## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 4, No. 3, Juni 2023, hlm. 164-175 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Pengembangan Sistem Informasi Surveilan Sari Pada Respontime Pelaporan di RSU dr. Saiful Anwar Provinsi Jawa Timur (Sisari)
Desma Legawa 1* , Ratna Wardani 1 , Ery Olivianto 1
1 Magister Kesehatan Masyarakat, Institut Ilmu Kesehatan Strada Indonesia desmalegawa92@gmail.com,  asmarawan.ratna08@gmail.com , ery_agustin@yahoo.com
Keywords: ABSTRACT SARI surveillance, web-based information system, responsetime, Severe Acute Respiratory Infection (SARI) is an acute infectious disease that occurs  in  the  respiratory  tract  and  is  better  known  as  Pneumonia.  The percentage of deaths in various countries caused by pneumonia has reached 30% and is in the age range of less than 5 years. In Indonesia, in the period from May 2013 to April 2015, there were 1,697 cases of the disease, while at Dr Saiful Anwar Hospital in  2022, 56 cases were caused  by SARI with the influenza  virus.  The  data  collection  process  is  done  manually,  resulting  in delays in reporting problems. This study aims to analyze the effect of Web- Based SARI Information System Development on Sari Reporting Respontime at  Dr.  Hospital.  Saiful  Anwar  (RSSA)  which  is  useful  for  speeding  up  the process  of  reporting  SARI  surveillance  from  sentinels  to  the  Ministry  of Health. The design method uses a waterfall diagram which includes analysis, design,  coding,  and  testing.  The  results  of  this  study  are  web-based  SARI applications where the Ministry of Health has not yet provided an application for  data  recapitulation  processes  for  every  sentinel  in  the  territory  of Indonesia, for this reason researchers innovate to create information-based systems web so that in reporting after using the web application the impact is more effective and efficient thus speeding up the reporting process. Kata Kunci ABSTRAK Surveilans SARI, Sistem informasi berbasis web ,
respontime ,
Severe Acute Respiratory Infection (SARI) adalah penyakit infeksi akut yang terjadi pada saluran pernafasan dan lebih dikenal dengan istilah Pneumonia. Persentase  angka  kematian  di  berbabagi  negara  yang  disebabkan  oleh pneumonia telah mencapai 30% dan berada pada rentang usia kurang dari 5 tahun . Di Indonesia pada periode bulan Mei 2013 hingga April 2015 sebanyak 1.697 kasus penyakit Sedangkan di Rumah Sakit Dr Saiful Anwar pada tahun 2022  sebanyak  56  kasus  disebabkan SARI dengan  virus  influenza.  Proses pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara  manual,  mengakibatkan permasalahan  keterlambatan  dalam  pelaporan.  penelitian  ini  bertujuan Menganalisis pengaruh Pengembangan Sistem Informasi SARI Berbasis Web Terhadap Respontime Pelaporan  Sari  di  Rumah  Sakit  Dr.  Saiful  Anwar (RSSA) yang berguna untuk mempercepat proses pelaporan surveilans SARI dari  sentinel  ke  kemenkes. Metode  perancangan  menggunakan  diagram waterfall yang meliputi analisis, desain, pengodean, dan pengujian Hasil dari penelitian  ini  adalah  aplikasi  SARI  berbasis  web  dimana  dari  kementrian Kesehatan belum menyediakan aplikasi untuk proses rekapitulasi data setiap sentinel  di  wilayah  Indonesia,  untuk  itu  peneliti  berinovasi  untuk  membuat system  informasi  berbasis  web  sehingga  dalam  pelaporan  setelah menggunakan  aplikasi  web  berdampak  lebih  efektif  dan  efisien  sehingga mempercepat proses pelaporan.
Korespondensi Penulis: Desma Legawa,
Institut Ilmu Kesehatan Strada Indonesia,
Submitted : 03-04-2023; Accepted : 19-06-2023;
Published : 28-06-2023
Copyright (c) 2023 The Author (s)
Jl. Manila No.37, Tosaren, Kec. Pesantren, Kota Kediri,

