Tulisan ini membahas pertimbangan penting dalam menyajikan data indikator mutu rumah sakit dalam presentasi, seperti mengklasifikasi jenis data menjadi kategorik dan kuantitatif, serta mempertimbangkan penggunaan grafik untuk menyajikan data secara lebih efektif dibanding teks atau tabel. Contoh jenis data yang dibahas adalah nominal, ordinal, interval, diskret dan kontinyu.
PPT Kebijakan Regulasi RME - Dir 28 -29 Feb 2024 s.d 1 Maret.pdf
Menyajikan Indikator Mutu Rumah Sakit
1. RAD Journal 2015:10:022
Menyajikan Indikator Mutu Rumah Sakit, Robertus Arian Datusanantyo | 1
Menyajikan
Indikator
Mutu
Rumah
Sakit
Pendahuluan
Dalam
tulisan
sebelumnya,
telah
dibahas
beberapa
pertimbangan
dalam
menyusun
indikator
mutu
rumah
sakit.
Untuk
memberikan
gambaran
mutu
rumah
sakit,
indikator
perlu
dipresentasikan.
Presentasi
ini
bisa
berupa
presentasi
tim
mutu
rumah
sakit
ke
kalangan
manajemen
puncak,
presentasi
direktur
kepada
surveyor
akreditasi,
maupun
advokasi
manajemen
puncak
ke
tingkat
pemilik
rumah
sakit
(pemerintah
pusat,
pemerintah
daerah,
yayasan,
maupun
korporasi).
Dalam
beberapa
kesempatan
menyaksikan
presentasi
tersebut,
kerap
terjadi
data
unggulan
menjadi
kurang
diperhatikan
karena
disajikan
kurang
sempurna.
Kerap
pula
penyaji
harus
menjelaskan
ulang
data
tersebut
dalam
sesi
tanya
jawab.
Akibatnya,
waktu
yang
semestinya
bisa
digunakan
untuk
diskusi
peningkatan
mutu
menjadi
terbuang
percuma.
Bagaimana
menyajikan
data
indikator
mutu
dengan
efisien?
Tulisan
ini
akan
mencoba
mengupas
beberapa
pertimbangan
utama
sehingga
dapat
membantu
pembaca
menentukan
strategi
penyajian
data
indikator
mutu
rumah
sakit
tersebut
dalam
sebuah
presentasi
lisan.
Ilustrasi
yang
digunakan
dalam
tulisan
ini
bukan
merupakan
data
asli
salah
satu
rumah
sakit
dan
hanya
digunakan
dengan
tujuan
mendukung
ide-‐ide
dalam
tulisan
ini.
Selamat
menikmati.
Tipe
Data
Indikator
Mutu
Rumah
Sakit
Dalam
pembicaraan
mengenai
pengelolaan
indikator
mutu
rumah
sakit,
selalu
muncul
istilah
“data”.
Dianggap
sebagai
objek
yang
sudah
dikenal,
data
jarang
didefinisikan.
Untuk
menghindari
keriuhan
definisi
data,
mari
kita
sepakati
data
sebagai
keterangan
yang
menggambarkan
persoalan
atau
hasil
dari
pengamatan
karakteristik
tertentu.
Indikator
mutu
merupakan
pengukuran
yang
diwujudkan
dalam
angka
(Takaki
et
al.,
2013;
Collopy,
2000),
maka
hasil
pengamatan
indikator
mutu
boleh
kita
sebut
sebagai
data.
Ada
berbagai
cara
mengklasifikasi
data.
Untuk
tujuan
penyajian
indikator
mutu
rumah
sakit
ini,
kita
akan
menggolongkan
data
menjadi
dua,
yaitu
data
kategorik
dan
data
kuantitatif
(Bahna
&
McLarty,
2009).
Data
kategorik
memiliki
karakteristik
tertentu
yang
ditentukan
sebelum
data
diambil.
Data
kategorik
biasa
digolongkan
menjadi
tiga,
yaitu
nominal,
ordinal,
dan
interval.
Data
nominal
adalah
data
kategori
yang
hanya
bisa
dijelaskan
dengan
nama,
seperti
misalnya
nama
instrumen
bedah
(bisturi,
klem,
kocher,
pemegang
jarum,
dan
pinset).
Data
nominal
bisa
memiliki
banyak
atribut
seperti
contoh
sebelumnya,
namun
juga
bisa
berupa
data
biner
yang
hanya
memiliki
dua
atribut
seperti
jenis
kelamin
(laki-‐laki
dan
perempuan).
Walaupun
indikator
mutu
rumah
sakit
selalu
merupakan
pecahan,
tidak
menutup
kemungkinan
data
primernya
berupa
data
nominal
seperti
contoh
dalam
tabel
berikut
ini.
