OPEN ACCESS
J. O F INISTA, V OL .21, N O . 1, PP .020-032, N OV 2019 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data Warehouse RSUD Dr.R. Goeteng

## Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
Pradika Destarini #1 , Agus Priyanto *2 , Atik Febriani #3
# Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl.D.I Panjaitan No.128, Purwokerto Kidul., Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1 15102110@st3telkom.ac.id , 2 agus_priyanto@ittelkom-pwt.ac.id , 3 atik@ittelkom-pwt.ac.id
* Fakultas Teknologi Industri dan Informatika
Accepted on 20-09-2019

## Abstract
RSUD  dr.R.Goeteng  Taroenadibrata  Purbalingga  merupakan  salah  satu  rumah  sakit  pemerintahan  daerah  yang  sebagai pusat layanan kesehatan di Purbalingga. Setiap hari hampir ratusan pasien yang harus dilayani oleh rumah sakit tersebut, sehingga  semakin  bertambahnya  data  kunjungan  pasien  khususnya  rawat  inap  dan  rawat  jalan  yang  harus  dikelolapun semakin banyak. Data warehouse sendiri merupakansalah satu cara yang digunakan dalam proses analisa serta pembuatan laporan yang di butuhkan suatu perusahaan atau instansi pemerintahan pada data dengan jumlah yang banyak. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kunjungan  pasien  rawat  jalan dan  rawat  inap periode tahun  2013  sampai dengan  2017.  Adanya  sistem  laporan Online  Analytical  Processing  (OLAP) berfungsi  untuk  mempermudah  dan mempercepat proses pengumpulan data untuk penyajian informasi sesuai dengan kebutuhan pihak rumah sakit. Nine-Step Methodologydigunakan  dalam  penelitian  ini sebagai  pengembangan data  warehouse yang  meliputi  Pemilihan  Proses, Pemilihan Grain, Identifikasi dan Penyesuaian, Pemilihan Fakta, Penyimpanan Pre-calculation ditabel fakta, Memastikan tabel dimensi, Pemilihan durasi database, Melacak perubahan dimensi secara perlahan, sertaPenentuan prioritas dan model query. Hasil yang di dapat dalam penelitian ini dapat mempercepat dalam penyajian informasi sesuai kebutuhan sehingga mampu memaksimalkan dalam menganalisis informasi tersebut.
Keywords: Data Warehouse, Nine-Step Methodology, Online Analytical Processing (OLAP), Rawat Inap, Rawat Jalan

