Mahasiswa Program Magister Teknik Industri, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM, Ayu Swilugar, menyelesaikan penelitian tesis yang berfokus pada peningkatan efisiensi dan kualitas pelayanan rumah sakit melalui optimasi penjadwalan ruang operasi. Penelitian ini diuji dalam Ujian Tesis yang diselenggarakan pada Rabu (21/01).
Dalam tesis berjudul “Optimasi Penjadwalan Ruang Operasi Pasien Elektif dengan Mempertimbangkan Batasan Kehadiran Dokter Bedah dan Ketersediaan Perawat Bedah dengan Metode Algoritma Genetika”, Ayu Swilugar mengangkat permasalahan kompleks dalam pengelolaan ruang operasi yang melibatkan keterbatasan sumber daya, variasi durasi operasi, serta risiko konflik jadwal yang dapat berdampak langsung pada kualitas layanan kesehatan.
Penelitian ini mengusulkan integrasi prediksi durasi operasi multi-procedure menggunakan algoritma machine learning dengan optimasi penjadwalan berbasis genetic algorithm. Prediksi durasi operasi mempertimbangkan status fisik pasien ASA (American Society of Anesthesiologists), profil pasien, serta kombinasi prosedur bedah. Selanjutnya, optimasi penjadwalan dirancang menggunakan pendekatan lexicographic dengan tujuan utama meminimalkan waktu tunggu pasien, overtime perawat, dan idle time ruang operasi, tanpa mengabaikan kehadiran dokter pada critical phase, tingkat kontaminasi, serta ketersediaan perawat sesuai sistem shift.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CatBoost memberikan performa prediksi terbaik, di mana pemanfaatan variabel ASA mampu menurunkan Mean Absolute Error (MAE) hingga 33,880 menit dan Root Mean Square Error (RMSE) hingga 55,575 menit. Model optimasi yang dikembangkan juga berhasil menghilangkan seluruh konflik penjadwalan hingga mencapai nol konflik, sehingga jadwal yang dihasilkan selaras dengan batasan medis dan operasional rumah sakit. Selain itu, penggunaan recovery bed dinilai efisien dengan kebutuhan maksimal lima unit atau kurang dari 50 persen kapasitas total.
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi manajemen rumah sakit dalam merancang sistem penjadwalan ruang operasi yang lebih adaptif, efisien, dan berorientasi pada keselamatan pasien. Secara lebih luas, karya ini menunjukkan kontribusi nyata bidang teknik industri dalam mendukung transformasi layanan kesehatan berbasis data dan kecerdasan buatan.
Kontributor: Maryanti, A.Md.
Penyusun: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.
