## Jurnal Kesehatan
https://jurkes.polije.ac.id
Vol. 10 No. 2 Agustus 2022  Hal 102-113
P-ISSN : 2354-5852 | E-ISSN  2579-5783
https://doi.org/10.25047/j-kes. v10i2

## Analisis K ualitas Data Bundel Infeksi Daerah O perasi (IDO) di Rumah Sakit
Ru dy Kurnia wan 1 , Farid Ag ushyba na 2 , Sri Acha di  Nugrahe ni 2
Program Studi Magister Il mu Kesehatan Masyarakat, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia 1 Fakultas Kesehatan Masyar akat, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia 2 Email : rddwly @gmail.com (Naskah masu k: 31 Maret 2022, diterima untuk diterbitkan: 21 Juli 2022)

## Abstract
Data  on  the  prevalence  of  Surgical  Site  Infection (SSI) at  hospital  in  Semarang  during February-April 2019 showe d that there was a significant increase  from  0,07% to 0,14%. One of  the  efforts  to  prevent  infection  of  the  operating  area  can  be  done  with  the  application  of IDO  bundles.  To  analyze  the  data  quality  of  the  Ope ration  Area  Infection  (IDO)  bundle   at Hospital. The rese arch  design used in this research is  mixed  methods.  The  population in this study  is  the  IDO  bundle  document  (secondary  data)  which  is  149  data  (data  for  Dece mber 2019)  and  officers  related  to  the  operation  process  (primary  data).  The  100  docume nts calculated  using  the  Slovin  how  to  get  the  data  using  a  random  technique.  The  sample  for qualitative data in this rese arch is health workers related to the operating process. Sources of triangulation  are  the  head  of  the  ward  and  infection  con trol  officers  at  the  hospital.  The sampling  method  in  this  study  used  non -probability  purposive  sampling.  High  quality category  data IDO bundles that are shown with accuracy and precision, legiti mate and valid as  well  as  detailed  and  easy  to  find.  This  is  supported  by  the  numbe r  of  available  human resources,  namely  for  one  service  unit,  one  IPCLN  and  according  to  placement.  Other supports  are  competent  and  certified.  The  quality  of  the  IDO  bundle  data  at  Hospital  in Semarang  is  low.  It  is  recomme nded  that  t he  hospital  can  develop  a  more  comprehensive policy to improve the implementation of the effectiveness of using the IDO bundle data.
Keywords: bundles, data quality, surgical site infection

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni

## 1. Penda huluan
Ru mah  sakit  rentan  terhadap  se jumlah penyakit,  termasuk  Infeksi  Daerah  Operasi (ID O) .  Jika  penyakit  ini  berkembang  lebih  dari 30  hari  setelah  operasi  tanpa  implan  atau  lebih dari  setahun  setelah  operasi  dengan  implan, mereka  dikategorikan  sebagai  infeksi  terkait perawatan kesehatan ( healthcare-associated infection /  H AIs)  (Ke menkes,  2018).  Indonesia me miliki  angka  kejadian  2-18%  untuk  semua operasi  bedah  (Agustina  &  Syahrul,  2017).  Data prevalensi ID O di  rumah sakit di Se marang pada bulan  Februari-A pril  2019  menunjukkan  bah wa terdapat  peningkatan  yang  cukup  signifikan  dari 07 % pada bulan Februari 2019, kemudian 0,10 % pada  bulan  Maret  2019,  dan  0,14%  pada  bulan April  2019.  Data  ini  menunjukkan  terdapat  5 kejadian IDO pada bulan Februari-April 2019.
Ketika  bagian  anatomi  tertentu  dioperasi, infeksi  dapat  berkembang.  Setelah  prosedur, infeksi menyebar di sepanjang saluran pembedaha n (Owens & Stoessel, 2018). Pengendalian  infeksi  praoperasi,  pengendalian infeksi  intraoperatif,  dan  pengendalian  infeksi pascaoperasi  adalah  semua  aspek  pencegahan infeksi  tempat  pembedahan.   Menerapkan  bundel IDO  adalah  cara  lain  untuk  mengurangi  infeksi di ruang operasi (Kemenkes, 2018).
Bundel  pencegahan  SID  adalah  kumpulan alat  untuk  mencegah  infeksi  situs  bedah  di rumah  sakit  yang  telah  ditemukan  melalui pengawasan  harian  (Toharin,  2015).  Paket pencegahan  SSI  terdiri  dari  mencukur  ra mbut jika  men gganggu  prosedur  dan  melakukan nya sesegera  mungkin  sebelumnya,  memberikan antibiotik  profilaksis satu  jam sebelum  prosedur, dan  me mastikan  suhu  tubuh  dan  kadar  gula darah  normal  (Menkes  RI,  2018).  Kejadian  ID O tidak  lepas  dari  penerapan  bundel  pencegahan yang  dilakukan  pada  saat  sebelum,  selama,  dan paska  tindakan operasi. Berdasarkan latar belakang  diatas  perlu  dilakukan  kajian  lebih mendala m  tentang  analisis  kualitas  data  bundel IDO pada petugas di  rumah sakit di Semaran g.
Kualitas data, yang me maha mi kelengkapan  dan  keakuratan  data,  meru pakan komponen  tata  kelola  data.   Informasi,  yang merupa kan  keluaran  dari  proses  pengolahan  data dan  me wakili  setiap  keadaan  dunia  nyata,
berfungsi  sebagai  tanda  kelengkapan  karena mengan dung  semua  definisi  entitas  yang  perlu dijelaskan serta semua nilai yang perlu dikumpulkan. Tingkat keakuratan
data
ditentukan  oleh  kebenaran,  ketergantungan,  dan seberapa  dekat  nilainya  dengan  kenyataan (Wo ods, 2015).
Konsistensi  dan  ketepatan  waktu  adalah faktor  tambahan  yang  me mpengaru h i  kualitas data.  Konsistensi  mengacu  pada  prosedur  logis (Psychology mania,  2012).  Data  yang  diperbarui me miliki  unsur  ketepatan  waktu,  yang  juga me miliki aspek mo dern, volatilitas, dan ketepatan  waktu.  Sejauh  mana  data  saat  ini dikatakan  konte mporer.   Sebuah  data up  to  date jika  akurat,  na mun  kesalahan  yang  disebabkan oleh  perubahan  waktu  dapat  membuat  data menjadi  kurang  berharga.  Kerangka  waktu  di mana informasi akurat disebut sebagai volatilitas.  Usia  rata-rata  data  di  su mber  disebut sebagai  ketepatan  waktu  (Kasatpibal,  Jamulitrat,
& Chongsuvivatwong, 2015).
Data  bundel  pencegahan  IDO  dapat dikategorikan  baik  atau  buruk  tergantung  pada seberapa  baik implementasinya.  Se mua  perawat, kepala  ruangan,  IPC LN,  IPCN,  dan  dokter  yang mera wat  termasuk  dalam  paket  pencegahan IDO,  yang  juga  mencaku p  prosedur  operasi standar, pedoman, dan alur pelaporan.
Setiap  pasien  yang  akan  menjalani  operasi harus  dilengkapi  berkas  pencegahan  SID,  dicatat pada  dokume n,  dan  dilampirkan  pada  rekam medis  (Ling, et.al .,  2018).  Pengisian  formulir dimulai  di  ruang  perawatan  sela ma  fase  pra operasi,  berlanjut  di  ruang  operasi,  dan  berlanjut di  ruang  pemulihan  setelah  operasi  sampai pasien  diperiksa  kembali  di  klinik  rawat  j alan. Karena  informasi  dalam  bundel  pencegahan  SSI sangat  penting  untuk  kelangsungan  progra m dalam  jangka panjang, maka harus diisi seluruhnya (Sani K, 2018).
Data yang tersedia berfungsi sebagai dasar untuk  me mantau  dan  menilai  kemungkinan pasien  akan  menge mban gkan  SSI.  Penting  untuk melakukan  analisis  yang  me mpertimbangkan keberadaan,  pengisian,  dan  kelengkapan  paket pencegahan  SID  karena  paket  pencegahan  SID yang  tidak  lengkap  menghalangi  evaluasi  untuk diselesaikan  secara  efektif  dan  tepat.  Praktik