## I. I NTRODUCTION
P erkembangan  teknologi  dan  informasi  saat  ini  banyak  digunakan  dalam  pengolahan  data  untuk menghasilkan  informasi  yang  lebih  cepat dan biasa digunakan  untuk  keperluan  perusahaan  maupun instansi pemerintahan.  Seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  semakin  tinggi  maka  akan  menghasilkan  kumpulan data  yang semakin besar. Hal iniberpengaruh terhadap teknologi  yangmemberikan lebih banyak kemudahan dalam mendapatkan informasi, sesuai dengan kebutuhan dalam jumlah data yang lebih besar pula. Penyajian
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
21
informasimembutuhkan  database  untuk  menampung  data-data  yang  setiap  saat  semakin  bertambah  banyak sehingga ukuran  database  pun  semakin  besar.  Tidak  bisa  dipungkiri  bahwa  saat  ini  rumah  sakit  di  setiap harinya  akan  banyak  pasien  yang  berdatangan  untuk  menjalankan  perawatan  maupun  pengobatan sehingga dalam  penyajian  informasi  juga  akan  semakin  lamadisebabkan  oleh banyaknya  data.Untuk  meningkatkan layanan  pada  rumah  sakit  diperlukan  adanya  sistem  yang  dapat  menghasilkan  informasi dengan cepat dan sesuai dengan kebutuhan sehingga dalam menyajikan laporanpun akan semakin cepat.
RSUD dr. R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga merupakan salah satu rumah sakit pemerintahan daerah yang  terdapat  pengelompokan  unit.  Banyaknya  unit  yang  tersedia  di  rumah  sakit  pastinya  membutuhkan sumber daya manusia sesuai dengan keahlian dibidangnya masing-masing agar pelayanan yang diberikan juga akan lebih maksimal. Pada RSUD dr. R. Goeteng Taroenadibrata dari tahun ke tahun khususnya pada rawat inap  dan  rawat  jalan  terus  mengalami  peningkatan  pasien.  Adanya  jumlah  data  yang  besar  maka  perlu dikembangkan  sebuah  sistem datawarehouse untuk  memudahkan  mendapatkan  informasi  dan  membuat laporan akan cepat sesuai kebutuhan. Kunjungan pasien rawat inap dan rawat jalan diambil dari tahun 2013 sampai dengan 2017.Jumlah pasien rawat inap sebanyak 85.664 pasien dan rawat jalan 667.898 pasien.
Gambar 1. Data Kunjungan Pasien Rawat Inap dan Rawat Jalan
Berdasarkan  deskripsi  diatas  maka disusun penelitian  dengan  judul  “Analisa  terhadap  Layanan  Pasien pada Data Warehouse RSUD dr.R. Goeteng Taroenadibrata menggunakan Laporan OLAP dengan Nine-Step Methodology” .  Adapun  yang  menjadi  alasan  dilakukan  penelitian  dengan  judul  tersebut  adalah  untuk mempercepat proses pengumpulan data untuk penyajian informasi sehingga mampu memaksimalkan kualitas layanan  dari  pihak  rumah  sakit  dengan  menerapkan  OLAP  untuk  mendapatkan  laporan  yang  diperlukan sesuai dengan kebutuhan pihak rumah sakit.

## II. L ITERATURE R EVIEW

## A. Penelitian Sebelumnya
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  datawarehouse untuk  membuat  laporan  menggunakan  OLAP  dan analisis kunjungan pasien bukan kali pertama dilakukan. Penelitian ini akan membahas mengenai analisa pada kunjungan  pasien  berdasarkan  unit  rawat  inap  dan  rawat  jalan  yang  diterapkan  pada  OLAP  untuk mendapatkan informasi sesuai kebutuhan.
Penelitian  dari  Nur  Ardista,  Taufik,  Purbandini  dari  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  di  Universitas Airlangga  Kampus  C  Mulyorejo,  Surabaya  dengan  judul  “Rancang  Bangun Data  Warehouse untuk Pembuatan  Laporan  dan  Analisis  pada  Data  Kunjungan  Pasien  Rawat  Jalan  Rumah  Sakit  Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing (OLAP) ”. Masalah  yang diangkat  yaitu dikarenakan pihak rekam medis mengalami kesulitan dalam membuat laporan kunjungan pasien pada unit rawat jalan. Adanya Datawarehouse menghasilkan  sistem  OLAP  yang  digunakan  untuk  membantu  kinerja  pihak  rekam  medis RSUA sehingga dapat menangani kendala pada informasi laporan yang perhitungannya masih secara manual sesuai dengan format yang dibutuhkan[1].
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
22
Adapun  penelitian  serupa  yang  telah  dilakukan  oleh  Totok  Suprawoto,  Enny  Itje  Sela  dan  Syamsu Windarti dengan judul “Prototipe Integrasi Data Morbiditas Pasien Puskesmas ke dalam Data Warehouse di Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul”. Permasalahan yang dialam i pada penelitian ini dalam membuat laporan masih secara manual namun pihak puskesmas di haruskan membuat laporan secara rutin yang akan di tujukan ke  Dinas  Kesehatan  kabupaten  Bantul  sehingga  mengakibatkan  informasi  yang  di  dapatkan  kurang  tepat waktu. Adanya datawarehouse pada puskesmas di kabupaten Bantul menghasilkan laporan berupa raw data yang diinginkan oleh Dinas Kesehatan tanpa harus meminta laporan ke masing-masing puskesmas[2].

