## Pengembangan Model Business Intelligence Manajemen Rumah Sakit untuk Peningkatan Mutu Pelayanan

## (Studi Kasus : Semen Padang Hospital)
Meza Silvana #1 , Ricky Akbar #2 , Derisma* 3
# Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas Padang
*Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas Padang
meza_silvana@ft.unand.ac.id rickyakbar1984@gmail.com
Abstrak —Penerapan  Teknologi  Informasi  (IT)  saat  ini sudah  merambah  ke  semua  sektor  kehidupan,  termasuk sektor  kesehatan.  Hampir  semua  rumah  sakit  dalam operasionalnya  sudah  menggunakan  teknologi  untuk membantu  kelancaran  bisnis  tersebut.  Semen  Padang Hospital (SPH) yang merupakan Rumah Sakit perusahaan PT  Semen  Padang,  sudah  menggunakan  aplikasi  Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIM-RS, yang dapat mengelola  data  operasional  sehari-hari,  namun  informasi yang  dihasilkan  masih  sangat  terbatas,  sehingga pemanfaatan  teknologi  dan  informasi  belum  maksimal. Peranan  IT  ini  dapat  ditingkatkan  dengan  menerapkan sistem  yang  dapat  mengekstrak  dan  mengubah  informasi bisnis  dari  data  operasional  yang  ada,  sehingga  nantinya dapat  memberikan  dukungan  terhadap  keputusan- keputusan  strategis  bisnis  di  rumah  sakit.  Salah  satu sistem  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah pengembangan  model Business  Intelligence Manajemen Rumah Sakit dalam upaya mendukung manajemen untuk pengambilan  keputusan  yang  dapat  meningkatkan  mutu pelayanan rumah sakit. Metodologi yang digunakan pada penelitian  ada  2  yaitu  studi literature dan  observasi dilapangan dengan mengamati berbagai bentuk informasi yang  dihasilkan  dari  aplikasi  Sistem  Informasi Manajemen  (SIM)  yang  berjalan  di  rumah  sakit  serta metode Business  Intelligence  Road  Map yang  merupakan metode  untuk  menggambarkan  langkah  dan  prosedur pengembangan  dan  penerapan Business  Intelligence  (BI) . Setelah  itu  melakukan  ekstraksi  data  dari  database  yang digunakan  oleh  perusahaan  dan  mengubah  informasi bisnis  dari  data  operasional  yang  ada  menjadi  informasi strategis  yang  nantinya  dapat  memberikan  dukungan dalam  pengambilan  keputusan  untuk  peningkatan pelayanan  dan  kemajuan  bisnis  rumah  sakit.  Hasil  akhir dari  penelitian  ini  adalah  model  dan  penerapan  aplikasi business  intelligence untuk  melakukan pengelolaan terhadap  data  rumah  sakit  dalam  rangka  mendukung manajemen  dalam  pengambilan  keputusan-keputusan bisnis  rumah  sakit  yang  bersifat  strategis  untuk peningkatan mutu pelayanan.
Kata kunci — SIM, Dashboard , Semen Padang Hospital, BI

## I. P ENDAHULUAN
Pemanfaatan  dari  kemajuan  dan  perkembangan Teknologi  Informasi  (IT)  saat  ini  telah  dirasakan  oleh berbagai  bisnis  yang  ada  di  belahan  dunia  ini,  yang membuat persaingan  bisnis  menjadi  semakin ketat. Hal ini  juga  merupakan  suatu  pengaruh  dari  kemajuan pemikiran manusia untuk menemukan dan menuangkan idenya dalam bentuk suatu inovasi [1]. Jika perusahaan menjalankan bisnis tanpa adanya inovasi, baik dari segi produk  yang  dihasilkan,  pelayanan  maupun  teknologi yang  mendukung  kelancaran  bisnisnya,  maka  bisa dipastikan  akan  kalah  saing  dengan  perusahaan  lain. Dengan  adanya  pengelolaan  informasi,  perusahaan dapat  meningkatkan  kinerjanya  dalam  pengambilan keputusan  yang  akurat  dengan  resiko  yang  seminimal mungkin  untuk  dapat  memaksimalkan  keuntungan  dan kemajuan bisnis perusahaan [2].
Semen  Padang  Hospital  (SPH)  merupakan  sebuah rumah  sakit  swasta  dibawah  naungan  PT.  Semen Padang  yang  saat  ini  telah  menjadi  Badan  Layanan Umum  (BLU)  yang  artinya  dalam  operasioanl  sehari- hari  tidak  hanya  menangani  pasien  perusahaan  PT. Semen Padang namun juga melayani masyarakat umum dan  BPJS.  Dalam  menjalankan  bisnisnya,  rumah  sakit ini  telah  melayani  lebih  kurang  450  pasien  setiap harinya. Baik dari perusahaan induk PT. Semen Padang maupun  masyarakat  umum  melalui  berbagai  asuransi kesehatan dan BPJS. Sementara itu ada sekitar 70 orang dokter  spesialis  dan  umum,  serta  300  lebih  perawat  di semua  unit  rawatan.  Untuk  unit  layanan  terdiri  atas  14 poli  spesialis  dan  umum,  dan  ada  sekitar  8  fasilitas penunjang. Pada unit farmasi ada ratusan jenis obat dari berbagai  merek  yang  keluar  dan  masuk  selama operasional.  Untuk  mengelola  semua  kegiatan  itu, Semen  Padang  Hospital  telah  menggunakan  Aplikasi SIM  RS  yang  terintegrasi  ke  semua  unit  layanan  yang ada disana. Unit  yang ditugaskan untuk  menjaga  aliran
data dan informasi tersebut adalah Sisfo. Unit Sisfo juga di  percayakan  sebagai  tempat data  warehouse perusahaan.
Dari  hasil  pengamatan  yang  dilakukan  di  Semen Padang Hospital, laporan yang dikeluarkan oleh aplikasi SIM RS masih terbatas, yaitu hanya  menampilkan data atau informasi standar terkait dengan operasional sehari hari,  seperti  data  kunjungan  pasien,  data  obat,  data pasien  yang  dirawat,  data  pasien  yang  melakukan operasi  dan  lain  sebagainya.  Laporan  ini  pun  butuh waktu  untuk  dapat  di  terbitkan,  karena  banyak  dan besarnya  data  yang  dikelola  oleh  Aplikasi  SIM  RS tersebut.  Hal  ini  tentu  akan  berpengaruh  terhadap lambatnya  proses  pelayanan  dan  proses  pengambilan keputusan yang bersifat strategis untuk kemajuan rumah sakit.  Oleh karena  itu  sehingga diperlukan suatu model Business Intelligence (BI) untuk pengelolaan data yang besar  ini,  agar  manajemen  dapat  mengambil  keputusan yang  lebih  baik  untuk  peningkatan  pelayanan  rumah sakit. BI mampu melakukan proses untuk mendapatkan informasi dengan mudah dari data yang berukuran besar. BI  dapat  membantu  perusahaan  untuk  mendapatkan pengetahuan  yang  jelas  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kinerja  perusahaan,  sehingga  dapat membantu  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan serta sekaligus meningkatkan keunggulannya (comptetitive  advantage) .  Selain  itu,  BI  juga  dapat membantu  perusahaan  dalam  menganalisis  perubahan trend yang terjadi sehingga dapat membantu perusahaan dalam  menentukan  strategi  yang  diperlukan  untuk mengantisipasi perubahan trend tersebut [3].
Pengembangan  model  BI  manajemen  rumah  sakit yang dilakukan pada penelitian ini adalah memanfaatkan  salah satu aplikasi Business Intelligence untuk pengelolaan  data  rumah  sakit s ehingga  dengan aplikasi  tersebut  rumah  sakit  dapat  melakukan  analisis terhadap  data  pasien,  data  obat,  data  aset  dan  lain sebagainya,  serta  dapat  mengukur  kinerja  perusahaan. Dengan  begitu  dapat  memudahkan  manajemen  dalam membuat  keputusan  yang  cepat  dan tepat  dalam  waktu yang singkat serta meningkatkan mutu pelayana

