## PROTOTIPE INTEGRASI DATA MORBIDITAS PASIEN PUSKESMAS KE DALAM DATA WAREHOUSE DI DINAS KESEHATAN KABUTEN BANTUL
Totok Suprawoto 1) , Enny Itje Sela 2) , Syamsu Windarti 3)
Prodi Sistem Informasi 1) , Prodi Teknik Informatika 2) , Prodi Manajemen Informatika 3) STMIK AKAKOM, Jl. Janti No. 143,Yogyakarta. totok@akakom.ac.id, ennysela@akakom.ac.id, wiwien@akakom.ac.id

## ABSTRAK
Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul  (Dinkes  Bantul)  merupakan  salah  satu  instansi  yang  saat  ini  mengalami permasalahan untuk memperoleh informasi kesehatan yang akurat dan terkini. Laporan yang harus dibuat secara rutin oleh puskesmas  yang  selanjutnya  direkapitulasi  di  Dinkes  Bantul  adalah  laporan  morbiditas  rawat  jalan  seperti  laporan Surveilans  Terpadu  Penyakit  (STP),  laporan  penyakit  berdasarkan  jenisnya,  dan  lain-lain.  Dari  hasil  analisis  dan perancangan data warehouse berdasarkan fact constellation schema yang meliputi dimensi:  waktu, pasien, kelompok umur, penyakit  dan  puskesmas,  selanjutnya  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  untuk  keperluan  pengambilan  keputusan  menggunakan data  mining.    Selanjutnya  dapat    juga  digunakan  untuk  menganalisis  data  pasien  dari  berbagai  dimensi  (waktu,  pasien, kelompok  umur,  penyakit  dan  puskesmas),  serta  menganalisis  pertumbuhan  jumlah  pasien  dari  tiap  periode  waktu  yang bermanfaat bagi manajemen Dinkes Bantul.Telah berhasil dibangun prototype integrasi data morbiditas pasien rawat jalan Puskesmas.  Untuk  meringankan  beban  petugas  surveilans  untuk  membuat  laporan  kepada  Dinkes  Bantul  telah  dibuat aplikasi Surveilans Terpadu Penyakit (STP). Sedangkan beberapa jenis laporan yang dibutuhkan setiap periodik telah dapat disimulasikan menggunakan instaview atau pentaho report.
Kata kunci: : data warehouse, dinkes Bantul, morbiditas, pasien rawat jalan, surveilans terpadu penyakit

## ABSTRACT
Bantul  District  Health  Office  (DHO  Bantul)  is  one  of  the  agencies  that  currently  experiencing  problems  to  obtain accurate and current health information. Reports to be made routinely by puskesmas further recapitulated in Bantul Health Office  are  reports  on  outpatient  morbidity  such  as  the  report  of  Integrated  Disease  Surveillance  (STP),  disease  report  by type,  and  others.From  result  of  analysis  and  design  of  data  warehouse  based  on  fact  constellation  schema  which  include dimension: time, patient, age group, disease and puskesmas, furthermore can be analyzed further for the purpose of decision making using data mining. Furthermore, it can also be used to analyze patient data from various dimensions (time, patient, age group, illness and puskesmas), and analyze the growth of patient number from each period of time which is useful for the management of DHO Bantul. Successfully built prototype data integration morbidity of outpatient Puskesmas. To ease the  burden  of  the  surveillance  officer  to  make  a  report  to  DHO  Bantul  has  made  the  application  of  Integrated  Disease Surveillance  (STP).  While  some  types  of  reports  are  needed  every  periodic  can  be  simulated  using  instaview  or  pentaho report.
Keywords: Bantul Health Office, data warehouse, integrated disease surveillance, morbidity, outpatients

