## PENETAPAN MUTU RUMAH SAKIT BERDASARKAN INDIKATOR RAWAT INAP
Riska Rosita 1) , Amrita Ramadhani Tanastasya 2)
1,2 Program Studi RMIK, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Duta Bangsa riska_rosita@udb.ac.id

## ABSTRAK
Indikator  rawat  inap  merupakan  salah  satu  penentu  mutu  rumah  sakit  baik secara  aspek  medis,  ekonomi,  dan  manajemen.  Dalam  memberikan  informasi  tentang produktivitas  pelayanan  rawat  inap  dapat  dilihat  dari  indikator  nilai  BOR,  aLOS,  TOI, BTO, GDR dan NDR. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui mutu pelayanan di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta berdasarkan indikator rawat inap perbulan tahun  2018.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  deskriptif, dengan  metode  observasi  dan  wawancara,  melalui  pendekatan  retrospektif.  Sampel dalam  penelitian  ini  sama  halnya  dengan  populasi  yaitu  berupa  rekapitulasi  sensus harian  rawat  inap  tahun  2018.  Hasil  Penelitian  ini  menunjukan  pada  tahun  2018  nilai BOR tertinggi pada bulan Maret (80,70%) dan terendah pada bulan Juni (64,61%). Nilai aLOS  tertinggi  pada  bulan  April  (3,88  hari)  dan  terendah  pada  bulan  Desember  (3,43 hari). Nilai TOI per tertinggi pada bulan Juni (1,56 hari) dan TOI terendah pada bulan Maret (0,70 hari). Nilai BTO tertinggi pada Maret (8,61 kali) dan BTO terendah terjadi pada bulan Juni (6,80 kali). Nilai GDR tertinggi pada bulan Juni (29,21‰) dan terendah terjadi  pada  bulan  September  (16,44‰).  Nilai  NDR  tertinggi  pada  bulan  Agustus 20,38‰, dan terendah pada bulan Desember  (12,29‰). Kesimpulan dari penelitian ini yaitu  masih  terdapat  nilai  indikator  aLOS  dan  TOI  yang  belum  ideal.  Maka  penulis menyarankan  supaya  rumah  sakit  PKU  Muhammadiyah  Surakarta  perlu  adanya peningkatan  fasilitas  kesehatan,  serta  menerapkan  perhitungan  indikator  rawat  inap menggunakan  standar  Depkes  RI  sebagai  bahan  evaluasi  dan  perencanaan  mutu pelayanan kesehatan.
Kata kunci : Indikator rawat inap, Statistik kesehatan, Manajemen mutu rumah sakit

## ABSTRACT
Inpatient  indicator  is  one  of  the  determinants  of  hospital  quality  both  in  medical, economic  and  management  aspects.  In  providing  information  about  the  productivity  of inpatient  services,  it  can  be  known  from  the  value  of BOR,  AOS,  TOI,  BTO,  GDR  and NDR. The purpose of this study was to determine service quality at PKU Muhammadiyah Surakarta Hospital based on monthly inpatient indicators in 2018. The type of research used  in  this  study  is  descriptive,  with  methods  of  observation  and  interviews,  through  a retrospective  approach.  The  sample  in  this  study  is  the  same  as  the  population,  in  the form of inpatient census daily recapitulation in 2018. The results of this study showed the highest  BOR  value  in  March  (80.70%)  and  the  lowest  in  June  (64.61%).  The  highest ALOS value in April (3.88 days) and the lowest in December (3.43 days). The highest TOI value was in June (1.56 days) and the lowest TOI was in March (0.70 days). The highest BTO  value  in  March  (8.61times)  and  the  lowest  BTO  in  June  (6.80  times).  The  highest GDR  value  was  in  June  (29.21  ‰)  and  the  lowest  was  in  September  (16.44  ‰).  The highest NDR value in August was 20.38 ‰, and the lowest was in December (12.29 ‰). Conclusion  of  this  study  is  that  there  are  still  value  of  aLOS  and  TOI  that  are  not  yet
ideal.  So  the  authors  suggest  that  PKU  Muhammadiyah  Surakarta  Hospital  need  to improve  health  facilities,  and  apply  the  calculation  of  inpatient  indicators  using  the DEPKES RI standard as an evaluation and quality planning for health services.
Keywords : Inpatient Indicator, DEPKES RI Standard, Hospital quality management

## 1. PENDAHULUAN
Statistik kesehatan merupakan salah  satu  indikator  yang  menunjang terselenggaranya  professional  mutu pelayanan dan informasi kesehatan di rumah  sakit.  Menurut  Sudra  (2010) statistik  rumah  sakit  yaitu  statistik yang  menggunakan  dan  mengolah sumber data dari pelayanan kesehatan di  rumah  sakit  untuk  menghasilkan informasi,  fakta,  dan  pengetahuan berkaitan dengan pelayanan kesehatan  di  rumah  sakit.  Informasi dari  statistik  rumah  sakit  digunakan untuk  berbagai  kepentingan  antara lain:  (a)  perencanaan,  pemantauan, pedapatan  dan  pengeluaran  dari pasien  oleh  pihak  manajemen  rumah sakit;  (b)  pemantauan  kinerja  medis, dan;  dan  (c)  pemantauan  kinerja  non medis.
