Indikator mutu yang berkaitan dengan pengkajian risiko jatuh pasien rawat inap dijelaskan dalam dokumen tersebut. Prosedur pengumpulan dan validasi data mengacu pada standar akreditasi kesehatan. Beberapa hal penting yang dijelaskan meliputi profil indikator, formulir pengumpulan data, analisis data, dan upaya perbaikan berkelanjutan.

1. Pengumpulan dan Validasi
Data di RS
Berdasarkan Standar Akreditasi Kemkes
Dr. dr. Hervita Diatri, SpKJ(K)
Komite Mutu dan Keselamatan Pasien
RSUP. Nasional dr. Cipto Mangunkusumo

2. Prosedur yang diarahkan oleh Standar PMKP
PMKP 2 & 3 – pemilihan dan pengumpulan data
PMKP 4, 4.1, & 5 – analisis dan validasi data
PMKP 6 – pencapaian dan upaya perbaikan mutu
Pengelolaan
indikator
• Tabel penetapan prioritas
• Profil indikator
• Formulir pengumpulan data dan bukti
• Formulir validasi data dan bukti
• Bukti rekapitulasi pengumpulan data dan bukti
• Bukti analisis data
• Analisis akar masalah dan rekomendasi tindak lanjut
• Upaya perbaikan berkelanjutan

3. Peta perjalanan pengelolaan indikator kita
Indikator
prioritas
Pembuatan
Profil Indikator
Rencana
Pengumpulan
data
Kumpulkan
data
Validasi data
Tabulasi data
Analisis data
Akar masalah
dan
rekomendasi
PDSA bila
sesuai

4. Tantangan:
Bagaimana indikator
prioritas dapat
dipahami? – PMKP 3
Jenis indikator
Satuan pengukuran
Numerator, denominator,
formula - target
Kriteria inklusi dan eksklusi
Metode, instrumen
pengumpulan, dan sumber data
Populasi/sampel
Periode pengumpulan, analisis,
pelaporan, dan penyajian data
Penanggung jawab
Judul indikator
Dasar pemikiran
Dimensi mutu
Tujuan
Definisi operasional

5. 1 Judul Indikator :
06/Rev03/MKK/2014
Diisi dengan judul indikator
Contoh: Persentase kelengkapan pengkajian ulang risiko
jatuh pasien rawat inap

6. 2
Dasar pemikiran:
(alasan pemilihan data)
Penjelasan rinci terkait mengapa indikator
tersebut dipilih.
Berupa deskripsi dari:
• high risk : risiko jika tidak tercapai atau tidak dimonitor
• high cost : risiko biaya yang harus dikeluarkan jika tidak tercapai atau
tidak dimonitor
• high volume : populasi → calon denominator
• bad performance : capaian indikator tersebut pada periode
sebelumnya
Bad Performance: capaian tahun 2018: 60%
High Risk: Penilaian ulang risiko jatuh perlu dilakukan untuk menghindari
insiden jatuh
High Volume: Terdapat >1000 pasien rawat inap setiap bulannya

7. 3 Dimensi mutu:
O Efisien O Efektif
O Aman O Kesetaraan
O Tepat waktu O Berorientasi pada pasien
06/Rev03/MKK/2014
4 Tujuan:
Menjabarkan hasil yang ingin dicapai/ harapan dari pengukuran
indikator tersebut
Definisi operasional

8. 5 Definisi operasional :
06/Rev03/MKK/2014
Penjelasan detil tentang indikator untuk
mengurangi peluang bias
Kelengkapan penilaian ulang risiko jatuh pasien rawat inap adalah terisinya dengan
lengkap Formulir Penilaian Risiko Jatuh (Skala Humpty Dumpty untuk pasien anak, Skala
Morse untuk pasien dewasa, Skala Usia Lanjut untuk seluruh pasien rawat inap) untuk seluruh
pasien rawat inap. Penilaian ulang risiko jatuh harus menggunakan formulir yang sesuai.
Pengkajian dikatakan lengkap jika: identitas pasien terisi lengkap, hasil skoring untuk setiap
poin yang dinilai terisi, dan terdapat tanda tangan serta nama petugas yang melakukan
penilaian.

