## Kelola Kubikal Data Transaksional Sistem Informasi Rumah Sakit Dengan Teknik Online Analytical Processing
Feri Sulianta 1 , Raina Clarissa Philothra R 1 1 Universitas Widyatama Jl.Cikutra No. 204A Email: feri.sulianta@widyatama.ac.id

## ABSTRAK
Data transaksional rumah sakit dapat diberdayakan lebih lanjut untuk ragam keperluan dan  bukan  hanya  sebagai  arsip  riwayat  pasien  perseorangan  saja.  Berbagai  informasi berharga  dapat  diungkapkan  dari  data  transkasional  rumah  sakit  yang  dihasilkan  dari sistem  rekam  medis.Dalam  kasus  ini  untuk  mendapatkan  kejelasan  yang  melibatkan informasi  menyeluruh  yang  juga  melibatkan    ragam  sudut  pandang  dapat  disolusikan dengan teknik Online Analytical Processing (OLAP). Teknik ini mampu mengakomodasi kelengkapan  data  yang  nantinya  menjadi  framework  untuk  dianalisa  secara  seksama Mengacu  pada  data  rekam  medis  dimana  setiap  pasien  memiliki  banyak  keluhan  dan latar  belakang  yang  berbeda  yang  terelasi  dengan  sang  pasien.  Teknik  OLAP  mampu menyajikan  data  dalam  bentuk  multidimensi.  Selanjutnya,  OLAP  akan  melakukan eksekusi  data  yakni  slicing(irisan)  dan  dicing(rotasi)  yakni    meringkas  dan mengumpulkan  sejumlah  besar  data,  melakukan  filtering,  pengurutan,  dan  memberikan peringkat (rangking) yang akan memperkaya temuan berharga dari data kubikal. Kata kunci:  online analytical processing (olap), data rekam media, data kubikal, slicing, dicing.

## ABSTRACT
Hospital transactional data can be further empowered for diverse purposes and not just as  an  individual  patient  history  archive  only.  Various  valuable  information  may  be disclosed from transactional the data which is generated from the system. To clarify that involve  thorough  information  that  also  involves  diverse  viewpoints  are  treated  with techniques Online Analytical Processing (OLAP). This technique is able to accommodate the completeness of the data that will be analyzed carefully. Mengacu framework for the medical  records  where  each  patient  has  a  lot  of  complaints  and  different  backgrounds who  terelasi  with  the  patient.  OLAP  techniques  capable  of  presenting  data  in  a multidimensional  form.  Furthermore,  OLAP  will  execute  the  data  that  is  slicing  (slice) and dicing (rotation) that summarize and collect large amounts of data, perform filtering, sorting,  and  rank  (rank)  that  will  enrich  the  valuable  findings  from  the  data  cubes. Hospital transactional data can be further empowered for various purposes, and not just as  an  individual  patient  history  archive  only.  Various  valuable  information  may  be disclosed  from  the  hospital  transkasional  the  data  generated  from  the  medical  record system. To obtain complete clarity that also involves a variety of  viewpoints are  treated with  techniques  Online  Analytical  Processing  (OLAP).  This  technique  is  able  to accommodate  the  completeness  of  the  data  that  will  be  the  framework  to  be  analyzed carefully. Referring to the medical records where each patient has a lot of complaints and different backgrounds related to the patient. OLAP techniques capable of presenting data in  a  multidimensional  form.  Furthermore,  OLAP  will  execute  the  data  that  is  slicing (slice)  and  dicing  (rotation)  that  summarize  and  collect  large  amounts  of  data, perform filtering,  sorting,  and  rank  (rank)  that  will  enrich  the  valuable  findings  from  the  data cubes.
Keywords:  online  analytical  processing  (olap),  medical  record  data,  data  cubicles, slicing, dicing.

