PERANCANGAN DATAWAREHOUSE UNTUK ANALISIS DATA PASIEN: STUDI KASUS POLIKLINIK WIJAYA KUSUMA RSUP DR SARDJITO YOGYAKARTA; DESIGNING DATAWAREHOUSE FOR PATIENT DATA ANALISYS: A CASE STUDY AT WIJAYA KUSUMA POLYCLINIC - YOGYAKARTA DR SARDJITO PUBLIC HOSPITAL

ANITA NILAM SARI, Ilona Usuman

2012 | Skripsi | PROGRAM STUDI SWADAYA ILMU KOMPUTER

Poliklinik Wijaya Kusuma sebagai bagian dari RSUP DR Sardjito membutuhkan adanya sistem informasi serta teknologi datawarehouse sebagai aspek yang mendukung upaya peningkatan kualitas pelayanan dan manajemen mutu. Dengan adanya informasi berkualitas merupakan sumberdaya organisasi yang sangat potensial untuk pengambilan keputusan strategis yang efektif sehingga dapat menghasilkan keunggulan kompetitif dalam persaingan global. Tujuan penelitian ini adalah perancangan datawarehouse dan diharapkan dapat diimplementasikan pada database historis Poliklinik Wijaya Kusuma RSUP DR Sardjito untuk analisis data guna membantu proses pengambilan keputusan dan kebijakan dalam rangka peningkatan kualitas pelayanan dan manajemen mutu. Tulisan ini akan memperlihatkan proses perancangan suatu datawarehouse untuk dataregistrasi pasien dengan proses extract, transform, dan load dari database operasional menjadi database datawarehouse dengan memanfaatkan tools yang dikembangkan oleh Pentaho Corporation yaitu Kettle Pentaho Data Integration. Untuk analisis datawarehouse menggunakan Mondrian OLAP Server yang sebelumnya dilakukan proses pembuatan file skema Mondrian dalam format XML untuk memetakan cube, dimension dan measure dengan relational database dengan menggunakan utilitas skema workbench. Dari hasil pengujian menggunakan data historis Poliklinik Wijaya Kusuma RSUP DR Sardjito yaitu dataregistrasi.csv tahun 2005 hingga tahun 2009, telah berhasil dilakukan proses datawarehousing dari database historis yang ada, dan dihasilkan informasi secara multidimensi dengan penerapan teknologi OLAP berupa analisis jumlah pasien dalam bentuk tabel-tabel perbandingan dan showchart.

Kata Kunci : analisis, cube, database history, datawarehouse, dimension, extract,load, measure, Mondrian OLAP Server, OLAP, relational database,skema workbench, transform, XML.