## JSTI

## JurnalSistem Teknik Industri
*Corresponding author at: Institut Teknologi Del, Toba, Indonesia E-mail address: Yosef Manik <yosef.manik@del.ac.id> Copyright © 2020 Published by Talenta Publisher,   ISSN   1411-5247 e-ISSN: 2527-9408 Journal Homepage: http://talenta.usu.ac.id/jsti

## Perencanaan Kebutuhan Sumber Daya Manusia untuk
Mempercepat Waktu Respon di Instalasi Gawat Darurat (IGD) dengan Metode Discrete Event Simulation (Studi Kasus: RSU HKBP Balige)

## Desi Simorangkir dan Yosef Manik
Program Studi Manajemen Rekayasa, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Del
Abstract.  One  of  the  performance  indicators  to  assess  the  speed  of  service  in  the  emergency department  is  the  response  time,  which  is  the  time  between  the  arrival  of  the  patient  in  the emergency room until  the patient  is treated by a doctor. The standard response time based on the  Decree  of  the  Minister  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia  Number  856  of  2009  is  a maximum  of  5  minutes.  The  response  time  is  strongly  influenced  by  the  adequacy  of  human resources,  in  this  case  physicians  and  nurses.  This  article  shows  the  use  of  discrete  event simulation  in  planning  optimal  human  resource  needs  in  the  Balige  HKBP  General  Hospital emergency  room  in  relation  to  minimizing  response  time.  Simulation  models  are  developed using  Arena  simulation  software.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  average  response time  in  the  Emergency  Room  at  Balige  HKBP  General  Hospital  can  be  reduced  from  8.61 minutes to 4.14 minutes, and the maximum response time from 26.30 minutes to 14.09 minutes by allocating of 2 physicians and 3 nurses per shift.
.    Keyword:  Human  Resources,  Emergency  Department,  Response  Time,  Discrete  Event Simulation, Arena
Abstrak : Salah  satu  indikator  performansi  untuk  menilai  kecepatan  pelayanan  di  instalasi gawat darurat (IGD) adalah waktu respon yaitu waktu antara kedatangan pasien di IGD hingga pasien ditangani  oleh dokter. Standar waktu  respon berdasarkan Keputusan Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  856  Tahun  2009  adalah  maksimum  5  menit.  Waktu  respon  sangat ditentukan oleh kecukupan sumber daya manusia, dalam hal ini dokter dan perawat. Artikel ini menunjukkan penggunaan simulasi disktrit dalam merencanakan kebutuhan dokter dan perawat yang optimal di IGD RSU HKBP Balige untuk meminimumkan waktu respon. Model simulasi dikembangkan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  simulasi  Arena.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  waktu  respon  rata-rata  di  IGD  RSU  HKBP  Balige  dapat  diturunkan  dari 8,61 menit menjadi 4,14 menit, serta waktu respon maksimum  dari  26,30 menit  menjadi 14,09 menit dengan  sumber daya manusia sebanyak 3 dokter dan 6 perawat per shift.
Kata Kunci: Sumber Daya Manusia, Instalasi Gawat Darurat, Waktu Respon,  Discrete Event Simulation, Arena
Received 5 mei 2020 | Revised 20 Mei 2020 | Accepted 2 Juni 2020

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan data Direktorat Jenderal Bina Pelayanan Medik Depkes, kunjungan pasien ke IGD di seluruh  Indonesia  pada  tahun  2007  tercatat  sebanyak  4.402.205  (13,3  %  dari  total  seluruh kunjungan  di  RSU)  dari  1.033  jumlah  RSU  yang  ada  (Menkes  RI,  2009).  Permintaan  pasien terhadap  pelayanan  IGD  semakin  meningkat.  Data  kunjungan  pasien  di  IGD  RSU  HKBP  Balige tahun  2015  sebanyak 8.437 orang  dan pada  tahun  2016  sebanyak  11.801 orang,  meningkat  40  % dari tahun sebelumnya. Pada tahun 2017 mencapai 13.434 orang, meningkat 14 % dari tahun 2016. Jumlah  yang  signifikan  ini  menunjukkan  bahwa  pelayanan  pasien  gawat  darurat  memerlukan perhatian yang cukup besar [1] .
Kondisi  pasien  gawat  darurat  yang  seringkali  membutuhkan  penanganan  segera  sehingga  IGD harus selalu memberikan pelayanan secara cepat  dan tepat. Untuk itu perlu adanya standar dalam memberikan  pelayanan  gawat  darurat  sesuai  dengan  kompetensi  dan  kemampuan  rumah  sakit sehingga  dapat  menjamin  suatu  penanganan  gawat  darurat  dengan  response  time  yang  cepat  dan penanganan  yang  tepat.  Semua  itu  dapat  dicapai  antara  lain  dengan  meningkatkan  sarana, prasarana,  sumber  daya  manusia  dan  manajemen  Instalasi  Gawat  Darurat  Rumah  Sakit  sesuai dengan standar .