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Bussiness Intelligence
Business  inteligence  (BI)  adalah  rangkaian  aplikasi dan  teknologi  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, analisis,  dan  menyediakan  akses  data  untuk  membantu management  executive  dalam  pengambilan  keputusan [7]. BI melakukan pengolahan dan analisis data menjadi lebih  teratur  dan  cepat  dengan  bantuan  tools  sehingga mempermudah  untuk  menemukan  data  yang  dapat berguna baik bagi instansi maupun masyarakat [8].

## B. Konsep Business Intelligence
Pada sub bab ini dijelaskan pengertian dari Business Intelligence,  sejarah  perkembangannya,  manfaat  BI,
keunikan  BI  dibanding  aplikasi  lain,  kategori  BI  dan roadmap BI.
1. Definisi Business Intelligence
Business  Intelligence menjelaskan  tentang  suatu konsep  dan  metode  bagiamana  untuk  meningkatkan kualitas  pengambilan  keputusan  bisnis  berdasarkan sistem  yang  berbasiskan  data.  BI  seringkali dipersamakan  sebagaimana briefing  books,  report  and query  tools, dan  sistem  informasi  eksekutif.  BI merupakan  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan yang berbasiskan data-data ysng dilakukan dengan cara mengumpulkan, menyimpan, mengorganisasikan, membentuk  ulang,  meringkas  data  serta  menyediakan informasi,  baik  berupa  data  aktifitas  bisnis  internal perusahaan,  maupun  data  aktifitas  bisnis  eksternal perusahaan  termasuk  aktifitas  bisnis  para  pesaing  yang mudah  diakses  serta  dianalisis  untuk  berbagai  kegiatan manajemen Business Intelligence (BI) adalah rangkaian aplikasi dan teknologi untuk
mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyuguhkan
akses data untuk
membantu  petinggi  perusahaan  dalam  pengambilan keputusan [4] [5] [6] [7] [8].
Dapat disimpulkan bahwa Business Intelligence merupakan  suatu  metode,  proses,  aplikasi atau konsep dalam menggali data yang berukuran besar melalui  proses  ekstraksi  maupun  transformasi  untuk menemukan  nilai  kecerdasan  dari  data  tersebut  yang berguna  untuk  acuan  atau  pendukung  pengambilan keputusan  di  level  manajemen  yang  bersifat  strategis bagi perusahaan.
2. Sejarah Perkembangan Business Intelligence
Pengambilan  keputusan  dalam  setiap  perusahaan membutuhkan  arsitektur  IT  yang  dapat  memenuhi kebutuhan  mereka.  Menurut  laporan  dari  International Data  Corporation  (IDC)  di  akhir  musim  gugur  2002, organisasi  yang  berhasil  mengimplementasikan  dan menggunakan aplikasi analitik untuk bisnisnya memiliki peningkatan keuntungan, mulai dari 17% hingga 2000% [9].  Sistem  analitik  bisnis  atau  umumnya  dikenal sebagai Business  Intelligence (BI)    merupakan  sebuah sistem yang mengevolusikan strategi, visi, dan arsitektur yang  terus  menerus  mengarahkan  operasional  dan tujuan  organisasi  untuk  mencapai  tujuan  bisnisnya.  BI meliputi  perolehan  data  dan  informasi  dari  berbagai sumber  yang  bervariasi  dan  mengolahnya  ke  dalam pengambilan  keputusan.  BI  dapat  digunakan  untuk mendukung  perusahaan  dalam  mencapai  berbagai kriteria keberhasilan[10].
3. Manfaat Business Intelligence
Beberapa  manfaat  yang  bisa  didapatkan  bila  suatu organisasi  mengimplementasikan  BI  adalah  sebagai berikut  [10][11]  seperti  meningkatkan  nilai  data  dan informasi  organisasi  dengan  mengintegrasikan  seluruh data  sehingga  menghasilkan  pengambilan  keputusan
yang  lengkap.  Kemudian  data  dan  informasi  yang dihasilkan  menjadi  lebih  mudah  diakses  dan  lebih mudah  untuk  dimengerti  ( user  friendly ).  Lalu memudahkan  pemantauan  kinerja  organisasi.  Dalam mengukur kinerja suatu organisasi, seringkali dipergunakan  ukuran  yang  disebut Key  Performance Indicator (KPI). Kemudian meningkatkan nilai investasi teknologi  informasi  yang  sudah  ada  tanpa  harus mengubah  atau  menggantikan  sistem  informasi  yang sudah  digunakan  sebelumnya.  Kemudian  menciptakan pegawai yang memiliki akses informasi yang baik ( well- informed  workers ).  Dan  meningkatkan  efsiensi  biaya. BI  dapat  meningkatkan  efsiensi  karena  mempermudah seseorang  dalam  melakukan  pekerjaan,  hemat  waktu, dan  mudah  pemanfaatannya.  Tabel.  1  dibawah  ini memaparkan  perbedaan  mendasar  antara  aplikasi  BI dengan Sistem aplikasi umumnya.
TABEL I P ERBEDAAN M ENDASAR A NTARA S ISTEM APLIKASI BI DAN S ISTEM A PLIKASI U MUM LAINNYA [11]

