Prediksi Indikator Pasien Rawat Jalan Di Rumah Sakit PKU Aisyiyah Boyolali Tahun 2025-2029

SETYAWAN, ERIC WAHYU (2025) Prediksi Indikator Pasien Rawat Jalan Di Rumah Sakit PKU Aisyiyah Boyolali Tahun 2025-2029. Other thesis, Universitas Duta Bangsa Surakarta.

[thumbnail of Cover dan Abstrak.pdf] Text
Cover dan Abstrak.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (381kB)
[thumbnail of Bab 1.pdf] Text
Bab 1.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (410kB)
[thumbnail of Bab 2.pdf] Text
Bab 2.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (305kB)
[thumbnail of Bab 3.pdf] Text
Bab 3.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (7MB)
[thumbnail of Bab 4.pdf] Text
Bab 4.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[thumbnail of Bab 5.pdf] Text
Bab 5.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (186kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (40kB)
[thumbnail of Lampiran.pdf] Text
Lampiran.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (350kB)
[thumbnail of Artikel Publikasi.pdf] Text
Artikel Publikasi.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (444kB)

Abstract

Prediksi Indikator Pasien Rawat Jalan di Rumah Sakit PKU Aisiyah Boyolali Tahun 2025-2029

Pelayanan rawat jalan merupakan salah satu aspek penting dalam sistem pelayanan kesehatan di rumah sakit. Rumah Sakit PKU Aisyiyah Boyolali sebagai rumah sakit tipe C dengan cakupan wilayah yang cukup luas, mengalami dinamika jumlah kunjungan pasien setiap tahunnya. Peningkatan kunjungan pasien yang terjadi hingga tahun 2023 serta penurunan pada tahun 2024 menjadi dasar penting bagi perlunya analisis prediktif terhadap indikator-indikator pelayanan rawat jalan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi indikator pasien rawat jalan pada tahun 2025–2029 sebagai bahan pertimbangan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan manajemen rumah sakit.

Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan retrospektif. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara, serta dianalisis menggunakan perhitungan trend dan metode kuadrat terkecil (least square) untuk menghasilkan prediksi indikator pasien rawat jalan, seperti rerata kunjungan per hari, rasio pasien baru dan lama, serta beban kerja perawat. Rentang data yang dianalisis mencakup periode tahun 2020 hingga 2024, yang kemudian diproyeksikan hingga tahun 2029.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar indikator pasien rawat jalan mengalami tren peningkatan, seperti rerata kunjungan harian dan rasio pasien baru, yang mencerminkan meningkatnya kepercayaan masyarakat terhadap pelayanan rumah sakit. Sebaliknya, terdapat penurunan pada proporsi pasien lama terhadap total kunjungan, yang mengindikasikan perlunya strategi pelayanan yang lebih seimbang antara pasien lama dan pasien baru. Beberapa poliklinik juga menunjukkan tren penurunan kontribusi, sehingga diperlukan evaluasi lebih lanjut terhadap masing-masing unit layanan.

Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan pentingnya kesiapan rumah sakit dalam menghadapi pertumbuhan kebutuhan layanan, baik dari sisi sumber daya manusia maupun infrastruktur. Diperlukan strategi peningkatan mutu layanan secara menyeluruh agar tren positif dapat dipertahankan dan tantangan pada indikator yang menurun dapat diatasi. Saran bagi pihak manajemen rumah sakit adalah untuk terus memanfaatkan data rekam medis sebagai dasar perencanaan guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis.

Kata kunci : Prediksi, Indikator pasien rawat jalan, Rumah Sakit
Kepustakaan : 26 (2015-2024)

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Prediksi, Indikator pasien rawat jalan, Rumah Sakit
Subjects: R Medicine > R Medicine (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Kesehatan > D3 - Rekam Medis dan Informatika
SWORD Depositor: Perpustakaan Fikes
Depositing User: Perpustakaan Fikes
Date Deposited: 02 Oct 2025 04:44
Last Modified: 02 Oct 2025 04:44
URI: https://eprints.udb.ac.id/id/eprint/4670

Actions (login required)

View Item
View Item