Salah  satu  ukuran  performansi  untuk  menilai  kecepatan  pelayanan  di  IGD  adalah  waktu  respon (response  time)  atau  waktu  tanggap.  Waktu  respon  adalah  waktu  antara  pasien  datang  ke  IGD hingga  pasien  ditangani  oleh  dokter.  Standar  waktu  respon  berdasarkan  Keputusan  Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  856  Tahun  2009  adalah  pasien  gawat  darurat  harus ditangani  paling  lama  5  (lima)  menit  setelah  sampai  di  IGD.  Pelayanan  yang  terlambat  dapat menyebabkan waktu respon/ waktu tunggu pasien menjadi lama, pasien meninggalkan IGD tanpa diperiksa,  kondisi  pasien  bertambah  buruk  karena  tidak  ditangani  dengan  cepat,  dan  terjadinya kejadian  yang  dapat  membahayakan  nyawa  pasien.  Berdasarkan  observasi  awal  di  IGD  RSU HKBP Balige selama penelitian pendahuluan, dari 212 kasus pasien IGD, terdapat 50 kasus (23,6 %)  di  mana  waktu  responnya  melebihi  5  menit.  Ada  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  waktu respon di IGD termasuk sumber daya manusia  [2]. Sumber daya manusia yang dimiliki oleh RSU HKBP  Balige,  baik  tenaga  medis  maupun  tenaga  administrasi,  terbatas.  Sementara  itu  terdapat ketidakpastian  kedatangan  pasien  baik dari  segi  jumlah  maupun  tingkat  kegawatan yang dialami. Hal  ini  yang  membuat  perencanaan  komposisi  sumber  daya  manusia  di  IGD  RSU  HKBP  Balige menjadi rumit.
Dari keadaan tersebut, maka peneliti tertarik untuk menganalisis waktu respon terhadap pasien di IGD  RSU  HKBP  Balige  dan  mencoba  menyelesaikan  permasalahan  waktu  respon  agar  menjadi cepat  dan  sesuai  standar.  Metode  simulasi  telah  digunakan  oleh  banyak  peneliti  untuk  meniru perilaku  dari  sistem  pelayanan  kesehatan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  tersebut  dan menganalisis  hasil  dari  berbagai  skenario.  Dalam  mengatasi  permasalahan  waktu  respon  yang tidak  tepat,  peneliti  menggunakan  pendekatan Discrete  Event  Simulation (DES)  karena kemampuannya dalam memodelkan sistem yang bersifat kompleks, dinamis, diskrit, dan stokastik [3][4][5].  Beberapa  penelitian  telah  yang  menggunakan  DES  dalam  perencanaan  sumber  daya medis [6][7][8]. Dalam artikel-artikel tersebut, sistem dan proses pelayanan pasien IGD di rumah sakit  di  Jerman,  Singapura,  dan  Hongkong  disimulasikan  ke  dalam  sebuah  model  DES  untuk menghasilkan perencanaan sumber daya yang optimal.
Dalam  artikel  ini  akan  dipaparkan  bagaimana  DES  digunakan  sebagai  alat  analisis  untuk menentukan  kebutuhan  sumber  daya  manusia  di  IGD  RSU  HKBP  Balige.  Hasil  yang  diperoleh diharapkan  dapat  membantu    IGD  RSU  HKBP  Balige  membuat  keputusan  mengenai  jumlah dokter  dan  perawat  yang  optimal  dalam  mencapai  target  standard  waktu  respon  sesuai  peraturan yang berlaku.

