DESKRIPSImanajemenrumahsakit.net/wp-content/uploads/2013/06/... · Web viewJika dikaitkan antara pola penyakit dengan ketersediaan tenaga spesialis di RSUD X, produk pelayanan (klinik)

www.manajemenrumahsakit.net

LATIHAN ANALISIS LINGKUNGAN INTERNAL RUMAH SAKIT

Jika sebuah lembaga pelayanan publik ingin mengadopsi pola keuangan BLU dan menjadi lembaga yang lebih produktif, lebih akuntabel dan menghasilkan pelayanan yang lebih bermutu, lembaga tersebut harus memiliki keunggulan kompetitif agar dapat tetap eksis dalam memberikan pelayanan pada masyarakat, memiliki pendapatan untuk keberlangsungan lembaga dan mampu memberikan insentif yang layak bagi karyawannya.

Salah satu kerangka pikir yang dapat digunakan adalah kerangka Rantai Nilai (Value Chain) yang dikembangkan oleh Porter (Swayne, et.al., 2006). Kerangka ini dikembangkan berdasarkan pemikiran bahwa konsumen akan memperoleh nilai tambah setelah mengkonsumsi jasa/produk yang dihasilkan lembaga, misalnya menjadi lebih pintar (konsumen pendidikan), lebih sehat (konsumen rumah sakit), mendapatkan produk yang dibeli (konsumen air bersih, pembibitan dan pembenihan), dan sebagainya. Menurut rantai nilai ini, ada dua aktivitas yang menghasilkan nilai bagi pengguna, yaitu aktivitas inti dan aktivitas pendukung. Aktivitas inti adalah seluruh kegiatan yang langsung menghasilkan nilai bagi pengguna, didukung oleh aktivitas-aktivitas yang akan mengoptimalkan proses penciptaan nilai bagi pengguna.

Gambar 1 Rantai Nilaii

Rantai Nilai sebenarnya merupakan satu bentuk “inspeksi diri” namun tidak akan ada artinya tanpa adanya input dari pengguna yang diperoleh dari survey, FGD maupun wawancara dengan pengguna ii. Rantai nilai memberikan gambaran mengenai dimana dan bagaimana value bagi pengguna dibentuk, sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk memfokuskan perbaikan atau pengembangan pada sistem. Oleh

Materi Pelatihan Jarak Jauh Penyusunan Rencana Strategis untuk Rumah Sakit |1


karena itu, analisis internal dengan menggunakan konsep ini akan menyentuh semua bagian pada sistem di lembaga pelayanan publik secara komprehensif.



DiskusiStudi Kasus

Dr. Donnie Damara, M.Kes bermaksud menyusun Rencana Strategis Bisnis bagi RSUD X yang saat ini dipimpinnya. Selama 4 tahun terakhir kinerja RS ini seperti jalan ditempat. Jumlah kunjungan hanya meningkat sedikit, pendapatan juga meningkat namun tidak signifikan, sedangkan biaya meningkat sangat tinggi. Dilain pihak, ada 3 RS swasta yang cukup besar yang menjadi pesaingnya dan terus mengembangkan pelayanan. Sebagai orang yang dibesarkan dalam atmosfer wirausaha (orang tuanya adalah pengusaha restoran yang sukses di kota asalnya), dr. Donnie merasa bahwa RSUD ini memiliki prospek untuk berhasil. Namun ia tahu bahwa insting ini harus dibuktikan dengan analisis yang kuat agar tidak salah dalam perhitungan. Ada beberapa hal kunci yang ingin ia ketahui sebelum memutuskan untuk melakukan pengembangan, antara lain:

1. Sebesar apakah kebutuhan pelayanan kesehatan masyarakat pada lima sampai sepuluh tahun kedepan? Berapa persen dari kebutuhan tersebut yang bisa dipenuhi oleh kapasitas pelayanan yang ada di Kabupaten X saat ini?

2. Kemana arah pengembangan RS pesaing?3. Jika dikaitkan antara pola penyakit dengan ketersediaan tenaga

spesialis di RSUD X, produk pelayanan (klinik) apa saja yang potensial untuk dikembangkan? Berapa kapasitasnya? Sejauh mana teknologinya?

4. Bagaimana dukungan stakeholder eksternal terhadap upaya-upaya pengembangan RSUD X? Siapa saja yang mendukung dan siapa yang tidak? Apakah Pemda akan senantiasa memberi subsidi bagi RS?

Untuk memperoleh jawaban atas pertanyaan-pertanyaan tersebut di atas, dr. Donnie mulai mengerahkan stafnya untuk mencari data yang diperlukan dan melakukan analisis. Namun ternyata melakukan analisis tidak semudah yang diperkirakan. Para staf yang diberi tugas tidak mengerti harus memulai dari mana dan konsep apa yang dipakai.



Lampiran: Contoh melakukan analisis trend watching secara kuantitatif terhadap lingkungan internal rumah sakit.

Analisis ini ditujukan untuk mengevaluasi kinerja pelayanan RS dalam kaitannya dengan pengembangan perencanaan di RS. Dalam hal ini, analisis difokuskan pada instalasi-instalasi di RS yang merupakan revenue centre dan core-business RS. Sebagai catatan, semakin detil informasi mengenai proyeksi volume “penjualan” atau kegiatan produk yang ingin dihasilkan maka akan semakin detil pula data yang dibutuhkan.