## 1. LATAR BELAKANG
Salah  satu  rumah  sakit  swasta  di  bandung  memiliki  data  pasien  rawat  inap  dalam sistem  sistem  rekam  medis.  Data  transaksional  tersebut  akan  dianalisa  guna menyingkapkan informasi  yang berharga untuk membangun strategi bisnis,  memberikan layanan  dan  dasar  pembuatan  kebijakan  rumah  sakit.  Beberapa  hal  dari    informasi  yang dapat  dieksplorasi,  misalnya  dengan  dunia  yang  semakin  berkembang  dan  penyakit  pun beragam,  pihak  rumah  sakit  harus  sigap  mengantisipasi  keluhan  para  pasien.  Dalam  hal ini  teknik Online  Analytical  Processing akan  diterapkan  guna  menskemakan  basis  data, analisa  datadan  menyingkapkan  temuan  berrharga.  Secara  prkatikal,  teknik Online Analytical  Processing pun  dapat  menghadirkan  kebutuhan  retrieval  data  diagnosa. Langkah  ini  diharapkan  mampu  mengungkap  banyak  informasi  yang  sebelumnya  tidak teralamati jika hanya mengandalkan sistem rekam medis dengan fitur sistem pemrosesan transaksi saja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
OLAP atau  disebut  dengan Online  Analytical  Processing ,  merupakan  metode menganalisa data (atau kumpulan data) secara interaktif tanpa harus menggunakan teknik pemrograman  rumit.  Pemakai  cukup  mengakses  fitur  grafis  yang  tersedia  dalam OLAP . Analisa data menjadi mudah, pemakai dapat dengan mudah mengubah dan memposisikan data dengan fitur grafis yang interaktif. OLAP pada umumnya digunakan pada pembuatan laporan  bisnis  seperti  laporan  keuangan,  penjualan,  pemasaran,  meramal  data,  analisa budget, business process management , dan meluas pada keperluan riset dan industri. OLAP memampukan  sistem  analis  menganalisa  berbagai  data  dengan  atribut beragam, misalnya saja data pasien  berdasarkan penyakit  yang diderita, waktu registrasi pasien,  jenis  asuransi  yang  digunakan,  biaya  pengobatan  kemudian  membandingkannya dengan  data  yang  tersedia.  Temuan  seperti  waktu  puncak  registrasi  dan  jenis  pernyakit yang diderita atau dikeluhkan, jenis obat yang digunakan, atau bahkan jenis asurasi yang digunakan    dapat  menjadi  dasar  dalam  membuat  layanan  lebih  baik.  Misalnya menyiapkan  personel  tambahan  dalam  waktuu-waktu  tertentu  yang  didapati  terjadinya puncak  registrasi  pasien,  atau  bahkan  untuk  strategi  bisnis  dengan  menggandeng  pihak asurasi guna memberikan tawaran produk asurasi lebih tepat sasaran.
Akan  diperlihatkan  secara  mendasar  komponen  diperlukan  dalam  menjalankan OLAP dan implementasi langkah-langkahnya sbb:

## Gambar 1. Siklus pengolahan data dengan OLAP dan pemetaan ke dalam data kubikal
(Sumber : Feri Sulianta. OLAP Excel – Cara Hebat Excel
Mengelola Data. Elexmedia Komputindo. Jakarta. 2011)
Berbeda  dengan  sekedar  tabel  tunggal  sederhana,  diperlukan  komponen  lain  untuk membangun OLAP, antara lain :
• Kumpulan tabel (tabel: kumpulan dari baris dan kolom).
• Relasi: keterhubungan antara satu tabel dengan tabel lain.
Gambar 2. Representasi kubikal data tiga dimensi
(Sumber :
Feri Sulianta. OLAP Excel – Cara Hebat Excel Mengelola Data. Elexmedia Komputindo. Jakarta. 2011)
Untuk  membentuk  data  multi  dimensi  dibutuhkan  banyak  tabel  yang  terelasi  satu sama  lain,  hal  ini  penting  dalam  membangun  kelengkapan  informasi.  Selain membutuhkan  data-data  yang  bergantung  pada  tabel-tabel  lain,  data  multi  dimensi memiliki atribut tersendiri untuk bisa dikelola dalam OLAP . Tiga atribut ini yaitu:
 Dimensi ( dimension ): atribut yang ditinjau.
 Pengukur  ( measurement ):  besaran  yang  dapat  diukur  mengacu  pada  irisan antara dimensi yang ditinjau.
 Kalkulasi (hasil pengukuran): hasil pengukuran suatu irisan ( measurement ).