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan  dilakukan  secara  berurutan  mulai  dari  studi  lapangan  dan  studi  literatur  sampai  pada penarikan kesimpulan. Adapun tahapan metodologi dalam penelitian ini adalah:
1. Analisis permasalahan sistem
Sistem  di  IGD  RSU  HKBP  Balige  diidentifikasi  dan  dianalisis  melalui  obsevasi  wawancara dengan  Kepala/Petugas  Medis  IGD  RSU  HKBP  Balige.  Dari  tahap  ini  diperoleh  konteks, karakteristik dan permasalahan sistem, serta  pemetaan sistem dalam  hal input, proses dan output. Dari analisis ini pula dapat dirincikan tujuan yang diharapkan dari penelitian ini serta batasan dan asumsi  yang  ada. Secara  umum,  alur  proses  penanganan  pasien  di IGD  RSU  HKBP  Balige terdiri  dari:  (a)  triase;  (b)  pemeriksaan  perawat;  (c)  pemeriksaan  dokter;  (d)  pemeriksaan tambahan;  (e)  diagnosa;  dan  (f)  tindak  lanjut.  Triase  merupakan  penilaian,  pemilahan  dan pengelompokan penderita yang akan mendapatkan penanganan medis dan pengambilan keputusan dalam  menentukan  tingkat  kegawatdaruratan  pasien.  Pasien  yang  memiliki  tingkat kegawatdaruratan  yang  lebih  tinggi  akan  diprioritaskan.  Pemeriksaan  perawat  pada  IGD  RSU HKBP Balige dilakukan setelah tingkat kegawatdaruratan ditentukan. Dokter melakukan anamnese (wawancara  dengan  pasien  terkait  keluhan  yang  dimiliki),  pemeriksaan  fisik,  menentukan pemeriksaan  penunjang  dan  tindak  lanjut  perawatan  yang  diperlukan  sehubung  dengan  penyakit pasien,  kemudian    menuliskannya  pada  status  rekam  medik.  Dokter  memberikan  tindakan  medis dan terapi sementara pada pasien yang memerlukannya, kemudian menuliskan tindakan yang telah dilakukan tersebut. Apabila diperlukan, dokter IGD melakukan konsultasi dengan dokter spesialis. Pemeriksaan  penunjang  dapat  berupa  pemeriksaan  laboratorium,  radiografi,  elektrokardiogram (EKG) dan pemeriksaan penunjang lainnya yang dilakukan untuk menunjang diagnosa agar lebih akurat.  Diagnosa  dilakukan  untuk  menyimpulkan  penyakit  pasien  dan  tindakan  yang  dibutuhkan selanjutnya. Tindak lanjut perawatan merupakan proses akhir dari pelayanan pasien IGD.  Tindak lanjut  perawatan  dapat  berupa  rawat  inap  (opname),  pengalihan  pasien  ke  poliklinik,  merujuk pasien, mengoperasi pasien, atau membawa ke kamar jenazah.
2. Perancangan model konseptual
Perancangan model koseptual dilakukan berdasarkan proses pelayanan pasien di IGD RSU HKBP Balige. Terdapat tiga faktor yang akan menjadi fokus penelitian ini, yaitu jumlah dokter IGD yang terbatas, jumlah perawat  IGD yang terbatas  dan total waktu pelayanan pasien yang lama. Jumlah dokter IGD dan perawat IGD akan digunakan sebagai input simulasi, sedangkan waktu respon dan total  waktu  pelayanan  pasien  akan  diamati  dengan  menambahkan  entitas  waktu  respon  dan  total waktu pelayanan pasien
3. Pengumpulan data
Pengumpulan  data/informasi  dilakukan  melalui  wawancara  dengan  Kepala/Petugas  Medis  IGD RSU  HKBP  Balige,  observasi  langsung  di  IGD  RSU  HKBP  Balige  dan  penelusuran  dokumen Standar Prosedur Operasional (SPO) IGD RSU HKBP Balige. Informasi yang dikumpulkan pada tahap  ini  terdiri  dari  profil  RSU  HKBP  Balige,  profil  IGD  RSU  HKBP  Balige  dan  sistem pelayanan  pasien  di  IGD  RSU  HKBP  Balige.  Variabel-variabel  yang  menjadi  masukan  pada model simulasi yang akan dibangun antara lain terdiri dari: (a) jumlah sumber daya, yaitu jumlah dokter, perawat dan bed yang ada atau tersedia di IGD;  (b) waktu antar kedatangan pasien, yaitu selisih waktu kedatangan antar satu pasien dengan pasien lainnya; (c)  waktu  proses  triase;  (d) persentase jenis tingkat kegawatdaruratan pasien berdasarkan hasil proses triase; (e)  waktu antara  pasien  tiba  di  IGD  hingga  pasien  menempati  bed;  (f)  waktu  proses  pemeriksaan  oleh perawat dan dokter serta tindakan lanjutan; (g) persentase pasien meninggal dan tidak meninggal; (h)  persentase  pasien  yang  mengikuti  pemeriksaan  penunjang;  (i)  waktu  proses  pemeriksaan penunjang;  (j)  persentase  konsultasi  dokter  IGD  ke  dokter  spesialis;  (k)  waktu  proses  konsultasi, diagnose,  dan  advise  dokter  spesialis;  (l)  persentase  jumlah  pasien  untuk  tidak  lanjut  perawatan; dan (m) wakut tunggu pemindahan pasien untuk setiap jenis tidak lanjut perawatan.