Tabel
1
Ilustrasi
data
nominal
infeksi
luka
operasi
sebelum
dan
setelah
intervensi.
Dalam
pengumpulan
data,
setiap
pasien
yang
memenuhi
kriteria
dicatat
apakah
ada
infeksi
atau
tidak:
dua
pilihan
atribut
yang
ditentukan
sebelumnya.
Indikator:
Infeksi
Luka
Operasi
Intervensi
Total
Sebelum
Sesudah
Infeksi
56
21
77
Tidak
Infeksi
280
363
643
Total
336
384
720
Data
ordinal
juga
mempunyai
atribut
yang
ditentukan
sebelumnya
dan
setiap
sampel
masuk
dalam
salah
satu
kategori.
Bedanya
dengan
data
nominal
adalah
adanya
penjejangan
yang
tidak
pasti
jaraknya
dalam
data
ordinal.
Misalnya
dalam
survei
kepuasan
pasien
instalasi
gawat
darurat,
dibuat
lima
kategori
kepuasan,
yaitu
sangat
puas,
puas,
kurang
puas,
tidak
puas,
dan
sangat
tidak
puas.
2. RAD Journal 2015:10:022
Menyajikan Indikator Mutu Rumah Sakit, Robertus Arian Datusanantyo | 2
Tidak
ada
jarak
yang
pasti
antar
kategori
dalam
data
ordinal.
Contoh
data
ordinal
yang
kerap
dibahas
dalam
persiapan
akreditasi
rumah
sakit
adalah
skala
nyeri.
Jarak
antar
kategori
membedakan
data
interval
dan
data
nominal.
Data
interval
mempunyai
jarak
antar
kategori
yang
sama.
Bulan-‐bulan
dalam
satu
tahun
adalah
contoh
data
interval
karena
kurang
lebih
jaraknya
sama,
yaitu
30
hari.
Data
kuantitatif
berbeda
dengan
data
kategori.
Data
kuantitatif
terbagi
menjadi
dua,
yaitu
data
kontinyu
dan
data
diskret.
Data
kontinyu
merupakan
data
hasil
pengukuran
yang
teliti
dan
dapat
pada
angka
berapa
saja.
Data
diskret
merupakan
data
yang
merupakan
pendekatan
satuan
terukur
misalnya
laju
nadi
(kali
per
menit),
usia
dalam
tahun,
dan
lain-‐lain.
Data
diskret
mirip
sekali
dengan
data
interval
kecuali
bahwa
data
interval
biasanya
hanya
dalam
kategori
terbatas
sementara
data
diskret
bisa
tak
terbatas.
Pertimbangan
Penyajian
Data
Data
dapat
disajikan
dengan
teks,
tabel,
maupun
tampilan
grafis.
Tampilan
grafis
lebih
disukai
daripada
tampilan
teks
dan
serba
angka
karena
lebih
efektif
meninggalkan
pesan
walau
juga
dapat
membawa
ke
arah
yang
salah
(Stengel
et
al.,
2008).
Untuk
menggunakannya,
panduan
dari
van
Belle,
“struktur
kalimat
untuk
menampilkan
2-‐5
angka,
tabel
untuk
menampilkan
informasi
numerik
yang
lebih
banyak,
dan
grafik
untuk
hubungan
yang
kompleks,”
masih
relevan
(Bahna
&
McLarty,
2009).
Menampilkan
data
dengan
teks
memang
merupakan
teknik
yang
paling
umum
walaupun
jelas
bukan
pula
yang
terbaik.
Menggunakan
kalimat
pendek
yang
tepat
adalah
satu-‐satunya
cara
optimalisasi
penyajian
data
dengan
teks.
Pilihan
yang
lebih
baik
dari
teks
adalah
tabel.
Tabel
dapat
menyajikan
satu
macam
informasi
namun
juga
mampu
menampilkan
hubungan
lebih
dari
satu
informasi.
Kemampuan
pemirsa
memahami
isi
tabel
bergantung
pada
desain
tabel.
Variabel
kuantitatif
harus
diurutkan
(kecil
ke
besar
atau
sebaliknya)
atau
dibuatkan
interval.
Penting
untuk
memastikan
tidak
ada
kelompok
variabel
yang
tumpang
tindih.
Bila
dalam
tabel
termuat
data
frekuensi,
pertimbangkan
untuk
menambahkan
persentase
frekuensi
tersebut.
Penting
juga
untuk
mempertimbangkan
untuk
menggabungkan
kategori-‐kategori
yang
nilainya
kecil
menjadi
satu
kategori.
