the  E-learning  system  usage  during COVID-19 pandemic,” Educ. Inf. Technol., vol. 25, no. 6,  pp.  5261–5280,  Nov.  2020,  doi:  10.1007/s10639- 020-10219-y.
[29]      F.  Ferri,  P.  Grifoni,  and  T.  Guzzo,  “Online  Learning and  Emergency  Remote  Teaching:  Opportunities  and Challenges  in  Emergency  Situations,”  Societies,  vol. 10, no. 4, p. 86, Nov. 2020, doi: 10.3390/soc10040086.
[30]      Q. Aini, M. Budiarto, P. O. H. Putra, and U. Rahardja, “Exploring  E-learning  Challenges  During  the  Global COVID-19 Pandemic: A Review,” J. Sist. Inf., vol. 16, no. 2, pp. 57–65, Oct. 2020, doi:
10.21609/jsi.v16i2.1011.
[31]      Q. Gan, R. Y. K. Lau, and J. Hong, “A critical review of  blockchain  applications  to  banking  and  finance:  a qualitative thematic analysis approach,” Technol. Anal. Strateg.  Manag.,  pp.  1–17,  Sep.  2021,  doi: 10.1080/09537325.2021.1979509.
[32]      A. Berbekova, M. Uysal, and A. G. Assaf, “A thematic analysis of crisis management in tourism: A theoretical perspective,”  Tour.  Manag.,  vol.  86,  p.  104342,  Oct. 2021, doi: 10.1016/j.tourman.2021.104342.
[33]      A.  Sabani,  H.  Deng,  and  V.  Thai,  “Evaluating  the Performance  of  E-Government  in  Indonesia:  A Thematic  Analysis,”  in  Proceedings  of  the  12th International  Conference  on  Theory  and  Practice  of Electronic  Governance,  in  ICEGOV2019.  New  York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Apr. 2019, pp. 435–440. doi: 10.1145/3326365.3326422.
[34]      D. Yadav, “Criteria for Good Qualitative Research: A Comprehensive  Review,”  Asia-Pac.  Educ.  Res.,  vol. 31,  no.  6,  pp.  679–689, Dec.  2022,  doi: 10.1007/s40299-021-00619-0.
[35]      A. Kuusisto, K. Saranto, P. Korhonen, and E. Haavisto, “Quality of information transferred to palliative care,” J. Clin. Nurs., vol. 32, no. 13–14, pp. 3421–3433, Jul. 2023, doi: 10.1111/jocn.16453.
P-ISSN : 2964-2132
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 36-41 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[36]      A. Kabir, M. N. Karim, and B. Billah, “Health system challenges  and  opportunities  in  organizing  non- communicable  diseases  services  delivery  at  primary healthcare  level  in  Bangladesh:  A  qualitative  study,” Front. Public Health, vol. 10, p. 1015245, Nov. 2022, doi: 10.3389/fpubh.2022.1015245.
[37]      A.  Tong,  P.  Sainsbury,  and  J.  Craig,  “Consolidated criteria  for  reporting  qualitative  research  (COREQ): a 32-item checklist for interviews and focus groups,” Int. J. Qual. Health Care, vol. 19, no. 6, pp. 349–357, Sep.
2007, doi: 10.1093/intqhc/mzm042.
[38]      B. C. O’Brien, I. B. Harris, T. J. Beckman, D. A. Reed, and D. A. Cook, “Standards for Reporting Qualitative Research:  A  Synthesis  of  Recommendations,”  Acad. Med.,  vol.  89,  no.  9,  pp.  1245–1251,  Sep.  2014,  doi:
10.1097/ACM.0000000000000388.
[39]      H.  A.  Long,  D.  P.  French,  and  J.  M.  Brooks, “Optimising  the  value  of  the  critical  appraisal  skills programme  (CASP)  tool  for  quality  appraisal  in qualitative  evidence  synthesis,”  Res.  Methods  Med.
Health  Sci.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  31–42,  Sep.  2020,  doi: 10.1177/2632084320947559.
[40]      A. M. Epp and C. C. Otnes, “High-Quality Qualitative Research: Getting Into Gear,” J. Serv. Res., vol. 24, no.
2, pp. 163–167, May 2021, doi:
10.1177/1094670520961445.
[41]      S. Ma’, N. A. mun, A. N. Hidayanto, A. S. Alwadain,
D. I. Inan, and N. Paoprasert, “Educational data quality management: lessons learned from a public university in  Indonesia,”  Int.  J.  Innov. Learn., vol. 30, no.  2,  p. 201, 2021, doi: 10.1504/IJIL.2021.117234.
[42]      M.  Laka,  “The  Role  of  Computer-based  Clinical Decision  Support  Systems  (CDSS)  in  Improving Antibiotic Management,” 2021.
[43]      Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Peraturan
Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  82
Tahun  2014  Tentang  Penanggulangan  Penyakit Menular.” 2014. [Online].
Available: https://infeksiemerging.kemkes.go.id/download/PER MENKES_82_2014_Penanggulangan_Penyakit_Men ular.pdf [44]      M. Jufri and D. P. Caniago, “Perancangan Sistem Pakar
Diagnosa  Penyakit  Otitis  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Dan  Certainty  Factor,”  J.  Teknol.
Dan  Sist.  Inf.  Bisnis,  vol.  4,  no.  2,  pp.  333–340,  Jul. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.510.
[45]      C. for D. and R. Health, “At-Home COVID-19 Antigen
Tests-Take  Steps  to  Reduce  Your  Risk  of  False Negative Results: FDA Safety Communication,” FDA, Dec.  2022,  Accessed:  Sep.  17,  2023.  [Online]. Available: https://www.fda.gov/medical- devices/safety-communications/home-covid-19- antigen-tests-take-steps-reduce-your-risk-false- negative-results-fda-safety
[46]      H.  Xu,  “What  Are  the  Most  Important  Factors  for Accounting  Information  Quality  and  Their  Impact  on AIS Data Quality Outcomes?,” J. Data Inf. Qual., vol. 5, no. 4, pp. 1–22, Mar. 2015, doi: 10.1145/2700833.