## B. Dasar Teori

## 1. DataWarehouse
Data Warehouse merupakan sebuah gudang data yang berisi data dalam jumlah besar dan digunakan untuk proses analisa serta pembuatan laporan yang dibutuhkan suatu perusahaan atau instansi pemerintahan. Hal ini dapat  diperkuat  dari  beberapa  ahli  seperti Han  Jiwai,  W.H  Inmon dan  lainnya.  Menurut W.H  Inmon dalam bukunya Building The Data Warehouse (2005), Data Warehouse adalah koleksi data  yang mempunyai sifat berorientasi subjek (subject-oriented), terintegrasi dan konsisten (Integrated and Consistent), time varian dan bersifat tetap, serta tidak berubah (Non Volatile)[3].

## 2. ETL(Extract, Transform, And Load)
Menurut Ralph Kimball dan Joe Caserta, ETL merupakan langkah dalam pemrosesan data padadatabase yang melibatkan kegiatan proses ekstraksi dari data sumber yang akan di transformasikan kemudian dialirkan atau di teruskan ke datawarehouse[4].

## 3. Nine-Step Methodology
Perancangan Data  Warehouse menggunakan Nine-Step  Methodology meliputi    Pemilihan  Proses, Pemilihan  Grain,  Identifikasi dan Penyesuaian, Pemilihan Fakta,  Penyimpanan pre-calcultion di tabel  fakta, Memastikan  tabel  dimensi,  Pemilihan  durasi database, Melacak  perubahan  dimensi  secara  perlahan, serta Penentuan prioritas dan model query[5].

## 4. OLAP (Online Analytical Processing)
Online  Analytical  Processing merupakan  metode untuk  menampilkan  informasi  dari  permintaan  proses analisis  yang  bersifat  dimensional  secara  cepat  dengan  menggunakan  aplikasi  dan  teknologi  yang  dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensi untuk tujuan analisis. OLAP juga bagian dari kategori  yang  lebih  global  dari  sebuah  konsep  yang  juga  merangkum  hubungan  antara  pelaporan  dan penggalian data. OLAP mampu menunjukan kepada pengguna bagaimana data-data dikumpulkan dari sumber data hingga data dapat diseragamkan dan di analisis guna memperoleh informasi didalamnya[6].

## 5. Framework Codeigniter
Framework  CodeIgniter adalah framework PHP  yang  membantu  mempercepat  dalam  mengembangkan aplikasi web berbasis PHP dibandingkan dengan menulis semua code program dari awal[7].

## 6. MySQL
MySQL merupakan  turunan  salah  satu  konsep  utama  dalam database terutama  untuk  pemilihan  atau seleksi  dan  pemasukan  data yang  memungkinkan  pengoperasian  data  dikerjakan  dengan  mudah  secara otomatis[8].

## 7. XAMPP
XAMPPberfungsi  sebagai  server  yang  berdiri  sendiri  (localhost),  terdiri  atas  program Apache  HTTP Server, MySQL database, dan  penerjemahan bahasa dengan bahasa pemrograman PHP dan Perl. Program ini tersedia  dalam  GNU General  Public  License dan  bebas,  merupakan  web  server  yang  mudah  digunakan supaya tampilan halaman web dinamis[9].
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## 23 III. R ESEARCH M ETHOD

## A. Studi Literatur
Studi literatur pada penelitian ini merujuk pada penelitian sebelumnya yang masih berkaitan dengan topik. Studi  literatur  yang  dilakukan  dengan  cara  membaca  dan  memahami  jurnal  yang  terkait  dengan  penelitian seperti metode ataupun studi kasus yang digunakan sebagai acuan untuk pembahasan pada penelitian ini

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  data  primer  dimana  menggunakan  teknik  secara  observasi, wawancara  serta  pengambilan  data  dari  tahun  2013  sampai  dengan  2017  melalui  dokumen  tertulis  yang digunakan untuk mendukung kelengkapan pada penelitian.

