{"id":450,"date":"2018-04-10T06:40:30","date_gmt":"2018-04-09T23:40:30","guid":{"rendered":"http:\/\/irihm.sbm.itb.ac.id\/?p=450"},"modified":"2018-04-10T06:40:30","modified_gmt":"2018-04-09T23:40:30","slug":"kesalahan-umum-dalam-mengelola-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/irihm.sbm.itb.ac.id\/index.php\/2018\/04\/10\/kesalahan-umum-dalam-mengelola-data\/","title":{"rendered":"Kesalahan Umum Dalam Mengelola Data"},"content":{"rendered":"
This entry is part 4 of 6 in the series Manajemen dan Analisis Data<\/a><\/div>

\"\"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.<\/p>\n

<\/p>\n

    \n
  1. Data tidak dirancang dengan baik sejak awal. Apa contohnya? Yang paling sering ditemukan adalah data alamat. Baik yang merancang dan juga user yang mengisi data seringkali lupa bahwa alamat adalah item yang berbeda dengan kota dan kode pos. Berapa banyak kita temukan ketika mengisi form baik manual (berbasis kertas) maupun digital (offline dan online), data alamat merujuk pada alamat yang lengkap berikut dengan kota dan kodeposnya. Apa akibatnya? ketika kita ingin mencari berapa orang yang berasal dari kota tertentu, atau tinggal di daerah dengan kodepos tertentu, terpaksa dilakukan secara manual.<\/li>\n
  2. Format data tidak diperhatikan sejak awal. Apa contohnya? ketika pasien melakukan registrasi di faskes, tidak jarang pasien ditanya umur, padahal data tanggal lahir sudah ada. Mengapa ini terjadi? salah satu alasannya karena data tanggal lahir tidak disimpan dalam format “date”. Akibatnya kita tidak dapat menghitung umur karena tanggal lahir bukan “date”. Banyak sekali kesalahan format “date” ini terjadi sehingga menghabiskan banyak waktu di belakang hari. Masa berlaku obat, tagihan pembayaran, jadwal kunjungan pasien berulang dan sebagainya membutuhkan pengolahan data menggunakan tanggal.<\/li>\n
  3. Membiarkan kesalahan ketik terjadi. Menuliskan nama dengan gelar\/panggilan atau tidak, dapat menjadi sumber pemborosan waktu ketika menganalisis data. Ketika mencari nama pasien A, ternyata tidak ditemukan sehingga dibuatlah data baru (misalnya pada rekam medis atau pendaftaran kegiatan training). Ternyata belakangan ditemukan bahwa pasien A sudah ada datanya tapi tertulis sebagai “Ibu A”. Semua item data yang dipake berulang-ulang, sebaiknya tidak diketik secara manual karena kemungkinan kesalahannya sangat besar. SIMRS yang baik seharusnya sudah dapat menghindari kesalahan ketiga ini.<\/li>\n
  4. Mindset dan Skill yang kurang dalam mengelola data. Kasus kedua di atas tidak saja terjadi karena format data yang salah, tetapi juga karena ketidaktahuan operator. Baik mindset yang salah maupun ketidakmampuan operator tentang pengelolaan data sering juga menyebabkan pekerjaan yang seharusnya mudah, tapi dilakukan dengan susah payah. Ada saja operator yang tidak tahu bahwa umur dapat dihitung jika kita memiliki data tanggal lahir. Ketidaktahuan operator tentang fungsi “filter” menyebabkannya harus menghitung satu per satu jika ingin mencari jumlah data yang memenuhi kategori tertentu. Kesalahan jenis terakhir ini merupakan kesalahan yang sangat mendasar. Setiap organisasi termasuk faskes harus merekrut orang yang memiliki mindset yang benar dan skill yang baik dalam mengelola data, atau setidaknya faskes harus menyiapkan orang-orangnya untuk mampu bekerja dengan cerdas lewat pelatihan internal maupun eksternal.<\/li>\n
  5. Tidak dapat membedakan mana data dan mana laporan. Hampir terjadi di mana-mana, bahwa ketika faskes harus memenuhi permintaan “data” oleh berbagai pihak seperti BPJS, Dinas kesehatan, Asuransi, Lembaga Akreditasi atau pihak lainnya, maka faskes harus menyiapkan “data” yang diminta secara khusus. Hal itu dilakukan karena format yang diminta oleh berbagai pihak tadi berbeda. Akibatnya Faskes menghabiskan waktu yang sangat banyak untuk mengatur ulang data yang ada untuk format tertentu. Seharusnya dibangun kesadaran bahwa data sesuatu yang kita peroleh langsung dari proses yang terjadi. Misalnya proses operasi, maka data operasi itu harus mencakup kapan, siapa, di mana, bahkan jika perlu catatan-catatan tentang operasi tersebut. Jadi ketika diminta Laporan tentang operasi maka laporan tinggal “diambil” dari data operasi tersebut. Jadi apa yang diminta oleh pihak lain (di luar proses yang terjadi) adalah laporan, bukan data. Jangan sampai kita membuat data bagi para pemangku-kepentingan dengan cara satu-per-satu mengikuti format yang diminta. Berbagai format laporan tidak masalah karena merupakan hasil olahan bukan di-entry ulang.<\/li>\n<\/ol>\n

    Silakan kaji berapa banyak waktu yang terbuang di faskes anda karena kesalahan-kesalahan di atas?<\/p>\n

    Share this:<\/h3>