## JURNAL ILMIAH PEREKAM DAN INFORMASI KESEHATAN IMELDA
Vol.5 No.1, Februari2020, pp. 30-39 ISSN: 2597-7156 (Online),2502-7786 (Print) http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI
 30

## Optimalisasi Antrian Menggunakan Metode Single Channel Single Phase (Studi Kasus DR. Reksodiwiryo Padang)

## Yeyi Gusla Nengsih
Program Studi D-III Perekam Medis dan Informasi Kesehatan, Universitas Imelda Medan
Article Info ABSTRAK Article history: Received Feb 18, 2020 Revised Feb 25, 2020 Accepted Feb28, 2020 Queue  is  an  event  where  customers  have  to  wait  their  turn  to  get service.  The  process  of  queuing  at  the  Padang  Army  Hospital pharmacy  is  a  problem  that  is  often  a  complaint  for  patients.  To overcome this problem a queuing system method is needed in order to get  the  performance  of  the  queuing  model.  So  as  to  provide  an overview and solutions to improve service performance in the process of taking drugs at the Padang Army Hospital dispensary. The Queuing model used is the Single Channel Single Phase queue model which has one path and one service that is flowed by a single queue. The variables to be observed are interarrival time, service start time and service finish time  by  assuming  poisson  distribution  patterns.  The  results  of  this study  will  be  obtained  the  longest  server  busy  time  is  94.12%,  the average number of patients in the longest queue per period (Lq) is 15 patients, the average number of patients in the longest system period (Ls) is 16 patients, patient time in the longest system of time period (Ws)  which  is  60  minutes,  patient  time  is  in  the  longest  queue  per period of time (Wq) which is 56.472 minutes.

## Keywords:
Patient Satisfaction Queue System
Single  Channel  Single  Phase Method Padang RST
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Corresponding Author:
Yeyi Gusla Nengsih, Program Studi D-III Perekam Medis dan Informasi Kesehatan , Universitas Imelda Medan,
Jl. Bilal No. 52 Kelurahan Pulo Brayan Darat I Kecamatan Medan Timur, Medan - Sumatera Utara. Email: yeyigusla22@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  teknologi  informasi  dan  komputer  yang  berkembang  pesat  saat  ini ,  sangat  diperlukan untuk  mendapatkan  informasi  agar  pekerjaan  dapat  direalisasikan  secara  efektif  dan  efesien  serta mempermudah  tugas  manusia,  tidak  terkecuali  dalam  bidang  kesehatan  salah  satunya  proses pengambilan  obat  yang  dilakukan  di  Rumah  Sakit  Tentara  Padang.  Disadari  atau  tidak,  setiap manusia  sering  kali  dihadapkan  pada  situasi  yang  sama  yaitu  mengantri  untuk  mendapatkan pelayanan.  Antri  yang  panjang  akan  menimbulkan  citra  yang  kurang  baik  pada  pasien  dan  akan mengalami kerugian karena sedikitnya keuntungan.
Tanggung jawab utama dari unit Rumah Sakit Tentara Padang adalah menyediakan dan membuat obat-obatan menurut resep dokter yang disampaikan ke loket pengambilan obat, dan juga bertanggung jawab atas kecepatan serta ketepatan dalam pelayanan. Apalagi rumah sakit yang begitu besar dengan sedikit staff, solusi untuk meningkatkan layanan rumah sakit dan kepuasan pasien sangat diperlukan. Setelah di survey secara langsung ke Rumah Sakit Tentara  Padang  tersebut,  ternyata  sering  terjadi  penungguan  orang  cukup  banyak  diloket
31 pengambilan obat terutama pada saat jam-jam sibuk. Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan waktu tunggu atau antrian menyatakan sangat membantu pihak manajemen rumah sakit  dalam  memenuhi  kepuasan  pelayanan  di  rumah  sakit  (E.  Simanjuntak,  2016;  M. Simanjuntak, 2016).
Untuk memecahkan masalah analisis dan sintesis pada kasus pertama harus mengetahui tingkat intensitas pelayanan (p), probabilitas p0, rata-rata panjang antrian, waktu rata-rata menunggu untuk dilayani, waktu setiap pasien selama dalam sistem, waktu setiap pasien selama dalam antrian dan tingkat  kedatangan  di  asumsikan  sebagai  distribusi  poisson  dengan  menggunakan  metode  antrian single channel single phase.

