Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Poliklinik Spesialis Anak RS Pluit yang baru dibuka lebih kurang 1 tahun telah mempunyai pengunjung yang cukup tinggi. Banyaknya jumlah pengunjung pada jam-jam tertentu membuat seorang pengunjung harus menunggu begitu lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa lama waktu tunggu seorang pengunjung, faktor-faktor yang mempengaruhinya dan mengembangkan model yang sesuai agar seorang pengunjung tidak perlu lagi menunggu lama. Janis penelitian yang digunakan adalah penelitian cross sectional dan sampel yang digunakan dalam penelitian ini diambii dari seluruh pengunjung yang datang ke poliklinik spesialis anak RSP pada pagi dan sore hari dari tanggal 3 Maret 1997 - 19 Maret 1997. Dalam menganalisa data digunakan perangkat lunak Microsoft Excel/ 7.0 dan QSB + ( Quantitative System for Business Plus ) yaitu Queueing System Simulation.Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa lama menunggu seorang pengunjung rata-rata selama 83 menit dan rata-rata jumlah orang yang menunggu dalam antrian pada permulaan pelayanan sebanyak 18 orang. Adapun faktor-faktor yang menyebabkan lamanya waktu tunggu adalah model antrian, yaitu sumber masukan, disiplin antrian dan pola kedatangan. Untuk mengurangi lamanya waktu tunggu dibuatlah model antrian G / G / 1/F I F dengan 3 buah altematif sumber masukan. Hasil dari simulasi model-model tersebut didapatkan bahwa rata-rata lama menunggu seorang pengunjung dalam antrian berkisar antara 25 - 30 menit. Sedangkan banyaknya pengunjung yang menunggu dalam antrian adalah 4 orang. Dengan diterapkannya salah satu dari altematif model antrian pelayanan ini, diharapkan waktu tunggu akan jauh berkurang.

---

The Children's Clinic of Pluit Hospital that just been opened for about a year has already got a lot of visitors. As the number of visitors is quite high, each visitors has a long waiting time. The purpose of this research is to obtain knowledge about the length of waiting time of visitors; the affecting factors and to find a suitable model of waiting time so that a visitor doesn't have to wait too long. The kinds of research used are cross sectional and operational research and quantitative analysis. The samples used for this research are obtained from the entire number of visitors who came to the Children's Clinic of Pluit Hospital in the morning and evening hours on March 3tm ,1997 - March 19th, 1997. In analysis the data the writer used software Microsoft Excell 7.0 and QSB+ (Quantitative System for Business) i.e. Queuing System Simulation.

The resullt of this research shows that the average waiting time of each visitors is about 83 minutes and the average number of people waiting in the queues at the beginning of the service is 18 visitors. While the factors that are responsible for the long waiting time are the queuing models i.e.: sources of input, discipline in queuing and patterns of arrival. To reduce the length of waiting time the writer have prepared queuing model G /G / 1/ F / F with 3 alternatives of sources of input. From the simulation of there models are shown that the waiting time of each visitor in the queues is about 25 to 30 minutes. While the number of visitor in each line is 4 visitors. By applying one of there alternative queuing models it is hoped that the waiting time of visitors will be significently reduced."