## Jawa Timur 64123
Email: desmalegawa92@gmail.com This  article  is  distributed  under  a  Creative  Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License  (CC  BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Severe Acute Respiratory Infection (SARI) adalah penyakit infeksi akut yang terjadi pada saluran pernafasan  dan  lebih  dikenal  dengan  istilah Pneumonia . Pneumonia merupakan  penyakit  dengan  gejala demam, batuk dan disertai dengan adanya gejala kesulitan bernapas. Munculnya sesak napas pada tarikan dinding dada serta strider ketika beristirahat dan hasil foto thoraks yang menunjukkan gambaran infiltrat pada paru-paru merupakan gejala dari kesulitan bernafas [1].
Persentase  angka  kematian  di  berbabagi  negara  yang  disebabkan  oleh pneumonia telah  mencapai 30%  dan  berada  pada  rentang  usia  kurang  dari  5 tahun  Kasus  kematian  yang  terjadi  disebabkan  karena rendahnya faktor sosial ekonomi, sehingga permasalahan ini berdampak pada lonjakan  angka kematian yang  disebabkan  oleh pneumonia. Seperti  halnya  di  negara  Thailand,  dari  762  kasus  kematian  yang disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Infection (SARI), sekitar 10% kematian disebabkan oleh infeksi virus influenza [2].
Di Indonesia pada periode bulan Mei 2013 hingga April 2015 sebanyak 94% (1.697 kasus) penyakit disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Infection (SARI) dengan virus influenza. Dari hasil uji sebanyak (12%)  200 spesimen telah dinyatakan positif, dengan 46% diantaranya adalah influenza A(H3N2), 18% A(H1N1) pdm09  dan 37% influenza B virus [3].
Indonesia  terus  melakukan  kesiapsiagaan  dalam  menghadapi  ancaman  pandemi  virus  dengan melakukan mitigasi dampak dan pengendalian darurat. Salah satu kesiapsiagaan adalah membangun sistem Surveilans  Influenza  melalui World Health Organization (WHO) Global  Influenza  Surveillance  and Response  System (GISRS)  sejak  tahun  1952  [4].  Untuk  menanggulangi  kasus Severe  Acute  Respiratory Infection (SARI)  dari  data  di  atas  pemerintah    bersama  instansi  terkait  menerbitkan  program penanggulangan Severe Acute Respiratory Infection (SARI). Penilaian Surveilans Severe Acute Respiratory Infection (SARI)  dilakukan  dengan  mekanisme  pengumpulan  data  mulai  dari  pasien  masuk  rawat  inap dengan gejala indikasi yang terdapat pada surveilans Severe Acute Respiratory Infection (SARI). Kemudian akan  dilakukan  pemeriksaan  laboratorium  dengan  mengambil  spesimen  pada  pasien.  Pengambilan spesimen  ini  bertujuan  untuk  memperoleh    bakteri  dan  virus  dan  mengkonfirmasi  apakah Severe  Acute Respiratory Infection (SARI) disebabkan oleh virus influenza atau pneumonia .[5]
Proses  pengumpulan  data  yang  masih  dilakukan  secara  manual,  mengakibatkan  permasalahan keterlambatan dalam pelaporan. Keterlambatan pengumpulan data ini disebabkan oleh sistem yang masih belum terintegrasi sehingga hal tersebut mengganggu jalannya proses pelaporan. Dalam pengumpulan data surveilans  ini  akan  memberikan  gambaran  epidemiologi,  pola  virus  dan  bakteri  penyebab Severe  Acute Respiratory  Infection (SARI)    yang  dapat digunakan  untuk  melengkapi  data  surveilans  SARI.  Sehingga kelengkapan  data  berkontribusi  dalam  memberikan  informasi  yang  lengkap  dan  akurat  terkait  penyakit influenza maupun epidemiologi Severe Acute Respiratory Infection (SARI) yang terjadi di Indonesia. Di era digitalisasi saat ini maka diperlukan pengolah data yang lebih efektif dan efisien agar dapat mengurangi human error yang dapat terjadi akibat sistem yang masih dijalankan dengan manual. Sehingga sistem pengolah data memegang peranan yang sangat penting untuk dapat menghasilkan data yang akurat [6]  [7] . Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  petugas  team  SARI  di  Rsud  dr.  Saiful  Anwar,  bahwa pelaporan  SARI  masih  melebihi  dari  batas  waktu  yang  telah  ditentukan.  Selain  keterlambatan  dalam pelaporan,  permasalahan  keterlambatan  penyesuaian  data  yang  diperolah  dari  perawat  dan  dokter dibeberapa ruangan juga dapat menyebabkan keterlambatan respontime .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  system  informasi  berbasis  web  yang  berguna untuk   menghubungkan data  dan  informasi  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  perencanaan, pelaksanaan,  pemantauan,  evaluasi  program  SARI,  upaya  peningkatan  kewaspadaan  serta  respon  yang cepat dan tepat secara nasional, provinsi, dan kabupaten/kota untuk membangun fondasi untuk studi tentang dampak, pencegahan dan pengawasan infeksi di masa yang akan datang.

