## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090

## Implementasi Aplikasi Business Intelligence Untuk Memonitor Efisiensi Pengelolaan Rumah Sakit
Herwanto, Ali Khumaidi *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta, Indonesia Email: 1 Herwanto@unkris.ac.id, 2 alikhumaidi@unkris.ac.id Email Penulis Korespondensi: alikhumaidi@unkris.ac.id
Abstrak− Kebutuhan informasi yang cepat dan akurat sudah menjadi kebutuhan setiap perusahaan termasuk rumah sakit. Hal tersebut  merupakan  salah  satu    faktor    yang    membuat    perusahaan  lebih    unggul    dari  perusahaan  lain.  Dalam  membuat keputusan  yang  tepat  dan  akurat,  para  pimpinan  membutuhkan  informasi  yang  disajikan  dengan  jelas,  mudah  dimengerti, tepat  waktu,  dan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Untuk  mendukung  penyajian  informasi  seperti  itu  dibutuhkan  database,  data warehouse,  dan  aplikasi  lain  yang  mudah  dipahami.  Rumah  Sakit  sebagai  lembaga  sosio-ekonomi  selain  dituntut  untuk memberikan  solusi  atas  persoalan  kesehatan  juga  dituntut  untuk  selalu  meningkatkan  mutu  pelayanannya.  Agar  tujuan tersebut tercapai, pengelolaannya harus efisien. Indikator pelayanan dapat digunakan sebagi alat ukur untuk menilai tingkat efisiensi  pengelolaan.  Aplikasi  Business  Intelligence  (BI)  merupakan  salah  satu  bentuk  implementasi  yang  mampu memudahkan  manajemen  untuk  memonitor  kinerja  rumah  sakit.Penelitian  ini  menggali  penggunaan  teknologi  informasi untuk membangun aplikasi BI, meninjau pendekatan yang tepat dalam membangun aplikasi BI, serta beberapa aspek penting yang  harus  dipertimbangkan  agar  sistem  bekerja  untuk  lingkungan  rumah  sakit.  Terdapat  dua  tahapan  utama  dalam membangun  aplikasi  ini,  yaitu:  membangun  data  warehouse  yang  berasal  dari  database  rekam  medis  elektronik  dan operasional rumah sakit, serta membangun aplikasi BI. Dengan terbentuknya aplikasi BI ini, sangat berguna bagi manajemen rumah sakit dalam mengelola institusinya dengan lebih baik.
Kata Kunci: Data Warehouse, Indikator Pelayanan, Business Intelligence, Aplikasi, Monitoring
Abstract− The need for fast and accurate information has become the need of every company, including hospitals. This is one of the factors that makes a company superior to other companies. In making the right and accurate decisions, leaders need information that is presented clearly, easily understood, on time, and in accordance with needs. To support the presentation of such  information  a  database,  data  warehouse  and other  applications  that  are  easy to  understand  are  needed.  Hospitals  as  a socio-economic  institution  are  not  only  required  to  provide  solutions  to  health  problems  but  are  also  demanded  to  always improve the quality of their services. For this purpose to be achieved, its management must be efficient. Service indicators can be used as a measuring tool to assess the level of management efficiency. Business Intelligence (BI) application is one form of implementation that is able to facilitate management to monitor hospital performance. This research explores the use of  information  technology  to  build  BI  applications,  reviewing  the  right  approach  in  building  BI  applications,  as  well  as several  important  aspects  that  must  be  considered  for  the  system  work  for  the  hospital  environment.  There  are  two  main stages in building this application, namely: building a data warehouse originating from an electronic medical record database and hospital operations, and building a BI application. With the formation of this BI application, it is very useful for hospital management in managing their institutions better.
Keywords : Data Warehouse, Service Indicator, Business Intelligence, Application, Monitoring

