## JURNAL ILMIAH PEREKAM DAN INFORMASI KESEHATAN IMELDA
Vol.5 No.2, Agustus 2020, pp. 121-131 ISSN: 2597-7156 (Online),2502-7786 (Print) http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI
 121

## Sistem Antrian Rekam Medis Pasien Di Rumah Sakit Menggunakan Model Multi Channel Dengan Pola Poisson

## Yeyi Gusla Nengsih
Program Studi D-III Perekam dan Informasi Kesehatan, Universitas Imelda Medan
Article Info ABSTRACT Article history: Received July 31, 2020 Revised August 14, 2020 Accepted August 29, 2020 Queue  is an  occurrence  where  someone  has to  wait  their turn  to get service.  Queuing  processes  in  hospitals  when  processing  outpatient registration  medical  records  at  the  hospital  often  occur  especially during peak hours. To overcome this problem, a solution is needed to improve service performance at the hospital. The queuing model used is  the  Multi  Channel-single  phase  queuing  model  which  has  one  or more  services  flowing  by  a  single  queue.  The  variables  to  be observed are time between arrivals, service time data and number of services  assuming  a  Poisson  distribution  pattern.  The  results  of  this study  will  show  the  operator's  busy  time  is  83.33%,  the  number  of queues  in  a  certain  period  (Lq)  is  13  patients,  the  number  of registrants  in  the  system  (L)  is  14  patients,  the  waiting  time  in  the queue  (Wq)  is  24  minutes,  and  waiting  time  in  the  system  (W)  is 30.06 minutes. Keywords:
Queue Medical Records Poisson Pattern
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.

## Corresponding Author:
Yeyi Gusla Nengsih, Program Studi D-III Perekam dan Informasi Kesehatan , Universitas Imelda Medan,
Jl. Bilal No. 52 Kelurahan Pulo Brayan Darat I Kecamatan Medan Timur, Medan - Sumatera Utara. Email: yeyigusla22@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  ialah  kegiatan  yang  mesti  diperhatikan  oleh  suatu  instansi  agar  kualitas pelayanan  nya  semakin  baik.  Pengertian  pelayanan  menurut  undang-undang  nomor  25 tahun  2009  pasal  1  adalah  kegiatan  dalam  hal  pemenuhan  kebutuhan  seseorang  sesuai dengan  peraturan  perundang–undangan,  selaku  warga  negara  dan  penduduk  atas  barang, jasa dan/atau pelayanan administratif yang telah diberikan oleh pemerintah penyelenggara dalam  pelayanan  publik.  Apabila  suatu  pelayanan  melihat  acuan  pada  standarisasi  yang telah ditetapkan yaitu undang-undang nomor 25 tahun 2009 pasal 1, maka masyarakat bisa menikmati  manfaat  pelayanan  secara  maksimal.  Antrian  ialah  permasalahan  yang  sering terjadi dimana-dimana seperti dipom bensin, dibank, dibandara bahkan dirumah sakit.
Menurut  penelitian  (Nengsih,  2020)  menyatakan  hasil  dari  penelitian  ini  nantinya diperoleh  waktu sibuk  server  terpanjang  yaitu  94,12%,  jumlah  rata-rata  pasien  dalam antrian  terpanjang  perperiode (Lq) yaitu  15  pasien, jumlah  rata-rata  pasien  dalam  sistem terpanjang  perperiode (Ls) yaitu  16  pasien,  waktu  pasien  berada  dalam  sistem  terpanjang
122
perperiode  waktu  (Ws)  yaitu  60  menit,  waktu  pasien  berada  dalam  antrian  terpanjang perperiode waktu (Wq) yaitu 56,472 menit.
Sedangkan  penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan  waktu  tunggu  pelayanan  rekam medis  di  pendaftaran  rawat  jalan  menyatakan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor yang  sangat  mempengaruhi  waktu  tunggu  pelayanan  rekam  medis  di  pendaftaran  rawat jalan RSUD Dr.R.M. Djoelham Binjai pada kegiatan rekam  medis  yaitu di penyimpanan. Pada Sumber Daya Manusia yaitu pendidikan dan pada Sumber Daya Material yaitu bahan dan  fasilitas.  Diperoleh  rata–rata  waktu  tunggu  untuk  pasien  baru  yaitu  7  menit  27  detik dan rata – rata waktu tunggu pasien lama yaitu 14 menit 16 detik (M. Simanjuntak, 2016).
Menurut  penelitian  lain  yang  berjudul  Pengaruh  Waktu  Tunggu  Petugas  Pelayanan Rekam  Medis  Terhadap  Kepuasan  Pasien  menyatakan waktu  tunggu  pelayanan  petugas rekam medis diperoleh bahwa yang tergolong kategori cepat terdapat 6 responden (85,7%) dan  yang tergolong  lambat sebanyak 1 responden (14,3%). Berdasarkan  hasil pengolahan data maka hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima sehingga terdapat pengaruh waktu tunggu pelayanan petugas rekam medis dengan kepuasan pasien di bagian pendaftaran rawat jalan di RSUD. R. M. Djoelham Binjai tahun 2015 (E. Simanjuntak, 2016).
Sistem  antrian  yang  sering  terjadi  dirumah  sakit  adalah  saat  pasien  harus  melakukan pemeriksaan  dan  menjalani  perawatan  medis  saat  pendaftaran  pada  suatu  instansi  rumah sakit.  Status  kesehatan  pasien  tersebut  akan  dicatat  oleh  rekam  medis  untuk  dijadikan sebagai acuan untuk pemeriksaan kesehatan selanjutnya. Saat ini banyak rumah sakit yang masih  menerapkan  sistem  konvensional  yaitu  pencatatan  arsip  pasien  yang  dilakukan secara  manual,  sehingga  membuat  pasien  menunggu  sangat  lama.  Untuk  mengatasi permasalahan  ini  dapat  digunakan  suatu  model  sistem  antrian  multi  channel  dengan  pola poisson,  walaupun  secara  langsung  tidak  dapat  memecahkan  masalah  tetapi  dapat mengambil  tindakan  ataupun  keputusan  untuk  memprediksi  antrian  dirumah  sakit  dalam waktu jangka panjang.