## C. Perancangan Proses ETL DataWarehouse
Pada perancangan proses ETL Datawarehouse, ETL melakukan beberapa proses sesuai dengan fungsinya dimana Extract adalah data sumber yang kemudian akan di proses melalui transform, setelah melalui kedua tahap selanjutnya akan masuk proses load dimana data akan ditampilkan di halaman sistem atau OLAP[10].
Gambar 2. Proses ETL Datawarehouse

## D. Perancangan Laporan OLAP
Pada perancangan laporan OLAP, data yang berada di database r_sakit (sumber data) diterapkan ke dalam nine-step methodology terlebih dahulu agar mendaparkan hasil OLAP yang lebih baik.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
Gambar 3. Flowchart proses Nine-Step Methodology
Laporan  OLAP  dengan penerapan Nine-Step  Methodology adalah  laporan  kunjungan  pasien  khususnya rawat inap dan rawat jalan yang dibutuhkan oleh pihak rekam medis.

## E. Gambaran Umum Rancangan Sistem

## Gambar 4. Gambaran Umum Rancangan Sistem
Gambaran umum rancangan sistem dimana DBMS atau database r_sakit berisikan semua data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap dari tahun 2013 sampai dengan 2017, lalu melalui tahap ETL  yang mana data  tersebut  setelah  di  ekstrak  kemudian  masuk  ke  dalam Data  staging  area  yang  berfungsi  untuk menyediakan  tempat  bagi  proses transform atau  masuk  ke  dalam  databasse  dw_rs.  Setelah  proses  ETL berjalan  maka  data  akan  tampil  pada  OLAP.  Dimana  laporan  OLAP  yang  dibutuhkan  di  dalam  kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap ada 10 seperti yang tercantum pada Gambar 4.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
4.1 Penerapan Datawarehouse menggunakan Nine-Step Methodology
a. Pemilihan Proses
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  yang  dibutuhkan,  maka  dilakukannya  pemilihan  proses  yang  akan digunakan dalam perancangan nantinya. Proses yang dipilih yaitu rawat jalan dan rawat inap.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
Gambar 3. Flowchart proses Nine-Step Methodology
Laporan  OLAP  dengan penerapan Nine-Step  Methodology adalah  laporan  kunjungan  pasien  khususnya rawat inap dan rawat jalan yang dibutuhkan oleh pihak rekam medis.

## E. Gambaran Umum Rancangan Sistem

## Gambar 4. Gambaran Umum Rancangan Sistem
Gambaran umum rancangan sistem dimana DBMS atau database r_sakit berisikan semua data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap dari tahun 2013 sampai dengan 2017, lalu melalui tahap ETL  yang mana data  tersebut  setelah  di  ekstrak  kemudian  masuk  ke  dalam Data  staging  area  yang  berfungsi  untuk menyediakan  tempat  bagi  proses transform atau  masuk  ke  dalam  databasse  dw_rs.  Setelah  proses  ETL berjalan  maka  data  akan  tampil  pada  OLAP.  Dimana  laporan  OLAP  yang  dibutuhkan  di  dalam  kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap ada 10 seperti yang tercantum pada Gambar 4.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
4.1 Penerapan Datawarehouse menggunakan Nine-Step Methodology
a. Pemilihan Proses
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  yang  dibutuhkan,  maka  dilakukannya  pemilihan  proses  yang  akan digunakan dalam perancangan nantinya. Proses yang dipilih yaitu rawat jalan dan rawat inap.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
Gambar 3. Flowchart proses Nine-Step Methodology
Laporan  OLAP  dengan penerapan Nine-Step  Methodology adalah  laporan  kunjungan  pasien  khususnya rawat inap dan rawat jalan yang dibutuhkan oleh pihak rekam medis.

