## PERBANDINGAN METODE SUPERVISED LEARNING

## UNTUK PERAMALAN TIME SERIES PADA

## KUNJUNGAN PASIEN RAWAT JALAN

## A COMPARISON OF SUPERVISED LEARNING METHODS FOR FORECASTING TIME SERIES IN OUTSIDE PATIENT VISITS
Heri Supriyanto 1)
1 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Desain, Universitas Hayam Wuruk Perbanas
Jl. Wonorejo Utara No. 16, Rungkut, Surabaya E-mail : 1* heri.supriyanto@hayamwuruk.ac.id

## ABSTRAK
Data  merupakan  sesuatu  yang  penting  karena  dapat  digunakan  untuk  membantu  mengambil sebuah  keputusan  atau  kebijakan  dalam  sebuah  organisasi.  Salah  satu  bentuk  keluaran  dari pemanfaatan  data  adalah  menghasilkan  peramalan  dimasa  yang  akan  datang.  Organisasi  yang membutuhkan  peramalan  salah  satunya  adalah  rumah  sakit.  Data  yang  dapat  digunakan  untuk peramalan  adalah  data  kunjungan  pasien.  Tujuan  dari  penelitian  ini  membandingkan  beberapa metode supervised  learning pada  kasus  peramalan  data  kunjungan  pasien  rawat  jalan,  dengan menghasilkan  model  hasil  dari  proses  eksperimen  metode  KNN,  SVR, Decision  Tree , Random Forest dan  Regresi  Linear.  Dari  data Plot Time  Series kunjungan  rawat  jalan  diperoleh  hasil autokorelasi  menggunakan  metode  ACF  yang  memiliki  tingkat  signifikansi  yaitu  pada  lag  1  = 0,797, lag  2  =  0,688,  dan  lag 3  =  0,579.  Sehingga  pembentukan dataset didapatkan  bahwa  pada data  sekarang memiliki  pengaruh  terhadap  data  satu  bulan  sebelumnya ,  dua  bulan sebelumnya ,  dan  tiga  bulan  sebelumnya
.  Hasil  model  peramalan  yang  dilakukan menghasilkan  bahwa  metode random  forest yang  memiliki  model  terbaik  dengan  nilai  evaluasi model  RMSE  sebesar  204,43  dan  nilai  MAPE  sebesar  12%.  Berdasarkan  kriteria  nilai  MAPE model yang sudah dibuat memiliki kategori baik.
Kata kunci : ACF, MAPE, RMSE, Supervised Learning, Time Series.

## ABSTRACT
Data  is  something  important  because  it  can  be  used  to  help  make  a  decision  or  policy  in  an organization. One form of output from the use of data is to produce forecasts in the future. One of the  organizations  that  need  forecasting  is  the  hospital.  Data  that  can  be  used  for  forecasting  is patient visit data. The purpose of this study is to compare several supervised learning methods in the  case  of  forecasting  outpatient  visit  data,  by  producing  a  model  result  from  the  experimental process  of  KNN,  SVR,  Decision  Tree, Random  Forest and Linear  Regression  methods.  From the Plot  Time  Series  data  for outpatient visits,  autocorrelation results  using the ACF  method  have  a significance level, namely at lag 1 = 0.797, lag 2 = 0.6, and lag 3 = 0.579. So that the formation of the  dataset is found that  the  current  data has  an  influence  on  the  data  one  month earlier , the previous two months
, and the previous three months
. The results of the forecasting model carried out resulted that the random forest method had the best model with an evaluation value of the RMSE model of 204.43 and the MAPE value of 12%. Based on the criteria for the MAPE value, the model that has been made has a good category.
Keywords: ACF, MAPE, RMSE, Supervised Learning, Time Series.

## PENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini,  data merupakan  hal  yang  sangat  penting karena dapat digunakan untuk  membantu mengambil sebuah keputusan atau kebijakan dalam sebuah organisasi. Salah satu  bentuk  keluaran  dari  pemanfaatan data tersebut adalah dengan menghasilkan  data  peramalan  dimasa yang  akan  datang.  Peramalan  ini  penting untuk membantu sebuah organisasi dalam  mengevaluasi  dan  memutuskan sebuah  arah  kebijakan  yang  tepat  untuk masa yang akan datang.