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan telekomunikasi yang begitu pesat mampu memberikan nilai tambah yang sangat  besar  kepada  berbagai  bidang  termasuk  di  sektor  pelayanan  kesehatan    (rumah  sakit).  Namun  bila dibandingkan  dengan  sektor  lain,  penerapan  teknologi  informasi  di  rumah  sakit  relatif  tertinggal[1].  Sebagai contoh,  ketika  transaksi  keuangan  secara  elektronik  sudah  menjadi  salah  satu  prosedur  standar  dalam  dunia perbankan,  sebagian  besar  rumah  sakit  di  Indonesia  baru  dalam  tahap  pengembangan billing  system .  Padahal perkembangan teknologi kedokteran dan kebijakan untuk rumah sakit terus berubah dan berkembang pesat.
Dalam  upaya  untuk  memberikan  pelayanan  kesehatan  semaksimal  mungkin  kepada  masyarakat,  rumah sakit  disamping  dituntut  untuk  dapat  memberikan  solusi  atas  persoalan  kesehatan  juga  dituntut  untuk  selalu meningkatkan mutu pelayanannya[2]. Salah satu jawaban untuk mendukung tujuan diatas adalah diterapkannya sistem  informasi  manajemen  rumah  sakit  yang  mampu  mengadministrasikan  seluruh  kegiatan  pelayanan sehingga dapat meningkatkan kinerja seluruh organisasi di dalam rumah sakit.
Saat ini komputerisasi di sebagian besar rumah sakit sudah merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari kegiatan operasionalnya[3]. Hal ini dikarenakan proses bisnis yang ada cukup kompleks, beragam kegiatan yang harus dilakukan dan melibatkan beragam latar belakang profesi yang  menjalankannya. Manajemen rumah sakit sangat  berkepentingan didalam  melakukan pengawasan terhadap proses bisnisnya, sedangkan pasien/pelanggan menuntut adanya transparansi serta akurasi dari jasa yang dibayar[4]. Dapat dibayangkan apa yang akan terjadi apabila  pengawasan  terhadap  kegiatan  tersebut  tidak  didukung  oleh  suatu  sistem  yang  dapat dipertanggungjawabkan akurasi data dan ketepatan waktunya.
Indikator pelayanan rumah sakit merupakan bagian dari  salah satu  statistik rumah sakit.  Dengan adanya indikator tersebut dapat mengetahui tingkat pemanfaatan, mutu serta efisiensi pelayanan yang terdapat di rumah sakit. Indikator pelayanan tersebut bersumber dari data sensus harian rawat inap. Ada empat indikator yang dapat digunakan, yaitu[5]: Rata-rata lama rawat atau Length of Stay (LOS), Rata-rata waktu tunggu luang tempat tidur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
terisi  atau Turnover  Interval ,  Persentasi  tempat  tidur  terisi  atau Percentage  Bed  Occupation dan  Produktifitas tempat tidur atau Bed Turnover Rate atau Throughput .
