Nama : Nazwa Devita Mawarni
NPM : 2313031071
NPM : 2313031071
Kiriman dibuat oleh Nazwa Devita Mawarni
MPPE C2025 -> Diskusi
oleh Nazwa Devita Mawarni -
Nama : Nazwa Devita Mawarn
NPM : 2313031071
Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena teknik tersebut akan menentukan kualitas, ketepatan, dan relevansi data yang diperoleh. Jika teknik pengumpulan datanya salah, maka data yang didapat bisa tidak akurat, tidak lengkap, atau bahkan tidak sesuai dengan apa yang ingin diteliti. Akibatnya, kesimpulan penelitian menjadi lemah atau menyesatkan.
NPM : 2313031071
Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena teknik tersebut akan menentukan kualitas, ketepatan, dan relevansi data yang diperoleh. Jika teknik pengumpulan datanya salah, maka data yang didapat bisa tidak akurat, tidak lengkap, atau bahkan tidak sesuai dengan apa yang ingin diteliti. Akibatnya, kesimpulan penelitian menjadi lemah atau menyesatkan.
Teknik pengumpulan data memang harus selaras dengan masalah dan tujuan penelitian karena setiap tujuan membutuhkan jenis data yang berbeda. Misalnya, jika penelitian bertujuan mengetahui efektivitas suatu program pelatihan, maka peneliti membutuhkan data yang bisa dibandingkan sebelum dan sesudah program, sehingga teknik seperti pre-test dan post-test lebih sesuai. Sebaliknya, jika tujuannya untuk memahami alasan mengapa mahasiswa memilih jurusan tertentu, maka peneliti memerlukan penjelasan yang mendalam sehingga wawancara atau focus group discussion (FGD) jauh lebih tepat. Dengan menyesuaikan teknik dengan tujuan dan fokus masalah penelitian, data yang diperoleh akan benar-benar relevan dan dapat menjawab pertanyaan penelitian secara akurat.
MPPE C2025 -> CASE STUDY
oleh Nazwa Devita Mawarni -
Nama : Nazwa Devita Mawarni
NPM : 2313031071
NPM : 2313031071
ASP C2025 -> CASE STUDY 2
oleh Nazwa Devita Mawarni -
Nama : Nazwa Devita Mawarni
NPM : 2313031071
Audit Kinerja Berbasis Risiko untuk Sistem “IzinCerdas”
Untuk mengevaluasi sistem IzinCerdas, audit kinerja berbasis risiko bisa disusun dengan langkah berikut:
1. Identifikasi Risiko Utama dalam Pelayanan Perizinan
Auditor harus mengidentifikasi risiko yang paling mungkin terjadi dan paling berdampak. Dalam kasus ini, risikonya meliputi:
- keterlambatan penerbitan izin,
- status izin yang tidak jelas dalam sistem,
- potensi penyalahgunaan wewenang oleh oknum meskipun sistem sudah digital.
Risiko ini menjadi fokus utama audit.
2. Menilai Penyebab Risiko Secara Lebih Mendalam
Auditor perlu menilai apa penyebab dari risiko tersebut, seperti:
- sistem yang lambat atau sering error,
- pegawai belum disiplin memperbarui status izin,
- celah keamanan yang memungkinkan manipulasi data,
- SOP yang tidak konsisten atau tidak dipatuhi oleh pegawai.
3.Menetapkan Prioritas Audit Berdasarkan Tingkat Risiko
Risiko dengan dampak terbesar dan kemungkinan paling sering terjadi harus diperiksa terlebih dahulu. Misalnya:
- tingginya keterlambatan izin → prioritas tinggi
- status izin tidak jelas → prioritas tinggi
- penyalahgunaan wewenang → prioritas kritis
4. Melakukan Pengujian Kinerja dan Kepatuhan
Auditor dapat mengecek:
- seberapa cepat izin diproses dibanding standar pelayanan,
- apakah status izin selalu diperbarui oleh petugas,
- apakah SOP pengawasan sistem benar-benar dijalankan,
- apakah ada data yang tidak wajar (misalnya izin tertentu diproses lebih cepat secara tidak logis).
