## ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE SEBAGAI ALAT UNTUK MONITORING JALANNYA PROSES BISNIS (Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah Al-Ihsan Jawa Barat)
Sutiyono, Didi Rosiyadi
Magister Sistem Informasi Universitas Komputer Indonesia Jalan Dipatiukur 112-116, Bandung 40132 Email : sutiyonodoang@gmail.comd

## ABSTRAK
Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  Al-Ihsan  Jawa  Barat  merupakan  instansi  pemerintah/ Badan  Usaha  Milik  Daerah  (BUMD)  Pemerintah  Jawa  Barat  yang  memberikan  pelayanan kesehatan  bagi  masyarakat.  Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  RSUD  ini  semakin  mendapatkan kepercayaan  masyarakat  sekitar,  maka  konsekuensinya  semakin  banyak  dan  kompleks  pula  data medik  yang  dimiliki  dan  harus  diolah.  Perkembangan  data  ini  belum  diimbangi  dengan kemampuan  teknologi  pengolahan  data  yang  ada  di  RSUD Al-Ihsan.  Selain  itu  diperlukan  juga tools yang dapat berfungsi sebagai monitoring jalannya proses bisnis yang dijalankan RSUD Al- Ihsan.
Penerapan teknologi informasi yang cocok untuk memecahkan permasalahan ini adalah dengan membangun data  warehouse.  Data  warehouse dibangun  dengan  menggunakan nine-step methodologi .  Proses  monitoring  dan  penyajian  laporan  untuk  proses  pengambilan  keputusan dibangun  dalam  bentuk  grafis  dashboard  dengan  bantuan  software Spago-BI .  Teknologi data warehouse dapat  menjawab  permasalahan  yang  ada  di  RSUD  Al-Ihsan  Jawa  Barat,  dengan kemampuannya yang dirancang untuk memudahkan proses pembuatan laporan yang bersifat multi dimensi.  Pengembangan  laporan  data warehouse dalam  bentuk dashboard web aplikasi  akan sangat membantu pihak RSUD Al-Ihsan Jawa Barat dalam melakukan proses monitoring sekaligus sebagai dasar untuk mengambil keputusan dalam mengembangkan unit-unit bisnis secara realtime tanpa terikat waktu dan tempat.
Kata Kunci : data warehouse, dashboard, monitoring

## 1. PENDAHULUAN
1. Latar Belakang Semakin  meningkatnya  kepercayaan masyarakat  terhadap  RSUD  AI  ini  juga m e n y e b a b k a n  s e m a k i n  p e s a t n y a peningkatan  transaksi  data  pasien. Pengembangan  unit  bisnis  yang  terus bertambah  juga  membuat  database semakin kompleks.
Walaupun  sudah  menggunakan MS SQL Server , namun sistem informasi yang sudah  berjalan  hingga  penelitian  ini dilaksanakan  belum  mampu  memenuhi keinginan  pihak  manajemen,  yakni membuat  sistem  yang  dapat  memberikan informasi  dengan  cepat.  Disisi  lain  juga,
manajemen perlu adanya sistem yang bisa memonitor  jalannya  proses  bisnis, sehingga  setiap  perkembangan  kondisi bisnisnya akan terus terpantau.
Kondisi ini membuat pihak manajemen k e s u l i t a n  u n t u k  m e m o n i t o r i n g perkembang-an  bisnisnya  dan  juga  dalam mengambil  ke-putusan  yang  sifatnya s t r a t e g i s  d e n g a n  s e g e - r a  b a g i perkembangan RS. Laporan yang ada saat ini juga masih bersifat umum, sedang-kan pihak  manajemen  sangat  membutuhkan laporan  yang  sifatnya  lebih  spesi-fik  dan terukur dalam dimensi waktu tertentu.
Terkait  dengan  hal  ini,  maka penulis  mencoba  untuk  mengusulkan penelitian  tentang  perancangan data
warehouse di RSUD AI sebagai alat untuk monitoring jalannya proses bisnis. Adapun metode perancangan data warehouse yang akan  dilakukan  adalah  menggunakan  9 tahap  metodologi  yang  dikenal  dengan nine-step  methodology (Connolly  dan
Begg,  2005)  dan  tools  yang  digunakan selain SQL  Server juga  akan  digunakan Spago-BI  sebagai  alat  untuk  membuat dashboard untuk versi aplikasi web .