4. Pembuatan model simulasi
Pembuatan  model  simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  simulasi  Rockwell Arena  [9].  Pembuatan  model  ini  didasarkan  pada  model  konseptual  yang  dilakukan penyederhanaan, karena model simulasi sistem akan sangat kompleks jika dimodelkan seluruhnya. Sebelum  model  simulasi  dijalankan,  parameter  simulasi  ditentukan  terlebih  dahulu.  Parameter
simulasi  yang  akan  ditentukan  nilainya  adalah  waktu  simulasi  ( replication  length )  dan  jumlah replikasi ( number of replication ). 5. Eksperimen dan validasi
Eksperimen  dilakukan untuk  melihat  pengaruh  perubahan  jumlah  sumber  daya  manusia  terhadap waktu  respon  dan  total  waktu  pelayanan  di  IGD  RSU  HKBP  Balige.  Eksperimen  didesain menggunakan desain faktorial 2 k dengan k = 2 faktor input, yaitu dokter dan perawat. Eksperimen dilakukan  dengan  menjalankan  simulasi  dengan  kombinasi  faktor  input  sesuai  dengan  desain matriks  2 k .  Validasi  untuk  model  simulasi  Pelayanan  Pasien  IGD  RSU  HKBP  Balige  dilakukan dengan validasi model konseptual dengan pihak manajemen IGD RSU HKBP Balige dan validasi tingkat signifikansi kemiripan antara data jumlah pasien pada simulasi dengan jumlah pasien pada sistem nyata.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Sistem Pelayanan IGD RSU HKBP Balige
Input  IGD  RSU  HKBP  Balige  adalah  pasien  IGD.  Proses  pelayanannya  sebagian  telah  diurakan pada Bagian 2. Sedangkan outputnya adalah pasien yang telah diberi tindakan dan siap diarahkan ke bagian lain (pulang, poliklinik, operasi, rujuk, opname, kamar jenazah). Sebagaimana diuraikan pada  bagian  sebelumnya  pula,  penanganan  medis  dan  pengambilan  keputusan  ditentukan  dari tingkat  kegawatdaruratan  pasien.  Tingkat  kegawatan  pasien  dibagi  menjadi  empat,  yaitu  merah, kuning, hijau dan hitam dengan deskripsi pada Tabel 1.
Tabel 1: Tingkat kegawatdaruratan pasien Tingkat Kegawatdaruratan Deskripsi Merah Pasien gawat darurat Kuning Pasien gawat tidak darurat atau darurat tidak gawat Hijau Pasien tidak gawat tidak darurat Hitam Death on Arrival (DOA)
Pasien  dengan  tingkat  kegawatdaruratan  merah  merupakan  pasien  yang  berada  dalam  keadaan gawat  dan  terancam  nyawa  atau  anggota  badannya  bila  tidak  mendapatkan  pertolongan secepatnya. Pasien dengan tingkat kegawatdaruratan kuning merupakan pasien kondisi gawat tidak darurat atau darurat tidak gawat. Tindak lanjut perawatan pasien dengan tingkat kegawatdaruratan kuning    dapat  berupa  operasi,  opname,  poliklinik,  rujuk  dan  pulang.  Pasien  dengan  tingkat kegawatdaruratan  hijau  merupakan  pasien  kondisi  tidak  gawat  tidak  darurat.  Tindak  lanjut perawatan pasien dengan tingkat kegawatdaruratan hijau adalah setelah mendapat hasil diagnosa, pasien  dapat  langsung  pulang  atau  dialihkan  ke  poliklinik.  Pasien  dengan  tingkat kegawatdaruratan  hitam  merupakan  pasien  kondisi Death  on  Arrival (DOA),  yaitu  pasien  yang tiba  di  IGD  sudah  dalam  kondisi  meninggal.  Tindak  lanjut  untuk  pasien  untuk  tingkat kegawatdaruratan hitam adalah setelah pasien dinyatakan meninggal oleh dokter, pasien dibawa ke kamar  jenazah.  Permasalahan  yang  ditemukan  di  IGD  RSU  HKBP  Balige  adalah  waktu  respon yang lama, yaitu melebihi standar yang telah ditetapkan (>5 menit).

## 3.2 Model Konseptual
Model  konseptual  awal  dilakukan  berdasarkan  proses  pelayanan  pasien  IGD  RSU  HKBP  Balige Tingkat  kegawatdaruratanan  pasien  yang berbeda-beda  akan  mempengaruhi  waktu  respon  pasien karena  dokter  atau  perawat  akan  memprioritaskan  pasien  dengan  tingkat  kegawatdaruratan  yang lebih  tinggi.  Model  konseptual  yang  telah  dibuat  sebelumnya  diberikan  penyesuaian  agar  dapat digunakan saat pembuatan model simulasi. Jumlah dokter IGD dan perawat IGD akan digunakan sebagai  input  simulasi,  sedangkan  waktu  respon  dan  total  waktu  pelayanan  pasien  akan  diamati
dengan  menambahkan  entitas  waktu  respon  dan  total  waktu  pelayanan  pasien  yang  dapat  dilihat pada Gambar 1:
Mulai Triase Tingkat Kegawatdaruratan Merah Kuning Hijau Hitam Pemeriksaa n Perawat Pemeriksaan Dokter Pasien Meninggal? Ya Tida k Diagnosa Tindak Lanjut Perawatan Opname
Rujuk Operasi Poliklinik Pulang Kamar Jenazah Pemeriksaan Penunjang Menunggu Pemindahan Pemeriksaan Lanjut? Ya Tida k Waktu Respon
Total Waktu Pelayanan Selesai
Gambar 1. Model konseptual proses pelayanan pasien
Model  simulasi  dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  simulasi  Rockwell  Arena  berdasarkan model  konseptual.  Dalam  pembuatannya,  perlu  dilakukan  penyederhanaan  model  simulasi  karena IGD  RSU  HKBP  Balige  termasuk  ke  dalam  sistem  yang  sangat  kompleks  jika  dimodelkan seluruhnya. Penyederhanaan model yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Sumber  daya  yang  dimasukkan  dalam  model  simulasi    adalah  sumber  daya  yang  ada  pada konteks  sistem.  Namun  sumber  daya  yang  diamati  adalah  sumber  daya  manusia  yang  ada  di IGD,  yaitu  dokter  IGD  dan  perawat  IGD.  Sarana  prasarana  IGD  tidak  diamati  karena  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  waktu  respon.  Sedangkan  sumber  daya  dari  unit  lain tidak diamati karena berada di luar IGD.