## 4. Kategori Business Intelligence
Business  Intelligence dikategorikan  menjadi  3 kategori  utama  [12],  seperti  pada  gambar  1.  Pertama, Information  and knowledge discovery . Information and knowledge discovery berperan sebagai sarana observasi dari  informasi  yang  ada  untuk  meramalkan  hal  yang akan  terjadi  di  akan  datang  atau  untuk  menemukan peluang  baru  yang  selama  ini  tak  terlihat.  Contohnya adalah  pada  OLAP,  yang  memungkinkan  analis  untuk melakukan  proses slice dan dice data  serta  mengamati grafik  dan  tabel  yang  dihasilkan  dari  dimensi  yang sedang  diawasi.  Lain  halnya  dengan data  mining yang menerapkan  model  statistik  dan  deterministik  dan metode  kecerdasan  buatan  terhadap  data  untuk mengidentifkasi  relasi  tersembunyi  atau  menemukan pengetahuan di antara berbagai macam data atau elemen. Selain  kedua  contoh  di  atas,  terdapat  juga ad  hoc queries  and  reports , text  mining , web  mining ,  dan search  engines .    Kedua, Decision  support  and intelligent  systems .  Semua  manajer  dan  eksekutif memerlukan  sistem  BI  untuk  menunjang  kinerjanya,
terutama dalam pengambilan keputusan atau pada tahap strategis.. Decision  support  and  intelligent  systems , yang  berperan  sebagai  penyedia  informasi  yang dibutuhkan  oleh  manajer/eksekutif  dengan  representasi visual yang mudah dimengerti dan informatif. Informasi yang  dihasilkan  lalu  digunakan  oleh  para  manajer  dan eksekutif untuk pengambilan keputusan atau merencanakan strategi perusahaan. Ketiga, visualization . Visualization merupakan  teknologi  yang  mendukung tampilan  atau  terjemahan  data  dan  informasi  pada beberapa hal proses data. Hal tersebut termasuk gambar digital, geographic information systems, graphical user interfaces,  multidimensions,  tables  and  graphs,  virutal reality, three dimensional presentastions, dan animations .  Aplikasi  virtual  ini  dapat  membantu mengidentifkasi  relasi  langsung.  Aplikasi visualization menawarkan  kemampuan  untuk  dapat  mengeksplorasi sendiri oleh pengguna dan analisis visual sejumlah besar data.

## Gambar.1 Kategori Business Intelligence [12]
5. Arsitektur dan Langkah-langkah Proses BI
Arsitektur pada Business Intelligence memiliki empat komponen utama [13], yaitu, (1) Data Warehouse , yang merupakan  sumber  data  yang  tersimpan  terdiri  dari historical  dan  sudah  di  organisasikan,  (2) Business Analytic ,  sekumpulan tools yang  berguna  untuk memanipulasi,  mining  dan  menganalisa  data  pada data warehouse ,  (3)  Business  Perfomance  Management (BPM),  digunakan  untuk  memantau  dan  menganalisis kinerja,  (4) User  Inteface  (Dashboard) ,  menyediakan tampilan  grafis  atau  gambar  dari  pengukuran  performa perusahaan.  Bentuk  aristektur  Business  Intelligence dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar.2 Arsitektur Business Intelligence [13]
Sistem Aplikasi BI Sistem Aplikasi Umum
1. Berpusat  pada  peluang bisnis.
2. Diimplementasikan
untuk seluruh departemen (cross-
organizational) . 3. Requirement bersifat informasi strategis.
4. Membutuhkan  analisis bisnis.
5. Memerlukan pengembangan iterative
dan evaluasi terus
menerus 1. Berpusat pada kebutuhan bisnis. 2. Diimplementasikan untuk sebuah departemen tertentu. 3. Requirement bersifat fungsional
4. Membutuhkan  analisis system.
5. Pengembangan dapat dilakukan dengan teknik waterfall
Sementara  itu  menurut  Ronald  (2008)  ada  beberapa bagian  dalam  solusi business  intelligence yaitu, keseluruhan  proses  dalam business  intelligence yang dapat  diterjemahkan  menjadi  langkah-langkah  dibawah ini [14] :
1. Identifikasi  masalah  bisnis  yang  perlu diselesaikan  dengan  gudang  data  dan menentukan  data  yang  diperlukan  untuk menyelesaikan masalah tersebut.
2. Identifikasi  lokasi  dari  data-data  yang diperlukan  dan  mengambilnya  dari  sumber penyimpanannya.
3. Merubah  data  yang  diperoleh  dari  beragam sumber  tersebut  ke  dalam  sebuah  data  yang konsisten.
4. Mengambil data yang telah dirubah tersebut ke dalam lokasi yang yang tersentralisasi.
5. Membuat  sebuah  gudang  data  dengan  data yang  ada  dalam  lokasi  yang  tersentralisasi tersebut.
6. Memasang  sebuah  produk  atau  aplikasi  yang dapat  memberikan  akses  ke  data  yang  ada dalam  cube  tadi.  Ada  berbagai  macam  jalan dan cara untuk berbagai macam tipe pekerjaan ketika berurusan dengan cube.
Untuk  mengetahui  langkah-langkah dalam proses BI ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar.3 Langkah-langkah Proses Business Intelliegence [14]

