## Rancang Bangun Data Warehouse Untuk Pembuatan Laporan dan Analisis pada Data Kunjungan Pasien Rawat Jalan Rumah Sakit Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing (OLAP)
Nur Ardista 1) , Taufik 2) , Purbandini 3)
1)2)3) Program Studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Kampus C Mulyorejo, Surabaya
1) nur-ar-11@fst.unair.ac.id
2) taufik@fst.unair.ac.id
3) purbandini@fst.unair.ac.id
Abstrak— Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA) merupakan sarana pelayanan kesehatan yang dikelola di  bawah  naungan  Universitas  Airlangga.  Seiring  berjalannya  proses  bisnis,  jumlah  pasien  RSUA  yang semakin bertambah menyebabkan data kunjungan pasien rawat jalan yang harus dikelola oleh bagian rekam medis semakin banyak. Data tersebut dikelola untuk digunakan dalam pembuatan laporan. Informasi dalam laporan  dihasilkan  melalui perhitungan secara  manual atau  menggunakan formula Microsoft Excel  menjadi kendala  dalam  pembuatan  laporan  selain  adanya  kebutuhan  laporan  dengan  format  beragam  dan  analisis multidimensional.  Data  warehouse  berbasis  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  dapat  diterapkan  untuk menangani  masalah  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  dan  membangun  data  warehouse berbasis  OLAP  agar  dapat  digunakan  oleh  bagian  rekam  medis  RSUA  dalam  pembuatan  laporan.  Data warehouse dibangun melalui tujuh tahap yaitu analisis, desain, proses ETL (Extraction, Transformation, and Loading), penerapan OLAP, uji coba, eksplorasi untuk hasil laporan dan analisis, serta evalusi. Perancangan data  warehouse  menggunakan  Nine  Step  Methodology  dengan  pemodelan  berupa  fact  constellation  schema. Hasil  implementasi  data  warehouse  adalah  aplikasi  OLAP  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  kinerja bagian  rekam  medis  RSUA  dalam  pembuatan  laporan,  baik  berupa  tabel  pivot  maupun  grafik.  Penilaian pengguna  terhadap  sistem  data  warehouse  menunjukkan  kategori  baik  dengan  hasil  penilaian  sebesar  73.61 persen.

## Kata Kunci— Data Warehouse, Rawat Jalan, ETL, Nine Step Methodology, OLAP

## Abstract—  Airlangga  University  Hospital  is  a  health  care  facilities  managed  by  the  auspices  of  Airlangga
University. Increasing number of patients in RSUA caused more outpatients’ visits data must be managed by the  medical  record  unit.  The  data  was  used  to  report  making.  The  information  in  the  reports  generated through  manual  calculation  or  used  function  of  Microsoft  Excel  became  a  problem  of  report  making  in addition to their  reporting needs with diverse formats and  multidimensional analysis. Data  warehouse based on Online Analytical Processing (OLAP) could implemented to solved the problem. The goal of this research were to designing and implementing the data warehouse based on OLAP so it could be used by medical record unit to making report. Data warehouse was implemented in seven process : analysis, design, ETL (Extraction, Transformation,  and  Loading),  implementing  OLAP,  trial,  explore  the  report  and  analysis,  and  evaluation. Design  of  data  warehouse  were  using  Nine  Step  Methodology  and  fact  constellation  schema  model.The outcome of this research was an OLAP application that can used to help the task of RSUA medical record unit to  making  report  using  pivot  table  or  chart.  User  ratings  against  the  data  warehouse  system  showed  good category with the results of 73.61 percent in assessment.
Keywords— Data Warehouse, Outpatient, ETL, Nine Step Methodology, OLAP Article history:
Received 11 July 2016; Received in revised form 28 March 2017 & 7 April 2017; Accepted 18 April 2017; Available online 28 April 2017