## I. P ENDAHULUAN
inas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul  (Dinkes  Bantul)  merupakan  salah  satu  instansi  yang  saat  ini mengalami  permasalahan  untuk  memperoleh  informasi  kesehatan  yang  akurat  dan  terkini.  Informasi tersebut  biasanya  diperoleh  dari    puskesmas,  rumah  sakit,  klinik  kesehatan,  dan  dokter  praktek  di lingkungan  Kabupaten  Bantul.  Meskipun  puskesmas  dan  fsilitas  kesehatan  tersebut  sudah  memiliki  program aplikasi dan sudah dapat dikumpulkan berbagai data yang terkait dengan layanan kesehatan maupun data rekam medis,    namun  setiap  puskesmas  dalam  membuat  laporan  yang  ditujukan  pada  Dinkes  Bantul  masih  harus membuat  rekapitulasi  laporan  secara  manual.  Akibatnya  informasi  yang  dihasilkan  kurang    tepat  waktu,  data bersifat statis, dan tidak ada  jaminan akurasi dari hasil rekapitulasi data yang dibuat.
Salah  satu  laporan    yang  harus  dibuat  secara  rutin  oleh  puskesmas  dan  fasilitas  kesehatan  untuk  selanjutnya direkapitulasi  di  Dinkes  Bantul  adalah  laporan  morbiditas  rawat  jalan  seperti  laporan Surveilans Terpadu Penyakit (STP), laporan penyakit demam berdarah, muntaber, diare dll. Data yang harus dihimpun dalam laporan STP  belum  seluruhnya  dihasilkan  dari  Simpus  (IHIS  maupun  eHealth).  Selama  ini,  petugas  Surveilans  dalam menghimpun data harus memadukan data transaksi yang dihasilkan oleh Simpus dan ‘melidi’ dengan menghitung satu per satu data pasien untuk setiap jenis penyakit, per kelompok umur dan jenis kelamin yang dihimpun data
D
data register.  Untuk  itu  diperlukan  kecermatan  dalam  memasukkan  data  kedalam  Form  Excell  yang  disediakan untuk 28 kelompok penyakit dan 16 kelompok usia.
Mengingat besarnya manfaat yang akan diperoleh, penelitian ini menitikberatkan pada pengembangan aplikasi integrasi  data  morbiditas  pasien  puskesmas    menggunakan data  warehouse dengan  studi  kasus  Dinkes  Bantul, data  dihimpun  dari  puskesmas-puskesmas  di  kabupaten  Bantul  dan  secara  periodic  dikirimkan  ke  dinas  dalam bentuk raw  data ,  sehingga  Dinkes  bisa  menghasilkan  berbagai  laporan  yang  diinginkan    tanpa  harus  meminta laporan ke masing-masing puskesmas.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [3],  membahas  tentang  Seleksi  Pemilihan  Sistem  Informasi Kesehatan  Puskesmas  Menggunakan  Metode  AHP  (Studi  Kasus  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul),  terkait dengan  seleksi  pemilihan  Simpus  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan,  baik  untuk  menunjang  operasional internal  puskesmas  maupun  pelaporan  kepada  instansi  terkait.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  [8],  tentang aplikasi  sistem  informasi  sumber  daya  kesehatan  telah  dapat  diimplemetasikan  dan  memenuhi  kebutuhan informasi  sumber  daya  kesehatan  yang  selama  ini  dibutuhkan  oleh  Dinkes  Bantul,  khususnya  untuk  Profil Kesehatan Kabupaten. Informasi yang termasuk dalam sumber daya  kesehatan adalah tentang fasilitas-fasilitas yang ada di puskesmas serta profil tenaga kesehatan yang tersedia di puskesmas.
Sedang  penelitian  [9]  membahas  tentang  bagaimana  mengintegrasikan  2  buah  basis  data  yang  berasal  dari Dinas Prasarana Kota dan Bagian Perlengkapan di Pemetintah Kota Yogyakarta yang direpresentasikan melalui Applet  Java.  Produk  basis  data  yang  digunakan  dari  kedua  server  basis  data  adalah  basis  data  MySQL.  Dalam mengakses basis data server, aplikasi yang dikembangkan menggunakan basis data Java Database Connectivity (JDBC)  yaitu Application  Programming  Interface (API)  yang  menyediakan  antar  muka  untuk  interaksi  2  basis data.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  membahas  tentang  Sistem  Informasi  Kepegawaian  dengan mengintegrasikan  basis  data  yang  ada  di  Bagian  Kepegawaian  dan  Bagian  Keuangan  menggunakan Microsoft Transaction  Server .  Sedang  penelitian  [1]  terkait  dengan    analisa  dan  perancangan  teknologi  informasi menggunakan data  warehouse pada  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Palembang  Bari  menggunakan  Database Microsoft  SQL  Server  2008,  lebih  menekankan  integrasi  data  dari  data  operasional  rumah  sakit  pada  4  tahun terakhir. Pada penelitian tahun pertama akan dihasilkan prototype integrasi data morbiditas pasien  puskesmas di lingkungan Dinkes Bantul, dengan mengambil raw data yang berasal dari masing-masing puskesmas dan secara periodik dikirimkan dari database server dari setiap puskesmas ke database server di Dinkes Bantul.
Selanjutnya pelaporan bulanan yang diperlukan oleh Dinkes dapat dihasilkan dari data warehouse  yang sudah diupdate secara periodik, untuk dapat menghasilkan laporan sesuai kebutuhan manajemen melalui aplikasi yang ditempatkan di Dinkes Bantul.