Organisasi  yang membutuhkan data  peramalan  salah  satunya  adalah fasilitas  kesehatan  seperti  rumah  sakit. Pada  data  rumah  sakit,  terdapat  data medis  yang  dapat  dibuat  sebagai  bahan pertimbangan dalam pengambilan sebuah kebijakan  yaitu  data  kunjungan  berobat pasien  [1].  Di  rumah  sakit,  data kunjungan  pasien  sering  kali  hanya sebagai  data  laporan  yang  dibuat  pihak rekam  medis  sebagai  laporan  bulanan kepada Top Manajemen dan Kementerian  Kesehatan  dalam  bentuk laporan  rekapitulasi  bulanan.  Secara bisnis,  data  jumlah  kunjungan  pasien dapat memiliki pengaruh terhadap perencanaan rumah sakit dimasa mendatang [2].
Seperti  pada  rumah  sakit  pada kelas  Tipe  D  Swasta,  selain  pemasukan yang  berasal  dari  unit  Apotek/Farmasi dan  Rawat  Inap,  pemasukan  mayoritas berasal  dari  unit  pelayanan  kesehatan kepada  pasien  khusunya  dari  instalasi rawat jalan [3]. Jumlah kunjungan pasien yang tidak menentu menjadi kendala bagi pihak  rumah  sakit  dalam  menentukan arah  kebijakannya  seperti  manajemen fasilitas sarana dan prasarana dan sumber daya  manusia  yang  dibutuhkan  [2]. Berdasarkan  beberapa  kasus  tersebut, maka perlu dilakukan prediksi/peramalan mengenai  jumlah  kunjungan  pasien tersebut.  Peramalan  pada  kasus  ini bertujuan untuk dapat memberikan
informasi  penting  terkait  data  kunjungan pasien  pada  masa  yang  akan  datang sebagai  bahan  dalam  perencanaan  dan
pengambilan  keputusan  bagi  manajeman rumah sakit.
Pada  kasus  peramalan  kunjungan ini  secara  luas  dapat  diselesaikan  dengan Metode  Kuantitatif  yaitu  metode  yang memodelkan data dengan fungsi
matematis  [4].  Salah  satu  cara  yang digunakan  yaitu  dengan  pendekatan analisis  Regresi  [5].  Analisis  regresi sebagai pendekatan model statistika yang berfungsi  untuk  mencari  keterkaitan variabel  satu  dengan  variabel  yang  lain [6]. Selain itu dapat diproses menggunakan pendekatan machine leaning yaitu  dengan  membuat  model untuk  melakukan  proses  pembelajaran data,  yang  salah  satu  jenis  data  tersebut adalah data deret waktu ( time series )  [7]. Data  deret  waktu  ini  didasarkan  pada data  masa  lalu  yang  bisa  difungsikan untuk  memperkirakan  data  yang  akan datang [8].
Dalam literatur, studi analisis deret waktu  ( time  series )  telah  diterapkan  di beberapa  sektor  bidang  seperti  analisis data  ekonomi  dan  medis  [9].  Beberapa penelitian dengan topik peramalan kunjungan  harian  pasien  dengan time series  analysis [9][10]  dilakukan  dengan pendekatan metode yang dapat menyelesaikan task regresi seperti
Support Vector Regression (SVR), Multi-
Layer  Perceptron  Regression (MLPR), Radial Basis Function Regression (RBFR),  dan  Regresi  Linear  [5].  Dari hasil  ekperimen  perbandingan  metode- metode  tersebut  diperoleh  metode  SVR memiliki  performa  model  terbaik  diukur dari  nilai Mean  Absolute  Error (MAE) dan Root  Mean  Square  Error (RMSE) yang  paling  rendah.  Metode  task  regresi lainnya  yaitu  dengan  menggunakan kategori  model  non  linear  dengan perbandingan  metode  yaitu  linear-SVR, Radial-SVR, Random Forest, dan AdaBoost  [11].  Beberapa  penelitian sebelumnya  ini  menunjukkan  bahwa metode-metode data mining dapat melakukan  proses  peramalan  dengan hasil yang cukup baik. Berdasarkan  kasus  dan  penelitian terdahulu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan dan menganalisis
beberapa metode task regresi ( supervised learning )  pada  kasus  peramalan  data kunjungan  pasien  rawat  jalan,  dengan menghasilkan  model  hasil  dari  proses eksperimen  metode  kNN, SVR, Decision Tree, Random Forest dan Regresi Linear. Sedangkan  untuk  pengujian  evaluasi model  pada  penelitian  ini  menggunakan
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  dan Root  Mean  Squared  Error (RMSE). Data yang digunakan pada
penelitian  ini  menggunakan  data  primer dengan  jenis  data  deret  waktu  ( time series )  dengan  durasi  bulanan  dimulai dari  bulan  Januari  2015  sampai  dengan bulan Desember 2021.

