Analisis Hasil Prediksi Jumlah Kebutuhan Kapasitas Media Penyimpanan Rekam Medis Elektronik (RME) dengan Metode Least Square di RSUP Nasional Dr. Cipto Mangunkusumo

Wulandari, Savira Puteri (2023) Analisis Hasil Prediksi Jumlah Kebutuhan Kapasitas Media Penyimpanan Rekam Medis Elektronik (RME) dengan Metode Least Square di RSUP Nasional Dr. Cipto Mangunkusumo. [Experiment] (Unpublished)

[img] Text (Ringkasan)
1 RINGKASAN_SAVIRA PW G41190481.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (70kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
2 BAB 1_SAVIRA PW G41190481.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (4MB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
3 FULL TEXT_SAVIRA PW G41190481.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (Daftar Pustaka)
4 DAFTAR PUSTAKA_SAVIRA PW G41190481.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (4MB)

Abstract

Pelaksanaan pelayanan rekam medis secara elektronik didukung dengan PMK RI Nomor 24 tahun 2022 pasal 3 ayat 1 bahwa setiap fasilitas pelayanan kesehatan wajib menyelenggarakan Rekam Medis Elektronik (RME) maka dari itu rumah sakit perlu melakukan alih media dari rekam medis manual menjadi rekam medis elektronik. Salah satu langkah yang diperlukan dalam pelaksanaan alih media rekam medis manual menjadi elektronik adalah jumlah kebutuhan kapasitas media penyimpanan didalam server. Selain itu dengan adanya PMK RI Nomor 24 tahun 2022 pasal 39 yang menyatakan bahwa rekam medis elektronik waib disimpan paling lambat selama 25 tahun maka perlu adanya suatu prediksi kebutuhan penyimpanan dalam waktu tersebut. Merujuk pada perubahan peraturan rekam medis terbaru, peneliti membahas tentang prediksi kebutuhan kapasitas media penyimpaan rekam medis elektronik dengan menggunakan salah satu metode yaitu metode Least Square yaitu sebuah metode data deret berkala atau time series yang digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu. Hasil penelitian ini didapatkan data rumah sakit dan ditemukan data bulan September 2022 – Maret 2023 adalah 130.712 rekam medis dengan 261.424 MB ukuran file. Hasil prediksi kebutuhan dengan metode Least Square dan didapatkan hasil bulan April – Desember 2023 adalah 781.490 MB dan untuk 25 tahun kedepan atau pada tahun 2048 hasil prediksi kebutuhan penyimpanan rekam medis elektronik adalah sebesar 8.974.669 MB atau jika dikonverikan menjadi 9 TB. Hasil prediksi tersebut kemudian ditinjau keakuratan perhitungannya dengan metode MAPE yakni perhitungan yang memberikan petunjuk seberapa besar kesalahan prediksi dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari series tersebut dan didapatkan nilai sebesar 6,34% dimana nilai <10% dan tersebut tergolong sangat baik sehingga perhitungan prediksi tersebut dapat menjadi salah satu bahan pertimbangan rumah sakit perhial penyediaan kapasitas media penyimpanan rekam medis elektronik. RSUP Nasional Dr. Cipto Mangunkusmo sudah menyediakan sebesar 6 TB penyimpana pada sevrer dan didukung oleh perangkat penyimpanan data lainnya yaitu Network Attached Storage atau NAS sebesar 71 TB sebagai backup data dari server tersebut dan dari jumlah penyimpanan tersebut penyimpanan server rumah sakit sudah digunakan sebanyak 80 GB per bulan Maret 2023 namun membandingkan dengan hasil perhitungan prediksi kebutuhan penyimpanan dalam waktu 25 tahun kedepan maka sebagai langkah upaya memaksimalkan proses penyimpanan peneliti merekomendasikan kepada pihak RSUP Nasional Dr. Cipto Mangunkusumo untuk menyediakan penyimpanan sesuai dengan hasil prediksi yang sudah didapatkan. Selain itu, perlu adanya penambahan ukuran maksimal unggah pada HIS lebih dari 2 MB per rekam medis sehingga pada rekam medis yang tebal tidak perlu membagi hasil scanning menjadi beberapa bagian dan tidak perlu dilakukan compress sehingga kualitas scanning menjadi maksimal dan mempersingkat waktu kerja petugas dalam proses scanning dan unggah pada HIS.

Item Type: Experiment
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorRahagiyanto, AnggaNIDN0310059201
Subjects: 340 - Rumpun Ilmu Kesehatan > 350 - Ilmu Kesehatan Umum > Sistem Informasi Kesehatan
Divisions: Jurusan Kesehatan > Prodi D4 Manajemen Informasi Kesehatan > PKL
Depositing User: Savira Puteri Wulandari
Date Deposited: 31 Oct 2023 00:54
Last Modified: 31 Oct 2023 00:57
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/28549

Actions (login required)

View Item View Item