## 2. METODE PENELITIAN
A. Disiplin Antrian
Disiplin antrian atau disiplin pelayanan adalah suatu aturan dimana customer memilih barisan  antrian  agar  segera  mendapatkan  pelayanan  dengan  cepat  pendapat  yang dikemukakan  oleh  (Wereh  H.S.  et  al,  2014).  Adapun  pembagian  disiplin  antrian  antara lain:
1. First come first served (FCFS) atau first in first out (FIFO) Suatu  peraturan  dimana  pelanggan  yang  terlebih  dahulu  datang  maka  akan  dilayani terlebih dahulu. Contohnya antri pembayaran di swalayan.
2. Last come first served (LCFS) atau last in first out (LIFO) Suatu peraturan dimana pelanggan yang datang paling akhir akan dilayani paling awal. Contohnya sistem bongkar muat barang, pasien yang dalam kondisi kritis (darurat).
3. Service in random order (SIRO) atau random selection for services (RSS) Suatu peraturan dimana pelayanan atau panggilan berdasarkan peluang secara random atau acak, jadi tidak dipermasalah siapa yang terlebih dahulu datang. Contohnya arisan berdasarkan nomor undian yang diambil secara acak.
4. Priority service (PS)
Suatu  peraturan  dimana  lebih  memprioritaskan  pelanggan  yang  mempunyai  prioritas lebih tinggi dibandingkan prioritas yang lebih rendah, meskipun prioritas lebih rendah ini  lebih  dahulu  tiba  dalam  garis  tunggu.  Contohnya  mempunyai  hubungan kekerabatan  maka  potensial  akan  dilayani  terlebih  dahulu,  seseorang  yang  memiliki penyakit lebih berat dibandingkan orang lain pada suatu tempat praktek dokter.
123

## B. Struktur Antrian
Struktur antrian terbagi dalam beberapa model antara lain sebagai berikut (Nurfitria D. et al, 2016):
1. Single Channel – Single Phase Single  Channel merupakan  sistem  pelayanan  yang  memiliki  satu  jalur  atau  satu pelayanan.  Sedangkan Single  phase adalah  hanya  memiliki  satu  stasiun  pelayanan sehingga setelah menerima pelayanan dapat langsung keluar dari sistem antrian.
Gambar 1. Single Channel – Single Phase Service
2. Single Channel – Multi Phase
Single Channel Multi Phase atau jalur tunggal beberapa tahap pelayanan yaitu sistem antrian  yang  hanya  ada  satu  jalur  antrian  namun  ada  dua  atau  lebih  pelayanan  yang dilaksanakan secara berurutan.

