Abstrak —Rumah  Sakit  (RS)  XYZ  merupakan  salah  satu rumah sakit yang telah menerapkan sistem informasi rumah sakit untuk merekam segala proses penanganan dan perawatan pasien. Salah  satu  penyakit  yang  ditangani  oleh  rumah  sakit  ini  yaitu penyakit  diabetes  yang  mana  memiliki  resiko  kematian  yang cukup  tinggi.  Tentunya  sebagai  rumah  sakit,  nyawa  dan kesehatan  pasien  adalah  prioritas  utama.  Namun  pada pelaksanaannya  tidak  jarang  ditemui  bahwa  proses  perawatan tiap  pasien  memakan  waktu  yang  tidak  sedikit.  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh,  salah  satunya,  keterlibatan  antar  individu pelaku dalam proses perawatan. Untuk itu diperlukan pemodelan terhadap proses bisnis (alur kerja para aktor yang terlibat) untuk mengetahui  pola  dan  hubungan  pekerjaan  di  antara  mereka. Dalam  Tugas  Akhir  ini,  pemodelan  proses  bisnis  pada  bagian rawat  inap  penyakit  diabetes  dilakukan  dengan  menggunakan process  mining .  Teknik process  mining dipilih  karena  dengan menggunakan  metode  ini  dapat  diketahui  pola  alur  dan  tingkah laku  para  aktor  dalam  bekerja  dari  pemodelan  alur  yang memanfaatkan event  log yang  sudah  didapatkan  dari  sistem informasi  RS  XYZ.  Kemudian event  log tersebut  digunakan membentuk social  network menggunakan  algoritma social network  miner .  Dari  hasil  pemodelan  dilakukan  analisis  alur pelayanan  pasien  dan  alur  pekerjaan  oleh  para  aktor. Selanjutnya  dilakukan  analisis  kontribusi  aktor  secara  individu mengenai  siapa  yang  paling  sering  dan  paling  jarang berkontribusi  sehingga  nantinya  akan  diperoleh  informasi  atau pengetahuan  mengenai  siapa  atau  bagian  mana  yang  sekiranya perlu diberi peningkatan, seperti apa alur pelayanan yang paling umum  bagi  pasien  serta  siapa  yang  berkontribusi  paling  besar agar  proses  perawatan  menjadi  lebih  efektif,  efisien,  dan diharapkan lebih singkat.
Kata  Kunci —Alur  Pekerjaan ,  Event  log, Penyakit  Dalam, Rumah Sakit, Social network Analysis

## I. PENDAHULUAN
AAT  ini  teknologi  telah  membuat  beberapa  perubahan dalam  kehidupan  manusia  dan  juga  dalam  organisasi  serta perusahaan. Bukan hal yang baru lagi jika rumah sakit –baik dalam tingkat lokal/domestik, atau tingkat global/internasional– sedang  mencoba  untuk  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi pada  prosedur  perawatan  dan  layanan  pasien  mereka  supaya tetap  mampu  beroperasi  dengan  baik  selayaknya  rumah  sakit
lain  pada  umumnya.  Di  sisi  lain,  tahun  demi  tahun,  jumlah pasien yang merujuk ke rumah sakit semakin bertambah [1].
Salah satu teknologi yang saat ini dikembangkan dan dipakai oleh  banyak  rumah  sakit  adalah  sistem  informasi  rumah  sakit. Sistem  informasi  ini  utamanya  digunakan  untuk  mencatat aktifitas  pasien  yang  berkunjung  dan  berobat  ke  rumah  sakit. Salah  satu  manfaat  dari  sistem  informasi  tersebut  bagi  rumah sakit yaitu untuk mengintegrasikan data-data pasien dari semua bagian di rumah sakit tersebut. Selain itu, sistem informasi juga dapat  bermanfaat  pula  dalam    memudahkan  pelayanan  dan mengelola  rekam  jejak  data  pasien,  sebagai  salah  satu  layanan informasi penting bagi rumah sakit.