## I. P ENDAHULUAN
Rumah  Sakit  Universitas  Airlangga  (RSUA) merupakan  sarana  pelayanan  kesehatan  yang dikelola di bawah  naungan  Universitas  Airlangga. RSUA memiliki berbagai layanan kesehatan, yaitu unit  rawat  jalan,  instalasi  rawat  inap,  IGD, laboratorium,  radiologi,  kedokteran  fisik  dan rehabilitasi, medical check up, dan farmasi. Dalam proses  bisnisnya,  RSUA  menerapkan  Sistem
Informasi  Rumah  Sakit  (SIMRS)  sebagai  sistem operasional.  Namun,  SIMRS  yang  diterapkan  di RSUA  masih  terbatas  untuk  melakukan  fungsi pendaftaran dan billing.
Seiring  dengan  berjalannya  proses  bisnis, jumlah pasien RSUA semakin bertambah. Semakin  banyak  pasien,  maka  semakin  banyak pula  data  kunjungan  pasien  yang  harus  dikelola oleh  bagian  rekam  medis.  Data  kunjungan  pasien yang dikelola meliputi data kunjungan pasien pada
unit  rawat  jalan,  unit  rawat  inap,  IGD, laboratorium,  fisioterapi,  rehab  medik,  dan  kamar operasi. Data-data tersebut dikelola dan digunakan untuk  membuat  laporan.  Namun,  pihak  rekam medis  mengalami  kesulitan  dalam  membuat laporan-laporan tersebut, khususnya laporan kunjungan  pasien  pada  unit  rawat  jalan.  Hal tersebut  dikarenakan  data  kunjungan  pasien  pada unit  rawat  jalan  sangat  banyak  dan  jumlahnya lebih  banyak  dibandingkan data  kunjungan pasien pada  unit  layanan  lain  sehingga  pengelolaan  data dan  pembuatan  laporan  kunjungan  pasien  rawat jalan  menjadi  lebih  sulit.  Berdasarkan  laporan kunjungan  pasien  rawat  jalan  RSUA  tahun  2012- 2014,  masing-masing  jumlah  kunjungan  pasien rawat  jalan  pada  tahun  2012,  2013,  dan  2014 adalah 1.398, 5.817, dan 26.585.
Data  kunjungan  pasien  rawat  jalan  dikelola dalam  file  Microsoft  Excel  yang  merupakan rekapan dari rekam medis pasien rawat jalan pada setiap poliklinik. Data itulah yang digunakan untuk membuat  laporan.  Meskipun  SIMRS  telah diterapkan,  namun  data  yang  digunakan  untuk laporan tidak diambil dari data pendaftaran pasien pada  sistem  tersebut  karena  pasien  yang  telah terdaftar  belum  tentu  datang  ke  poliklinik  yang dituju atau batal untuk berobat, sedangkan laporan dibuat berdasarkan pasien yang telah mendapatkan pelayanan di poliklinik.
Bagian  rekam  medis  mengalami  beberapa kendala dalam membuat laporan kunjungan pasien rawat  jalan,  diantaranya  adalah  informasi  dalam laporan yang masih diperoleh dengan menggunakan  perhitungan  secara  manual  atau formula  Ms.Excel serta  adanya kebutuhan berbagai  format  laporan  yang  mendukung  analisis multidimensi. Hal tersebut menyebabkan perhitungan  menjadi  sulit  untuk  dilakukan  dan membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Sebuah solusi  yang  dapat  diterapkan  untuk  menangani masalah yang dihadapi adalah dengan membangun sistem data warehouse.
Data  warehouse  adalah adalah  koleksi  data yang mempunyai sifat berorientasi subjek (subject- oriented),  terintegrasi  (integrated),  time-variant, dan  bersifat  tetap  (non-volatile)  dari  koleksi  data dalam  mendukung  proses  pengambilan  keputusan management ( Inmon W.H.,2002). Data warehouse adalah  sebuah  basis  data  komprehensif  yang mendukung  semua  analisis  keputusan  yang diperlukan oleh suatu organisasi dengan menyediakan  ringkasan  dan  rincian  informasi (Turban, Rainer, & Potter, 2005). Data warehouse yang dipadukan dengan online analytical processing  (OLAP)  mendukung  pengelolaan kembali,  integrasi  dan  analisa  data  yang memungkinkan  pengguna  mengakses  informasi secara cepat dan akurat (Ahmad, 2000). OLAP dan data  warehouse  memiliki  fungsi  yang  saling melengkapi,  data  warehouse  digunakan  untuk
menyimpan dan mengelola data, sedangkan OLAP digunakan  untuk  mengubah  data  dalam  data warehouse  menjadi  informasi    (Reddy,  Srinivasu, Rao,  &  Rikkula,  2010).  Data  warehouse  yang didasarkan  pada  OLAP  memberikan  solusi  untuk masalah  integrasi  data,  akses  informasi,  dan analisis data yang memungkinkan pengguna untuk mengakses  informasi  dengan  cepat  dan  akurat sehingga  eksekutif  dapat  mengambil  keputusan dengan  efisien  (Sheta  &  Eldeen,  2013).  Oleh karena  itu,  data  warehouse  berbasis  OLAP diharapkan  dapat  diterapkan  sebagai  solusi permasalahan  sehingga  dapat  membantu  kinerja bagian  rekam  medis  RSUA  untuk  memenuhi kebutuhan  berbagai  format  laporan  serta  analisis data  multidimensional  dalam  laporan  kunjungan pasien rawat jalan RSUA.
Sebelumnya, penelitian mengenai perancangan data  warehouse  pernah  dilakukan  pada  Rumah Sakit  Umum  Daerah  Palembang  Bari    (Suzana, 2013).  Penelitian  tersebut  dilakukan  untuk membangun data warehouse pada RSUD Palembang  Bari  guna  memenuhi  kebutuhan informasi  bagi  pihak  eksekutif  sehingga  dapat digunakan dalam mendukung pengambilan keputusan  sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja dalam  hal  menangani  pasien.  Dalam  hal  ini,  data warehouse dirancang untuk mengelola data pasien rawat  jalan  dan  rawat  inap.  Perancangan  data warehouse  tersebut  menggunakan  nine  step methodology dengan  pemodelan  fact  constellation schema yang terdiri dari dua tabel fakta yaitu tabel fakta  rawat  jalan  dan  tabel  fakta  rawat  inap. Dimensi  yang  digunakan  dalam  fakta  rawat  jalan adalah  dimensi  waktu,  klinik,  diagnosis,  dan asuransi,  sedangkan  untuk  fakta  rawat  inap dimensi  yang  digunakan  adalah  dimensi  waktu, klinik, asuransi, dan kamar.
Adapun  penelitian  serupa  juga  dilakukan  pada Rumah  Sakit  ABC    (Madyatmadja,  Wibisono, Sucipto,&  Gusti  Agung,  2012).  Tujuannya  adalah membangun  data  warehouse  pada  Rumah  Sakit ABC untuk memberikan solusi pada masalah yang dihadapi  pihak  rumah  sakit  yaitu  terbatasnya ketersediaan  informasi  bagi  eksekutif.  Data warehouse  diharapkan dapat memberikan  manfaat untuk  menyediakan  informasi  baik  secara  rinci maupun  ringkasan  sesuai  dengan  kebutuhan  serta informasi  dapat  diakses  dengan  lebih  cepat  dan mudah  guna  mendukung  pengambilan  keputusan. Ruang  lingkup  pada  penelitian  tersebut  adalah rawat  jalan,  rawat  inap,  dan  penunjang  medik. Perancangan data warehouse dalam kasus ini juga menggunakan  nine  step  methodology.  Namun, pemodelan  yang  digunakan  adalah  star  schema yang  mempunyai  3  tabel  fakta  yaitu  tabel  fakta rawat jalan, tabel fakta rawat inap, dan tabel fakta penunjang  medik.  Dimensi  yang  digunakan  pada tabel  fakta  rawat  jalan  adalah  dimensi  waktu, pasien,  umur,  poliklinik,  dokter,  dan  penyakit.
Dimensi pada tabel fakta rawat inap yaitu dimensi waktu, pasien, umur, kamar, dokter, dan penyakit, sedangkan  dimensi  yang  digunakan  pada  tabel fakta  penunjang  medik  adalah  dimensi  waktu, pasien, umur, dan penunjang medik.
Nine step methodology dijadikan sebagai acuan dalam  merancang  data  warehouse  rawat  jalan RSUA.  Menurut  Kimball  terdapat  9  tahap  dalam merancang data warehouse menggunakan nine step methodology  (Connolly & Begg, 2005). Sembilan tahap  tersebut  adalah  memilih  proses,  memilih grain,  identifikasi  dan  penyesuaian  dimensi, memilih  fakta,  menyimpan  pre-calculation  pada tabel  fakta,  memastikan  tabel  dimensi,  memilih durasi  basis  data,  melacak  perubahan  dimensi secara  perlahan,  dan  menentukan  prioritas  dan model query.
Adapun  pemodelan  data  warehouse  yang digunakan  adalah  fact  constelation  schema  yang memiliki 2 tabel fakta yaitu tabel fakta kunjungan dan tabel fakta diagnosa. Jika data warehouse pada Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Palembang  Bari menggunakan 2 tabel fakta yaitu untuk fakta rawat jalan  dan  fakta  rawat  inap  serta  data  warehouse pada  Rumah  Sakit  ABC  menggunakan  3  tabel fakta yaitu masing-masing untuk fakta rawat jalan, fakta rawat inap, dan fakta penunjang medik, pada penelitian ini 2 tabel fakta hanya digunakan khusus untuk  menangani  rawat  jalan.  Data  warehouse rawat jalan RSUA menggunakan 10 dimensi, yaitu dimensi  waktu,  dimensi  jenis  kelamin,  dimensi jenis  kunjungan,  dimensi  kelompok  usia,  dimensi jenis pembayaran, dimensi kota, dimensi poliklinik,  dimensi  dokter,  dimensi  jenis  dokter, dan  dimensi  diagnosa.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  menghasilkan  rancangan  dan  implementasi data  warehouse  berbasis  OLAP  agar  dapat digunakan  bagian  rekam  medis  untuk  membuat laporan kunjungan pasien rawat jalan RSUA.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  melalui  7  tahap  yaitu analisis,  desain,  ETL,  penerapan  OLAP,  uji  coba, eksplorasi hasil laporan dan analisis, serta evaluasi.