Dengan  membangun OLAP maka  data  yang  diorganisasi  dalam  tabel  dapat diberdayakan lagi untuk keperluan analisa.  Informasi  yang bernilai tidak ditemukan jika mengandalkan  tabel  tunggal  yang  hanya  mengorganisasi  baris  dan  kolom  saja.  Setelah mendapati  wujud  dari  data  transaksional.  Selanjutnya  data  mentah  harus  diorganisasi terlebih  dahulu  dalam  tabel  -tabel.    Selanjutnya    relasi  dibuat  untuk  membangun keterikatan antara satu tabel dengan tabel lainya.
Filtering merupakan  hasil  pada  data OLAP yang  akan  meringkas  dan mengumpulkan  sejumlah  besar  data,  melakukan  filtering,  pengurutan,dan  memberikan peringkat (rangking), membandingkan beberapa set dari data, Membuat sketsa/bagan/diagram,  menganalisis  dan  menemukan  pola  dari  data,  dan  menganalisis kecenderungan  data.Untuk  mendapatkan  pengetahuan  demikian,  maka  cara  yang ditempuh untuk menyingkapkan temuan berharga dari data  tersebut  yakni  menggunakan data OLAP dengan filtering . OLAP mampu  memetakan  data  dalam  bentuk  dimensioal cube (dimensi  kubikal),  kemudian  masing-masing  kubikal  dapat  dengan  mudah dibandingkan,  Pihak  pengambil  keputusan  mudah  dan  cepat  ketika  mencari  penyebab permasalahan yang dihadapi.
Perangkat lunak yang digunakan untuk mengimplementasikan data pasien rawat inap ini guna melakukan irisan dan rotasi data  yang seketika mampu menghasilkan informasi yakni Olap  Cube .Aplikasi  ini  akan  membaca  data  yang  disimpan  dalam  format Ms. Access. Selanjutnya,  melakukan  seleksi  dimension  dan  measures  yang  ingin  diproses melalui Build Cube OLAP Cube .
Konfigurasi  komputer  yang  digunakan  dalam  penelitian  yakni:  Sistem  Operasi Windows  8,  Processor  Intel  Celeron  Processor  1019&  1  GHz,  2  MB  L3  cache, dengan spesifikasi  memori 4  GB  DDR3 .  Dalam  kasus  ini,  hanya  sebagai  data  saja  yang  akan diambil dari basis data transaksional yang dipetakan dalam 1 tabel tunggal setelah proses denormalisasi dengan mengeksekusi perintah Structure Query Language (SQL).
Gambar 3. Elemen basis data terelasi dalam bentuk normal ke tiga untuk ditransformasikan ke dalam data kubikal
(Sumber : Feri Sulianta. OLAP Excel – Cara Hebat Excel Mengelola Data. Elexmedia Komputindo. Jakarta. 2011)
Tabel  1.  Hasil  denormalisasi  yang  akan  ditransformasi  menjadi  data kubikal
Data  mentah  tersebut  mencitrakan    data  pasien  rawat  inap  diambil  dalam  kurun waktu  dua  minggu  dengan  karakteristik  yakni  16  atribut    dan  953 record .  Selanjutnya, menentukan row data yang diiris atau slicing dan menentukan sudut pandang yang ingin dilihat  dari  data  atau dicing .  Dikatakan  sebelumnya  data    kubikal  virtual  dapat  diubah sedemikan rupa untuk mencari temuan-temuan lain lagi yang berharga. Hal ini dilakukan menggunakan beberapa jenis metoda pengoperasian pada data kubikal virtual. Pada tahan inilah observasi data dilakukan  yang mencakup:
 Membuat irisan/ Slicing .
 Membuat banyak irisan/ Dicing. Drill Up.
 Drill Down .
 Rotasi atau Pivoting.
Berikut akan dijelaskan satu persatu untuk setiap operasi pada OLAP .
 Irisan  ( OLAP  slicing )  :  Irisan  atau slicing adalah  mengambil  atau  mengiris satu  dimensi  dari  data  virtual  kubikal  untuk  keperluan  penyederhanaan  informasi  atau untuk membuang informasi yang tidak diperlukan dalam analisis.
 Irisan  Berganda  ( OLAP  dicing ):  Irisan  berganda  atau dicing adalah  irisan dilakukan  lebih  dari  dua  dimensi  data.  Dimensi  batasan    waktu  dan  area  tidak  berubah, tetapi tiga kategori suatu item diambil untuk analisa lebih lanjut.
