Inferensi
Vol 1, No 1 (2018): Inferensi

Analisis Kepuasan Pasien dan Pelaksana Terhadap Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Elektronik (Simpustronik) di Kabupaten Blitar Menggunakan Regresi Logistik Biner

Rahmad Adi Subektianto (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia.)
Madu Ratna (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia.)
Ismaini Zain (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia.)



Article Info

Publish Date
15 Sep 2018

Abstract

Dinas Kesehatan Kabupaten Blitar berusaha meningkatkan kualitas kesehatan. Salah satunya dengan adanya Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Elektronik (Simpustronik). Simpustronik mempermudah perekapan data pasien dan integrasi rekam medik pasien dengan pelayanan kesehatan lainnya. Sistem berjalan dengan baik ketika pengguna merasa puas terhadap sistem tersebut, oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan analisis kepuasan pasien dan pelaksana terhadap Simpustronik. Mulai dari kesenjangan antara harapan dan kenyataan yang terjadi, posisi kuadran dari setiap dimensi yang perlu diperbaiki, indeks kepuasan, dan model regresi logistik biner untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kepuasan pasien dan pelaksana terhadap Simpustronik. Data analisis diperoleh dengan survey dengan jumlah sampel 120 pelaksana dan 140 pasien menggunakan simple random sampling. Hasil akhir diperoleh 15 indikator dengan 5 dimensi pembentuk kepuasan pasien dan 13 indikator dengan 6 dimensi pembentuk kepuasan pelaksana dapat disimpulkan valid dan reliabel. Pasien dan Pelaksana ternyata masih merasakan Gap atau kesenjangan antara harapan dan kenyataan terhadap Simpustronik. Namun jika secara indeks kepuasan persentase kepuasan pasien sebesar 0,7336 dan kepuasan pelaksana 0,659. Jika dilihat dari Importance Performance Analysis (IPA) bagi pasien, pengelola sistem perlu melakukan perbaikan faktor responsif dari Simpustronik, sedangkan untuk pelaksana tidak perlu dilakukan perbaikan. Hasil regresi logistik biner untuk pasien dari 11 variabel karakteristik diperoleh 5 variabel karakteristik ber-pengaruh signifikan dengan ketepatan klasifikasi model sebesar 67,1% dan untuk pelaksana dari 12 variabel karakteristik diperoleh 6 variabel karakteristik ber-pengaruh signifikan dengan sebesar 61,7%.

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

inferensi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics Social Sciences

Description

The aim of Inferensi is to publish original articles concerning statistical theories and novel applications in diverse research fields related to statistics and data science. The objective of papers should be to contribute to the understanding of the statistical methodology and/or to develop and ...