## Gambar 2. Single Channel – Multi Phase Service
3. Multi Channel – Single Phase
Multiple  Channel  Single  Phase atau  jalur  ganda  satu  tahap  pelayanan  yaitu  sistem yang hanya terdapat satu jalur antrian dengan dua atau lebih fasilitas pelayanan.
Gambar 3. Multi Channel – Single Phase Service
4. Multi Channel – Multi Phase
Multiple Channel Multi Phase atau jalur ganda beberapa tahap pelayanan yaitu sistem yang terdapat beberapa jalur antrian dengan beberapa tahap pelayanan.

## Gambar 4. Multi Channel – Multi Phase Service

## C. Model Antrian
Untuk  mengoptimalkan  waktu  pelayanan,  kita  dapat  menentukan  waktu  pelayanan, jumlah  saluran  antrian,  jumlah  pelayanan  yang  tepat  menggunakan  model-model  antrian. Ada empat model yang paling sering digunakan dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Model Antrian Model Nama Teknis Contoh Jumlah Jalur Pola Tingkat Kedatangan Waktu Pelayanan Ukuran Antrian Aturan A Sistem sederhana (M/M/1) Meja informasi  di departemen store Tunggal Poisson Eksponensial  Tidak terbatas FIFO B Jalur berganda (M/M/S) Loket penerbangan Berganda  Poisson Eksponensial  Tidak terbatas FIFO C Pelayanan konstan ( M/D/I) Tempat pencucian mobil otomatis Tunggal Poisson Konstan Tidak terbatas FIFO D Populasi terbatas Bengkel yang hanya memiliki selusin mesin dapat rusak Tunggal Poisson Eksponensial  Terbatas FIFO

## Model Antrian Multi Channel
Persamaan yang digunakan dalam menganalisis antrian model antrian multi channel adalah sebagai berikut :
1. Probabilitas terdapat 0 pasien (tidak ada pasien dalam sistem) P0 = 1 – P ………................................................(1)
2. Tingkat kesibukan server
P =     ……….....................................................(2)
3. Rata-Rata pasien dalam sistem
Ls = ……….................................................(3)

## 4. Rata-Rata pasien dalam antrian
Lq = 2 ……….........................................(4)
125
5. Waktu yang dibutuhkan pasien dalam sistem
Ws = ………................................................(5) 6. Waktu yang dibutuhkan pasien dalam antrian Wq = ……….................................................(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Dari  perhitungan  maka  diperoleh  hasil  kinerja  analisis  antrian  model  multi  channel dengan  pola  poisson  pada  sistem  antrian  pendaftaran  rekam  medis  dirumah  sakit  adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Kinerja Sistem Antrian Rekam Medis Pada Rumah Sakit Per Waktu Kinerja Sistem Antrian P P0 Ls Lq Ws Wq 09.00-09.59 0,8182 0,1818 13,5456 11,0910 0,5016 0,4107 10.00-10.59 0,7917 0,2083 10,8594 8,4844 0,2857 0,2232 11.00-11.59 0,4583 0,5417 1,7416 0,3666 0,0527 0,0111 08.00-08.59 0,8333 0,1667 15,5208 13,0208 0,3104 0,2604 09.00-09.59 0,7867 0,2133 10,4382 8,0782 1,1769 0,1369 10.00-10.59 0,6667 0,3333 4,6666 2,6667 0,1555 0,0888 11.00-11.59 0,1852 0,8148 0,5620 0,0064 0,0562 0,0006
Rangkaian  percobaan  dari  hasil  kinerja  sistem  antrian  di  atas  dengan  menggunakan perangkat lunak visual basic dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 5. Tampilan Menu Proses
Gambar 6. Tampilan Hasil Perhitungan
126

## 3.2 Pembahasan
Adapun flowchart algoritma antrian multi channel single phase adalah sebagai berikut:

## Gambar 7. Flowchart Proses Antrian Multi Channel Single Phase

## 1. Menyiapkan Data Antrian
Data didapatkan dari operator pelayanan rekam  medis pada rumah sakit  yang terdiri- dari beberapa operator dalam proses pelaksanaan pemeriksaan dan perawatan pasien oleh dokter atau instansi rumah sakit.