Jenis  pelayanan  kesehatan  di rumah sakit meliputi pelayanan rawat jalan,  rawat  inap,  dan  gawat  darurat. Dalam memberikan informasi tentang  produktivitas  rawat  inap dapat  dilihat  dari  nilai  indikator Bed
Occupancy  Rate (BOR)  merupakan presentase  pemakaian  tempat  tidur pada  periode  tertentu, Average  Leng Of Stay (aLOS) yaitu rata-rata jumlah hari pasien rawat inap yang tinggal di rumah sakit, tidak termasuk bayi baru lahir. Turn Over Interval (TOI)  yaitu digunakan untuk menentukan lamanya rata-rata tempat tidur tersedia  pada  periode  tertentu  yang tidak  terisi  antara  pasien  keluar  atau mati  sampai  dengan  pasien  masuk lagi. Bed  Turn  Over (BTO)  adalah berapa  kali  tempat  tidur  tersedia dipakai  oleh  pasien  dalam  periode tertentu. Gross  Death  Rate  (GDR) adalah  angka  kematian  umum  untuk
setiap  1000  penderita  keluar. Net Death  Rate  (NDR) angka  kematian 48 jam setelah dirawat untuk tiap-tiap 1000  penderita  keluar  (Rustiyanto, 2010).
Informasi  mengenai  nilai  BOR, aLOS,  TOI,  BTO,  GDR,  dan  NDR tiap  periodenya  dapat  digunakan untuk memperkirakan target efisiensi yang  harus  dicapai  oleh  rumah  sakit, dan apakah kebijakan yang sudah ada telah  efektif  atau  belum.  Perhitungan per bulan dapat membantu mengevaluasi  nilai  indikator  setiap bulanya.  Selain  itu  dapat  digunakan untuk  mengetahui  nilai  indikator rawat inap berdasarkan standar Departemen Kesehatan Republik Indonesia (Depkes RI, 2006). Selama  ini  rumah  sakit  PKU Muhammadiyah Surakarta  belum melakukan  perhitungan  BOR,  aLOS, TOI, BTO, GDR dan NDR per bulan dengan menggunakan standar Departemen Kesehatan Republik Indonesia (Depkes RI,2016). Melalui standar Depkes RI ini maka diharapkan  menjadi  pedoman  bagi pimpinan  rumah  sakit,  komite  atau panitia  rekam  medis  serta  semua petugas  yang  kaitanya  dengan  rekam medis  dalam  tata  cara  pelaksanaan penyelenggaraan  rekam  medis  di rumah sakit. Karena dengan memenuhi  standar  tersebut  maka penggunaan  tempat  tidur  dan  aturan standar  manajemen  di  rumah  sakit
PKU Muhammadiyah Surakarta akan lebih efektif dan efisien.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  mutu  pelayanan  rawat inap di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta
berdasarkan  analisis  indikator  rawat inap perbulan tahun 2018.

## 2. PELAKSANAAN
a. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian  ini  dilakukan  di  Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta  pada  bulan  Februari-Mei 2019. b. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  berupa rekapitulasi  Sensus  Harian  Rawat Inap (SHRI) per bulan di rumah sakit PKU Muhammadiyah Surakarta pada tahun 2018. Melaui teknik pengambilan  sampel  jenuh  maka sampel  yang  digunakan  sama  halnya dengan populasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  rancangan  penelitian  ini adalah  penelitian  deskriptif  dengan pendekatan cross sectional. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  observasi  pada  rekapitulasi sensus  harian  rawat  inap  per  bulan
2018. Selain itu juga dengan wawancara  bebas  terpimpin  dengan petugas pelaporan dan kepala rekam medis di PKU Muhammadiyah Surakarta. Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah: a. Jumlah  hari  perawatan  (HP)  per bulan pada tahun 2018 b. Jumlah periode waktu (T) per bulan pada tahun 2018 c. Jumlah  tempat  tidur  tersedia  (A) per bulan pada tahun 2018
d. Jumlah  pasien  keluar  hidup  dan mati (D) per bulan pada tahun 2018
e. Jumlah  lama  dirawat  (LD)  per bulan pada tahun 2018
f. Jumlah  pasien  meninggal  >48  jam per bulan pada tahun 2018
g. Jumlah  pasien  meninggal  <48  jam per bulan pada tahun 2018
h. BOR  ( Bed  Occupancy  Rate )  per bulan pada tahun 2018
i. aLOS ( Average Length Of Stay ) per bulan pada tahun 2018
j. TOI  ( Turn  Over  Interval )    per bulan pada tahun 2018
k. BTO  ( Bed  Turn  Over )  per  bulan pada tahun 2018
l. NDR (Net  Dead  Rate) per  bulan
pada tahun 2018
m. GDR  (Gross  Dead  Rate) pada tahun 2018

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  proses  perhitungan dalam  penelitian  ini  maka  diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Data Pelayanan Rawat Inap Per Bulan di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta Tahun 2018 No Bulan HP T A D LD Pasien meninggal <48 jam Pasien meninggal >48 jam 1 Januari 7060 31 305 2440 8952 24 32 2 Februari 6521 28 305 2343 8446 20 35 3 Maret 7605 31 304 2616 9899 22 36 4 April 7228 30 304 2430 9417 19 41 5 Mei 7030 31 302 2429 8854 25 35 6 Juni 5854 30 302 2054 7307 25 35 7 Juli 6759 31 321 2308 8859 10 40 8 Agustus 6757 31 321 2306 8755 10 47 9 September 6888 30 308 2311 8454 9 29 10 Oktober 6855 31 308 2452 8698 16 39 11 November 6712 30 308 2389 8660 21 37 12 Desember 6628 31 316 2604 8942 17 32
Berdasarkan  data  dari tabel  1. dapat  dilihat  bahwa  jumlah  pasien keluar  hidup  dan  mati,  jumlah  hari perawatan,  jumlah  lama  dirawat tertinggi  terjadi  pada  bulan  Maret. Hal  ini  disebabkan  pada  tipa  awal tahun pihak manajemen rumah sakit harus  menyusun  RAB  (Rencana Anggaran Bisnis) agar bisa mencapai  target,  sehingga  bulan Maret  pihak  manejemen  sudah menemukan  formulasi  bagaimana cara untuk menggait pelanggan agar berobat  ke  rumah  sakit.  Oleh  sebab itu  trend  pasien  bulan  Maret  cukup tinggi. Sedangkan trend pasien pada bulan  Juni  paling  rendah  karena jumlah pasien yang sedikit, bertepatan  dengan  lebaran  dan liburan sekolah.