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah, m a k a  d a p a t  d i r u m u s k a n  s u a t u permasalahan  yaitu  ” Bagaimana m e r a n c a n g d a t a  w a r e h o u s e menggunakan  metode nine-step methodologi sebagai teknologi terapan untuk  mengolah  data  yang  besar  dan kompleks sekaligus sebagai alat untuk memonitoring  jalannya  proses  bisnis di RSUD AI Jabar? ”
1.3 Tujuan Penelitian 1. M e n e r a p k a n  t e k n o l o g i d a t a warehouse sebagai alat bantu untuk memudahkan  proses  pembuatan laporan multi dimensi.
2. Membangun data  warehouse sebagai  alat  monitoring  jalannya proses bisnis RS.
3. Penerapan data  warehouse bukan hanya  dapat  memonitoring  proses b i s n i s ,  t e t a p i  j u g a  m a m p u membantu pihak manajemen dalam mengidentifikasi  dan  menganalisis proses  bisnis  pelayanan  kesehatan dalam RS .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Indikator Standar Mutu Pelayanan Rawat Inap
1. BOR ( Bed Occupancy Ratio = Angka penggunaan tempat tidur) BOR  menurut  Huffman  (1994)  adalah
“ the  ratio  of  patient  service  days  to inpatient bed count days in a period under consideration ”.  Sedangkan  menurut Depkes RI (2005), BOR adalah prosentase pemakaian tempat tidur pada satuan waktu tertentu.  Indikator  ini  memberikan gambaran  tinggi  rendahnya  tingkat pemanfaatan  tempat  tidur  rumah  sakit.
Nilai  parameter  BOR  yang  ideal  adalah antara 60-85% (Depkes RI, 2005).
Rumus : [ (jumlah hari perawatan di rumah sakit) × 100% ] / [ (jumlah tempat tidur × jumlah hari dalam satu periode)]
2. ALOS ( Average Length of Stay ) ALOS menurut Huffman (1994) adalah
“ The  average  hospitalization  stay  of inpatient  discharged  during  the  period under  consideration ”.  ALOS  menurut Depkes  RI  (2005)  adalah  rata-rata  lama rawat  seorang  pasien.  Indikator  ini disamping  memberikan  gambaran  tingkat efisiensi, juga dapat memberikan gambaran mutu  pelayanan,  apabila  diterapkan  pada diagnosis tertentu dapat dijadikan hal yang perlu pengamatan yang lebih lanjut. Secara umum  nilai  ALOS  yang  ideal  antara  6-9 hari (Depkes, 2005).
Rumus : [ (jumlah lama dirawat) ] / [ (jlh pasien keluar (hidup + mati)) ]
3. TOI ( Turn Over Interval )
TOI menurut Depkes RI (2005) adalah rata-rata  hari  dimana  tempat  tidur  tidak ditempati  dari  telah  diisi  ke  saat  terisi berikutnya.  Indikator  ini  memberikan gambaran  tingkat  efisiensi  penggunaan tempat tidur. Idealnya tempat tidur kosong tidak terisi pada kisaran 1-3 hari.
Rumus : [ ((jumlah tempat tidur × Periode) − Hari Perawatan) ] / [ (jlh pasien keluar (hidup + mati)) ]
4. BTO ( Bed Turn Over = Angka perputaran  tempat tidur) BTO  menurut  Huffman  (1994)  adalah
“ …the  net  effect  of  changed  in  occupancy rate  and  length  of  stay ”.  BTO  menurut Depkes  RI  (2005)  adalah  frekuensi pemakaian tempat tidur pada satu periode, berapa kali tempat tidur dipakai dalam satu satuan waktu tertentu. Idealnya dalam satu tahun,  satu  tempat  tidur  rata-rata  dipakai 40-50 kali.
Rumus :
[ Jumlah pasien dirawat (hidup + mati) ] / [ (jumlah tempat tidur) ]
5. NDR ( Net Death Rate ) NDR menurut Depkes RI (2005) adalah
angka  kematian  48  jam  setelah  dirawat untuk  tiap-tiap  1000  penderita  keluar. Indikator  ini  memberikan  gambaran  mutu pelayanan di rumah sakit.
Rumus : [[ Jumlah pasien mati > 48 jam ]  /
[(jumlah pasien keluar (hidup + mati)) ]] × 100%
6. GDR ( Gross Death Rate )