## 2. Membangkitkan AT, SST dan SET
Data yang telah didapat pada observasi lapangan diinputkan kedalam sistem yaitu data awal  mula  kedatangan  pasien,  kemudian  waktu  dimana  pasien  mendapatkan  pelayanan, setelah itu bangkitkan data waktu pasien selesai mendapatkan pelayanan.
Menyiapkan data antrian Mulai Membangkitkan AT, SST, SET Menghitung Service Time, Time In Queu, Time in system Hasil Simulasi Rata-Rata Waktu Tunggu Dalam Antrian dan waktu berjalan pada sistem Menerapkan Model Antrian Multi Channel – Single Phase Atau M/M/3
Laporan Data Selesai
127

## 3. Menghitung ST, TIQ dan TIS
Menghitung nilai ST, TIQ dan TIS adalah dengan cara : ST (Service Time): SET – SST (Service End Time – Service Start Time) TIQ (Time in Queue): SST – AT (Service Start Time – Arrival Time) TIS (Time in System): SET – AT (Service End Time – Arrival Time)
Tabel 3. Perhitungan ST, TIQ dan TIS No Tanggal Daftar AT SST SET ST TIQ TIS 1 03-07-2017 09:00 09:00 09:10 00:10 00:00 00:10 2 03-07-2017 09:00 09:04 09:15 00:11 00:04 00:15 3 03-07-2017 09:01 09:15 09:25 00:10 00:14 00:24 4 03-07-2017 09:01 09:18 09:28 00:10 00:17 00:27 5 03-07-2017 09:01 09:20 09:30 00:10 00:19 00:29 6 03-07-2017 09:02 09:24 09:35 00:11 00:22 00:33 7 03-07-2017 09:02 09:26 09:36 00:10 00:24 00:34 8 03-07-2017 09:02 09:29 09:40 00:11 00:27 00:38 9 03-07-2017 09:03 09:31 09:41 00:10 00:28 00:38 10 03-07-2017 09:03 09:44 09:55 00:11 00:41 00:52 11 03-07-2017 09:04 09:48 09:59 00:11 00:44 00:55 12 03-07-2017 09:04 10:00 10:11 00:11 00:56 01:07 13 03-07-2017 09:05 10:01 10:13 00:12 00:56 01:08 14 03-07-2017 09:05 10:03 10:14 00:11 00:58 01:09 15 03-07-2017 09:05 10:08 10:15 00:07 01:03 01:10 16 03-07-2017 09:06 10:10 10:16 00:06 01:04 01:10 17 03-07-2017 09:06 10:13 10:20 00:07 01:07 01:14 18 03-07-2017 09:07 10:19 10:32 00:13 01:12 01:25 19 03-07-2017 09:10 10:21 10:32 00:11 01:11 01:22

## 4. Hasil  Simulasi  Rata-Rata  Waktu  Tunggu  Dalam  Antrian  dan  Waktu  Berjalan Pada Sistem
Dari  pengolahan  data  yang  dilakukan,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk mengetahui waktu rata-rata pasien menunggu dalam antrian yaitu (20436:261=78,3 menit) dan perhitungan untuk mengetahui waktu yang berjalan pada sistem yaitu (2470:261=10,5 menit).