b. Ruang  triase,  ruang  pediatric  anak,  ruang  trauma,  ruang  observasi  dan  ruang  resusitasi  pada model  simulasi  dijadikan  ruang  pemeriksaan.  Hal  ini  dikarenakan  keempat  ruangan  tersebut tidak memiliki fungsi yang berbeda pada kondisi nyata.
c. IGD RSU HKBP Balige saat pengambilan data dan pemodelan simulasi berada pada keadaan di mana seluruh sumber daya dapat digunakan dengan baik.
d. Pasien yang datang ke IGD hanya berjumlah satu orang per kedatangan.
e. Jumlah sumber daya dari unit selain IGD tidak akan ditentukan jumlah kebutuhannya.
f. Lama waktu perjalanan pasien dari satu tempat ke tempat selanjutnya sudah termasuk ke dalam data waktu pengamatan. Contohnya, pasien yang perlu pindah dari ruang pemeriksaan ke ruang radiologi.  Waktu  untuk  perpindahan  pasien  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  waktu pelayanan pasien di ruang radiologi.

## 3.3 Data Input
Data input dalam model simulasi terdiri dari data sumber daya IGD RSU HKBP Balige, distribusi waktu  kedatangan  pasien,  waktu  pelayanan  pasien,  persentase  pasien  IGD  untuk  setiap  tingkat kegawatdaruratan, persentase pasien yang meninggal dan yang tidak meninggal, persentase pasien yang  mengikuti  pemeriksaan  penunjang,  persentase  pasien  yang  mengikuti  setiap  jenis pemeriksaan  penunjang,  persentase  dokter  IGD  yang  melakukan  konsultasi  dengan  dokter spesialis dan persentase pasien untuk setiap tindak lanjut perawatan. Rekaman terhadap 212 pasien telah  dipakai  sebagai  data  input.  Berdasarkan  hasil  uji  distribusi  diperoleh  bahwa  waktu kedatangan pasien berdistribusi Weibull, yaitu -0.001 + WEIB (43.7, 0.858); yang bearti distribusi waktu kedatangan pasien  memiliki  alpa  sebesar  0.858  menit dan beta  sebesar  43.7 menit dengan faktor  penambah  sebesar  -0.001  menit.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  triase adalah  3  detik  atau  0,05  menit.  Distribusi  waktu  antara  pasien  tiba  di  IGD  hingga  pasien menempati  bed  di  ruang  pemeriksaan  adalah  distribusi  Beta,  yaitu  -0.001+0.991*BETA(1.37, 1.62).  Prosentase  pasien  berdasarkan  kegawatdaruratan  merah,  kuning,  hijau  dan  hitam  masing- masing adalah 1,88%, 71,70%, 25,94%, dan 0,47%. Distribusi dan parameter distribusi dari waktu proses pemeriksaan perawat, dokter, dan tindakan  tersebut diberikan dalam Tabel 2.
Tabel 2: Distribusi data waktu proses pemeriksaan perawat, dokter dan tindakan lanjut perawat Variabel Merah Kuning Hijau Hitam Waktu  Proses Pemeriksaan Perawat (menit) 0.5+ 7*BETA(0.985,0.831) 0.5+ ERLA(0.842, 4) 0.5+ WEIB(2.82,1. 36) 0 Waktu  Proses Pemeriksaan Dokter (menit) 11.5+ 18*BETA(0.256, 0.303) 0.5 + ERLA(1.67, 3) 0.5 + ERLA(1.21, 3) 5 Waktu  Proses Tindakan Lanjut  Perawat (menit) 0.5+27* BETA(0.459, 0.333) 0.5+ GAMM(3.36, 2.24) -0.5+ LOGN(4.55, 3.35) 1
Dari 212 pasien yang diamati, terdapat 153 pasien (72,16981132 %) yang mengikuti pemeriksaan penunjang, baik tes lab, EKG maupun rontgen. Adapun prosentase pasien yang menjalani masing- masing pemeriksaan penunjang dan distribusi waktu prosesnya diberikan dalam Tabel. 3
Tabel 3: Prosentase dan distribusi data waktu proses pemeriksaan penunjang
Variabel Tes Lab EKG Rontgen Prosentase (%) 90,20 23,53 11,76 Waktu Proses 13.5+23*BETA(4.64, 4.18) 3.5+3*BETA(1.2, 1.5) POIS(18.1)
Persentase  dokter  IGD  yang  melakukan  konsultsi  dengan  dokter  spesialis  adalah  1,88%  dengan waktu  konsultasi  rata-rata  5  menit.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  diagnosa  adalah berdistribusi Lognormal dengan parameter 3.5+LOGN(3.47, 2.25). waktu yang dibutuhkan untuk proses  advice  dokter  adalah  berdistribusi  Gamma  dengan  parameter  0.5+GAMM(0.441,  3.5). Prosentase  pasien  berdasarkan  tindak  lanjut  perawatan  dan  distribusi  waktu  pemindahannya diberikan dalam Tabel 4.
