Posting ini berisi tutorial bagaimana mengukur mutu proses dengan memperhitungkan variasi proses. Seperti dijelaskan pada posting sebelumnya, metode ini diharapkan mampu memberikan gambaran tentang mutu suatu layanan dengan lebih akurat. Selamat mencoba
Baru-baru ini kami belajar sesuatu dari kolega dari penyedia fasilitas pelayanan kesehatan, apa itu? Mutu adalah tingkat pemenuhan terhadap standar. Sekilas tidak ada yang aneh dengan definisi tersebut, bahkan memang begitulah definisinya dalam kebanyakan referensi. Namun aplikasi dari pandangan semacam ini perlu dicermati karena ada kecenderungan cepat berpuas diri bagi fasyankes karena capaian indikator mutu hanya dibandingkan dengan standarnya. Contoh, ambil indikator yang cukup populer yaitu waktu tunggu rawat jalan. Saat ini standar pelayanan minimal rumah sakit menyatakan standar bagi waktu tunggu rawat jalan adalah 60 menit. Jika sekiranya ada rumah sakit yang waktu tunggu rata-ratanya 50 menit, apakah bisa disimpulkan bahwa rumah sakit tersebut sudah memberikan pelayanan rawat jalan yang baik?
Sebelum menganalisis waktu tunggu pasien, dalam manajemen antrian di mana pun akan ditemui 1 dari 2 kondisi berikut: laju kedatangan pasien (pelanggan) lebih kecil dari laju pelayanan (kasus antrian) atau sebaliknya laju kedatangan melebihi laju pelayanan (kasus penumpukan). Sebenarnya istilah antrian dan penumpukan ini baru muncul barusan ketika mencari judul apa yang tepat untuk posting kali ini. Kedua kasus ini sebenarnya sama-sama berkaitan dengan antrian. kalau disebut antrian yang wajar dan tidak wajar sepertinya kurang tepat, karena kasus yang tidak wajar (penumpukan) merupakan kasus yang wajar ditemui di lapangan 🙂 Jadi sementara kita sebut saja sebagai kasus antrian dan penumpukan. Mari kita lihat bedanya.
Beberapa rumah sakit atau fasyankes lainnya sudah mengumandangkan cara yang lebih keren ketika melakukan pendaftaran rawat jalan. kalau dulu pasien atau keluarganya harus datang untuk melakukan registrasi, konon katanya dengan sms atau aplikasi android kita tidak perlu datang lagi. Cukup mendaftar dari rumah. Pertanyaannya mengapa fasyankes yang sudah menggunakan cara keren seperti ini belum juga menyatakan ke publik seberapa signifikan waktu tunggu pasien rawat jalan dapat diturunkan dari kondisi sebelumnya? Bukankah yang menjadi tujuan utama dalam manajemen antrian di rumah sakit atau fasyankes adalah menurunkan waktu tunggu pasien?
Cukup sering kami dengar ucapan bahwa Pelatihan Manajemen Data (dan Analisisnya) bukan untuk para manajer, apalagi manajemen puncak. Pelatihan semacam itu hanya diperuntukkan bagi staf atau karyawan yang sehari-hari bekerja di level operasional. Manajemen menengah hingga puncak hanya menerima hasil yang mereka olah dalam bentuk laporan-laporan. Apakah benar demikian?
Salah satu kesalahan yang sering dijumpai dalam Manajemen Data adalah lemahnya perencanaan sehingga data tidak dirancang dengan baik sejak awal. Kalau sebelumnya hanya berupa contoh sederhana yaitu penentuan field atau kolom data, posting kali ini akan memberikan contoh yang jauh lebih dahsyat. Bukan dahsyat hebatnya, tapi dahsyat pemborosannya. mari kita lihat.
Beberapa posting sebelumnya tentang Manajemen dan Analisis Data hanya ingin menunjukkan betapa bekerja dengan data yang siap diolah adalah sesuatu yang mudah dan menyenangkan. Waktu dan tenaga yang diperlukan pun tidak banyak. Tetapi persoalannya adalah ada banyak sekali data yang berkeliaran di sekitar kita tidak siap diolah. Akibatnya untuk mengolahnya dibutuhkan usaha tambahan yang luar biasa besar dan itulah sumber dari inefisiensi dalam banyak organisasi. Agar terhindar dari hal tersebut, berikut ini disampaikan kesalahan umum orang dalam mengelola data.
Melanjutkan posting sebelumnya, manajemen dan analisis data sangat diperlukan untuk menghasilkan informasi yang penting bagi pengambilan keputusan dalam proses pelayanan kesehatan. Kali ini kami ingin menunjukkan beberapa contoh betapa mudahnya excel mengolah data set yang disampaikan pada postingan pertama. Yok kita lihat.
Terima kasih ada 1 respon terhadap postingan sebelumnya mengenai pertanyaan informasi apa yang dapat diekstrak dari set data yang disampaikan. Apakah benar 2 atau 4 informasi yang dapat diperoleh? Ya benar, jawabannya lebih dari itu, bahkan lebih dari 10 jenis informasi dalam berbagai format (tabel maupun grafik). Terlepas bahwa set data tersebut menunjukkan suatu fenomena yang perlu diperbaiki, kemampuan analis sangat menentukan banyaknya informasi yang dapat diekstrak dari data tersebut. Apa saja?
Setiap hari Faskes disibukkan dengan aktivitas pelayanan kepada pasien. Setiap hari pula ada laporan-laporan yang harus dibuat untuk berbagai pihak seperti manajemen (internal), BPJS, Dinas Kesehatan, Asuransi, dan mungkin pihak lainnya. Pertanyaannya, apakah Faskes Anda sudah menyediakan laporan-laporan yang dibutuhkan pada saatnya? atau harus menunda beberapa jam atau beberapa hari? Posting Seri Manajemen dan Analisis data ini akan mencoba menjelaskan bagaimana seharusnya Faskes bekerja dengan efektif dan efisien.