5. Menyusun Temuan dan Rekomendasi
Hasil audit harus menunjukkan:
- di mana proses mengalami hambatan,
- bagian mana yang berisiko tinggi disalahgunakan,
- apa yang harus dilakukan untuk memperbaiki kinerja sistem (misalnya perbaikan fitur tracking, pelatihan pegawai, atau pembaruan SOP).
Penggunaan Teknologi Digital untuk Mendeteksi Penyimpangan
1. Analisis Log Sistem (System Log Analysis)
Analisis log sistem dilakukan dengan memeriksa seluruh aktivitas pengguna yang terekam otomatis dalam sistem IzinCerdas. Melalui log ini, auditor dapat melihat siapa yang mengakses sistem, tindakan apa yang dilakukan, serta kapan perubahan data terjadi. Jika ada aktivitas mencurigakan seperti akses di luar jam kerja, pengubahan data tanpa kewenangan, atau login dari lokasi tidak biasa, auditor dapat langsung mengidentifikasinya. Dengan begitu, log sistem menjadi alat penting untuk mendeteksi manipulasi dan penyalahgunaan wewenang.
2. Data Analytics untuk Menemukan Pola Tidak Wajar
Teknik data analytics digunakan untuk menganalisis ribuan data izin secara cepat dan menemukan pola yang tidak normal. Misalnya, jika ada izin yang diproses jauh lebih cepat dari rata-rata tanpa alasan yang jelas, atau pegawai tertentu memproses jumlah izin yang tidak wajar, hal ini bisa menjadi indikasi adanya penyimpangan. Dengan analisis statistik dan visualisasi data, auditor dapat mengetahui area yang perlu diperiksa lebih dalam dan mengidentifikasi potensi kecurangan berdasarkan pola yang muncul.
3. Dashboard Monitoring Kinerja Real-Time
Dashboard kinerja memberikan tampilan langsung (real-time) mengenai proses perizinan di seluruh unit layanan. Auditor dapat melihat berapa banyak izin yang sedang diproses, berapa lama waktu penyelesaian rata-rata, serta unit mana yang paling sering mengalami keterlambatan. Jika ada lonjakan permohonan atau penumpukan izin yang tidak biasa, dashboard akan menampilkannya secara jelas. Ini membantu auditor mendeteksi kelemahan operasional dan memantau indikator kinerja utama secara cepat tanpa harus menunggu laporan manual.
4. Audit Trail Otomatis
Audit trail otomatis mencatat seluruh alur proses yang terjadi dalam sistem, mulai dari pengajuan izin, perubahan status, hingga penerbitan final. Jejak digital ini tidak bisa dihapus atau diubah begitu saja, sehingga sangat berguna untuk menelusuri langkah-langkah jika terjadi penyimpangan. Dengan audit trail, auditor dapat melihat bagian mana dalam proses yang tidak sesuai prosedur atau diubah tanpa otorisasi, sehingga bukti penyimpangan dapat ditemukan secara lebih akurat dan transparan.
5. Penggunaan Artificial Intelligence (AI) untuk Deteksi Anomali
AI dapat digunakan untuk mendeteksi anomali atau perilaku yang tidak biasa dalam sistem perizinan. Dengan kemampuan membaca pola dan mempelajari data historis, AI bisa mengidentifikasi tindakan mencurigakan seperti duplikasi data, percobaan manipulasi, atau pengajuan izin yang tidak lazim. AI juga bisa memberikan peringatan otomatis jika menemukan aktivitas berisiko tinggi. Dengan cara ini, auditor bisa lebih cepat mengetahui potensi penyimpangan tanpa harus memeriksa data secara manual satu per satu.
NPM : 2313031071
Audit Kinerja Berbasis Risiko untuk Sistem “IzinCerdas”
Untuk mengevaluasi sistem IzinCerdas, audit kinerja berbasis risiko bisa disusun dengan langkah berikut:
1. Identifikasi Risiko Utama dalam Pelayanan Perizinan
Auditor harus mengidentifikasi risiko yang paling mungkin terjadi dan paling berdampak. Dalam kasus ini, risikonya meliputi:
- keterlambatan penerbitan izin,
- status izin yang tidak jelas dalam sistem,
- potensi penyalahgunaan wewenang oleh oknum meskipun sistem sudah digital.
Risiko ini menjadi fokus utama audit.