## 2. METODE PENELITIAN Struktur Antrian
Struktur antrian terbagi dalam beberapa model antara lain :
1. Single channel - single phase
Single  channel  merupakan  sistem  pelayanan  yang  memiliki  satu  jalur  atau  satu pelayanan.Sedangkan  single  phase  adalah  hanya  memiliki  satu  stasiun  pelayanan sehingga  setelah  menerima  pelayanan  dapat  langsung  keluar  dari  sistem  antrian.  Dan dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Single Channel - Single Phase
2. Single channel - multi phase
Single  channel  multi  phase  atau  jalur  tunggal  beberapa  tahap  pelayanan  yaitu  sistem antrian  yang  hanya  ada  satu  jalur  antrian  namun  ada  dua  atau  lebih  pelayanan  yang dilaksanakan secara berurutan.

## Gambar 2. Single Channel - Multi Phase
3. Multi channel - single phase
Multiple  channel  single  phaseatau  jalur  ganda  satu  tahap  pelayanan  yaitu  sistem  yang hanya terdapat satu jalur antrian dengan dua ataulebih fasilitas pelayanan.

## Gambar 3. Multi Channel - Single Phase

## 4. Multi channel - multi phase
Multiple channel multi phaseatau jalur ganda beberapa tahap pelayanan yaitu sistem yang terdapat beberapa jalur antrian dengan beberapa tahap pelayanan.

## Gambar 4. Multi Channel - Multiphase
Kriteria Antrian
32
Ada beberapa kriteria atau notasi antrian yang harus kita ketahui adalah sebagai berikut: Tabel 1. Notasi Antrian
Notasi Penjelasan  1/   1/  N Lq Ls Wq Ws
W K P Q P n P o
Tingkat kedatangan rata-rata Rata-rata waktu antar kedatangan Tingkat pelayanan rata-rata Waktu pelayanan rata-rata Jumlah individu dalam sistem pada suatu waktu Rata-rata jumlah individu dalam antrian Rata-rata jumlah individu dalam system Waktu individu berada dalam antrian Waktu rata-rata yang dihabiskan dalam system Tingkat pengganguran server Tingkat kesibukan server Tingkat intensitas fasilitas pelayanan Kepanjangan maksimum sistem Probabilitas jumlah dan individu dalam system Probabilitas tidak ada individu dalam system

## Model Antrian Single Channel-Single Phase (M/M/1)
Persamaan  yang  digunakan  dalam  menganalisis  antrian  pada  model  antrian  single channel-single phase adalah sebagai berikut :
1. Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem
P0 = 1 – P.................................................................................................................(1) 2. Tingkat kesibukan server
P = λ μ ........................................................................................................................(2)
3. Rata-rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P ....................................................................................................................(3)
4. Rata-rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ(μ−λ) 2
.........................................................................................................(4)
5. Waktu yang dibutuhkan pasien dalam sistem
Ws = 1
μ−λ ..................................................................................................................(5)
6. Waktu yang diperlukan pasien dalam antrian
Wq = λ μ(μ−λ) ..............................................................................................................(6)