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka konsep yang terdiri dari input yang berisikan analisis kebutuhan data, lalu proses yang terdiri design, coding dan testing selanutnya output yang ditunjukkan pada gambar 1 adalah sebagai berikut:
Identifikasi Masalah

## Merumuskan Masalah
Menentukan Tujuan
Teknik pengumpulan data : 1.Observasi 2.Wawancara Instrumen  pengumpulan data : 1.lembar Observasi 2.Pedoman Wawancara Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak Desain Coding Tes ting Kesimpulan dan s aran
Gambar 1. Kerangka konsep penelitian
Berikut merupakan tahapan dalam merancang kegiatan penelitian yang dilakukan oleh peneliti di Rsu Dr  Saiful  Anwar  Provinsi  Jawa  Timur,dengan  proses  identifikasi  permasalahan  sampai  pada  tahap pengambilan kesimpulan dan Saran, tahapan alur proses pengumpulan data yang di lakukan oleh peneliti yaitu  teknik  observasi  dan  teknik  wawancara  dengan  Ketua  Tim  SARI  dan  penannggung  jawab laboraturium mikrobiologi.

## 2.1 Jenis/desain Penelitian
Jenis  Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  ini  untuk  mengevaluasi penggunaan sistem informasi secara manual dan sesudah menggunakan pengembangan sistem informasi pelaporan surveilans SARI berbasis web .

## 2.2 Subjek penelitian
Popupasi pada penilitian adalah seluruh kasus Severe Acute Respiratory Infection (SARI) yang ada di ruang anak dan ruang paru dewasa di RSUD Dr.Saiful Anwar. Sampel pada penelitian ini adalah Sampel yang  di  ambil  pada  kasus  SARI  dengan  sistem  pelaporan  manual  tanggal  1-31  Oktober  dan menggunakan  sistem  pelaporan  berbasis  web  pada  tanggal  1-30  November  tahun  2022.  Teknik pengambilan  sampel  menggunakan  semple  random  sampling  yaitu  pengambilan  sampel  kasus Severe Acute Respiratory Infection (SARI) dilakukan secara acak.

## 2.3 Metode Pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini dengan menggunakan Observasi yaitu untuk mengukur kecepatan pembuatan laporan mulai proses input sampai output. Instrumen penelitian yang digunakan berbentuk ceklist. Metode pengumpulan data lainnya adalah wawancara. Wawancara mendalam kepada  subjek  penelitian  guna  mengetahui  masalah,  peluang  dan  perintah  yang  berhubungan  dengan pengembangan  sistem  informasi  surveilans  SARI.  Subjek  yang  akan  di  wawancarai  adalah  ketua  dan anggota team surveilans SARI yang terlibat dalam proses pengumpulan data sampai pembuatan laporan surveilans SARI.

## 2.4 Metode Pengembangan sistem
Dalam  kegiatan  melakukan  penelitian  dengan  melakukan  observasi  atau  studi  lapangan  dengan melihat secara langsung untuk itu peneliti menggunakan Metode Pengembangan perangkat lunak dengan metode waterfall  dalam pembuatan sistem informasi SARI berbasis Web ini [7]
Gambar 2. Tahapan Model Waterfall [7]
Tahapan metode pengembangan perangkat lunak model waterfall [6] adalah :

## 1. Analisis kebutuhan Perangkat Lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara intensif  untuk  menspesifikasika  kebutuhan perangkat lunak yang seperti apa yang di harapkan dan dibutuhkan oleh user. Informasi yang didapatkan dari user menggunakan teknik wawancara sehingga tercipta sebuah sistem informasi yang dapat digunakan untuk  menjalankan  tugas  dari user .  Spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak  pada  tahap  ini  perlu  untuk didokumentasikan 2. Desain
Desain perangkat lunak merupakan kegiatan penuangan pikiran dan perancangan sistem yang fokus pada  desain  pembuatan  program  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak, representasi antarmuka, dan prosedur pengodean menggunakan perangkat pemodelan sistem seperti Data Flow Diagram (DFD), Diagram hubung entitas Entity Relationship Diagram (ERD) dan Bahasa data.