Tabel  2.  Hasil  Perhitungan  BOR,  aLOS,  TOI,  BTO,  GDR,  dan  NDR perbulan di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta
No Bulan BOR Ket aLOS Ket TOI Ket BTO GDR Ket NDR Ket 60% - 85% 6-9 Hari 1-3 Hari 40-50 /tahun ≤ 45 ≤ 25 1 Jan 74,67 Ideal 3,67 Tidak Ideal 0,98 Tidak Ideal 8 22,95 Ideal 13,11 Ideal 2 Feb 76,36 Ideal 3,60 Tidak Ideal 0,86 Tidak Ideal 7,68 23,47 Ideal 14,94 Ideal 3 Mar 80,70 Ideal 3,78 Tidak Ideal 0,70 Tidak Ideal 8,61 22,17 Ideal 13,76 Ideal 4 April 79,25 Ideal 3,88 Tidak Ideal 0,78 Tidak Ideal 7,99 24,69 Ideal 16,87 Ideal 5 Mei 75,09 Ideal 3,65 Tidak Ideal 0,96 Tidak Ideal 8,04 24,70 Ideal 14,41 Ideal 6 Juni 64,61 Ideal 3,56 Tidak Ideal 1,56 Ideal 6,80 29,21 Ideal 17,04 Ideal 7 Juli 67,92 Ideal 3,84 Tidak Ideal 1,38 Ideal 7,19 21,66 Ideal 17,33 Ideal 8 Agus 67,90 Ideal 3,80 Tidak Ideal 1,39 Ideal 7,18 24,72 Ideal 20,38 Ideal 9 Sept 74,55 Ideal 3,66 Tidak Ideal 1,02 Ideal 7,50 16,44 Ideal 12,55 Ideal 10 Okt 71,80 Ideal 3,55 Tidak Ideal 1,10 Ideal 7,96 22,43 Ideal 15,91 Ideal 11 Nov 72,64 Ideal 3,62 Tidak Ideal 1,06 Ideal 7,76 24,28 Ideal 15,49 Ideal 12 Des 67,66 Ideal 3,43 Tidak Ideal 1,22 Ideal 8,24 18,82 Ideal 12,29 Ideal Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat diketahui  bahwa  nilai  aLOS  dan  TOI belum  ideal  seperti  yang  diharapkan. Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing  indikator  rawat  inap  di
Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah Surakarta.
Perhitungan  BOR  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Surakarta Tahun 2018
0% 20% 40% 60% 80% 100% Ja n F eb
M a r Apr M e i
Juni Jul i Agu Sep t Okt Nov De s Gambar 1. Bed Occupancy Rate (BOR) per Bulan tahun 2018
Nilai  BOR  setiap  bulannya  pada tahun  2018  masih  memasuki  nilai efisien  sesuai  dengan  Sudra  (2010) yang  menyatakan  bahwa  standar BOR  dari  Depkes  RI  mempunyai nilai  ideal  yaitu  60%-85%.  Hal tersebut menandakan bahwa pendayagunaan  tempat  tidur  sudah mencapai  efisien  dari  segi  ekonomi menghasilkan pemasukan bagi rumah sakit.  Secara  statistik  semakin  tinggi nilai  BOR  maka  semakin  tinggi  pula penggunaan tempat tidur yang tersedia  untuk  perawatan  pasien. Semakin rendah BOR berarti semakin  sedikit  tempat  tidur  yang digunakan  untuk  merawat  pasien dibandingkan  dengan  tempat  tidur yang  telah  disediakan.  Dengan  kata lain,  jumlah  pasien  yang  sedikit  ini bisa menimbulkan kesulitan pendapatan  ekonomi  bagi  pihak rumah sakit. Tinggi  rendahnya  nilai  BOR berhubungan langsung dengan program pembiayaan kesehatan gratis yaitu  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat Miskin (Jamkesmas) dari Departemen Kesehatan (Arsyad, 2010). Pernyataan tersebut diperkuat dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Rinjani  dan  Triyanti  (2016) yang  menyatakan  bahwa faktor  yang menyebabkan  tingginya  BOR  antara
lain  kunjungan  yang  tinggi  tidak sebanding dengan tempat tidur tersedia.  Menurut penelitian  yang dilakukan  oleh  Indriani  dan  Sugiarti
(2014)  yang  menyatakan  bahwa secara  statistik  tinggi  nilai  BOR berarti semakin tinggi pula
penggunaan  TT  yang  ada  untuk perawatan  pasien,  namun  semakin banyak  pasien  yang  dilayani  berarti semakin  sibuk  dan  semakin  berat pula beban kerja petugas kesehatan di ruang perawatan.