## C. Sistem Informasi Eksekutif (SIE)
Sistem informasi eksekutif adalah bagian dari sistem informasi  manajemen  yang  diperuntukkan  sebagai fasilitas  dan support informasi  dan  dibutuhkan  dalam pengambilan keputusan yang dibutuhkan oleh eksekutif senior  dengan  penyediaan  akses  yang  mudah  untuk informasi internal maupun eksternal yang relevan sesuai dengan tujuan dari organisasi [2].
Arsitektur dari  sistem  informasi  eksekutif  yaitu data management , model  management ,  dan  visualisasi  data. Data  management merupakan  data  yang  tersimpan dalam database , data  warehouse atau  sebagainya. Model  management, memuat  proses  pengambilan  data dan  mentransformasikannya  ke  dalam database yang digunakan  untuk  SIE,  dikenal  dengan  ETL  process. Visualisasi  data  yaitu  penampilan  informasi  dalam
bentuk  teks  atau  grafik  yang  digunakan  oleh eksekutif.[3][19].
D. Data Warehouse
Data warehouse merupakan  jantung  dan  pondasi untuk  semua  proses  SIE  karena  memiliki  satu  sumber data terintegrasi  dengan  tingkat  granularitas  yang  tepat [11].  Karakteristik data  warehouse adalah  berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant , dan non-volatile. Data warehouse dibentuk melalui sebuah sistem yang disebut dengan  ETL process .  Proses  ETL  ( extract,  transform, load )  merupakan  sistem  yang  membaca  data  dari sumber  data,  melakukan  perubahan  data,  dan menyimpan data ke store lain [15][16]. ETL terdiri dari tahapan extraction ,  yaitu  proses  pemilihan  data  yang berkaitan  dengan  informasi  yang  dihasilkan.  Tahapan cleaning ,  yaitu  proses  pembersihan  data.tahapan  ketiga adalah  tahapan transformation ,  yaitu  proses  pemilihan, penggabungan  dan  agregasi  untuk  mendapatkan  data yang  sesuai.  Tahapan  terakhir  adalah  tahapan loading , yaitu  proses  pemuatan  data  kedalam  data warehouse . Komponen-komponen data  warehouse digambarkan pada Gambar 4[17].
Gambar.4 Komponen Data Warehouse [17]
E. Dashboard Dashboard adalah sebuah tampilan pada satu monitor penuh  yang  berisi  informasi  yang  bersifat  kritis,  agar dapat melihatnya dengan cepat dengan mengkombinasikan teks dan grafik [9].

## F. OLAP (On-Line Analytical Proccessing)
OLAP merupakan salah satu metode yang digunakan untuk  melakukan  analisis,  dengan  OLAP  dapat mengolah dan menganalisis data dari berbagai dimensi, melakukan  penelusuran  data  menuju  ke  arah  detail ( drill-down ) dan menuju ke arah global ( drill-up ), serta mengkaitkan  data/informasi  dari  beberapa  sumber ( drill-through ) [10].
G. Pentaho Data Integration (PDI)
Pentaho  data  integration (PDI)  adalah software pentaho  yang  digunakan  untuk  proses  ETL.  PDI digunakan  untuk  migrasi  data,  membersihkan  data, loading dari file ke database atau  sebaliknya  dalam volume  besar.  PDI  menyediakan graphical  user
interface dan drag-drop komponen  yang  memudahkan user .  Elemen  utama  dari  PDI  adalah Transformation dan Job [13].

## H. Microsoft Power BI
Microsoft  Power  BI  merupakan  aplikasi business intelligence yang  dapat  menampilkan  visualisasi  data, memungkinkan  membuat query ,  koneksi  data,  dan laporan  [14].  Visualisasi  dengan  menggunakan Microsoft  Power  BI  berupa area  chart,  bar,  doughnut chart, matrix, pie charts , dan lain sebagaianya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  didapatkan  melalui  studi literature dan eksperimen/observasi dengan menggunakan beberapa tahapan diantaranya:
1. Studi literatur
2. Pengumpulan data
3. Pemilihan atribut
4. Penerapan aplikasi
5. Evaluasi hasil
6. Dokumentasi Eksperimen
Pengembangan model BI manajemen rumah sakit ini dilakukan dengan mengacu kepada metodologi Business Intelligence  Roap  Map ,  seperti  yang  terlihat  pada gambar 5 berikut [18]:
Gambar.5 Business Intelligence Roap Map [18]
Adapun  pembahasan  yang  dilakukan  pada business intelligence  roadmap hanya  meliputi  fase  analisis sebagai berikut:
1. Fase Justification
Fase justification berfokus  dalam  melakukan evaluasi  dan assessment terhadap  kebutuhan bisnis  yang  memberi  dorongan  terhadap pengembangan  awal  dari  proyek  BI.  Fase  ini membahas mengenai business case assessment yaitu  evaluasi  terhadap  kebutuhan  bisnis. Selain  itu  juga  mendefinisikan  masalah  dan peluang bisnis kemudian mengajukan solusi BI terhadap hal-hal tersebut.
2. Fase Planning
Fase planning berfokus dalam mengembangkan rencana strategis dan taktis yang menghasilkan bagaimana  proyek  BI  akan  dikerjakan  dan diselesaikan.
3. Fase Business Analysis Fase business  analysis berfokus  dalam  melakukan analisis  yang  mendetail  dari  masalah  dan  peluang bisnis  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang mendalam  dari  kebutuhan  bisnis  terhadap  solusi produk
4. Fase Desain Pada  tahap  ini  terdapat  beberapa  kegiatan  utama, yaitu Database Design yaitu desain pemodelan data warehouse yang akan digunakan untuk penyimpanan data dan pembuatan laporan.Kemudian  ETL Design yaitu  membangun desain ETL untuk memasukkan data ke dalam data warehouse . Kemudian M eta data Repository Design yaitu  melakukan  desain  meta  data  dalam  bentuk
ERD atau data warehouse .
5. Fase Construction Setelah  melewati  tahap design ,  selanjutnya  adalah proses construction yaitu ETL  development, application  development,  data  mining ,  dan meta data repository development 6. Fase Deployment
Tahapan  yang  dilewati  dalam  fase  ini  yaitu implementation dan release evaluation.

