## Pemodelan Simulasi untuk Mengurangi Antrian pada Fasilitas Layanan Kesehatan
Bahariandi Aji Prasetyo 1* , Elsya Paskaria Loyda Tarigan 2 , Sri Zetli 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam Jalan R. Soeprapto, Muka Kuning, Batam
Email : Aji.bahariandi@gmail.com *

## Abstract
Service is the main indicator of the sustainability of a service. The quality of services is the main factor that must be considered in maintaining the existence and competition of services, including health facility services. This research was conducted at one of the health service providers in the city of Batam. One aspect of health service quality is queuing service. Therefore, the quality of service in the queuing system in health facilities is an interesting thing to research. This research measures  the  level  of  optimality  of  the  queuing  system  currently  in  effect  at  the  Saffira  Mitra Medika clinic. The measurement focuses on service time, the number of patients served, and the waiting time for patients to be served in the queue system. The results of measuring the current queuing system are compared with other proposed queuing system scenarios, so that the level of patient satisfaction as customers is met. The proposed queuing system was obtained through a simulation approach, with the help of Flexsim  software. A simulation approach was chosen to facilitate modeling in the proposed queuing system..
Keywords: Flexsim, Modeling,Simulation, Service, Queuing.

## Abstrak
Layanan menjadi indikator utama dalam keberlangsungan suatu jasa. Kualitas layanan jasa merupakan faktor  utama  yang  harus  diperhatikan  dalam  mempertahankan  keberadaan  dan  persaingan  jasa,  tidak terkecuali pada jasa fasilitas kesehatan.  Penelitian ini dilakukan pada salah satu penyedia layanan jasa kesehatan yang ada dikota Batam. Salah satu aspek kualitas layanan kesehatan adalah layanan antrian. Oleh  sebab  itu,  kualitas  layanan  terhadap  sistem  antrian  di  fasilitas  kesehatan  menjadi  suatu  hal  yang menarik untuk diteliti. Penelitian ini mengukur tingkat optimalitas sistem antrian yang berlaku saat ini di klinik  Saffira  Mitra  Medika.  Pengukuran  dititik  beratkan  pada  waktu  layanan,  jumlah  pasien  yang terlayani,  dan  waktu  tunggu  pasien  hingga  terlayani  dalam  sistem  antrian.  Hasil  pengukuran  sistem antrian saat ini dibandingkan dengan skenario usulan sistem antrian lain, agar tingkat kepuasan pasien selaku pelanggan terpenuhi. Sistem antrian usulan diperoleh melalui pendekatan simulasi, dengan bantuan perangkat lunak Flexsim. Pendekatan simulasi dipilih untuk memudahkan pemodelan dalam sistem antrian yang diusulkan.
Kata kunci: Antrian, Flexsim, Layanan, Pemodelan, Simulasi.