Kategori-‐kategori
tersebut
perlu
ditulis
dengan
jelas
dan
ringkas
di
bawah
judul
tabel
yang
juga
jelas
dan
ringkas.
Ingat
bahwa
orang
cenderung
lebih
suka
melihat
tabel
daripada
teks,
sehingga
penting
sekali
agar
tabel
mudah
ditemukan
dan
diingat.
Tabel
2.
Contoh
tabel
interval
kelompok
umur
dan
frekuensinya.
Tabel
di
sebelah
kanan
disajikan
lebih
baik.
Kelompok
Umur
Frekuensi
Kelompok
Umur
Frekuensi
1
–
5
10
1
–
4
9
(9%)
5
–
10
34
è
5
–
9
34
(34%)
10
–
15
38
9
–
14
38
(38%)
15
-‐
20
18
15
-‐
19
19
(19%)
Tampilan
grafik
memiliki
dampak
visual
yang
paling
cepat,
paling
kuat,
paling
tahan
lama
namun
kurang
presisi
(Bahna
&
McLarty,
2009).
Grafik
atau
diagram
paling
mumpuni
dalam
menampilkan
tren
atau
perbandingan.
Bila
grafik
dibuat
untuk
menggantikan
data
(atau
datanya
bersumber)
dari
tabel,
tidak
perlu
untuk
menampilkan
tabel
asalnya.
Dewasa
ini,
grafik
atau
diagram
sangat
mudah
dibuat
dengan
program
spreadsheet
atau
program
pengolah
data
statistik
lain.
Walau
demikian,
setiap
tipe
grafik
memiliki
karakteristik
tersendiri
yang
perlu
dipahami
sebelumnya.
Pemahaman
karakteristik
grafik
ini
penting
agar
pesan
yang
disampaikan
tidak
melenceng
dari
maksud
awalnya.
Penyajian
indikator
mutu
dalam
bentuk
grafis
sebaiknya
mengikuti
kebiasaan
dalam
penyajian
data
ilmiah,
yaitu
tidak
mengubah
grafis
penyajian
data
menjadi
sebuah
karya
seni.
Penyajian
diharapkan
tetap
efisien,
tidak
terlalu
banyak
pewarnaan
yang
tidak
perlu,
tumpang
tindih
tiga
dimensi,
dan
3. RAD Journal 2015:10:022
Menyajikan Indikator Mutu Rumah Sakit, Robertus Arian Datusanantyo | 3
dilengkapi
dengan
keterangan
teks
yang
ringkas
dengan
ukuran
yang
seimbang
dengan
grafis
(Stengel
et
al.,
2008).
Apabila
diperlukan
satuan,
cantumkan
juga
satuan
dengan
jelas
(Bahna
&
McLarty,
2009).
Diagram
garis
dan
diagram
batang
paling
sering
dipakai
dalam
penyajian
data.
Diagram
garis
dipakai
untuk
menggambarkan
perubahan
nilai
suatu
variabel
seiring
dengan
waktu,
sementara
diagram
batang
dipakai
menggambarkan
nilai
beberapa
variabel
(Sonnad,
2002).
Dalam
presentasi
indikator
mutu,
kerap
ditemukan
presenter
yang
menggambarkan
perubahan
indikator
mutu
seiring
waktu
menggunakan
diagram
batang
karena
dianggap
lebih
jelas
mencitrakan
perubahannya.
Hal
ini
kurang
tepat
dan
sebaiknya
dihindari.
Dalam
menyajikan
diagram
batang
dan
garis,
penting
pula
untuk
memperhatikan
skala
pengukuran
agar
perbedaan
nilai
antar
variabel
atau
antar
periode
waktu
lebih
mudah
dilihat.
Gambar
berikut
ini
adalah
contoh
indikator
mutu
yang
digambarkan
dengan
diagram
garis
dan
diagram
batang.
Gambar
1.
Diagram
garis
di
sebelah
kiri
menunjukkan
penurunan
angka
kejadian
infeksi
luka
operasi
sementara
diagram
batang
di
sebelah
kanan
menunjukkan
angka
kejadian
infeksi
luka
operasi
di
empat
ruang
perawatan
bedah
yang
dibedakan
berdasarkan
jenis
kelamin.
Diagram
batang
mirip
dengan
histogram.
Dalam
beberapa
pembahasan
bahkan
keduanya
dianggap
sama.
Histogram
bentuknya
memang
hampir
sama
dengan
diagram
batang,
namun
keduanya
melayani
fungsi
yang
berbeda.
Histogram
menggambarkan
distribusi
frekuensi.
Gambar
2.