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
pelaporan yang baik akan meningkat kan keamanan  pasien  saat  menerima  perawatan medis  di  rumah  sakit  dan  menurunkan  frekuensi HAIs, khususnya frekuensi SSI (Poluan, Penelewen & Sitanggang, 2016). Frekuensi  operasi  masih  umum,  tetapi persentase  pengisian  telah  menurun.  Rendahnya angka  tersebut  disebabkan  oleh  petugas  yang tidak  mengetahui  adanya  bundel  pencegahan SID  dalam  status  rekam  medis  pasien,  yang tidak  me maha mi  tata  cara  pengisiannya,  dan yang tidak mengangga p materi bundel pencegahan  SID  sangat  menarik.   Akibatnya, tidak  terlihat  jelas  saat  petugas  me mbuka  rekam medis  status  rekam  medis  pasien.  Sesi  pelatihan dasar  PPI  harus  sering  diadakan,  dengan  fokus pada petugas baru di ruangan terkait. Penggu naan
kertas
berwarna
untuk
meng gantikan  bahan  bundel  pencegahan  ID O akan  memudahkan  untuk  dilihat,  dan  akan disediakan  tanda  peringatan  yang  diperlukan untuk  diisi  oleh  petugas  sebagai  pengingat   (Sani K, 2018).
Penerapan  bundel  pencegahan  ID O  di rumah  sakit  di  Semarang  sekarang  ini  juga belum  dapat  menentukan  kontribusi  data  pasien berisiko infeksi  daerah  operasi  se hingga  dapat  di kelola  sejak  awal.  Bundel  pencegahan  ID O belum  dilaksanakan  evaluasi  terkait  kesesuaian dengan  prosedur  yang  ditetapkan.  Sementara SN AR S  menetapkan  standar  berupa  upaya  dari manaje men rumah sakit untuk mengurangi risiko infeksi  terkait  dengan  pelayanan  kesehatan, sehingga  kualitas  data  Bundel  IDO  menjadi  hal yang  penting  dalam  pelayanan  operasi  dan  perlu dilakukan analisis.

## 2. Meto de
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan penelitian  metode  campuran.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  dokumen  bundel  IDO  (data sekunder)  yaitu  sejumlah  149  data  (data  bulan Mei,  Juni  dan  Juli  2021)  dan  petugas  yang terkait  dengan  proses  operasi  (data  primer). Sampel  penelitian  sebanyak  100  buah  doku men hasil  penghitungan  menggunakan  rumus  Slovin. Cara  penga mbilan  sampel  pada  penelitian  ini meng gunakan non probability purposive sampling .  Sa mpel  untuk  data  kualitatif  dalam
peneltian  ini  adalah  petugas  kesehatan  yang berkaitan  dengan  peroses  operasi.  Instrumen penelitian  yang  digunakan  lembar checklist dan lembar wawancara.

## 2.1 Meto de Peng ump ulan Data
Kepala  ruangan,  petugas  ICP,  dan  tenaga kesehatan  diwawancarai  untuk  mengu mpulkan data  kualitatif  mengenai  bundel  IDO  dan  untuk me mperoleh  pendapat  mere ka  tentang  penelitian yang  telah  dilakukan.  Teknik  pengu mpulan  data kuantitatif  dapat  dilakukan  secara  langsung  atau melalui  penelitian  lapangan.  Proses  pencatatan data  bundel  IDO  yang  sedang  berlangsung, termasuk  kinerja  tenaga  kesehatan  selama bekerja, diamati dengan menggunakan pendekatan observasi.
2.2 Meto de Analisis Data
Sedangkan data kualitatif dievaluasi melalui  proses  reduksi  data  dan  divalidasi meng gunakan
triangulasi prosedur yang melibatkan kepala ruangan dan petugas pengendalian  infeksi  di  rumah  sakit,  data kuantitatif  dianalisis  menggu nakan  distribusi frekuensi dan SEM PLS.

## 3. Hasil Da n Pe mba hasan

## 3.1 Kualitas Data
Data  yang  dikump ulkan  di  lapangan ditabulasi  dan  diringkas  dengan  bantuan  tabel distribusi  frekuensi (Creswell  dan  John,  2014). Hasil  perhitungan  distribusi  frekuensi  kualitas data disajikan dalam tabel 1.
Tabel 1. Hasil Observasi Kualitas Data Jawaban Pernyataan tidak ya Total n  % n  % 1. Tidak ada data yang salah/keliru 21  21  79  79 100 2. Penyampaian informasi benar 28  280  72  72 100 3. Kelengkapan data karakteristik pasien 30  30  70  70 100 4. Data sesuai dengan kenyataan 55  55  45  45 100 5. Data yang disajikan tidak bias 74  74  26  26 100 6. Data yang disajikan konsisten 53  53  47  47 100 7. Dikumpulkan pada 89  89  11  11 100