## IV. A NALISIS D ATA D AN P ERANCANGAN
A. Analisis Kebutuhan Informasi dan Sumber Data
Analisis  kebutuhan  informasi  dilakukan  dengan mengamati  hal-hal  yang  dibutuhkan  Semen  Padang Hospital.  Kemudian  melakukan  wawancara  dan observasi  lapangan.  Berdasarkan  hasil  dari  metode tersebut,  didapatkan  kebutuhan  informasi  untuk dijadikan  pengembangan  model  BI  di  Semen  Padang Hospital diantaranya:
1. Informasi  tentang  jumlah  pasien  (berdasarkan jenis kelamin, daerah, kelompok umur, tipe cara masuk,  jenis  layanan,  asuransi/  jaminan, pekerjaan dan jumlah total)
2. Informasi  tentang  jumlah  kunjungan  rawat  inap dan rawat jalan tiap tahun, kuarter, dan bulan.
3. Informasi tentang top 5 diagnosa penyakit rawat inap dan rawat jalan.
4. Informasi  tentang  kunjungan  berdasarkan  jenis kelas rawat inap yang ada tiap tahunnya.
5. Informasi  tentang  top  5  kamar  yang  paling banyak digunakan untuk rawat inap.
6. Informasi  tentang  top  5 bed (tempat tidur)  yang paling banyak digunakan untuk rawat inap.
7. Informasi  tentang  10  nama  obat  yang  sering digunakan oleh pasien.
8. Informasi  tentnag  5  obat  termahal  yang  pernah digunakan oleh pasien
9. Informasi tentang top 5 dokter yang memberikan pelayanan rawat inap dan rawat jalan.
10. Dan informasi lainnya terkait non finansial. Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penerapan ini  adalah  data Warehouse dalam  bentuk backup hospital dari tahun 2012 sampai tahun 2017 bulan Mei.
B. Perancangan Data Warehouse Perancangan  data warehouse merupakan  tahapan desain  pada  metodologi  penelitian.  Perancangan  data warehouse dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yaitu perancangan  arsitektur  data warehouse ,  pemodelan, perancangan  skema  dan  proses  ETL  di  dalam  data warehouse . 1. Perancangan Aristektur Data Warehouse Perancangan  arsitektur  data warehouse terbagi menjadi  dua,  yaitu  perancangan  arsitektur logical dan perancangan arsitektur fisik.
1.1. Arsitektur Logical
Pada perancangan arsitektur logical data warehouse , sumber  data  yang  digunakan  adalah  sumber  data  yang diperoleh dari database MyHospital yang ada di Semen Padang  Hospital.  Data  yang  diperoleh  tersebut kemudian dilakukan filter data untuk memilih data-data yang  diperlukan. Filter data  dilakukan  karena  data sumber  memuat  semua  data  transaksi  yang  ada  pada Semen  Padang  Hospital,  sedangkan  untuk  data warehouse hanya  memuat  data-data  yang  berhubungan dengan  pengembangan  Business  Intelligence  untuk penelitian  ini.    Rancangan  arsitektur  logical  untuk  data warehouse dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar.6 Arsitektur Logical

## 1.2. Arsitektur Fisik
Arsitektur  fisik  merupakan  gambaran  teknis konfigurasi  yang diterapkan. Rancangan arsitektur fisik untuk data warehouse dapat dilihat pada gambar7.
Gambar.7 Arsitektur Fisik
2. Pemodelan Data Warehouse
Pemodelan data warehouse yang digunakan adalah Fact Constellation Schema. Data warehouse merupakan hasil  penyeleksian  dari database SIM  RS  setelah dilakukan  pembersihan  data  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian.  Tahapan  yang  dilakukan  untuk  membangun data warehouse adalah sebagai berikut:
a. Pemilihan Proses Bisnis Pemilihan proses bisnis merupakan tahap awal yang  harus  dilakukan  dalam  pembuatan  data warehouse .  Proses  bisnis  yang  diambil  dalam penelitian  ini  adalah  proses  pelayanan  pasien, data  obat,  rawat  inap  dan  rawat  jalan.  Proses layanan  pasien  adalah  proses  yang  dilakukan oleh  Semen  Padang  Hospital  dimana  layanan apa saja yang diberikan kepada pasien.
b. Pemilihan Grain Tahap selanjutnya adalah pemilihan grain atau granularity . Grain merupakan  informasi  yang akan  direpsesentasikan  oleh record dari  tabel fakta.
c. Identifikasi Dimensi Dimensi  berisi  penjelasan  deskriptif  yang memiliki  banyak  atribut  dari  sebuah  bisnis. Tabel dimensi merupakan detail informasi dari atribut dimensi pada tabel fakta. Dimensi yang akan dibentuk untuk kebutuhan data warehouse dijabarkan pada tabel II.
Terdapat  10  tabel  dimensi  yang  dibangun  untuk membentuk  sebuah  data warehouse pengembangan model BI Semen Padang Hospital.
TABEL II
I DENTIFIKASI D IMENSI
Dimensi Keterangan Pasien Menyimpan informasi tentang pasien. Layanan Menyimpan informasi layanan yang tersedia. Kelas Menyimpan informasi mengenai tingkatan kelas yang tersedia untuk keperluan rawat jalan. Diagnosa Menyimpan informasi mengenai diagnosa yang ada. Asuransi Menyimpan informasi mengenai jenis asuransi pasien Status Masuk Menyimpan informasi tentang cara masuk pasien Obat Menyimpan informasi mengenai data obat Dokter Menyimpan informasi dokter. KelasKamarbed  Menyimpan informasi gabungan dari kelas, kamar dan bed untuk keperluan rawat inap. Waktu Menyimpan informasi keterangan waktu.