Tabel 4: Prosentase dan distribusi data waktu tindak lanjut Jenis Tindak Lanjut Prosentase (%) Waktu Pemindahan (menit) Opname 56,19 4.5 + GAMM(7.59, 2.06) Operasi 0,48 127 Poliklinik 1,90 0.5 + 4 * BETA(0.812, 0.837) Rujuk 2,38 23 + WEIB(20.6, 0.363) Pulang 39,04 0.5 + LOGN(10.2, 12.9) Kamar Jenazah TRIA(0.5, 1.5, 2.5)

## 3.4 Eksperimen
Dengan menggunakan data input pada Bagian 3.4, didapatkan hasil simulasi awal terhadap waktu respon dan waktu pelayanan  yang ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil simulasi awal Variabel Rata-rata Maksimum Waktu respon (menit) 4,95 25,10 Waktu pelayanan (menit) 91,76 345,63
Pada  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  waktu  respon  rata-rata  adalah  4,95  menit  dan  waktu  respon maksimum bernilai 25,10 menit. Hal ini tidak sesuai dengan standar waktu respon yang ditetapkan pada  Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  856  Tahun  2009,  dimana  waktu respon tidak boleh lebih dari 5 menit. Oleh karena itu, perlu dilakukan  eksperimen untuk mencari jumlah sumber daya manusia yang optimal dalam mempercepat waktu respon agar sesuai dengan standar.  Kemudian  dilakukan  5  eksperimen  secara  iterative  dengan  desain  matrik  dimana  setiap desain matriks terdiri dari 4 skenario. Skenario-skenario selanjutnya ditentukan berdasarkan desain matriks  2k  pada  Tabel  21.  Tanda  (+)  berarti  jumlah  sumber  daya  pada  skenario  tersebut merupakan  jumlah  sumber  daya  dari  skenario  1  ditambah  1,  sedangkan  tanda  (-)  berarti  jumlah sumber  daya  pada  skenario  tersebut  sama  dengan  sumber  daya  pada  skenario  1.  Eksperimen didesain  menggunakan  desain  faktorial  2 k dengan  k  =  2  faktor  input,  yaitu  dokter  dan  perawat. Eksperimen dilakukan dengan menjalankan simulasi dengan kombinasi faktor input sesuai dengan desain matriks 2 k dengan matriks desain eksperimen.
Tabel 5. Desain matriks eksperimen Skenario Dokter Perawat 1 - - 2 + - 3 - + 4 + +
Pada  eksperimen  1,  kombinasi  sumber  daya  yang  menjadi  dasar  skenario  1  adalah  kombinasi sumber  daya  saat  keadaan  normal,  yaitu  1  dokter  dan  3  perawat.  Hasil  dari  eksperimen  1 menunjukkan  bahwa  skenario  yang  menghasilkan  nilai  waktu  respon  rata-rata  terkecil  adalah scenario 4, yaitu 2 dokter dan 4 perawat. Nilai waktu respon rata-rata berkurang secara signifikan dari  keadaan  normal  (skenario  1)  8,61  menit  menjadi  4,76  menit.  Selain  itu,  nilai  total  waktu
pelayanan  rata-rata  pada  scenario  4  juga  merupakan  nilai  terkecil  di  antara  nilai  total  waktu pelayanan  rata-rata  pada  skenario  lainnya,  yaitu  62,59  menit. Oleh karena  itu, dapat disimpulkan bahwa skenario terbaik pada eksperimen 1 adalah skenario 4.
