Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Bed Occupancy Rate berbasis Business Intelligence untuk Pelaporan Kapasitas Rawat Inap

Abstract

Tekanan keterisian tempat tidur (Bed Occupancy Rate/BOR) yang tinggi terbukti mengganggu mutu, keselamatan, dan fleksibilitas kapasitas. Di banyak rumah sakit, pelaporan BOR masih terfragmentasi dan lambat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi sistem pendukung keputusan berbasis business intelligence (BI) untuk pelaporan kapasitas rawat inap yang akurat dan near real-time. Metode mengikuti Design Science Research Methodology (DSRM) dengan artefak berupa paket ETL (Pentaho), gudang data dimensional (skema bintang), dan dasbor indikator BOR, LOS, TOI, BTO serta diagram Barber - Johnson, validitas dihitung melalui pembandingan silang dengan rekap manual dan galat relatif (MAPE). Data mencakup seluruh bed days dan patient days. Hasil menunjukkan rata – rata BOR bulanan 97,6% (rentang 96,8 - 98,6%) dan BOR harian 96,6 - 100,0% tanpa slack kapasitas, ICU/NICU memiliki LOS 6,3 - 6,8 hari, BTO rendah, sedangkan bangsal umum menunjukkan TOI ~0 hari dan BTO lebih tinggi. Implementasi BI mempercepat waktu penyusunan laporan dan menurunkan kesalahan perhitungan dibandingkan proses manual (p<0,05). Kesimpulannya, BI memungkinkan pemantauan BOR yang responsif, mengidentifikasi risiko over-capacity terhadap target 75–85%, serta memberi dasar bagi penjadwalan elektif, bed-meeting, dan strategi redistribusi kapasitas.