"ABSTRAKFungsi penyimpanan dan pendistribusian barang farmasi di RSCM dilakukan oleh Sub Instalasi Perbekalan dan Sub Instalasi Distribusi - Instalasi Farmasi, Sub Instalasi Perbekalan mempunyai gudang perbekalan, dan Sub Instalasi Distribusi, kedua gudang tersebut berdekatan yaitu di lokasi Instalasi Farmasi - bukan di lokasi unit pelayanan.Gudang perbekalan mengelola seluruh jenis barang farmasi dan gudang distribusi hanya obat, cairan obat dan alat kesehatan. Kedua gudang masing-masing melaksanakan pengelolaan dan stok opname barang. Bagi Sub Instalasi perencanaan, 2 hasil stok opname cukup merepotkan apalagi dengan perbedaan pembagian urusan barang.Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan efisiensi dalam pendistribusian barang farmasi. Juga untuk mengetahui fungsi penyimpanan dan pendistribusian dengan sistem pendistribusian barang farmasi yang baik.Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif - kualitatif yang didukung dengan data sekunder. Wawancara dilakukan dengan 10 responden yang terdiri dari kelompok rekanan, provider, unit pemakai dan penyelia.Dari basil penelitian diketahui ada 2 model pendistribusian yaitu tanpa melalui gudang distribusi dengan 13 langkah dan pendistribusian yang melalui gudang distribusi dengan 27 langkah. Dari data sekunder juga diketahui pengiriman barang farmasi dari gudang perbekalan ke gudang distribusi tidak dapat dilakukan sekaligus. Adapun frekuensi pengiriman rata-rata perbulan untuk obat 9 kali untuk cairan infus 17 kali dan alat kesehatan 48 kali.Hasil wawancara menunjukkan adanya persamaan fungsi penyimpanan antara gudang perbekalan dan gudang distribusi, Juga ada persamaan fungsi pendistribusian antara gudang distribusi dan depo farmasi di pelayanan. Semua responden setuju dengan penggabungan antara gudang perbekalan dan gudang distribusi.Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa alur pendistribusian yang melalui gudang distribusi ternyata kurang efisien. Untuk itu perlu dilakukan penyederhanaan alur dengan ruang distribusi sebagai alternatif pengganti gudang distribusi. Penyederhanaan alur ini sudah dilaksanakan 3 minggu dan membuat proses lebih efisien. Dengan cara ini ada pemendekan langkah proses dari 27 langkah menjadi 14 langkah.Daftar bacaan : 27 (1979 - 1995)

---

ABSTRACT

The Simplication Of The Distribution Flow Through The Mixing Of The Logistical Storages And The Distribution Storages In The Pharmaceutical Installation Of The Cipto Mangun Kusumo Hospital (RSCM).

The storage and distribution functions of the pharmaceutical logistic in the Cipto Mangukusumo Hospital (RSCM) were done by the Logistical Sub Installation and the Distribution Sub Installation - The Pharmaceutical Installation. The Logistical Sub Installation had the logistical storages, and the Distribution Sub Installation had the Distribution storages. The Location of both the Sub Installation were close and located in the Pharmaceutical Installation not in the services unit areas.

The logistical storages managed all the items of The pharmaceutical logistic, only drugs, liquid drugs and medical equipments in the distribution storages. Both of the Sub Installation had managed and done the stock opname. For the Planning Sub Installation, the two stock opnames had made troubles with the differences of logistical administration.

The aims of this research were increasing efficiency in the distribution flow, also, to know about the good functions of storage and distribution.

This research was descriptive qualitative with the secondary data. The interviews were used 10 respondents whom were divided into 4 groups - suppliers, providers, users, and supervisor.

From the results, we knew that there were 2 distribution models. The first model was without the distribution storages (13 steps), and the second was with the distribution storages (27 steps). The second datas showed us that delivery from the logistical storage to the distribution storage could not do in one day. The averages days of delivery frequency for month were 9 days for drugs, 17 days for infuse, and 48 days for medical equipments.

The interviews showed that there was the same storage function between the logistical storage and the distribution storage. Also, there was the same distribution function between the distribution storage and the pharmaceutical satelits/depos in area services. All the respondents agreed to mix between the logistical and distribution storage.

The summary, the distribution flow through the distribution storage was inefficient. It was needed to make the simplication, with the changing the distribution storages into the distribution room. This new flow had been applied for 3 weeks and it made more efficient. With this flow, the process could be shorted from 27 steps into 14 steps.