## II. M ETODE
Penelitian yang dilakukan memiliki tahapan yang di implementasikan selama 2 tahun. Pendekatan metodologi penelitian  yang    dilakukan  menggunakan  SDLC  (S ystem  Development  Life  Cycle )  yang  meliputi  tahapan Analysis , Design , Implementation , Testing dan Maintenance, (Pressman,  2002)  yang  akan  dikerjakan  selama  2 tahun . A. Gambaran Umum Tahapan  yang  dikerjakan  pada  tahun  pertama meliputi  analisa  dan  desain  sistem.  Analisa  sistem  dilakukan untuk mengetahui permasalahan yang ada dan kemungkinan penyelesaian masalah pengelolaan data pasien rawat jalan  yang  tepat  di    Dinkes  Bantul.  Hasil  dari  analisa  sistem  akan  dijadikan  landasan  untuk  melakukan  desain sistem yang berupa grand design dalam melakukan integrasi data pasien rawat jalan di Dinkes Bantul, yang lebih efisien  dan  efektif.  Pada  tahun  pertama  akan  dibuat  rancangan  dan  prototipe  integrasi  data  kedalam  data warehaouse Dinkes Bantul. Mekanisme tahapan di tahun pertama meliputi berikut ini:
1) Melakukan Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  survey  untuk  mengidentifikasi  masalah  dan  analisis  mengenai  kebutuhan  perangkat keras,  perangkat  lunak,  serta  analisis  spesifikasi  dari  sistem  yang  akan  dibangun.  Hasil  identifikasi  berupa definisi  masalah  dan  kebutuhan,  dan  spesifikasi  sistem  terintegrasi.  Pengumpulan  data  dilaksanakan  melalui metode  wawancara  dan  survei  pada  Puskesmas  Banguntapan  dan  Dinkes  Bantul.  Hasil  pada  tahap  ini  adalah mengetahui struktur basis data, aplikasi-aplikasi, dan infrastruktur  yang sudah ada di masing-masing puskesmas. Selain itu, juga perlu diketahui  informasi-informasi yang dibutuhkan oleh Dinkes Bantul.  Berdasarkan data-data yang  diperoleh  dapat  disusun  kebutuhan  basis  data  yang    digunakan  untuk  mengintegrasikan  sistem  serta kebutuhan  perangkat  keras  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  sistem  terintegrasi.  Hasil  yang  diperoleh  pada tahap ini selanjutnya akan didokumentasikan menjadi dokumen analisis dan spesifikasi kebutuhan.

## 2) Pembuatan Desain Sistem
Berdasarkan pada spesifikasi sistem yang telah dirumuskan pada tahap 1, kemudian dibangun arsitektur  sistem terintegrasi,  rancangan  diagram  alir  data,  skema  basis  data,  serta  rancangan  antar  muka    sistem  terintegrasi. Desain lengkap dari sistem ini diharapkan sangat rinci dan jelas, sehingga dapat dipergunakan sebagai panduan oleh  siapapun  yang  akan  mengembangkan  sistem  tanpa  dibatasi  oleh  bahasa  pemrograman  yang  dikuasai pengembang.  Hasil  pada  tahap  2  ini  akan  didokumentasikan  menjadi  Dokumen  Desain  Sistem.  Pada  tahap  ini juga akan dilakukan pengembangan LAN di Puskesmas untuk mempersiapkan instalasi aplikasi pada tahun ke -2. 3) Capaian luaran penelitian dan indikator Hasil yang akan dicapai pada tahun pertama disajikan pada tabel I.
TABEL I LUARAN DAN INDIKATOR CAPAIAN TAHUN I TAHUN LUARAN
INDIKATOR CAPAIAN
Tahun I (2016)
Artikel Ilmiah
Sebuah proceeding seminar  nasional  dan  artikel  ilmiah yang dikirimkan ke Jurnal Nasional (OJS). Rancangan Pengembangan  Sistem. Dihasilkan  1 buah  dokumen  Rancangan  Pengembangan Sistem yang berupa desain proses, desain basis data, dan desain antar muka Jaringan Komputer  LAN di Puskesmas sudah terpasang dengan baik