GDR menurut Depkes RI (2005) adalah angka  kematian  umum  untuk  setiap  1000 penderita keluar. Rumus : [[ Jumlah pasien mati seluruhnya ] / [(jumlah pasien keluar (hidup + mati)) ]] × 100%
2.2. Metode Perancangan Data
Warehouse Metode  perancangan data  warehouse menurut  Kimball  yang  digunakan  meliputi  9 tahap  yang  dikenal  dengan nine-step m e t h o d o l o g y ( C o n n o l l y  d a n  B e g g , 2005:1187). Kesembilan tahap tersebut yaitu :
1. Pemilihan  Proses  ( Choosing  the process )
Proses  mengacu  pada  subjek  masalah dari  bagian  data  mart.  Data  mart  yang akan  dibangun  harus  sesuai  anggaran dan  dapat  menjawab  masalah-masalah bisnis  yang  penting.  Pemilihan  proses ini  dilakukan  untuk  memperjelas batasan mengenai data warehouse yang dibuat.
2. Pemilihan Grain ( Choosing the grain ) Pemilihan  grain  berarti  menentukan secara  tepat  apa  yang  dipresentasikan oleh record pada tabel fakta.
3. Identifikasi  dari  penyampaian  dimensi ( Indentifying    and    conforming    the dimensions )
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyesuaian dimensi  dan  grain  yang  ditampilkan dalam bentuk matriks.
4. Pemilihan fakta ( Choosing the facts ) Grain dari  tabel  fakta  menentukan fakta yang bisa digunakan.
5. Penyimpanan pre - calculation di  tabel fakta ( Storing   pre-calculation   in   the fact table ) Setelah  fakta-fakta  dipilih,  maka dilakukan  pengkajian  ulang  untuk menentukan    apakah  ada  fakta-fakta
yang  dapat  diterapkan  untuk  kalkulasi awal.
6. Memastikan  tabel  dimensi  ( Rounding out the dimensions tables ) Dalam  tahap  ini,  kembali  pada  tabel dimensi  dan  menambahkan  gambaran t e k s    t e r h a d a p  d i m e n s i  y a n g memungkinkan.  Gambaran  teks  harus mudah  digunakan  dan  dimengerti  oleh user.
7. Pemilihan  durasi database ( Choosing the duration of the 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.
8. Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan  ( Tracking  slowly  changing dimensions )
Mengamati  perubahan  dari  dimensi 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.
9. Penentuan  prioritas  dan  model query ( Deciding  the  query  priorities  and  the query modes )
Mempertimbangkan  pengaruh  dari rancangan  fisik,  seperti  penyortiran urutan  tabel    fakta  pada  disk  dan keberadaan  dari  penyimpanan  awal r i n g k a s a n  ( s u m m a r i e s )  a t a u penjumlahan ( aggregate ).
2.3. Dimensional Modelling Dimensionality modelling adalah  sebuah teknik  desain  logis  yang  bertujuan  untuk menghadirkan data dalam sebuah bentuk yang standar  dan  intuitif  yang  memungkinkan pekasesan  basis  data  dengan  performa  yang tinggi (Connolly dan Begg, 2001:1183).
1. Skema Bintang (Star Schema)
Skema  bintang  terdiri  dari  dua  macam tabel, yaitu tabel fakta ( fact table ) dan tabel dimensi  ( dimension table ).  Tabel  fakta mengandung  fakta  suatu  data  kuantitatif mengenai  sebuah    bisnis  seperti  jumlah unit terjual, jumlah order daan sebagainya.
Tabel  dimensi  berisi  data  deskriptif mengenai  subjek  bisnis.  Tabel  dimensi biasanya  adalah  sebagai  sumber atribute yang  digunakan  untuk  mengkualifikasi, mengkategorikan,  atau  meringkas  fakta dalam query , report ,  atau  grafik  ( Modern Database Mangement 8th  Edition, 2007:457).
Skema  bintang  adalah  sebuah  loogikal struktur  yang  mempunyai  sebuah  tabel fakta  berisi  data  terbaru  di  tengah,  yang dikelilingi  tabel  dimensi  yang  berisi  data referensi (Connolly dan Begg, 2005:1018).