Pada  beberapa  rumah  sakit,  khususnya  di  negara-negara berkembang,  pasien  banyak  yang  menunggu  yang  merupakan bagian  dari  proses  perawatan  mereka.  Hal  ini  salah  satunya disebabkan  oleh  proses  perawatan  per  pasien  yang  durasinya cukup  lama  terutama  jika  pasien  tersebut  perlu  melakukan  uji lab. Sementara itu, jumlah pasien yang melakukan uji lab pada setiap  kunjungannya  tidak  sedikit.  Pada  akhirnya,  mengurangi jumlah  waktu  tunggu  pada  rumah  sakit  (antara  bagian  yang berbeda) menjadi penting baik bagi pasien dan bagi manajemen rumah  sakit  karena  selain  dapat  mengurangi  biaya  dan pengeluaran  juga  dapat  meningkatkan  kepuasan  pasien.  Salah satu  aksi  yang  dibutuhkan  untuk  mengurangi  waktu  tunggu untuk  perawatan  pasien  adalah  untuk  mengatur  personil  pada rumah  sakit  dengan  menggunakan  bantuan  sistem  informasi rumah sakit [2].
Masalah  di  atas  dialami  oleh  bagian/poli  yang  memerlukan proses perawatan khusus, salah satunya yaitu bagian rawat inap penyakit  dalam,  khususnya  diabetes,  merupakan  salah  satu bagian  di  rumah  sakit  yang  cukup  sibuk.  Mengingat  bahwa hampir  semua  pasien  diabetes  memerlukan  proses  perawatan yang  kompleks,  maka  cukup  sering  terjadi  antrian  yang  tidak sebentar untuk sektor ini. Ditambah lagi jika adanya pembagian pekerjaan  antar  tenaga  medis  yang  tidak  merata,  dapat menyebabkan bertambahnya waktu tunggu bagi pasien.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  salah  satu  hal  yang  bisa dilakukan  yaitu  dengan  menganalisa  hubungan  dan  pola pekerjaan antar aktor (dokter, suster/perawat, laboran). Analisa hubungan  kerja  ini  bertujuan  supaya  pihak  rumah  sakit  dapat mengelompokkan  para  aktor  dalam  suatu  diagram  atau  model dan supaya mengetahui pola hubungan dan pekerjaan di antara

## Analisis Pola Hubungan Kerja Antar Tenaga Medis dalam Melayani Pasien Diabetes dan Komplikasinya pada Rawat Inap RS XYZ Menggunakan Teknik Process mining
Muhammad Rafdi Syarifuddin dan Mahendrawathi ER Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : mahendrawati.er@gmail.com, rafdi.s12@mhs.is.its.ac.id
S
mereka.  Untuk  melakukannya,  perlu  dilakukan  ekstraksi  data dari  sistem  informasi  rumah  sakit  untuk  mendapatkan  data yang dibutuhkan. Salah satu teknik untuk melakukan ekstraksi data  dan  mengevaluasi  sebuah  proses  bisnis  adalah  teknik penggalian  proses,  dengan  algoritma  jaringan  sosial  ( social network ).
Teknik  penggalian  proses  adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang menggabungkan antara  machine learning  dan  penggalian data pada  satu  sisi  serta  pemodelan  proses  dan  analisis  pada  sisi lainnya.  Tujuan  dari  teknik  penggalian  proses    adalah  untuk menemukan,  memantau,  dan  memperbaiki  proses  sebenarnya dengan  cara  melakukan  ekstraksi  pengetahuan  dari    catatan kejadian    yang  tersedia    [3].    Catatan  kejadian    merupakan rekaman data yang berisi tentang kejadian-kejadian yang terjadi dalam  sebuah  perusahaan,  waktu  pelaksanaan,  orang  atau sistem  yang  melaksanakan  tugas.  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan catatan kejadian adalah dengan cara mengekstrak basis data sistem informasi yang ada [4].