## A. Analisis
Terdapat  3  hal  yang  dilakukan  pada  tahap analisis  yaitu  analisis  permasalahan,  analisis kebutuhan, dan analisis data.
1) Analisis  permasalahan:  Penelitian  diawali
dengan  melakukan  wawancara  untuk  identifikasi permasalahan  yang  dialami,  khususnya  terkait pembuatan laporan.
2) Analisis  kebutuhan:  Tahap ini  juga dilakukan  melalui  wawancara  untuk  identifikasi kebutuhan  agar  mampu  memberikan  solusi terhadap permasalahan serta melakukan identifikasi terhadap kebutuhan laporan.
3) Analisis  data:  Sebelum  melakukan  analisis
data, dilakukan pengambilan sampel data kunjungan  pasien  rawat  jalan.  Data  tersebut kemudian  dianalisis  agar  dapat  mempermudah perancangan dan pemodelan data warehouse.

## B. Desain
Tahap  desain  terdiri  dari  proses  perancangan dan pemodelan data warehouse.
1) Perancangan data warehouse: Perancangan  data  warehouse  menggunakan  nine step methodology yang terdiri dari 9 tahap yaitu:
a) Memilih proses: Pemilihan proses dilakukan  untuk  memperjelas  batasan  data warehouse.
b) Memilih  grain:  Grain  adalah  data  dari calon  fakta  yang  dapat  dianalisis.  Memilih  grain berarti menentukan apa yang dipresentasikan oleh record pada tabel fakta.
c) Identifikasi  dan  penyesuaian  dimensi:
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap dimensi yang digunakan yaitu disesuaikan dengan grain yang dipilih.
d) Memilih  fakta:  Melakukan  pemilihan fakta  dimana  setiap  fakta  memiliki  data  yang dapat  dihitung  sehingga  dapat  ditampilkan  dalam laporan dan dapat dianalisis.
e) Menyimpan  pre-calculation  pada  tabel fakta:  Banyak  proses  kalkulasi  yang  dilakukan pada  tabel  fakta  dan  untuk  memudahkan implementasi  ke  data  warehouse  perlu  dilakukan penyimpanan hasil pre-kalkulasi tersebut.
f) Memastikan tabel dimensi:
Menambahkan  deskripsi  atau  informasi  lengkap mengenai  dimensi  meliputi  atribut-atribut  yang digunakan pada setiap dimensi.
g) Memilih  durasi  basis  data:  Menentukan durasi data yang digunakan dalam data warehouse sesuai kebutuhan.
h) Melacak  perubahan  dimensi  secara perlahan: Melakukan pengamatan terhadap perubahan  dimensi  pada  tabel  dimensi  kemudian mengidentifikasi  tipe  perubahan  dimensi  sebagai berikut :
 Tipe  1:    Atribut  dimensi  yang  telah  berubah tertulis ulang
 Tipe  2:  Atribut  dimensi  yang  telah  berubah menimbulkan sebuah dimensi baru
 Tipe  3:  Atribut  dimensi  yang  telah  berubah menimbulkan  alternatif  sehingga  nilai  atribut lama  dan  baru  dapat  diakses  bersama  pada dimensi yang sama
i) Menentukan  prioritas  dan  model  query:
Mempertimbangkan  pengaruh  dari  rancangan fisik,  seperti  kapasitas  penyimpanan  pada  disk, backup, dan keamanan akses oleh pengguna.
2) Pemodelan  data  warehouse:  Model  yang
digunakan  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  atau studi  kasus.  Dalam  hal  ini  model  yang  dipilih adalah fact constellation schema.

## C. Proses Extraction, Transformation, Loading (ETL)
Proses  ETL  terdiri  dari  3  tahap  yaitu extraction, transformation, dan loading.
1) Extraction: Pada proses ekstraksi, dilakukan pengambilan data dari sumber kemudian  data  diubah  ke  dalam  format  yang dibutuhkan.
2) Transformation:  Transformasi  dilakukan untuk mengolah data agar memiliki format seperti yang dibutuhkan dalam data warehouse. Transformasi  data  dilakukan  dengan  memilih atribut  yang  penting  dan  akan  digunakan  untuk data  warehouse,  menghapus  atribut  data  yang tidak  dibutuhkan,  menghapus  record  yang  tidak memiliki  nilai,  dan  menambahkan  atribut  data tambahan jika diperlukan.
3) Loading  :  Loading  adalah  tahap  pemuatan data.  Data  yang  telah  ditransformasi  akan  siap dimuat ke data warehouse.