## 2. Snowflake Schema
Snowflake Schema merupakan  variasi dari  skema  bintang  dimana  tabel dimensi dari skema bintang dinormalisasi (Ponniah, 2001:235).
3. Fact Constellation
Fact  Constellation schema dalah skema  multi  dimensional  yang  berisikan lebih  dari  satu  tabel  fakta  yang  saling berbagi  tabel  dimensi.  Jenis  skema  ini dapat  dilihat  sebagai  gabungan  dari berbagai  skema  bintang  sehingga  sering juga  disebut  dengan  nama  skema  galaksi (Han, 2006:116).
2.4. ETL (Extract, Transform, Load) ETL adalah proses dimana kita melakukan migrasi  dari database operasional    menuju data warehouse . ETL merupakan proses yang pertama kali dilakukan dalam  pembuatan data warehouse ,  dan  dilakukan  setiap  kali data warehouse akan di- update . Proses  ETL terdiri dari empat fase yang terpisah: extraction (atau capture ), cleansing (atau cleaning atau scrubbing ), transformation ,  dan loading (Golfarelli dan Rizzi, 2009:15).
2.5. Spago Business Intelligence Spago-BI  merupakan  paket software business intelligence open  source yang menawarkan  fungsi  analitik  pada  tingkat  data yang  besar,  fungsi semantic  layer dan  fitur visualisasi  data,  termasuk  analitik geospasial . Adapun  paket  modul  yang  ditawarkan  adalah sebagai berikut:
Fungsi  Analitik  yang  dimaksud  adalah laporan,  untuk  memperlihatkan  data terstruktur  dalam pixel yang  sempurna, analisis OLAP, untuk menavigasi melalui data, Grafik,  memberikan  tampilan  yang  sederhana dan  informasi  yang  intuitif, dashboard  real- time , untuk memantau KPI, KPI model, untuk membangun  dan  menguji  sendiri  Model pemantauan  kinerja,  pelaporan Geo- referenced ,  untuk  mempublikasikan  data
melalui  representasi  grafis,  kokpit,  untuk mewujudkan dashboard kompleks  dan interaktif, Inquiry  gratis (QBE),  untuk membangun  satu  permintaan  sendiri  dan menghasilkan  template  laporan  pertama,  dan proses  data  mining,  untuk  menemukan informasi yang tersembunyi.
S p a g o B I m e m u n g k i n k a n  u n t u k m e w u j u d k a n  l a p o r a n  t e r s t r u k t u r , menggunakan pandangan informasi terstruktur seperti  daftar,  tabel, crosstabs ,  laporan  dan untuk eksport -nya  menggunakan  beberapa format seperti HTML, PDF, XLS, XML, TXT, CSV,  RTF.  SpagoBI  memungkinkan  analisis multidimensi  melalui  mesin  OLAP  fleksibel d a n u s e r - f r i e n d l y .  P e n g g u n a  d a p a t menganalisis  data  pada  tingkat  detail  yang berbeda  dan  dari  perspektif  yang  berbeda, melalui drill-down , drill-accross , iris -dan- dadu, dan proses drill-through .
3. Perancangan Data Warehouse