Basis  data  rumah  sakit  yang  dihasilkan  dari  sistim  informasi  rumah  sakit  umumnya  berisi  data  dalam jumlah  besar.Menyaring  serta  menyajikan  informasi-informasi  yang  relevan  dalam  basis  data  yang  besar  ini adalah pekerjaan yang rumit[6][7]. Sehingga perlu teknik-teknik tertentu agar proses penyaringan informasi bisa dilakukan secara efisien dan efektif, antara lain dengan menerapkan data warehouse yang akan berfungsi sebagai pusat  penyimpanan  data  yang  terintegrasi  sebagai  hasil  penyaringan  data  operasional[8][9].  Data  warehouse adalah kumpulan data yang subject oriented, integrated, nonvolatile dan time variant untuk membantu membuat keputusan manajemen[10]. Star schema adalah jenis perancangan basis data yang digunakan untuk mendukung analytical  processing . Star  schema berisi  dua  jenis  tabel  yaitu  tabel  fakta  dan  tabel  dimensi.  Tabel  fakta  atau disebut  juga major  table berisi  data  kuantitatif  atau  data  transaksi  sesungguhnya  yang  ada  pada  organisasi dimana informasi yang ada didalamnya akan dianalisa. Informasi ini biasanya berupa pengukuran numerikal dan bisa terdiri dari banyak kolom dan jutaan baris. Tabel dimensi atau disebut juga minor table, berisi deskripsi data yang merefleksikan dimensi organisasi[11]. Perancangan basis data dengan mengunakan star schema ini paling banyak digunakan untuk membangun struktur data pada data mart dalam lingkungan relasional[12].
Business  Intelligence (BI)  merupakan  sebuah  proses  untuk  melakukan  ekstraksi  data-data  operasional perusahaan  dan  mengumpulkannya  dalam  sebuah  data  warehouse.  Selanjutnya  data  warehouse  diproses menggunakan  berbagai  analisis  statistik,  sehingga  didapat  berbagai  kecenderungan  atau  pattern  dari  data[13]. Hasil  penyederhanaan  dan  peringkasan  ini  disajikan  kepada  end  user  yang  umumnya  merupakan  pengambil keputusan bisnis. Dengan BI data diringkas menjadi laporan untuk berbagi informasi dengan orang di dalam dan di luar organisasi[14]. Dengan demikian manajemen dapat mengambil keputusan berdasarkan fakta-fakta aktual, dan tidak hanya mengandalkan intuisi dan pengalaman kuantitatif saja[15].
Dengan  menggunakan  teknologi  informasi  maka  alur  bisnis  dapat  dipantau  melalui  rekaman  seluruh proses, sejak pasien berinteraksi  dengan layanan pendaftaran, berinteraksi  dengan dokter baik  di layanan rawat jalan  maupun  di  gawat  darurat;  berinteraksi  dengan  sarana  penunjang  medik  seperti  laboratorium,  radiologi, rehabilitasi  medik,  farmasi,  berinteraksi  dengan  sarana  rawat  inap,  dan  lainnya.  Perekaman  tersebut  untuk memenuhi  kebutuhan  sistem  pelaporan  kegiatan  dan  statistik  maupun  untuk  kepentingan  pencatatan  transaksi keuangan.  Untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  pengelolaan  rumah  rumah  sakit  diperlukan  indikator  pelayanan rumah  sakit.Dengan  adanya  indikator  tersebut  dapat  mengetahui  tingkat  pemanfaatan,  mutu  serta  efisiensi pelayanan yang terdapat di rumah sakit[16]. Penelitian ini berfokus pada penerapan aplikasi BI yang digunakan untuk memudahkan manajemen dalam memonitor efisiensi pengelolaan rumah sakit.