## 1. Pendahuluan
Layanan  merupakan  indikator  utama  dalam keberhasilan usaha. Kualitas layanan industri jasa merupakan faktor utama yang harus diperhatikan dalam mempertahankan keberadaan dan persaingan industri  jasa, tidak terkecuali industri jasa rumah sakit. Rumah sakit merupakan industri jasa  yang  perkembangannya  cukup  pesat  di Indonesia.  Salah satu  upaya yang sangat  penting dalam  memberikan  layanan  berkualitas  tinggi kepada  masyarakat  adalah  pembangunan  rumah
sakit di Indonesia. Layanan rumah sakit berubah dengan cepat untuk memenuhi tuntutan masyarakat di era disrupsi saat ini. Dalam era saat ini,  di  mana  perubahan  sosial  ekonomi  dan teknologi  berkembang  dengan  sangat  cepat, rumah  sakit  juga  harus  mampu  mengikuti perubahan  tersebut.  Data  Kemenkes  pada  tahun 2024  menunjukkan  bahwa  jumlah  rumah  sakit swasta  yang  terdaftar  per  23  Januari  2024 sebanyak 2639 untuk rumah sakit umum dan 336 untuk rumah sakit ibu dan anak. Kualitas layanan di  rumah  sakit  dapat  mencakup  berbagai  aspek,
seperti  layanan  antrian,  layanan  dokter  dan konsultasi, layanan kebersihan, layanan kesediaan obat  dan  alat  kesehatan.  Layanan  antrian merupakan  salah  satu  layanan  yang  menjadi perhatian pasien. Oleh sebab itu, kualitas layanan terhadap  sistem  antrian  di  rumah  sakit  menjadi suatu hal yang menarik untuk diteliti. Suatu proses antrian  ( queueing  process )  adalah  suatu  proses yang  berhubungan  dengan  kedatangan  seorang pelanggan  pada  suatu  fasilitas  pelayanan, kemudian  menunggu  dalam  suatu  baris (antrian) jika  semua  pelayanan  sibuk,  dan  pada  akhirnya pelanggan  akan  meninggalkan  fasilitas  tersebut [1].
Sistem  antrian  dapat  dijelaskan  sebagai kedatangan  pelanggan  atau  unit-unit  yang membutuhkan  pelayanan  pada  suatu  fasilitas pelayanan.  Pelanggan  bergabung  pada  barisan penungguan  (antrian)  untuk  dilayani.  Setelah mendapat pelayanan, pelanggan dapat meninggalkan antrian tersebut. Dengan demikian dapat dibayangkan bila pelanggan membutuhkan waktu  menunggu  yang  cukup  lama  maka  akan diperoleh persentase waktu enganggur yang kecil, yang  berarti  sama  sekali  tidak  ada  waktu menganggur pada pelayanan tersebut [2]. Antrian adalah  garis  tunggal  yang  menunggu  atau terbentuk  di  depan  fasilitas  pelayanan.  Hal  ini terjadi karena frekuensi waktu orang (pasien) atau benda  yang  tiba  pada  suatu  fasilitas  pelayanan lebih  cepat  daripada  orang  (pasien)  atau  benda yang  sedang  mendapat  pelayanan  [3].  Penelitian ini  dilakukan  pada  klinik  Saffira  Mitra  Medika, khususnya di poli umum dan poli gigi. Poli umum merupakan poli yang ditangani oleh dokter umum yang  memiliki  tingkat  kedatangan  yang  konstan setiap  harinya.  Penelitian  ini  mengukur  tingkat optimalitas sistem antrian yang berlaku saat ini di klinik Saffira Mitra Medika.
Pengukuran  dititik  beratkan  pada  waktu layanan, jumlah pasien yang terlayani dan waktu tunggu  pasien  hingga  terlayani  dalam  sistem antrian.  Hasil  pengukuran  tingkat  optimalitas sistem  antrian  saat  ini  dibandingkan  dengan usulan sistem antrian agar tingkat kepuasan pasien selaku pelanggan terpenuhi. Sistem antrian usulan diperoleh  melalui  pendekatan  simulasi,  dengan bantuan  perangkat  lunak  Flexsim.  Pendekatan simulasi  dipilih  untuk  memudahkan  pemodelan dalam  sistem  antrian  yang  diusulkan.  Simulasi merupakan salah satu cara yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan. Percobaan dengan simulasi merupakan model yang mengadaptasi perilaku sistem nyata.
Pada  klinik  Saffira  Mitra  Medika  memiliki permasalahan  yang  berupa  pasien  menunggu antrian yang lama untuk masuk ke ruang periksa sehingga  pasien  yg  sedang  sakit  dan  menunggu
merasa  tidak  nyaman.  Oleh  karena  itu  simulasi dipilih  untuk  memudahkan  pemodelan  dalam sistem antrian yang diusulkan. Tujuan umum dari penelitian adalah meningkatkan kualitas pelayanan di klinik Saffira Mitra Medika. Tujuan selanjutnya dari penelitian ini adalah memberikan usulan skenario untuk mengurangi jumlah antrian yang menunggu di ruang tunggu tensi  dan ruang tunggu poli.