## 3.1.  Pemilihan Proses
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  yang telah  ditentukan  sejak  awal  penelitian, bahwa  proses  bisnis  yang  akan  digunakan dalam  perancangan data  warehouse ini adalah  hanya  mencakup  proses  rawat  inap saja.  Adapun  data-data  yang  digunakan meliputi  data  pasien,  nama  diagnosa penyakit  pasien,  perusahaan  pasien bekerja,  jenis  pembayaran  yang  tertuang dalam  tabel  kelompok  pasien,  nama ruangan rawat inap, tanggal masuk pasien, dan tanggal keluar pasien.

## 3.2.  Pemilihan Grain
Setelah  proses  bisnis  ditentukan,  maka tahap selanjutnya adalah menentukan grain dari  proses  tersebut  yang  nantinya  akan dijadikan tabel fakta.
Adapun grain tersebut  adalah  pasien masuk,  pasien  pindahan,  pasien  keluar hidup, pasien keluar meninggal (<48 jam | >=48  jam),  jumlah  lama  dirawat,  jumlah hari  perawatan,  BOR,  ALOS,  TOI,  BTO, NDR,  GDR,  cara  bayar  pasien,  data kunjungan  kontraktor,  morbiditas  dan mortalitas.

## 3.3.  Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Tahap selanjutnya adalah mengidentifi- kasikan dimensi yang terkait dengan fakta. Dimensi  yang  ada  pada  proses  ini  adalah waktu,  kelompok  pasien,  jenis  pasien, waktu  opname,  ruang,  kondisi,  pasien  dan diagnosa.

## 3.4.  Pemilihan Fakta
Data  kunjungan  pasien,  indikator pelayanan  rawat  inap,  kegiatan  rujukan rawat  inap  dan  morilitas  mortalitas  rawat inap, merupakan fakta-fakta yang nantinya akan dicari berdasarkan satuan waktu.

## 3.5.    Menyimpan Pre-Calculation di Tabel Fakta
Semua  tabel  fakta  yang  ada,  setiap fakta  akan  dihitung  dalam  interval  waktu bulanan, triwulanan dan tahunan

## 3.6.  Melengkapi Tabel Dimensi
1. Tabel  dimensi  waktu  terdiri  dari atribut:  idWaktu(pk),  tahun,
triwulan dan bulan.
2. Tabel  dimensi  kelompok  pasien t e r d i r i  d a r i  a t r i b u t : idKelompokPasien  (pk)  dan namaKelompok.
3. Tabel  dimensi  jenis  pasien  terdiri dari  atribut:  idJenisPasien  (pk) dan namaJenis.
4. Tabel  dimensi  waktu  opname t e r d i r i  d a r i  a t r i b u t : idWaktuopname  (pk),  datein  dan dateout.
5. Tebel  dimensi  ruang  terdiri  dari atribut:  idRuang,  namaRuang, jumlahKamar dan Status.
6. Tabel  dimensi  kondisi  terdiri  dari a t r i b u t :  i d K o n d i s i  d a n namaKondisi.
7. Tabel  dimensi  pasien  terdiri  dari: idPasien,  jenisKelamin  dan tglLahir.
8. Tabel  dimensi  diagnosa  terdiri dari  atribut:  idDiagnosa  dan namaDiagnosa.
3.7. Pemilihan Durasi Database
Sebagai prototype dari  perancangan data  warehouse pada  penelitian  saat  ini, data  transaksi  yang  akan  diproses  hanya data  transaksi  selama  dua  tahun  terakhir. Untuk  meningkatkan  akurasi  data, sebaiknya paling minimal data yg diproses minimal lima tahun terakhir
Tabel 1. Tabel OLAP Tipe Pivot untuk Kunjungan Pasien Rawat Inap
3.8. Pelacakan Slowly  Changing Dimensions (SCD) Pada  perancangan data  warehouse ini, digunakan  tipe  SCD  1  untuk  atribut  yang t i d a k  m e m p e n g a r u h i  p a d a  h a s i l perhitungan dan tipe 3 untuk attribut yang memperngaruhi  proses  perhitungan, dengan  pertimbangan  bahwa  setiap
perubahan  pada  atribut  akan  tercatat dengan  baik  dengan  harapan  setiap perubahan  yang  terjadi  dapat  di- trace dengan  mudah  karena  akan  berpengaruh terhadap  hasil  akhir  pada  proses perhitungan data warehouse yang nantinya bisa  dijadikan  sebagai  landasan  untuk pengambilan keputusan.
Tabel 2. Tabel OLAP Tipe Pivot untuk Indikator Pelayanan Rawat Inap