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
Jawaban Pernyataan tidak ya Total n  % n  % saat tepat waktu 8. Data yang disajikan sesuai kebutuhan 51  51  49  49 100 9. Data yang disajikan lengkap 95  95 5 5 100 10. Gambaran tindakan ditampilkan lengkap 44  44  56  56 100 11. Data ada di database dapat diperoleh 96  96 4 4 100 12. Kemudahan dalam mengakses data 94  94 4 4 100 13. Data yang disajikan rinci 25  25  75  75 100 14. Data yang disajikan mudah dicari 24  24  76  76 100
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  may oritas responden  me mberikan  tanggapan  “ya” terhadap pernyataan  indikator accuracy  and  precision yaitu tidak ada data yang salah dan penya mpaian informasi  tidak  menyesatkan. Accuracy  and precision mengacu  pada  ketepatan  data  artinya data  yang  disajikan  idak  ada  unsur  yang  keliru dan  disampaikan  dengan  benar  dan  tidak menyesatkan.  Sejauh  mana  data  itu  akurat,  dapat dipercaya, dan nilainya konsisten dengan kenyataan  adalah  indikator  akurasi  lainnya (Creswell dan John, 2014).
Hasil  wawancara  dengan  narasu mber terkait  dengan  accuracy  and  precision  (sumber: pertanyaan  nomor  1  yaitu  menurut  bapak/ibu bagaimana  ketepatan  data  bundel  ID O  yang dibuat  oleh  petugas  kesehatan  selama  ini).  Hasil wawancara  terhadap  empat  narasumber  terkait accuracy  and  precision  data  bundel  IDO  di rumah  sakit,  diperoleh  jawaban  bahwa  data bundel  IDO  yang  dibuat  oleh  petugas  kesehatan selama  ini  sudah  akurat  dan  presisi.  Hal  ini sesuai  dengan  pernyataan  dari    narasumber, yaitu
“ ketepatan  data  bundel  IDO  sudah  tepat ” (Narasumber 1)
“ sudah tepat karena poin-poin sudah mencakup data tindakan operasi ” (Narasumber 2)
“ sudah sesuai ” (Narasumber 3)
“ sesuai  dengan  data-data  pasien  yang  akurat terintegrasi  dengan  rekam  medic  pasien  dan validasi  oleh  orang  ke  2  (IPC LN  / IPCN  atau Karu) ” (Narasumber 4)
Hasil wawancara me nunjukka n data bundel  IDO  yang  akurat  dan  presisi  harus mencakup  data  tindakan  operasi  dan  ses uai dengan  data-data  pasien  yang  akurat  terintegrasi dengan  rekam  medik  pasien  dan  validasi  oleh orang ke 2 (IPC LN / IPC N atau Karu).
Tata  kelola  data  mencaku p  kualitas  data, yang berkaitan dengan kebenaran dan kelengkapan  data.  Selain  itu,  konsistensi  dan ketepatan  waktu  terkait  dengan  kualitas  data. Konsep  kelengkapan  itu  sendiri  mencakup gagasan  bahwa  informasi  adalah  output  dari proses  pengolahan  data  yang  mewakili  setiap keadaan  dan  benar-benar memiliki  semua definisi  yang  diperlukan  untuk  suatu  entita s  atau semua  nilai  yang  harus  dikump ulkan  (Mosley, 2018).  Kualitas  data  bundel  IDO  paling  baik  di rumah  sakit  Semaran g  pada  indikator accuracy and  precision. Akurasi  mengacu  pada  seberapa dekat  data  dalam  database  berhubungan  dengan kenyataan  dan  seberapa  benar  dan  dapat dipercaya  itu.  Norma  yang  sistematis  disebut sebagai konsistensi. Data  yang diperbarui me miliki  unsur  ketepatan  waktu,  yang  juga me miliki aspek mo dern, volatilitas, dan ketepatan  waktu.  Sejauh  mana  data  saat  ini dikatakan  konte mporer.   Sebuah  data up  to  date jika  akurat,  na mun  kesalahan  ya ng  disebabkan oleh  perubahan  waktu  dapat  membuat  data menjadi  kurang  berharga.  Kerangka  waktu  di mana informasi akurat disebut sebagai volatilitas.  Usia  rata-rata  data  di  su mber  disebut sebagai ketepatan waktu. Kualitas data dipengaruhi oleh organisasi karena ada organisasi  dan  terdiri  dari  berbagai  posisi  ya ng telah  disusun  sesuai  dengan  posisinya.  Kualitas data  yang  lemah  juga  sebagian  disebabkan  oleh organisasi  yang  kurang  ideal  dan  keterampilan sumber  daya  ma nusia  yang  buruk   (Wang  & Strong, 2020).
Hasil observasi terhadap variabel accuracy  and  precision yang  diukur  dengan meng gunakan  dua  pernyataan  disajikan  dalam tabel 1 diketahui bahwa sebagian besar