1. Rawat Jalan (Jika data kunjungan rawat jalan dan IGD di RS anda TIDAK DAPAT dipisahkan, maka analisis pada langkah pertama ini hanya digabung untuk data rawat jalan dan IGD).

a. Masukkan data kunjungan pasien rawat jalan di RS anda dari 3 – 5 tahun terakhir ke sebuah file excel baru. Dokumen anda akan nampak sebagai berikut:

2010 2011 2012Jumlah Kunjungan Poliklinik 12,033 19,941 29,505

Beri nama sheet ini sebagai “IRJA”

b. Hitunglah trend kunjungan tersebut dengan rumus berikut:a. Trend kunjungan pasien poliklinik th 2010-2011 (T1) adalah:

19,941−12,03312,033

=0.66atau 66%

b. Trend kunjungan pasien poliklinik th 2011-2012 (T2) adalah:

29,505−19,94119,941

=0.48atau 48%

c. Trend rata-rata = T 1−T 22

=66%+48%2

=56.8%

Contoh interpretasi untuk data tersebut:Kunjungan poliklinik dari tahun 2010 – 2012 telah mengalami peningkatan sebesar 57% pertahun. Peningkatan ini sangat tinggi sehingga kedepannya perlu diantisipasi dengan menyiapkan kapasitas pelayanan penunjang diagnostik, tindakan medik maupun rawat inap.

c. Masukkan data kunjungan pasien poliklinik per jenis pasien (cara membayar) dan hitung trend pasien askes-askeskin-umum di IRJA RS anda, sehingga data anda akan nampak sebagai berikut:



2010 2011 2012 T1 T2 Trata-rata

Pasien Umum 4,140 13,600 20,466 229% 50% 139%

Pasien Askes 1,544 3,121 4,214 102% 35% 69%

Pasien Askeskin 6,349 3,220 4,825 -49% 50% 0%

Jumlah 12,033 19,941 29,505 66% 48% 57%

Contoh interpretasi untuk data di atas: Dalam tiga tahun terakhir pasien umum meningkat sangat pesat yaitu mencapai 139% per tahun, sedangkan pasien askeskin justru menurun. Hal ini dikarenakan pada tahun 2010 ada kejadian luar biasa sehingga hampir semua pasien yang masuk ke IRJA dikategorikan sebagai pasien tidak mampu dan pengobatannya ditanggung pemerintah.Dan seterusnya.

d. Hitung komposisi pasien berdasarkan cara bayarnya dari data di atas, lalu hitung rata-ratanya. Data anda akan nampak sebagai berikut.

JenisPasien2010 2011 2012 Rata-

rataJumlah % Jumlah % Jumlah %

Pasien Umum

4,140 34%

13,600 68% 20,466 69% 57%

Pasien Askes 1,544 13% 3,121 16% 4,214 14% 14%

Pasien Askeskin 6,349 53% 3,220 16% 4,825 16% 28%

Jumlah 12,033 19,941 29,505

Contoh perhitungan untuk mencari komposisi pasien Askes Tahun 2010 adalah sbb:



Persentase Pasien Askes th2005= Jml pasien Askes th2005Jml pasientotal th2005

x100%

Persentase Pasien Askes th2010= 1,54412,033

x 100%=13%

Angka-angka persentase yang lain diperoleh dengan cara yang sama.Lalu untuk mencari angka perentase rata-rata, caranya adalah sebagai berikut:

Contoh penghitungan rata-rata persentase pasien Askes:

¿% pasien AskesTh2010+% pasien Askes th2011+% pasien Askes th20123

¿ 13%+16%+14%3

=14%

Angka ini lebih mewakili komposisi pasien Askes di RSUD ini dibandingkan dengan hanya menggunakan data 1 tahun.

Contoh interpretasi untuk data di atas:Tahun 2010 terjadi lonjakan komposisi pasien Askeskin pada tahun 2010 naik dengan drastis karena kebijakan pemerintah mengenai pembiayaan kesehatan masyarakat terkait dengan adanya kejadian luar biasa. Namun pada kondisi normal, komposisi pasien Askeskin di pelayanan rawat jalan adalah 16% dari total pasien. Sebaliknya, pasien umum hampir mencapai 70%. Ini menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat pengguna pelayanan RS tidak tercover oleh asuransi atau jaminan kesehatan.

2. IGDa. Masukkan data kunjungan pasien IGD di RS anda dari 3 – 5 tahun terakhir ke

sebuah sheet baru. Dokumen anda akan nampak sebagai berikut:

2010 2011 2012Jumlah Kunjungan IGD 12,034 5,301 9,125

Beri nama sheet ini sebagai “IGD”

b. Hitunglah trend kunjungan tersebut dengan rumus berikut:a. Trend kunjungan pasien IGD th 2010-2011 (T1) adalah:

5,301−12,03412,034

×100%=56%

b. Trend kunjungan pasien IGD th 2011-2012 (T2) adalah:

9,125−5,3015,301

×100%=72%



c. Trend rata-rata:T 1+T 22

=−56%+74%2

=8%

Contoh interpretasi untuk data tersebut:Kunjungan gawat darurat dari tahun 2010 – 2012 telah mengalami peningkatan sebesar 8% pertahun. Peningkatan ini bersifat semu karena kejadian luar biasa di tahun 2010 yang menyebabkan terjadinya lonjakan pasien IGD menjadi jauh lebih tinggi dibandingkan pada kondisi normal.

c. Dapatkah anda menghitung persentase jumlah kunjungan IGD dibandingkan dengan jumlah kunjungan IRJA? Informasi ini bermanfaat untuk menjadi dasar dalam memproyeksikan kunjungan IGD nantinya.