## 5. Menerapkan Model Antrian Multi Channel Single Phase atau M/M/3
Dalam  penelitian  ini  penulis  dapat  menganalisa  dangen  menggunakan  model  antrian multi channel single phase atau m/m/3 dengan kinerja sistem antrian yang ada. λ = Tingkat kedatangan rata-rata persatuan waktu μ = Tingkat pelayanan rata-rata persatuan waktu
Hari Senin Tanggal 03 Juli 2017 jam 09.00 – 09.59 diketahui λ=27 μ=11 S=3
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan ρ =    = = 0, 8182
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P x 60 menit = (1 – 0,8182) x 60 = 0, 1812 x 60 = 10, 54 menit
c) Jumlah rata – rata pasien dalam system Ls = λ x W = 27 x 0, 5016 = 13, 54 atau 14 pasien
128
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = = 11,09 atau 11 pasien
e) Waktu pasien berada dalam system
Ws = Wq +   = 0,4107 + 1/11 = 0,4107 + 0,0909 = 0,5016 x 60 menit=30,10 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian Wq = Lq / λ = 11,09 / 27 = 0,4107 x 60 menit = 24,65 menit
Hari Senin Tanggal 03 Juli 2017 jam 10.00 – 10.59 diketahui λ=38 μ=16 S=3
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan ρ =    = = 0, 7917
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P x 60 menit = (1 – 0,7917) x 60 = 0, 2083 x 60 = 12,30 menit
c) Jumlah rata – rata pasien dalam system
Ls = λ x W = 38 x 0, 2857 = 10,85944 atau 11 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = = 8,484 atau 8 pasien
e) Waktu pasien berada dalam system
Ws= Wq +   = 0,2232 + 1/16 = 0,2232 + 0,0625 = 0,2857 x 60 menit=17,15 menit.
f) Waktu pasien berada dalam antrian Wq = Lq / λ = 8,484 / 38 = 0,2232 x 60 menit = 13,40 menit
Hari Senin Tanggal 03 Juli 2017 jam 11.00 – 11.59 diketahui λ=33 μ=24 S=3
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan ρ =    = = 0, 4583
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P x 60 menit = (1 – 0,4583) x 60 = 0, 5417 x 60 = 32,30 menit
c) Jumlah rata – rata pasien dalam system
Ls = λ x W = 33 x 0, 05277 = 1,7416 atau 2 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq =
= 0,3661 atau 1 pasien
e) Waktu pasien berada dalam system
Ws= Wq +   = 0,0011 + 1/24 = 0,0011 + 0,0416 = 0,05277 x 60 menit=3,17 menit.
f) Waktu pasien berada dalam antrian Wq = Lq / λ = 0.3661 / 33 = 0,0011 x 60 menit = 0,67 menit
Hari Selasa Tanggal 04 Juli 2017 jam 09.00 – 09.59 diketahui λ=59 μ=25 S=3
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan ρ =    = = 0, 7867
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P x 60 menit = (1 – 0,7867) x 60 = 0, 2133 x 60 = 12,48 menit
c) Jumlah rata – rata pasien dalam system Ls = λ x W = 59 x 0, 1769 = 10,4382 atau 11 pasien
129
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = = 8,0782 atau 8 pasien
e) Waktu pasien berada dalam system
Ws = Wq +   = 0,1369 + 1/25 = 0,1369 + 0,04 = 0,1769 x 60 menit = 10,36 menit.
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = Lq / λ = 8,0782 / 59 = 0,1369 x 60 menit = 8,12 menit
Hari Selasa Tanggal 04 Juli 2017 jam 10.00 – 10.59 diketahui λ=30 μ=15 S=3
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
ρ = = = 0, 6667
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem
P0 = 1 – P x 60 menit = (1 – 0,6667) x 60 = 0, 3333 x 60 = 20 menit
c) Jumlah rata – rata pasien dalam system Ls = λ x W = 30 x 0, 1555 = 4,6667 atau 5 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = = 2,6667 atau 3 pasien
e) Waktu pasien berada dalam system
Ws= Wq +  = 0,0889 + 1/15 = 0,0889 + 0,066667= 0,1555 x 60 menit=9,18 menit.
f) Waktu pasien berada dalam antrian Wq = Lq / λ = 2,6667 / 30 = 0,0889 x 60 menit = 5,15 menit
4. KESIMPULAN
Hasil penelitian dapat  disimpulkan bahwa dengan metode multi channel pola poisson berhasil dirancang program perhitungan, mampu menjawab permasalahan dan memberikan penanganan  serta  hasil  coba  yang  didukung  dengan  perangkat  lunak visual  basic memperoleh  keakuratan  hingga  97%.  Prediksi  keakuratan  yang  cukup  tinggi  pada  sistem antrian pendaftaran rekam  medis pasien dirumah  sakit dapat  membantu pihak  manajemen rumah  sakit  dalam  menentukan  penambahan  loket  pengambilan  obat  pada  tahun berikutnya.