## METODE
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan dalam proses pembuatan  model  peramalan  kunjungan rawat jalan. Langkah pertama yaitu
pengambilan  data,  pada  penelitian  ini adalah  data  primer  dari  salah  satu rumah sakit  swasta  tipe  Kelas  D.  Data peramalan pada penelitian ini berasal dari laporan  rekapitulasi  (RL  5.2  Kunjungan Rawat  Jalan)  yang  dilaporkan  bulanan kepada  Kementerian  Kesehatan  melalui Aplikasi  SIRS  Online  (Sistem  Informasi Rumah  Sakit)  [12].  Data  plot  pada penelitian  ini  berbentuk  data  deret  waktu ( time series ).
Langkah  kedua  yaitu  melakukan seleksi fitur. Seleksi fitur pada penelitian ini bertujuan untuk  mencari korelasi data sekarang dengan data sebelumnya, tujuannya  adalah  untuk  menghasilkan dataset  model  regresi.  Proses  seleksi  ini diproses  dengan  menggunakan  metode Autocorrelation  Function (ACF).  ACF dapat memberikan informasi tentang tren dari  sekumpulan  data  historis  yang mengacu  pada  tingkat  korelasi  variabel yang  sama  antara  dua  interval  waktu yang berurutan. Nilai autokorelasi berkisar antara -1 sampai 1. Nilai antara - 1  dan  0  menunjukkan  autokorelasi negatif. Nilai antara 0 dan 1 menunjukkan  autokorelasi  positif  [13].
Berikut  ini  persamaan  dari  metode  ACF yang digunakan.
(1) (2)
Nilai k merupakan  jeda  waktu ( time  gap )  yang  dipertimbangkan  yang biasa disebut sebagai lag. Sebagai contoh bahwa  Autokorelasi  lag  1  (yaitu,  k  =  1) adalah  korelasi  antara  nilai-nilai  yang terpisah  pada  satu  periode  waktu.  Lebih umum,  nilai k pada  lag  autokorelasi adalah  korelasi  antara  nilai-nilai  yang terpisah  di  periode  waktu  tertentu  [14]. Berdasarkan  persamaan  yang  dihasilkan diatas, maka menghasilkan plot data time series dengan  membentuk  variabel  input dan  output  model  regresi  yang  dibuat sebagai dataset pada kasus penelitian ini.
Langkah  ketiga  dari  dataset  yang dihasilkan,  maka  akan  dibagi  dua  bagian yaitu  sebagai  data  training  sebesar  80% dengan  sejumlah  65  data,  sedangkan untuk  data  testing  sebesar  20%  yaitu dengan  sejumlah  16  data.  Pembentukan data  training  dimulai  dari  bulan  April 2015  sampai  dengan  Agustus  2020, sedangkan  data  testing  dari  bulan September 2020 sampai dengan Desember 2021. Langkah keempat adalah pembuatan model peramalan yang
dilakukan dengan  melakukan  eksperimen dengan aplikasi Orange 3.26 [15] dengan tujuan  memperoleh  model  terbaik  dari metode-metode supervised learning yang dapat  memproses  task  regression  seperti KNN,  SVR,  Decision  Tree,  Random Forest,  dan  Regresi  Linear.  Gambar  1 berikut merupakan siklus proses ekperimen yang dilakukan.
Gambar 1. Siklus eksperimen model
Berdasarkan  Gambar  1  diatas, pada data training setiap metode dilakukan uji parameter masukan, sampai pada  data  testing  menghasilkan  nilai evaluasi  model  terbaik  yaitu  dengan melihat  nilai  RMSE  terkecil.  Adapun penjelasan  teori  dari  metode-metode Supervised Learning tersebut.