Jika dapat, maka data anda akan nampak sebagai berikut.

2010 2011 2012Jumlah Kunjungan IGD 12,034 5,301 9,125

Jumlah kunjungan Poliklinik 12,033 19,941 29,505

Total 24,067 25,242 38,630

Persentase pasien IGD 50.0% 21.0% 23.6%

Data diatas menunjukkan bahwa komposisi pasien IGD rata-rata adalah sebesar 50%+21%+23.6%

3 = 31.5%.

Namun dalam kasus ini harus diingat bahwa kejadian luar biasa di tahun 2010 menyebabkan tingginya kunjungan IGD dibandingkan kondisi normal, sehingga data tahun 2010 untuk kunjungan IGD sebenarnya adalah BIAS. Oleh karena itu, untuk mendapatkan proporsi kunjungan pasien IGD pada kondisi normal, data yang digunakan dalam perhitungan adalah data tahun 2011 dan 2012 saja, yaitu data DALAM KONDISI NORMAL.

Sehingga proporsinya menjadi: 21%+23.6%

2 = 22.3%.

Angka inilah yang nantinya digunakan untuk memproyeksikan perkiraan jumlah kunjungan pasien IGD.

d. Pisahkan jumlah pasien Umum, Askes dan Askeskin berdasarkan data IGD anda dan cari persentasenya masing-masing.

Seringkali pada kenyataannya data sedetil ini tidak tersedia. Sebagai contoh kasus yang digunakan pada modul ini, jumlah pasien Askes di IRJA dan IGD digabung, demikian juga dengan jumlah pasien Akseskin dan Umum. Sehingga untuk mencari proporsi masing-masing kelompok bisa menggunakan proporsi dari data gabungan antara IRJA dan IGD tersebut, atau menggunakan


Berasal dari data Rawat Jalan


persentase pasien askes-askeskin di poliklinik sebagaimana dicontohkan dalam tabel berikut.

2010 2011

2012

Persentase pasien IRJA:

- Umum 34% 68% 69%

- Askes 13% 16% 14%

- Askeskin 53% 16% 16%

Jumlah kunjungan IGD 12,034 5,301 9,125

Jumlah pasien IGD berbasis cara bayar adalah sbb:

- Umum 4,140 3,615 6,330

- Askes 1,544 830 1,303

- Askeskin 6,350 856 1,492

Contoh cara memperoleh jumlah pasien umum IGD:= % pasien umum (poliklinik) x Jumlah pasien IGD = 34% x 12,034 = 4,140



Rumus ini dapat digunakan dengan asumsi komposisi pasien IGD dan IRJA kurang lebih sama. Komposisi seperti ini dapat terjadi pada RSUD yang pelayanan rawat jalannya hanya pada pagi – siang hari, sedangkan pasien yang datang pada sore hari dilayani di IGD meskipun bukan kasus gawat darurat.

Contoh interpretasi untk hasil analisis diatas adalah sebagai berikut:Selama ini pelayanan di IGD tidak sepenuhnya berfungsi sebagai pelayanan untuk kasus gawat darurat saja. Hal ini disebabkan karena poliklinik secara administratif hanya buka sampai pk. 13.00 dan pelayanan maksimal hingga pk. 14.00. pasien yang datang setelah jam tersebut akan dilayani di IGD dan ini menyebabkan intensitas pelayanan di IGD nampaknya cukup tinggi. Jika ditelusuri lebih rinci, pasien dengan kasus true gawat darurat kira-kira 30% dari total kasus yang ada.

3. Rawat InapSetelah tidak ada lagi data yang dapat dianalisis di Poliklinik dan IGD, maka analisis dapat dilanjutkan ke Instalasi Rawat Inap.

a. Masukkan angka kunjungan rawat inap ke sheet berikutnya, sehingga data anda akan nampak seperti ini.

2010 2011 2012Jumlah Pasien MasukrawatInap

Namai sheet ini dengan “IRNA”

Kadang-kala data yang kita miliki tidak lengkap. Dalam kasus ini dicontohkan bahwa data tahun 2012 hanya terekap sampai dengan bulan Agustus (8 bulan). Untuk itu data tahun 2012 harus diproyeksikan sampai dengan akhir tahun. Contoh data adalah sebagai berikut:

2010 2011 2012*)Jumlah Penderita Dirawat ( P. Masuk ) 5063 6594 5706

*) sampai dengan Bulan Agustus

- Hitung rata-rata pertumbuhan pasien per bulan di tahun 2012, dengan rumus:

¿ 57068

=713.25dibulatkanmenjadi713 pasien.