Menurut penelitian yang dilakukan  oleh  Mardian,  dkk  (2015) yang  menyatakan  bahwa  perbedaan nilai  BOR    dikarenakan  jumlah dokter yang kurang, promosi kesehatan  yang  minim  disekitar lingkup  rumah  sakit,  alat  kesehatan yang mendukung rumah sakit, sarana prasarana  yang  kurang  memadai  dan sedang  berlangsungnya  renovasi  di dalam  rumah  sakit.  Nilai  BOR  yang rendah memicu rendahnya pendapatan. Menurut penelitian yang dilakukan  oleh  Nababan  (2012) tinggi  rendahnya  angka  pencapaian
BOR  satu  rumah  sakit  atau  ruang rawat  inap  sangat  dipengerahui  oleh banyak  faktor  baik  dari  internal maupun  faktor  eksternal.  faktor- faktor yang mempengaruhi nilai BOR sangatlah banyak dan komplek, tetapi
pada  dasarnya  dapat  dikelompokkan menjadi dua yaitu faktor internal dan faktor eksternal rumah sakit. Didalam faktor internal adalah : budaya rumah sakit,  sistem  nilai,  kepemimpinan, sistem  manajemen,  sistem  informasi, sarana prasarana, sumber daya manusia,  pemasaran,  citra,  dan  lain- lain. Sedangkan yang termasuk faktor eksternal  adalah  letak  geografis, keadaan  sosial  ekonomi  konsumen, budaya masyarakat, pemasok, pesaing, kebijakan pemerintah daerah,  peraturan,  dan  lain-lain. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi
BOR  meliputi  faktor  internal  dan faktor eksternal rumah sakit. Namun, faktor  yang  berperan  signifikan terhadap  BOR  adalah  faktor  internal rumah  sakit  yang  meliputi  faktor input  dan  faktor  proses  pelayanan,
sedangkan  faktor  eksternal  yaitu
kondisi  pasien.  Faktor  input  yang mempengaruhi  BOR  meliputi  sarana umum, sarana medis, sarana
penunjang  medis,  tarif,  ketersediaan pelayanan,  tenaga  medis,  para  medis perawatan.  Faktor  proses  pelayanan yang  mempengaruhi  BOR  meliputi sikap  dokter  dalam  memberikan pelayanan,  sikap  perawat  dalam memberikan pelayanan dan komunikasi pelayanan. Sikap perawat yang  memberikan  pelayanan  secara umum  yaitu  terdiri  dari  keramahan dalam  memberikan  pelayanan  dan cara  memberikan  informasi  juga komunikasi.  Sedangkan  dari  faktor kondisi pasien meliputi sosial ekonomi,  jarak  dan  transportasi, motivasi dan prioritas terhadap rumah  sakit  dan  perilaku  terhadap kesehatan.
Perhitungan  aLOS  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Surakarta Tahun 2018
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ju m lah h ar i Gambar 2. Average Length of stay (aLOS) Berdasarkan  Grafik  diatas,  nilai aLOS di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah  Surakarta  mengalami peningkatan dan penurunan setiap bulannya.  Nilai  aLOS  tertinggi  terjadi pada  bulan  April  yaitu  mencapai  angka 3,88  hari  dan  aLOS  terendah  terjadi pada  bulan  Desember  yaitu  mencapai angka  3,43  hari.  Nilai  aLOS  pada  bulan Januari  sampai  dengan  bulan  Desmber tahun  2018  mengalami  peningkatan  dan penurunan namun dalam hasil perhitungan menujukan nilai tidak ideal. Nilai aLOS dikatakan efisien menurut  Sudra  (2010)  menyatakan bahwa  standar  aLOS  dari  Depkes  RI mempunyai  nilai  ideal  yaitu  6-9  hari. Dari aspek medis, semakin panjang nilai aLOS  maka  bisa  menunjukkan  kinerja kualitas medis yang kurang baik, karena pasien  harus  dirawat  lebih  lama. Sedangkan dari aspek ekonomis, semakin  panjang  nilai  aLOS  berarti semakin  tinggi  biaya  yang  nantinya harus  dibayar  oleh  pasien.  Jadi  perlu
adanya  keseimbangan  antara  sudut pandang medis dan ekonomis.
Berdasarkan  hasil  wawancara  ada kaitan  erat  antara  nilai  aLOS  dan  Nilai TOI, yaitu sebagai berikut :
Hal  ini  diperkuat  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Rinjani  dan Triyanti (2016) yang menyatakan bahwa rendahnya nilai aLOS dapat diakibatkan oleh kurang baiknya perencanaan dalam pemberian pelayanan kepada pasien atau kebijakan  dibidang  medis  dan angka aLOS  sangat  dipengaruhi  oleh  jenis penyakit yang diderita oleh pasien . Hasil penelitian yang dilakukan oleh Dewi,  dkk  (2009)  membuktikan  bahwa kecenderungan nilai aLOS mempengaruhi  keuangan,  kualitas  dan efisiensi  RS,  diikuti  kasus  morbiditas, mortalitas,  komplikasi  serta  pengobatan awal jika pasien terdiagnosa secara awal dari  suatu  penyakit.  Terdapat  hubungan yang signifikan antara mutu rumah sakit dengan  nilai  aLOS,  hal  ini  bisa dikarenakan  nilai  aLOS  tidak  ada  yang memenuhi  standar  Depkes  6-9  hari. Adapun  kemungkinan  penyebab  aLOS yang  kurang  dari  6  hari  disebabkan pendeteksian  dini  dari  suatu  penyakit, baik  itu  karena  ketepatan  diagnosa ataupun  karena  alat  laboratorium  yang memadai sehingga penatalaksanaan
sedini mungkin dan sembuh, atau pasien yang  rawat  inap  terlalu  banyak  dan kurang  tempat  tidurnya  sehingga  pasien dipulangkan  cepat.  Hal  ini  berkaitan dengan mutu  rumah  sakit, jika mutu RS bagus  maka  aLOS  juga  mungkin  akan mengecil, hanya saja belum ada penelitian yang mendukung hal tersebut, dan  standar  aLOS  6-9  hari.  aLOS  yang <6  hari  bisa  juga  disebabkan  jumlah pasien  yang  keluar  karena  meninggal akibat  penyakit  kronis,  atau  dirujuk tanpa pencatatan maupun pulang paksa.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh  Mardian,  dkk  (2015)  menyatakan bahwa  standar  efisiensi  dianjurkan serendah  mungkin  tanpa  mempengaruhi kualitas pelayanan perawatan. Umumnya  nilai  aLOS  yang  semakin kecil makin baik dengan tetap memperhatikan  kualitas  pelayanan  yang diberikan, agar memperoleh nilai capaian  aLOS  yang  ideal  sehingga menimbulkan  efisiensi  pelayanan  dapat dilakukan  melalui  penetapan  standar pelayanan  yang  disepakati  oleh  dokter- dokter  yang  bekerja  di  rumah  sakit. Standar pelayanan ini mencakup indikasi perawatan rumah sakit,
prosedur  dan  proses  pelayanan  yang selayaknya  harus  dilaksanakan,  serta sistem  pembiayaan  yang  diberlakukan dalam  memberikan  jasa  pelayanan kesehatan.  Adanya  indikasi  perawatan rumah sakit yang jelas, akan mengurangi jumlah  perawatan  rumah  sakit  yang tidak  perlu,  sehingga    pasien-pasien yang  memerlukan  perawatan  rumah sakit  saja  yang  akan  di  rawat  di  rumah sakit. Hal ini untuk mengurangi kecendurangan  yang  terjadi  selama  ini dimana  sering  ditemukan  perawatan rumah  sakit  yang  tidak  perlu  ( over utilization ).