Social  network  Analysis atau  biasa  disingkat  SNA, merupakan sebuah algoritma dalam penggalian proses (process mining ) yang didukung oleh "ProM", terdiri atas 3 pengukuran ( metric )  utama  yaitu: working  together  metric,  handover  of work  metric, dan similar  tasks  metric .  Disebut  juga  sebagai Social    Network  Miner [4],  fungsinya  yaitu  menganalisis jaringan sosial  ( social network ) dari event log seperti mencari pola kolaborasi kerja tiap aktor dalam mengerjakan suatu tugas oleh  orang-orang  dalam  suatu  organisasi  serta  mengevaluasi hubungan  antar  orang,  tim,  maupun  seluruh  organisasi  [5]. Analisis  ini  dapat  menyajikan  informasi  penting  untuk meningkatkan  alur  komunikasi  dalam  organisasi  dan  membuat manajer  dapat  mengetahui  bagaimana  suatu  pekerjaan diselesaikan  secara  informal.  Tujuan  utama  dari    SNA  adalah untuk  membuat  proses  komunikasi  menjadi  transparan  dan menyediakan  alat  untuk  membuat  semua  proses  komunikasi menjadi lebih baik dan lancar.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  penggalian  dan  analisis terhadap log aktifitas  dokter  maupun  aktor  lain  untuk mengetahui  hubungan  dan  pola  pekerjaan  di  antara  mereka. Dengan  mengetahui  hubungan  tersebut,  diharapkan  akan ditemukan  suatu  pola  kerjasama  ( working  together )  maupun peralihan  pekerjaan  ( handover  of  work )  antar  actor  terhadap penanganan  pasien.  Analisis  akan  dilakukan  menggunakan teknik  jejaring  sosial  ( social  network )  menggunakan event  log yang  diambil  dari  sistem  informasi  RS  XYZ  bulan  Desember 2015  hingga  Mei  2016.  Dengan  mengetahui  kelompok hubungan  tersebut,  diharapkan  hasil  analisis  nantinya  dapat membantu  para  aktor  rumah  sakit  (dokter,  laboran,  serta termasuk  administratornya)  untuk  mengetahui  alur  transaksi maupun  perawatan  yang  tepat  antar  aktor  serta  supaya  dapat meningkatkan  proses  perawatan  secara  efektif,  efisien,  dan tepat waktu. Penelitian ini juga dapat digunakan untuk mencari tahu  siapa  yang  memiliki  kontribusi  terbesar  selama  proses perawatan  dan  siapa  yang  memiliki  peran  sedikit  supaya  nanti hasilnya  dapat  digunakan  oleh  pihak  rumah  sakit  untuk mempertimbangkan  dalam  menyusun  ulang  baik  jadwal  para aktor maupun pembentukan tim di antara mereka.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  metode  Gambar  1 menjelaskan  urutan  dari  metodelogi  penelitian.  Terdapat sebanyak  11  metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, dimulai  dari  identifikasi  masalah  hinga  penyusunan  (buku) tugas akhir.
Tahapan awal penelitian yaitu identifikasi masalah dilakukan dengan  tujuan untuk mempersiapkan  dan mempelajari masalah yang  ada  supaya  dapat  didapat  topik  yang  akan  diambil. Setelah  topik  dan  masalah  didapat,  dilakukan  studi  literatur. Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengumpulkan  referensi  baik dari  narasumber  langsung,  dari  buku  atau  penelitian sebelumnya.  Tujuannya  adalah  untuk  lebih  memahami  dasar- dasar  teori  yang  berhubungan  dengan  permasalahan.  Studi literatur  dapat  membantu  peneliti  dalam  mencari  sumber  yang dapat dipercaya dan latar belakang permasalahan yang diangkat dalam  penelitian  ini.  Setelah  diketahui  teori-teori  dasar  dalam melakukan  penelitian,  maka  sebelum  memulai  pengumpulan data,  dilakukan  penentuan  atribut  data  karena  harus mengetahui  terlebih  dahulu  data  yang  seperti  apa  yang  akan diambil  dari  sistem  informasi  rumah  sakit.  Di  mana  data  yang dibutuhkan adalah data yang memiliki case ID, event , aktivitas, originator dan timestamp .  Setelah  mengetahui  dasar-dasar penelitian,  maka  dilakukan  ekstraksi  data  untuk  proses selanjutnya.  Data  diambil  dari  sistem  informasi  manajemen rumah sakit bagian billing melalui Departemen IT. Dari proses pengumpulan  data  ini  didapatkan  data  mentah  yaitu  berupa id kunjungan,  tanggal  kunjungan, id pasien,  tanggal  lahir  pasien, jenis  kelamin  pasien, id dokter,  keterangan  ditambah  dengan data  mengenai  perlakuan  medis  pasien.  Pengumpulan  data  ini yang  nantinya  akan  dilakukan  proses  selanjutnya,  yaitu menstrukturkannya.