2. Menilai Penyebab Risiko Secara Lebih Mendalam
Auditor perlu menilai apa penyebab dari risiko tersebut, seperti:
- sistem yang lambat atau sering error,
- pegawai belum disiplin memperbarui status izin,
- celah keamanan yang memungkinkan manipulasi data,
- SOP yang tidak konsisten atau tidak dipatuhi oleh pegawai.
3.Menetapkan Prioritas Audit Berdasarkan Tingkat Risiko
Risiko dengan dampak terbesar dan kemungkinan paling sering terjadi harus diperiksa terlebih dahulu. Misalnya:
- tingginya keterlambatan izin → prioritas tinggi
- status izin tidak jelas → prioritas tinggi
- penyalahgunaan wewenang → prioritas kritis
4. Melakukan Pengujian Kinerja dan Kepatuhan
Auditor dapat mengecek:
- seberapa cepat izin diproses dibanding standar pelayanan,
- apakah status izin selalu diperbarui oleh petugas,
- apakah SOP pengawasan sistem benar-benar dijalankan,
- apakah ada data yang tidak wajar (misalnya izin tertentu diproses lebih cepat secara tidak logis).
5. Menyusun Temuan dan Rekomendasi
Hasil audit harus menunjukkan:
- di mana proses mengalami hambatan,
- bagian mana yang berisiko tinggi disalahgunakan,
- apa yang harus dilakukan untuk memperbaiki kinerja sistem (misalnya perbaikan fitur tracking, pelatihan pegawai, atau pembaruan SOP).
Penggunaan Teknologi Digital untuk Mendeteksi Penyimpangan
1. Analisis Log Sistem (System Log Analysis)
Analisis log sistem dilakukan dengan memeriksa seluruh aktivitas pengguna yang terekam otomatis dalam sistem IzinCerdas. Melalui log ini, auditor dapat melihat siapa yang mengakses sistem, tindakan apa yang dilakukan, serta kapan perubahan data terjadi. Jika ada aktivitas mencurigakan seperti akses di luar jam kerja, pengubahan data tanpa kewenangan, atau login dari lokasi tidak biasa, auditor dapat langsung mengidentifikasinya. Dengan begitu, log sistem menjadi alat penting untuk mendeteksi manipulasi dan penyalahgunaan wewenang.
2. Data Analytics untuk Menemukan Pola Tidak Wajar
Teknik data analytics digunakan untuk menganalisis ribuan data izin secara cepat dan menemukan pola yang tidak normal. Misalnya, jika ada izin yang diproses jauh lebih cepat dari rata-rata tanpa alasan yang jelas, atau pegawai tertentu memproses jumlah izin yang tidak wajar, hal ini bisa menjadi indikasi adanya penyimpangan. Dengan analisis statistik dan visualisasi data, auditor dapat mengetahui area yang perlu diperiksa lebih dalam dan mengidentifikasi potensi kecurangan berdasarkan pola yang muncul.
3. Dashboard Monitoring Kinerja Real-Time
Dashboard kinerja memberikan tampilan langsung (real-time) mengenai proses perizinan di seluruh unit layanan. Auditor dapat melihat berapa banyak izin yang sedang diproses, berapa lama waktu penyelesaian rata-rata, serta unit mana yang paling sering mengalami keterlambatan. Jika ada lonjakan permohonan atau penumpukan izin yang tidak biasa, dashboard akan menampilkannya secara jelas. Ini membantu auditor mendeteksi kelemahan operasional dan memantau indikator kinerja utama secara cepat tanpa harus menunggu laporan manual.
4. Audit Trail Otomatis
Audit trail otomatis mencatat seluruh alur proses yang terjadi dalam sistem, mulai dari pengajuan izin, perubahan status, hingga penerbitan final. Jejak digital ini tidak bisa dihapus atau diubah begitu saja, sehingga sangat berguna untuk menelusuri langkah-langkah jika terjadi penyimpangan. Dengan audit trail, auditor dapat melihat bagian mana dalam proses yang tidak sesuai prosedur atau diubah tanpa otorisasi, sehingga bukti penyimpangan dapat ditemukan secara lebih akurat dan transparan.