“Bisa  dihat  nilai  TOI  nya  pada setiap  bulannya  yang  rata-rata nilai TOI  nya  hanya  kurang  lebih  satu hari  saja  itu  akan  mempengaruhi nilai  aLOS  yang  tidak  ideal.  Belum ada  satu  hari  atau  satu  hari  lebih sedikit  kan  tempat  tidur  sudah dipakai  lagi.  Biasanya  rata-rata pasien  pulang  4  hari  sudah  pulang langsung.”
Perhitungan  TOI  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Surakarta Tahun 2018
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Agu Sept Okt Nov Des
Gambar 3. Turn Over Interval (TOI) per bulan tahun 2018 Di rumah sakit PKU Muhammadiyah  Surakarta  pada  bulan Januari sampai Mei tahun 2018 memiliki  nilai  BOR  yang  tinggi  namun masih  dalam  kategori  tingkat  efisien sesuai  standar  yang  diperlukan,  hal  ini mempengaruhi  nilai  TOI  yang  ada  di rumah  sakit.  Hal  ini  dibuktikan  dengan hasil wawancara sebagai berikut:
Hal tersebut diperkuat dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nanang, dkk  (2012)  yang  menyatakan  bahwa nilai  BOR  yang  memenui  standar  ideal berpengaruh  pada  TOI,  karena  semakin besar  nilai  BOR  maka  nilai  TOI  akan rendah.  Indriani  dan  Sugiarti  (2014), menyatakan  bahwa idealnya  nilai  TOI ini  juga  dipengaruhi  oleh  penambahan fasilitas tempat tidur (TT).
Hasil penelitian Rinjani dan Triyanti (2016)  membuktikan  bahwa  nilai  TOI disebabkan oleh jumlah kunjungan yang tinggi  tidak  sebanding  dengan  tempat tidur  tersedia. Nilai  TOI  dikatakan efisien  menurut  Sudra  (2010)  yang menyatakan  bahwa  standar  TOI  dari Depkes  RI  mempunyai  nilai  ideal  yaitu 1-3 hari. Semakin besar nilai TOI berarti semakin  lama  hari  dimana  tempat  tidur
kosong  yakni  tidak  digunakan  oleh pasien.  Hal  ini  membuat  tempat  tidur semakin  tidak  produktif,  kondisi  ini tentu  tidak  menguntungkan  dari  segi ekonomi  bagi  pihak  menajemen  rumah sakit.  Semakin  kecil  angka  TOI,  berarti semakin  singkat  saat  tempat  tidur  akan digunakan  pasien  berikutnya.  Hal  ini menyebabkan tempat tidur sangat produktif, sehingga bisa menguntungkan dari segi ekonomi bagi pihak manajemen rumah sakit, akan tetapi bisa merugikan  pasien  dikarenakan  tempat tidur  belum  disiapkan  secara  baik,  serta meningkatkan  infeksi  nosokomial  dan perlu diadakannya sanitasi lingkungan. Menurut Mardian, dkk (2015) menyatakan  bahwa  terjadi  perbedaan antara kenyataan dengan standar.
Perbedaan  tersebut  dikarenakan  alat kesehatan  yang  kurang  memadai  dan jumlah  pasien  yang  masih  sedikit dikarenakan promosi dari pihak manajemen yang masih minim.
Melakukan  manajemen  organisasi  yang baik  yakni  dengan  cara  menyesuaikan besarnya  kegiatan  dan  beban  kerja rumah  sakit.  Disamping  itu,  perlu membagi habis seluruh tugas dan fungsi rumah  sakit  dan  melakukan  promosi kepada masyarakat agar jumlah permintaan  tempat  tidur  oleh  konsumen dapat  ditingkatkan.  Hal ini  akan menyebabkan  keuntungan  bagi  pihak rumah  sakit  sehingga  tercapainya  nilai TOI yang optimal.
“Bisa  dilihat  setiap  bulanya  BOR tinggi  maka  TOI  pasti  akan  kecil begitu  sebaliknya.  Biasanya  itu  juga dipengaruhi adanya perubahan jumlah tempat tidur (TT).”