Jadi rata-rata ada 713 pasien masuk dalam 1 bulan. - Hitung perkiraan jumlah pasien masuk selama 1 tahun (12 bulan) dengan

rumus: 713 x 12 = 8559

Langkah selanjutnya adalah merevisi data pada tahun 2012 tabel diatas dengan angka pasien masuk selama 1 tahun (12 bulan) yang sudah diperoleh dari hasil



perhitungan (dengan catatan beri keterangan bahwa tahun 2017 merupakan angka estimasi).

2010 2011 2012*)Jumlah Penderita Dirawat ( P. Masuk ) 5,063 6,594 8,559

*) estimasi

b. Hitung admission rate per tahun dan admission rate rata-rata dengan rumus:

JumlahpasienmasukrawatinapJumlahkunjunganpasienpoliklinikdanIGD

x 100%

Admission rate adalah angka yang akan menunjukkan pola rujukan pasien poliklinik dan IGD ke rawat inap di RS anda. Sehingga data anda akan nampak sebagai berikut:

2010 2011 2012 Rata-rataJumlah Pasien MasukRawatInap 5,063 6,594 8,559

Jumlah Kunjungan Poliklinik 12,033 19,941 29,505

Jumlah Kunjungan IGD 12,034 5,301 9,125

Admission rate ¿ 5,06312,033+12,034

¿ 21%+26%+22%3

= 21% = 26% = 22% = 23%

Angka admission rate 23% artinya setiap 100 kunjungan pasien di poliklinik dan IGD maka akan ada 23 orang yang kemungkinannya perlu dirujuk ke rawat inap.

Catatan:Dalam dokumen Rencana Strategis Bisnis, tidak semua informasi/data pad atabel di atas harus dimasukkan kedalam dokumen utama. Proses penghitungan ini dilakukan dalam worksheet (misalnya miscrosoft excel), informasi mengenai kesimpulan hasil perhitungan ini yang perlu disampaikan di dalam dokumen, misalnya hasil akhir penghitungan bahwa admission rate RS sebesar 23%.

c. Masukkan data BOR dan LOS lalu hitung Rata-ratanya. Data akan nampak sebagai berikut:

2010 2016 2012 Rata-rataBOR 63.59% 82.10% 100.36% 82.02%

LOS 4.76 4.77 4.49 4.67



d. Masukkan jumlah hari rawat pasien di Instalasi Rawat Inap, jika memungkinkan hari perawatan per jenis pasien dan per kelas perawatan.

Dalam kasus ini, contoh data yang tersedia adalah data jumlah pasien masuk berdasarkan cara pembayaran, namun data tahun 2007 hanya sampai Bulan Agustus (8 bulan). Dengan demikian, data tahun 2007 harus diproyeksikan terlebih dahulu menjadi 1 tahun dengan mencari rata-rata per bulan, seperti nampak pada tabel berikut.

JumlahHariRawat 2010 20112012

s.d Agt per bulan estimasi 1 th

Total: 24,100 31,453 25,620 3,202 38,430

- Pasien Umum 4,251 4,525 4,169 521 6,253

- Pasien Askes 4,487 6,654 5,485 686 8,228

- Pasien Askeskin 14,877 15,438 12,287 1,536 18,430

Meskipun data tersebut diatas mengabaikan fluktuasi yang berbeda-beda pada tiap bulannya, namun setidaknya kita bisa memperoleh angka perkiraan jumlah hari rawat pasien selama 1 tahun yang nantinya bisa diperbandingkan dengan angka pada tahun-tahun sebelumnya.

e. Hitung proporsi hari perawatan menurut kelompok pasien.

JumlahHariRawat 2010 2011 2012 Rata-rataTotal:

- Pasien Umum 18% 14% 16% 16%

- Pasien Askes19% 21% 21% 20%

- Pasien Askeskin 62% 49% 48% 53%

Contoh cara penghitungan untuk mendapatkan angka-angka di atas adalah:Proporsi hari rawat pasien Askes th 2011 = Jumlahhari rawat pasien Askes th2006

Jumlahhari rawat total th2006

= 6,65431,453 = 0.21 x 100% =

21%

f. Hitung rata-rata pertumbuhannya untuk mengetahui kelompok pasien mana yang pertumbuhannya paling tinggi.

Jumlah Hari Perawatan Trend



t₁ t₂ TR

Total 31% 22% 26%

- Pasien Umum 6% 38% 22%

- Pasien Askes 48% 24% 36%

- Pasien Askeskin 4% 19% 12%

Ternyata data pada contoh ini menunjukkan bahwa trend hari rawat pasien Askes paling tinggi (36%). Kedepannya bisa saja Manajer RS memutuskan untuk menambah kapasitas pelayanan untuk pasien Askes (namun data di atas harus dikombinasikan dengan data eksternal untuk mengetahui sebesar apa peluang pengembangan kapasitas pelayanan rawat inap bagi pasien askes di RS ini).

g. Jika anda memiliki data mengenai jumlah hari rawat per pasien – per kelas perawatan masukkanlah data tersebut ke dalam file excel anda dan hitung komposisi (persentase) masing-masing.

Di banyak RS, umumnya data yang ter-record dalam dokumen RS adalah data jumlah TT per kelas, jumlah pasien masuk per kelas dan per jenis pasien (terpisah), serta hari perawatan per kelas dan per jenis pasien (terpisah). Sebagaimana yang menjadi contoh berikut, data yang tercatat adalah jumlah pasien per jenis pembayaran seperti tabel di atas dan jumlah TT per kelas.