9. 6
Jenis Indikator (pilih salah
satu dengan tanda "√"):
O Struktur O Proses O Outcome O Proses & Outcome
Struktur: pengukuran sumber daya yang digunakan untuk aktivitas/proses
- Persentase staf dengan kompetensi sesuai
- Persentase unit kerja yang memiliki jumlah SDM sesuai rasio aman
Proses: menggambarkan komponen-komponen proses
- Response time pelaporan hasil kritis
- Persentase alat medik yang dikalibrasi tepat waktu
Outcome: mengukur akibat dari layanan yang diberikan
- Penurunan angka infeksi, angka kematian, ALOS
- Peningkatan kepuasan
Proses & Outcome: ditujukan untuk mengukur produk yang dihasilkan untuk
menunjang hasil layanan
- Persentase pasien yang survive pasca code blue akibat penerapan NEWSS
- Penurunan penggunaan antibiotik oral pasien pasca SC tanpa komplikasi dengan
penggunaan antibiotik injeksi sebelum insisi

10. 7 Satuan Pengukuran:
8 Numerator :
9 Denominator :
10 Formula :
06/Rev03/MKK/2014
Bagaimana indikator akan dihitung capaiannya yang
diperlukan untuk menyusun formula
Numerator/Pembilang:
Jumlah pasien rawat inap yang dikaji ulang risiko jatuh
lengkap selama pasien dirawat
Denominator/Penyebut:
Contoh: Jumlah pasien rawat inap yang disurvei yang
berisiko tinggi jatuh dan/atau mengalami perubahan kondisi
Formula:
Jumlah pasien rawat inap yang dikaji ulang risiko jatuh lengkap selama pasien dirawat
Jumlah pasien rawat inap yang disurvei yang berisiko tinggi jatuh dan/atau mengalami
perubahan kondisi
X100%
Satuan indikator
→ persentase, angka, rate, dll

11. Apa numerator yang sesuai untuk indikator
“Persentase obat LASA yang dikelola sesuai
standar”:
a. Jumlah obat LASA
b. Jumlah obat LASA yang dikelola sesuai standar
c. Jumlah obat LASA yang dikelola tidak sesuai standar

12. 11
Kriteria:
a. Kriteria Inklusi :
b. Kriteria Eksklusi :
06/Rev03/MKK/2014
Karakteristik spesifik pemilihan subjek
dari populasi target yang akan diukur
Contoh: Seluruh pasien rawat inap yang
berisiko tinggi dan atau mengalami
perubahan kondisi
Menghilangkan/mengeluarkan subjek yang memenuhi
kriteria inklusi dari pengukuran karena berbagai sebab
Contoh: Pasien yang mempunyai risiko tinggi jatuh dan tidak
perlu dikaji risiko jatuhnya
(Pasien anak < 12 tahun, pasien di ruang intensif, pasien pasca
operasi dan prosedur invasif selama dalam pengaruh sedasi,
pasien pasca prosedur mata)
Denominator
Eksklusi boleh dikosongkan

13. Apa inklusi yang sesuai untuk indikator “Persentase obat
LASA yang dikelola sesuai standar”:
a. Jumlah obat LASA
b. Jumlah obat LASA yang dikelola sesuai standar
c. Jumlah obat LASA yang dikelola tidak sesuai standar

14. 12 Sumber Data :
06/Rev03/MKK/2014
Sumber data dapat diperoleh dari:
1. Rekam Medik/EHR
2. Observasi
3. Catatan Data
4. Pelaporan
5. Survei
6. dll