## 3. Coding
Desain harus ditranslasikan ke dalam program perangkat lunak. Pada tahap ini proses pembuatan web dilakukan dengan menggunakan Bahasa Pemrograman HTML, PHP, CSS , dan Javascript. [10] Tahapan ini merupakan  tahapan  secara  nyata  dalam  mengerjakan  suatu  sistem. Hasil  dari  tahap  ini  adalah  program komputer sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.

## 4. Testing
Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kesalahan  ( error )  dan  memastikan output yang  dihasilkan sesuai  dengan  yang  diinginkan.Tahapan  akhir  dimana  sistem  yang  baru  diuji  kemampuan  dan keefektifannya  sehingga  didapatkan  kekurangan  dan  kelemahan  sistem  yang  kemudian  dilakukan pengkajian ulang dan perbaikan terhadap sistem untuk lebih disempurnakan.

## 2.5 Metode Analisis Data
Analisis  penelitian  ini  menggunakan  analisis  analitik.  Analisis  analitik  pada  penelitian  ini menggunakan Uji T Independent ditujukan untuk menguji apakah ada perbedaan nilai dua sampel yang dberi  perlakuan  yang  berbeda. Dua  kelompok    yang  dimaksud  di  sini  adalah  dua  kelompok  yang  tidak berpasangan, artinya sumber data berasal dari subjek yang berbeda.

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  merupakan  Proses  mempelajari  kebutuhan user untuk  mendapatkan  definisi kebutuhan  sistem  atau  perangkat  lunak  dan  menetapkan  fungsi  dan  unjuk  kerja  perangkat  lunak, menyatakan antarmuka perangkat lunak dengan elemen-elemen sistem lain dan menentukan kendala yang harus dihadapi oleh perangkat lunak.[11], tahap ini digunakan untuk mengidentifikasi permasalahan yang dihadapi oleh tim SARI sentinel Rsu Dr Saiful Anwar Provinsi Jawa Timur (RSSA), Keterlambatan proses rekapitulasi surveilans Severe Acute Respiratory Infection (SARI) karena masih dilakukan secara manual akan berdampak pada keterlambatan pelaporan dan keterlambatan repsontime. Laporan Surveilans Severe Acute Respiratory Infection (SARI) yang terkumpul setiap bulan akan dilakukan rekapitulasi secara manual pada lembaran kertas. Kegiatan ini dinilai sangat tidak efektif, efisien bahkan dapat dinilai menyulitkan untuk  melakukan  pengambilan  data  Kembali.  Untuk  itu  peneliti  berencana  membuat  Sistem  informasai berbasis  web  guna  membantu  tim  SARI  di  RSSA  dalam  mempercepat respontime pelaporan  data surveilans ke kementrian Kesehatan yang nantinya data tersebut digunakan sebagai upaya pengendalian dan pengambilan keputusan terhadap perkembangan penyakit SARI di wilayah Indonesia.

## 3.2 Desain
Pada tahap ini peneliti mengidentiikasi kebutuhan sistem secara fungsional dan non fungsional, Untuk memberikan gambaran yang jelas tentang aplikasi yang dibangun dibutuhkan rancangan sistem informasi, rancangan  database,  antar  muka  untuk  memudahkan  dalam  proses  implementasi  sistem identifikasi  ini diharapkan  agar  sistem  yang  dibuat  akan  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem,  dapat  dioperasionalkan  dan dijalankan dengan baik.

## 3.2.1 Perancangan Sistem Informasi
Perancangan  sistem  informasi  SARI  berbasis  web  guna  mendukung  peningkatan  respontime pelaporan. Tujuan kegiatan ini adalah untuk perancangan database, input, output dan (interface) antar muka. Perancangan  sistem  menggunakan  alat  bantu  antara  lain  DFD,  kamus  data,  diagram  konteks,.  Tahap perancangan sistem informasi penyakit dalam, sebagai berikut: [12].

## a. Rancangan Model Sistem
Tahap Pengembangan DFD dengan diagram konteks. DFD merupakan model gambaran Logika yang mendasar  dari  mana  asal  data  dan  kemana  tujuan  data,  mengambarkan  penyimpanan  data  dan  proses transformasi data.
Perangkat lunak yang digunakan untuk membatu menggambarkan proses transformasi data dengan bantuan Microsoft Office Visio [7]. Alur data Sistem informasi SARI Berbasis web seperti pada diagram konteks berikut ini:

## Gambar 3. Diagram Konteks Sistem Informasi SARI
Gambar 3 diatas menjelaskan kegiatan keseluruhan sistem informasi SARI yang akan dibuat, dan dapat diketahui penggunaan aplikasi  melibatkan beberapa entitas antara lain pasien, dokter  Petugas Lab Mikro dan sekertaris. Dan setiap entitas memiliki fungsi masing-masing.
Sistem Informasi SARI DOKTER Da ta Kli nis pas ien Lab Mikro Input  Dat a spesimen Sekertaris Export data PASIEN Da tai DENTI TAS PASIE N

## b. Data Flow Diagram
Dari data diagram konteks di turunkan kedalam bentuk yang lebih detail menjelaskan mekanisme proses  yang  ada  di  dalam  sistem  informasi  SARI  disebut  dengan  DFD  Level  0.[13]  Alur  data  Sistem informasi SARI Berbasis web seperti pada Data Flow Diagram berikut ini :
Gambar 4. DFD Level 0 Sistem Informasi SARI berbasis Web

## 3.3 Hasil
Berikut ini adalah hasil kegiatan running sistem informasi surveilans SARI dalam guna mendukung rekapitulasi pelaporan dalam peningkatan respontime pelaporan SARI di Rsud Dr Saiful Anwar Provinsi Jawa Timur:
1) Tampilan Menu Login Sistem Informasi surveilans SARI yang ada di Rsud Dr Saiful Anwar Malang
Gambar 5. Tampilan Login Aplikasi SARI
Pada  Gambar  5  merupakan  tampilan  menu  awal  aplikasi  SISARI  setiap  melakukan login harus memasukkan user dan password sesuai kebutuhan masing-masing user yang telah ditentukan.
1 Pencatatan Data Awal Pasien (Input) DOKTER Data Klinis pasien Lab Mikro Input Data Pengiriman spesime n Pasien Ke BPTLK Manajeme n Pe lapora n Data SARI Info Penderita pasien sari PASIEN Data pasien keluar Data pasien ma suk Keadaan saat ma suk 2 Pencatatan Data Spesimen (Input) 3 Laporan Input Data Hasil spesime n Pasien Keadaan saat pasien kelua r Info hasil pemeriksaan sari Export Data SARI
2) Tampilan Menu Dokter untuk pencatatan data pasien dan pencatatan data klinis sistem informasi surveilans SARI di Rsud Dr Saiful Anwar Malang
Gambar 6. Tampilan menu pencatatan data pasien pada Aplikasi SARI
Gambar 7. Tampilan menu hasil input data pada Aplikasi SARI
Pada gambar 6 dan 7 merupakan tampilan inputan aplikasi SISARI yang diakses oleh dokter yang memberikan penanganan terhadap pasien SARI.

## 3) Tampilan Output pencatatan dokter
Gambar 8. Tampilan output  data pencatatan dokter
Pada Gambar 8 merupakan Tampilan Output aplikasi SISARI yang di akses dokter, form ini akan di gunakan untuk lampiran pengambilan sampel pasien.
4) Tampilan Menu Petugas Laboratorium untuk pencatatan data spesimen pasien pada sistem informasi surveilans SARI
Gambar 9. Tampilan form penginputan data spesimen pasien aplikasi SARI
Gambar 10. Tampilan menu detail hasil inputan data spesimen pasien
Pada gambar 9 dan 10 merupakan tampilan menu inputan aplikasi SISARI yang diakses oleh Petugas Lab Mikro yang memnginputkan data spesimen pasien SARI.