 OLAP Drill-up dan Drill Down : Drill Down dan Drill Up merupakan teknik analisa  untuk  menspesifikasi  atau  mengeneralisasi      informasi.  Semakin  ke  atas  ( UP ) maka  informasi  yang  didapat  semakin  ringkas  dan  semakin  ke  bawah  ( Down )  maka informasi yang didapat semakin rinci. Kubikal virtual (kiri) jika ditranslasikan ke kubikal (kanan)  disebut Drill  Down sebaiknya  dari  kanan  ke  kiri  disebut  dengan Drill  UP.Drill Down dilihat  sewaktu  area  kubikal  yang  dikategorikan  dalam  produk  layanan  seperti misalnya  ruang  pasien  kelas  A,  ruang  pasien  kelas  B,  ruang  pasien  kelas  C  atau  ruang pasien VIP .
 Rotasi  atau OLAP  pivoting :  Rotasi  atau Pivoting dilakukan  dengan  memutar atau  merotasi  data  kubikal  virtual  untuk  mendapatkan  sudut    pandang  berbeda  terhadap data  yang dianalisa.  Rotasi data kubikal virtual sedemikian rupa,  akan mengubah fokus analisa, misalnya analisa berbasiskan jenis penyakit menjadi berbasis kurun waktu.
Temuan informasi baru bisa  muncul seperti degradasi penggunaan layanan asuransi tertentu  setiap  tahunnya.  Sebelum  dirotasi  hal  ini  tidak  nampak  karena  jumlah  pasien masih memiliki tingkat loyalitas tinggi pada rumah sakit yang bersangkutan.
Tahap-tahap  menggunakan OLAP dalam  menganalisa  data  relatif  mudah,  berikut langkahnya :
1. Mengkoneksikan OLAP ke  sumber  data    atau data  source yang  akan dianalisa.
2. Menambahkan tabel yang diperlukan dari data source .
3. Membangun Relasi antar Tabel.
4. Lakukan drag dan drop  mouse untuk field atau  kolom  pada  tabel  dalam menentukan ‘dimension’ dan ‘measure’.
5. Membangun kubikal
Data  apapun  dapat  digunakan  asalkan  memiliki ODBC  Driver ( middleware untuk basis  data  agar  basis  data  dapat  dikenali  oleh  sistem  yang  berbeda)  yang  cocok  untuk database tersebut  maka OLAP dapat  mengenali  datanya.  Atribut  memaksudkan  jumlah kolom  keterangan  pasien  rawat  inap    sedangkan record memaksudkan  jumlah  pasien rawat  inap  yang  terjadi  selama  kurun  waktu dua  minggu.  Agar  data  dapat  diidentifikasi untuk  dilakukan  pengirisan  berbasis  atribut  menggunakan Olap  Cube ,  maka  data  pada tabel  tunggal  tersebut  harus  diintegrasikann  pada  apliaksi OLAP sepenuhnya.  Sehingga didapati transformasi data pasien rawat inap sebagai berikut:

## Gambar 4. Menentukan irisan pada atribut dan data row untuk membangun temuan
Hingga  tahap  ini,  data  mentah  sudah  terorganisasi  kedalam  filter  yang  adalah pengetahuan hasil dari kelola dan drilling  data kubikal.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil  data  mentah  yang  terfilter  dipresentasikan  dalam  diagram  lingkaran  yang secara visual menjelaskan dimension dan measures.
Gambar 5.Top 10 Diagnosa Awal
Gambar 6.Top 10 Jenis Kelamin
Gambar 7.Top 10 Nama Penjamin Pasien (data konfidensial tidak diperlihatkan)
Gambar 8.Top 10 Usia Pasien
Pengetahuan yang terungkap yang sekaligus dapat dijadikan basis untuk mengetahui hasil banyaknya kasus dua minggu rawat inap pasien yakni:
 Gambar 5:  memperlihatkan hasil diagnosa dari data  rawat  inap pasien  yang menunjukan banyak kasusnya adalah Thalasemia major.
 Gambar 6: memperlihatkan hasil jenis kelamin yang memiliki banyak kasus adalah wanita.