15. 13
Sampel (pilih salah satu dengan
tanda "√") :
Melakukan Sampling:
O Tidak
O Ya,
>Metode Sampling : O Systematic Random Sampling
O Convenience Sampling
>Besar Sampel :
Melakukan Sampling?
Tidak → Seluruh populasi dinilai
Ya→
Metode sampling:
1. Systematic Random Sampling
→Memilih 1 sampel pertama secara random, kemudian sampel berikutnya
dipilih berdasarkan interval tertentu
Sbg cnth: Untuk mengambil 128 sampel dari 1000 populasi, maka intervalnya
adalah 1000/128 = 8
2. Convenience Sampling
→Sampel dipilih berdasarkan ketersediaan dan kemudahan untuk diakses

16. Besar Sampling:
• Jika total populasi (n) ≥ 640, sampel yang diambil adalah 128 sampel
• Jika “n”= 320-639, sampel yang dinilai adalah 20% dari total populasi
• Jika “n”= 64-319, sampel diambil 64 sampel
• Jika “n”= <64, sampel yang dinilai adalah 100% atau seluruh populasi dinilai
(Sumber: Richard A. Wright MD. Mph, JCI Consultant)
Penetapan besar sampel dapat menggunakan berbagai literatur lainnya yang
dapat dipertanggungjawabkan dasar penetapannya.

17. Richard A. Wright MD. Mph
JCI Consultant

18. SOAL
Unit Rekam Medis Rumah Sakit X ingin mengukur kepatuhan dokter dalam
kelengkapan pengisian pengkajian awal pasien rawat inap. Jika dalam satu
bulan terdapat rata-rata 500 pasien, tentukan besar sampel dan interval
sampel!
• Jika “n”= 320-639, sampel yang dinilai adalah 20% dari total populasi →
20% x 500 pasien → 100 sampel
• Systematic Random Sampling
maka untuk mengambil 100 sampel dari 500 populasi, maka intervalnya
adalah 500/100 = 5

19. 14 Wilayah pengamatan :
15
Metode Pengumpulan Data (pilih salah satu
dengan tanda "√")
O Retrospektif O Concurrent
06/Rev03/MKK/2014
Tempat/Area Pengukuran Indikator
Contoh:
Semua ruang rawat inap
Retrospektif
→ Audit dengan telaah dokumen/catatan
data/ rekam medik, dll
• Kelengkapan Penilaian Ulang Risiko Jatuh Pasien Rawat Inap
• Kelengkapan pengisian pengkajian awal 1x24 jam
Concurrent
→Observasi saat kegiatan sedang berlangsung
• Kepatuhan cuci tangan petugas

20. 16 Rencana Analisis (beri tanda"√") :
☐ Diagram Garis ☐ Diagram
Batang
☐Diagram Pie ☐ Lainnya,
Sebutkan...........
06/Rev03/MKK/2014
Mengubah data yang dikumpulkan menjadi
informasi yang berguna untuk menentukan
langkah tindak lanjut pemecahan masalah dan
membuat keputusan
Menampilkan data
dari waktu ke waktu
Menampilkan data untuk
membandingkan beberapa
kategori
Proporsi

21. 17 Frekuensi Penilaian Data :
18 Periode pelaporan :
06/Rev03/MKK/2014
Waktu pengumpulan data:
harian/bulanan/triwulan/semesteran/tahunan
Waktu pelaporan data ke Tim Pengelola Data/ Unit Mutu:
bulanan/triwulan/semesteran/tahunan

22. 19 Penanggung Jawab Indikator :
20 Pengumpul Data Indikator :
06/Rev03/MKK/2014
Nama pihak/unit kerja penanggung jawab
indikator (pengelola data, analisis dan tindak
lanjut)
Contoh utk SKP 6: Bidang Keperawatan
Nama pihak/unit yang mengumpulkan data
(sumber pengumpulan data)
Contoh utk SKP 6:Gedung A, RSCM Kencana,
UPJT, RSCM Kirana, Psikiatri, BCH, PTK