## D. Penerapan OLAP
OLAP dibangun dengan tujuan agar pengguna dapat  melakukan  analisis  multidimensi  sehingga menghasilkan infromasi yang diperlukan.

## E. Uji Coba
Pengembang  sistem  melakukan  uji  coba sebelum  aplikasi  OLAP  disampaikan  kepada pengguna  dengan  cara  membuat  laporan  sesuai dengan  kebutuhan.  Namun,  jika  belum  sesuai, maka kembali ke tahap desain untuk memperbaiki rancangan maupun pemodelan.

## F. Eksplorasi Hasil Laporan dan Analisis
Ketika  aplikasi  OLAP  mampu  memenuhi kebutuhan  laporan,  selanjutnya  dapat  dilakukan analisis  dan  eksplorasi  untuk  membuat  laporan dengan format lain yang mungkin dibutuhkan.

## G. Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk mengetahui tanggapan  atau  penilaian  pengguna  terhadap sistem  data  warehouse  yang  dibangun.  Evaluasi dilakukan  dengan  cara  memberikan  kuesioner kepada  pengguna  sistem  data  warehouse  yaitu penanggungjawab  rekam  medik  dan  seorang  staf rekam medik.
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis
Tahap  analisis  meliputi  analisis  permasalahan, analisis kebutuhan, dan analisis data.
1) Analisis  permasalahan:  Kendala  utama yang  dihadapi  dalam  pembuatan  laporan  adalah proses perhitungan yang dilakukan untuk menghasilkan  informasi  dilakukan  secara  manual atau  menggunakan  formula  Ms.Excel.  Kendala lain  yang  dihadapi  adalah  adanya  kebutuhan format  laporan  yang  bermacam-macam  dan mengandung  analisis  data  multidimensional, sehingga  membutuhkan  waktu  cukup  lama  untuk menghasilkan laporan tersebut, sedangkan laporan yang  harus  dibuat  tidak  hanya  laporan  kunjungan pada unit rawat jalan, melainkan laporan pada unit lain.
2) Analisis kebutuhan: Kebutuhan yang diinginkan  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  mengolah  data  menjadi  laporan  dalam berbagai  format  yang  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan  tanpa  melakukan  perhitungan  secara manual atau menggunakan formula agar pembuatan laporan lebih mudah dan cepat. Selain itu  terdapat  beberapa  format  laporan  yang dibutuhkan yaitu :
a) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan setiap bulan
b) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan setiap triwulan
c) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan setiap tahun
d) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  laki-laki dan  perempuan,  baik  pasien  baru  maupun pasien lama
e) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  pada setiap  poliklinik  untuk  pasien  berjenis kelamin laki-laki dan perempuan, baik pasien baru maupun pasien lama
f) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  pada setiap poliklinik berdasarkan jenis pembayaran g) Laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan kota h) Laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan dokter
i) Laporan  sepuluh  jumlah  diagnosa  terbanyak yang diderita pasien
3) Analisis  data:  Pada  tahap  ini  dilakukan pengambilan  data  sampel  untuk  mengetahui format  data  kunjungan  pasien  rawat  jalan.  Data kunjungan  tersebut  merupakan  rekapan  dari rekam  medis  pasien  pada  unit  rawat  jalan.  Data kunjungan  pasien  rawat  jalan  telah  disimpan  di RSUA  sejak  Januari  2013  berupa  file  Ms.Excel. Atribut  dalam  data  kunjungan  pasien  rawat  jalan RSUA dijelaskan pada Tabel 1.