## B. Implementasi Integrasi Data kedalam Data Warehouse
Berdasarkan pada desain sistem yang dihasilkan pada tahun-1 selanjutnya akan dilakukan pembuatan program. Pada  tahap  ini  diperlukan  adanya  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  bahasa  pemrograman.  Perangkat  lunak yang digunakan untuk implementasi sistem ini menggunakan PHP dan MySQL . C. Pengujian Sistem Integrasi
Setelah  dilakukan  integrasi  data  kedalam  data  warehouse  dan  aplikasi  yang  sesuai,  selanjutnya  dilakukan pengujian  terhadap  program  aplikasi  tersebut,  untuk  memastikan  bahwa  program  terbebas  dari error dan menghasilkan keluaran seperti yang diharapkan.

## III. HASIL

## A. Arsitektur  Integrasi Data
Pengembangan  sistem  integrasi  data  fasilitas  kesehatan  di  lingkungan  Dinkes  Bantul  dimaksudkan  untuk membantu  surveilans  maupun  manajemen  Puskesmas  dan  Dinkes  terkait  dengan  pemanfaatan  data  morbiditas pasien  di  lingkungan  Dinkes  Bantul.  Data  transaksi  dari  setiap  puskesmas  secara  periodik  (setiap  sore  hari) setelah  selesai  kegiatan  dari  masing-masing  server  di  jadwalkan  untuk  dikirim  ke  server  Dinkes  Bantul menggunakan crontab .
Selanjutnya  data  dari  masing-masing  puskesmas  yang  sudah  terkirim  di  server  Dinkes  Bantul,  diproses  lebih lanjut  kedalam data  warehouse menggunakan  Pentaho  untuk  pembuatan  laporan  maupun  analisis  bagi manajemen.  Untuk  menghindari  konflik  dalam  proses  pengiriman  di  lakukan  proses  penjadwalan,  yang disesuaikan  dengan  selesainya  aktivitas  di  masin-masing  puskesmas,  sehingga  tidak  mengganggu  kegiatan  dan data yang dikirim merupakan hasil transaksi pada hari tersebut.
Data yang dihimpun dari puskesmas, disamping hasil transaksi harian di puskesmas, juga di tambah data yang berasal  dari  petugas  di  puskesmas  pembantu  maupun  data  morbiditas  dari  sumber  lain  yang  semuanya dimasukkan lewat aplikasi simpus (IHIS dan eHealth). Arsitektur integrasi data dapat dilihat pada gambar 1.

## B.Metode Analisis dan Perancangan Data warehouse
Perancangan data  warehouse pada  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul,  arsitektur  yang  digunakan  adalah Enterprise Data warehouse Architecture . Arsitektur ini pada intinya mengumpulkan beberapa sumber data yang berasal dari 27 Puskesmas untuk diintegrasikan ke dalam suatu wadah sehingga memudahkan proses loading data ke data mart untuk diproses lebih lanjut.
Pentaho merupakan open source Business Intelligence (BI) sekaligus menyediakan platform dan program untuk membangun suatu aplikasi BI. Pentaho terdiri dari banyak program komputer yang bekerja secara bersamaan dan menyediakan solusi bisnis intelijen. Karena terdiri dari berbagai komponen, dimana ada komponen level bawah, namun  juga  ada  komponen  yang  menyediakan  fungsionalitas  level  atas  yang  biasanya  mengandalkan fungsionalitas yang ditawarkan oleh komponen level bawah, keseluruhan koleksi komponen dalam Pentaho dapat dilihat  seperti stack ,  yang  mana  semakin  tinggi  levelnya  maka  akan  semakin  dekat  dengan end-user seperti gambar 2.
Gambar-2. Ruang Kerja Transformasi dari Excel ke Datawarehouse
Dalam  pembuatan data  warehouse pada  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul  (Dinkes  Bantul),  metode perancangan data warehouse yang digunakan didasarkan pada metodologi sembilan tahap [4] : 1. Pemilihan Proses
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  dan  ketentuan  yang  diberikan  oleh  pihak  Dinkes  Bantul,  maka  beberapa proses yang akan digunakan dalam data warehouse antara lain adalah data pasien rawat jalan dari puskesmas yang berada di kabupaten Bantul.
Proses  rawat  jalan  Puskesmas  dimulai  dari  pendaftaran  pasien,  pasien  dilakukan  pemeriksaan  oleh  dokter sampai  dengan  pemeriksaan  selesai.  Adapun  data-data  yang  digunakan  seperti  kode  pasien,  jenis  kelamin pasien,  tanggal  lahir/umur  pasien,  nama  puskesmas,  tanggal  masuk  rawat  jalan,  serta  hasil diagnose (penyakit).
2. Pemilihan Grain Grain adalah proses untuk menetukan apa yang digambarkan oleh record di dalam tabel fakta. Analisis grain yang  dilakukan  untuk  pasien  rawat  jalan  di  Dinkes  Bantul  meliputi:  jumlah  pasien  rawat  jalan  berdasarkan jenis  kelamin  pasien,  jumlah  pasien  berdasarkan  kelompok  umur  pasien,  jumlah  pasien  rawat  jalan berdasarkan  umur  dari  tiap  jenis  kelamin  pasien,  jumlah  pasien  berdasarkan  nama  jenis  penyakit  pasien, jumlah kunjungan pasien setiap puskesmas, yang dapat dilihat per periode waktu (hari, minggu, bulan, kuarter tahun dan tahun).
3. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Identifikasi  dan  penyesuaian  dimensi  tabel  fakta  untuk  ditampilkan  dalam  bentuk  matriks.  Dimensi  yang digunakan dalam  analisis rawat jalan di Dinkes Bantul adalah dimensi waktu, jenis penyakit dan puskesmas dapat dilihat pada tabel II.