23. 21 Rencana penyebaran hasil capaian:
Internal : Performance board/Laporan Jaga/Rapat internal/Morning
Briefing/Lainnya........., setiap....
Pimpinan RS : /setiap...
Pihak Terkait : /setiap...
Publik : /setiap...
Lainnya :
Tentukan terlebih dahulu, siapa saja yang akan mendapatkan manfaat
dan memerlukan informasi data indikator tersebut untuk upaya
penjaminan mutu secara terus menerus
Contoh:
SKP 6 →
Internal unit rawat inap dan Bidang Keperawatan: Performance Board setiap 3
bulan, rapat internal setiap bulan
Pimpinan RS : Direktur setiap 3 bulan (triwulanan)

24. 22 Formulir Pengumpulan Data :
23 Target capaian :
2015 2016 2017 2018 2019
06/Rev03/MKK/2014
Diisi dengan nama formulir pengumpulan data
Berdasarkan pada
1. Ditetapkan berdasarkan capaian data sebelumnya
2. Ketetapan yang diturunkan – SPM
3. Internal dan External Benchmarking:
• Literatur/referensi
• Dengan standar-standar yang ada
• Praktik-praktik yang diinginkan
4. Sumber daya yang dimiliki
Melibatkan tenaga profesi kesehatan terkait
Jika targetnya membandingkan dengan eksternal,
perlu disertakan keterangan bagaimana proses
pengumpulan dan pelaporan data sumber
eksternal, dan jika data tersebut diperbaharui,
apakah waktunya sesuai

25. Contoh Kamus
1 Nama Indikator : Kelengkapan Penilaian Ulang Risiko Jatuh Pasien Rawat Inap
2
Alasan memilih
indikator :
Bad Performance: capaian tahun 2018: 60%
High Risk: Penilaian ulang risiko jatuh perlu dilakukan untuk menghindari insiden jatuh
High Volume: Terdapat >1000 pasien rawat inap setiap bulannya
3 Definisi :
Kelengkapan penilaian ulang risiko jatuh pasien rawat inap adalah terisinya dengan
lengkap Formulir Penilaian Risiko Jatuh (Skala Humpty Dumpty untuk pasien anak,
Skala Morse untuk pasien dewasa, Skala Usia Lanjut untuk seluruh pasien rawat inap)
untuk seluruh pasien rawat inap. Penilaian ulang risiko jatuh harus menggunakan
formulir yang sesuai.
Pengkajian dikatakan lengkap jika: identitas pasien terisi lengkap, hasil skoring untuk
setiap poin yang dinilai terisi, dan terdapat tanda tangan serta nama petugas yang
melakukan penilaian.
4 Numerator : Jumlah pasien rawat inap yang dikaji ulang risiko jatuh lengkap selama pasien dirawat
5 Denominator :
Jumlah pasien rawat inap yang disurvei yang berisiko tinggi jatuh dan/atau mengalami
perubahan kondisi
6 Formula :
Jumlah pasien rawat inap yang dikaji ulang risiko jatuh lengkap selama pasien dirawat x
100%
Jumlah pasien rawat inap yang disurvei yang berisiko tinggi jatuh dan/atau mengalami
perubahan kondisi
7
Kriteria:
a. Kriteria Inklusi
:
Seluruh pasien rawat inap yang berisiko tinggi dan atau mengalami perubahan kondisi
b. Kriteria
Eksklusi :
Pasien yang mempunyai risiko tinggi jatuh dan tidak perlu dikaji
(Pasien anak < 12 tahun, pasien di ruang intensif, pasien pasca operasi dan prosedur
invasif selama dalam pengaruh sedasi, pasien pasca prosedur mata)
8
Tipe Indikator (pilih
salah satu dengan tanda
"√") :
O Struktur √ Proses O Outcome O Proses &
Outcome
9 Sumber Data : Rekam medik pasien