## B. Desain
Tahap  desain  terdiri  dari  proses  perancangan dan pemodelan data warehouse
1) Perancangan data warehouse: Perancangan  data  warehouse  menggunakan  nine step  methodology dengan 9  tahap sebagai berikut :
a) Memilih  proses:  Berdasarkan  ruang lingkup,  proses  yang  dipilih  dalam  membangun data  warehouse  adalah  proses  pencatatan  data kunjungan  pasien  rawat  jalan  dan  proses pelaporan kunjungan pasien rawat jalan.
T ABEL 1. D AFTAR A TRIBUT D ATA K UNJUNGAN P ASIEN R AWAT J ALAN No. Atribut Keterangan 1. Tanggal pengembalian Waktu pengembalian rekam medis dari poliklinik ke unit rekam medis 2. Tanggal MRS Waktu ketika pasien Masuk Rumah Sakit (MRS) 3. No. Rekam medis Nomor rekam medis pasien 4. Nama pasien Nama pasien 5. Jenis kelamin Jenis kelamin pasien
6. Kunjungan Kunjungan oleh pasien baru atau pasien lama 7. Umur Berdasarkan  keterangan  dari  bagian rekam  medis,  umur  kelompokkan menjadi 8 kategori sesuai standar dari dinas  kesehatan  yaitu  0-28  hari,  28 hari-1  tahun,  1-4  tahun,  5-14  tahun,
15-24  tahun,  25-44  tahun,  45-64 tahun, dan lebih dari 65 tahun 8. Jenis bayar Jenis  pembayaran  yang  digunakan yaitu  umum, Askes,  Jamkesda,
Jamkesmas, Jamsostek, JKN, SKTM,
Polri,  PT.Pelni,  Wijaya  Karya,  dan BPJS 9. Tempat/ tanggal lahir Tempat dan tanggal lahir pasien 10. Alamat Alamat pasien 11. Kota Kota tempat tinggal pasien 12. Nama dokter Nama dokter yang menangani pasien 13. Fisioterapi Diisi dengan nama petugas fisioterapi atau perawat 14. Diagnosa Penyakit yang diderita pasien 15. Kode ICD X Kode diagnosa sesuai standar WHO 16. Rujukan Keterangan asal dan tujuan rujukan pasien 17. Unit / poliklinik Terdiri dari poli penyakit dalam, kesehatan anak, obstetri dan ginekologi, bedah, bedah TKV,
bedah plastik, bedah saraf, penyakit saraf, penyakit paru, jantung, kesehatan THT, kesehatan mata, urologi, ortopedi, gigi dan mulut, kesehatan kulit dan kelamin,
kedokteran jiwa, gizi, anestesi, serta Kedokteran Fisik dan Rehabilitasi 18. Advice
Saran pengobatan untuk pasien, misalnya terapi obat, rawat luka, dan sebagainya 19. Operasi Diisi jika pasien mendapatkan tindakan operasi 20. Konsultasi Diisi jika pasien melakukan konsultasi
b) Memilih grain: Grain dipilih berdasarkan kebutuhan  laporan  yaitu  laporan  yang  berisi informasi  jumlah  pasien  rawat  jalan  yang  dapat dianalisis  berdasarkan  waktu,  jenis  kelamin,  jenis
kunjungan,  kota,  jenis  pembayaran,  poliklinik, dokter dan sepuluh jumlah diagnosa terbanyak.
c) Identifikasi  dan  penyesuaian  dimensi:
Terdapat  10  dimensi  yang  digunakan  dalam  data warehouse,  yaitu  dimensi  waktu,  dimensi  jenis kelamin,  dimensi  jenis  kunjungan,  dimensi kelompok  usia,  dimensi  kota,  dimensi  jenis pembayaran,  dimensi  poliklinik,  dimensi  dokter, dimensi jenis dokter, dan dimensi diagnosa. Dapat juga  ditambahkan  dimensi  lain  yaitu  dimensi kelompok  usia  dan  dimensi  jenis  dokter  sehingga nantinya juga dapat digunakan untuk laporan.
d) Memilih fakta: Fakta yang dipilih adalah jumlah  kunjungan  pasien  rawat  jalan  dan  jumlah diagnosa.
e) Menyimpan  pre-calculation  pada  tabel fakta:  Perhitungan  pada  tabel  fakta  kunjungan adalah jumlah kunjungan pasien rawat jalan yaitu menunjukkan banyaknya pasien yang mendapatkan  pelayanan  pada  unit  rawat  jalan, sedangkan perhitungan pada tabel diagnosa adalah jumlah  diagnosa  yang  menunjukkan  banyaknya penyakit yang diderita pasien unit rawat jalan.
f) Melengkapi  tabel  dimensi:  Deskripsi
masing-masing tabel dimensi yang telah ditentukan, dijelaskan pada Tabel 2.
T ABEL 2. P ENJELASAN T ABEL D IMENSI
Dimensi Atribut Deskripsi
Waktu
Waktu MRS Laporan dapat dibuat berdasarkan hari, tanggal, bulan, triwulan, dan tahun
Tanggal Hari Bulan Triwulan Tahun Jenis kelamin Id jenis kelamin Laporan dapat dibuat berdasarkan jenis kelamin Jenis kelamin Kelompok usia Id kelompok usia Laporan dan analisis dapat dibuat berdasarkan kelompok usia pasien Kelompok usia Kota Id kota Laporan dapat dibuat berdasarkan kota asal pasien Kota Jenis kunjungan Id jenis kunjungan Laporan dapat dibuat berdasarkan jenis kunjungan Jenis kunjungan Jenis pembayaran Id jenis pembayaran
Laporan dapat dibuat berdasarkan jenis pembayaran Jenis pembayaran Poliklinik Id poliklinik Laporan dapat dibuat berdasarkan poliklinik Poliklinik Dokter Id dokter Laporan dapat dibuat berdasarkan dokter Nama dokter Jenis dokter Id jenis dokter Laporan dapat dibuat berdasarkan jenis dokter Jenis dokter Diagnosa Kode diagnosa Laporan dan analisis dapat dibuat berdasarkan diagnosa Diagnosa
g) Memilih  durasi  dari  basis  data:  Data yang digunakan untuk data warehouse adalah data bulan  Juli  2014  hingga  Juni  2015  dengan  jumlah transaksi sebanyak 41.243.
h) Melacak  perubahan  dari  dimensi  secara perlahan: Atribut dimensi yang mungkin berubah adalah  poliklinik,  jenis  pembayaran,  dan  jenis dokter. Data warehouse rawat jalan menggunakan tipe  yang  ketiga  yaitu  atribut  dimensi  yang  telah berubah  menimbulkan  alternatif  sehingga  nilai atribut  lama  dan  baru  dapat  diakses  secara bersama pada dimensi yang sama.