## E. Gambaran Umum Rancangan Sistem

## Gambar 4. Gambaran Umum Rancangan Sistem
Gambaran umum rancangan sistem dimana DBMS atau database r_sakit berisikan semua data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap dari tahun 2013 sampai dengan 2017, lalu melalui tahap ETL  yang mana data  tersebut  setelah  di  ekstrak  kemudian  masuk  ke  dalam Data  staging  area  yang  berfungsi  untuk menyediakan  tempat  bagi  proses transform atau  masuk  ke  dalam  databasse  dw_rs.  Setelah  proses  ETL berjalan  maka  data  akan  tampil  pada  OLAP.  Dimana  laporan  OLAP  yang  dibutuhkan  di  dalam  kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap ada 10 seperti yang tercantum pada Gambar 4.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
4.1 Penerapan Datawarehouse menggunakan Nine-Step Methodology
a. Pemilihan Proses
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  yang  dibutuhkan,  maka  dilakukannya  pemilihan  proses  yang  akan digunakan dalam perancangan nantinya. Proses yang dipilih yaitu rawat jalan dan rawat inap.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## b. Pemilihan Grain
Pada tahap grain menentukan record di dalam tabel fakta yang  akan  digunakan  untuk  membangun data warehouse, sebagai berikut.
1) Rawat Inap
Pemilihan grain yang dilakukan pada rawat inap merupakan jumlah pasien rawat inap berdasarkan Waktu, Jenis Kelamin, Status Pasien, Ruang, Kelas, Cara Pulang, Provinsi, Kabupaten, Kecamatan, Umur, Cara Bayar dan Rujukan.
2) Rawat Jalan
Pemilihan Grain yang  dilakukan  pada  rawat  jalan  merupakan  jumlah  pasien  rawat  jalan berdasarkan Waktu, Jenis Kelamin, Provinsi, Kabupaten, Kecamatan, Klinik dan Asuransi.
c. Identifikasi dan Penyesuaian dimensi
Pada tahap ini,  membangun  atau  mengidentifikasi  dimensi  yang  dipilih  untuk  mengatur konteks  tentang fakta di dalam tabel fakta, Sebagai berikut
1) Rawat Inap
Dimensi yang dilakukan pada rawat inap untuk analisis yaitu dimensi Waktu, Jenis Kelamin, Status Pasien, Ruangan, Cara Pulang, Kecamatan, Umur, Cara Bayar dan Rujukan.
2) Rawat Jalan
Dimensi  yang  dilakukan  pada  rawat  jalan  untuk  analisis  yaitu  dimensi  Waktu,  Jenis  Kelamin, Kecamatan, Klinik dan Asuransi.
d. Pemilihan Fakta
Pada  tahap  ini  melakukan  pemilihan  fakta  yang  akan  digunakan  untuk  tabel  pada  rawat  inap  dan  rawat jalan, sebagai berikut :
1) Fakta Rawat Inap
Tabel1 Pemilihan Fakta Rawat Inap Nama Kolom Tipe Data Panjang kdwaktu Datetime kdjeniskelamin Varchar 25 kdsp Varchar 25 kdkelas Varchar 25 kdruangan Varchar 25 kdarapulang Varchar 25 idkecamatan Int 11 idkabupaten Int 11 kdumur Char 11 kdcarabayar Varchar 100 kdrujukan Varchar 25
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## 2) Fakta Rawat Jalan