## 3.4 Testing
Tahapan testing dan implementasi merupakan tahapan pemrograman. Disamping itu pada fase ini juga  dilakukan  pengujian  dan  pemeriksaan  pada  fungsionalitas  SISARI  yang  telah  dibuat  apakah  sudah memenuhi kriteria atau belum serta meminimalisir kesalahan[14]. Pada tahap ini, perancangan perangkat lunak direalisasikan sebagai serangkaian program atau unit program. Pengujian melibatkan tim Surveilan SISARI di RSSA bahwa setiap user memenuhi spesifikasinya[15]. Pada proses Pengujian sistem peneliti menggunakan  teknik  Uji black-box yang  digunakan  untuk  menguji  perangkat  lunak  dari  segi  spesiikasi fungsional tanpa menguji desain dan kode program.
Penerapan sistem informasi surveilans SARI yang berguna untuk pendukung percepatan rekapitulasi pelaporan di RSUD Dr. Saiful Anwar Malang, penerapan dilaksanakan sesuai dengan perencaan penelitian, Adapun prosedurnya adalah sebagai berikut :
a. Pengisian database oleh dokter penanggung jawab pasien  mulai dari Pendataan identitas pasien, data klinis pasien, data pemeriksaan resiko pasien dan data diagnosa awal dan akhir pasien.
b. Pengisian  database  oleh  petugas  lab  mikro  mulai  dari  tanggal  pengambilan  spesimen,  jenis spesimen  tanggal  pengiriman  ke  BPTLK  (  Balai  besar  Teknik  Kesehatan  lingkungan  dan pengendalian penyakit) dan tanggal hasil pemeriksaan
c. Kegiatan  pengiriman  laporan  tentang  spesimen  untuk  pengiriman  hasil  pengambilan  specimen tinggal klik tombol print, hasil print akan dikirim ke BPTLK
d. Kegiatan rekapitulasi atau informasi terkait jumlah kunjungan pasien kasus SARI dapat mengklik informasi hasil pencatatan kasus SARI dan klik export data untuk melihat seluruh data yang telah diinputkan.
Setelah  aplikasi  di  implementasikan  peneliti  melakukan  Analisa apakah  ada  pengaruh Pengembangan  Sistem  Informasi  Surveilans Severe  Acute  Respiratory  Infection  (SARI )  Berbasis  Web terhadap Respontime Pelaporan Team SARI di Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Saiful Anwar Malang Jawa Timur, berikut ini hasil identifikasi data respontime pada kegiatan rekapitulasi secara manual dan setelah menggunakan aplikasi SISARI di sentinel RSSA :
3.5 Hasil Identifikasi  data respontime proses pengumpulan data pelaporan kasus Severe Acute Respiratory Infection (SARI) secara manual
Data  hasil  pengumpulan  respontime  pelapasan  kasus Severe  Acute  Respiratory  Infection (SARI) secara manual adalah :
Tabel 1. Data respontime pelaporan data SARI RSUD Dr Saiful Anwar Malang secara manual
NO NAMA PASIEN TGL Pasien Masuk Rumah Sakit (MRS) TGL Di Laporkan Ke Tim SARI <  5 Hari > 5 Hari 1 GCH 7-Oct-2022 15-Oct-2022 V 2 SMA 07 October 2022 14 October 2022 V 3 MEV 08 Oktober 2022 15 Oktober 2022 V 4 APA 10-Oct-2022 21-Oct-2022 V 5 MF 10 October 2022 21-Oct-2022 V 6 BY NY KHU 11 Oktober 2022 21-Oct-2022 V 7 RL 13 Oktober 2022 21-Oct-2022 V 8 AVE 13 Oktober 2022 21-Oct-2022 V 9 NAS 14 Oktober 2022 23 Oktober 2022 V 10 KEZ 15-Oct-2022 25-Oct-2022 V 11 AL FARE 15-Oct-2022 25-Oct-2022 V 12 MKF 15 Oktober 2022 29 Oktober 2022 V 13 MAA 17 October 2022 29 Oktober 2022 V 14 FAA 18 October 2022 29 Oktober 2022 V 15 PS 19 October 2022 29 October 2022 V 16 An. Reg 20-Oct-2022 29-Oct-2022 V 17 TSA 20 October 2022 29 October 2022 V 18 KAPN 21-Oct-2022 29-Oct-2022 V 19 AAF 21-Oct-2022 29-Oct-2022 V 20 AAM 21 October 2022 29-Oct-2022 V 21 MTA 28-Oct-2022 2-Nov-2022 V 22 RRD 28 Oktober 2022 2-Nov-2022 V 23 ASP 28 Oktober 2022 2-Nov-2022 V
Dari  tabel  1  diatas  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  keterlambatan  dalam  proses  rekapitulasi  secara manual dimana waktu tanggal pasien masuk  dan tanggal dilaporkan kepada tim SARI di RSSA > 5 hari dengan jumlah kasus sebesar 100 %.
3.6 Hasil Identifikasi  data respontime proses pengumpulan data pelaporan kasus Severe Acute Respiratory Infection (SARI) menggunakan aplikasi.
Hasil  Identifikasi    data  respontime  proses  pengumpulan  data  pelaporan  kasus Severe  Acute Respiratory Infection (SARI) menggunakan aplikasi adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Data respontime pelaporan data SARI RSUD Dr Saiful Anwar Malang menggunakan aplikasi
NO NAMA PASIEN SARI TGL Pasien Masuk Rumah Sakit (MRS) TGL Di Laporkan Ke Tim SARI < 5 Hari > 5 Hari 1 MFA 2-Nov-2022 03 November 2022 V 2 RNK 03 November 2022 04 November 2022 V 3 NFS 03 November 2022 04 November 2022 V 4 ASA 03 November 2022 03 November 2022 V 5 CAF 03 November 2022 05 November 2022 V 6 JZ 4-Nov-2022 7-Nov-2022 V 7 DOS 7-Nov-2022 7-Nov-2022 V 8 FEA 07 November 2022 09 November 2022 V 9 AYA 9-Nov-2022 10-Nov-2022 V 10 MS 09 November 2022 09 November 2022 V 11 MBN 09 November 2022 09 November 2022 V 12 FRP 11 November 2022 11 November 2022 V 13 RN 14 November 2022 14 November 2022 V 14 NH 14 November 2022 14 November 2022 V 15 SI 15 November 2022 15 November 2022 V 16 DNC 17-Nov-2022 17-Nov-2022 V 17 PC 20-Nov-2022 21 November 2022 V 18 MRP 20-Nov-2022 21 November 2022 V 19 MFA 21 November 2022 21 November 2022 V 20 API 24-Nov-2022 25-Nov-2022 V 21 MAA 24 November 2022 26 November 2022 V 22 AA 28-Nov-2022 29-Nov-2022 V
Dari  tabel  2  diatas  dapat  dilihat  adanya  perbedaan  respontime  pengumpulan  data  laporan Severe Acute Respiratory Infection (SARI) sebelum  menggunakan aplikasi dan sesudah menggunakan aplikasi, setelah menggunakan aplikasi tanggal pelaporan mengalami peningkatan respontime sebesar 100%.
3.2 Uji T-tes dan Level independent T-test
Tabel 3. Group Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 23 8.8261 2.24929 .46901 22 1.7727 .97257 .20735
Dari tabel group statistics di atas menunjukkan bahwa mean atau rata-rata setiap kelompok, dimana
kelompok  pertama  pelaporan  tanpa  menggunakan  aplikasi  website  dengan jumlah  23  data  rata-rata  hari pelaporan 9 hari sedangkan setelah menggunakan website pada kelompok kedua dengan jumlah 22 data, rata-rata  hari  pelaporan  2  hari,  maka  setelah  melihat  hasil  data  diatas  ada  perbedaan  respontime  dalam percepatan pelaporan sebelum menggunakan web dan setelah menggunakan aplikasi web.