Strukturisasi  data  merupakan  proses  pengolahan  data mentah  menjadi event  log . Event  log yang  terbentuk  yaitu  ID berupa  ID  Pasien, event berupa  perlakuan  aktor,  aktivitas berupa penyakit, timestamp berupa tanggal dan jam kunjungan dan  originator berupa aktor. Strukturisasi data akan dilakukan menggunakan  Microsoft  Excel  dan software disco. Event  log ini nantinya yang akan dibutuhkan untuk membuat model yang akan dianalisis. Setelah mendapatkan event log , maka dari data tersebut  dapat  dibuat  pemodelan  proses  bisnisnya  melalui Process  mining .  Pembuatan  model  ini  dilakukan  dengan software  ProM  6.5.1.  menggunakan  algoritma Social  network Miner .  Keluaran  dari  proses  ini  adalah  grafik/model Social network . Model ini kemudian akan dilakukan evaluasi. Evaluasi dilakukan  terhadap  model  Petri  net  dan social  network yang terbentuk hingga dihasilkan model yang valid. Dari hasil kedua proses  tersebut,  dilakukan  analisis  pada social  network antar aktor  yang  didapat  dari event  log yang  direkam  oleh  Sistem Informasi  Rumah  Sakit.  Analisis  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana kinerja dan hubungan setiap aktor yang ada di rawat inap  penyakit  dalam  RSI  Jemursari  serta  hubungan  dokter terhadap  lab  yang  ada.  Analisis  kinerja  aktor  ini  dilihat  dari seberapa  sering  aktor  berinteraksi  dengan  aktor  lain.  Langkah terakhir  adalah  menyimpulkan  dari  hasil  analisis  model  yang didapat  dari  proses  sebelumnya,  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  yang  dapat  menjawab  pokok  permasalahan  dari penelitian ini. Setelah seluruh proses dalam penelitian mengenai
analisa kinerja mahasiswa untuk tiap angkatan dilihat dari pola pengambilan  mata  kuliah,  selanjutnya  melakukan  penyusunan laporan tugas akhir.
Gambar 1 Metodologi Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Alur Perawatan Pasien
Analisis yang pertama adalah analisis alur perawatan pasien. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan ProM 6.5.1 untuk menghasilkan  model  Petri  net  menggunakan inductive  miner . Dengan  melihat  Petri  net,  dapat  diketahui  seperti  apa  alur perawatan  pasien  yang  terjadi  menurut event  log yang  ada, mulai  dari  awal  ( start )  hingga  selesai  ( finish ).  Alur  perawatan pasien  di  sini  lebih  fokus  kepada  alur  perawatan  pada bagian/pihak  tertentu  yang  menangani  pasien,  bukan  jenis aktifitas yang diterima pasien. Untuk itu, juga diperlukan model social  network yang  dihasilkan  melalui  ProM  5.2  untuk mengetahui  alur  penyerahan  pekerjaan  secara  umum  yang menggambarkan alur perawatan pasien.
Melalui  Petri  net,  dapat  diketahui  bahwa  semua  proses perawatan diawali dengan aktifitas “Administrasi UGD” seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2 Awal Petri net
Sedangkan  untuk  akhir  dari  proses  perawatan,  diketahui bahwa  aktifitas  “Administrasi”  merupakan  aktifitas  yang terdapat di akhir Petri net seperti yang ditunjukkan gambar 3.

## Gambar 3 Akhir Petri net
Dari  kedua  pengamatan  di  atas  didapat  informasi  bahwa semua  proses  perawatan  pasien  diabetes  rawat  inap  selalu diawali  dengan  “Administrasi  UGD”  dan  diakhiri  dengan “Administrasi”.  Nantinya  melalui  nama  aktifitas  ini  dapat diketahui  pihak/bagian  mana  yang  melakukan  aktifitas  ini. Sedangkan  untuk  aktifitas-aktifitas  yang  berada  di  tengah- tengah  keduanya  tidak  dapat  dilihat  pada  Petri  net  karena terlalu  kompleks  (melebar),  sehingga susah untuk menentukan aktifitas  maupun  pihak  mana  yang  bekerja  berurutan.  Oleh karena  itu  analisis  dilanjutkan  dengan  menggunakan  diagram social network . Melalui social  network dapat  diketahui  bagian/pihak  mana yang melakukan aktifitas di tengah-tengah antara awal maupun akhir.  Sebelumnya,  dilakukan  generalisasi  dari  semua  nama tenaga  medis  sesuai  dengan  bagian/pekerjaan  mereka  pada rumah sakit (dilihat dari event log ). Berikut adalah generalisasi yang dilakukan:
 Semua  tenaga  medis  yang  berakhiran  “-,dr.”  digolongkan sebagai “Dokter”. Dokter di sini melakukan aktifitas sebagai penerima  pasien  (administrasi  UGD)  dan  melakukan  tes medis awal seperti EKG/ECG, GDA/GDR.
