Optimasi Sistem Antrian Pada Layanan Kesehatan Masyarakat Menggunakan Pendekatan Simulasi

Abstract

: The purpose of this study is to optimize service time in a community health center. The average number of patients visiting is 100 to 300 per day. In certain units there is a heavy queue of patients which increases service waiting times, including registration units, inspection units, and pharmaceutical units. The initial observation data on the existing system shows the waiting time for patient services is 2,7 hours. This fact shows that the time of patient service on the existing system needs to be optimized so that the waiting time can be accelerated. This study offers a solution to optimize the service queue system using a simulation approach. The DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) Six Sigma method is used as a basis for analyzing the waiting time for services from an existing system. The results of the analysis are used in the simulation test to obtain improvement factors using several scenarios. The best simulation results are obtained with the scenario of adding operators in all units. Optimizing the waiting time of patient services using the best scenario simulation approach is shown by the decrease in waiting time of the queue system by 1,05 hours or 38,9% faster than the existing system.Keywords: System Optimizing; Public Health; Queue; Simulation; DMAIC Six SigmaAbstrak : Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan waktu tunggu pelayanan di sebuah pusat kesehatan masyarakat (Puskesmas). Rata-rata jumlah pasien yang berkunjung adalah 100 hingga 300 per hari. Pada beberapa unit tertentu terjadi antrian pasien yang padat sehingga meningkatkan waktu tunggu pelayanan, antara lain unit pendaftaran, unit pemeriksaan, dan unit farmasi. Data pengamatan awal pada sistem yang ada menunjukkan waktu tunggu pelayanan pasien adalah 2,7 jam. Fakta ini menunjukkan bahwa waktu pelayanan pasien pada sistem yang ada perlu dioptimalkan agar waktu tunggu dapat dipercepat. Penelitian ini menawarkan solusi optimalisasi sistem antrian pelayanan dengan menggunakan pendekatan simulasi. Metode DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) Six Sigma digunakan sebagai dasar analisis waktu tunggu pelayanan dari sistem yang sudah ada. Hasil analisis digunakan pada uji simulasi untuk mendapatkan faktor perbaikan dengan menggunakan beberapa skenario. Hasil simulasi terbaik diperoleh dengan skenario penambahan operator di semua unit. Optimasi waktu tunggu pelayanan pasien dengan menggunakan pendekatan simulasi skenario terbaik ditunjukkan oleh penurunan waktu tunggu sistem antrian sebesar 1,05 jam atau 38,9% lebih cepat dari sistem yang sudah ada.Kata kunci: Optimasi Sistem, Layanan Kesehatan, Antrian, Simulasi, DMAIC Six Sigma

Perancangan Sistem Antrian Protokol Kesehatan Memasuki Kampus untuk Mengoptimalkan Waktu Tunggu, Jumlah Antrian, dan Biaya Investasi Alat

“…Evaluasi sistem dan perancangan sistem baru dilakukan dengan menggunakan pendekatan simulasi yang efektif digunakan untuk pemecahan model kompleks (Findari & Nugroho, 2019). Simulasi adalah tiruan dari proses atau sistem dunia nyata dari waktu ke waktu (Kaid et al, 2018).…”

“…Teori antrian menjadi tema yang cukup sering diteliti, antara lain oleh Findari & Nugroho, 2019;Hanggara & Putra, 2020;Hoerunisa & Sukanta, 2021;Manalu & Palandeng, 2019;Rajuwar & Kalita, 2018;Ramdani et al, 2021;dan Supriyadi et al, 2018. Pada umumnya, tujuan penelitian bertema antrian ialah untuk meminimalkan waktu tunggu antrian dan jumlah entitas dalam antrian (Findari & Nugroho, 2019;Hoerunisa & Sukanta, 2021;Palit et al, 2019;Rajuwar & Kalita, 2018;dan Ramdani et al, 2021).…”

“…Teori antrian menjadi tema yang cukup sering diteliti, antara lain oleh Findari & Nugroho, 2019;Hanggara & Putra, 2020;Hoerunisa & Sukanta, 2021;Manalu & Palandeng, 2019;Rajuwar & Kalita, 2018;Ramdani et al, 2021;dan Supriyadi et al, 2018. Pada umumnya, tujuan penelitian bertema antrian ialah untuk meminimalkan waktu tunggu antrian dan jumlah entitas dalam antrian (Findari & Nugroho, 2019;Hoerunisa & Sukanta, 2021;Palit et al, 2019;Rajuwar & Kalita, 2018;dan Ramdani et al, 2021). Beberapa tujuan lain penelitian bertema antrian diantaranya: 1) meningkatkan utilitas server atau layanan (Gopal et al, 2020;Hanggara & Putra, 2020;dan Mitrovic et al, 2021), 2) menurunkan lead time proses (Gopal et al, 2020dan Kaid et al, 2018, 3) meminimalkan biaya operasional (Mitrovic et al, 2021), 4) meminimalkan jumlah WIP di dalam sistem (Gopal et al, 2020), serta 5) meningkatkan efisiensi aliran dalam sistem (Rasib et al, 2021).…”

“…Beberapa software digunakan untuk menyelesaikan permasalahan antrian antara lain: ARENA software simulation (Gopal et al, 2020;Hanggara & Putra, 2020;Kaid et al, 2018;Mitrovic et al, 2021;Palit et al, 2019;Rajuwar & Kalita, 2018;dan Rasib et al, 2021), software Visio (Findari & Nugroho, 2019), software POM-QM (Hoerunisa & Sukanta, 2021), software Petri Nets (Kaid et al, 2018), dan software ProModel 7.5 (Ramdani et al, 2021)…”

Group Decision Support System (GDSS) dengan Metode Entropy untuk Menentukan Prioritas Antrian Layanan Rumah Sakit Menggunakan Multiple Channel Model (M/M/s)

“…Artinya ada masalah besar disisi komitmen yang harus diperbaiki. Begitu juga penelitian yang dilakukan oleh Widya dan Yohannes [4] Bagaimana posisi penelitian ini jika dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya yang telah diuraikan sebelumnya?…”