Perhitungan  BTO  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah Surakarta Tahun 2018
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Agu Sept Okt Nov Des
Gambar 4. Bed Turn Over (BTO) Per Bulan Tahun 2018
Standar  yang  ditetapkan  Depkes  RI bahwa  nilai  ideal  BTO  yaitu  40- 50/tahun.  Nilai  BTO  tertinggi  terjadi pada  bulan  Maret  yaitu  mencapai  angka 8,61 kali dan BTO terendah terjadi pada bulan  Juni  yaitu  mencapai  angka  6,80 kali.
Hatta  (2013)  menyatakan  bahwa indikator  BTO  berguna  untuk  melihat berapa  kali  tempat  tidur  rumah  sakit digunakan. Beberapa formula menggunakan  rate  dan  tidak  ada persetujuan  umum  yang  mengatakan bahwa indikator ini tepat untuk mengukur  utilitas  rumah  sakit,  tetapi bagaimanapun administrator rumah sakit masih  menggunakan  karena  mereka ingin  juga  melihat  keselarasan  dari indikator lainnya yang terkait seperti length of stay dan bed occupancy rate . Ketika bed occupany rate bertambah dan length of stay memendek  maka  akan  tampak  efek  dari perubahan atau bed turn over rate .
Nilai  BTO  yang  rendah  dapat merugikan  bagi  pihak  rumah  sakit karena  tidak  sering  digunakan  dan  akan menimbulkan ketidak puasan bagi pasien.  Secara   logika,  semakin  tinggi angka  BTO  berarti  semakin  banyak pasien  yang  menggunakan  tempat  tidur yang  tersedia  secara  bergantian.  Hal  ini tentu merupakan kondisi yang
menguntungkan  bagi  pihak  rumah  sakit karena  tempat  tidur  yang  tersedia  tidak “menganggur” dan menghasilkan pemasukan  untuk  pihak  rumah  sakit. Namun  bisa  dibayangkan  bila  dalam satu  bulan  tempat  tidur  digunakan  oleh 15  pasien,  berarti  rata-rata  setiap  pasien menempati  tempat  tidur  tersebut  selama 2 hari dan tidak ada  hari dimana tempat tidur  tersebut  kosong.  Ini  berarti  beban kerja  tim  perawatan  sangat  tinggi  dan tempat  tidur  tidak  sempat  dibersihkan karena  terus  digunakan  pasien  secara bergantian, kondisi ini mudah menimbulkan ketidakpuasan pasien, bisa mengancam  keselamatan  pasien,  bisa menurunkan  kinerja  kualitas  medis  dan bisa  meningkatkan  kejadian  infeksi nosokomial  karena  tempat  tidur  tidak sempat dibersihkan atau disterilkan. Jadi dibutuhkan  angka  BTO  yang  ideal  dari aspek  medis,  pasien,  dan  manajemen rumah sakit.
Hasil penelitian Lestari dan Wulandari  (2014)  membuktikan  bahwa penyebab  tingginya  BTO  adalah  jenis penyakit, lama sakit dan lama perawatan di instalasi rawat inap. Sebagai solusinya  maka  menurut  Mardian,  dkk (2015) perlu  dilakukan  peningkatan pengetahuan  tentang  sakit  dan  penyakit yang dapat diatasi dengan mengefektifkan Promosi Kesehatan
Masyarakat Rumah  Sakit (PKMRS) dan program  kunjungan  rumah  di  daerah yang  sudah  ada,  meningkatkan  mutu
pelayanan  kesehatan  terhadap  pasien, guna  menekan  pasien  pulang  atas permintaan sendiri.
Perhitungan  GDR  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Surakarta Tahun 2018
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Agu Sept Okt Nov Des
Gambar 5. Gross Death Rate (GDR) Per Bulan Tahun 2018
Berdasarkan  Grafik  diatas,  nilai GDR  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Juni yaitu  mencapai  angka  29,21‰,  artinya dari  1000  pasien  keluar  29  diantaranya pasien  keluar  dalam  keadaan  meninggal dan  GDR  terendah  terjadi  pada  bulan September yaitu mencapai angka 16,44‰, artinya dari 1000 pasien keluar 16  diantaranya  pasien  keluar  dalam keadaan  meninggal.  Dapat  disimpulkan bahwa  setiap  bulannya  angka  kematian kasar di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah  Surakarta  sudah  baik karena  berada  dalam  standar  ideal  yaitu ≤ 45‰.
Adapun  faktor  yang  mempengaruhi nilai  GDR  menurut  keterangan  kepala rekam  medis  disebabkan  oleh angka rujukan  yang  tidak  terkendali.  Rujukan dari rumah sakit lain biasanya  menelfon terlebih  dahulu  sebelum  mengirim pasiennya. Namun juga  ada rumah  sakit yang  mengirim  tanpa  konfirmasi  dulu sedangkan  keadaan  pasien  sudah  sangat drop akhirnya meninggal.
Hal tersebut diperkuat dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pratama dan  Karunia  (2017)    penurunan  dan peningkatan  angka  GDR  dipengaruhi oleh  beberapa  faktor  diantaranya  adalah pelayanan  klinis  di  unit  gawat  darurat,
seperti  tersedianya  tenaga  medis  dan sarana  prasarana  yang  ada  di  Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta.
Angka GDR yang semakin menurun dan  dibawah  standar  nasional  GDR menggambarkan  bahwa  pelayanan  yang diberikan  kepada  pasien  selama  rawat inap  di  rumah  sakit  sudah  baik.  Pasien meninggal sebelum mendapatkan perawatan  48  jam  diasumsikan  datang ke  rumah  sakit  sudah  dalam  kondisi sakit berat sehingga sangat dimungkinan meninggalnya  pasien  termasuk  bukan karena  kurangnya  mutu  pelayanan medis,  tetapi  karena    kondisi  pasien sudah sakit berat  (Rustiyanto, 2010).