 Semua  tenaga  medis  yang  berakhiran  “-,SP.-“  digolongkan sebagai  “Dokter  Spesialis”,  kecuali  SP.PK  dan  SP.Rad karena  aktifitas  yang  dilakukannya  berbeda  dari  dokter spesialis,  yang  mana  mayoritas  hanya  berupa  “ Visite Dokter Spesialis”.
 Tenaga  medis  dengan  akhiran  SP.PK  diubah  menjadi  “Lab PK” karena bertugas pada Lab Patologi Klinik. Pihak Lab PK melakukan  segala  aktiftias  yang  berhubungan  dengan  uji ataupun  pengecekan  kondisi  pasien.  Misalnya,  uji  darah, ureum.
 Tenaga  medis  dengan  akhiran  SP.Rad  diubah  menjadi “Radiolog” karena bertugas pada Lab Radiologi. Tugas pihak
Radiolog  mayoritas  berupa  “ Scan ”  pasien,  baik itu terhadap kepala, thorax dan lain-lain.
 Tenaga  medis  “Perawat”  tidak  diubah  karena  sejak  awal sudah  tergeneralisasi.  Perawat  melakukan  aktifitas  yang bertujuan  untuk  merawat  pasien  sehari-hari  seperti  suntik, memasang infus.
Setelah  semua  tenaga  medis event  log sudah  digeneralisasi seperti ketentuan di atas, maka dibuat diagram social network - nya melalui ProM 5.2. Event log yang digunakan terdiri atas 51 case ,  5  aktor/ resource dan  119  jenis  aktifitas.  Analisis dilakukan  menggunakan handover  of  work metric dengan mempertimbangkan causality .  Untuk  hasil  perhitungan terhadap  bobot penyerahan pekerjaan tiap aktor menggunakan causality dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil perhitungan social network Dokter Dokter Spesialis Lab PK Perawat Radiologi Dokter 0,0987654... 0,0 0,0267489... 0,0061728... 0,0113168... Dokter Spesialis 0,0 0,0030864... 0,0154320... 0,0308641... 0,0051440... Lab PK 0,0082304... 0,0123456... 0,3899176... 0,0925925... 0,0164609... Perawat 0,0 0,0205761... 0,0390946... 0,1851851... 0,0010288... Radiologi 0,020576... 0,0010288... 0,0133744... 0,0154320... 0,0051440...
Untuk  melakukan  analisa  secara  lebih  fokus  dan  mendalam, serta  untuk  mengetahui  secara  lebih  jelas  alur  perawatan pasien,  maka  nilai  threshold  pada social  network dinaikkan menjadi  0,0167.  Diagram social  network yang  terbentuk ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4 Social network yang tergeneralisasi (t = 0,0167)
Gambar di atas dianggap sudah cukup menggambarkan seperti apa  alur  perawatan  pasien  dilihat  dari  pola  penyerahan pekerjaan antar pihak/bagian.
Dari  Petri  net  diketahui  bahwa  semua  proses  perawatan pasien  dimulai  dengan  “Administrasi  UGD”  dan  diakhiri dengan  “Administrasi”.  Melalui event  log diketahui  bahwa
aktifitas  “Administrasi  UGD”  dikerjakan  oleh  pihak  “Dokter” dan aktifitas “Administrasi” dikerjakan oleh pihak “perawat”. Melalui  segala  informasi  di  atas,  berikut  adalah  hasil  analisis dari  hasil  perhitungan  dan    pola  pada diagram yang dihasilkan mengenai alur pelayanan pasien:
 Dokter  (umum)  merupakan  aktor  yang  memulai  semua aktifitas,  dilihat  dari  tidak adanya pekerjaan yang diserahkan kepada dokter. Hal ini dapat dikarenakan semua pasien rawat inap masuk melalui bagian UGD.