26. 13
Sampel (pilih salah satu
dengan tanda "√") :
Melakukan Sampling:
O Tidak
√ Ya,
>Metode Sampling : O Systematic Random Sampling √ Convenience Sampling
>Besar Sampel :
• Jika total populasi (n) ≥ 640, sampel yang diambil adalah 128 sampel
• Jika “n”= 320-639, sampel yang dinilai adalah 20% dari total populasi
• Jika “n”= 64-319, sampel diambil 64 sampel
• Jika “n”= <64, sampel yang dinilai adalah 100% atau seluruh populasi dinilai
14
Rencana Analisis (beri
tanda"√") :
√ Diagram Garis √ Diagram Batang
☐Diagram Pie ☐ Lainnya,
Sebutkan...........
15 Wilayah pengamatan : Semua ruang rawat inap
16
Metode Pengumpulan
Data (pilih salah satu
dengan tanda "√")
√ Retrospektif O Concurrent
17
Penanggung Jawab
Indikator :
Bidang Keperawatan
18
Pengumpul Data
Indikator :
Gedung A, RSCM Kencana, UPJT, RSCM Kirana, Psikiatri, BCH, PTK
19
Frekuensi Penilaian Data
:
Harian
20 Periode pelaporan : Bulanan
21
Rencana penyebaran
hasil capaian:
Internal unit rawat inap dan Bidang Keperawatan : Performance board setiap 3 bulan,
Rapat internal setiap bulan
Pimpinan RS : Direktur setiap 3 bulan (triwulanan)
22
Formulir Pengumpulan
Data :
Formulir Rekapitulasi Dokumentasi Penilaian Ulang Risiko Jatuh Pasien Rawat Inap
23
Target capaian :
2015 2016 2017 2018 2019
100% 100% 100% 100% 100%
Contoh Kamus

27. Peta perjalanan pengelolaan indikator kita
Indikator
prioritas
Pembuatan
Profil Indikator
Rencana
Pengumpulan
data
Kumpulkan
data
Validasi data
Tabulasi data
Analisis data
Akar masalah
dan
rekomendasi
PDSA bila
sesuai

28. Perhatikan Denominator → Kolom pertama setelah nomor urut adalah
identifikasi “denominator”
Perhatikan Definisi → Kolom berikutnya setelah identifikasi pasien adalah
butir-butir yang menggambarkan definisi
Perhatikan Numerator → Kolom terakhir/ berikutnya setelah penggambaran
definisi adalah keputusan apakan kolom “denominator” memenuhi kriteria
“numerator” berdasarkan “definisi” yang telah dinilai
Formulir Pengumpulan Data

29. Contoh Formulir Pengumpulan Data utk SKP 6
Denominator
Butir-butir data yang akan dikumpulkan → definisi
operasional
Numerator

30. Sampel Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Tepat
1 ya tidak ya tidak
2 tidak ya tidak tidak
3 ya ya ya ya
4 ya ya ya ya
5 tidak tidak ya tidak
6 tidak ya ya tidak
Total 2
Capaian 33%
Sampel Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Tepat
1 √ X √ X
2 X √ X X
3 √ √ √ √
4 √ √ √ √
5 X X √ X
6 X √ √ X
Total 2
Capaian 33%
Sampel Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Tepat
1 0 0 1 0
2 0 1 0 0
3 1 1 1 1
4 1 1 1 1
5 0 0 1 0
6 0 1 1 0
Total 2
Capaian 33%
Contoh Pengisian Formulir
Pengumpulan Data