KelasPerawatan 2010 2011 2012Kelas VIP - 5 5

Kelas I 5 15 15

Kelas II 30 25 25

Kelas III 60 60 60

Jumlah TT 95 105 105

Data di atas bersama-sama dengan data mengenai kunjungan pasien per jenis pembayaran nantinya akan digunakan untuk menghitung estimasi hari perawatan per kelas dan per jenis pembayaran. Pengkategorian ganda ini penting mengingat adanya paket pelayanan dan tarif khusus untuk pelayanan pada pasien Askes dan Askeskin.

Sebagai catatan:- Pasien Umum menggunakan ruang perawatan kelas III, II, I dan VIP- Pasien Askes menggunakan ruang perawatan kelas II, I dan VIP- Pasien Askeskin menggunakan ruang perawatan kelas III, kecuali jika ruang

kelas III ini penuh pasien Askeskin terpaksa dititipkan di ruang kelas II.

h. Interpretasi data rawat inap secara keseluruhan adalah sebagai berikut:Admission rate di RS ini sebesar 23.11%, pada kondisi normal. Dilihat dari jenis pasien, proporsi hari perawatan pasien Askeskin di IRNA sangat tinggi, rata-rata mencapai 53% dari total hari perawatan. Jika dibandingkan dengan jumlah



kunjungan pasien rawat jalan, proporsi ini berbanding terbalik. Ini mengindikasikan bahwa untuk pelayanan rawat jalan masyarakat cenderung membayar secara out of pocket. Disamping tarif yang masih terjangkau, diperlukan upaya khusus untuk mengurus kartu miskin. Namun sebaliknya, untuk pelayanan rawat inap, dikarenakan umumnya pasien mendapatkan berbagai tindakan medis dan pemeriksaan penunjang, biaya yang timbul menjadi besar. Hal ini mendorong masyarakat untuk mencari surat keterangan miskin agar dapat berobat gratis.

4. Pelayanan Penunjang Diagnostik: LaboratoriumIdealnya, data laboratorium yang dianalisis detil dan lengkap sehingga dapat dihasilkan informasi mengenai proporsi pemeriksaan lab yang merupakan rujukan dari IGD, IRJA dan Rawat inap per jenis pasien (Umum, Askes dan Askeskin), per kelompok pemeriksaan (sederhana, sedang, canggih) dan per jenis pemeriksaan (darah rutin, urin rutin, fungsi ginjal, hati, dll).Informasi tersebut bermanfaat untuk:- Mengetahui diagnostic rate (tingkat utilisasi fasilitas Lab) oleh pasien IGD, IRJA

dan IRNA, baik yang membayar langsung (pasien Umum), Askes dan Askeskin dan proporsinya masing-masing, per jenis dan kategori pemeriksaan;

- Menjadi dasar untuk menghitung proyeksi pemeriksaan laboratorium per asal rujukan, jenis pasien dan jenis/kategori pemeriksaan

Jika data anda cukup lengkap untuk menghasilkan informasi di atas, lakukan langkah-langkah berikut:a. Buat sheet baru dengan nama “Lab”b. Masukkan data kunjungan laboratorium ke dalam sheet tersebut dalam format

sebagai berikut (ini adalah contoh dengan angka fiktif untuk memudahkan pemahaman).

VariabelJumlah Pemeriksaan Trend

2010 2011 2012 t1 t2 TR

IGD 6,700 6,800 10,000 1% 47% 24%Umum 2,300 4,700 7,000 104% 49% 77%

Askes 800 1,000 1,400 25% 40% 33%

Askeskin 3,600 1,100 1,600 -69% 45% -12%

IRJA 10,200 10,600 17,800 4% 68% 36%Umum 3,500 7,300 12,400 109% 70% 89%

Askes 1,300 1,600 2,500 23% 56% 40%

Askeskin 5,400 1,700 2,900 -69% 71% 1%

IRNA 17,000 28,800 43,500 69% 51% 60%Umum 3,000 5,500 8,700 83% 58% 71%



VariabelJumlah Pemeriksaan Trend

2010 2011 2012 t1 t2 TR

Askes 2,900 4,500 7,100 55% 58% 56%

Askeskin 11,100 18,800 27,700 69% 47% 58%

Jumlah 33,900 46,200 71,300 36% 54% 45%

Umum 8,800 17,500 28,100 99% 61% 80%

Askes 5,000 7,100 11,000 42% 55% 48%

Askeskin 20,100 21,600 32,200 7% 49% 28%

Jumlah 33,900 46,200 71,300 36% 54% 45%

c. Hitung proporsi masing-masing variabel (jumlah pemeriksaan lab dan cara pembayaran) sehingga data anda akan nampak sebagai berikut.