## 2. METODE PENELITIAN
Kegiatan penelitian ini dilakukan dengan tiga tahapan utama, yaitu proses konsolidasi  data, pembangunan data warehouse,  dan  pembuatan  aplikasi   BI.  Proses  pembangunan  aplikasi  BI  dilakukan  berdasarkan  urutan  proses pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Pembangunan Aplikasi BI
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari sistem informasi yang ada di beberapa rumah  sakit  dan  menggunakan  database  dari  vendor  yang  berbeda-beda.Dengan  kondisi  teknologi  basis  data yang  berlainan,  sehingga  diperlukan  tahapan  konsolodasi  data  agar  bisa  menyajikan  informasi  yang  beragam menjadi  satu  kesatuan  informasi.  Proses  konsolidasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan Open  Database Connectivity (ODBC).
Data warehouse bukan prasyarat  untuk  aplikasi  BI, tetapi  dalam prakteknya pembangunan aplikasi  BI dibuat  lebih  mudah  dengan  mengakses  dari  data warehouse.  Dalam  penelitiaan  ini  arsitektur   yang   digunakan untuk  pembangunan  data  warehouse  adalah        arsitektur    data    warehouse  dengan  menggunakan  staging  area.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
Dimana data warehouse yang  dirancang,  akan  dimulai  dari  pengumpulan  data di  tingkat  operasional. Data- data tersebut  dikumpulkan di staging area. Setelah data masuk dalam staging area,  selanjutnya dilakukan proses Extract, Transform , dan Load (ETL).
ETL  merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam  data  warehouse,  dengan  ETL  inilah  data  dari operasional dapat  dimasukkan  ke  dalam  data  warehouse. ETL  juga dapat digunakan untuk  mengintegrasikan data    dengan    sistem  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Hasil    dari    proses    ETL   adalah    dihasilkannya    data  yang memenuhi   kriteria  data  warehouse seperti  data  yang  historis,  terpadu,  terangkum,  statis,  dan  memiliki struktur yang dirancang untuk keperluan proses analisis.
Data yang sudah terkumpul dalam data warehouse selanjutnya dilakukan proses analisis menggunakan aplikasi  BI.  Aplikasi  BI  yang  dibangun    terdiri  dari  dua  elemen  utama,  yaitu  dataset  yang  akan  dianalisa  oleh user:  Yang  merupakan  backend  dari  aplikasi  BI  dan  berisi  seluruh  source  tables  yang  diperlukan  untuk membangun data model. Serta user interface yang merupakan frontend aplikasi  analitik dan berisi objek-objek yang  dikandung  dalam  dokumen  (seperti  listbox  untuk  membuat  pilihan  dan  filter  data),  atau  grafik  dan  tabel yang digunakan untuk menampilkan informasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembangunan  aplikasi  BI  dalam  penelitian  ini  menggunakan  software  Qlikview  personal  edition  yang  bisa  di download  secara  gratis  dari  website  Qlikview.  Software  ini  mempunyai  kemampuan  untuk  melakukan  data analysis,  membuat  dashboard  dan  report.  Kebutuhan  aplikasi  BI  pada  penelitian  ini  untuk  memonitor  tingkat efisiensi pengelolaan rumah sakit yang dilihat dari dua segi, yaitu segi medis meninjau efisiensi dari sudut mutu pelayanan medis dan dari segi ekonomi meninjau efisiensi dari sudut pendayagunaan sarana yang ada. Terdapat empat parameter yang diukur sebagai salah satu indikator efisiensi rumah sakit, yaitu: Rata-rata lama rawat atau Length of Stay (LOS), Rata-rata waktu tunggu luang tempat tidur terisi atau Turnover Interval , Persentasi tempat tidur  terisi  atau Percentage  Bed  Occupation ,  dan  Produktifitas  tempat  tidur  atau Bed  Turnover  Rate atau Throughput . Pada saat yang sama, aplikasi harus memungkinkan pengguna untuk memilih dimensi rumah sakit, yaitu ruang perawatan, jenis penyakit, serta periode laporan.