Tabel 2 Pemilihan Fakta Rawat Jalan Nama Kolom Tipe Data Panjang kdwaktu Datetime kdjeniskelamin Varchar 25 idkecamatan Int 11 idkabupaten Int 11 kdklinik Varchar 25 kdasuransi Varchar 25
e. Penyimpanan Pre Calculation Di Tabel Fakta
Kalkulasi fakta rawat inap dan rawat jalan yang terdapat pada tabel fakta, sebagai berikut:
1) Fakta Rawat Inap
Kalkulasi  pada  fakta  rawat  inap  merupakan  jumlah  pasien berdasarkan  Jenis  Kelamin,  Status Pasien, Ruang, Kelas, Cara Pulang, Provinsi, Kabupaten, Kecamatan, Umur, Cara Bayar, Rujukan dan total pasien.
2) Fakta Rawat Jalan
Kalkulasi  pada  fakta  rawat jalan  merupakan jumlah pasien  berdasarkan    Jenis Kelamin,  Provinsi, Kabupaten, Kecamatan, Klinik, Asuransi dan total pasien rawat jalan.
f. Memastikan Tabel Dimensi
Pada tahap ini menambahkan keterangan di setip dimensi untuk mempermudah pengguna.
Tabel 3 Memastikan tabel dimensi pada rawat inap dan rawat jalan Dimensi Field Keterangan Waktu tgl_masuk Analisis jumlah pasien perTahun Jenis Kelamin w_jk Analisis jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin Status Pasien w_sp Analisis jumlah pasien berdasarkan status pasien Ruangan w_ruangan Analisis jumlah pasien berdasarkan kelas dan ruangan Cara Pulang w_carapulang Analisis jumlah pasien berdasarkan cara pulang Kecamatan namakecamatan Analisis jumlah pasien berdasarkan provinsi, kabupaten, kecamatan Umur umur_mulai , umur_akhir Analisis jumlah pasien berdasarkan umur Cara Bayar w_carabayar Analisis jumlah pasien berdasarkan cara bayar Rujukan w_rujukan Analisis jumlah pasien berdasarkan rujukan Klinik w_klinik Analisis jumlah pasien berdasarkan klinik Asuransi w_asuransi Analisis jumlah pasien berdasarkan asuransi
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
g. Pemilihan Durasi Database
Durasi yang dimasukkan di dalam database selama lima tahun dari tahun 2013 sampai dengan 2017.
h. Melacak Perubahan Dari Dimensi
Atribut  yang  memungkinkan  dapat  berubah  karena  pada  tabel  dimensi  dapat  terjadi  perubahan  dalam waktu yang cukup lama. Terdapat tiga tipe dasar dalam melakukan perubahan pada atribut dimensi yaitu menulis  ulang  atribut,  membuat record dan  membuat  kolom  baru.  Pada  perubahan  ini  membuat record baru, sebagai berikut.
Tabel 4 Perubahan Dimensi Dimensi Atribut yang dapat berubah dim_jeniskelamin w_jk dim_statuspasien w_sp dim_ruangan w_ruangan dim_carapulang w_carapulang dim_kota namakecamatan , namakabupaten dim_umur umur_awal , umur_akhir dim_carabayar w_carabayar dim_rujukan w_rujukan dim_klinik w_klinik dim_asuransi w_asuransi
i. Penentuan Prioritas dan Model Query
Mempertimbangkan  pengaruh  pada  perancangan  upaya  untuk  menjaga  keamanan dengan  cara memproteksi data yang digunakan OLAP
Gambar 5.Snowflakes Schema Rawat Jalan
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## Gambar 5.SnowflakesSchema Rawat Inap