## A. Jenis Penelitian
Dari kasus yang ada pada Rumah Sakit Tentara Padang penulis memilih target untuk menyelesaikan masalah menggunakan metodologi penelitian yang dilakukan secara sistematik yaitu sebagai pedoman dalam pelaksanaan penelitian ini, agar hasil yang dicapai  tidak  menyimpang  dari  tujuan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Adapun penelitian ini di awali dengan mengidentifikasi masalah yakni menggunakan metode antrian single  channel-single  phase guna  mengoptimalisasi  tingkat  pelayanan terhadap pasien serta didukung dengan bahasa pemrograman visual basic .
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  ke  lapangan  sehingga menggambarkan realitas masalah antrian yang sebenarnya. Data yang diambil adalah
33 data  primer  yaitu  dengan  menghitung  waktu  kedatangan  pasien,  mulai  proses  dan selesai  proses  yang  terjadi  pada  Rumah  Sakit  Tentara  Padang.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  mempelajari  dan  menelaah  jurnal,  buku  dan  tulisan  yang berhubungan dengan penelitian ini. Pelaksanan observasi lapangan dilakukan selama 3hari yang dipilih yaitu tanggal 20 – 22 juni 2018 yang dilakukan pada jam 08.00 - 18.00 akan tetapi yang akan digunakan dan di olah sebagai sampel dalam penelitian ini khusus pada hari rabu.

## Gambar 5. Kerangka Kerja Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil
Dari perhitungan di atas maka dapat diperoleh analisis antrian model m/m/1 atau metode antrian single channel-single phasepada Rumah Sakit TentaraPadang dalam periode tertentu sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Kinerja Sistem Antrian Per Waktu Kinerja sistem antrian P P0 Ls Lq Ws Wq 08.00-09.00 0,615 0,385 1,6002 0,9847 12 7,4 09.00-10.00 0,539 0,462 1,1669 0,6283 10 5,388 10.00-11.00 0,75 0,25 3 2,25 15 11,25 11.00-12.00 0,864 0,136 6,3368 5,4697 20 17,27 12.00-13.00 0,914 0,0869 10,5075 9,5870 30 27,39 13.00-14.00 0,895 0,1052 8,5058 7,6053 30 26,844 14.00-15.00 0,9412 0,0588 16,0069 15,0589 60 56,472 15.00-16.00 0,8 0,2 4 3,2 60 48
Rangkaian  percobaan  dari  hasil  kinerja  sistem  antrian  diatas  dengan  menggunakan perangkat lunak Visual Basic dapat dilihat pada gambar 8 dan gambar 9 yaitu :
Gambar 6. Form Pengujian Metode
Metode Antrian Single Channel Single Phase ANALISA SISTEM DATA ANTREAN PERANCANGAN SISTEM

## Gambar 7. Laporan Hasil Hitungan Prediksi

## 3.2. Pembahasan
Metode antrian single channel-single phese adalah pelayanan yang memiliki satu jalur dan satu pelayanan sehingga setelah menerima pelayanan dapat langsung keluar dari sistem antrian. Adapun langkah-langkah metode antrian single channel single phase dapat dilihat pada algoritma berikut ini :
Algoritma Proses Antrian Single Channel Single Phase :
1. Perhitungan  Service  Time  (Waktu layanan)
2. Perhitungan  Time  in  Queu  (Waktu dalam antrian)
3. Perhitungan  Time  in  System  (Waktu dalam sistem)
4. Hasil  simulasi  rata-rata  waktu  tunggu dalam antrian
5. Hasil  simulasi  rata-rata  waktu  tunggu dalam sistem
6. Analisa  sistem  antrian  dengan  model antrian single channel single phase atau M/M/1
7. Hasil kinerja sistem antrian
8. Selesai
Gambar 8. Langkah Metode Antrian Single Channel-Single Phase
Perhitungan Service Time (Waktu Layanan) Diketahui SET = 08.15 SST = 08.09 Untuk mencari perhitungan Service Time (ST) digunakan rumus : ST = SET – SST ST = 08.15 – 08.09 = 00.06
Perhitungan Time In Queu (Waktu Dalam Antrian) Diketahui SST = 08.09 AT = 07.19 Untuk mencari perhitungan Time In Queu (TIQ) digunakan rumus : TIQ = SST – AT TIQ = 08.09 – 07.19 = 00.50
Perhitungan Time In System (Waktu Dalam Sistem) Diketahui SET = 08.15 AT = 07.19
35
Untuk mencari perhitungan Time In System (TIS) digunakan rumus : TIS = SET – AT TIS = 08.15 – 07.19 = 00.56
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  di  atas,  untuk  lebih  detail  nya  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini sebagai berikut :