## TABEL II
GRAIN DARI DIMENSI TABEL FAKTA RAWAT JALAN
Dimensi Grain Bulan Tahun Jenis Penyakit Puskesmas Jumlah pasien berdasar-kan jenis X X X X
kelamin pasien Jumlah pasien berdasar-kan kelompok umur pasien X X X X Jumlah pasien berdasar-kan kelompok umur dan tiap jenis kelamin X X X X Jumlah pasien berdasar-kan jenis penyakit X X X Jumlah pasien berdasar-kan nama Puskesmas X X X

## 4. Pemilihan Fakta
Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta yang akan digunakan pada tabel fakta rawat jalan. Hubungan antara tabel  fakta    dan  tabel  dimensi  dapat  dilihat  pada  skema fact  constellation pada  Gambar-2.  Tabel  fakta  yang akan digunakan, antara lain:
a. Tabel Fakta Pasien Rawat Jalan
Fakta  pasien  rawat  jalan,  meliputi:  id_Rawatjalan,  tanggalKunjungan,  id_Pasien,  idpuskesmas, kd_Penyakit dan jenis_kunjungan. Atribut pada tabel fakta pasien rawat jalan, dapat dilihat pada tabel III.

## TABEL III FAKTA PASIEN RAWAT JALAN
Nama Kolom Tipe Data Id_RawatJalan Int Tanggal DateTime Id_Pasien Int Id_Puskesmas Int Kd_Penyakit Varchar Jenis_Kunjungan Varchar

## 5. Penyimpanan Pre Kalkulasi di Fakta
Pada tabel fakta terdapat data yang  merupakan  kalkulasi awal. Hasil dari kalkulasi awal ini disimpan dalam tabel  fakta  pasien  rawat  jalan.  Kalkulasi  fakta  pasien  rawat  jalan  adalah  jumlah  pasien  rawat  jalan  yang merupakan  jumlah  dari  pasien  untuk  setiap  proses  pemeriksaan  pasien  di  Puskesmas  yang  bernilai  1  (satu) untuk setiap record pada tabel fakta rawat jalan.
6. Penentuan Tabel Dimensi
Untuk  memberikan  gambaran  tentang  dimensi  dalam cube data  warehouse yang  dibangun  agar  mudah dipahami dan digunakan oleh user , dapat dilihat pada tabel IV.
TABEL IV

## ROUNDING OUT DIMENSION
Dimensi Field Keterangan Waktu PK_Date Date_Name Year Year_Name Quarter
Quarter_Name
Month Month_Name Day_Of_Year Day_Of_Year_Name Day_Of_Quarter Day_Of_Quarter_Name Day_Of_Month Day_Of_Month_Name Month_Of_Year Month_Of_Year_Name Month_Of_Quarter Month_Of_Quarter_Name
Quarter_Of_Year
Quarter_Of_Year_Name
Analisis jumlah pasien dapat dilihat per tahun, per tiga bulan, per bulan, bahkan per hari Pasien Id_pasien Umur Jenis_kelamin Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan jenis kelamin dan kelompok usia pasien
Penyakit Kd_Penyakit Nama_Penyakit Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama penyakit Puskesmas Kd-Puskesmas Nama_Puskesmas Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama puskesmas penyakit
7. Pemilihan Durasi Database
Durasi dari data pada Dinkes Bantul yang dimasukkan ke dalam data warehouse dapat dilihat pada tabel V berikut.