Tingkat  potensi  meninggal  pasien sangat  dipengaruhi  oleh  penyakit  yang derita.  Menurut  Lestari  dan  Wulandari (2014)  Pasien  dengan  penyakit  akut memiliki presentase sembuh lebih banyak  dari  pasien  dengan  penyakit kronik  maupun  akut-kronik.  Pasien dengan penyakit akut akan lebih banyak sembuh  ketika  keluar  dari  rumah  sakit. Pasien  yang  menderita  penyakit  akut- kronik  mempunyai  jumlah  yang  paling sedikit untuk sembuh. Penyakit akut dan kronik berhubungan dengan meninggalnya  pasien  ketika  keluar  dari rawat inap. Adanya hasil yang signifikan
antara diagnosis pasien terhadap outcome yang didapatkan. Jenis penyakit pasien didapatkan dari diagnosis  yang  terdapat  dalam  rekam medis.  Pasien  dengan  penyakit  kronik dan  akut-kronik  berhubungan  dengan Discharge  Status yang  cenderung  jelek pada  pasien.  Pasien  yang  dibawa  ke rumah  sakit  lebih  cepat  cenderung memiliki Discharge  Status yang  baik. Pasien  yang  sudah  sakit  lama  di  rumah
dan baru dibawa ke pelayanan kesehatan memiliki Discharge Status yang  kurang baik. Orang sakit yang telat
mendapatkan  penanganan  medis  dapat memperparah  penyakit  yang  diderita. Kemungkinan  muncul  keluhan  lain  dan mendapatkan  komplikasi  sangat  ada. Pasien  yang  berasal  dari  IGD  dengan datang  sendiri  merupakan  asal  pasien terbanyak sebelum masuk rawat inap.
Perhitungan  NDR  Per  Bulan  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah Surakarta Tahun 2018
0 4 8 12 16 20 24 Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Agu Sept Okt Nov Des
Gambar 6. Net Death Rate (NDR) Berdasarkan  Grafik  diatas,  nilai NDR di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Surakarta tertinggi terjadi  pada  bulan  Agustus  yaitu mencapai  angka  20,38‰,  artinya  dari 1000  pasien  keluar  20  diantaranya pasien  keluar  dalam  keadaan  meninggal dan  NDR  terendah  terjadi  pada  bulan
Desember yaitu mencapai angka 12,29‰, artinya dari 1000 pasien keluar 12  diantaranya  pasien  keluar  dalam keadaan  meninggal.  Dapat  disimpulkan bahwa  setiap  bulannya  angka  kematian bersih di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah  Surakarta  sudah  baik karena  berada  dalam  standar  ideal  yaitu ≤ 25‰.
Adapun  faktor  yang  mempengaruhi nilai  NDR  menurut  hasil  wawancara akibat  dari  kondisi  pasien  dari  rujukan rumah  sakit  lain  sudah  sangat  drop  dan akhirnya  meninggal. Dengan  demikian rumah sakit memperketat adanya
peraturan  harus  konfirmasi  dahulu sebelum menerima pasien rujukan. Pada dasarnya  semua  pasien  yang  masuk IGD  itu  semua  harus  ditangani,  setelah diobservasi membaik maka bisa dipersilahkan  pulang,  jika  keadaan masih  butuh  perawatan  namun  kamar penuh  bisa  ditawarkan  rujukan  ke rumah sakit lain , keterangan dari kepala rekam medis.
Hal yang harus diperhatikan penyebab  pasien  meninggal  selama masa perawatan adalah diagnosa penyakit  terhadap  pasien,  menentukan tindakan  atau  pengobatan  yang  akan dilakukan, selain itu sarana dan prasarana  terutama  dalam  hal  medis sudah  ditingkatkan  untuk  menunjang pelayanan,  serta  tenaga  kesehatan  yang trampil  dan  cekatan  untuk  menekankan angka kematian (Rustiyanto, 2010).
Pasien yang sembuh atau meninggal salah  satunya  dipengaruhi  oleh  penyakit
yang  di  derita.    Lestari  dan  Wulandari
(2014) menerangkan bahwa asien dengan penyakit akut memiliki presentase  sembuh  lebih  banyak  dari pasien  dengan  penyakit  kronik  maupun akut-kronik.  Pasien  dengan  penyakit akut  akan  lebih  banyak  sembuh  ketika keluar  dari  rumah  sakit.  Pasien  yang menderita penyakit akut-kronik mempunyai  jumlah  yang  paling  sedikit untuk sembuh. Penyakit akut dan kronik berhubungan dengan meninggalnya pasien  ketika  keluar  dari  rawat  inap. Adanya  hasil  yang  signifikan  antara diagnosis pasien terhadap outcome yang didapatkan. Jenis penyakit pasien didapatkan  dari  diagnosis  yang  terdapat dalam  rekam  medis.  Pasien  dengan penyakit kronik dan akut-kronik berhubungan  dengan Discharge  Status yang  cenderung  jelek  pada  pasien.
Pasien yang dibawa ke rumah sakit lebih cepat  cenderung  memiliki Discharge Status yang  baik.  Pasien  yang  sudah sakit lama di rumah dan baru dibawa ke pelayanan kesehatan memiliki Discharge Status yang  kurang  baik. Orang  sakit  yang  telat  mendapatkan penanganan  medis  dapat  memperparah penyakit  yang  diderita.  Kemungkinan muncul  keluhan  lain  dan  mendapatkan komplikasi  sangat  ada.  Pasien  yang berasal  dari  IGD  dengan  datang  sendiri merupakan asal pasien terbanyak sebelum masuk rawat inap.