## Menghitung Rata-rata Length of Stay (AvLOS)
AvLOS  menurut  Depkes  RI  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.Rata-rata  lama  perawatan  ini menggambarkan rata-rata lama rawat inap pasien yang dipulangkan selama periode tersebut. Atau rata-rata lama dirawat seorang pasien. AvLOS merupakan total lamanya dirawat. Secara umum nilai AVLOS yang ideal antara 6-9 hari[5]. Untuk menghitung length of stay per tahun dilakukan dengan menggunakan rumus:
AvLOS = O x 365/D
(1)
Keterangan:
O = Rata-rata tempat tidur yang terisi. D = jumlah pasien yang keluar.
Untuk mendapatkan nilai  O, setiap hari  pada jam 24 dilakukan rekapitulasi  tempat  tidur yang terisi  di setiap bangsal  ruang perawatan. Nilai D  didapat dengan menghitung jumlah pasien yang keluar dalam  keadaan hidup atau meninggal setiap hari dari tiap-tiap bangsal/ruang perawatan.

## Menghitung Turnover Interval (TOI)
TOI adalah rata-rata hari dimana tempat tidur tidak ditempati dari telah diisi ke saat terisi berikutnya. Angka TOI menunjukkan  rata-rata  jumlah  hari  sebuah  tempat  tidur  (Bed)  tidak  ditempati  untuk  perawatan  pasien.  Hari ”kosong”  ini  terjadi  antara  saat  bed  ditinggalkan  oleh  seorang  pasien  hingga  digunakan  lagi  oleh  pasien berikutnya. Indikator ini memberikan gambaran tingkat efisiensi penggunaan tempat tidur.Idealnya tempat tidur kosong  tidak  terisi  pada  kisaran  1-3  hari[5].Untuk  menghitung  TOI  per  tahun  dilakukan  dengan menggunakan rumus:
TOI = (A-O) x 365/D
(2)
Keterangan:
A = Kapasitas bed yang siap pakai O = Rata-rata tempat tidur yang terisi D = Jumlah pasien yang keluar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090

## Menghitung Percentage Bed Occupacy Rate (BOR)
BOR  menurut  Depkes  RI    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%[5]. Untuk menghitung BOR dilakukan dengan menggunakan rumus:
BOR = O x 100/A
(3)
Keterangan: O = Rata-rata tempat tidur yang terisi A = Kapasitas bed yang siap pakai

## Menghitung Bed Turnover (BTO)
BTO  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[5].  Untuk menghitung BTO dilakukan dengan menggunakan rumus:
BTO = D/A
(4)
Keterangan:
D = Jumlah pasien yang keluar A = Kapasitas bed yang siap pakai
Sumber data yang digunakan untuk menghitung keempat parameter tersebut diambil dari data transaksi rumah sakit.Untuk kebutuhan aplikasi BI ini, setelah melalui proses ETL didapat dua tabel yaitu tabel Bed Siap Pakai  dan tabel  Transaksi  Kamar. Tabel  Bed Siap Pakai  terdiri  dari  kolom Ruangan dan  Kapasitas Bed.  Tabel Transaksi  Kamar  terdiri  dari  kolom  Tanggal  Transaksi,  Ruangan,  Bed  Terisi,  Kapasitas  Bed,  Jumlah  Pasien Keluar.  Penghubung  kedua  tabel  tersebut  adalah  kolom  Ruangan  yang  didalam  tabel  Bed  Siap  Pakai  sebagai Primary Key sedangkan pada tabel Transaksi Kamar sebagai Foreign Key . Contoh data diperlihatkan pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Bed Siap Pakai Ruangan Kapasitas_Bed 2F 8 3B 44 3F 26 3L 16 3S 6 4B 42 4F 45 5B 25 5F 10 5I 6 6B 27 6F 20 7B 61 7F 16 A2 28 Tabel 2. Transaksi Kamar Tanggal_Transaksi Ruangan Bed_terisi  Kapasitas_Bed  Jumlah_Pasien_Keluar 1/1/2013 7F 12 16 2 1/1/2013 4F 16 45 1 1/1/2013 4B 20 42 3 1/1/2013 5B 16 25 1 1/1/2013 3S 1 6 0 1/1/2013 5F 4 10 2 1/1/2013 A2 10 28 3 1/1/2013 3F 12 26 1 1/1/2013 3L 5 16 0 1/1/2013 7B 28 61 7 1/1/2013 6B 21 27 1 1/1/2013 2F 0 8 0 1/1/2013 3B 27 44 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
Tanggal_Transaksi Ruangan Bed_terisi  Kapasitas_Bed  Jumlah_Pasien_Keluar 1/1/2013 6F 12 20 2 1/1/2013 5I 3 6 0 1/2/2013 3B 27 44 4 1/2/2013 4F 23 45 4 1/2/2013 3L 8 16 0 1/2/2013 3F 14 26 2 1/2/2013 5F 5 10 1 1/2/2013 7F 6 16 2 1/2/2013 4B 25 42 4 ... ... ... ... ...

