Perancangan Sistem Informasi Rekam Medis Rumah Sakit

Perancangan Sistem Informasi Rekam Medis Rumah Sakit Menggunakan Metode SDLC

I. PENDAHULUAN


Kebutuhan informasi dewasa ini semakin meningkat, kemudahan dalam mengakses informasi mutlak diperlukan untuk memberikan pelayanan yang lebih baik kepada konsumen yang membutuhkan. Tuntutan pelayanan informasi dan pengelolahan informasi secara terintegrasi menjadi sangat penting di setiap lembaga, termasuk di suatu rumah sakit.
Pengolahan data secara tradisional menjadi tidak efektif karena semakain banyak data yang harus diolah dan tuntutan dalam kemudahan mengakses suatu data atau informasi yang dibutuhkan.
Rumah Sakit EsGul memiliki pencatatan medis yang dilakukan oleh 1 orang petugas rekam medis menggunakan software Microsoft Excel. Petugas rekam medis tersebut melakukan pencatatan rekam medis menggunakan 2 file, 1 untuk petugas rekam medis sebagai Administrator, 1 untuk petugas operasional klinik yaitu perawat dan kasir (Resepsionis). Proses rekam medis diawali dengan pencatatan identitas pasien secara manual oleh resepsionis, kemudian dilakukan tindakan oleh dokter, kemudian hasil diagnosa dan tindakan oleh dokter dicatat secara manual kedalam buku, setelah itu baru dilakukan pencatatan secara komputerisasi oleh petugas rekam medis.
Permasalahan yang terjadi selama proses rekam medis ini berjalan adalah salah ketik atau penulisan identitas pasien, penggandaan nomer rekam medis, data pasien tidak up-to-date, salah penulisan diagnosa dengan dokter periksa, sehingga proses rekam medis menjadi kurang efektif dan efisien.
 
II. METODE PENGEMBANGAN SYSTEM

Pengembangan system informasi pelayanan Rekam Medis ini dibuat dengan menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle). Metode SDLC adalah tahapan-tahapan pekerjaan yang dilakukan oleh analis sistem dan programmer dalam membangun sistem informasi. Langkah yang digunakan meliputi: tahap perencanaan, tahap analisis, tahap perancangan system, tahap evaluasi, tahap implementasi system dan pemeliharaan system.
Download Full Text :

https://www.solidfiles.com/v/BRzQQG623RLZp

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

PENDUGAAN INTERVAL (ESTIMASI)

Gambar
PENDUGAAN INTERVAL (ESTIMASI)  PENDUGAAN INTERVAL UNTUK RATA-RATA Untuk membuat pendugaan interval, harus ditentukan terlebih dahulu besarnya tingkat keyakinan, yang diberi simbol 1 - α . Umumnya, tingkat kepervayaan yang digunakan adalah  90%, 95%, dan 99%. Berdasarkan Dalil Batas Memusat, pernyataan probabilitas dapat dituliskan sebagai berikut. Misalkan     a d a l ah     b a tas     b a w ah     d a n   adalah batas atas. Persamaan    yang menyatakan bahwa interval a - b memuat rata-rata μ. Misalnya, batas bawahnya diberikan 2,5 dan batas atasnya 3,5 dengan 1 - a = 90%. Maka  Men unjukkan adanya probabilitas sebesar 90% bahwa pada interval 2,5 dan 3,5 akan memuat nilai rata-rata populasi yang sebenarnya yaitu  μ. Kesalahan yang mungkin terjadi, probabilitasnya adalah 10%. Artinya, kemungkinan interval tersebut tidak memuat μ, artinya μ bisa lebih kecil dari 2,5 atau lebih besar dari 3,5. Penyusunan interval keyakinan ditentukan oleh bentuk distribus
Baca selengkapnya

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

Gambar
KORELASI DAN REGRESI LINIER BERGANDA KORELASI SEDERHANA Apabila kita mempunyai tiga variabel Y , X 1  , X 2  , maka kita dapat menentukan hubungan atau korelasi sederhana antara X 1  dan Y , X 2  dan Y , serta X 1  dan X 2 . Korelasi X 1  dan Y digambarkan dengan rumus berikut : Korelasi X 2  dan Y digambarkan dengan rumus berikut : Korelasi X 1  dan X 2  digambarkan dengan rumus berikut : KOEFISIEN KORELASI LINEAR BERGANDA (KKLB) Untuk mengetahui kuatnya hubungan antara variabel Y dengan beberapa variabel X lainnya (misalnya antara Y dengan X 1  dan X 2 )  Koefisien Penentuan (KP):  Suatu nilai untuk mengukur besarnya sumbangan dari beberapa variabel X terhadap variasi (naik-turunnya) Y. Jika KP mengukur besarnya sumbangan X 1  dan X 2  terhadap variasi, atau naik turunnya Y.  Apabila dikalikan dengan 100% akan diperoleh persentase sumbangan X 1  dan X 2  terhadap naik-turunnya Y. Koefisien Korelasi Parsial : Variabel Y berkorelasi den
Baca selengkapnya