## TABEL V
DURASI DATABASE Nama Data Warehouse Data base Database ada sejak tahun Data yang masuk ke data warehouse Data dalam Data Warehouse Dinkesbtldw ETL Dinkes Bantul 2010 2014 1 Tahun
8. Pelacakan Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan
Atribut dari tabel tidak selamanya memiliki nilai yang tetap, tetapi perubahan nilai atribut dapat terjadi dalam waktu yang lama. Oleh karena itu perlu dilakukan update, untuk menjaga kekonsistenan dan keakuratan data. Pada tabel VI dapat dilihat tabel kolom dimensi yang kemungkinan dapat berubah.

## TABEL VI KOLOM DIMENSI YANG DAPAT BERUBAH
Nama Dimensi Atribut yang Mungkin Berubah Dim_pasien Umur Dim_Penyakit Nama_Penyakit Dim_puskesmas Nama_puskesma
Pada  tahapan  ini  terdapat  tiga  tipe  dasar  dalam  melakukan  perubahan  dari  dimensi  secara  perlahan  ( slowly changing dimensions ), yang pertama yaitu penulisan ulang terhadap attribute dimensi ( overwrite ). Contohnya jika  pasien  ingin  merubah  data  alamat  pasien  yang  lama  langsung  digantikan  dengan  alamat  yang  baru ( overwrite ),  cara  kedua  yaitu  membuat record baru,  jadi  jika  ada  perubahan  pada  data  pasien  maka  akan dibuat record baru  sehingga  data  yang  lama  masih  tetap  ada.  Cara  ketiga  yaitu  membuat  suatu  kolom  baru yang berbeda sehingga data yang lama tidak terhapus.
Dalam pembuatan data warehouse pada Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul digunakan cara kedua, perubahan atribut pada dimensi akan mengakibatkan pembuatan suatu record dimensi baru.
9. Penentuan Prioritas dan Model Query
Dalam  tahapan  ini  yang  dilakukan  adalah  mempertimbangkan  pengaruh  pada  perancangan  fiskal,  seperti keberadaan  dari  ringkasan  ( summaries )  dan  penjumlahan  ( aggregate ).  Dalam  perancangan data  warehouse , kapasitas media penyimpanan merupakan salah satu aspek yang perlu dipertimbangkan.

## B.Presentasi Data Warehouse
Dari  analisis  dan  perancangan data  warehouse Dinkes  Bantul,  didapatkan informasi  yang  bisa  diambil  yang berisikan  data-data  pasien  rawat  jalan  yang  diperoleh  dari  Dinkes  Bantul  berupa  data  STP  selama  1  tahun, yaitu  dari  Bulan  Januari  sampai  Desember  2014  yang  berasal  dari  27  Puskesmas  di  lingkungan  kabupaten Bantul. Dalam pembuatan database, penulis menggunakan Pentaho. Informasi yang akan dianalisa pada data warehouse  ini  akan  disajikan  dalam  bentuk cube pada  Pentaho  Data  Integration  (ETL).  Model  dimensional yang  digunakan  pada cube Dinkes  Bantul  adalah  Star  Compilation  yang  memuat  lebih  dari  satu  tabel  fakta dimana tabel-tabel fakta tersebut saling berbagi dalam penggunan tabel-tabel dimensi. Data source view pada cube Dinkes   Bantul diturunkan dari fact constellation schema yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Data Source View Cube Dinkes Bantul
Informasi  jumlah  pasien  pada  Dinkes  Bantul  dapat  dilihat  dari  berbagai  dimensi  (waktu,  pasien,  penyakit,  dan puskesmas atau gabungan dari dimensi-dimensi yang ada). Analisis pada cube Dinkes Bantul ini antara lain: 1. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan Dinkes Bantul per kode pasien, umur dan jenis kelamin pasien.
2. Jumlah pasien rawat  jalan di Dinkes Bantul per nama penyakit yang diderita.
3. Jumlah pasien rawat  jalan di Dinkes Bantul per jenis kelamin.
4. Jumlah pasien rawat jalan di Dinkes Bantul per nama puskesmas.