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
responden  menja wab  “ya”  terhadap  pernyataan indikator accuracy  and  precision yaitu tidak  ada data  yang  salah  dan  penya mpaian  informasi tidak  me nyesatkan. Accuracy  and  precision mengacu  pada  ketepatan  data  artinya  data  yang disajikan  idak  ada  unsur  yang  keliru  dan disampaikan dengan benar dan tidak menyesatkan. Keakuratan ditunjukan juga dengan  sejauh  mana  data  tersebut  benar,  dapat diandalkan  serta  nilai  data  yang  disimpan dalambasis data sesuai dengan ke nyataan (Ortega, 2017).
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan accuracy  and  precision data bundel  ID O adalah  akurat  ditunjukkan  dengan sebagian  besar  data  yang  diperoleh  tidak  ada yang  keliru  atau  salah  dan  penya mpaian informasi  benar  atau  tidak  menyesatkan.  Data accuracy  and  precision mencakup  tindakan operasi  yang  harus  sesuai  data  pasien  yang akurat,  terintegrasi  dengan  rekam  medik  dan telah  di  validasi  oleh  orang  ke  2  (IPC LN  /  IPC N atau Karu).
Presisi  dan  akurasi  adalah  istilah  yang digunakan  untuk  menggambarkan  akurasi  data. Tidak  ada  unsur  yang  salah,  dan  masing-masing harus  menya mpaikan  informasi  yang  benar tanpa me mberikan kesan yang salah.
Keakuratan dan ketepatan ini me miliki komponen yang berhubungan dengan penggunaannya.  Akurasi  dan  presisi  dapat menjadi  tidak  tepat  sasaran atau  lebih  mahal  d ari yang  diperlukan  tanpa  mengetahui  bagaimana data  akan  digunakan  (Wang,  R.,  &  Strong,  D. 2020). Menu rut peneliti, data perawatan kesehatan  yang  tidak  akurat  dapat  menimb ulkan konsekuensi  yang  lebih  serius),  dan  oleh  karena itu,  layak  untuk investasi  tingkat  tinggi.  Kualitas data  bundel  IDO  paling  baik  di  RSUP  dr. Kariadi  pada  indikator accuracy  and  precision.
Akurasi  mengacu  pada  seberapa  dekat  data dalam  database  berhubungan  dengan  kenyataan dan  seberapa  benar  dan  dapat  dipercaya  itu. Norma yang sistematis disebut sebagai konsistensi.  Volatilitas  berarti  periode  waktu dimana  informasi  bernilai  valid. Timeliness berarti  rata-rata  usia  data  di  dalam  su mber (Creswell dan John, 2014).
Kualitas  data  yang  kurang  baik  juga diantaranya  disebabkan  karena  organisasi  yang kurang  optimal  dan  kema mpuan  SD M  yang belum  baik.    Karena  ada  organisasi  dan  banyak posisi  di  dalamnya  yang  telah  terstruktur  sesuai dengan  posisinya,  organisasi  tersebut  berdampak pada  kualitas  data juga  (Wa ng,  R.,  &  Strong,  D. 2020).
Hasil observasi terhadap variabel legitimacy and  validity yang  diukur  dengan  menggunakan dua pernyataan disajikan dalam tabel 3 diketahui bahwa sebagian  besar  responden  menjawab  “ya” terhadap  pernyataan  indikator legitimacy yaitu data karakteristik pasien sudah lengkap. Legitimacy ditunjukkan suatu  kondisi  atau  status yang  ada  ketika  suatu  sistem  data  perusa haan sejalan  dengan  sistem  data  dari sosial  yang  lebih besar di ma na perusahaan meru pakan bagiannya. Akan tetapi, sebagian besar responden menjawab  “tidak”  terhadap  pernyataan  indikator validity yaitu data tidak sesuai dengan kenyataan.    Data  yang  tidak  berbeda  antara  apa yang  diperoleh  dengan  apa  yang  sebenarnya terjadi pada item tersebut menunjukkan keabsahan data tersebut, me mungkinkan legitimasi  dari  apa  yang  telah  disajikan  dapat dibenarkan (Ortega, 2017).
Hasil  wawancara  dengan  narasumber terkait dengan legitimacy and validity (pertanyaan  no mor  2  yaitu  bagaimana  data bundel (ID O) yang dibuat oleh petugas kesehatan  dikatakan  legal  dan  valid? ).  Hasil wawancara  terhadap  empat  narasumber  terkait legitimacy  and  validity data  bundel  IDO di rumah  sakit,  diperoleh  jawaban  bah wa  data bundel  IDO  yang  dibuat  oleh  petugas  kesehatan selama  ini  terpenuhi.  Hal  ini  sesuai  dengan pernyataan dari  narasumber, yaitu:
“ data  IDO  yang  dibuat  oleh  petugas kesehatan sudah absah ” (Narasumber 1)
“ Sudah  sah  karena  sebelumnya  suda h  di diskusikan  dan  dikoordinasikan  ke  bagian terkait ” (Narasumber 2)
“ ya ” (Narasumber 3)
“ data  yang  disampaikan  sesuai  kondisi nyata  dan  dilengkapi  bukti-bukti  akurat yang  berupa  dokumentasi  kondisi  pasien atau foto/video ” (Narasumber 4)

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
Hasil  wawancara  menunjukkan  data  bundel IDO  yang legitimacy  and  validity harus  sudah didiskusikan  dan  dikoordinasikan  ke  bagian terkait dan data yang disampaikan sesuai kondisi nyata  dan  dilengkapi  bukti - bukti  akurat  yang berupa doku mentasi atau foto/ video.
Batas-batas  atribut  ini  ditentukan  oleh peraturan  yang  mengatur  data.  Misalnya,  topik seperti  jenis  kelamin,  etnis,  dan  kebangsaan sering  dibatasi  pada  daftar  opsi  dalam  survei, dan tanggapan terbuka tidak diterima. Tangga pan  lain  tidak akan  dipertimbangkan  atau diperhitungkan  dalam  hal  persyaratan  survei. Hal  ini  biasanya  terjadi  pada  data,  oleh  karena itu penting untuk me mpertimbangkan hal ini saat menilai  kualitasnya.  Persyaratan  harus  diadopsi ketika  menilai  kualitas  data  karena  setiap  orang di  departemen  organisasi  mengetahui  apa  yang merupa kan data yang sah (Mosley, 2018).
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan legitimacy  and  validity data bundel  IDO  adalah  terpenuhi  ditunjukkan dengan  sebagian  besar  data  yang  diperoleh  data karakteristik  pasien  lengkap,  meskipun  masih ada  data  sesuai  dengan  kenyataan. Legitimacy and  validity data  harus  sudah  didiskusikan  dan dikoordinasikan  ke  bagian terkait,  sesuai  kondisi nyata  dan  dilengkapi  bukti-bukti  akurat  yang berupa doku mentasi atau foto/ video.
Hasil observasi terhadap variabel reliability  and  consistency yang  diukur  dengan meng gunakan  dua  pernyataan,  diketahui  bahwa sebagian  besar  responden  menjawab  “tidak” terhadap  pernyataan  indikator reliability  and consistency yaitu  data  yang  disajikan  bias  dan konsisten.  Data  yang  bias  diga mbarkan  adanya distorsi yang mana informasi yang di dapat tidak representative  atau  meng gambarkan  terhadap situasi  yang  sebenarnya.  Data  yang  tidak konsisten  ditunjukkan  dengan  tidak  tetap,  selalu berubah-ubah,  tidak  selaras  atau  tidak  sesuai yang disebabkan penyajian atau ataupun pencarian dengan cara yang berbeda -beda.
Ketika sistem  data  perusahaan  kompatibel dengan  sistem  data  masyarakat  yang  lebih  luas di  mana  ia  menjadi  bagiannya,  legitimasi  adalah situasi  atau  status  yang  terjadi  (Ortega,  2017). Akan tetapi, sebagian besar responden menjawab  “tidak”  terhadap  pernyataan  indikator
validity yaitu data tidak sesuai dengan kenyataan.  Data  yang  tidak  berbeda  antara  apa yang  diperoleh  dengan  apa  yang  sebenarnya terjadi pada item tersebut menunjukkan keabsahan data tersebut, me mungkinkan legitimasi  dari  apa  yang  telah  disajikan  dapat dibenarkan (Ortega, 2017).
Hasil  wawancara  dengan  narasumber terkait dengan reliability and consistency (pertanyaan  no mor  3  yaitu  bagaimana  data bundel  infeksi  daerah  operas i  (IDO )  yang  dibuat oleh  petugas  kesehatan  dikataka n  reliabel  dan konsisten?).  Hasil  wawancara  terhadap  empat narasumber  terkait reliability  and  consistency data  bundel  IDO di  rumah  sakit,  diperoleh jawaban  bahwa  data  bundel  ID O  yang  dibuat oleh petugas kesehatan selama ini tidak konsisten.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  dari narasumber
“ Konsistensi  data  bundel  infeksi  yang dibuat  oleh  petugas  kesehatan  belum konsisten  kadang  terlewat  ada  yang  tidak dibuat ” (Narasumber 1)
“ Beberapa  masih  ada  yang  kelewa tan karena  belum    masih  ERM  (masih  Hard) ” (Narasumber 2) “Sesuai dipelayanan ” (Narasu mber 3) “Data  yang  dibuat  sesuai  fakta  dan berkesinambun gan  mulai  pre -intra-post  op sejalan  kronologis  untuk  mencari  titik -titik lengah guna analisa data” (Narasumber 4)
Hasil wawancara me nunjukka n data bundel  IDO  yan g reliability  and  consistency yaitu  harus  dibuat  dan  tidak  terlewat,  sesuai fakta  serta  berkesinamb ungan  mulai  pre -intra- post  op  sejalan  kronologis  untuk  mencari  titik - titik lengah guna analisa data.
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan reliability  and  consistency data bundel  ID O adalah  tidak  konsisten,  ditunjukkan dengan  sebagian  data  bundel  Infeksi  Daerah Operasi  (IDO  yang  disajikan  bias  dan  tidak konsisten.  Data  bundel  IDO  yang reliability  and consistency yaitu  harus  dibuat  dan  tidak  boleh terlewat,  sesuai  fakta  serta  berkesinambungan. Dalam  lingkun gan  saat  ini,  banyak  sistem meng gunakan  dan/atau  men gu mpulkan  data sumber  yang sama.  Tidak  ada  yang  bertentangan