## Gambar 9.  Perhitungan ST, TIQ, TIS

## Hasil Simulasi Rata-Rata Waktu Tunggu Dalam Antrian
Dari  perhitungan  diatas,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  waktu rata-rata pasien menunggu dalam antrian yaitu 84:08 = 5048 menit/128 Pasien = 39,5 Menit.

## Hasil Simulasi Rata-Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem
Sedangkan  perhitungan  untuk  mengetahui  waktu  rata-rata  pasien  menunggu  dalam sistem yaitu 92:05 = 5525 menit/128 Pasien = 43,2 Menit.

## Analisa Sistem Antrian Dengan Model Antrian Single Channel-Single Phase (M/M/1)
Dalam  penelitian  ini  penulis  dapat  menganalisa  dengan  menggunakan  model  antrian single channel single phase atau m/m/1 untuk dapat melihat kinerja sistem antrian yang ada. Yang mana rumus telah dijelaskan pada bab 2 sebelumnya sebagai berikut : λ =  Tingkat kedatangan rata-rata persatuan waktu μ =  Tingkat pelayanan rata-rata persatuan waktu
Pada jam 08.00 – 09.00 diketahui λ=8 μ=13
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = λ μ = 8 13 = 0,6154 = 61,54%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 61,54% = 0,3846 = 38,46%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,6154 1−0,6154 = 0,6154 0,3846 = 1,6002 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ ( μ − λ ) 2 = 8 13(13−8) 2 = 64 13(5) = 64 65 = 0,9847 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 13−8 = 1 5 = 0,2 x 60 menit = 12 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 8 13(13−8) = 8 13(5) = 8 65 = 0,1230 x 60 menit = 7,4 menit
Pada jam 09.00 – 10.00 diketahui λ=7 μ=13
36
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = λ μ = 7 13 = 0,5385 = 53,85%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem
P0 = 1 – P = 1 – 53,85% = 0,4615 = 46,15%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,5385 1−0,5385 = 0,5385
0,46,15 = 1,1669 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ ( μ − λ ) 2 = 7 13(13−7) 2 = 49 13(6) = 49 78 = 0,6283 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 13−7 = 1 6 = 0,1667 x 60 menit = 10,002 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 7 13(13−7) = 7 13(6) = 7 78 = 0,0898 x 60 menit = 5,388 menit
Pada jam 10.00 – 11.00 diketahui λ=12 μ=16
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = λ μ = 12 16 = 0,75 = 75%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 75% = 0,25 = 25%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,75 1−0,75 = 0,75 0,25 = 3 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ ( μ − λ ) 2 = 12 16(16−12) 2 = 144 16(4) = 144 64 = 2,25 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 16−12 = 1 4 = 0,25 x 60 menit = 15 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 12 16(16−12) = 12 16(4) = 12 64 = 0,1875 x 60 menit = 11,25 menit
Pada jam 11.00 – 12.00 diketahui λ=19 μ=22
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = λ μ = 19 22 = 0,8637 = 86,37%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 86,37% = 0,1363 = 13,63%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,8637 1−0,8637 = 0,8637 0,1363 = 6,3368 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ ( μ − λ ) 2 = 19 22(22−19) 2 = 361 22(3) = 361 66 = 5,4697 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 22−19 = 1 3 = 0,3333 x 60 menit = 19,998 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 19 22(22−19) = 19 22(3) = 19 66 = 0,2879 x 60 menit= 17,274 menit