K-Nearest  Neighbor (KNN) dapat digunakan  untuk  task  klasifikasi  maupun regresi.  Pada  task  regresi  metode  ini biasa  disebut  KNN Regression .  Prinsip kerja  dari  metode  KNN  Regresi  adalah hasil  regresi  diperoleh  dari  rata-rata  nilai K tetangga ( neighbor ) dengan jarak yang paling  dekat,  dimana  output  yang diprediksi  biasanya  dalam  bentuk  nilai kontinyu  [16].  Untuk  fungsi  jarak  yang digunakan pada
eksperimen ini menggunakan Chebyshev .  Berikut  rumus [17] pada fungsi jarak tersebut.
(3)
adalah  jarak  Chebyshev dari  data  ke- i ke  data  ke- j .  Untuk adalah data ke- i sedangkan   adalah data ke- j .
Support  Vector  Regression (SVR) memiliki dua buah model yaitu klasifikasi  dan  regresi.  Metode  ini  dapat digunakan untuk memperoleh data training  terbaik  dan  memiliki  performa yang  cukup  handal  terkait  penyelesaian kasus  task  regresi  [18].  Pada  metode
SVR  ini  memiliki  beberapa  parameter yaitu epsilon (ɛ), cost (C), dan gamma (γ) untuk  menentukan  nilai  yang  optimal [19]. Kemudian kernel  yang pakai  dalam model  SVR  ini  menggunakan Radial
Basis  Function (RBF).  Fungsi  kernel adalah  untuk  menemukan hyperplane yang  optimal.  Berikut  persamaan  [20] dari kernel RBF. (4) Nilai adalah  parameter  kernel, sedangkan   dan   mengacu  pada  vektor dari produk di ruang fitur.
Decision Tree adalah suatu metode klasifikasi  yang  dapat  digunakan  juga untuk  regresi  dengan  menggunakan contoh  pohon,  yang  dinyatakan  sebagai node yang  menggambarkan  tiap  atribut, Selanjutnya  daun  menggambarkan  tiap kelas, dan setiap cabangnya memperlihatkan  data  nilai  dari  setiap kelas  [21].  Konsep      dari  pohon keputusan    ini  adalah    menerjemahkan suatu  data    menjadi    pohon    keputusan serta    mempunyai  aturan        dalam penentuan    keputusan [22].
Random Forest merupakan metode yang dapat digunakan untuk task klasifikasi  dan regresi [23].  Konsep  dari metode  random  forest  ini  adalah  dengan membuat  beberapa  pohon  keputusan yang  berkaitan  terhadap  semua  pohon keputusan  yang  berperan  sebagai  model ensemble .  Pada  setiap  pohon  keputusan menempatkan  kelas  peramalan  dimana hasil  model  terbaik  berdasarkan  hasil yang paling maksimum [24]. Perhitungan dalam  membangun  pohon  keputusan dengan informasi gain yang mengilustrasikan  pada  pemilihan  atribut yang dipakai setiap node . Contoh  nilai N merupakan node untuk  membagi  data disetiap  kelas  sesuai  dengan  atribut  pada suatu  data  yang  di  inisialisasi  sebagai D . maka  pemecahan  ( split ) node diproses berdasarkan  atribut  yang  mempunyai nilai  informasi gain tertinggi,  berikut rumus untuk mencari nilai informasi gain [25].
(5) (6)
(7) Nilai didapatkan
berdasarkan  persamaan  (6)  sedangkan untuk  mendapatakan  nilai berdasarkan  persamaan  (7).  Jika  pada nilai  informasi gain dengan  bertipe kontinyu  diperlukan  nilai  pemecahan ( split point ) terbaik untuk menghimpunkan nilai.
Regresi  Linear merupakan  metode yang  dapat  meramalkan  kebutuhan  masa depan berdasarkan data sebelumnya/masa lalu  dengan  melihat  korelasi/keterkaitan antara  variabel Independent (variabel yang  mempengaruhi)  dengan  variabel dependent (variabel  yang  dipengaruhi) [6].  Pada  penelitian  ini  menggunakan metode  regresi  linear  berganda  karena menggunakan  3  variabel  independent. Berikut ini persamaan pada regresi linear berganda pada penelitian ini.