## Tabel 4. Statistic Independent sample test
Dari data Statistic Independent sample test, dapat diketahui ada perbedaan waktu sekitar 8,7 atau  9 hari dari respontime pelaporan sebelum menggunakan aplikasi web dan setelah menggunakan aplikasi web.

## 4. KESIMPULAN
Pengumpulan data pelaporan Surveilans Severe Acute Respiratory Infection (SARI)  secara manual diketahui  belum  mampu  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas  seperti  ketersediaan  informasi, kelengkapan  informasi,  ketepatan  waktu  dalam  memberikan  informasi  terbaru  kasus  SARI,  proses pelaporan  masih  berjenjang  dan  pelaporan  juga  data  tidak    tersedia  setiap  saat.  Kemudian  setelah menggunakan aplikasi berbasis web diketahui  dapat mengatasi permasalahan yang berhubungan dengan kualitas informasi antara lain ketersediaan, kelengkapan, ketepatan waktu ( Respontime ), kemudahan akses dan  keakuratan  informasi,  dengan  adanya  sistem  informasi  surveilans  berbasis  web  tersebut  akan meningkatkan kualitas pelaporan tim SARI. Hal ini dapat dilihat dari hasil observasi peneliti terhadap 45 data  respontime  pelaporan setelah  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  dengan jumlah  22  data,  rata-rata hari  pelaporan  2  hari  , sedangkan  respontime  pelaporan  sebelum  menggunakan  aplikasi  website  dengan jumlah 23 data rata-rata hari pelaporan 9 hari, sehingga dapat dilihat perbedaan respontime yang sangat signifikan lebih cepat setelah adanya aplikasi berbasis web.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Tim  Surveilans Severe  Acute  Respiratory  Infection (SARI)  RSUD Dr.Saiful Anwar, Dosen IIK STRADA Kediri, Dosen Pembimbing, Orang Tua, Istri, keluarga dan teman yang telah membantu dalam penelitian