## 4.2 Penerapan ETL
a. Extract merupakan sebagai sumber data yang berasal dari database dimana data-datanya telah di tampung menjadi  satu  ke  dalam  database  yang  siap  untuk  melakukan  proses transform.  Database  r_sakit  adalah sumber  data  dimana  data  rawat  inap  dan  rawat  jalan  dari  tahun  2013  sampai  dengan  2017  telah dimasukkan ke dalam database yang siap untuk melakukan proses selanjutnya.
b. Transform. Pada proses ini, data-data hasil ekstraksi yang berada pada r_sakit akan ditransformasikan ke dalam  satu  database  lagi  untuk  menampung  hasil  dari  transformasi.  Database  dw_rs  merupakan  hasil transformasi atau datamart dimana hanya memuat data sesuai dengan kebutuhan atau analisis.

## Gambar 6. Halaman Transorm Data
Proses transform disediakan  pada  halaman  web  transformasi  untuk  mempermudah  saat  proses  merubah dari  database  r_sakit  ke  dalam  dw_rs  untuk  menampung  data-data  yang  di  perlukan.  Misalkan  proses transformasi  data  pada  rawat  inap  dengan  kategori  jenis  kelamin  maka  ketika  klik  pada  button  proses maka akan memproses data.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## Gambar 8. Proses Transform Berhasil
Biasanya  dalam  memproses  data  tersebut  membutuhkan  beberapa  menit  sampai  proses  benar-benar selesai. Jika proses selesai maka akan muncul pesan bahwa “Proses Transform Jenis Kelamin Berhasil”. Proses tersebut berhasil menambahkan ke dalam database dw_rs.

## Gambar 9. Database Datawarehouse
Database pada dw_rs dimana digunakan untuk menampilkan hasil tabel pada halaman laporan OLAP.
c. Load
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  di  proses  pada  dw_rs  akan  di  teruskan  (load)  ke  sistemnya  dimana pengguna  dapat  mengaksesnya.  Keluaran  dari  tahapan  loading  berupa  bentuk  data  maupun  informasi untuk kebutuhan analisis atau laporan sesuai dengan kebutuhan.
Pada  rawat  inap  penyajian  informasi  yang  di  tampilkan  berupa  waktu,  jenis  kelamin,  status  pasien, ruangan, cara pulang, kota, umur, cara bayar dan rujukan, dimana ruangan di ambil dari ruang dan kelas pada  rumah  sakit  sedangakn  kota  diambil  dari  provinsi,  kabupaten  kemudian  kecamatan  sebagai  bentuk dalam informasi.
Pada rawat jalan penyajian informasi hanya berupa waktu, jenis kelamin, kota, klinik dan cara bayar. Kota sendiri diambil dari provinsi, kabupaten kemudian kecamatan sebagai acuannya.

## 4.3 Penerapan OLAP
Menerapkan  laporan  olap  berdasarkan  jenis  kelamin  pasien  pada  rawat  inap.Jenis  kelamin  menunjukan jumlah  pasien  dimana kategorinya  meliputi  perempuan  dan  laki-laki.  Parameter  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah pasien berdasarkan tahun dan bulan melalui pivot tabel serta grafik.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology

## Gambar 10. PivotTable kategori Jenis Kelamin
Ketika hanya menginginkan perempuan saja atau laki-laki saja pada tahun tertentu cukup dengan memilih salah satu atau dapat menghapus salah satunya, namun pada tabel tersebut penulis mengambil data untuk perempuan dan laki-laki.
Gambar 11.Grafik Kategori Jenis Kelamin Perempuan Dan Laki-Laki
Grafik perempuan  telah  di  jelaskan  pada  laporan  OLAP  berbasis  website  ini  dengan  warna  hijau sedangkan merah untuk laki-laki atau bisa melihat keterangan yang berada di atas grafik.
Saat  menginginkan  laporan  berupa  table  dan  grafik  tersebut  bisa  langsung  cetak  melalui  tombol  print yang sudah di sediakan.
Gambar 12. Hasil Export Data Pasien Jenis Kelamin
Pada jenis kelaminpun terdapat laporan yang berupa data pasien dan rekap data. Fungsinya sama seperti yang  lainnya melainkan  jika  memilih  data  pasien  Tedapat  pilihan  ketika  akan  mengexport  data  pasien
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
berdasarkan jenis kelamin, bisa memilih laki-laki, perempuan, atau laki-laki dan perempuan pada bulan dan tahun yang telah di tentukan. Format file hanya berupa excel serta CSV untuk data pasien.
Gambar 13.Laporan Pasien Jenis Kelamin Berdasarkan Data Pasien
Misal mengambil data pasien dengan jenis kelamin perempuan di bulan Mei 2016 dengan format excel, maka saat data pasien tersebut di export akan download data pasien rawat inap.
Gambar 14. Hasil Export Data Pasien Jenis Kelamin Perempuan
Hasil dari export data pasien dengan jenis kelamin perempuan pada bulan Mei 2016 berjumlah812. Data pasien di  excel  dengan  atribut no pasien,  no  daftar, tanggal  masuk, tanggal  keluar,  nama,  tanggal lahir, umur, jenis kelamin, desa, kecamatan, kabupaten, rujukan, ruang, kelas, dokter, debitur, deskripsi, diag2, diag3, diag4, diag5, status pasien dan cara pulang.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, bahwa analisa terhadap layanan pasien menggunakan Sistem laporan OLAP Data warehouse dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Nine-Step Methodology dan ETL diterapkan dalam membangun data warehouse.
b. Sistem  Laporan  OLAP  dapat  memberikan  kemudahan dan  mempercepat dalam  melakukan  proses analisis.
c. Data  yang  dimasukkan  ke  dalam  database datawarehouse disesuaikan dengan  kebutuhan  pihak pimpinan yang  meliputi tabel  waktu,  jenis  kelamin, status pasien,  ruangan, ruang kelas,  cara  pulang, kecamatan, umur, cara bayar, rujukan, klinik, asuransi.
d. Mendapatkan hasil analisa kunjungan pasien menggunakan sistem Laporan OLAP berupa data pasien dan rekap data dengan format excel, csv, pdf serta grafik.