## 2. Methodologi
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah kedatangan seluruh pasien di klinik X pada bulan December 2022 - Februari 2023 dengan jam kerja  antara  pukul  14.00-16.00.  Metode  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  simulasai model  yang  dibantu  dengan  perangkat  lunak Flexsim.
Pada  klinik  Saffira  Mitra  Medika     diketahui bahwa  terdapat  6  rute/jalur  kegiatan  pelayanan. Rute  tersebut  kemudian  dijadikan  nama  label  1 sampai  dengan  label  6  pada  model  untuk menggambarkan  6  rute  ( person  flow )  yang  akan dibuat pada  Flexim.  Rincian rute tersebut adalah sebagai berikut:
1. Registrasi - Tensi - Poli Gigi – Kasir - Apotek – Pengambilan Obat.
2. Registrasi - Tensi - Poli Umum – Kasir - Apotek – Pengambilan Obat.
3. Registrasi  - Tensi  - Poli Umum  –  Tindakan  – Kasir – Apotek – Pengambilan Obat
4.  Registrasi  -  Non  Tensi  -  Poli  Gigi  –  Kasir  – Apotek – Pengambilan Obat.
5. Registrasi - Non Tensi - Poli Umum– Apotek – Pengambilan Obat.
6. Registrasi - Non Tensi - Poli Umum - Tindakan – Apotek – Pengambilan Obat.
Pada  simulasi  model  ini  akan  dibuat  model inisiasi  dan  replikasi  model  inisial.  Setelah didapat  model  konseptual  kemudian  dilakukan validasi  model  konseptual  dan  dilanjut  dengan verifikasi  konseptual.  Pada  tahapan  selanjutnya dilakukan perbandingan model konseptual dengan beberapa skenario. Berdasarkan
perbandingan  model  tersebut  didapatlah  usulan skenario yang terbaik.
Tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi beberapa  langkah,  berikut  adalah  tahapan  yang dilakukan.
1. Model Inisial Pada tahapan ini dilakukan pembuatan model
berdasarkan  sistem  nyata  dengan  menggunakan perangkat lunak Flexsim. Dalam sistem nyatanya diketahui  bahwa  terdapat  1  server  registrasi,  2 server  tensi,  2  server  poli  gigi,  4  server  poli umum, 3 server tindakan, 1 kasir, 1 server apotek dan 1 server pengambilan obat.
Gambar 1. Model Inisial nyata pada klinik.
2. Penentuan Waktu Proses
Diketahui  bahwa  data  waktu  proses  tiap pelayanan  berbeda-beda  sehingga  dilakukan pengujian distribusi waktu proses secara terpisah tiap  pelayanan.  Uji  distribusi  tersebut  dilakukan menggunakan tools  Expertfit yang  ada  dalam perangkat lunak Flexim. Data parameter tersebut kemudian akan dimasukkan pada model yang ada di  Flexim  untuk  mengisi  data  distribusi  waktu pada  tiap  proses  pelayanan  pada  model  klinik Saffira Mitra Medika.

## Tabel 1.
Distribusi Data Waktu Proses Pelayanan Klinik
3. Replikasi Model Inisial
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui berapa  banyak  replikasi  yang  harus  dibutuhkan pada  pemodelan  sistem  klinik,  hitungan  tersebut dapat dilihat sebagi berikut:
Tabel 2. Replikasi model inisial.
Dari  hasil  perhitungan  replikasi  diatas, diketahui bahwa jumlah replikasi yang dibutuhkan  pada  simulasi  adalah  sebanyak  5 replikasi.
4. Validasi Model Konseptual
Validasi  model  Konseptual  dilakukan  untuk memastikan  apakah  model  yang  telah  dibuat sesuai dengan system nyata yang ada pada klinik Saffira  Mitra  Medika.  Validasi  ini  kemudian dilanjutkan dengan melakukan uji independent t- test dari data pada sistem nyata dan model inisial.
5. Verifikasi Model Konseptual.
Pada  tahapan  verifikasi  model  konseptual dilakukan  dengan  cara  melakukan  verifikasi kepada  perwakilan  dari  pihak  klinik  untuk memastikan  apakah  alur  pelayanan  pada  model yang  dibuat  pada  Flexim  sudah  sesuai  dengan yang terjadi di klinik Saffira Mitra Medika.
6. Perbandingan Model Konseptual terhadap Skenario Usulan. Berdasarkan  model  Konseptual  dari  sistem nyata  proses  pelayanan  di  klinik  Saffira  Mitra
Medika, kemudian dapat dilihat proses pelayanan yang  memiliki  waktu  pelayanan  terlama,  serta proses  pelayanan  mana  yang  memili  antrian terbanyak.  Skenario  ini  kemudian  dibuat  untuk melihat  apakah  ada  perbaikan  pelayanan  pada model  serta  untuk  mengurangi  jumlah  antrian pada sistem tiap proses pelayanan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Model Insial
Parameter yang digunakan pada penelitian ini adalah  laju  proses,  maka  yang  menjadi pengamatan adalah laju proses ( throughput ) pada model  inisial  simulasi  Flexim.  Hasil throughput dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Report Flexsim untuk throughput.