## 5. KESIMPULAN
Pada tahun 2018 seluruh indikator rawat  inap  di  Rumah  Sakit  PKU Muhammadiyah Surakarta sudah memenuhi standar ideal DEPKES RI, kecuali  nilai  indikator  aLOS  dan TOI. Akibatnya:
a. Pada  aspek  manajemen  mutu, nilai aLOS yang melebihi standar mengakibatkan pasien harus dirawat  lebih  lama.  Hal  ini menunjukkan beban kerja
petugas  medis  meningkat  namun
mutu  kinerja  menjadi  kurang baik,  serta  adanya  keterbatasan fasilitas.
b. Pada  aspek  ekonomi,  semakin tinggi nilai aLOS berarti semakin tinggi  biaya  yang  nantinya  harus dibayar  oleh  pasien.  Hal  ini menguntungkan rumah sakit namun merugikan pasien. c. Pada  aspek  medis,  semakin  kecil angka TOI maka semakin singkat saat tempat tidur akan digunakan pasien  berikutnya.  Hal  ini  bisa meningkatkan  kejadian  infeksi nosokomial.

## 6. SARAN
a. Sebagai  upaya  agar  nilai  indikator aLOS  mencapai  angka  ideal maka perlu  dilakukan  penetapan  standar pelayanan  yang  mencakup  indikasi perawatan  rumah  sakit,  prosedur, proses  pelayanan  yang  selayaknya harus  dilaksanakan,  serta  sistem pembiayaan yang diberlakukan dalam  memberikan  jasa  pelayanan kesehatan.  Dengan  demikian  akan mengurangi  kecendurangan  yang sering  ditemukan  tentang  perawatan rumah  sakit  yang  tidak  perlu  ( over utilization ).
b. Nilai TOI yang kurang dari satu hari (belum ideal) maka sebaiknya pihak rumah  sakit  harus  memaksimalkan sanitasi lingkungan ruang perawatan agar pasien berikutnya terhindar dari infeksi nosokomial. REFERENSI Arsyad, ML. 2010. Tingkat Pemanfaatan  Tempat  Tidur  Pada Rumah  Sakit  Umum  Daerah.  Jurnal Manajemen  Pelayanan  Kesehatan, 13  (1),  Desember  2010.  Hal:220- 226. Depkes RI. 2006. Pedoman Penyelenggaraan  Dan  Prosedur Rekam  Medis  Rumah  Sakit  di
Indonesia. Jakarta:  Departemen
Kesehatan Dewi,  dkk. Hubungan  Mutu,  Indikator Kinerja Kunci, dan Kinerja Pelayanan  Rumah  Sakit  (Studi Kasus Rumah Sakit Aumakes. Yogyakarta: Universitas Muhammadiyah Yogyakarta. Hatta,  G.R.  2014. Pedoman  Manajemen Informasi  Kesehatan  di  Sarana Pelayanan Kesehatan. Jakarta: Universitas Indonesia. Indriani,  P.  dan  Sugiarti,  I.  2016. Gambaran  Efisiensi  Penggunaan Tempat  Tidur  Ruang  Perawatan Kelas  III  di  Rumah  Sakit  Umum Daerah Tasikmalaya 2011 dan 2012. Jurnal Manajemen Inforrmasi Kesehatan  Indonesia,  2  (1),  Maret 2014. Hal:68-73. Lestari, N.R, dan Wulandari, R.D. 2014.
Penyebab  Bed  Turn  Over  (Bto)  Di Instalasi  Rawat  Inap  RSUD  Dr.  M.
Soewandhie. Jurnal  Administrasi Kesehatan  Indonesia,  2  (3)  Juli- September 2014. Hal:107-197.
Mardian,  dkk.  2015. Analisis  Efisiensi Pelayanan Rawat Inap Rumah Sakit Daerah Balung Tahun 2015 Melalui Pendekatan Barber-Johnson. Artikel  Ilmiah  Hasil  penelitian mahasiswa. Jember: Universitas
Jember
Nababan.  2012. Analisis  Hubungan Pelayanan  Kesehatan  Dengan  Bed Occupancy  Red  (BOR)  di  Rumah
Sakit  Umum  Daerah  Sukamara
Kalimantan Tengah . Jakarta: Universitas Terbuka. Nanang,  dkk.  2012.  Analisis  Efisiensi Penggunaan  Tempat  Tidur  Di  Unit Pelayanan Penyakit Dalam di Bangsal Cempaka 1 dan Cempaka 2 Berdasarkan  Grafik  Baber  Johnson
Di  RSUD  Kabupaten  Sukoharjo Tahun  2012. Jurnal  Manajemen Informasi  Kesehatan  Indonesia, 8
(1), Maret 2012. Hal: 59-68 Pratama,  B.A.  dan  Karunia,  T.L.  2017. Trend Gross  Death  Rate dan Net
Death  Rate Per  Tahun  di  Rumah Sakit Pku Muhammadiyah Surakarta Tahun 2011–2015. Indonesian Journal  On  Medical  Science , 2  (4). Hal:196-201. Rinjani,  V.  dan  Triyanti,  E.  2016. Analisis Efisensi penggunaan Tempat Tidur Per Ruangan Berdasarkan  Indikator  Depkes  Dan Barber  Johnson  di  Rumah  Sakit
Singaparna  Medika  Citra  Utama Kabupaten  Tasikmalaya  Triwulan  I Tahun  2016. Jurnal  Manajemen Inforrmasi  Kesehatan  Indonesia,  4
(2), Oktober 2016. 38-45. Rustiyanto,  E.  2010. Statistik  Rumah Sakit Untuk Pengambilan Keputusan. Cetakan Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sudra,  R.I.  2010. Statistik  Rumah  Sakit dari  Sensus  Pasien  dan  Grafik Barber  Johnson  Hingga  Statistic Kematian  dan  Otopsi. Yogyakarta: Graha Ilmu.