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
dengan  nilai  yang  disimpan  di  sumber  terpisah atau  dikump ulkan  oleh  berbagai  sistem,  terlepas dari  sumber  apa  yang  mengumpulkan  data  atau di  mana  lokasinya.  Diperlukan  proses  yang akurat  dan  andal  yang  mengumpulkan  dan me melihara  data  tanpa  inkonsistensi  atau  variasi yang tidak dapat dibenarkan (M osley, 2018).
Hasil  observasi  terhadap  variabel timeliness and relevance yang diukur dengan meng gunakan  dua  pernyataan  disajikan  dalam tabel  1.  Diketahui  bahwa  sebagian  besar responden
menjawab “tidak” terhadap pernyataan  indikator timeliness  and  relevance yaitu  data  dikumpulkan  tidak  tepa t  waktu  dan penyajiannya  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan. Data  harus  dikumpulkan  sesegera  mun gkin karena pengumpulannya terlalu dini atau terlambat  me mberikan  kesan  yang  salah  pada situasi  dan  mendorong  penga mbilan  keputusan yang salah  (Ortega, 2017).
Hasil  wawancara  dengan  narasu mber terkait dengan timeliness and relevance (pertanyaan  nomor  4  yaitu  bagaimana  data bundel  IDO  yang  dibuat  oleh  petugas  kesehatan dikatakan  tepat  waktu  dan  relevan?).  Hasil wawancara  terhadap  empat  narasumber  terkait timeliness  and  relevance data  bundel  IDO  di rumah  sakit,  diperoleh  jawaban  bahwa  data bundel  IDO  yang  dibuat  oleh  petugas  kesehatan selama  ini  tidak  sesuai.  Hal  ini  sesuai  dengan pernyataan dari  narasumber yaitu
“ Ketepatan  waktu  penyusunan  data  bundel IDO  belum  tepat,  petugas  kesehatan   IPC N akan
menyusun dengan PPJ A ” (Narasumber 1) “ Kurang
ketetapan waktu karena menulisnya  dijadikan  satu  saat  akhir (setelah operasi) ” (Narasumber 2)
“ dilakukan  sebelum,  selama  dan  sesudah operasi ” (Narasumber 3)
“ data  yang  dibuat  dengan  waktu  post -op 2x  24  jam  (op  target  atau  bukan  dimonitor dengan  baik  sehingga  awal  adanya  tanda gejala  luka  op  bisa  terindentifikasi  sejak awal ” (Narasumber 4)
Hasil wawancara me nunjukka n data bundel  ID O  yang timeliness  and  relevance harus mencakup  sebelum,  selama  dan  sesudah  serta post-op 2x 24 jam .
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan timeliness  and  relevance data bundel  ID O adalah    ditunjukan  dengan  sebagian besar data yang diperoleh tidak sesuai, ditunjukkan  tidak  diku mpulkan  pada  saat  tepat waktu  dan  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan.  Data bundel  ID O  yang timeliness  and  relevance harus disajikan mencakup sebelum, selama dan sesudah  serta post-op 2x  24  jam . Data  harus diperoleh untuk alasan yang sah untuk me mbenarkan  upaya  yang  diperlukan,  yang juga berarti  harus  dilakukan  dengan  cepat.  Data  yang dikumpulkan  terlalu  cepat  atau  terlalu  terlambat dapat  mencermin kan  situasi  yang  salah  dan meng hasilkan  kesimp ulan  yang  buruk     (Mosley, 2018).
Hasil observasi terhadap
variabel
completeness and comprehensiveness yang diukur  dengan  mengg unakan  dua  pe rnyataan disajikan  dalam  tabel  1.  Diketahui  bahwa sebagian  besar  responden  menjawab  “tidak” terhadap  pernyataan  indikator completeness yaitu  data  data  yang  disajikan  lengkap.  Akan tetapi  sebagian  besar  responden  menjawab  “ya” terhadap
pernyataan indikator comprehensiveness yaitu  gambaran  tindakan yang  dilakukan  ditampilkan  lengkap.  Kualitas data  harus  men gga mbarkan  kelengkapan  dan keakuratan data. Informasi yang lengkap merupa kan hasil dari proses pengolahan data dan me wakili  setiap  keadaan  dunia  nyata.  Ini  berisi semua definisi yang diperlukan untuk meng gambarkan  suatu  entitas  dan  semua  nilai yang harus dikump ulkan (Ortega, 2017).
Hasil  wawancara dengan  narasu mber terkait dengan completeness
and comprehensiveness (pertanyaan  nomor  5  yaitu bagaimana  data  bundel  infeksi  daerah  operasi (ID O)  yang  dibuat  oleh  petugas  kesehatan dikatakan  lengkap  dan  luas?).  Hasil  wawancara terhadap  empat  narasu mber  terkait completeness and  comprehensiveness data  bundel  ID O di RSUP dr. Kariyadi Semarang, diperoleh jawaban  bahwa  data  bundel  ID O  yang  dibuat oleh  petugas  kesehatan selama  ini  tidak  lengkap. Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  pernyataan  dari narasumber yaitu