Referencies : 27 (1979 - 1995)"

"Pendahuluan : Rumah Sakit Pusat Angkatan Darat Gatot Soebroto, merupakan rumah sakit Tingkat I dilingkungan TNI - AD / ABRI , dimana merupakan rumah sakit rujukan tingkat pusat untuk satuan-satuan kesehatan TNl - AD / ABRI yang ada di Indonesia. Sehingga daya tampung rumah sakit yang tersedia cukup besar yaitu sebanyak 1.082 tempat tidur. Namun kapasitas tersebut belum termanfaatkan secara maximal, dengan melihat indikator pelayanan yang ada seperti BOR= 48,49 ( standard= 60 - 80 ), LOS=15,71 ( standard= 6 - 9 ), BT0=17,69 ( standard= 40 - 50 ), TO1=16,69 ( standard = 1 - 3 ). Selain itu di RSPAD Gatot Soebroto juga masih terdapat permasalahan mengenai penanganan rekam medic pada bagian administrasi pasien, khususnya di bagian urusan rawat Inap / rawat mondoknya. Dimana masih terjadi keterlambatan pengembalian kartu rekam medis dari ruang unit rawat inap ke ruang unit penyimpanan pusat dibagian administrasi pasien. Menurut data prasurvey yang didapat peneliti, keterlambatan yang ada setiap bulan selama tiga bulan terakhir pada tahun 1995 adalah sebesar 20,33 buah atau 1,08 % perbulannya. Menurut Ketentuan dalam Permenkes RI No : 749.a I PER / XII / 1989 tentang rekam medis, telah dijelaskan segala sesuatunya tentang rekam medis termasuk diantaranya mengenal legalitas dan Cara pengembalian dan penyimpanan rekam medis. Selain itu dalam peraturan yang ada di RSPAD-GS atau Protap ( prosedurtetap ) rumah sakit tersebut dinyatakan bahwa rekam medis harus dikembalikan ketempat penyimpanan pusat setelah 2 X 24 Jam setelah penderita lepas rawat inap ke ruang unit penyimpanan pusat, jika hal tersebut terlampaui maka dikategorikan terlambat. Mengingat begitu pentingnya rekam medis maka keterlambatan pengembaliannya akan mempengaruhi proses pelayanan yang ada di rumah sakit tersebut. Dimana Rekam medis tersebut akan digunakan untuk pembuatan laporan sehubungan dengan fungsi rujukan dan fungsi lainnya pada RSPAD - Gatot Soebroto. Sebagaimana diketahui pada rumah sakit tersebut tenaga dokter yang melaksanakan pelayanan kepada penderita terdiri dari dokter militer dan dokter sipil, dan penderita yang dilayaninya terdiri dari penderita militer,penderita sipil TNI-AD / ABRI serta penderita masyarakat umum. Sehingga karakteristik penderita yang ada sangat bervariasi.Tujuan : Penelitian ini bertujuan melihat gambaran hubungan antar keterlambatan pengembaiian kartu rekam medis dari ruang unit rawat inap penderita ke ruang unit peyimpanan pusat dengan dokter yang menangani penderita dan karakteristik penderita Rumah sakit Pusat Angkatan Darat Gatot Soebroto Jakarta.Metodologi : Penelitian ini merupakan penelitian " Crossectional - Descriptif ". Pengumpulan data dilaksanakan dengan menyebarkan Check list pemantauan pengembalian kartu rekam medis ke ruang unit rawat Inap penderita dan keruang ruang unit penyimpanan pusat di bagian pasien, setama 3 (tiga ) minggu pada bulan Januari 1996. Analisa terhadap data yang terkumpul dilakukan dengan analisa Univariat yaitu untuk melihat distribusi variabel bebas dan variabel terikat, dan analias Bivariat dengan menggunakan Uji Mac Nemar pada kelompok dokter yang menangani penderita dan Uji Chisquare pada karakteristik penderita. Pada analisa bivariat dilakukan guna melihat gambaran hubungan antara variabel babas dan variabel terikat.Hasil : Dalam penelitian ini didapatkan sampel sebanyak 1.024 buah kartu rekam medis. Kemudian peneliti mengadakan analisa terhadap l.024 buah kartu rekam medis yang dikembalikan dari ruang rawat inap penderita ke ruang unit penyimpanan pusat . Menurut hasil analisa Univariat terlihat bahwa kartu rekam medis yang ditangani oleh Dokter Spesialis sebanyak 720 buah yang terdiri dart 72 buah terlambat atau 10 % dan 648 buah tidak terlambat atau 90 %. Kartu rekam medis yang ditangani oleh Dokter umum sebanyak 304 buah yang terdiri 117 buah terlambat atau 38,49 % dan 187 buah tidak terlambat atau 61,51%. Pada kelompok Dokter Militer terdapat keterlambatan sebanyak 91 buah atau 14,99 % sedang tidak terlambat sebanyak 516 buah atau 85,01 %. Pada kelompok Dokter Sipil terdapat keterlambatan sebanyak 98 buah atau 23,51 % dan 319 buah tidak terlambat atau 76,49 %. Menurut karakterlstlk penderita yang terdiri dari kelompok penderita militer dan kelompok penderita sipil, terjadi distribusi variabel terikat sebagai berikut : pada kelompok penderita militer terdapat keterlambatan sebanyak 109 buah