Proporsi 2010 2011 2012 Rata-rataIGD 20% 15% 14% 16%

IRJA 30% 23% 25% 26%

IRNA 50% 62% 61% 58%

Umum 26% 38% 39% 34%

Askes 15% 15% 15% 15%

Askeskin 59% 47% 45% 50%

Contoh cara perhitungan untuk memperoleh angka di atas adalah sebagai berikut:

Proporsi pemeriksaan lab IGD Th 2011 = 6,80046,200 x 100% = 15%

Proporsi pemeriksaan Lab Askeskin Th 2012 = 32,20071,300 x 100% = 45%

d. Hitung diagnostic rate laboratorium dari masing-masing pelayanan (IGD, IRJA dan IRNA) dengan cara sebagai berikut:

DiagnosticRateLabIGD= JmlpemeriksaanLabpasienIGDJumlahkunjunganIGD

x100%

DiagnosticRateLabIRJA= JmlpemeriksaanLabpasienIRJAJumlahkunjunganIRJA

x 100%



DiagnosticRateLabIRNA= JmlpemeriksaanLabpasienIRNAJumlahharirawattotaldiIRNA

x 100%

Sedapat mungkin diagnostic rate ini dihitung per jenis pasien (Umum, Askes dan Askeskin).

Jika data Anda tidak lengkap, Anda harus tetap mencari estimasi jumlah pemeriksaan lab berbasis jenis dan asal rujukan pasien dengan melakukan improvisasi terhadap data IGD, IRJA dan IRNA. Sebagaimana contoh yang dipaparkan berikut ini, data yang dimiliki hanyalah jumlah pemeriksaan lab per jenis pemeriksaan, tahun 2011 dan 2012 (Jan – Juli).

JenisPemeriksaan 20112012

s.d.Juli Per bulan Estimasi 1 thDarah Lengkap 6,704 4,955 708 8,494

Ewit 3,579 2,981 426 5,110

Sedimen 3,579 2,981 426 5,110

Zuiker 3,579 2,981 426 5,110

Bilirubin 3,579 2,981 426 5,110

KGDS 1,647 1,014 145 1,738

Lainnya 1633 2740 391 4,697

Jumlah 24,300 20,633 708 8,494

a. Proyeksikan data tahun 2012 sampai dengan Bulan Desemberb. Hitung komposisi tiap jenis pemeriksaan dan rata-ratanya, seperti berikut ini.

2011 2012 Rata-rataDarah Lengkap 28% 24% 26%

Ewit 15% 14% 15%

Sedimen 15% 14% 15%

Zuiker 15% 14% 15%

Bilirubin 15% 14% 15%

KGDS 7% 5% 6%

Lainnya 7% 13% 10%

Jumlah 100% 100% 100%

c. Karena tidak ada data pemeriksaan lab per asal pasien (IGD, IRJA, IRNA), maka diagnostic rate dihitung secara total.



Diagnostic Rate Lab (th 2011) = Jumlah Pemeriksaan LabTotal(Th2006)

Jumlahkunjungan IRJA+ IGD+hari rawat IRNA (Th2006)

Diagnostic Rate Lab (th 2012) = Jumlah Pemeriksaan LabTotal(Th2007)

Jumlahkunjungan IRJA+ IGD+hari rawat IRNA (Th2007)

Diagnostic Rate Lab (Rata-rata) = DRLabTh2006+DRLabTh2007

2

Hasilnya akan nampak sebagai berikut.

2011 20012 Rata-rata

Diagnostic Rate 43% 46% 44%

Angka DR Rata-rata di atas akan digunakan sebagai basis untuk menghitung proyeksi utilisasi laboratorium.

d. Karena tidak ada data rinci mengenai jumlah pemeriksaan Lab menurut cara bayar pasien, maka komposisi pasien Umum – Askes – Askeskin di IRJA, IGD dan IRNA (hari rawat) digunakan sebagai basis untuk menghitung estimasi jumlah pemeriksaan per cara bayar.

Contoh:Pada langkah analisis pasien IRJA, IGD dan IRNA telah didapat hasil yang dapat dirangkum sebagai berikut.

KomposisiKunj. IRJA Kunj. IGD Hari rawat IRNA

Umum 57% 57% 16%

Askes 14% 14% 20%

Askekin 28% 28% 53%

Angka-angka di atas dapat digunakan sebagai basis untuk menghitung perkiraan jumlah pasien menurut asal rujukan dan cara pembayaran dengan cara mengalikan angka persentase di atas dengan jumlah total pemeriksaan Lab.

5. Pelayanan Penunjang Diagnostik: RadiologiSeperti halnya laboratorium, idealnya data Radiologi yang dianalisis detil dan lengkap sehingga dapat dihasilkan informasi mengenai proporsi pemeriksaan Rad yang merupakan rujukan dari IGD, IRJA dan Rawat inap per jenis pasien (Umum, Askes dan Askeskin), per kelompok pemeriksaan (sederhana, sedang, canggih) dan per jenis pemeriksaan (foto thorak, foto cranium, foto dengan atau tanpa kontras, dll).Informasi tersebut bermanfaat untuk:



Mengetahui diagnostic rate (tingkat utilisasi fasilitas Rad) oleh pasien IGD, IRJA dan IRNA, baik yang membayar langsung (pasien Umum), Askes dan Askeskin dan proporsinya masing-masing, per jenis dan kategori pemeriksaan;

Menjadi dasar untuk menghitung proyeksi pemeriksaan radiologi per asal rujukan, jenis pasien dan jenis/kategori pemeriksaan