(8) (9) (10)
(11) (12) (13) (14)
Dari  persamaan  diatas,  untuk
menghitung  nilai , , ,  dan
menggunakan  persamaan  menggunakan persamaan (11), (12), (13), (14).
Selanjutnya model peramalan yang dihasilkan  berdasarkan  hasil  eksperimen, selanjutnya  dilakukan  evaluasi  model menggunakan  dua  metode  yaitu Root Mean  Squared  Error (RMSE)  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE). RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari Mean Square  Error dari  semua  kesalahan  [26]. Jika nilai RMSE semakin mendekati nilai 0  maka  model  dikatakan  semakin  baik. Sedangkan  MAPE  merupakan  rata-rata absolut  persentase  antara  nilai  prediksi yaitu untuk  ramalan  satu  langkah kedepan  dan  nilai  sebenarnya  [27]. Kriteria  nilai  MAPE  yaitu  jika  nilai <10%  maka  sangat  baik,  10%  -  20% baik,  20%  -  50%  cukup,  dan  50%  buruk [28].  Berikut  ini  adalah  rumus  dari evaluasi  model  RMSE  dan  MAPE  yang di tampilkan pada persamaan 3 dan 4.
(15)
(16)
Nilai merupakan  data  aktual data  asli  dari  periode .  Nilai merupakan  data  hasil  peramalan  pada periode ,  sedangkan  nilai adalah jumlah  data  atau  banyaknya  data  yang terdapat pada dataset.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Periode  data  yang  digunakan dimulai  dari  bulan  Januari  2015  sampai dengan bulan Desember 2021. Gambar 2 berikut  ini  meruapakan  data plot time series kunjungan pasien rawat jalan.
Gambar 2. Plot data time series kunjungan pasien rawat jalan
Berdasarkan data time series diatas menunjukkan  data  nonstasioner,  artinya tidak  memiliki  rata-rata  kontan  disetiap periode.  Sehingga  diperlukan  untuk membuat  dataset  dengan  model  regresi yaitu  dengan  mencari  korelasi  variabel dari  data time  series menggunakan metode ACM. Berikut hasil korelasi yang dihasilkan.
Gambar 3. Grafik ACF jumlah kunjungan
Berdasarkan  Gambar  3  diatas, terdapat  3  lag  yang  keluar  dari  garis merah/selang  kepercayaan  ( confidence interval ) yang merupakan batas signifikansi dari autokorelasi. Berdasarkan  grafik  ACF  tersebut,  pada lag  1  memiliki  nilai  autokorelasi  positif sebesar  0,797,  kemudian  pada  lag  2  juga memiliki nilai autokorelasi positif sebesar  0,688,  dan  lag  3  sebesar  0,579, ketiga  nilai  lag  tersebut  memiliki  nilai
lebih  besar  dari  nilai  kepercayaan minimal yaitu 0,5 [ 29 ] . Hal ini menunjukkan  berdasarkan  data  plot time series jumlah  kunjungan  rawat  jalan bahwa  data  saat  ini  ( )  memiliki pengaruh  signifikan  dengan  data  satu bulan sebelumnya ( ), kemudian juga memiliki  pengaruh  pada  dua  bulan sebelumnya  ( ),  dan  3  bulan sebelumnya ( ). Sehingga pembentukan  dataset  ini  terdiri  dari  3 variabel  bebas  ( independent ).  Sebagai contoh  jika  pada  data adalah  Januari 2022,  maka  nilai  variabel adalah Desember 2021, selanjutnya pada variabel adalah  Nopember  2021, dan variabel adalah Oktober 2021. Pembentukan dataset ini selanjutnya  dilakukan  proses  pemodelan peramalan dengan melakukan eksperimen  dengan  cara  memasukkan parameter  pada  setiap  model.  Berikut  ini masukan parameter model yang dilakukan. Tabel 1. Masukan/Input Parameter Model. Model Parameter K-NN number  of  neighbors = 19; metric = Chebyshev; weight = distance. SVR kernel = rbf; cost (C) =  0,10; regression less  epsilon (ɛ)  = 1,00; iteration limit = 12. Tree Min. number of instances in leaves : 1; do not split subsets smaller than = 66; limit the maximal tree depth to = 100. Random Forest number of trees = 17; replicable  training = true; growth  control ( do  not  split  subsets smaller than = 43). Regresi Linear No regularization = true ( multivariate linear regression ).