## 2.1. Identifikasi Fakta
Tahapan  ini  merupakan  penentuan  tabel  fakta  yang akan dibentuk pada data warehouse . Terdapat tiga table fakta yaitu table fakta rawat inap, table fakta rawat jalan, dan table fakta obat.  Fakta yang ada akan diproses dan ditampilkan dalam bentuk Summary Report. Keterangan dari  ketiga  tabel  dapat  dilihat  pada  tabel  4-6.  Berikut adalah fakta-fakta yang akan digunakan:
1. Fakta Rawat Inap Fakta rawat inap memuat semua id dari masing- masing  tabel  dimensi  yang  berhubungan  dan beberapa field yang dibutuhkan dalam membangun  data warehouse .  Fakta  Rawat  Inap dapat dilihat pada table III.
TABEL III K ETERANGAN T ABEL F AKTA R AWAT I NAP
Field Fakta Keterangan fact_ri.sk_pasien Berisi id dari tabel dimensi pasien dengan tipe integer . fact_ri.sk_layanan Berisi id dari tabel dimensi layanan dengan tipe integer . fact_ri.sk_dokter Berisi id dari tabel dimensi dokter dengan tipe integer . fact_ri.sk_diagnosa Berisi id dari tabel dimensi diagnosa dengan tipe integer . fact_ri.sk_kelaskamarbed
Berisi id dari tabel dimensi
kelaskamarbed dengan tipe integer . fact_ri..sk_time Berisi id dari tabel
dimensi time dengan tipe integer .
fact_ri.kode_registrasi Berisikan kode registrasi pengunjung dengan tipe varchar . fact_ri.tgl_masuk Berisikan tanggal masuk berdasarkan kode registrasi pasien dengan tipe varchar . fact_ri.kode_trs_bed Berisikan kode transaksi untuk bed dengan tipe varchar .
fact_ri.kode_bed Berisikan kode bed dengan tipe varchar .
fact_ri.tgl_masuk_pasien Berisikan tanggal masuk pasien rawat inap dengan tipe varchar . fact_ri.tgl_keluar_pasien Berisikan tanggal keluar pasien rawat inap dengan tipe varchar . fact_ri.tarif Berisikan tarif perhari untuk kamar rawat inap dengan tipe decimal .
2. Fakta Rawat Jalan Fakta rawat jalan memuat semua id dari masing- masing  tabel  dimensi  dan  beberapa field yang dibutuhkan  dalam  membangun  data warehouse . Fakta rawat jalan dijabarkan pada tabel IV,
TABEL IV K ETERANGAN T ABEL F AKTA R AWAT J ALAN Field Fakta Keterangan fact_rj.sk_pasien Berisi id dari tabel dimensi pasien dengan tipe integer .
fact_rj.sk_layanan
Berisi id dari tabel dimensi
layanan dengan tipe integer . fact_rj.sk_dokter Berisi id dari tabel dimensi dokter dengan tipe integer .
fact_rj.sk_diagnosa
Berisi id dari tabel dimensi
diagnosa dengan tipe integer . fact_rj.sk_kelas Berisi id dari tabel dimensi kelas dengan tipe integer .
fact_rj.sk_time Berisi id dari tabel dimensi time dengan tipe integer . fact_rj.kode_registrasi Berisikan kode registrasi pengunjung dengan tipe varchar . fact_rj.tgl_masuk Berisikan tanggal masuk berdasarkan kode registrasi pasien dengan tipe varchar .
3. Fakta Obat Fakta obat memuat semua id dari masing-masing Dimensi  dan  beberapa  field  yang  dibutuhkan dalam  membangun  data  warehouse.fakta  Obat dapat dijabarkan pada tabel V.
TABEL V
T ABEL F AKTA O BAT
3. Perancangan Skema Data Warehouse
Berdasarkan  identifikasi  pada  tahapan  sebelumnya, maka  didapatkan  skema  dan  relasi  untuk  data warehouse. Skema data warehouse rawat inap dan rawat jalan dapat dilihat pada gambar 8.
dim_asuransi * sk_asuransi kd_tipe_asuransi nm_tipe_asuransi nm_grup_asuransi dim_cara_masuk * sk_cara_masuk kd_cara_masuk nm_cara_masuk dim_diagnosa * sk_diagnosa kd_diagnosa ket_diagnosa ket_dtd tahun dim_dokter * sk_dokter kode_dokter nama_dokter dim_kelas * sk_kelas id_kelas nama_kelas dim_kelaskamarbed * sk_kelaskamarbed nama_kelas id_kelas id_kamar nama_kamar jumlah_kamar id_bed nama_bed dim_layanan * sk_layanan kd_layanan nama_layanan kd_instalasi nm_instalasi dim_obat * sk_obat Kode_obat Nama_obat Golongan_obat dim_pasien * sk_pasien RM_pasien Tanggal Nama_pasien Tanggal_lahir Jenis_kelamin Alamat Pekerjaan dim_time * sk_time date date_text year year_text quarter quarter_name month month_name month_abbr day_of_month day_of_month_text week_of_year week_of_year_text day_of_week day_name day_abbr fact_kunjungan_ri * sk_pasien sk_layanan sk_kelas sk_dokter sk_diagnosa sk_time kode_registrasi tgl_masuk fact_kunjungan_rj * sk_pasien sk_layanan sk_kelas sk_dokter sk_diagnosa sk_time kode_registrasi tgl_masuk fact_trs_bed * sk_layanan sk_kelaskamarbed sk_time tgl_in kode_registrasi kode_trs_bed nama_bed nama_kamar tgl_out tarif Fakta_layanan_kunjungan_pasien * sk_trs_pasien kode_registrasi kunjunganke sk_pasien sk_diagnosa sk_layanan sk_asuransi sk_cara_masuk sk_time sk_tgl_masuk sk_tgl_keluar Fakta_trs_obat * kd_trs_obat sk_pasien sk_layanan sk_obat sk_time Harga_obat
Gambar.8 Desain Data Warehouse Rawat Inap, Rawat Jalan dan Obat C. Proses Extract, Transform, Loading (ETL )
Proses  ETL  merupakan  proses  untuk  memindahkan data  dari database source (OLTP)  ke  dalam  data warehouse (OLAP).  Proses  ETL  ini  menggunakan aplikasi spoon  Pentaho  Data  Integration Data warehouse menyimpan data-data yang digunakan untuk visualisasi  menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan. Proses  ETL  pada  penelitian  ini  menggunakan tool Pentaho  Data  Integration (PDI).  Pada  PDI  terdapat beberapa icon yang digunakan dalam melakukan proses ETL .
Proses  ETL  dilakukan  pada  10  tabel  dimensi  dan  3 tabel  tabel  fakta.  Salah  satu  contoh  dari  ETL  tersebut dapat dilihat pada gambar 9 berikut
Gambar.9 Eksekusi Fakta Rawat Jalan