Seorang
spesialis
anestesi
mengukur
skala
nyeri
pasien
8
jam
setelah
operasi
appendiktomi
di
sebuah
rumah
sakit
selama
tiga
bulan.
Distribusi
frekuensi
disajikan
dalam
histogram
ini.
Nilai
mengukuran
dicantumkan
pada
puncak
batang
untuk
memudahkan
pembacaan,
karena
ada
nilai-‐nilai
dengan
rentang
cukup
jauh.
Diagram
pie
juga
merupakan
pilihan
penyajian
data
yang
menarik
namun
mungkin
kurang
bermanfaat
dalam
penyajian
data
indikator
mutu.
Diagram
pie
memiliki
keunggulan
menyajikan
4. RAD Journal 2015:10:022
Menyajikan Indikator Mutu Rumah Sakit, Robertus Arian Datusanantyo | 4
distribusi
relatif
suatu
data
dibandingkan
totalnya
(Bahna
&
McLarty,
2009).
Beberapa
diagram
pie
dapat
digunakan
untuk
membandingkan
data-‐data
yang
berbeda.
Gambar
3.
Contoh
diagram
pie
yang
menunjukkan
distribusi
frekuensi
kepuasan
pasien
instalasi
gawat
darurat
di
suatu
rumah
sakit.
Penyajian
data
indikator
mutu
rumah
sakit
dengan
teks,
tabel,
dan
grafik
pada
presentasi
seperti
disampaikan
di
atas
merupakan
upaya
agar
audiens
mendapatkan
informasi
lebih
banyak
dibandingkan
kalau
mendengar
saja
atau
melihat
saja
(Cipolla,
n.d.).
Untuk
itu,
membuat
presentasi
yang
baik
secara
keseluruhan
juga
penting.
Tetaplah
penting
untuk
mempersiapkan
presentasi,
mempelajari
topik,
dan
mengeksekusi
presentasi
dengan
baik.
Buatlah
presentasi
dengan
pembukaan,
topik
utama,
dan
kesimpulan
(Cipolla,
n.d.).
Penyajian
data
yang
sudah
dipersiapkan
dengan
baik
sesuai
paparan
di
atas
tetap
harus
dikuasai
dan
dikomunikasikan
dengan
baik
selama
presentasi.
Penutup
Penyajian
data
indikator
mutu
rumah
sakit
dapat
menjadi
penentu
masa
depan
penting
rumah
sakit.
Paradigma
keselamatan
dan
mutu
yang
selalu
terkait
dewasa
ini,
menjadikan
pengukuran
mutu
menjadi
hal
utama
dalam
persiapan
akreditasi
rumah
sakit
maupun
pengembangan
rumah
sakit.
Ide
utama
dalam
penyajian
data
indikator
mutu
rumah
sakit
semestinya
dapat
terkomunikasikan
dengan
baik.
Penyajian
data
indikator
mutu
seperti
yang
diuraikan
di
atas
diharapkan
dapat
berkontribusi
pada
penyajian
data
indikator
mutu
yang
lebih
baik
dan
bermanfaat
bagi
rumah
sakit.
Bahan
Bacaan
Bahna,
S.L.
&
McLarty,
J.W.,
2009.
Data
Presentation.
Annals
of
Asthma,
Allergy,
&
Immunology,
103,
pp.S15-‐21.
Cipolla,
R.,
n.d.
[Online]
Available
at:
http://mi.eng.cam.ac.uk/~cipolla/archive/Presentations/MakingPresentations.pdf
[Accessed
2
September
2015].
Collopy,
B.T.,
2000.
Clinical
indicators
in
accreditation:
an
effective
stimulus
to
improve
patient
care.
International
Journal
for
Quality
in
Health
Care,
12(3),
pp.211-‐16.
Sonnad,
S.S.,
2002.
Describing
Data:
Statistical
and
Graphical
Method.
Radiology,
225(3),
pp.622-‐28.
Stengel,
D.,
Calori,
G.M.
&
Giannoudis,
P.V.,
2008.
Graphical
Data
Presentation.
Injury,
Int.
J.
Care
Injured
,
39,
pp.659-‐65.
Takaki,
O.
et
al.,
2013.
Graphical
representation
of
quality
indicators
based
on
medical
service
ontology.
Springer
Plus,
2(274),
pp.1-‐20.
Penulis
Artikel
ini
ditulis
dr.
Robertus
Arian
Datusanantyo,
M.P.H.,
merupakan
opini
pribadi,
&
terbit
di
http://www.mutupelayanankesehatan.net/index.php/component/content/article/2048.
Data
yang
dipakai
dalam
contoh
adalah
fiktif
dan
digunakan
hanya
untuk
memperjelas
maksud.