 Gambar 7: memperlihatkan hasil penjamin pasien atau asuransi  yang paling banyak  digunakan  oleh  pasien  yang  dating  berobat  rawat  inap  adalah  JKN Non PBI atau BPJS.
 Gambar  8:  memperlihatkan  hasil  usia  pasien  yang  banyak  kasus  yang pertama  usia  satu  tahun  merupakan  bayi  lahir  dan  selanjutnya  usia  dengan hasil yang sama adalah usia 28 dan 53.

## 4. KESIMPULAN
Penalaran  dengan OLAP memampukan  sistem  analis  dalam  membangun  sistem analitik  yang  baik  dan  tepat  sasaran  sehubungan  kondisi  basis  data  yang  dimiliki perusahaan.  Sewaktu  data  yang  diinginkan  terbentuk  dan  hasil  dinginkan  terpenuhi, sebenarnya prototype (model)  sudah  terbentuk  dan  sudah  siap  dikomunikasikan  dengan pihak  manajemen  rumah  sakit.  Dalam  kasus  ini,  teknik OLAP mampu  menyingkapkan informasi  pada  data  pasien  rawat  inap,  yakni  berupa pie guna  dijadikan  acuan  untuk rumah  sakit.  Rumah  sakit  dapat  mengantisipasi  untuk  kesiapan  menerima  pasien  karena sudah difiltering data  menggunakan olap.Informasi  temuan dari OLAP pada rumah sakit tertentu dapat ditindak lanjuti oleh pemerintah atau dinas kesehatan guna mengantisipasi termasuk

## DAFTAR RUJUKAN
[1] A.  Motro. Accommodating  Imprecision  in  Database  Systems:  Issues  and  Solutions. SIGMOD Record, 19(4):69–74, 1990.
[2] A.  Motro. Sources  of  Uncertainty,  Imprecision  and  Inconsistency  in  Information Systems. In Uncertainty Management in Information Systems, pages 9–34. 1996.
[3] A. Shoshani. OLAP and Statistical Databases: Similarities and Differences . In PODS 1997.
[4] Bernardino J., et al. Approximate Query Answering Using Data Warehouse Striping . Journal of Intelligent. 2002 [5] Body  M.,  et  al.  A Multidimensional  and  Multiversion  Structure  for  OLAP Applications DOLAP’02 , November 8, McLean, Virginia, USA. 2002.
[6] D T Pham , S S Dimov, and C D Nguyen. Selection of K in K-means clusteringProc . IMechE Vol. 219 Part C: J. Mechanical Engineering Science, Cardiff University, Cardiff, UK. 2004.
[7] D. Burdick, P. M. Deshpande, T. S. Jayram, R. Ramakrishnan, and S. Vaithyanathan. OLAP over uncertain and imprecise data . In VLDB 2005.
[8] H.-J.  Lenz  and  B.  Thalheim. OLAP  Databases  and  Aggregation  Functions .  In SSDBM 2001.
[9] Rui  Oliveira,  Jorge  Bernardino. Building  olap  tools  over  large  databases .  Isec  – Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Polytechnic Institute of Coimbra. Quinta da Nora, Rua Pedro Nunes, P-3030-199 Coimbra, Portugal.
[10] T.  B.  Pedersen,  C.  S.  Jensen,  and  C.  E.  Dyreson. Supporting  Imprecision  in Multidimensional Databases Using Granularities. In SSDBM, 1999.
[11] T.Minka. Expectation-maximization as lower bound maximization .,1998.
[12] S.  I.  McClean,  B.  W.  Scotney,  and  M.  Shapcott. Aggregation  of  Imprecise  and Uncertain Information in Databases. IEEE TKDE, 13(6):902–912, 2001.
[13] Feri  Sulianta. OLAP  Excel  –  Cara  Hebat  Excel  Mengelola  Data .  Elexmedia Komputindo. Jakarta. 2011.
[14] Chaudruri.  S.,  Dayal  U. An  Overview  of  Data  Warehousing  and  OLAP  technology . Sigmod Record. 1997.
[15] S.  Abiteboul,  R.  Hull,  and  V.  Vianu. Foundations  of  Databases .  Addison-Wesley,
1995.
[16] Codd, E.F., et al. C.T.: Providing OLAP to User Analysts: an it Mandate . Technical Report, E.F. Codd &Associates. 1993.