 Aktor  Radiolog  terisolasi,  dapat  berarti  bahwa  peran Radiolog tidak terlalu banyak pada proses perawatan pasien.
 Dengan  informasi  bahwa  semua  proses  perawatan  pasien selalui  diawali  oleh  Dokter  dan  diakhiri  oleh  Perawat,  serta melalui  diagram social  network di  atas,  terdapat  beberapa mayoritas  alur  perawatan  pasien  yang  memungkinkan,  yaitu melalui:
o Dokter – Lab PK – Perawat – Dokter spesialis – Perawat o Dokter – Lab PK – Perawat
o Dokter – Lab PK – Perawat – Dokter spesialis – Perawat o Dokter – Lab PK – Perawat – Lab PK – Perawat
o okter  – Lab PK – Perawat – Lab PK – Perawat - Dokter spesialis – Perawat
o Dokter – Lab PK – Perawat - Dokter spesialis – Perawat – Lab PK – Perawat
 Bisa  jadi  terdapat  banyak  perulangan  maupun  penyerahan pekerjaan  bolak-balik  beberapa  kali  pada  bagian/pihak Perawat dan Lab PK.

## B. Analisis Penyerahan Pekerjaan
Analisis kedua yang dilakukan adalah analisis mengenai pola penyerahan  pekerjaan  antar  aktor.  Analisis  pola  penyerahan pekerjaan dilakukan menggunakan hasil pengolahan pada ProM 5.2 ( social network )  serta menggunakan hasil pemodelan Petri net  pada  lampiran  A  untuk  membantu  analisa  dari  hasil  ProM 5.2  yang  menggunakan  faktor causality . Event  log yang digunakan terdiri atas 51 case , 40 aktor dan 119 jenis aktifitas. Berikut adalah hasil dari ProM 5.2 yaitu model social network . Model  ini  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  yang  memperhatikan causality (gambar  5)  dan  yang  tidak  memperhatikan causality (gambar  6).  Kedua  model  menggunakan threshold yang  sama yaitu 0,0085 untuk memudahkan analisa dengan menyingkirkan aktor yang memiliki nilai/bobot penyerahan pekerjaan di bawah 0,0085.
Gambar 5 Diagram social network dengan causality
Gambar 6 Diagram social network tanpa causality
Setelah  didapat  kedua  model,  maka  selanjutnya  dilakukan analisis perbandingan antara kedua model.
C. Analisis Perbandingan Model
Analisis perbandingan metric dilakukan dengan membandingkan  pola  dan  kinerja  penyerahan  pekerjaan  antara diagram  yang  memperhatikan causality dan  yang  tidak  pada social network yang telah dihasilkan.
Perbandingan antar diagram dilakukan untuk membandingkan apa yang tercatat pada event log dengan yang terjadi  di  dunia  nyata  (faktor causality ).  Dengan  metric  yang berbeda pada threshold yang sama, didapat perbedaan maupun persamaan sebagai berikut:
•  Rizaldo, Faizal dan Nur Ilhaini menjadi aktor yang terpisah dari  diagram  utama  pada  kedua  diagram.  Hal  ini  berarti ketiganya lebih sering menyelesaikan pekerjaannya sendiri.
•  Rizaldo, Faizal dan Nur Ilhaini memiliki nilai yang berbeda di antara dua diagram, dan memiliki nilai yang sedikit lebih rendah  pada  diagram  yang  tidak  mempertimbangkan causality .
o  Rizaldo  memiliki  nilai  0,010  pada  diagram  yang mempertimbangkan causality dan  memiliki  nilai  0,009 pada diagram yang tidak mempertimbangkan causality . o  Faizal  memiliki  nilai  0,010  pada  diagram  yang mempertimbangkan causality dan  memiliki  nilai  0,009 pada diagram yang tidak mempertimbangkan causality . o  Nur  Ilhaini  memiliki  nilai  0,016  pada  diagram  yang mempertimbangkan causality dan  memiliki  nilai  0,014 pada diagram yang tidak mempertimbangkan causality .