i) Menentukan  prioritas  dan  mode  query:
Update  dilakukan  setiap  bulan  dan  upaya  untuk menjaga keamanan dilakukan dengan memberikan password  pada  DBMS  dan  memproteksi  file Ms.Excel yang digunakan sebagai OLAP.
2) Pemodelan  data  warehouse  :  Pemodelan
yang  digunakan  adalah  fact  constellation  schema dengan  2  tabel  fakta  dan  10  tabel  dimensi.  Fact constellation  schema  dibuat  dalam  bentuk Conceptual Data Model (CDM) dan Physical Data Model  (PDM).  Physical  Data  Model  (PDM)  dari pemodelan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## C. Proses Extraction, Transformation, Loading (ETL)
Proses  ETL  terdiri  dari  3  tahap  yaitu extraction, transformation, dan loading.
1) Extraction:  Data  kunjungan  pasien  rawat
jalan  RSUA  diambil  dari  sumber  dan  sudah tersimpan  pada  file  Ms.Excel  sesuai  dengan kebutuhan dalam data warehouse.
2) Transformation:  Transformasi  dilakukan untuk  mengolah  data  kunjungan  pasien  rawat jalan  agar  memiliki  format  sesuai  dengan
kebutuhan. Berikut adalah hal-hal yang dilakukan dalam proses transformasi :
a) Menentukan nomor transaksi
b) Mengubah format waktu
c) Menentukan tanggal
d) Menentukan hari
e) Menentukan bulan
f) Menentukan triwulan
g) Menentukan tahun
h) Mengubah  format  penulisan  pada  atribut jenis kelamin
i) Menentukan id jenis kelamin
j) Menentukan id kota
k) Mengubah  format  penulisan  pada  atribut kelompok usia
l) Menentukan id kelompok usia
m) Mengubah  format  penulisan  pada  atribut jenis kunjungan
n) Menentukan id jenis kunjungan
o) Mengubah  format  penulisan  pada  atribut jenis pembayaran
p) Menentukan id jenis pembayaran
q) Mengubah  format  penulisan  pada  atribut poliklinik
r) Menentukan id poliklinik
s) Menentukan id dokter
t) Menambahkan atribut jenis dokter
u) Menentukan id jenis dokter
v) Normalisasi diagnosa dalam transaksi
w) Penyamaan istilah diagnose
FK_RELAT IONSHIP_1 FK_RELATIONSHIP_2 FK_RELATIONSHIP_3 FK_RELATIONSHIP_4 FK_RELATIONSHIP_5 FK_RELAT IONSHIP_6 FK_RELATIONSHIP_7 FK_RELATIONSHIP_8 FK_RELATIONSHIP_9 FK_RELATIONSHIP_11 FK_RELAT IONSHIP_13 FK_RELATIONSHIP_14 FK_RELAT IONSHIP_15 FK_RELATIONSHIP_16 FK_RELAT IONSHIP_17 dim_Waktu waktu_mrs tanggal hari bulan triwulan tahun date char(2) varchar(6) varchar(10) varchar(20) char(4) <pk> dim_Kel_Usia id_kelompok_usia kelompok_usia char(1) varchar(10)
<pk> dim_JKelamin id_jenis_kelamin jenis_kelamin char(1)
varchar(10) <pk> dim_Kota id_kota kota char(3) varchar(50) <pk> dim_JPembayaran id_jenis_pembayaran jenis_pembayaran char(2) varchar(15) <pk> dim_JKunjungan id_jenis_kunjungan jenis_kunjungan char(2)
varchar(12) <pk> dim_Poliklinik id_poliklinik poliklinik char(2)
varchar(30) <pk> dim_Dokter id_dokter id_jenis_dokter nama_dokter char(5) char(3) varchar(50) <pk>
<fk>
dim_Diagnosa kode_icd_x diagnosa varchar(20) varchar(150) <pk> fakta_Kunjungan no_transaksi id_jenis_pembayaran id_poliklinik id_kelompok_usia id_dokter id_jenis_kelamin id_jenis_kunjungan waktu_mrs id_kota status varchar(10) char(2) char(2) char(1) char(5) char(1) char(2) date char(3) int <pk> <fk5> <fk7> <fk2> <fk8> <fk3> <fk6> <fk1> <fk4> fakta_Diagnosa no_record id_kelompok_usia id_kota kode_icd_x waktu_mrs id_jenis_kelamin id_poliklinik status varchar(10) char(1) char(3) varchar(20) date char(1) char(2) int <pk> <fk4> <fk6> <fk2> <fk1> <fk3> <fk5> dim_JDokter id_jenis_dokter jenis_dokter char(3) varchar(50) <pk>
Gambar 1. Physical Data Model (PDM)
x) Menentukan nomor record
y) Memberikan nilai pada setiap record data
Daftar atribut yang dibutuhkan dalam membangun data warehouse dijelaskan dalam Tabel 3.
T ABEL 3. D AFTAR A TRIBUT D ATA YANG D IPERLUKAN D ALAM D ATA W AREHOUSE No. Atribut data Penggunaan 1. No_transaksi Fakta_Kunjungan 2. No_record Fakta_Dianosa 3. Status Fakta_Diagnosa dan Fakta_Kunjungan 4. Waktu_mrs Dim_Waktu 5. Tanggal 6. Hari 7. Bulan
8. Triwulan
9. Tahun 10. Id_jenis_kelamin
Dim_JKelamin
11. Jenis_kelamin 12. Id_kelompok_usia
Dim_Kel_Usia
13. Kelompok_usia 14. Id_kota
Dim_Kota
15. Kota 16. Id_jenis_kunjungan
Dim_JKunjungan
17. Jenis_kunjungan
18. Id_jenis_pembayaran Dim_JPembayaran
19. Jenis_pembayaran
20. Id_poliklinik Dim_Poliklinik 21. Poliklinik
22. Id_dokter Dim_Dokter 23. Nama_dokter 24. Id_jenis_dokter Dim_JDokter 25. Jenis_dokter 26. Kode_icd_x Dim_Diagnosa 27. Diagnosa
3) Loading:  Tahap  loading  atau  pemuatan dilakukan  data  dilakukan  melalui  3  proses,  yaitu pemuatan  data  dari  Ms.excel  ke  tabel  staging, pemuatan data dari tabel staging ke tabel fakta dan dimensi,  serta  pemuatan  data  dari  tabel  fakta  dan dimensi ke tabel view. Tabel staging adalah tabel yang digunakan untuk menyimpan data yang telah ditransformasi.  Pada  tahap  ini  data  warehouse telah  terbentuk  tetapi  belum  dapat  diakses sehingga harus dilakukan penerapan OLAP.