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
“ kelengkapan  dan  keluasan  data  ID O  yang dibuat  oleh  petugas  kesehatan  sudah  diisi lengkap ” (Narasumber 1)
“ Selama  ini  data  bundle  infeksi  lengkap ”. (Narasumber 2) “Bundel  IDO  harus  diisi  lengkap  untuk meminimalkan  kejadian  IDO ” (Narasumbe r 3) “IDO  pengkajian  sejal  awal  pre-intra-post op  dibuat  rinci  secara  rinci  dan  apabila pasien  perawatan  dirum ah  juga  harus dikaji  secara  rinci  aktifitas  perawata n lukanya” (Narasumber 4)
Hasil  wawancara  menunjukkan  data  bundel IDO  yang completeness  and  comprehensiveness harus  diisi  lengkap  mulai  dari  pengkajian  sejak awal pre-intra-post  op dibuat  rinci  secara  rinci termasuk pasien perawatan dirumah.
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan
completeness
and comprehensiveness data bundel  ID O adalah tidak  lengkap,  ditunjukkan  dengan sebagi an  data yang disajikan tidak lengkap meskipun gambaran  tindakan  ditampilkan  lengkap.  Data bundel IDO yang completeness and comprehensiveness harus  diisi  lengkap  mulai dari  pengkajian sejal awal pre-intra-post  operasi dibuat  rinci  secara  rinci  termasuk  ketika  pasien perawatan  dirumah.  Data  yang  tidak  lengkap sama  berbahayanya  dengan  data  yang  salah . Sepotong  dari  keseluruhan  gambar  disajikan ketika  ada  celah  dalam  pengumpulan  data. Tindakan  tanpa  infor masi  akan  terjadi  tanpa adanya  gambaran  yang  jelas  tentang  bagaimana operasi  berjalan.  Untuk  me mastikan  apakah persyaratan  terpenuhi  atau  tidak,  sangat  penting untuk  me maha mi  persyaratan  lengkap,  yang merupa kan  kumpulan  data  yang  komprehensif (Mosley, 2018).
Hasil observasi
terhadap variabel
availability and accessibility yang diukur dengan  menggunakan  dua  pe rnyataan  disajikan dalam  tabel  1.  Diketahui  bahwa  sebagian  besar responden menjawab “tidak” terhadap
pernyataan
indikator availability and accessibility yaitu  data  yang  ada  di  data  base tidak  dapat  diperoleh  setiap  saat  dan  tidak muda h dalam mengakses data. Ketika
persyaratan untuk akses yang tepat ke data untuk melakukan  pekerjaan  tidak  dapat  disediakan, kualitas data menurun (Ortega, 2017).
Hasil  wawancara  dengan  narasumber terkait  dengan availability  and  accessibility (pertanyaan  no mor  6  yaitu  bagaimana  data bundel  infeksi  daerah  operasi  (IDO )  yang  di buat oleh petugas kesehatan dikatakan mudah diakses).  Hasil  wa wancara  terhadap  empat narasumber  terkait availability  and  accessibility data  bundel  IDO di  rumah  sakit,  diperoleh jawaban  bahwa  data  bundel  ID O  yang  dibuat oleh  petugas  kesehatan  selama  ini  tidak  tersedia dan sulit diakses.
“ Kemuda han  dalam  menyusun  data  ID O muda h dalam menyusun tapi perlu sosialisasi  ulang  dala m  menyusun  data agar  semua  petugas  kesehatan  bisa terpapar  dan  bisa  menyusun  data  ID O ” (Narasumber 1) “ Pengisian  dan  penyusunan  data  akan lebih  mudah  bila  masuk  ERM  sehingga tidak dipublikasikan ” (Narasumber 2)
“ Form  bundel  ID O  ditemp atkan  di  semua layanan pasien ” (Narasumber 3)
“ Apa bila  dapat  dibaca  oleh  orang  lain yang  berkepentingan  (Ko mite  PPI-Patient Safety-  mutu  Dll)  sebagai  data  rahasia  RS serta  dijadikan  pelaporan  secara  online sehingga  tidak  butuh  effort  besar  dalam menyusun
laporan kronologis ” (Narasumber 4) Hasil wawancara me nunjukka n data bundel  ID O  yang availability  and  accessibility harus  dapat  dibaca  oleh  orang  lain  yang berkepentingan  (Ko mite  PPI- Patient  Safety - mutu Dll) dan online  misalnya masuk ERM. Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan availability  and  accessibility data bundel  IDO adalah  tidak  tersedia  dan  sulit diakses  karena  tidak  ada  di database dan  tidak dapat  diperoleh  setiap  saat.  Data  harus  dapat dibaca  pihak  yang  berkepentingan  (Ko mite  PPI- Patient  Safety -mutu,  dll)  dengan  cepat  misalnya masuk  ER M.  Pe mbatasan  huku m  dan  peraturan terkadang  dapat  me mbuat  sifat-sifat  tertentu lebih  sulit.  Meskipun  kesulitan,  orang  tetap me merlukan  tingkat  akses  data  yang  tep at  untuk