## Membangun Data Model
Jantung  aplikasi  QlikView  adalah  data  model,  terdiri  dari  berbagai  source  tabel  yang  berbeda  yang  berisi informasi  dan  data  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  perusahaan.  Model  data  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  scripting  QlikView.  Sebuah  model  data  yang  dibangun  dengan  benar  menghubungkan semua  tabel  yang  memungkinkan  kita  untuk  memanipulasi  data  sesuai  keinginan.  Berikut  ini  adalah  scripting Qlikview untuk memuat data:
LOAD TAHUN, BULAN, TANGGAL_TRANSAKSI, RUANGAN, BED_TERISI, KAPASITAS_BED, JUMLAH_PASIEN_KELUAR FROM [C:\Penelitian\Transaksi_Kamar.xlsx] (ooxml, embedded labels, table is Transaksi_Kamar);
LOAD RUANGAN, KAPASITAS_BED FROM [C:\Penelitian\Bed_Siap_Pakai.xlsx] (ooxml, embedded labels, table is Bed_Siap_Pakai);

## Mambuat Interface
a. Membuat List box:
Membuat 2 list box Tahun dan Bulan Untuk membuat list box Tahun:
1) Right click on the sheet, New Sheet Object > List Box.
2) In General tab, set title as Tahun.
3) On Field dropdown box, choose Tahun.
4) Go to Presentation tab; uncheck the boxes for Single Column and Order by Column.
b. Untuk membuat list box Bulan dilakukan dengan mengulang langkah 1 sampai dengan 4

## Membuat sheet object
a. Membuat sheet object Bed Occupation Rate – Bar Chart
1) Layout > New Sheet Object> Chart
2) At General tab, set the title of chart to ‘Bed Occupation Rate - BOR’ and check the Show Title in Chart.
3) Choose Bar Chart for Chart Type.
4) Move on to Dimensions tab.
5) Choose Ruangan as the dimension.
6) Move on to Expression tab.
7) Click Add
8) Enter the formula “=SUM(BED_TERISI) / SUM(KAPASITAS_BED)”
b. Membuat sheet object Length of Stay – Bar Chart

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
Untuk  membuat  sheet  object  Length  of  Stay  dilakukan  dengan  mengulang  langkah  1  sampai  dengan  7 diatas.
8) Enter the formula  “=SUM(BED_TERISI)/SUM(JUMLAH_PASIEN_KELUAR)”
c. Membuat sheet object Bed Turnover – Bar Chart
Untuk membuat sheet object Bed Turnover dilakukan dengan mengulang langkah 1 sampai dengan 7 diatas.
8) Enter the formula “=ROUND(sum(JUMLAH_PASIEN_KELUAR) /SUM(KAPASITAS_BED))”
d. Membuat sheet object Turnover Interval – Bar Chart
Untuk  membuat  sheet  object  Turnover  Interval  dilakukan  dengan  mengulang  langkah  1  sampai  dengan  7 diatas.
8) Enter the formula “=ROUND((sum(KAPASITAS_BED)-
sum(BED_TERISI))/SUM(JUMLAH_PASIEN_KELUAR))”
Tampilan aplikasi dashboard diperlihatkan pada gambar 2 sampai dengan 5
Gambar 2. TampilanAplikasi dashboard BOR
Dari  gambar  2  diatas  terlihat  BOR  rata-rata  rumah  sakit  berada  dalam  kondisi  normal.  Namun  pada ruangan  6B  perlu  mendapat  perhatian  khusus  karena  telah  mencapai  lebih  dari  80%,  sehingga  perlu  ditambah tempat tidurnya, sepanjang tempat tidur dan kondisi ruangan memungkinkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
Dari gambar 3 diatas terlihat LOS rata-rata rumah sakit berada dalam kondisi normal.