Jika data anda cukup lengkap untuk menghasilkan informasi di atas, lakukan langkah-langkah berikut:a. Buat sheet baru dengan nama “Rad”b. Masukkan data kunjungan radiologi ke dalam sheet tersebut, dalam format yang

sama dengan Laboratorium. c. Hitung proporsi masing-masing variabel (jumlah pemeriksaan rad dan cara

pembayaran) sama seperti menghitung proporsi di Laboratorium.d. Hitung diagnostic rate radiologi dari masing-masing pelayanan (IGD, IRJA dan

IRNA) dengan cara sebagai berikut:

DiagnosticRateRad IGD= JmlpemeriksaanRad pasienIGDJumlahkunjunganIGD

x100%

DiagnosticRateRad IRJA= JmlpemeriksaanRad pasienIRJAJumlahkunjunganIRJA

x100%

DiagnosticRateRad IRNA= JmlpemeriksaanRad pasienIRNAJumlahharirawattotaldiIRNA

x100%

e. Sedapat mungkin diagnostic rate ini dihitung per jenis pasien (Umum, Askes dan Askeskin).

Jika data Anda tidak lengkap, Anda harus tetap mencari estimasi jumlah pemeriksaan Radiologi seperti analisis pada data Laboratorium. Sebagaimana contoh yang dipaparkan berikut ini, data yang dimiliki hanyalah jumlah pemeriksaan Rad per jenis pemeriksaan, tahun 2011 dan 2012 (Jan – Juni).

20112012

TrendJan - Juni Per bulan Estimasi 1 th

Umum 1,821 1,336 223 2,672 47%

Askes 716 429 72 858 20%

Askeskin 1,546 781 130 1,562 1%

Jumlah 4,083 2,546 424 5,092 25%

Setelah menghitung estimasi pemeriksaan radiologi tahun 2012 dan trend 2011 – 2012 hitunglah proporsi pemeriksaan radiologi berdasarkan jenis pasien (cara pembayaran), sehingga diperoleh angka-angka sebagaimana ditunjukkan pada tabel berikut.



Diagnostic Rate 2011 2012 Rata-rataUmum 8% 8% 8%

Askes 7% 6% 6%

Askeskin 8% 6% 7%

Jumlah 20% 17% 19%

Contoh cara perhitungannya adalah sebagai berikut:

Diagnostic Rate Rad pasien Askes th 2011 = Jumlah pemeriksaan radiologi th2006

Jml kunj IRJA2006+ IGD 2006+harirawat pasien IRNA 2006

¿ 71619,941+5,301+6,654

=7%

Angka proporsi ini nantinya akan digunakan sebagai basis untuk menghitung proyeksi pemeriksaan radiologi pada pasien Umum, Askes dan Askeskin.

6. Pelayanan Kamar Bedah

a. Buatlah sheet baru dan beri nama “OK”b. Pada sheet ini masukkan data kinerja kamar operasi atau Instalasi Bedah

Sentral RS anda. c. Hitunglah trend, proporsi bedah berdasarkan kategori (sedang, besar,

khusus), dan kategori pasien (Umum, Askes, Askeskin), serta berdasarkan jenis spesialisasi (Umum, Obsgyn, Mata, THT, dll).

Contoh:

KategoriOperasi 2010 2011 Trend Khusus 591 851 44%

Besar 387 471 22%

Sedang 55 96 75%

Kecil di Poliklinik dan IGD 2326 2495 7%

Jumlah Pembedahan 3359 3913 16%

d. Bandingkan kategori mana yang menunjukkan trend signifikan dan mana yang proporsinya paling besar. Informasi ini akan dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk mengembangkan pelayanan IBS.

e. Hitung surgery rate dengan rumus:

Surgery Rate= JumlahOperasiJumlah pasienmasuk IRNA



Jika data di RS anda tidak cukup lengkap untuk melakukan analisis di atas, lakukanlah improvisasi seperti terhadap data laboratorium dan radiologi. Contoh berikut ini adalah data RS yang hanya terdiri dari jumlah operasi per kategori operasi dan cara pembayaran pasien, tahun 2011.

Besar Sedang Khusus Lain-lain Jumlah Surgery Rate

Umum 60 32 12 16 120 2.6%

Askes 51 69 35 22 177 8.0%

Askeskin 285 202 106 93 686 16.8%

Jumlah 396 303 153 131 983 8.3%

% 40.3% 30.8% 15.6% 13.3% 100.0%

a. Karena pada kasus RS ini pasien dari IGD bisa langsung menjalani operasi di OK tanpa harus mendaftar ke IRNA lebih dahulu, maka surgery rate di atas dihitung dengan rumus:

Surgery Rate 2011 = JmlOperasi diOK th2006

Jml kunjungan IGD+Jml pasienmasuk IRNA= 9835,301+6,594 = 8.3%

Jika di RS anda OK murni hanya melayani operasi bagi pasien rawat inap, maka pembaginya adalah jumlah pasien masuk IRNA pada tahun yang sama. Jika anda memiliki data lebih dari 1 tahun, carilah surgery rate setiap tahun dan hitung rata-ratanya.

b. Hitung komposisi tiap jenis pasien dan kategori operasi.