## 3.9.  Pemodelan Data Dimensional
B e r d a s a r k a n  p e n y u s u n a n d a t a warehouse pada nine  step  methodology , pemodelan  data  dimensional  yang  dipilih adalah  model snowflake .  Model  ini memungkinkan  tabel  dimensi  digunakan bersamaan pada fakta yang berbeda. Lebih jelasnya  dapat  kita  lihat  pada  gambar skema berikut:
!
Gambar 1. Snowflake Schema Data Warehouse
3.10. Online  Analytical  Processing
(OLAP)
Setelah  terbentuknya  skema data warehouse pada  sub  bab  sebelumnya, maka  langkah  selanjutnya  dirancanglah desain laporan dengan menggunakan tools OLAP.  Adapun  bentuk OLAP yang  akan disajikan adalah dalam bentuk pivot table . Perancangan pivot  table ini  menggunakan software SQL Server Business Intelligence Development  Studi. Berikut  contoh  tabel OLAP hasil rancangan.
3.11. Reporting dan Dashboard
P a d a  p e n e l i t i a n  i n i ,  k e g i a t a n monitoring  yang  dilakukan  adalah membandingkan  nilai-nilai  fakta  yang sudah di hitung pada proses OLAP dengan
standar  nilai  yang  diinginkan.  Pada perhitungan  Fakta  Indikator  Rawat  Inap, D e p a r t e m e n  K e s e h a t a n  R I  s u d a h memberikan  angka  standar  pada  setiap parameter  indikator,  atau  angka Key Performance  Indikator (KPI).  Jika  angka parameter fakta berada dalam kisaran nilai standar,  maka  rumah  sakit  dalam  kondisi aman,  namun  jika  parameter  berada dibawah  kisaran  angka  standar  KPI,  maka status pelayanan rumah buruk.
Key  Performance  Indikator  pada  Fakta selain Indikator Pelayanan Rawat Inap, alat ukur  yang  dijadikan  proses  pembanding adalah  angka-angka  pada  periode-periode sebelumya  yang  dihitung  dengan  cara metode  peramalan  atau forecasting , sehingga  ditemukan  bagaimana  kira-kira tren beberapa periode kedepannya.
Berikut  adalah  contoh  desain layout monitoring  yang  diharapkan,  dengan menggunakan software SpagoBI.
Gambar 2. Contoh Rancangan 1 Monitoring Data Warehouse Rawat Inap RSUD Al-Ihsan
Gambar  2  merupakan  desain prototype dari dashboard  monitoring. Pada  bagian sebelah  kiri  yang  merupakan  fakta-fakta dari hasil perhitungan proses OLAP adalah pada  kolom Actual , kolom Target merupakan angka standar baku yang sudah ditetapkan  oleh  departemen  kesehatan  dan tim  perencanaan  dan  eveluasi  RSUD. Kolom Status merupakan alert atau indikator  dari  hasil  perbandingan  antara A c t u a l d a n Ta r g e t , w a r n a  h i j a u menunjukkan  bahwa  nilai Actual berada
dibawah  angka  standar,  warna  kuning menunjukkan  nilai Actual berada  dalam r a n g e a n g k a  s t a n d a r,  d a n  w a r n a menunjukkan  nilai Actual berada  diatas nilai standar.
Pada  bagian  sebelah  kanan,  tepatnya pada tab detail  merupakan tampilan grafik cockpits. Jika pada baris sebelah kiri salah satu  fakta  kita  sorot,  maka  grafik cockpits akan  memperlihatkan  status  angka actual dengan  lebih  jelas  dan  mudah  dalam membacanya.  Bagian  ini  juga  terdapat
legenda  yang  menjelaskan  skala  warna pada grafik cockpits .
Gambar 3. Gambar Contoh Rancangan 2 Monitoring Data Warehouse Rawat Inap RSUD Al- Ihsan
Pada  gambar  3,  bagian  sebelah  kanan dan  pada  tab History ,  menunjukan  data historis  selama  beberapa  periode kebelakang  pada  fakta  yang  disorot.  Pada grafik ini kita dapat melihat perkembangan n i l a i  f a k t a  u n t u k  s e t i a p  p e r i o d e perhitungan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 1.   Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian analisis dan perancangan data warehouse di RSUD Al-Ihsan,
diantaranya :
1. Penerapan  teknologi data  warehouse dapat  menjawab  permasalahan  yang ada  di  RSUD  Al-Ihsan  Jawa  Barat, d e n g a n  k e m a m p u a n n y a  d a l a m memudahkan  proses  pembuatan laporan yang bersifat multi dimensi.
2. Pengembangan laporan data warehouse dalam  bentuk dashboard dengan bantun software Spago-Bi  membantu pihak  RSUD  Al-Ihsan  Jawa  Barat dalam  melakukan  proses  monitoring perkembangan  unit  proses  bisnisnya secara realtime .
3. Pihak manajemen RSUD Al-Ihsan Jawa Barat dapat mengambil keputusan yang
sifatnya  strategis  dengan  cepat berdasarkan  visualisasi  laporan  yang dibangun  oleh data  warehouse dalam bentuk dashboard .
4. Aplikasi dashboard berbasis  web aplikasi  juga  sangat  memudahkan managemen  dalam  memonitoring perkembangan bisnis rumah sakit yang sedang berjalan kapan saja dan dimana saja.