## REFERENSI
[1] Kemenkes RI, “Karakteristik Kasus Severe Acute Respiratory Infection ( SARI ) di IndonesiaTahun 2008- 2009 Metode dari data potong lintang Surveilans Severe Acute Respiratory Infections di Indonesia Rumah Sakit Umum Pemerintah yang Di Indonesia terdapat kejadian severe,” Biotek Medisiana Indones. , vol. 2, pp. 78–79, 2013.
[2] S. Acute and R. A. Tory, “SURVEILANS SEVERE ACUTE RESPm.A TORY INFECTION (SARI),” 2012.
[3] I.  Wignjadiputro,  N.  K.  Susilarini,  C.  Y.  Praptiningsih,  E.  Sariwati,  V.  Setiawaty,  and  G.  Samaan, “Surveillance for Severe Acute Respiratory Infection as one approach to enhance Global Health Security in
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Differen ce Std. Error Differenc e 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Responti me Equal variances assumed 8.705  .005  13.542 43 .000  7.05336 .52085  6.0029 7 8.10375 Equal variances not assumed 13.755  30.2 31 .000  7.05336 .51280  6.0064 2 8.10030
Indonesia,” Heal. Sci. J. Indones. , vol. 9, no. 1, pp. 8–13, Oct. 2018, doi: 10.22435/HSJI.V9I1.473.
[4] S. To, P. Global, S. Virus, S. Based, and O. N. The, “Syncytial Virus Surveillance Based on the G Lobal I Nfluenza S Urveillance and R Esponse S Ystem,” Who , pp. 1–31, 2017.
[5] WHO, “Severe  Acute Respiratory Infections Treatment Centre,” World  Heal.  Organ.  Publ. ,  no.  March,  p. 120, 2020, [Online]. Available: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/331603/WHO-2019-nCoV- SARI_treatment_center-2020.1-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
[6] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] S. Ferlinda, F. Hikmah, and F. Rozi, “Pembuatan Webgis Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (Ispa) Di Kabupaten Jember Tahun 2013-2015 (the Manufacture of Webgis for Acute Respiratory Tract Infections (Ari) in  Jember  Regency  in  2013-2015,” J.  Manaj.  Inf.  Kesehat.  Indones. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  95,  2018,  doi: 10.33560/.v6i2.193.
[8] D.  Yohanes  Oktavianus  Dolu,  “PENGEMBANGAN  SISTEM  INFORMASI  PELAPORAN  RUTIN PNEUMONIA BERBASIS WEB PADA PROGRAM PENGENDALIAN PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAPASAN  AKUT  (P2  ISPA),  DI  DINAS  KESEHATAN  KABUPATEN  SEMARANG  |  Bhamada:
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kesehatan (E-Journal),” 2018.
http://ojs.stikesbhamadaslawi.ac.id/index.php/jik/article/view/71 (accessed Oct. 21, 2021).
[9] M. Insani and D. Permana, “Use of Antibiotics for acute respiratory infection (ARI) in Puskesmas Karang Rejo, Tarakan | Insani | Yarsi Journal of Pharmacology,” Yars. J. Pharmacol. , vol. 1, no. 1, pp. 15–21, 2020, [Online]. Available: http://academicjournal.yarsi.ac.id/index.php/yjp/article/view/1208.
[10] E.  Repolani,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  KESISWAAN  UNTUK  ORANG  TUA  SISWA PADA SEKOLAH SMA NEGERI 1 CIKAMPEK,” Peranc. Sist. Inf. KESISWAAN UNTUK ORANG TUA
SISWA PADA Sekol. SMA NEGERI 1 CIKAMPEK , 2019, [Online]. Available: https://repository.bsi.ac.id/index.php/unduh/item/223240.
[11] Y.  Wahyudin  and  D.  N.  Rahayu,  “Analisis  Metode  Pengembangan  Sistem  Informasi  Berbasis  Website:  A Literatur Review,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 15, no. 3, pp. 26–40, 2020, doi: 10.35969/interkom.v15i3.74.
[12] M. Prabowo, METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI . 2020.
[13] J. Limbong, “KEPUTUSAN MANAJEMEN PELAYANAN DI RSUD dr H SOEMARNO SOSROADMOJO BULUNGAN KALIMANTAN TIMUR PROGRAM PASCASARJANA,” Univ. Diponegoro , vol. 1, pp. 1– 27, 2010.
[14] K.  Fahrezi,  A.  R.  Mulana,  S.  Melinda,  N.  Nurhaliza,  and  S.  Mulyati,  “Penerapan  Model  Waterfall  dalam Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  Web  sebagai  Sistem  Pengolahan  Nilai  Siswa,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 4, no. 2, p. 98, 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i2.10196.
[15] G. W. Sasmito, “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.