atau 16,87 % dan 537 tidak terlambat atau 83,13 %. Pada penderita sipil terdapat keterlambatan sebanyak 80 buah atau 21,16 % dan tidak terlambat sebanyak 298 buah atau 78,84 %. Pada penderita kelompok militer perwira terdapat keterlambatan sebanyak 13 buah atau 5,99 % dan tidak terlambat sebanyak 204 atau 94,01% , pada kelompok bintara terdapat keterlambatan sebanyak 34 buah atau 15,81 % dan tidak terlambat sebanyak 62 atau 28,97 %, pada kelompok tamtama terdapat keterlambatan sebanyak 62 buah atau 28.97% dan tidak terlambat sebanyak 152 buah atau 71,03%. Pada penderita kelompok sipil berdasarkan kelas perawatan yang ada keterlambatan pengembalian kartu rekam medis terjadi sebagai berikut : pada penderita kelas perawatan I terdapat perawatan II terlambat sebesar 14,54 % dan tidak terlambat sebesar 85,46 %, pada penderita kolas perawatan III terlambat 43,44% dan tidak terlambat 58, %. Pada hasil analisa Bivariat dengan menggunakan uji nilai dengan rumus Mac Nemar dan rumus Chisquare dengan penentuan nilai P = 0.05 didapatkan hasil sebagat berikut : Pada kelompok dokter yang menangani penderita ; menurut kelompok Dokter Speslalis dan. Dokter Umum terdapat penolakan terhadap hipotesa yang diajukan sehingga terdapat perbedaan yang bermakna antara keterlambatan pengembalian kartu rekam medis yang ditangal oleh dokter Spesialis dan keterlambatan yang ditangani oleh dokter umum. Sedangkan pada kelompok Dokter Militer dan Dokter Sipil didapatkan hasil uji yang menyatakan penolakan hipotesa yang diajukan sehingga disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang bermakna antara keterlambatan pengembalian kartu rekam medis yang ditangani oleh dokter mlliter dan keterlambatan yang ditangani oleh dokter sipil. Berdasarkan Karakteristik penderita yang ada didapatkan hasil uji sebagat berikut : Pada kelompok penderita Militer dan Sipil terdapat hasil uji Chisquare menunjukkan adanya penerimaan terhadap hipotesa yang diajukan, sehingga tidak terdapat perbedaan keterlambatan yang terjadi antara kelompok penderita sipil dan kelompok penderita militer.Untuk kelompok penderita militer berdasarkan kepangkatan yang ada yaitu kelompok Pa, Ba Dan Ta didapatkan hasil uji Chisquare menunjukkan penolakan terhadap hipotesa yang diajukan, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang bermakna pada keterlambatan yang terjadi pada kelompok keterlambatan sebesar 7,53 %, tidak terlambat 92,47 %, pada penderita kelas penderita Pa , Ba dan Ta. Pada Kelompok penderita Sipil berdasarkan kelas perawatan yang ada, hasil uji nilai Chisquare menunjukan hasil penolakan hipotesa yang diajukan , sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbadaan yang bermakna pada keterlambatan yang terjadi pada kelompok penderita sipil kelas perawatan I, II dan III.Daftar Bacaan : 44 (1957 - 1994 ).PREFACE: Gatot Subroto Military Hospital is the first class military hospital and top referral military hospital in Indonesia. It has 1082 beds, but the capacity of the hospital its not utilize as well, for example BOR = 48.49% (standard = 60 - 80%), LOS = 15.71 days (standard = 6 - 9 days), BTO = 17.69 % (standard = 40 - 50%), TCI = 16,69 days (standard = i - 3 days). Besides, in this hospital there is a problem about the medical records, specifically at inpatient unit. The main problem in this area Is the delayed of returning medical records from inpatient unit to central storage at patient administering. Base on the pre-survey data, for the last 3 months during 1995 the number of delayed is 20.33 records or 1.08% per month. In Permenkes Rl No: 749.aIPERIX1I11989 about the medical records, has been explained clearly about the legality, the procedure of returning and saving of medical records. So was in standard procedure of Gatot Subroto hospital, it says that the medical record should be returned to the central storage in 2 x 24 hours after the patient left, if not it will be categorized as delayed. Regarding to the significant role of the medical record, the delayed of returning medical record will take effect on services process in the hospital. The medical record that is planned to be use as main material of report writing. Ws known, that the sums of doctors (as personal) who do the services are the gathering of military and civilian doctors. There are wide range of characteristics of the patients, this result is come from the policy that allowed many rather social groups to be served.