31. Panduan Pengisian Formulir Pengumpulan Data
Kelengkapan Penilaian Ulang Risiko Jatuh
- Bulan: Periode bulan pelaksanaan pengukuran indikator
- Unit Kerja: nama unit kerja yang mengumpulkan data
- Kolom 1 diisi dengan nomor urut.
- Kolom 2 diisi dengan nama lengkap pasien.
- Kolom 3 diisi dengan NRM (nomor rekam medis)
- Kolom 4 diisi dengan:
0: Bila identitas pasien tidak terisi
1: Bila identitas pasien terisi
- Kolom 5 diisi dengan:
0: Bila penilaian tidak menggunakan formulir sesuai usia pasien.
1: Bila penilaian menggunakan formulir sesuai usia pasien.
- Kolom 6 diisi dengan:
0: Bila skor penilaian ulang risiko jatuh tidak tertulis.
1: Bila skor penilaian ulang risiko jatuh tertulis
- Kolom 7 diisi dengan:
0: Bila nama & paraf perawat / bidan tidak diisi
1: Bila nama & paraf perawat / bidan diisi
- Kolom 8 diisi dengan:
0: Bila penilaian ulang tidak dilakukan sesuai kriteria penilaian
1: Bila penilaian ulang tidak dilakukan sesuai kriteria penilaian.
- Kolom 9 diisi dengan:
0: Bila salah satu/lebih kolom 4, 5, 6, 7, 8 diisi dengan angka 0
1: Bila semua kolom 4, 5, 6, 7, 8 diisi dengan angka 1
Panduan ini berisi cara mengisi
formulir pengumpulan data.
Tidak terbatas pada bagaimana
cara mengisi formulir pengumpulan
data, namun bisa juga tentang
bagaimana data tersebut
diperoleh.
Contoh, pengumpulan data
melalui EHR, panduan bisa
berisi langkah-langkah menarik
data tersebut di EHR
Panduan Pengisian Formulir
(Panduan Cara Pengumpulan Data)

32. Agregasi dan Re-agregasi Data
● Agregasi Data →Formulir Pengumpulan Data
● Reagregasi data
➢ Berdasarkan waktu
➢ Berdasarkan kategori → unit klinis, profesi, moment, dll
➢ Menyertakan data Numerator dan Denominator, Capaian, dan
Target

33. FORMULIR REKAPITULASI LAPORAN
DATA INDIKATOR MUTU & KESELAMATAN
Unit Kerja:
Bulan:
Tahun:
No Nama Indikator
Periode
Laporan
Unit yang
Diukur
N/D Total Capaian
Keterangan/ Analisis
Singkat
1
D
N
2
D
N
3
D
N
4
Mengetahui,
PJ Mutu Unit Kerja Kepala Unit
( ) ( )
NIP. NIP.
Kendala dan/ atau
upaya tindak lanjut

34. FORMULIR REKAPITULASI LAPORAN
DATA INDIKATOR MUTU & KESELAMATAN
Unit Kerja: R. Rawat Inap Terpadu
Bulan: Februari
Tahun: 2022
No Nama Indikator Periode Data
Unit yang
Diukur
N/D Total Capaian
Keterangan/ Analisis
Singkat
1
Kepatuhan identifikasi pasien
sebelum pemberian obat
Januari -
N 80
80%
Perawat sudah
mengenal pasien
sehingga tidak
menanyakan identitas
D 100
2
DPJP Utama dengan Care
Plan Terintegrasi dan Target
Terukur
Januari
KSM. IPD
N 75
75%
Belum seluruh DPJP
tersosialisasi cara
pembuatan care plan
D 100
KSM.
Neurologi
N 45
90%
D 50
KSM.
Ortopedi
N 30
60%
D 50
Mengetahui,
PJ Mutu Unit Kerja Kepala Unit

35. Contoh Reagregasi Data
Data Capaian “Nilai kritis yang dilaporkan tepat waktu”
Nama KSM Num Denom Persentase
Anak 100 500 20%
IPD 540 1230 44%
Obgyn 21 94 22%
Bedah 5 150 3%
666 1974
Rata-rata 22%
Capaian 34%

36. Peta perjalanan pengelolaan indikator kita
Indikator
prioritas
Pembuatan
Profil Indikator
Rencana
Pengumpulan
data
Kumpulkan
data
Validasi data
Tabulasi data
Analisis data
Akar masalah
dan
rekomendasi
PDSA bila
sesuai

37. PMKP 5: Rumah sakit melakukan proses validasi
data terhadap indikator mutu yang diukur
VALIDASI DATA
By: Richard A. Wright MD. Mph
JCI Consultant