## V. PENERAPAN A PLIKASI B USSINESS I NTELLIGENCE

## A. Penerapan Microsoft Power BI
Microsoft  Power  BI  desktop  merupakan  aplikasi analitik  untuk  menganalisa  data.  Microsoft  Power  BI dapat  disebut  juga  sebuah tool visualisasi  yang digunakan  untuk  merepresentasikan  data  pada  data warehouse .  Sebelum  melakukan  visualisasi  data langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  mengambil  data dari data source dengan memilih get data pada tampilan awal  pada  saat  membuka  aplikasi.  Setelah  itu,  akan muncul  kotak  dialog  untuk  memilih  sumber  data  yang akan  digunakan.  Ada  5  macam  data  yang  bisa digunakan  yaitu  berrupa file,  database,  Azure,  online- service ,  dan  lainnya.  Dalam  penelitian  ini  sumber  data yang digunkan adalah berupa database SQL Server. Setelah  memilih  sumber  data  selanjutnya  akan muncul kotak dialog untuk memilih nama database yang akan  digunakan.  Masukkan  nama  SQL  Server  laptop yang  digunakan  di  kolom  server,  dan  masukkan  nama dataset yang digunakan di kolom database, lalu pilih ok. Akan  muncul  daftar  tabel  yang  ada  pada  database tersebut,  pilih  tabel-tabel  yang  diperlukan  dengan mencentangnya dan klik ‘load’.  Setelah data berhasil di load,  langkah  selanjutnya  adalah  eksekusi  data  untuk dianalisis secara visual. Berikut proses viasualisasi pada Microsoft Power BI:
1. Measure
Measure dalam visualisasi data dengan menggunakan Power  BI  ini  adalah  sebagai  berikut,  dikelompokkan berdasarkan fakta pasien, fakta rawat jalan, fakta rawat inap, fakta obat. Measure ini dapat dilihat pada tabel VI.
Field Fakta Keterangan obat.sk_trs_obat Sebagai  foreign  key  dengan format integer . obat.sk_obat Sebagai  foreign  key  dengan format integer . obat.sk_pasien Sebagai  foreign  key  dengan format integer . obat.sk_layanan Sebagai  foreign  key  dengan format integer . obat.sk_waktu Sebagai  foreign  key  dengan format integer .
TABEL VI

## M EASURE F AKTA R AWAT J ALAN

## 2. Visualisasi
Visualisasi  yang  digunakan  untuk  pengembangan model  Business  Intelligence  Rumah  Sakit  ini  adalah berupa  grafik  dan  teks.    Bentuk  hasil  visualisasi  ini digambarkan  dalam  bentuk  dashboard.  Berikut merupakan dashboard untuk data pasien, rawat inap dan rawat  jalan  dan  transaksi  obat  yang  terbentuk  dari visualisasi data dari data warehouse yang dapat dilihat pada gambar 10-13 . Gambar 10 berisi dashboard pasien yang  memuat informasi yang berhubungan dengan data pasien.  Informasi  yang  disajikan  pada dashboard ini adalah  informasi  tentang  total  kunjungan  pasien,  total pasien,  statistik  kunjungan  pasien  berdasarkan  jenis kelamin per tahun, top 5 daerah pasien yang berkunjung tiap  tahun,  jumlah  kunjungan  pasien  berdasarkan  jenis asuransi  yang  digunakan,  top  10  jumlah  kunjungan pasien  berdasarkan  kelompok  umur, top 5  untuk diagnosa,  jenis  layanan  yang  banyak dikunjungi  pasien tiap tahun, total kunjungan pasien bersarkan cara masuk pasien serta instansi yang banyak dikunjungi pasien.
Gambar.10 Dashboard Data Pasien
Gambar  12  memuat dashboard rawat  inap  yang memiliki  yang  berhubungan  dengan  rawat  inap. Informasi  yang  disajikan  pada dashboard ini  adalah informasi  tentang  total  kunjungan  rawat  inap,  statistik kunjungan  berdasarkan  kelas,  transaski  untuk bed termasuk  jumlah  kamar  dan  jumlah bed ,  kunjungan berdasarkan  layanan  rawat  inap, top 5  untuk  diagnosa, DTD dan dokter yang melakukan pelayanan pada pasien.

## Gambar.11 Dashboard Rawat Inap
Gambar  12  memuat dashboard rawat  jalan  yang memiliki  informasi  yang  berhubungan  dengan  rawat jalan.  Informasi  yang  disajikan  pada dashboard ini adalah  informasi  tentang  total  kunjungan  rawat  jalan, jenis  dan  total  diagnosa,  statistik  kunjungan  pertahun, kuarter  dan  bulan, top 5  untuk  diagnosa,  DTD  dan dokter yang melakukan pelayanan pada pasien.