PURPOSE: The objective of the research is to describe the relationship between medical record card's delayed return (from the inpatient unit to central storage) with the doctor who handle the patient's case and it's characteristic in Ruah Sakit Pusat Angkatan Darat - Gatot Subroto Jakarta.

METHOD: This research Is "a Crossectional - Descriptive". Data were collected by spreading the check list control of medical record return's card to the Inpatient unit and the central storage room in patient administering, and these processes are take 3 weeks of January 1996. Data were analyzed by Univariat Analysis, the aim is to see the distribution of independent and dependent variable. And move along with Unlvariat Analysis there is Bivariat Analysis that operates the Mac Nemar Test to the groups of doctor whose deal with patients, and Chi-square Test to the patient's characteristic. Goal of this analysis is to see the description of relationship between independent variable and dependent variable.

RESULT: The Sample could be collected and analyzed in this research are 1.024 medical record's cards. Results of the Univariat Analysis show that 720 medical record handled by Specialized Doctor are consist of 72 card (10%) delayed and the rest (90%) not delayed. There are 304 medical record cards handled by not specialized doctor, consist of 117 (38.49%) delayed and 187 (61.51%) not delayed. In group of military doctor there are 91 card (14.99%) delayed and 516 card (85.01 %) not delayed, and in group of civilian doctor there are 98 card (23.51 %) delayed and 319 card (76.49%) not delayed. According to patient's characteristic those consist of military and civilian, there is dependent variable distribution as follow: in the group of military patient, the delayed cards are 109 (16.87%) and 537 (83.13%) not delayed. Civilian patient's groups have 80 card (21.16%) are delayed and 298 (78.84%) are not. There are 13 card (5.99%) delayed and 204 (94.01%) not delayed in the group of upper military officer, 34 card (15.81 %) delayed and 62 (28.97%) not delayed in the group of lower military officer and 62 card delayed (28.97%) and 152 card not delayed in the lowest rank of military officer. The delayed card have been resulted in the group of civilian patient In accordance with service classification could be described as follow; in group of 1st class patient there 7.53% are delayed and 92.47% are not, in 2nd class 14.54% are delayed and 85.46% are not and in 3rd class 43.44% are delayed and 56.56% are not. The Result from the Bivariat Analysis which used value test from Mac Nemar formula and Chi-square formula with marked value P=0.05, is as follow: In the point of the doctor who does the service that there sometime occurred rejection to the hypothesis have been proposed, it's resulting an important difference between medical record's card return delayed handled by military doctor and by doctor in common. In the point of the military doctor and general doctor, the test result have been found that there are certain rejection to the hypothesis proposed, and follow with those result is a brief summary as there is important difference between medical record card delayed return handled by military doctor and by doctor in Common. In the point of patient characteristic, les found the result of the test as follow; in the group of military and civilian patients there are acceptance to the hypotheses proposed, and in return there is no difference in delayed card return between group of military patient and civilian patients. In the group of military patient according to the military rank (Pa, Ba and Ba), the result of Chi-square test show there is rejection to the hypotheses. As a summary it can be said that there is important difference in delayed return occurred in groups of I , II and III class.