5. Penggunaan Artificial Intelligence (AI) untuk Deteksi Anomali
AI dapat digunakan untuk mendeteksi anomali atau perilaku yang tidak biasa dalam sistem perizinan. Dengan kemampuan membaca pola dan mempelajari data historis, AI bisa mengidentifikasi tindakan mencurigakan seperti duplikasi data, percobaan manipulasi, atau pengajuan izin yang tidak lazim. AI juga bisa memberikan peringatan otomatis jika menemukan aktivitas berisiko tinggi. Dengan cara ini, auditor bisa lebih cepat mengetahui potensi penyimpangan tanpa harus memeriksa data secara manual satu per satu.
ASP C2025 -> CASE STUDY
oleh Nazwa Devita Mawarni -
Nama : Nazwa Devita Mawarni
NPM : 2313031071
Analisis Penyebab Rendahnya Efektivitas Program Digitalisasi "SehatMandiri"
Rendahnya efektivitas program SehatMandiri kemungkinan terjadi karena beberapa faktor. Pertama, banyak Puskesmas belum memakai sistem secara maksimal. Hal ini bisa disebabkan oleh kurangnya pelatihan, resistensi dari tenaga kesehatan yang belum terbiasa dengan teknologi baru, atau fasilitas yang belum siap secara infrastruktur (misalnya internet lambat atau perangkat kurang memadai).
Kedua, munculnya data yang tidak sinkron antar fasilitas menunjukkan bahwa integrasi sistem belum berjalan dengan baik. Hal ini bisa terjadi karena perbedaan format input data, sistem lama yang masih dipakai bersamaan, atau tidak adanya standar operasional yang jelas mengenai pencatatan dan pembaruan data. Akibatnya, informasi pasien bisa berbeda antara Puskesmas dan Klinik.
Ketiga, meningkatnya keluhan masyarakat terkait keterlambatan pelayanan dapat terjadi karena tenaga kesehatan kesulitan beradaptasi dengan sistem baru, sehingga proses administrasi justru menjadi lebih lambat. Bisa juga karena bug atau tampilan aplikasi yang kurang user-friendly, sehingga membuat proses input dan akses data menjadi lebih lama dari sistem manual sebelumnya.
Pendekatan Audit Berbasis Data untuk Mengevaluasi dan Meningkatkan Sistem "SehatMandiri"
Untuk melakukan audit kinerja berbasis data, pendekatannya bisa dilakukan dengan beberapa langkah berikut:
1. Analisis Penggunaan Sistem (System Usage Analytics)
Mengumpulkan data log pengguna dari setiap Puskesmas seperti seberapa sering login, fitur apa yang paling sering dipakai, dan bagian mana yang jarang atau tidak pernah digunakan. Ini membantu melihat tingkat pemanfaatan sistem oleh tenaga kesehatan.
2. Evaluasi Kualitas dan Konsistensi Data
Memeriksa apakah data pasien yang ada di platform sudah lengkap, sesuai, dan konsisten antar fasilitas. Hal ini bisa dilakukan dengan teknik data profiling, seperti mengecek duplikasi, data kosong, atau perbedaan format antar fasilitas.
3. Pengukuran Waktu Pelayanan
Mengumpulkan data waktu pelayanan sebelum dan sesudah penggunaan SehatMandiri. Misalnya waktu pendaftaran, waktu menunggu, hingga waktu menerima hasil lab. Dari sini bisa dilihat apakah sistem benar-benar mempercepat pelayanan atau justru menambah hambatan.
4. Survei Kepuasan Pengguna (Pasien dan Tenaga Kesehatan)
Menggunakan kuesioner digital untuk mengetahui pengalaman menggunakan platform, apa yang membingungkan, apa yang menghambat, dan apa yang perlu diperbaiki. Data ini akan sangat membantu untuk perbaikan fitur.
5. Audit Kepatuhan (Compliance Check)
Memeriksa apakah setiap fasilitas kesehatan mengikuti SOP terkait penggunaan platform. Misalnya SOP input data, update rekam medis, dan penggunaan fitur appointment. Ketidakpatuhan dapat menjadi penyebab utama ketidaksinkronan data.
6. Analisis Infrastruktur dan Kesiapan Teknologi
Mengevaluasi kualitas jaringan internet, perangkat komputer, dan kesiapan server. Data downtime atau error log bisa digunakan untuk mengetahui apakah masalah teknis menjadi penyebab lambatnya pelayanan.