## Gambar.12 Dashboard Rawat Jalan
Gambar  13  memuat dashboard transaksi  obat  yang memiliki informasi yang berhubungan dengan transaksi obat  pasien.  Informasi  yang  disajikan  pada dashboard transaksi  obat  ini  adalah  informasi  tentang  total  jenis obat,  total  transaksi  obat,  dan  total  kunjungan,  total transaksi  obat  berdasarkan  golongan  obat,  jumlah transaksi  pasien  berdasarkan  tahun,  top  20  nama  obat yang sering digunakan pasien, top 5 nama obat termahal yang ada.
Gambar.13 Dashboard Transaksi Obat
Nama Measure/formula Measure
Diagnosa Rawat Jalan = DISTINCTCOUNT(fact_rj[sk_diagnosa]) Total Diagnosa Rawat Jalan = COUNT(fact_rj[sk_diagnosa]) Total Kunjungan Rawat Jalan = DISTINCTCOUNT(fact_rj[kode_registrasi])

## VI. K ESIMPULAN
Visualisasi  yang  disajikan  berupa  grafik  berbasis dashboard memudahkan  eksekutif  melihat  informasi mengenai  pelayanan  rawat  inap  dan  rawat  jalan  yang meliputi kunjungan pasien pada Semen Padang Hospital berdasarkan  layanan,  kelas  dan  data  kunjungan  pasien ataupun  melihat  kunjungan  pasien  berdasarkan  alamat, kelompok  umur,  layanan,  instalasi  dan  lainnya.  Hasil visualisasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  kunjungan pasien  dari  tahun  2013  sampai  2017  bulan  Mei mengalami  peningkatan  dengan  layanan  yang  banyak dikunjungi adalah instalasi rawat jalan dengan nilai total kunjungan 450.023, sedangkan visualisasi layanan yang paling  banyak  dikunjungi  adalah Ruby kelas  1  untuk rawat  inap  dan  Poli  Umum  untuk  rawat  jalan. Dashboard yang telah dibuat ini dapat digunakan dalam membantu pengguna untuk melakukan analisis terhadap permasalahan  serta  sebagai  media  untuk  pembuatan laporan.  Hasil  laporan  dapat  dikonversi  dalam  bentuk pdf, image ,  serta  dalam  bentuk table ,  sehingga memudahkan dalam pengolahan data lebih lanjut.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Ucapan terima kasih penulis diberikan Ketua Jurusan Sistem  Informasi  dan  Dekan  Fakultas  Teknologi Informasi,  Universitas  Andalas  yang  memberikan kemudahan  bagi  penulis  dalam  menulis  dan mempublikasikan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] Asahar  Johar,  Arie  Vatresia,  Lia  Martasari.  2015.  “Aplikasi Business  Intelligence  Data  Pasien  RS.  M.  Yunus  Bengkulu dengan  Menggunakan  Metode  OLAP  (Online  Analytical Processing).  Jurnal  Rekursif    Vol.  3  No.  1  ISSN:  2303-0755.
Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
[2] Zaky  Nur  Husni  dan  Imam  Mukhlash.  2014.  “Implementasi Business  Intelligence  pada Management Report  Bank  XYZ”. Jurnal  Sains  dan  SENI  POMITS  Vol.  3  No.  2  ISSN:  2337- 3539. ITS Surabaya.
[3] Muhammad  Arifin.  2014.  “  Business  Intelligence  untuk Prediksi Customer Churn Telekomunikasi”. Prosiding SNATIF ke-1 tahun 2014. ISBN : 978-602-1180-04-4. Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus
[4] Power,  D.J.  2002,  “ Decision  support  systems:  Concepts  and resources for managers ”. United State of America: Green Wood Publishing Group
[5] Edward  David.  2000.  “Business  Intelligence,  Have  We Forgotten the Basics”, white paper from www.bitpipe.com
[6] Adhi  Nugroho,  Stevan  (2008).  Business  Intelligence.  From http://stevan777.wordpress.com/2008/01/03/paper-business- intelligence/. 3 January 2008.
[7] Laudon,  Kenneth  C,  Jane  P.  2008,  “ Essen-tials  of  Business Information Sys-tems. 7th Edition ”. Pearson Prentice Hall
[8] Imelda.
2012. Business Intelligence. [Online] http://jurnal.unikom.ac.id/jurnal/businessintelligence.../09-miu- 11-1 imelda.pdf.
[9] Turban, E., Aronson, J.E.,  Liang,  T.P., and Sharda, R. (2005). Decision  support  and  business  intelligence  systems ,  Pearson Education
[10]  Suprapto  Darudiato,  Sigit  Wisnu  Santoso,  Setiadi  Wiguna. 2013. “Business Intelligence : Konsep dan Metoda”.
[11]  Moss, L. T., and Atre, S. (2003). Business intelligence roadmap: The complete project lifecycle for decision-support applications ,
Pearson Education, Inc
[12]  Turban,  E.,  Aronson,  J.E.,  Liang,  T.P.,  and  Sharda,R.  (2007). Decision  support  and  business  intelligence  systems ,  8th  ed., USA: Pearson Prentice Hall.
[13]  https://centauryalfa.wordpress.com/2015/09/26/data- warehouse-dan-business- intelligence /.  Diakses  pada  tanggl  23 Februari 2017.
[14]  Ronald.  2008.  (e-book).  “Quick  Intro  to  Microsoft  Offie Performance Point  Server 2007. MIC ITB Bandung.
[15]  Vincent,  Rainardi.  2008.  “Building  A  data  Warehouse  :  With Examples in SQL Server . New York: A press.
[16]  Inmon,  W.H.  2005. Building  the  Data  Warehouse, Fourth Edition . New York: John Wiley & Sons,Inc
[17]  Ponniah,  P.  2010. Data  Warehousing  Fundamentals , 2nd edition . Singapore: John Wiley & Sons Inc.
[18]  LT Moss and S. Atre. 2003. “Business Intelligence Road Map : The  Complete  Project  LifeCycle  For  Decission  Support Application. Boston, MA. Addison Wesley.
[19]  R.  Akbar et  al. ,  “Implementasi  Business  Intelligence  untuk Menganalisis  Data  Persalinan  Anak  di  Klinik  Ani  Padang dengan  Menggunakan  Aplikasi  Tableau  Public,”  vol.  2,  no.  1, pp. 20–24, 2017.