37 Pada jam 12.00 – 13.00 diketahui λ=21 μ=23
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = λ μ = 21 23 = 0,9131 = 91,31%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 91,31% = 0,0869 = 8,69%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,9131 1−0,9131 = 0,9131 0,0869 = 10,5075 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ(μ−λ) 2 = 21 23(23−21) 2 = 441 23(2) = 441 46 = 9,5870 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 23−21 = 1 2 = 0,5 x 60 menit = 30 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 21 23(23−21) = 21 23(2) = 21 46 = 0,4565 x 60 menit= 27,39 menit
Pada jam 13.00 – 14.00 diketahui λ=17 μ=19
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = 𝜆 𝜇 = 17 19 = 0,8948 = 89,48%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 89,48% = 0,1052 = 10,52%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = 𝑃 1−𝑃 = 0,8948 1−0,8948 = 0,8948 0,1052 = 8,5058 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = 𝜆 𝜇(𝜇−𝜆) 2 = 17 19(19−17) 2 = 289 19(2) = 289
38 = 7,6053 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 𝜇−𝜆 = 1 19−17 = 1 2 = 0,5 x 60 menit = 30 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = 𝜆 𝜇(𝜇−𝜆) = 17 19(19−17) = 17 19(2) = 17 38 = 0,4474 x 60 menit= 26,844 menit
Pada jam 14.00 – 15.00 diketahui λ=16 μ=17
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = 𝜆 𝜇 = 16 17 = 0,9412 = 94,12%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 94,12% = 0,0588 = 5,88%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = 𝑃 1−𝑃 = 0,9412 1−0,9412 = 0,9412 0,0588 = 16,0069 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = 𝜆 𝜇(𝜇−𝜆) 2 = 16 17(17−16) 2 = 256 17(1) = 256 17 = 15,0589 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 𝜇−𝜆 = 1 17−16 = 1 1 = 1 x 60 menit = 60 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
38
Wq = 𝜆 𝜇(𝜇−𝜆) = 16 17(17−16) = 16 17(1) = 16 17 = 0,9412 x 60 menit= 56,472 menit
Pada jam 15.00 – 16.00 diketahui λ=4 μ=5
a) Tingkat intensitas fasilitas pelayanan
P = 𝜆 𝜇 = 4 5 = 0,8 = 80%
b) Probabilitas terdapat 0 orang dalam sistem P0 = 1 – P = 1 – 80% = 0,2 = 20%
c) Jumlah rata – rata pasien dalam sistem
Ls = P 1−P = 0,8 1−0,8 = 0,8 0,2 = 4 pasien
d) Jumlah rata – rata pasien dalam antrian
Lq = λ μ ( μ − λ ) 2 = 4 5(5−4) 2 = 16 5(1) = 16 5 = 3,2 pasien
e) Waktu pasien berada dalam sistem
Ws = 1 μ − λ = 1 5−4 = 1 1 = 1 x 60 menit = 60 menit
f) Waktu pasien berada dalam antrian
Wq = λ μ ( μ − λ ) = 4 5(5−4) = 4 5(1) = 4 5 = 0,8 x 60 menit= 48 menit

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian dapat disimpulkan bahwaDengan metode single channel single phase berhasil dirancang program perhitungan, mampu menjawab permasalahan dan memberikan penanganan  serta  hasil  coba  yang  didukung  dengan  perangkat  lunak Visual  Basic memperoleh  keakuratan  hingga  97%.  Prediksi  keakuratan  yang  cukup  tinggi  pada  apotik Rumah  Sakit  Tentara  Padang  dapat  membantu  pihak  manajemen  Rumah  Sakit  dalam menentukan penambahan loket pengambilan obat pada tahun berikutnya.