## IV. P EMBAHASAN

## A. Analisis Pertumbuhan Data Pasien Rawat Jalan
Dari data CSV yang dihasilkan menggunakan antar muka aplikasi STP digunakan untuk mengambil data dari database simpus setiap puskesmas di Dinkes Bantul, selanjutnya dibuat rekapitulasi data dalam format CSV yang dapat dijadikan sebagai laporan dari masing-masing puskesmas. Pada gambar 4. menunjukkan sumber data dari salah satu puskesmas yang sudah dikonversi dalam bentuk format excel, sebelum data diproses lebih lanjut menggunakan pentaho, data harus dibersihkan lebih dahulu untuk mempermudah proses ETLnya.

## Gambar 4.  Tampilan Pertumbuhan Jumlah Pasien Rawat Jalan per Kelompok Umur Dalam bentuk file Excel setelah dibersihkan
Gambar  4  menunjukkan  sumber  data  dari  salah  satu  puskesmas  dalam  bentuk  excel  yang  sudah dibersihkan,selanjutnya  dilakukan  penambahan  kolom  puskesmas  dan  melengkapi  nilai-nilai  yang  kosong berdasarkan tipe data dan nilai setiap kolom.
B.Laporan Hasil Analisis
a. Proses ETL
Dari  sumber  data  yang  sudah  dibersihkan  dalam  format  excel  ,  tidak  semua  kolom  digunakan  untuk membangun    data  warehouse  STP  kabupaten  Bantul.  Maka  dilakukan  ekstrak  data  sesuai  kebutuhan. Berikut ini merupakan tahap-tahap input data sampai pada proses extract, transformation dan loading data .

## Gambar 5. Hasil Ekstrak Data Puskesmas Pertama
Selanjutnya dilakukan  proses ekstrak data puskesmas yang pertama (gambar 5). Terdapat 33 kolom yang ada pada sumber data. Sesuai dengan kebutuhan dalam perancangan data warehouse yang akan dibangun, data yang diperlukan adalah data puskesmas, jenis penyakit, bulan, kategori pasien dan total kunjungan.
Gambar 6. Hasil Transformasi Data Pertama
Hasil  transformasi  data  puskesmas  yang  pertama  dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Untuk data  integration , format  data  terbaca  secara default ,  sesuai  kebutuhan  perancangan data  warehouse yaitu  struktur  lokal server dan proses kecepatan tampilan, serta format data harus ditempatkan dalam format standar.
b. Proses Integrasi Data Kedalam Data Warehouse
Setelah dilakukan proses transformasi seluruh data puskesmas, selanjutnya dilakukan integrasi data kedalam data warehouse .
Hasil integrasi data dari 27 puskesmas dapat dilihat pada gambar 7. Integrasi dari 27 puskesmas dilakukan secara  bertahap  seperti  pada  gambar  8,    dimana  data dari  puskesmas  1  sampai  dengan  16,  puskesmas  17 sampai  dengan  20,  puskesmas  21  sampai  dengan  24  dan  puskesmas  25  sampai  dengan  27  diintegrasikan terlebih dahulu kemudian langkah terakhir mengintegrasikan puskesmas 1 sampai dengan 27 puskesmas.
Gambar 8. Hasil Eksekusi Integrasi Data Puskesmas dalam Data Warehouse
Hasil eksekusi integrasi data dari 27 puskesmas pada gambar 10 terlihat jumlah data yang dibaca, ditulis dan diinputkan pada setiap integrasi sampai seluruh data berhasil diintegrasikan.
C. Hasil Pemrosesan Data Warehouse
a. Informasi Jumlah Pasien Per Dimensi Penyakit
Tampilan cube Surveilans  Terpadu  Penyakit  (STP)  pada  aplikasi instaview jumlah  pasien  dengan  jenis penyakit yang paling sering diderita oleh pasien pada rentang waktu tertentu, dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Cube STP pada Aplikasi Instaview Jumlah Pasien dengan Jenis Penyakit Sering Diderita Bulan Januari
b. Informasi Jumlah Pasien dengan Jenis Kelamin Tertentu Per Dimensi Penyakit
Tampilan cube Surveilans  Terpadu  Penyakit  (STP)  pada instaview jumlah  pasien  dengan  jenis  penyakit yang paling sering diderita berdasarkan jenis kelamin pasien dan rentang waktu tertentu dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Jumlah Pasien dengan Jenis Kelamin Tertentu Per Dimensi Penyakit
Pihak dinas kesehatan kabupaten Bantul dapat melihat jumlah pasien dengan penyakit yang paling sering diderita oleh pasien disetiap puskesmas di kabupaten bantul pada bulan tertentu.
c. Informasi Jenis Penyakit Per Dimensi Puskesmas
Tampilan cube Surveilans  Terpadu  Penyakit  (STP)  pada instaview jumlah  pasien  dengan  jenis  penyakit yang  yang  paling  sering  derita  pada  setiap  puskesmas  di  kabupaten  Bantul  pada  rentang  waktu  tertentu, dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Informasi Jenis Penyakit Per Dimensi Puskesmas
Dinkes  Bantul  dapat  melihat  jumlah  pasien  dengan  penyakit  yang  paling  sering  diderita  oleh  pasien disetiap  puskesmas  di  kabupaten  bantul  pada  bulan  tertentu.  Total  dari  jumlah  pasien  dapat  dilihat berdasarkan  baris  dan  kolom,  seperti  pada  gambar  16.  Selain  analisis-analisis  utama  berdasarkan  setiap dimensi,  pihak  Dinkes  Bantul  dapat  menganalisa cube yang  terbentuk  dari  gabungan  dimensi  lain misalnya melihat pertumbuham jumlah pasien untuk puskesmas pada rentang waktu tertentu.