38. Data divalidasi jika,
(versi STARKES)
Indikator baru diimplementasikan (khususnya, pengukuran klinis yang
bermaksud untuk membantu rumah sakit mengevaluasi dan meningkatkan
proses atau hasil klinis yang penting).
1
Data akan dipublikasikan pada website rumah sakit atau dengan cara
lainnya
2
Terdapat perubahan cara pengumpulan data indikator. Seperti perubahan
instrumen pengumpulan data, atau petugas yang mengumpulkan data
bertukar.
3

39. Data divalidasi jika... (cont..)
Sumber data berubah, seperti ketika sebagian dari rekam medis pasien telah
diubah menjadi format elektronik, sehingga sumber data sekarang elektronik
dan rekam medik.
5
Subjek pengumpulan data berubah, seperti perubahan rata-rata umur
pasien, komorbiditas, perubahan protokol penelitian, implementasi panduan
praktik terbaru, atau pengenalan teknologi dan metodologi perawatan terbaru
6
Capaian data berubah tanpa dapat dijelaskan. Too good atau too bad to be
true
4

40. Apakah validasi data dilakukan setiap kali data
dilaporkan ke Tim/Komite Mutu?

41. Metode Validasi Data
• Membandingkan hasil perhitungan persentase atau rate
• Kesesuaian 90%
A. Kesesuaian hasil pengukuran

42. Validasi dengan Membandingkan
Kesesuaian Hasil Pengukuran
Contoh:
● Capaian indikator dari Pengumpul Data I: 77% sedangkan
capaian indikator dari Pengumpul Data II: 57%
● Persentase kesesuaian data untuk dikatakan valid adalah 90%
● Capaian indikator dari Pengumpul Data I adalah 77%, sehingga hasil dari Pengumpul
Data II setidaknya mencapai 69%. (77% x 90)
● Data ini TIDAK valid
● Pengumpul Data I dan Pengumpul Data II mengkaji pengukuran dan sumber data
untuk mengidentifikasi kemungkinan penyebab ketidaksesuaian dan melakukan tindak
lanjut
● Data dikumpulkan hingga memenuhi kesesuaian 90%

43. Metode Validasi Data
• Membandingkan hasil perhitungan persentase atau
rate
• Kesesuaian 90%
A. Kesesuaian hasil pengukuran
• Menghitung kesesuaian numerator dan denominator
• Kesesuaian 90%
B. Kesesuaian kategori pengukuran

44. Prosedur Validasi Data
Pengumpul Data I yang merupakan Pengumpul Data Unit Kerja
mengumpulkan data dari sumber data dengan panduan kamus dan petunjuk
pengisian formulir pengumpulan data serta menggunakan formulir pengumpulan data
yang telah disiapkan oleh korporat/unit kerja.
Pengumpul Data II/ Validator (dari Unit Kerja dan mendapatkan
pelatihan yang sama dengan Pengumpul Data I) melakukan validasi
data dengan mengumpulkan data dari seluruh atau sampel sumber data
yang sama yang digunakan oleh Pengumpul Data I, dengan panduan kamus, petunjuk
pengisian formulir pengumpulan data dan formulir pengumpulan data yang sama
dengan yang digunakan oleh Pengumpul Data I.
Validator melakukan validasi data dengan terlebih dahulu mengkaji data
yang telah dikumpulkan oleh Pengumpul Data I dengan melihat cara
pengisian formulir, memperhatikan numerator, denominator, serta kriteria ekslusi.
1
2
3

45. Prosedur Validasi Data (cont..)
Cara menentukan jumlah sumber data yang dinilai oleh Validator adalah
dengan menggunakan metode sampel (tidak seluruh sumber data yang dinilai
oleh Pengumpul Data I), menggunakan rumus:
a. Jika sumber data yang dinilai ≥ 180, sampel minimal untuk validasi data
adalah 5% atau maksimal hingga 50 sampel
b. Jika sumber data < 180, minimal diambil 9 sampel atau,
c. Jika sumber data < 9, semuanya dinilai.
Pengumpul Data I dan Validator menghitung akurasi atau persentase
kesesuaian data dengan cara membandingkan data yang dikumpulkan oleh Pengumpul
Data I dengan yang dikumpulkan oleh Pengumpul Data
4
5