## A CKNOWLEDGEMENT
Terimakasih  peneliti  ucapkan  kepada  Allah  SWT sehingga  peneliti  sudah  sampai  pada  tahap  ini,  tidak lupa kepada pembimbing atas arahan dan bimbingannya sehingga peneliti dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik dan kepada kaluarga serta teman-teman yang senantiasa selalu memberikan doa, semangat, dan motivasinya. Peneliti berharap, hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca.
P RADIKA D ESTARINI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 20-32 Analisa Terhadap Layanan Pasien Pada Data WarehouseRSUD Dr.R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga Menggunakan Laporan Olap Dengan Nine-Step Methodology
32

## R EFERENCES
[1] N. Ardista, “Rancang Bangun Data Warehouse Untuk Pembuatan Laporan dan Analisis pada Data Kunjungan Pasien Rawat Jalan Rumah Sakit Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing ( OLAP ),” Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 3, no. Data Warehouse, 2017.
[2] T. Suprawoto, E. I. Sela, and S. Windarti, “Prototipe Integrasi Data Morbiditas Pasien Puskesmas ke dalam Data Warehouse di Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul,” J. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 2, pp. 83 – 92, 2017.
[3] T. Oktavia, “Perancangan Model Data Warehouse dalam Mendukung Perusahaan Jasa Pengiriman,” semnasIF, no. Model Data Warehouse, pp. 93 – 100, 2011.
[4] I. P. A. E. Pratama, HANDBOOK DATA WAREHOUSE. 2017.
[5] M. Suzana, Jemakmun, and Suyanto, “Analisis Dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari,”
J. Ilm. Tek. Inform. Ilmu Komput., vol. 12, no. Perancangan Data Warehouse, pp. 1 – 14, 2013.
[6] A. Supriyatna, “Sistem Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Aplikasi Online Analytical Processing (Olap) Data Warehouse,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 12, no. Analisis Data Mahasiswa, pp. 62 – 71, 2016.
[7] S. Gi and M. D. P. Palembang , “Penerapan Data Warehouse dan Data Mining untuk Pengambilan Keputusan Pemasaran Terhadap Data Penjualan Perusahaan Retail menggunakan Algoritma Apriori,” STMIK MDP Bus. Sch., no. 10, pp. 1 – 13, 2018.
[8] N. Caniati, A. L. Ghozali, and A. Sumarudin, “Imple mentasi Sistem Informasi Pemesanan Menu Makanan dan Minuman pada
Kafe Berbasis Web Menggunakan Jaringan Internet,” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 8 – 13, 2017.
[9] D. Priyanti and S. Iriani, “Sistem Informasi Data Penduduk Pada Desa Bogoharjo Kecamatan Ngadirojo Kabupaten Pacitan,”
IJNS, vol. 2, no. 4, pp. 55 – 61, 2013.
[10] M. JRP, Pentaho : Solusi Open Source untuk Membangun Data Warehouse . 2014.