Optimasi Manajemen Ruang Rawat Inap RS PKU Unismuh Makassar menggunakan Simulated Annealing - Budi Setiawan; Fachrim Irhamna Rahman; Titin Wahyuni (Universitas Muhammadiyah Makassar, 2026)
ABSTRAKManajemen ruang rawat inap berperan penting dalam meningkatkan mutu pelayanan rumah sakit. Keterbatasan kapasitas kamar dan sistem penjadwalan konvensional sering menyebabkan ketidakefisienan dalam alokasi ruang dan meningkatnya waktu tunggu pasien. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan manajemen ruang rawat inap di RS PKU Unismuh Makassar menggunakan algoritma Simulated Annealing. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan simulasi berbasis data pasien dan ketersediaan ruang rawat inap. Parameter yang digunakan meliputi tingkat urgensi medis, lama rawat inap, kelas ruang, dan ketersediaan tempat tidur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Simulated Annealing mampu meningkatkan efisiensi alokasi ruang, mengurangi waktu tunggu pasien, dan meningkatkan tingkat keterisian kamar.Selain itu, sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan distribusi pasien yang lebih terstruktur dan objektif sehingga membantu pihak manajemen rumah sakit dalam pengambilan keputusan terkait penjadwalan dan pemanfaatan ruang rawat inap. Penerapan algoritma Simulated Annealing dalam penelitian ini menunjukkan potensi yang baik sebagai metode optimasi untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan sumber daya rumah sakit secara berkelanjutan. Kata Kunci: Manajemen Ruang Rawat Inap, Simulated Annealing, Penjadwalan, Alokasi Kamar, Optimasi, Rumah Sakit ABSTRACTInpatient room management plays an important role in improving the quality of hospital services. Limited room capacity and conventional scheduling systems often lead to inefficiencies in room allocation and increased patient waiting time. This study aims to optimize inpatient room management at RS PKU Unismuh Makassar using the Simulated Annealing algorithm. The research method applies a quantitative approach using simulation based on patient data and inpatient room availability. The parameters used include medical urgency level, length of stay, room class, and bed availability. The results show that the Simulated Annealing algorithm improves room allocation efficiency, reduces patient waiting time, and increases bed occupancy rates. In addition, the developed system is able to produce a more structured and objective patient distribution, thereby assisting hospital management in decision-making related to scheduling and the utilization of inpatient rooms. The implementation of the Simulated Annealing algorithm in this study demonstrates strong potential as an optimization method to improve the effectiveness of hospital resource management in a sustainable manner. Keywords: Inpatient Room Management, Simulated Annealing, Scheduling, Room Allocation, Optimization, Hospital