## 3.2. Skenario 1
Skenario  1  yakni  menambah  jumlah  poli menjadi  7  buah  dan  tensi  menjadi  3.  Setelah melakukan  running  model  hasil throughput skenario 1 dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. throughput di ruang tunggu tensi dan poli pada skenario 1.
Berdasarkan  skenario  usulan  1  diketahui jumlah orang yang di ruang tunggu poli berkurang menjadi  16,96  %  (sekitar  5  orang)  dan  33,04  % (sekitar 7 orang) di ruang tunggu tensi.

## 3.3. Skenario 2
Skenario  2  yakni  menambah  jumlah  poli menjadi  10  buah  dan  tensi  menjadi  4.  Hasil throughput dapat dilihat pada tabel.
Tabel 5. throughput di ruang tunggu tensi dan poli pada skenario 2.
Berdasarkan  hasil  skenario  usulan  2  jumlah orang  di  ruang  tunggu  poli  berkurang  menjadi 21,12 % (sekitar 7 orang) dan 38,27 % (sekitar 8 orang) di ruang tunggu tensi.

## 3.4. Skenario 3
Skenario 3 yakni menambah jumlah poli menjadi 13  buah  dan  tensi  menjadi  5.  Hasil throughput dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 6.
Throughput di ruang tunggu tensi dan poli pada skenario 3.
Jumlah orang di ruang tunggu poli berkurang menjadi  27,52  %  (sekitar  9  orang)  dan  46,70  % (sekitar 10 orang) di ruang tunggu tensi.
3.5. Perbandingan Model Inisiasi dengan Skenario Usulan Gambar  di  bawah  menunjukan gap antara model  inisiasi  dengan  skenario. Gap tersebut merupakan  selisih  jumlah  orang  dalam  ruang tunggu  tensi  dan  poli  umum  pada  tiap  replikasi model dan juga selisihnya.
Gambar 2 . Perbandingan antara model inisiasi dengan skenario usulan pada ruang tensi.
Gambar 3 . Perbandingan antara model inisiasi dengan skenario usulan pada ruang tunggu poli.
3.6. Rekomendasi Usulan
Berdasarkan  hasil running pada  setiap skenario  di  atas, gap yang  paling  jauh  jaraknya antara  skenario  dengan  model  inisiasi  adalah skenario 3. Jumlah channel pada skenario tersebut adalah 13 poli umum dan 5 ruang tensi. Sehingga peneliti memberikan rekomendasi agar penerapan skenario  tersebut  dapat  dilakukan  pada  sistem nyata diklinik tersebut.

## 4. Simpulan
Kesimpulan yang dapat  diambil  dari  simulasi yang telah dilakukan adalah peneliti memberikan usulan  skenario  lain  untuk  mengurangi  jumlah orang yang menunggu di ruang tunggu tensi  dan ruang  tunggu  poli.  Terdapat  3  skenario  usulan, namun berdasarkan hasil running gap yang paling jauh  jaraknya  dengan  model  inisiasi  adalah skenario 3, yaitu 13 poli umum dan 5 ruang tensi. Pada  simulasi  dipilih  skenario  3  dengan  jumlah channel pada  skenario  tersebut  adalah  13  poli umum dan 5 ruang tensi.
Hal  ini  menunjukkan  pengaruh  kenaikan jumlah  poli  umum  dan  ruang  tensi  terhadap pengelolaan  antrian  pasien  menjadi  lebih  baik
dikarenakan  adanya  pengurangan  antrian  yang terjadi  pada  ruang  tunggu  poli  yang  awalnya  32 orang  berkurang  sekitar  9  orang  (27,52  %) menjadi  23  orang  dan  pada  ruang  tunggu  tensi yang  awalnya  21  orang  berkurang  sekitar  10 orang (46,70 %) menjadi 21 orang.

## Daftar Pustaka
[1] Siswanto. Operation Research. Jilid 1. Jakarta. Erlangga. 2007.
[2] Kakiay, Thomas J. Pengantar Sistem Simulasi. Yogyakarta. Audi. 2004.
[3]  Russell,  Roberta  S.  and  Bernard  W.  Taylor. Operations Management. New Jersey.
Prentice- Hall International Inc. 2005.