## D. Penerapan OLAP
OLAP dibangun pada Microsoft Excel dengan tujuan  agar  pengguna  dapat  melakukan  analisis multidimensi  menggunakan  tabel  pivot  untuk menghasilkan  laporan  sesuai  dengan  kebutuhan. Aplikasi  OLAP  dibangun  menjadi  2  bagian  yaitu kunjungan  dan  diagnosa.  OLAP  kunjungan digunakan  untuk  mengelola  laporan  mengenai kunjungan  pasien,  sedangkan  OLAP  diagnosa untuk mengelola laporan mengenai diagnosa.

## E. Uji Coba
Uji  coba  dilakukan  terhadap  aplikasi  OLAP untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  tersebut  dapat menghasilkan  laporan  sesuai  dengan  format  yang
dibutuhkan.  Berikut  adalah  hasil  uji  coba  OLAP untuk memenuhi kebutuhan laporan:
1)  Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan  setiap  bulan:  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk laporan  jumlah  kunjungan  pasien  berdasarkan bulan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Berdasarkan laporan  yang  terbentuk,  jumlah  kunjungan  pasien unit rawat jalan pada bulan Juli hingga Desember 2014 selalu mengalami kenaikan, sedangkan pada bulan Januari hingga Juni 2015 jumlah kunjungan pasien cenderung mengalami kenaikan . Informasi tersebut dapat digunakan sebagai dasar peningkatan mutu pelayanan rawat jalan.
Gambar  2.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan pasien berdasarkan bulan
2)  Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan setiap triwulan: Berdasarkan laporan jumlah kunjungan pasien rawat jalan setiap triwulan yang ditunjukkan  pada  Gambar  3,  dapat  diketahui bahwa  pada  tahun  2014  untuk  periode  triwulan Juli-September  dan  Oktober-Desember  jumlah pasien  mengalami  kenaikan,  begitu  pula  pada tahun 2015 triwulan Januari-Maret dan April-Juni juga mengalami peningkatan.
Gambar  3.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan pasien berdasarkan triwulan
3)  Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  rawat jalan  setiap  tahun:  Laporan  jumlah  kunjungan pasien  berdasarkan  tahun  dapat  dilihat  pada Gambar 4. Laporan tersebut memberikan informasi  bahwa  jumlah  kunjungan  pasien  rawat
jalan  pada  tahun  2014  hingga  2015  mengalami peningkatan.
Gambar  4.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan pasien berdasarkan tahun
4) Laporan jumlah kunjungan pasien laki-laki dan perempuan, baik pasien baru maupun pasien lama:  Berdasarkan  laporan  jumlah  kunjungan pasien menurut jenis kelamin dan jenis kunjungan pada  Gambar  5,  diketahui  bahwa  jumlah  pasien lama  lebih  banyak  daripada  jumlah  pasien  baru. Jumlah  pasien  perempuan  lebih  banyak  daripada jumlah pasien laki-laki, baik pasien lama maupun pasien baru.
5) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  pada setiap  poliklinik  untuk  pasien  berjenis  kelamin laki-laki  dan  perempuan,  baik  pasien  baru maupun  pasien  lama:  Laporan  jumlah  kunjungan pasien  berdasarkan  poliklinik,  jenis  kelamin,  dan jenis  kunjungan  dapat  dilihat  pada  Gambar  6. Laporan  tersebut  memberikan  informasi  bahwa berdasarkan  jenis  kunjungan,  poliklinik  paling sering dikunjungi oleh pasien baru maupun pasien lama  adalah  poliklinik  penyakit  dalam.  Adapun berdasarkan  jenis  kunjungan  dan  jenis  kelamin, poliklinik  paling  sering  dikunjungi  oleh  pasien
baru  dan  lama  baik  laki-laki  maupun  perempuan adalah poliklinik penyakit dalam.
Gambar  5.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan  pasien  berdasarkan  jenis  kelamin  dan  jenis kunjungan
6) Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  pada setiap  poliklinik  berdasarkan  jenis  pembayaran: Laporan  jumlah  kunjungan  pasien  berdasarkan poliklinik  dan  jenis  pembayaran  pada  Gambar  7 memberikan  informasi  bahwa  secara  umum  jenis pembayaran  yang  banyak  digunakan  oleh  pasien pada  tahun  2014  hingga  2015  adalah  JKN. Pembayaran menggunakan JKN banyak
digunakan  oleh  pasien  untuk  berobat  pada poliklinik penyakit dalam.
7) Laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan  kota:  Laporan  jumlah  kunjungan pasien  berdasarkan  kota  dapat  digunakan  untuk memetakan persebaran asal pasien yang berkunjung  ke  RSUA  berdasarkan  kota.  Secara umum, jumlah pasien  yang berkunjung  ke  RSUA berdasarkan  kota  asalnya  dapat  dilihat  pada laporan dalam Gambar 8.
Gambar  6.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah  kunjungan  pasien  berdasarkan  poliklinik,  jenis  kelamin,  dan  jenis kunjungan
Gambar  8.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan pasien berdasarkan kota
8) Laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan  dokter:  Laporan  berdasarkan  dokter diperlukan untuk mengetahui kinerja atau kemampuan  setiap  dokter  dalam  melayani  pasien berdasarkan  jumlah  berapa  kali  masing-masing dokter  menangani  pasien.  Informasi  mengenai kinerja  setiap  dokter  dalam  menangani  pasien dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar  9.  Hasil  uji  coba  OLAP  untuk  laporan  jumlah kunjungan pasien berdasarkan dokter
9) Laporan sepuluh jumlah diagnosa terbanyak  yang  diderita  pasien:  Laporan  sepuluh jumlah  diagnosa  terbanyak  dapat  dilihat  pada Gambar  10.  Diagnosa  yang  berada  pada  urutan pertama  yang  menunjukkan  bahwa  diagnosa tersebut  paling  banyak  diderita  pasien  adalah Essential (primary) hypertension. Laporan tersebut  digunakan  sebagai  dasar  perencanaan program pemberantasan penyakit tertentu.
Gambar 7. Hasil uji coba OLAP untuk laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan poliklinik dan jenis pembayaran
Selain  berupa  tabel  pivot,  aplikasi  OLAP  juga dapat  menampilkan  laporan  berupa  grafik  seperti contoh  pada  Gambar  11  yaitu  grafik  laporan kunjungan  pasien  berdasarkan  bulan.  Laporan berupa  grafik  dapat  membantu  pengguna  untuk membaca informasi dengan lebih mudah.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  kebutuhan laporan  yang  diinginkan  oleh  pihak  rekam  medis dapat  dipenuhi  melalui  sistem  data  warehouse berbasis OLAP yang telah dibangun.

## F. Eksplorasi Hasil Laporan dan Analisis
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis dan  eksplorasi  hasil  laporan  dengan  format  lain
diluar  kebutuhan  yang  diminta.  Gambar  12 menunjukkan  contoh  hasil  eksplorasi  laporan jumlah  kunjungan  pasien  berdasarkan  kelompok usia.