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
melakukan  pekerjaan  mereka.  Informasi  tersebut dianggap  nyata  dan  dapat  diakses  (Mosley, 2018).
Hasil
observasi terhadap variabel granularity  and  uniqueness yang  diukur  dengan meng gunakan  dua  pernyataan  disajikan  dalam tabel  1.  Diketahui  bahwa  sebagian  besar responden  menjawab  “ya”  terhadap  pernyataan indikator granularity  and  uniqueness yaitu  data yang  disajikan  rinci  dan  mudah  di  cari. Agar data  yang  telah  terkumpul  dapat  dipahami  dan digunakan sesuai dengan tujuan yang diinginkan,  penyajian  data  merupakan salah  satu tindakan dalam me mbuat laporan hasil pekerjaan yang  telah  dilakukan.  Data  dokumentasi  hasil pekerjaan  harus  disajikan  rinci  dan  mu dah  di cari  karena  untuk  me mudahkan  pihak  yang berkepentingan atau me mbutuhkan untuk menga mbil  informasi  yang  terdapat  pada  data tersebut (Ortega, 2017).
Hasil wawancara dengan narasumber terkait dengan granularity  and  uniqueness (pertanyaan nomor  7  yaitu  bagaimana  data  bundel  infeksi daerah  operasi  (IDO)  yang  dibuat  oleh  petugas kesehatan  dikatakan  rinci  dan  mudah  dicari ). Hasil  wawancara  terhadap  empat  narasu mber terkait granularity  and  uniqueness data  bundel IDO di  ru mah  sakit,  diperoleh  jawaban  bahwa data  bundel  ID O  yang  dibuat  oleh  petugas kesehatan  selama  ini  rinci  dan  mudah  dicari. Pernyataan dari  narasumber yaitu :
“ Tingkat  ketelitian  dalam  penyusunan  data IDO  yang  dibuat  petugas  kesehatan  sudah baik ” (Narasumber 1)
“ Sesuai  dengan  data  yang  ada  di  ERM ”. (Narasumber 2)
“ Isi  rinci  ID O  sudah  lengkap ”  (Narasumber
3)
“ semua  data  yang  dikumpulkan  secara lengkap  dan  berkesinambungan  denga n sumber  informasi  yang  terpercaya  ERM, Foto,  info  pasien  +  keluarga” (Narasumbe r 4)
Hasil  wawancara  menunjukkan  data  bundel IDO  yang granularity  and  uniqueness yaitu
dikumpulkan secara lengkap dan berkesinambungan  dengan  sumber  informasi yang  terpercaya  ERM  disertai  dengan  foto,  info pasien dan keluarga jika me mungkinkan.
Berdasarkan  data  kuantitatif  dan  kualitatif menu njukkan granularity  and  uniqueness data bundel  IDO adalah  rinci  dan  mu dah  dicari ditunjukkan  dengan  data  yang  diperoleh  rinci dan mudah dicari. Data bundel ID O dikumpulkan  lengkap  dan  berkesinambungan dengan  su mber  informasi  yang  terpercaya  di ER M.
Mengingat  potensi  kesalahpahaman  dan kesimpulan  yang  salah,  tingkat  detail  dalam pengu mpulan  data  sangat  penting.  Interpretasi yang  berbeda  dapat  diambil  dari  kump ulan  data yang  dimo difikasi,  diringkas,  dan  dikumpulkan daripada  dari  data  yang  disarankan  pada  tingkat yang lebih rendah. Untuk memberikan orisinalitas  dan  kekhasan  yang  cukup  untuk diamati,  tingkat  granularitas  yang  tepat  perlu ditentukan.  Hal  ini  diperlukan  agar  operasi  dapat berjalan dengan baik  (Mosley, 2018).
Pendekatan Partial  Least  Square (PLS) akan digunakan untuk me ngkaji model penelitian  ini,  dengan  men ggunakan  software SmartPLS 3.0.  PLS  merupakan  salah  satu alternatif  teknik structural  equation  m odeling
(SEM )
yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  masalah  hubungan  antar  variabel yang  sangat  kompleks  tetapi  ukuran  sampel datanya  kecil  (30–1 00  sampel)  dan  me miliki asu msi  non  parametrik,  yang  berarti  bahwa  data tidak  mengacu  pada  distribusi  tungg al.  Nilai faktor  pemuatan  berfungsi  sebagai  indikator reliabilitas  item  yang  andal,  yaitu  bagaimana validitas  konvergen  ditentukan.  Faktor  pemuatan adalah  angka  yang  me ngga mbarkan  hubungan antara  skor  item  pertanyaan  dan  skor  indikator (Abdillah, Willy dan Jogiyanto, 2015).
Analisis  awal  matriks  faktor  pembebana n dinyatakan  sah  bila  nilai  faktor  pembebanan lebih  besar  dari  0,7,  yaitu  kira -kira  0,3.  Faktor pemuatan  sekitar  0,4  dianggap  lebih  baik,  dan untuk  faktor  pemuatan  lebih  besar  dari  0,5, biasanya  dianggap  signifikan.  Faktor  pemuatan maksimu m  yang  digunakan  dalam  penyelidikan ini adalah 0,7.
Hasil  pengolahan  data  dengan  SmartPLS meng ungkap kan  bahwa  sebagian  besar  indikator pada  setiap  variabel  dalam  penelitian  ini me miliki  nilai loading  factor lebih  dari  0,70  dan dianggap  sah.  Hal  ini  menu njukkan  tingginya

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
tingkat  validitas  dan  validitas  konvergen  dari variabel  indikator  dengan  nilai loading  factor lebih  dari  0,70.  Diskriminan  dengan  memeriksa nilai cross loading pengukuran konstruk, validitas  ditentukan.  Besarnya  korelasi  antara masing-masing konstruk, indikatornya, dan indikator dari blok konstruksi lainnya ditampilkan  dengan  nilai cross  loading .  Jika korelasi  antara  konstruk  dan  indikatornya  lebih kuat daripada korelasi dengan indikator dari blok konstruk  lain,  model  pengukuran  me miliki validitas diskriminan yang baik. Setelah
dilakukan
pengolahan data dengan meng gunakan Sm art PLS  3.0  (Abdillah,  Willy dan Jogiyanto, 2015).
Dengan  persyaratan  bahwa  nilainya  harus  > 0,70,  uji Cronchbach's  Alpha digunakan  untuk menilai  ketergantungan  konsistensi  internal  dari beberapa  skala  item. Penilaian  reliabilitas  juga dapat  dilakukan  dengan  pengamatan com posite reliability yang  merupa kan  teknik  statistika untuk  menguji  nilai  sesungguhnya  dari  variabel dengan ketentuan nilai reliabilitas dari com posite reliability selalu  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  nilai Cronchbach’s  Alpha .  Jika  suatu konstruksi me miliki peringkat keandalan komposit  0,70  atau  lebih  tinggi  dan Alfa Cronbach 0,60  atau  lebih  tinggi,  itu  dianggap andal. Semua konstruksi me miliki skor keandalan  komposit  di  atas  0,70  dan  nilai  alfa Cronbach  di  atas  0,60,  men urut  hasil  keluaran SmartPLS yang  disebutkan  di  atas.   Akibatnya, dapat  dikatakan  bahwa  konstruk  me miliki keandalan yang tinggi (Ghozali, 2016).
Pengujian  model  dalam  dilakukan  setelah pengujian  model  luar  yang  berhasil  (mode l struktural). R-Square (indikator  reliabilitas) untuk konstruk dependen dan nilai t -statistik dari uji koefisien jalur dapat digunakan untuk me nilai model  dalam.  Model  prediksi  dari  model penelitian yang disarankan semakin baik semakin tinggi nilai
R-Square . Tingkat signifikansi dalam pengujian
hipotesis ditunjukkan dengan nilai koefisien rute. Berdasarkan  nilai R-Square ,  akurasi  dan  presisi, validitas  dan  legitimasi,  ketergantungan  dan konsistensi,  ketepatan  waktu  dan  relevansi, kelengkapan  dan  kelengkapa n,  ketersediaan  dan aksesibilitas,  serta granularity dan uniqueness
ma mpu  menjelaskan  45,6 %  variabilitas  konstruk kualitas  data,  dengan  54,4%  sisanya  belum ditemukan  oleh  konstruksi  yang  berbeda  dari yang diteliti dalam penelitian ini.
Nilai R-square merupakan  persentase  data dari  variabel  independen  yang  secara  bersama - sama  me mpengaru hi  variabel  dependen,  yang menu njukkan ke ma mpuan kualitas produk, harga,  dan  varians  dalam  penelitian  sebesar 45,6%.  Nilai  p  me mberikan  indikasi signifikansi hubungan  dalam  menguji  model  struktural.  Jika nilai  p lebih  kecil  dari  05  atau  5%  menunjukkan hubungan  berpen garuh  signifikan,  dan  jika  lebih besar  dari  05  atau  5 %  men unjukkan  tidak berpengaruh  signifikan.   Menurut  sampel  asli, arah  pengaruh  antara  variabel  independen  da n variabel  dependen  dalam  tabel  koefisien  jalur pada  output Smart PLS adalah  negatif  jika  nilai sampel  asli  positif,  dan  positif  jika  nilai  sampel asli  negatif.  Tabel  2  me mberikan  informasi berikut untuk meng ga mbarkan pentingnya pengujian hipotesis penelitian.
Tabel 2. Hasil P-Value (Bootstraping) item original sampel (O) sampel mean (M) Stdev t pv 1. accuracy and precision -kd 0,242 0,247 026  9,386  0,000 2. legitimac y and validity  – kd 0,148 0,148 031  4,710  0,000 3. complete ness  and compreh ensivene ss -kd 0,111 0,108 038  2,887  0,004 4. granular ity and uniquene ss-kd 0,204 0,206 022  9,471  0,000 5. legitimac y and validity  – kd 0,208 0,193 045  4,666  0,000 6. reliability and consistenc y -kd 0,236 0,223 030  7,861  0,000