Readers: 44 (1957 -1994)"

"Berbagai pengaruh dan perubahan yang terjadi dalam dunia perumahsakitan mengakibatkan industri jasa rumah sakit sudah mulai memperhatikan manajemen keuangan agar tetap bertahan, berlangsung terus dan terjadi peningkatan pelayanan. Salah satu upayanya adalah analisis biaya satuan yang kemudian dijadikan faktor utama dalam penetapan tarif yang wajar dan rasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasikan dan mengembangkan faktor-faktor yang terkait dalam penetapan tarif dan memilih model penentuan tarif rawat inap yang optimum di Rumah Sakit ABC. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif analisis dengan metoda analisis biaya dan analisis penetapan tarif terhadap unit rawat inap. Data yang digunakan adalah data isian sekunder semua cost centers dan data primer diperoleh dengan wawancara terpimpin. Perhitungan biaya satuan didapatkan dari analisis biaya dengan metode double distribution. sedangkan analisis penetapan tarifnya dikembangkan dari beberapa model pentarifan yang dilakukan secara simulasi dan berulang-ulang. Penetapan tarif dilakukan dengan berbagai faktor yang tersedia di RS ABC baik internal maupun eksternal untuk disimulasikan pada beberapa model pentarifan rawat inap. Dari 4 model yang diujicobakan, diperoleh model penetapan tarif rawat inap optimum yang selanjutnya dikembangkan dengan berupaya mendapatkan kondisi surplus tanpa meninggalkan fungsi sosialnya. Tarif akomodasi rawat inap yang diterapkan periode tersebut sudah tidak layak dan sesuai untuk mengimbangi biaya yang dikeluarkan, akibatnya perlu diperbaharui dengan penyesuaian tarif.

---

The various influence and changes occurring in hospital world lead hospital service industry to start taking a care for financial management in order to survive and to improve service. One of the efforts is the unit cost analysis which is then considered as the principal factor in pricing properly and rationally. This research aims to identify and to develop factors involved in pricing policy and in choosing the model of inpatient pricing policy which is optimal in ABC Hospital. This research makes up analysis descriptive research with cost analysis method and analysis pricing policy of inpatient. The data used are secondary questionnaire data of all cost centers and the primary data can be reached by guided interview. The calculation of unit cost can be reached from cost analysis with double distribution method, while analysis of its pricing policy is derived from several pricing models which is done repeatedly and in simulation method. The pricing policy is carried out with several factors available in ABC Hospital from internal and external factors to be simulated at several models of inpatient pricing policy. From four models which are done experimentally, model of optimal inpatient pricing policy can be reached and then it is developed to get surplus condition without ignoring its social function. The inpatient accommodation price applied at the period is not feasible and suitable to equalize the expense, consequently, it must be improved with price adjustment."