## REFERENCES
Carvalho, A., and Belo, O. 2016. “Predicting waiting time in customer queuing systems”.
2016 IEEE  international  conference  on  knowledge  engineering  and  applications,
ICKEA 2016,155–159 . https://doi.org/10.1109/ICKEA.2016.7803010.
Eni, N., and Utami, I. T. 2016. “Analisis antrian dengan model single channel single phase service pada stasiun pengisian bahan bakar umum (spbu) i gusti”. Jurnal jukanti (JKI) , 12(2) : 125–138.
Jaber., and Hussein, A. 2015. “Performance study of Active Queue Management methods: Adaptive GRED, REDD, and GRED-Linear analytical model”. Journal Of King Saud University –Computer And Information Sciences . 27 : 417.
Lesti,  M.  D.  2017.  “Analisis  Efisiensi  Waktu  Layanan  pada  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kota  Kediri  dengan  Multi  Channel  –  Single  Phase”. Jurnal  Simki- Economic, Vol. 01 No. 07, ISSN : BBBB-BBBB , Tahun 2017.
130
Manin, P. A., and Tarantsev, A. A. 2011 . “On some regularities in single-channel unclosed systems  with  two-phase  service” .  Journal  Of  Computer  And  Systems  Sciences International . 50(3), 438–447. https://doi.org/10.1134/S1064230711030117
Nengsih, Y. G. (2020). Optimalisasi Antrian Menggunakan Metode Single Channel Single Phase  (Studi  Kasus  DR  .  Reksodiwiryo  Padang). Jurnal  Ilmiah  Perekam  Dan Informasi Kesehatan , 5 (1), 30–39. http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI/article/view/356/341
Pughat,  A.,  and  Sharma,  V.  2015 . “Queue  discipline  analysis  for  dynamic  power management in wireless sensor node”. 2015 annual ieee india conference (INDICON ), 1–5. https://doi.org/10.1109/INDICON.2015.7443670
Rahayu, U. S., Wasono, R., and Utami, T. W. 2016. “Analisis Sistem Antrian Model Multi Phase-Multi  Channel  Pada  Sentra  Pelayanan  Kios  3  in  1  Bbplk  Semarang”. seminar nasional  pendidikan,  sains  dan  teknologi fakultas  matematika  dan  ilmu  pengetahuan alam universitas muhammadiyah semarang , 323–330.
Shang, Y. H., Luo, H., and Yu, F. X. 2012. “A phase calibration method for single channel monopulse  tracking  systems  based  on  curve  fitting  technique ”.  Proceedings  Of  The 2012 2nd International Conference On Instrumentation And Measurement, Computer, Communication And Control , IMCCC2012. https://doi.org/10.1109/IMCCC.2012.142
Simanjuntak,  E.  (2016).  Pengaruh  Waktu  Tunggu  Petugas  Pelayanan  Rekam  Medis Terhadap  Kepuasan  Pasien  Di  Pendaftaran  Rawat  Jalan  Di  Rsud  .  Dr  .  R  .  M  . Djoelham  Binjai  Tahun  2015. Jurnal  Ilmiah  Perekam  Dan  Informasi  Kesehatan Imelda , 1 (1), 35–38. http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI/article/view/7/6.
Simanjuntak,  M.  (2016).  Tinjauan  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  waktu  tunggu Pelayanan Rekam Medis Di Pendaftaran Rawat Jalan Di RSUD. Dr. R. M.  Djoelham Binjai  Tahun  2015. Jurnal  Ilmiah  Perekam  Dan  Informasi  Kesehatan  Imelda , 1 (1), 21–28. http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI/article/view/356/341.
Vorakulpipat,  C.  2015.  “From  Hospital  To  Patient’s  Hand :  Aself-Service  Device  For Checking Patient Status Information Using Big Data Analysis”. 476–479.
Wresni, A., and Hendri. 2014. “Simulasi model antrian multiple channel single phase pada sistem  pelayanan  kasir  first  come  first  serve  (studi  kasus  :  giant  hypermarket  panam pekanbaru)”. Seminar Nasional IENACO - 2014, ISSN: 2337-4349.
Xing,  W., Li, S., and He, L. 2015. “ Simulation  Model  Of Supermarket  Queuing  System ”. 2015: 8819.
Yong,  H.  S.,  Hao,  L.,  and  Fa,X.  Y.  2012 .  “A  Phase  Calibration  Method  For  Single Channel  Monopulse  Tracking  Systems  Based  On  Curve  Fitting  Technique”. 2012  : 577.
131

## BIOGRAPHIES OF AUTHORS
Yeyi Gusla Nengsih, Gelar Sarjana diperoleh dari Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jurusan Ilmu Komputer pada Tahun 2017. Magister Ilmu Komputer diperoleh dari Universitas Putra Indonesia YPTK Padang pada Tahun 2018. Saat ini aktif sebagai pengajar di Program Studi D-III Perekam dan Informasi Kesehatan Universitas Imelda Medan.