## 2.   Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  penulis berikan  berdasaran  hasil  penelitian  ini adalah:
1. Karena  sistem  bisnis  rumah  sakit  yang kompleks dan juga perkembangan data transaksi  yang  cukup  banyak,  maka pengembangan  pada  aplikasi reporting dianjurkan  menggunakan  teknologi d a t a  w a r e h o u s e u n t u k  l e b i h meringankan  beban  server,  terutama report yang  erat  pengaruhnya  terhadap proses  pengambilan  keputusan  dan jalannya proses bisnis rumah sakit.
2. P e n g e m b a n g a n  t e k n o l o g i d a t a warehouse diharapkan  tidak  hanya dapat  diaplikasikan  pada  proses  bisnis
rumah sakit rawat inap saja, tetapi pada bagian  proses  bisnis  lain  yang dijalankan oleh RSUD Al-Ihsan.

## 5. Daftar Pustaka
Ballard,  Chuck,  Farrel,  M.  Daniel.  2006. Dimensional  Modelling:  In  a  Business Intelligence Environment , IBM RedBooks,
USA. 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.
Fathansyah.  1999.  Basis  Data  Edisi  Satu,
CV.Informatika, Bandung.
Golfarelli,  Rizzi.  (2009). Data  Warehouse D e s i g n :  M o d e r n  P r i n c i p l e s  a n d Methodologie, Mc Graw Hill, New York.
Han,  Jiawei,  Kamber,  Micheline.  2006. Data Mining:  Concepts  and  Techniques  2nd
Edition,  Morgan  Kaufman  Publisher,
Elsevier Inc., San Francisco.
Inmon,  W.H.  2005. Building  the  Data Warehouse, 4th Edition . Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana.
Jogiyanto HM, Analisis. 2005, Desain, Ed ke- III, Andi Offset, Yogyakarta.
Kadir,  Abdul.  2003.  Pengenalan  Sistem
Informasi, CV.Andi Offset, Yogyakarta.
Kimball,  R.  dan  Ross.  2002. The  Data Warehouse 4th Edition , John Wiley & Sons Inc., Canada.
Komputer,  Wahana.  2010. Short  Course Series: SQL Server 2008 Express , CV.Andi
Offset, Yogyakarta. Ladjamuddin.  B,  Al-Bahra.  2006.  Rekayasa Perangkat  Lunak,  cet-ke  II  GRAHA ILMU, Yogyakarta.
Laudon,    Kenneth    C    dan    Jane    P.    2007.
Sistem  Informasi  Manajemen, Mengelola Perusahaan    Digital    Edisi    10,    Salemba Empat,  Jakarta Selatan. Makiani    (2013)    RSUD    Palembang    Bari.
O n l i n e .    T e r s e d i a :    h t t p : / / rsudpbari.palembang.go.id/ark/id/76  (28 Mei 2013).
Ponniah,   Paulraj.   2001. Data   Warehousing
Fundamentals ,    Willey  Interscience
Publication, New York. Tantra,    Rudy.    2012.    Manajemen    Proyek Sistem    Informasi,    CV.Andi    Ofset,
Yogyakarta.
Wiliam,    C.Amo.    2000. Microsoft    SQL Server   OLAP   Developer's   Guide , Wiley Publishing, Inc., CA.