"Bagian Pendaftaran merupakan elemen kunci dalam kordinasi kegiatan departemental di rumah sakit yang diawali dengan registrasi pasien. Pengelolaan yang baik di bagian ini dapat memberikan kesan kepada pasien terhadap mutu pelayanan rumah sakit secara umum.Bagian Pendaftaran Klinik Spesialis Rumah Sakit Mitra Keluarga (RSMK) melayani pendaftaran pasien dari pukul 07.00 -21.00 WIB. Tingginya kedatangan pasien lama pada jam jam tertentu yaitu pukul 09.00-10.00 WIB, pukul 13.00-14.00 WIB dan pukul 17.00-18.00 WIB tidak diimbangi dengan petugas pendaftaran yang melayani di Bagian Pendaftaran.Petugas pendaftaran yang melayani prosedur pendaftaran pasien berjumlah 3 (tiga) orang untuk tiap shift, masing-masing bertugas melayani pendaftaran pasien lama , pendaftaran pasien baru dan mengantar kartu status pasien ke poliklinik yang bersangkutan. Disamping kegiatan tersebut, petugas juga harus menjawab panggilan telpon dan pelayanan informasi langsung sehingga menambah kesibukan petugas.Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh gambaran tentang karakteristik sistem antrian di Bagian Pendaftaran Klinik Spesialis RSMK dan mencari model yang sesuai untuk diterapkan.Populasi penelitian adalah kunjungan pasien lama dengan sampel penelitian kunjungan pasien lama periode 1- 8 Desember 1995.Untuk analisa data dan simulasi model antrian digunakan perangkat lunak Q.S.B (Quantitative System for Business) yaitu Queueing System Simulation, serta perangkat lunak Microsoft Excell 5.0.Dari hasil penelitian diperoleh gambaran tentang karakteristik sistem antrian di Bagian Pendaftaran Klinik Spesialis yaitu sistem antrian dengan sumber populasi tak terbatas, tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan secara acak sehingga mengikuti distribusi probabilitas Poisson, disiplin antrian FIFO (First In First Out), dan struktur antrian single channel single phase. Rata-rata kedatangan pasien 36 orang per jam dengan waktu pelayanan 1,62 menit. Utilisasi petugas 93,698 % dan pasien yang menunggu dalam antrian berjumlah 12,7636 orang dengan rata-rata waktu tunggu 20,999 menit.Hasil simulasi model antrian alternatif ketiga dengan melibatkan petugas pendaftaran pasien baru, rata-rata waktu pelayanan 2 menit dengan satu jalur antrian menghasilkan utilisasi petugas masing-masing 74,76 % dan 76,93 %. Rata-rata waktu menunggu pasien dalam antrian menjadi 2,8782 menit dan jumlah pasien yang menunggu berkurang menjadi 2,2444 orang.Dengan penambahan seorang petugas diharapkan pembagian tugas dan kerja lebih terarah dan menghasilkan kegiatan produktif lainnya , misalnya mengembangkan sistem perjanjian di Bagian Pendaftaran .Penelitian mengenai perhitungan biaya waktu yang hilang akibat pasien harus menunggu den biaya pengadaan pelayanan di Bagian Pendaftaran diharapkan dapat dilakukan oleh peneliti lain disamping penelitan mengenai scheduling pasien.Daftar Bacaan : 27 (1957 -1995 )

---

The Admitting department is a key element in the coordination of hospital departmental activity that begins with patient registration. This is accomplished by conveying an image to the patient of a sensitive and caring health care provider of quality care.The Admitting department of Mitra Keluarga Private Hospital service hours open daily ( Monday to Saturday ) from 7 a.m to 9 p.m. The arrival rate of patient is very high at a certain time e.g at 9-10 a.m, 1-2 p.m and 5-6 p.m, so the admitting staff cannot cope with them. The three admitting staff work at the admitting department for each shift. One for the recurring patient admission, one for the new patient admission and the other one for delivering patient medical record to the clinics. Beside the main activity, they have to answer the phone calls and give information to the patient.The primary objectives of the study were to assess the characteristics of queuing system of the recurring patient and the suitable queuing model for the admitting department. The research is an operational research for one week period observation as research samples. The software of QSB (Quantitative System for Business) e.g Queuing System Simulation and Microsoft Excell 5.0 are being used for analyzing the data and matching the queuing model.The result of the study showed that the characteristics of queuing system of the admitting department are unlimited calling population, the arrival rate and the service rate are proportional to Poisson distribution, the FIFO (First In First Out) queue discipline and single channel single phase queuing structure. The average of patient arrival rate is 36 with 1.62 minutes average service time. The utilization of server is 93.698%. The average number of patients in the queue is 12.7636 persons with the average time a patient spends in the queue is 20.999 minutes.By applying the third alternative queuing model, there has been a decrease in the utilization of servers (74.76% and 76.93%), the average number of patients in the queue (2.2444 persons) and the average time a patient spends in the queue (2.8782 minutes).The study of the lost time of persons waiting for service plus the wages of persons who provides the service and the study of patient scheduling are being suggested to the next researcher.References : 27 ( 1957-1995)viii + 87 Pages : 9 Tables, 11 Schemes, 15 Graphics, 8 Enclosures"