46. Validasi dengan Membandingkan Kesesuaian
Kategori Pengukuran
Nomor
Data
Pengumpul
Data I
Pengumpul
Data II
Kesesuaian
(a) (b) (c) (d)
1 D D 1
11 D D 1
21 D D 1
31 N N 1
41 N E 0
51 N D 0
61 N N 1
71 D D 1
81 D D 1
Jumlah kesesuaian data 7
Persentase kesesuaian data 77,8%
Keterangan:
N = Numerator
D = Denominator
E = Eksklusi
Cara Pengisian:
• Kolom (a) diisi dengan nomor sampel validasi data
• Kolom (b) diisi dengan “N” jika pada pengumpulan data,
sampel sesuai dengan deskripsi Numerator pada kamus
atau diisi “D” jika sebaliknya
• Kolom (c) diisi dengan dengan “N” jika pada
pengumpulan data, sampel sesuai dengan deskripsi
Numerator pada kamus, diisi “D” jika sebaliknya, atau
diisi dengan “E” jika sampel seharusnya diekslusi sesuai
dengan kamus indikator
• Kolom (d) diisi dengan angka”1” jika kolom (b) dan (c)
sesuai dan diisi angka “0” jika tidak sesuai
• Isi total kesesuaian data
• Hitung persentase kesesuaian data dengan rumus
Jumlah kesesuaian data x 100%
Jumlah seluruh data

47. a. Hitung persentase kesesuaian data dengan rumus:
Jumlah kesesuaian data x 100%
Jumlah seluruh data
5
Jika kesesuaian data ≥ 90%, data dianggap valid.
6
Jika terdapat ketidaksesuaian (persentase kesesuaian < 90%), kedua
pengumpul data mengidentifikasi penyebab perbedaan data, melakukan
tindakan perbaikan, kemudian mengumpulkan sampel baru untuk dinilai
dengan langkah-langkah yang sama sejak awal.
7
Prosedur Validasi Data (cont..)

48. Laporan Validasi Data
JUDUL INDIKATOR YANG DIVALIDASI
Alasan Validasi
Total sampel pengumpul data I
Total sampel validasi pengumpul data II/ validator
Persentase kesesuaian data hasil validasi
Penyebab perbedaan data (diisi jika kesesuaian< 90%)
Rencana tindakan perbaikan (diisi jika kesesuaian < 90%)
Pengumpul Data I
( )
Pengumpul Data II/Validator
( )

49. Apakah kebersihan tangan petugas bisa divalidasi
datanya?

50. Penyebab Data Tidak Sesuai
● Pelatihan yang diberikan kepada pengumpul data belum memadai
● Tidak punya cukup waktu untuk mengumpulkan data
● Definisi operasional bias atau belum jelas
● Kelalaian
● Formulir pengumpulan data yang dibuat belum baik

51. Apakah cukup dengan validasi data unit kerja?
Komite/Tim Mutu sebaiknya melakukan telusur validasi data ke unit kerja
dengan:
a. Data yang dilaporkan “too good atau too bad to be true”.
b. Capaian data berubah tanpa dapat dijelaskan.
c. Terdapat pergantian Person in Charge (PIC) pengumpul data atau unit
kerja baru mulai mengumpulkan data.
d. Terdapat ketidaksesuaian pengumpulan data dengan kamus, formulir,
dan panduan.
e. Unit kerja tidak dapat mengumpulkan data dan berlangsung setidaknya
selama 3 bulan berturut-turut.
f. Permintaan khusus dari pimpinan rumah sakit, Ketua Tim Mutu,
dan/atau unit kerja.

52. Formulir Tracer Validasi Data

53. hervita94@yahoo.com
08567942962