Pada  eksperimen  2,  kombinasi  sumber  daya  manusia  yang  menjadi  skenario  1  adalah  kombinasi sumber  daya  terbaik  pada  eksperimen  sebelumnya  (eksperimen  1),  yaitu  skenario  4  dengan  2 dokter  dan  4  perawat.  Hasil  dari  eksperimen  2  menunjukkan  skenario  yang  menghasilkan  nilai waktu  respon  rata-rata  terkecil  adalah  skenario  2  dan  4.  Nilai  waktu  respon  rata-rata  berkurang dari  4,76  menit  menjadi  4,16  menit.  Dengan  melihat  bahwa  nilai  waktu  respon  maksimum  dan total  waktu  pelayanan  maksimum  pada  skenario  4,  yaitu  14,09  menit  dan  383,  84  menit,  yang merupakan  nilai  terkecil  di  antara  skenario  lainnya,  maka  disimpulkan  bahwa  skenario  terbaik pada eksperimen 2 adalah skenario 4.
Pada  eksperimen  3,  kombinasi  sumber  daya  manusia  yang  menjadi  skenario  1  adalah  kombinasi sumber  daya  terbaik  pada  eksperimen  sebelumnya  (eksperimen  2),  yaitu  skenario  4  dengan  3 dokter dan 5 perawat.  Hasil  dari  eksperimen  3  menunjukkan  bahwa  skenario  yang menghasilkan nilai  waktu  respon  rata-rata  terkecil  adalah  skenario  3  dan  4.  Nilai  waktu  respon  rata-rata berkurang  dari  4,16  menit  menjadi  4,14  menit.  Nilai  waktu  respon  maksimum  pada  skenario  3 juga    merupakan  nilai  terkecil  dan  tidak  berubah  dari  skenario  1,  yaitu  14,09  menit.  Nilai  total waktu  pelayanan  maksimum  pada  skenario  3  juga  merupakan  nilai  terkecil,  yaitu  381,97  menit. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa skenario terbaik pada eksperimen 3 adalah skenario 3.
Pada  eksperimen  4,  kombinasi  sumber  daya  manusia  yang  menjadi  skenario  1  adalah  kombinasi sumber  daya  terbaik  pada  eksperimen  sebelumnya  (eksperimen  3),  yaitu  skenario  3  dengan  3 dokter dan 6 perawat. Hasil dari eksperimen 4 menunjukkan bahwa semua skenario menghasilkan nilai waktu respon rata-rata yang sama, yaitu 4,14 menit. Nilai waktu respon maksimum dan total waktu  pelayanan  maksimum  terkecil  juga  sama  dengan  nilai  pada  kombinasi  1,  masing-masing 14,09  dan  381,97  menit.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  skenario  terbaik  pada eksperimen 4 adalah skenario 1.
Eksperimen  5  bertujuan  untuk  melihat  apakah  penambahan  sumber  daya  manusia  masih  dapat menurunkan  waktu  respon  rata-rata  atau  waktu  respon  maksimum.  Oleh  karena  itu,  pada eksperimen 5 kombinasi sumber daya manusia yang menjadi skenario 1 adalah kombinasi sumber daya  terbanyak  pada  eksperimen  sebelumnya  (eksperimen  4),  yaitu  skenario  4  dengan  4  dokter dan  7  perawat.  Hasil  dari  eksperimen  5  menunjukkan  bahwa  semua  skenario  menghasilkan  nilai waktu  respon  rata-rata  yang  sama,  yaitu  4,14  menit.  Oleh  karena  nilai  waktu  respon  dan  waktu pelayanan sudah tidak dapat menurun lagi, maka eksperimen tidak dilanjutkan lagi.
Tabel 6: Jumlah dokter dan perawat untuk masing-masing eksperimen dan skenario Eksp. 1  Eksp.  2  Eksp.  3  Eksp.  4  Eksp.  5
Skenario D P D P D P D P D P 1 1 3 2 4 3 5 3 6 4 7 2 2 3 3 4 4 5 4 6 5 7 3 1 4 2 5 3 6 3 7 4 8 4 2 4 3 5 4 6 4 7 5 8
D =Jumlah dokter (orang) P = Jumlah perawat (orang)
Tabel 7: Waktu respon dan waktu pelayanan hasil simulasi Eksp. 1 Eksp.  2 Eksp.  3 Eksp.  4 Eksp.  5 Skenario WR WP WR WP WR WP WR WP WR WP 1 8,61  164,92  4,76  62,59  4,16  63,20 4,14 63,18 4,14 62,66 2 4,95 91,76 4,16  63,12  4,16  62,54  4,14  62,66 4,14 62,74 3 7,90  157,41  4,21  63,03 4,14 63,18  4,14  63,18 4,14 62,66 4 4,76 62,59 4,16 63,20  4,14  62,66  4,14  62,66 4,14 62,74
WR = Waktu respon rata-rata (menit) WP = Waktu pelayanan rata-rata (menit)

## 3.4 Analisis Hasil Akhir
Dari  hasil  simulasi  dalam  beberapa  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  fakta  bahwa dalam berbagai skenario yang diujikan waktu respon terkecil yang berhasil didapatkan adalah 4,14 menit, yaitu pada eksperimen 3 skenario 3 (3 dokter dan 6 perawat), eksperimen 4 semua skenario (3-4 dokter dan 6-7 perawat), dan experiment 5 semua skenario (4-5 dokter, 7-8 perawat). Namun demikian untuk mencapai target standard waktu respon sesuai peraturan yang berlaku (< 5 menit), dapat  dipenuhi  dalam  eksperimen  1  skenario  2  (2  dokter  dan  3  perawat).  Sesuai  dengan  tujuan yang  ingin  dicapai  dalam  simulasi  ini,  yaitu  membuat  keputusan  mengenai  jumlah  dokter  dan perawat yang optimal dalam mencapai target standard waktu respon sesuai peraturan yang berlaku, dengan demikian kombinasi sumber daya dalam eksperimen 1 skenario 2 (2 dokter dan 3 perawat) diputuskan  menjadi  rekomendasi  yang  diberikan  kepada  IGD  RSU  HKBP  Balige  untuk  dapat diimplementasikan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan metode Discrete Event Simulation untuk menentukan jumlah  kebutuhan  sumber  daya  manusia  di  IGD  RSU  HKBP  Balige,  maka  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Jumlah dokter dan perawat yang  optimal agar waktu respon rata-rata  sesuai dengan standar  (< 5 menit)  adalah  2  dokter  dan  3  perawat.  Waktu  respon  rata-rata  dengan  scenario  ini  adalah  4,95 menit.