7. Merekomendasikan Perbaikan Berbasis Temuan Data
Misalnya:
a. Pelatihan ulang bagi fasilitas yang tingkat pemakaiannya rendah,
b. Penerapan standar input data supaya tidak ada lagi data tidak sinkron,
c. Perbaikan tampilan aplikasi agar lebih mudah digunakan,
d. Peningkatan server atau jaringan jika ditemukan banyak error atau lambat.
Rendahnya efektivitas program SehatMandiri kemungkinan terjadi karena beberapa faktor. Pertama, banyak Puskesmas belum memakai sistem secara maksimal. Hal ini bisa disebabkan oleh kurangnya pelatihan, resistensi dari tenaga kesehatan yang belum terbiasa dengan teknologi baru, atau fasilitas yang belum siap secara infrastruktur (misalnya internet lambat atau perangkat kurang memadai).
Kedua, munculnya data yang tidak sinkron antar fasilitas menunjukkan bahwa integrasi sistem belum berjalan dengan baik. Hal ini bisa terjadi karena perbedaan format input data, sistem lama yang masih dipakai bersamaan, atau tidak adanya standar operasional yang jelas mengenai pencatatan dan pembaruan data. Akibatnya, informasi pasien bisa berbeda antara Puskesmas dan Klinik.
Ketiga, meningkatnya keluhan masyarakat terkait keterlambatan pelayanan dapat terjadi karena tenaga kesehatan kesulitan beradaptasi dengan sistem baru, sehingga proses administrasi justru menjadi lebih lambat. Bisa juga karena bug atau tampilan aplikasi yang kurang user-friendly, sehingga membuat proses input dan akses data menjadi lebih lama dari sistem manual sebelumnya.
Pendekatan Audit Berbasis Data untuk Mengevaluasi dan Meningkatkan Sistem "SehatMandiri"
Untuk melakukan audit kinerja berbasis data, pendekatannya bisa dilakukan dengan beberapa langkah berikut:
1. Analisis Penggunaan Sistem (System Usage Analytics)
Mengumpulkan data log pengguna dari setiap Puskesmas seperti seberapa sering login, fitur apa yang paling sering dipakai, dan bagian mana yang jarang atau tidak pernah digunakan. Ini membantu melihat tingkat pemanfaatan sistem oleh tenaga kesehatan.
2. Evaluasi Kualitas dan Konsistensi Data
Memeriksa apakah data pasien yang ada di platform sudah lengkap, sesuai, dan konsisten antar fasilitas. Hal ini bisa dilakukan dengan teknik data profiling, seperti mengecek duplikasi, data kosong, atau perbedaan format antar fasilitas.
3. Pengukuran Waktu Pelayanan
Mengumpulkan data waktu pelayanan sebelum dan sesudah penggunaan SehatMandiri. Misalnya waktu pendaftaran, waktu menunggu, hingga waktu menerima hasil lab. Dari sini bisa dilihat apakah sistem benar-benar mempercepat pelayanan atau justru menambah hambatan.
4. Survei Kepuasan Pengguna (Pasien dan Tenaga Kesehatan)
Menggunakan kuesioner digital untuk mengetahui pengalaman menggunakan platform, apa yang membingungkan, apa yang menghambat, dan apa yang perlu diperbaiki. Data ini akan sangat membantu untuk perbaikan fitur.
5. Audit Kepatuhan (Compliance Check)
Memeriksa apakah setiap fasilitas kesehatan mengikuti SOP terkait penggunaan platform. Misalnya SOP input data, update rekam medis, dan penggunaan fitur appointment. Ketidakpatuhan dapat menjadi penyebab utama ketidaksinkronan data.
6. Analisis Infrastruktur dan Kesiapan Teknologi
Mengevaluasi kualitas jaringan internet, perangkat komputer, dan kesiapan server. Data downtime atau error log bisa digunakan untuk mengetahui apakah masalah teknis menjadi penyebab lambatnya pelayanan.
7. Merekomendasikan Perbaikan Berbasis Temuan Data
Misalnya:
a. Pelatihan ulang bagi fasilitas yang tingkat pemakaiannya rendah,
b. Penerapan standar input data supaya tidak ada lagi data tidak sinkron,
c. Perbaikan tampilan aplikasi agar lebih mudah digunakan,
d. Peningkatan server atau jaringan jika ditemukan banyak error atau lambat.