Parameter-parameter pada model tersebut menghasilkan  peramalan  dari  masing- masing  model  yang  digambarkan  dalam bentuk  grafik  seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar  4  sampai  gambar  8  di bawah ini.
Gambar 4. Hasil Model Peramalan SVR
Gambar 5. Hasil Model Peramalan KNN
Gambar 6. Hasil Model Peramalan Decision
Tree
Gambar 7. Hasil Model Peramalan Random
Forest
Gambar 8. Hasil Model Peramalan Regresi Linear
Hasil  peramalan  berasal  dari  data testing  yaitu  dari  bulan  September  2020 sampai  dengan  Desember  2021  dengan sebanyak  16  baris.  Berdasarkan  hasil grafik  menunjukkan  pada  data  hasil peramalan  setiap  model  memiliki  hasil yang  baik  yang  dapat  ditunjukkan memiliki  pola/trend  yag  sama  dengan data  aktual.  Pada  perhitungan  manual metode  regresi  linear  berganda  yang digunakan  diperoleh  persamaan  seperti berikut :
(17) Dari  hasil  masing-masing  model peramalan yang dihasilkan diatas, selanjutnya  dilakukan  evaluasi  model dengan menggunakan metode RMSE dan MAPE  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2 dibawah ini. Tabel 2. Evaluasi Model. Model RMSE MAPE K-NN 274,32 15% SVR 228,94 13% Tree 244,68 13% Random Forest 204,43 12% Regresi Linear 259,29 14% Dari  hasil  evaluasi  model  tersebut,
model  terbaik  adalah  random  forest dengan  nilai RMSE terkecil  yaitu 204,43 dan  nilai  MAPE  12%.  Berdasarkan  nilai tersebut maka model dikategorikan baik.

## SIMPULAN
Dari data plot time series kunjungan  rawat  jalan  diperoleh  hasil autokorelasi yang memiliki tingkat signifikansi yaitu pada lag 1 = 0,797, lag
2  =  0,688,  dan  lag  3  =  0,579.  Sehingga pembentukan  dataset  didapatkan  bahwa pada data sekarang memiliki pengaruh  terhadap  data  satu  bulan sebelumnya , dua bulan sebelumnya ,  dan  tiga  bulan sebelumnya . Hasil model peramalan yang dilakukan  menghasilkan  bahwa  metode random  forest  yang  memiliki  model terbaik  yang  dilihat  berdasarkan  nilai evaluasi  model  RMSE  sebesar  204,43 dan  nilai  MAPE  sebesar  12%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  yang  sudah dibuat memiliki kategori baik.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model bahwa  nilai  RMSE  masih  memiliki  nilai yang  cukup  besar,  pada  penelitian selanjutnya bisa dilakukan pengembangan  proses  pembuatan  model supaya  mendapatakan  nilai  RMSE  yang lebih  kecil.  Metode  yang  mungkin  bisa digunakan  untuk  memperkecil  nilai
RMSE  yaitu  dengan  pendekatan Rolling Forecast .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  M.  Rani,  B.  N.  Widyaningrum, N.  Hasanah,  “Analisis  Trend Jumlah  Kunjungan  Pasien  Saat Pandemi  dengan  Metode  Trend Kuadrat  Terkecil  Di  Rumah  Sakit Panti  Wilasa  dr.  Cipto  Semarang”. Jurnal Rekam Medis dan Informasi Kesehatan  Indonesia  (Jurmiki) , vol. 01, no.01, 2021. [2] M.  Yunihati,  Z.  Basem,  A. Setiawan, “Pengaruh Fasilitas Dan Tarif Pelayanan Terhadap Kunjungan  Pasien  Pada  Klinik Dokter Junaidi Kecamatan Kampa”. Jurnal  Riset  Managemen Indonesia , vol. 2, no.4, 2020. [3] V.  Andita,  W.  Hermawat,  N.  S.
