Oleh:

Mario Stefanus K. – 222010001

Venska Stefani – 222010003

Julita – 222010006

REVIEW JURNALSIMULASI PELAYANAN PUSKESMAS SADANG

SERANG

Pemodelan Sistem

IDENTITAS JURNAL

Judul Jurnal:

“SIMULASI PELAYANAN PUSKESMAS SADANG SERANG”

Penulis: Nia Budi Puspitasari

Asal Penulis: Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro Semarang

Jurnal Penerbit: J@TI Undip, Vol. IV, No.03, September 2009.

PENDAHULUAN

Saat warga Kelurahan Sedang Serang SAKIT …

PuskesmasSadang Serang

Murah

Dokter terdekat

Segera Sehat

LATAR BELAKANG MASALAH

PuskesmasSadang Serang

dokter gigi

dokter umum

dokter anak

apotek

JAM OPERASIPUKUL 08.00 s/d 12.00 WIB

Pasien tidak mendapatkan tempat duduk pada jam tertentu

Akibatnya, pasien yg sedang sakit merasa tidak nyaman

PERUMUSAN MASALAH

Menanggapi masalah tersebut, penulis akan melakukan penelitian terhadap masalah antrian yang panjang pada setiap fasilitas puskesmas agar pasien yang datang ke puskesmas merasa nyaman dan setidaknya dapat menstimulus pasien agar cepat sembuh dari penyakitnya.

PEMBATASAN MASALAH

Peneliti membatasi fasilitas yang akan diteliti yaitu hanya kepada:1. Antrian pendaftaran2. Antrian dokter umum (pasien dewasa)3. Antrian dokter anak4. Antrian apotik

Dokter gigi diabaikan karena fasilitas ini memiliki jalur antrian yang berbeda (tidak melalui jalur pendaftaran utama)

TUJUAN PENELITIAN

•Menentukan jumlah tempat duduk yang harus tersedia untuk menampung pasien dewasa dan anak-anak pada jam sibuk (peak hour)

•Menentukan jumlah server yang tepat.

Rata-rata waktu menunggu menjadi lebih singkat

• Simulasi Kejadian Diskrit• Kombinasi Kejadian Diskrit dan Kontinyu• Kerja Kejadian Diskrit• Kejadian (Event)

TINJAUAN PUSTAKA

SIMULASI KEJADIAN DISKRIT

Simulasi kejadian diskrit adalah simulasi dengan perubahan status dari model simulasi terjadi pada titik – titik waktu

yang diskrit (terputus-putus) yang dipicu oleh kejadian.

Lawan simulasi kejadian diskrit – simulasi kontinyu yaitu variabel status berubah

sejalan dengan waktu.

KOMBINASI KEJADIAN DISKRIT DAN KONTINU

Suatu sistem dapat mengandung kombinasi kejadian diskrit dan kontinu.

Nilai variabel status kontinu dapat tiba-tiba naik/turun sebagai akibat suatu kejadian diskrit.

Inisiasi kejadian diskrit dapat terjadi akibat nilai variabel kontinu mencapai ambang batas tertentu.

BAGAIMANA SIMULASI DISKRIT BEKERJA?

Model simulasi berorientasi proses

Sistem digambarkan dalam aliran proses

Aliran proses = urutan kejadian

Kejadiannya terjadwal (scheduled event)

Kejadian kondisional = kejadian dipicu oleh suatu kondisi tertentu.

Contoh: kejadian kedatangan pelanggan, pelanggan yang selesai dilayani.

KEJADIAN (EVENT)

Kejadian yang mengubah status sistem adalah:1. Kedatangan (arrival), terjadi saat

pelanggan tiba di antrian2. Kepergian (departure) dijadwalkan

berdasarkan lamanya waktu pelayanan.

3. Penghentian simulasi = kejadian penghentian (termination)

METODOLOGI PENELITIAN

Mendefinisikan deskripsi sistem dan model konseptual dalam simulasi.

