Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Sistem Pelaporan dan Evaluasi Digital (SPEED) Pengolahan Limbah B3 dan Non B3 Pada RSI ASSYIFA Sukabumi Firmansyah, Dasya Arief; Susilawati, Desi; Mutiara, Erika; Wajhillah, Rusda; Hidayat, Yogi Syarif
SWABUMI (Suara Wawasan Sukabumi): Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial Vol 13, No 1 (2025): Volume 13 Nomor 1 Tahun 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v13i1.25759

Abstract

Pengelolaan limbah B3 dan non-B3 di fasilitas kesehatan memerlukan sistem yang efisien dan akuntabel untuk memenuhi regulasi serta mengurangi dampak lingkungan. Rumah sakit di Indonesia, termasuk RSI assyifa Sukabumi masih bergantung pada catatan manual di mana ada risiko tinggi kesalahan manusia dan inkonsistensi data. RSI Assyifa Sukabumi menghadapi tantangan dalam pelaporan manual yang lambat dan rentan error. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Mengembangkan Sistem Pelaporan dan Evaluasi Digital (SPEED) untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan limbah medis. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototyping yang terdiri dari tahapan communication, quick plan, modelling/quick design, construction of prototype dan deployment/delivery & feedback. Sistem Pelaporan dan Evaluasi Digital (SPEED) untuk pengelolaan limbah B3 dan non-B3 di RSI Assyifa Sukabumi telah berhasil membuktikan efektivitasnya dalam meningkatkan efisiensi dan akuntabilitas pengelolaan limbah medis. Selain itu, sistem ini juga mendukung kepatuhan terhadap regulasi seperti Permenkes No. 7 Tahun 2019 dan PP No. 22 Tahun 2021 dengan fitur pelaporan otomatis yang memenuhi standar pemerintah.
Klasterisasi Pasien Rawat Inap BPJS pada RS Islam Assyifa Sukabumi menggunakan Metode K-Means Sjamsuddin, Irfan Nafis; Firmansyah, Dasya Arief; Laferani, Yuni
Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Vol 7 No 01 (2025): Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Ma'arif Nahdlatul Ulama Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53863/kst.v7i01.1617

Abstract

Hospitals as providers of quality health services face challenges in managing increasingly complex patient data. The data has not been optimally utilized by hospital management and has great potential to be analyzed and become a basis for decision-making. Optimization can be utilized by BPJS inpatient data at the Assyifa Sukabumi Islamic Hospital in the fourth quarter of 2024 using data mining techniques. The technique proposed in this study is the K-Means method to group BPJS patients based on certain variables such as age, gender, disease diagnosis, inpatient class, and length of hospitalization. The results of this study revealed that there were 3 clusters of 3526 patient data. Cluster 1 consists of 1545 patients with infectious diseases caused by microorganisms. Cluster 2 consists of 712 patients with diseases related to pregnancy, childbirth, or symptoms that must be identified through further clinical or laboratory examinations. Cluster 3 consists of 1269 patients with diseases associated with the respiratory system, digestive system, and blood circulation system. The evaluation showed that the grouping of BPJS patients with 3 cluster results had the best quality, with a Davies-Bouldin Index (DBI) value of 0.561. The study results can be a reference in planning the allocation of hospital resources. Suggestions for further research are the application of other data mining techniques in optimizing hospital data management