2. Telah  dihasilkan  model  simulasi  untuk  menentukan  jumlah  kebutuhan  sumber  daya  IGD  yang dapat  digunakan  untuk  keperluan  perencanaan  sumber  daya  manusia  selanjutnya  apabila  terjadi perubahan distribusi variable-variabel sistem (jumlah pasien, waktu penanganan, dll)
3. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  terhadap  ilmu  pengetahuan  sebagai  referensi  penerapan aplikasi  DES  dalam  mendukung  keputusan  perencanaan  sumber  daya  manusia  di  IGD  rumah sakit.
4. Penelitian  selanjutnya  dapat  diarahkan  untuk  juga  mempertimbangkan  sumber  daya  lain  seperti ketersediaan alat-alat medis agar lebih komprehensif.

## Referensi
[1] American College of Emergency Physicians, “Clinical Policy: Critical Issues in the Evaluation and Managent of Adult Patients Presenting with Suspected Acute Myocardial Infarction or Unstable  Angina”, Ann  Emerg  Med ,  vol.  35,  no.  5,  pp.  521-544,  May  2000,  doi: 10.1067/mem.2000.106387
[2]  Blasak,  R,    D. Starks,    A.  Wendy    and   M.  Hayduk,    “The    use    of    simulation    to   evaluate hospital    operations    between    the    emergency    department    and    a    medical    telemetry unit” Proc. 2003  Winter  Simulation  Conf. ,  S.  Chick,  P.  J.  Sanchez,  D.  Ferrin,  and D.  J.  Morrice  (eds), pp. 1887-1893, 2003
[3]  Kelton,  W.,  R.  Sadowski,  and  N.  Zupick,  “ Simulation  with  Arena  6 th ed .”  McGraw-Hill Education 656p., Jan 2014
[4] Mahapatra  S.,  C. Koelling, L.  Patvivatsiri, B.  Fraticelli, D.  Eitel,  L. and  Grove,  “Pairing emergency  severity  index-level  triage  data  with  computer  aided  system  design  to improve  emergency  department  access and throughput” Proc. 2003  Winter  Simulation Conf. ,  S.  Chick,  P.  J.  Sanchez,  D.  Ferrin,  and  D.  J.  Morrice  (eds),  pp. 1917-1925, 2003
[5]  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor  856/Menkes/SK/IX/2009  tentang  Standar  Instalasi  Gawat  Darurat  (IGD)  Rumah Sakit”, Sept. 2009
[6]  Nahhas,  A.,  A.  Awaldi,  &  T.  Reggelin,  “Simulation  and  the  Emergency  Department Overcrowding  Problem”. Procedia  Eng, vol.  178 , pp.  368-376,  Nov  2017,  doi: 10.1016/j.proeng.2017.01.068
[7] Rado, O., B. Lupia, J. Leung, Y. Kuo, C. Graham, “Using simulation to analyze patient flows in a hospital emergency department in Hong Kong”. Proc. Int. Conf. on Health Care Syst. Eng. pp. 289-301. 2014
[8]  Samaha,  S,    A.    Wendy    and    S.    Darrell,    2003.    “The    use    of    simulation    to    reduce    the length  of  stay  in  an  emergency  department” Proc. 2003  Winter  Simulation  Conf. , S. Chick,  P.  J.  Sanchez,  D.  Ferrin,  and  D.  J.  Morrice  (eds), pp. 1907-1911, 2003
[9] Yang, K. K., S. Lam,  J. Low, M. Ong, “Managing emergency department crowding through improved triaging and resource allocation” Opr. Res. for Health Care , vol. 10, pp. 13-22, Sept. 2016, doi: 10.1016/j.orhc.2016.05.001