Mengumpulkan serta menganalisa data

Membuat serta memvalidasi model

Merancang eksperimen simulasi dengan software ProModel

Analisa serta merepresentasikan hasil

• Deskripsi Sistem• Analisis Data input• Verifikasi dan Validasi Model• Analisis Output

HASIL PENELITIAN

DESKRIPSI SISTEM

1. Lokasi puskesmas di daerah Sadang Serang

2. Fasilitas pelayanan di dalamnya

3. Jam pelayanan dibatasi 4 jam

Model Konseptual

Model Konseptual adalah diagram hubungan antara peristiwa dan faktor tertentu yang akan memberi dampak ke suatu kondisi target.

Kondisi target adalah situasi akhir yang ingin dipengaruhi.

Waktu kedatangan pasien

Waktu pendaftaran

Waktu pelayanan di klinik umum

Waktu pelayanan apotik

Rata-rata waktu menunggu di pendaftaran, klinik dan apotik

Maksimum jumlah antrian di pendaftaran, klinik dan apotik

Aturan Layanan

JumlahServer

Waktu pelayanan di klinik anak

Kapasitas Klinik & Apotek

Model Konseptual Puskesmas

Aliran Diagram Entitas

20 14 13 12 11 1

Kedatangan pasienAntrian Pendaftaran

( FIFO)Layanan

Pendaftaran Kepergian pasien

8 6 5

Antrian Klinik( FIFO) Layanan Klinik

4 3 2

Antrian Apotek( FIFO) Layanan Apotek

10 9 7

Antrian Klinik( FIFO) Layanan Klinik

ANALISIS DATA INPUT

1. Pengujian independensi data Dilakukan untuk mengetahui apakah data memenuhi

asumsi independen. Data dikatakan independen bila plot data meyebar secara

acak dan tidak membentuk pola tertentu. Pengujian dengan scatter plot, autocorelation plot dan run

test.

2. Pengujian Homogenitas/Distribusi Identik Menguji apakah dua/lebih kelompok data sampel berasal

dari populasi yang memiliki variansi yang sama. Dilakukan dengan uji Kruskal Wallis.

3. Uji Distribusi Fitting Dilakukan untuk mengetahui pola distribusi data-data

yang diperoleh. Dilakukan dengan uji Chi Square.

Data Indepedensi Data Homogentas Data Distribusi Fitting

Waktu antar kedatangan data independen data homogen berdistribusi gamma

Waktu pelayanan pendaftaran data independen data homogen berdistribusi weibull

Waktu pelayanan dokter umum data independen data homogen berdistribusi pearson 5

Waktu pelayanan dokter anak data independen data homogen berdistribusi triangular

Waktu pelayanan apotek data independen data homogen berdistribusi lognormal

Tabel Hasil Analisis Data Input

Alur pelayanan pasien diPuskesmas Sadang

Serang

Pasien datang ke puskesmas

Pasien dilayani oleh dokter umum

Pasien ke ruangan dokter anak

Pasien ke ruangan dokter umum

Pasien mendaftar di bagian pendaftaran

Pasien berumur > 10 tahun

Pasien mendapatkan obat

Pasien memberikan resep ke apotek

Pasien dilayani oleh dokter anak

Pasien meninggalkan

puskesmas

Tidak Ya

Simulasi ProModel

VERIFIKASI & VALIDASI MODEL

VERIFIKASI MODEL Merupakan proses membandingkan apakah

model simulasi (ProModel) telah sesuai dengan model konseptual.

Dilakukan dengan melihat kejadian (input) pada model konseptual, apakah telah sesuai dengan tampilan pada hasil running simulasi.

Kejadian (input) pada model konseptual

Dibandingkandengan

SESUAIMaka Model telah terverifikasi

Hasil running simulasi Promodel

Validasi

Proses menentukan apakah model telah dapat menggambarkan sistem nyatanya atau belum.

Dilakukan perbandingan antara output maksimum antrian (hasil model simulasi) dengan kondisi aktual, kemudian dilakukan uji t.

Uji t dilakukan untuk menguji apakah data dari model dan aktual berasal dari distribusi yang sama.

Didapat hasil bahwa berdistribusi normal dengan selang kepercayaan 95%.

Disimpulkan data simulasi dan aktual berasal dari distribusi yang sama, dan dikatakan model valid.