Besar Sedang Khusus Lain-lain

Umum 15% 11% 8% 12%

Askes 13% 23% 23% 17%

Askeskin 72% 67% 69% 71%

Jumlah 100% 100% 100% 100%

c. Selain data tersebut di atas, ada data lain yang relevan, yaitu jumlah operasi sesar, sebagai berikut.

Umum PNS Gakin Jumlah besar total

41 31 172 244 16.6% 24.8%

Persentase terhadap operasi besar: 244396 = 16.6%



Persentase terhadap total operasi: 244983 = 24.8%

d. Contoh interpretasi untuk data OK di atas adalah:RS ini melakukan tindakan operasi kategori besar lebih banyak dibandingkan dengan operasi kategori lainnya, yaitu sebesar 40%. Operasi kategori kecil (‘Lain-lain’) komposisinya kecil yaitu hanya 13,3%. Hal ini menandakan bahwa pelayanan operasi di OK digunakan untuk tindakan dengan teknologi menengah ke atas. Surgery rate adalah sebesar 8.3%. Angka operasi sesar cukup besar yaitu 24.8% dari total operasi.

7. FisioterapiJika RS ada memiliki pelayanan fisioterapi, analisis data kinerja pelayanan ini dengan melihat trend pelayanan, komposisi pasien (Umum, Askes, Askeskin), dan kasus terbanyak di Fisioterapi.

Berikut ini adalah contoh data kegiatan pelayanan fisioterapi dari sebuah RS.

2011 2012 TrendKomposisi

2011 2007 Rata-rataJumlah Pasien 733 721 13%

Umum 65 121 86.2% 9% 17% 13%

Askes 580 472 -18.6% 79% 65% 72%

Askeskin 128 128 0.0% 17% 18% 18%

Contoh interpretasi untuk data di atas adalah sebagai berikut:Pasien fisioterapi mengalami kenaikan 13% dari tahun 2011 ke 2012. Dilihat dari cara pembayarannya, kenaikan drastis terjadi pada pasien umum. Pasien Askes justru menurun sebesar 17%. Dlihat dari komposisinya, pasien Askes yang terbanyak dibandingkan dengan pasien Askeskin dan pasien Umum.

8. Farmasia. Hitunglah tingkat peresepan di RS anda, pada pelayanan rawat jalan, IGD, rawat

inap dan OK (prescription rate).

Prescription Rate IRJA= Jml R/di IRJAJml kunjungan pasien IRJA

×100%

Prescription Rate IGD= Jml R /di IGDJml kunjungan pasien IGD

×100%



Prescription Rate IRNA= Jml R/di IRNAJmlHari Rawat pasien IRNA

×100%

Prescription RateOK= Jml R/diOKJmlOperasi

×100%

b. Hitunglah komposisi peresepan berdasarkan kategori pasien: Umum, Askes dan Askeskin, karena tarif dan paket obat untuk ketiga kelompok pasien ini berbeda-beda.

c. Berikut ini adalah contoh data dari Instalasi Farmasi.

2011 2012Resepmasuk 4,639 4,090

R/ 13,575 6,885

Umum 4,639 2,750

Askes - -

Askeskin - 1,340

Data di atas dapat dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan asumsi:- Setiap pasien rawat jalan rata-rata mendapatkan 3 R/- Setiap pasien IGD rata-rata mendapatkan 5 R/- Setiap hari rawat pasien di IRNA rata-rata mendapatkan 7 R/

(Catatan: asumsi ini didasarkan pada sampling pola peresepan di IRJA, IGD dan IRNA).

Sehingga jumlah R/ yang seharusnya dapat dilayani adalah:

2011 2012IRJA 59,823 88,515

IGD 26,505 45,625

IRNA 220,174 269,009

Jumlah 306,502 403,149

Dibandingkan dengan kenyataan jumlah resep yang dilayani (pada tabel sebelumnya), jumlah ini jauh lebih besar.

Contoh interpretasi untuk data Instalasi Farmasi diatas adalah:Resep yang dilayani di IFRS sangat sedikit dibandingkan dengan jumlah kunjungan pasien di IRJA dan IGD, serta total hari rawat pasien di IRNA. Hal ini disebabkan karena stok obat dan bahan medis di IFRS seringkali tidak sesuai dengan kebutuhan pasien, disamping RS belum memiliki formularium.



9. Pelayanan LainnyaJika RS anda memiliki jenis pelayanan lain yang perlu dihitung secara khusus, maka lakukannya perhitungan dengan logika-logika yang telah terbentuk. Cara-cara ini juga dapat diaplikasikan pada pelayanan non medis.

10. Analisis KeuanganUntuk melihat kondisi keuangan RS, lakukan:- Analisis trend untuk biaya dan pendapatan secara umum- Analisis trend untuk biaya dan pendapatan per jenis pasien- Analisis trend untuk biaya dan pendapatan per unit pelayanan (revenue centre)

RS


iSwayne, et.al, (2006) op.cit p 155

iiJenster and Hussey (2001), Company Analysis; Determining Strategic Capability, John Wiley & Sons Ltd., England.

Documents

DESKRIPSImanajemenrumahsakit.net/wp-content/uploads/2013/06/... · Web viewJika dikaitkan antara pola penyakit dengan ketersediaan tenaga spesialis di RSUD X, produk pelayanan (klinik)