## REFERENCES
Carvalho, A., and Belo, O. 2016. “ Predicting waiting time in customer queuing systems”. 2016  IEEE international  conference  on  knowledge  engineering  and  applications, ICKEA 2016,155–159. https://doi.org/10.1109/ICKEA.2016.7803010 .
Eni, N., and Utami, I. T. 2016. “ Analisis antrian dengan model single channel single phase service pada stasiun pengisian bahan bakar umum ( spbu ) i gusti” . 12 (2), 125–138.
Jaber.,and Hussein, A. 2015. “ Performance study of Active Queue Management methods: Adaptive  GRED,  REDD,  and  GRED-Linear  analytical  model ”.  journal  of  king  saud university –computer and information sciences, 27 : 417.
Lesti,  M.  D.  2017.“ Analisis  Efisiensi  Waktu  Layanan  pada  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kota  Kediri  dengan  Multi  Channel  –  Single  Phase”. jurnal  simki- economic , Vol. 01 No. 07, ISSN : BBBB-BBBB , Tahun 2017.
Manin, P. A., and Tarantsev, A.  A. 2011 . “On some regularities in single-channel unclosed systems  with  two-phase  service”. journal  of  computer  and  systems  sciences international, 50(3), 438–447. https://doi.org/10.1134/S1064230711030117
39
Pughat,  A.,  and  Sharma,  V.  2015 .  “Queue  discipline  analysis  for  dynamic  power management in wireless sensor node”. 2015 annual ieee india conference (INDICON), 1–5. https://doi.org/10.1109/INDICON.2015.7443670
Rahayu, U. S., Wasono, R., and Utami,  T. W. 2016. “ Analisis Sistem Antrian Model Multi Phase-Multi Channel Pada Sentra Pelayanan Kios 3 in 1 Bbplk Semarang” . seminar nasional  pendidikan,  sains  dan  teknologi  fakultas  matematika  dan  ilmu  pengetahuan alam universitas muhammadiyah semarang, 323–330.
Shang, Y. H., Luo, H., and Yu, F. X. 2012. “ A phase calibration method for single channel monopulse tracking systems based on curve fitting technique” . proceedings of the 2012 2nd  international  conference  on  instrumentation  and  measurement,  computer, communication and control,IMCCC2012, 4–7.
https://doi.org/10.1109/IMCCC.2012.142
Simanjuntak,  E.  (2016). Pengaruh  Waktu  Tunggu  Petugas  Pelayanan  Rekam  Medis Terhadap  Kepuasan  Pasien  Di  Pendaftaran  Rawat  Jalan  Di  Rsud  .  Dr  .  R  .  M  . Djoelham . 1 (1), 35–38.
Simanjuntak, M. (2016). Tinjauan Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Pendaftaran Rawat Jalan Di. Ilmiah Perekam Dan Informasi Kesehatan Imelda , 1 (1), 21–28.
Vorakulpipat, C. 2015. “ From hospital to patient ’ s hand : aself-service device for checking patient status information using big data analysis” . 476–479.
Wereh, H. S., Mekel, P. A., and Nelwan, O. 2014. “ Analisis sistem antrian pada pt sinar pasifik internusa manado” . Emba, 2(2), 1371–1380.
Wresni, A., and Hendri. 2014. “ Simulasi model antrian multiple channel single phase pada sistem pelayanan kasir  first come first serve  (studi kasus  : giant  hypermarket  panam pekanbaru) ”.seminar nasional IENACO - 2014, ISSN: 2337-4349.
Xing, W., Li, S., and He, L. 2015. “ Simulation model of supermarket queuing system ”. 2015 : 8819.
Yong,  H.  S., Hao,  L., and Fa,X. Y. 2012.“ A phase  calibration  method  for  single  channel monopulse tracking systems based on curve fitting technique ”.2012 : 577.

## BIOGRAPHIES OF AUTHORS
Yeyi Gusla Nengsih, Gelar Sarjana diperoleh dari Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jurusan Ilmu Komputer pada Tahun 2017. Magister Ilmu Komputer diperoleh dari Universitas Putra Indonesia YPTK Padang pada Tahun 2018. Saat ini aktif sebagai pengajar di Program Studi D-III Perekam Medis dan Informasi Kesehatan Universitas Imelda Medan.