## G. Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan memberikan kuesioner  kepada  pengguna.  Kuesioner  yang diberikan  kepada  pengguna  berisi  9  indikator untuk poin yang dievaluasi. Setiap indikator diberi skor  yang  mewakili  skala  penilaian.  Skala penilaian  terdiri  dari  4  jenjang  yaitu  kurang  baik dengan  skor  1,  cukup  baik  dengan  skor  2,  baik dengan  skor  3,  dan  sangat  baik  dengan  skor  4.
Gambar 10. Hasil uji coba OLAP untuk laporan sepuluh jumlah diagnosa terbanyak
Gambar 11. Grafik laporan kunjungan pasien berdasarkan bulan
Hasil pengisian kuesioner oleh pengguna disajikan pada Tabel 4.
T ABEL 4. H ASIL K UESIONER E VALUASI S ISTEM D ATA
W AREHOUSE No.
Indikator Skor pilihan responden Jumlah Responden 1 Responden 2 1. Tampilan OLAP pada Ms.Excel 3 3 6 2. Kemudahan penggunaan aplikasi OLAP
3
3 6 3. Kemampuan OLAP untuk menghasilkan laporan sesuai dengan format yang dibutuhkan 3 3 6 4. Kemampuan sistem data warehouse untuk menghasilkan laporan dalam format lain 3 2 6 5. Tampilan laporan yang disajikan 3 2 5 6. Kemudahan dalam memahami laporan 3
3 6
7. Keakuratan informasi yang dihasilkan oleh sistem data warehouse dalam laporan
3 4 7 8. Efisiensi penggunaan sistem data
warehouse dalam mendukung pelaporan 3 3 6 9. Manfaat sistem data warehouse untuk
membantu kinerja bagian rekam medis dalam pelaporan 3 3 6 Jumlah 27 26 53
Penentuan  hasil  penilaian  sistem  dilakukan dengan menggunakan rumus pada persamaan 1.
(1)
Skor aktual = jumlah skor hasil kuesioner
Skor ideal    = (skor tertinggi butir indikator) x (n  butir  indikator)  x  (jumlah responden)
Jumlah  skor  aktual  adalah  54,  sedangkan  skor ideal  adalah  4  x  9  x  2  =  72,  sehingga  penilaian responden  terhadap  sistem  data  warehouse  adalah 53/72 = 0.7361 x 100% = 73.61 %.
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  nilai interval  untuk  menentukan  kategori  penilaian dengan rumus pada persamaan 2.
I   = (2)
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  nilai  interval untuk  setiap  kategori  adalah  100%  :  4  =  25%, sehingga  ditentukan  kategori  penilai  sebagai berikut :
1) 0 – 24.99% untuk kategori kurang baik
2) 25% – 49.99% untuk kategori cukup baik
3) 50% – 74.99% untuk kategori baik
4) 75% – 100% untuk kategori sangat baik
Dengan demikian, jika hasil penilaian pengguna  terhadap  sistem  data  warehouse  adalah 73.61 % maka masuk dalam kategori baik.

## IV. K ESIMPULAN
Implementasi  data  warehouse  menghasilkan sebuah  aplikasi  OLAP  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  kinerja  pihak  rekam  medis RSUA  dalam  membuat  laporan  sesuai  dengan format yang dibutuhkan tanpa melakukan perhitungan  secara  manual.  Selain  itu,  OLAP mampu  menghasilkan  beberapa  format  laporan yang  mungkin  dibutuhkan  di  masa  mendatang. OLAP  dapat  menampilkan  laporan  dalam  bentuk
Gambar 12. Laporan jumlah kunjungan pasien berdasarkan kelompok usia
tabel  pivot  dan  grafik.  Adapun  hasil  evaluasi berdasarkan kuesioner menunjukkan bahwa penilaian pengguna terhadap sistem data warehouse  masuk  ke  dalam  kategori  baik  dengan hasil penilaian sebesar 73.61%.
Diharapkan pengembangan sistem data warehouse dimasa mendatang dapat menggunakan data dari sistem OLTP yaitu  SIMRS agar  kualitas data  yang  digunakan lebih baik.  Selain itu,  sistem data  warehouse  juga  dapat  dikembangkan  untuk mendukung pelaporan pada unit lain seperti rawat inap, operasi, IGD, laboratorium, dan rehab medik serta  sistem  dapat  dikembangkan  dengan  lebih baik  sehingga  mempunyai  antarmuka  yang  lebih menarik, misalnya dalam sebuah aplikasi web.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  I.  (2000).  Data  Warehousing  in  Construction Organizations.  Construction  Congress  VI  :
Building  Together  for  a  Better  Tomorrow  in an  Increasingly  Complex  World.  Orlando: American Society of Civil Engineers. Connolly,  T.  M.,  &  Begg,  C.  E.  (2005).  Database Systems  :  A  Practical  Approach  to  Design,
Implementation,  and  Management.  Addison Wesley.
Inmon,  W.  H.  (2005).  Building  the  Data  Warehouse. Indianapolis: Wiley.
Madyatmadja,  E.  D.,  Wibisono,  M.  A.,  Sucipto  A.,  & Gusti  Agung  D.  V.  (2012).  Manfaat Datawarehouse  pada  Rumah  Sakit  ABC.
ComTech , 3 (2), 824-831.
Reddy,  G.  S.,  Srinivasu,  R.,  Rao,  M. P.,  &  Rikkula,  S. R.  (2010).  Data  Warehousing,  Data  Mining, OLAP  and  OLTP  Technologies  are  Essential Elements to Support Decision-Making Process  in  Industries.  International  Journal on Computer Science and Engineering , 2 (9), 2865-2873.
Sheta, O. E., & Eldeen, A. N. (2013). The Technology of  Using  A  Data  Warehouse  to  Support Decision-Making in Health Care. International Journal of Database Management Systems , 5 (3), 75-86. Suzana,  M.  (2013).  Analisis  dan  Perancangan  Data Warehouse  Rumah  Sakit  Umum  Daerah Palembang  Bari.  Skripsi,  Universitas  Bina Darma, Program Studi Teknik Informatika.
Turban,  E.,  Rainer,  R.  K.,  &  Potter,  R.  E.  (2005).
Introduction  to  Information  Technology. Canada: John Wiley & Sons.