## V. S IMPULAN DAN SARAN
Dari hasil pembahasan pada bab sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1) Telah  dapat  dibuat  prototype  integrasi  data  morbiditas  pasien  rawat  jalan  puskesmas,  dengan  simulasi pengiriman data menggunakan crontab.
2) Perancangan  data  warehouse  di  Dinkes  Bantul  dapat  digunakan  untuk  pengolahan  data  dalam  jumlah  besar, sehingga dapat dihasilkan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan bagi pimpinan.
3) Aplikasi  Surveilans  Terpadu  Penyakit  (STP)  dapat  digunakan  untuk  membantu  surveilans  dalam  membuat laporan rutin kepada Dinkes Bantul setiap puskesmas secara periodik.
4) Telah dibuat simulasi berbagai jenis laporan menggunakan instaview atau pentaho report setiap periode. Saran  yang  dapat  disampaikan  dalam  perancangan data  warehouse integrasi  data  pasien  rawat  jalan  di  Dinkes Bantul sebagai berikut:
1) Data  yang  dihimpun  jangan  hanya  data  agregat,  namun  juga  data  mentah  ( raw  data )  yang  diambil  dari database operasional IHIS atau eHealt
2) Untuk  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  sumber  daya  dan  efektivitas  dalam  pengambilan  keputusan manajemen Dinkes, perlu ditingkatkan ketercapaian pengisian data pada simpus (IHIS dan eHealth)

## REFERENSI
[1] Amborowati, Armadyah. Perancangan dan Pembuatan Data warehouse pada Perpustakaan STMIK AMIKOM Yogyakarta. Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi. IST AKPRIND Yogyakarta. 2008.
[2] Connolly,  Thomas  and  Carolyn  Begg. Database System:  A  Practical Approach  to  Design,  Implementation,  and  Management ,  4th  Edition.  Addison Wesley: Harlow, England. 2005: 1187.
[3] Inmon, W.H.. Building the Data warehouse Third Edition . Canada: John Wiley & Sons, Inc. 2002.
[4] Ponniah, P., Data Warehousing Fundamentals. A Comprehensif Guide  For IT Professionals , John Wiley & Sons, Inc. 2001: 29.
[5] Pressman, Roger S, Software Engineering: A Practitioner’s Approach , The McGraw-Hill Companies,Inc. 2001.
[6] Roswiani, Ani.  Sistem Informasi Sumber Daya Kesehatan, Thesis, Program Magister Ilmu Komputer Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta., Yogyakarta. 2010.
[7] Sumarsono, Integrasi  Database  menggunakan  Java  melalui  JDBC  API  ,  Studi  Kasus  pada  Dinas  Prasarana  Kota  Yogyakarta ,  Thesis,  Program Magister Ilmu Komputer Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. 2004.
[8] Suprawoto, Totok. Seleksi Pemilihan Sistem Informasi Puskesmas   Menggunakan Metode AHP  Studi Kasus Dinkes Kabupaten Bantul,   Seminar Teknologi Informasi Universitas Atmajaya Yogyakarta. 2013.
[9] Suzana, Meta dkk.  Analisis dan Perancangan Data warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer. Universitas Bina Darma Palembang. 2013.
[10] Yulianto, Fajar, Pembuatan Sistem Informasi Kepegawaian dengan Arsitektur Three-Tier pada Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Propinsi DIY, Thesis, Program Magister Ilmu Komputer Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. 2003.