•  Terdapat perbedaan utama yaitu perbedaan bentuk diagram utama  yang  menghubungkan  beberapa  aktor  sekaligus.
Pada diagram yang mempertimbangkan Causality , terdapat 3 aktor yaitu perawat, Bastiana dan Utami. Sedangkan pada diagram yang tidak mempertimbangkan Causality , terdapat
7 aktor yaitu perawat, Danny, Dyah, Efendi, Lea, Bastiana dan Utami.
•  Perawat,  Bastiana  dan  Utami  ketiganya  ada  pada  kedua diagram  namun  dengan  perbedaan  hubung  an  (panah)  dan bobot.
o  Pada  diagram  pertama,  perawat  memiliki  hubungan penyerahan pekerjaan kepada Bastiana sebesar 0,039 dan sebesar    0,093  untuk  arah  sebaliknya.  Pada  diagram kedua, perawat memiliki hubungan penyerahan pekerjaan kepada  Bastiana  sebesar  0,047  dan  sebesar   0,087 untuk arah sebaliknya.
o  Pada  diagram  pertama,  Bastiana  memiliki  hubungan penyerahan  pekerjaan  kepada  Utami  sebesar  0,016  dan sebesar    0,013  untuk  arah  sebaliknya.  Pada  diagram kedua, Bastiana memiliki hubungan penyerahan pekerjaan kepada  Utami  sebesar  0,009  dan  sebesar    0,010  untuk arah sebaliknya.
o  Pada  diagram  pertama,  Utami  memiliki  hubungan penyerahan  pekerjaan  kepada  perawat  sebesar  0,015. Pada  diagram  kedua,  perawat  tidak  memiliki  memiliki hubungan penyerahan pekerjaan langsung kepada Utami.
•  Pada  diagram  pertama,  dapat dilihat perawat dan Bastiana menyelesaikan  pekerjaannya  sendiri  dengan  bobot  masing- masing 0,185 dan 0,390. Pada diagram kedua, perawat dan Bastiana  menyelesaikan pekerjaannya sendiri dengan bobot masing-masing 0,187 dan 0,267.
•  Pada  diagram  kedua,  perawat  memiliki  hubungan penyerahan  pekerjaan  kepada  Danny  sebesar  0,020  dan sebesar  0,012 untuk arah sebaliknya.
•  Pada  diagram  kedua,  perawat  memiliki  hubungan penyerahan pekerjaan kepada Dyah sebesar 0,010.
•  Pada  diagram  kedua,  perawat  memiliki  hubungan penyerahan pekerjaan kepada Efendi sebesar 0,010.
•  Pada  diagram  kedua,  perawat  memiliki  hubungan penyerahan  pekerjaan  kepada  Lea  sebesar  0,018  dan sebesar  0,012 untuk arah sebaliknya.
•  Pada diagram kedua, Danny memiliki hubungan penyerahan pekerjaan kepada Bastiana sebesar 0,009.
•  Pada  diagram  kedua,  Lea  memiliki  hubungan  penyerahan pekerjaan kepada Bastiana sebesar 0,013.

## D. Analisis Jumlah Penyerahan Pekerjaan
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  aktor  mana  yang paling  sering  menyerahkan  pekerjaan  kepada  aktor  lain  dan aktor  mana  yang  paling  jarang.  Analisis  dilakukan  dengan melihat hasil perhitungan social network yang mempertimbangkan causality ,  baik  diagramnya  maupun  tabel hasil  perhitungannya.  Untuk  tabel  rangking  aktor  dengan jumlah  penyerahan  pekerjaan  terbanyak  dan  paling  sedikit dapat dilihat pada tabel 2 dan 3.