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
item original sampel (O) sampel mean (M) Stdev t pv 7. timeliness and relevance - kd 0,249 0,250 031  7,942  0,000 Nilai p dapat digunakan untuk menentukan signifikansi model prediktif dalam pengujian  model struktural.  Jika p-value antara
0,000  dan  0,004  dan  lebih  kecil  dari  0,05  atau
5 %  menu njukkan  bahwa  hubungan  tersebut me miliki  pengaruh  yang  signifikan.  Jika  p - value lebih besar dari 0,05 atau 5 %
menu njukkan  bahwa  hubungan  tersebut  tidak signifikan. Berdasarkan original sampel menu njukan  nilai original sampel  bernilai positif  ma ka  arah  pengaruhnya  adalah  positif antara variabel independen ke variabel dependen.
4. Simpula n dan Saran
4.1. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  dapat disimpulkan bahwa:
1. Kualitas  data bundel  Infeksi  Daerah  Operasi
(ID O) di rumah sakit di Semara ng menu njukkan  sebagian  besar  menyatakan tidak  ada  data  yang  salah  atau  keliru  (79%), meskipun  masih  ada  data  yang  ada  di  data base tidak dapat diperoleh (96%).
2. Kualitas  data bundel  IDO  sebagian  besar tidak  ada  data  yang  salah  dan  penya mpaian informasi tidak menyesatkan, data karakteristik  pasien  lengkap,  data  yang disajikan  lengkap,  rinci  dan  mudah  di  cari. Na mun  masih  ada  yang  menyatakan  data dikumpulkan  tidak  tepat  waktu,  disajikan bias,  tidak  konsisten,  tidak  sesuai  dengan kebutuhan,  tidak  muda h  dalam  me ngakses data serta tidak dapat diperoleh setiap saat.

## 4.2. Saran
Disarankan pihak rumah sakit dapat meny usun  kebijakan  yang  lebih  komprehensif untuk  me ningkatkan  pelaksanaan  efektivitas penggunaan data bundel IDO.
Daftar Pustaka
Abdillah, Willy dan Jogiyanto, W. dan J. (2015).
Konsep  &  Aplikasi  PLS  (Partial  Least
Square) untuk Penelitian Em piris . Yogyakarta: BPFE. Agustina,  E.,  &  Syahrul,  F.  (2017).  Pengaruh Prosedur Operasi terhadap Kejadian Infeksi pada Pasien Operasi Bersih
Terko ntaminasi  di  RSU  Haji  Surabaya. Jurnal  Berkala  Epidemiologi , 5 (3),  351– 360.
Creswell  dan  John,  C.  dan.  (2014). Research Design  Pendekatan  Kualitatif,  Kuantitatif, dan Mixed. Yogya karta: Pustaka Pelajar.
Ghozali, I. (2016). Structural Eq uation Modeling Meto de Alternatif dengan Partial Least  Square  (PLS). Semarang:  Badan
Penerbit Universitas Diponego ro.
Kasatpibal, N., Jamulitrat, S., & Chongsuvivatw ong, V. (2015).
Standardized  incidence  rates  of  surgical site  infection:  a  multicenter  study  in Thailand. American  Journal  of  Infection
Control , 33 (10), 587–594.
Ke menkes,  R.  (2018). Direktorat  Jenderal  Bina Upaya  Kesehatan.  Ped om an  Paket  Dasar Pelayana n  Kesehatan  Gigi  dan  Mulut  di Puskesmas .
Ling,  Nito,  Iwamasa  &  H.  Kunitake.,  I.  &  H.   K.
(2018). Pedo man APSIC untuk Pencegah an Infeksi Daerah Operasi. Singapura: Asia Pacific Society of
Infection Control (A PSIC). Ke menkes  RI.  (2018). Peraturan Menteri Kesehatan Rep ublik Indonesia No.27
Tahun  20 17  tentang  Pedo man  Pencegahan dan  Pengen dalian  Infeksi  di  Fasilitas Kesehatan . Jakarta: Menkes RI. Mosley. (2018). Dictionary of Data Manage ment:  Technics  Publications .  New Jersey: LLC.

## Jurnal Kesehatan
Author(s) : Rudy Kurniawan, Farid Agushybana, Sri Ac hadi Nugraheni
Ortega,  D.  (2017).  Seven  Characteristics  That Define Quality Data.
Owens,  C.,  &  Stoessel,  K.  (2018).  Surgical  s ite infections: epidemiology, mic robiolog y and prevention. Journal of Hospital
Infection , 70 (2), 3–10.
Poluan,  N.R.N.,  Penelewen,  J.,  Sitanggang,  E.  P.
(2016). Analisis pencegahan Infeksi Daerah  Operasi  (IDO )  di  Instalasi  Bedah Sentral  Rumah  Sakit  Prof.  Dr.R.D.  Kando u Kota  Manado. Jurnal  Paradigma , 1 (5),  1– 11.
Sani  K,  F.  (2018). Metodologi  Penelitian Farm asi  Komunitas  dan  Eksperimental . Yogyakarta: Deepublish.
Toharin,  S.  N.  R.  (2015 ).  Hubu ngan  Mo difikasi Gaya  Hidup  dan  Kepatu han  Konsumsi Obat  Antidiabetik  dengan  Kadar  Gula Darah  Pada  Penderita  Diabetes  Melitus Tipe  2  Di  Rs  Qim  Batang  Tahu n  2013. Unnes  Journal  of  Public  Health. , 4 (2), 153–16 1.
https://doi.org/10.15294/ujp h.v4i2.5193
Wang,  R.,  &  Strong,  D.  (2020 ).  Beyond accuracy:  What  data  quality  means  to  data Consu mers. Journal of Ma nage ment Information Systems , 12 (4), 5–34.
Woods,  A.  (2015).  Key  points  in  the  CDC’s surgical  site  infection  guideline:  Advances in  skin  &  amp. Wound  Care , 18 (4),  215– 220.