## Gambar 4. Tampilan Aplikasi dashboard TOI
Dari  gambar  4  diatas  terlihat  TOI  rata-rata  rumah  sakit  berada  dalam  kondisi  normal.Namun  pada ruangan 7B terlihat TOI terlalu tinggi, sedangkan BORnya rendah (gambar 2). Solusi terhadap masaalah ini bisa dilakukan  dengan  meningkatkan  tatalaksana  pekerjaan  bagian  penerimaan  pasien  dan  pengaturan  penempatan pasien di bangsal dalam upaya meningkatkan daya guna tempat tidur.
Gambar 5. TampilanAplikasi dashboard BTO

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  implementasi  diatas  bisa  terlihat  bahwa  kita  bisa  mentransform  raw  data  menjadi  informasi  yang berarti  menggunakan tools  Business  Intelligence . Business  intelligence dapat  melakukan  data  analisis  yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] W.  T,  H.  S,  and  L.  L,  “Evaluasi  Kualitas  Billing  System  Di  Rumah  Sakit  Pku  Muhammadiyah  Yogyakarta,” Universitas Gajah Mada, 2016.
[2] S. N.F, “Standart Akreditasi Rumah Sakit Dalam Meningkatkan Mutu Pelayanan Dan Keamanan,” OSF , 2019.
[3] T. V.Y., R. G., and P. J., “Penerapan Sistem Informasi Rumah Sakit X Kota Manado Dalam Perencanaan Ketenagaan Dan Peralatan Medik,” J. Kesmas , vol. 8, no. 6, pp. 36–48, 2019.
[4] N. Bahiyah and R. H. P. Sejati, “Business Intelligence Untuk Instansi Pelayanan Kesehatan:Manfaat Dan Peluangnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2090
Di Indonesia,” in Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) , 2012, pp. 45–50.
[5] D.  R.  D.  P.  Medik, Pedoman  Pengelolaan  Rekam  Medis  Rumah  Sakit  di  Indonesia ,  Revisi  1.  Jakarta:  Departemen Kesehatan RI Direktorat Jendral Pelayanan Medik, 2005.
[6] A.  Johar,  A.  Vatresia,  and  L.  Martasari,  “Aplikasi  Business  Intelligence  (Bi)  Data  Pasien  Rumah  Sakit  M.  Yunus Bengkulu Dengan Menggunakan Metode Olap (Online Analytical Processing),” Rekursif  J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 12–22, 2015.
[7] M. R. Atsani, G. T. Anjari, and N. M. Saraswati, “Pengembangan Business Intelligence Di Rumah Sakit (Studi Kasus: Rsud Prof. Dr. Margono Soekarjo Purwokerto),” J. Telemat. , vol. 12, no. 2, pp. 124–138, 2019.
[8] A. Maulana and D. A. N. Wulandari, “Business Intelligence Implementation To Analyze Perfect Store Data Using the OLAP Method,” SinkrOn , vol. 3, no. 2, pp. 103–109, 2019.
[9] Sungkar, I. Ismail, and I. W. Mustafid, “Performance Dashboard pada Rumah Sakit Islam,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, pp. 123–128, 2011.
[10]  W. H. Inmon, Building the Data Warehouse . USA: John Wiley & Sons, Inc, 2010.
[11]  W. Giovinazzo, Objecy-Oriented Data Warehouse Design: Building a Star Scheme . Prentice Hall PTR, 2000.
[12]  M. C, M. Abbey, and I. A, Oracle 8i : Data Warehousing . Osborn, 2001.
[13]  H. B. and B. G, “Perancangan Aplikasi Business Intelligence Hasil Proses Belajar Mengajar,” J. Eltek , vol. 11, no. 1, pp. 83–95, 2017.
[14]  M. García and B. Harmsen, Develop Business Intelligence applications with QlikView 11 . Packt Publishing Ltd, 2012.
[15]  J. P. New, D. Leather, N. D. Bakerly, J. McCrae, and J. M. Gibson, “Putting patients in control of data from electronic health records,” Br. Med. J. , 2018.
[16]  C. H. Lee and H. . Yoon, Medical big data: Promise and challenges . Kidney Research and Clinical Practice, 2017.