Tabel 2 Ranking teratas penyerahan pekerjaan No Nama Jumlah aktor yang diberi pekerjaan 1 dr. Bastiana Bermawi, SpPK 15 2 Perawat 13 3 Utami Ambarsari, dr. Sp.Rad 6 Tabel 3 Rangking terbawah penyerahan pekerjaan No Nama Jumlah Aktor yang diberi pekerjaan 1 Wita Kartika, dr. Sp. PD 0 2 Nur Aisah Wardani, dr. Sp P 0 3 Mouli Edward, dr.SpOT 0 4 Henry Wahyu S. drg, SpBM 0 5 Artaria Tjempakasari, dr. Sp PD - KGH 0 6 Aditya Bayu Sakti P, dr, SpB 0
Dari kedua tabel di atas terdapat hal unik, yaitu adanya dokter penyakit  dalam  (Sp.PD)  yang  terdapat  pada  tabel  rangking terbawah.  Hal  tersebut  dapat  dibilang  unik  karena  adanya dokter  penyakit  dalam  yang  hampir  tidak  berkontribusi  sama sekali dalam menangani pasien diabetes, yang mana merupakan salah  satu  penyakit  dalam.  Sedangkan  yang  paling  banyak melakukan  penyerahan  pekerjaan  adalah  petugas  Lab  PK, perawat dan radiolog.

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  Tugas  Akhir  ini adalah sebagai berikut:
1. Dari  Petri  net  dan  diagram social  network yang  didapat, diperoleh informasi alur pelayanan pasien sebagai berikut:
a. Pasien selalu dilayani terlebih dahulu oleh Dokter.
b. Pasien melanjutkan perawatan pada Lab Patologi Klinik.
c. Pasien dirawat di ruangan masing-masing oleh perawat.
d. Pasien melakukan kunjungan ke dokter spesialis.
e. Pasien  kembali  ke  kamar  untuk dirawat. Dari sini, pasien dapat pulang, atau mengulangi ke poin b ataupun c.
2. Dari  analisa  pola  penyerahan  pekerjaan  aktor  yang  dibagi menurut  pekerjaannya,  dan  dengan  mempertimbangkan causality , melalui diagram social network dan Petri net yang dihasilkan didapat hasil sebagai berikut:
a. Dokter  (umum)  selalu  mengawali  semua  aktifitas  pada proses perawatan pasien diabetes.
b. Sebaliknya,  perawat  selalu  mengakhiri  semua  aktifitas pada proses perawatan pasien diabetes.
3. Dari  analisa  siapa/bagian  mana  yang  melakukan  penyerahan pekerjaan  paling  banyak  dan  yang  paling  sedikit,  didapat bahwa:
a. Terdapat  tiga  bagian  yang  paling  sering  menyerahkan pekerjaan, yaitu: Perawat, Lab PK, Lab Radiologi.
b. Terdapat beberapa dokter yang hampir tidak menyerahkan pekerjaan sama sekali yaitu Wita Kartika, dr. Sp. PD, Nur Aisah Wardani, dr. Sp P, Mouli Edward, dr.SpOT, Henry Wahyu S. drg, SpBM, Artaria Tjempakasari, dr. Sp PD – KGH, Aditya Bayu Sakti P, dr, SpB.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  pengembangan tugas akhir ini yaitu:
1.  Jumlah case , dalam hal ini jumlah pasien, perlu ditingkatkan supaya  dapat  mencakup  lebih  banyak  aktor  dan  aktifitas yang ada.
2.  Dari  sekian  banyak case yang  digunakan,  setidaknya  ada beberapa  yang  memiliki  alur  yang  sama  persis  supaya variannya tidak terlalu banyak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang  mendukung penelitian  ini,  RSI  Jemursari,  Jurusan  Sistem  Informasi, Fakultas  Teknologi  Informasi,  ITS,  teman-teman  serta keluarga  yang  selalu  memberikan  dukungan.  Dan  terutama kepada Allah SWT. atas segala rahmat dan hidayahnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Meethaisong  and  W.  Premchaiswadi,  “Applying Social  network Miner  on  Medical Event  log s  using Handover  of  work Metric”, Bangkok, 2015.
[2] W.  Meethaisong  and  W.  Premchaiswadi,  “Analysis  of  the  Social network Miner (Working together) of Physicians”, Bangkok, 2015.
[3] Van  der  Aalst,  W.,  Weijters,  T.,  &  Maruster,  L.  (2004).  Workflow Mining  :  Discovering  Process  Models  from  Event  logs.    IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, 1128-1142.
[4] W.  van  der  Aalst.    “Process  Mining:    Discovery,  Conformance  and Enhancement of Business Processes”. Springer-Verlag, Berlin, 2011.
[5] R. Cross. “Knowing what we know: Supporting knowledge creation and sharing  in  social  networks”.  Organizational  Dynamics,  30,  100–120, 2001.