Hartati, “Pengaruh Jumlah Pelayanan  Rawat Jalan,  Rawat  Igd Dan Rawat Inap Terhadap Tingkat Pendapatan  Rumah  Sakit  Umum Daerah (RSUD) Cideres
Kabupaten  Majalengka”. Jurnal Manajemen  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi  Cirebon ,  vol.  14,  no.2, 2019. [4] Y. A. Ozcan, Quantitative Methods in Health Care Management, 2nd ed. San Fransisco:  JohnWiley  &  Sons, 2009.
[5] J.  Thongkam,  V.  Sukmak,  W.
Mayusiri,  “A  comparison  of regression  analysis  for  predicting the daily number of anxiety-related outpatient visits with different time series data mining”. KKU Engineering Journal , July – September 2015;42(3):243-249, 2015. [6] T.  Khotimah  dan  R.  Nindyasari, “Forecasting dengan metode regresi linier pada sistem penunjang keputusan untuk memprediksi jumlah penjualan batik  (studi  kasus:  Kub  Sarwo Endah  Batik  Tulis  Lasem)” J. Mantik  Penusa ,  vol.  1,  no.  1,  hlm. 71–92, 2017.
[7] C. C. Anggarwal, Data Mining The Textbook ,  Springer  International
Publishing Switzerland, 2015.
[8] R.  H. Shumway  and  D.  S. Stoffer, Time  Series  Analysis  and  Its Applications  With  R  Examples,
3rd ed. New York: Springer, 2011.
[9] W-C.  Juang,  S-J.  Huang,  F-F Huang,  et  al,  Application  of  time series  analysis  in  modelling  and forecasting  emergency  department visits  in  a  medical  centre  in Southern  Taiwan.  BMJ  Open 2017;7:e018628. doi:10.1136/ bmjopen-2017-018628. 2017.
[10]  H. Kinaci, M. G. Unsal, R. Kasap, “A  close  look  at  2019  novel coronavirus (COVID 19) infections  in  Turkey  using  time series analysis & efficiency analysis”. Chaos,  Solitons  and
Fractals ,https://doi.org/10.1016/j.c
haos.2020.110583, 2021.
[11]   Y.  Zhang,  L.  F  Z.  R.  Kong,  J. Yang,  et  al,  “Emergency  patient flow  forecasting  in  the  radiology department. Health  Informatics Journal , Article 1460458220901889, 2020. [ 12 ]  Kemenkes, Aplikasi  RS  Online . Website: https://sirs.kemkes.go.id/fo/, diakses tanggal 27 Januari 2022.
[13]  C.  F.  Institute, Autocorrelation . Website:https://corporatefinancein stitute.com/resources/knowledge/o ther/autocorrelation/, diakses tanggal 5 Februari 2022. [ 14 ]   E.  C.  Science, Applied  Regression Modeling,  2nd  edition .  Website:
https://online.stat.psu.edu/stat462/ node/188/, diakses tanggal 7 Februari 2022. [15]  O. Center, SpeedyWiki & BelajarWiki ,Website: https://lms.onnocenter.or.id/wiki/in dex.php/Orange ,  diakses  tanggal
11 Februari 2021. [16]  M.  Cristian,  “Average  Monthly Rainfall  Forecast  in  Romania  by Using K-Nearest Neighbors Regression”. Annals of the
„Constantin  Brâncuşi” ,  4,  5-12. 2018.
[17]   D.  S.  Seruni,  M.  T.  Furqon,  R.  C. Wihandika, “Sistem Prediksi Pertumbuhan  Jumlah  Penduduk Kota Malang menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression”. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , Vol.  4,  No.  4,  hlm.  1075-1082, 2020. [18]   L.  Y  Kurniawati,  H.  Tjandrasa,  I. Arieshanti,  Prediksi  Pergerakan Harga Saham Menggunakan Support  Vector Regression. Jurnal Simantec , Vol 4, No. 1, 2014.
[19]   C. W. Hsu, C. C. Chang, C. J. Lin,
A  Practical  Guide  to  Support
Vector  Classificaton.  Taipei  : Department  of  Computer  Science National Taiwan University . 2016.
[20]   V.  N.  Vapnik, The  Nature  of Statistical  Learning  Theory .  New York: Springer. 1995.
[21]   Robianto,  S.  H.  Sitorus,  .  U. Rustian, “Penerapan Metode Decision Tree Untuk Mengklasifikasikan  Mutu  Buah Jeruk  Berdasarkan  Fitur  Warna Dan  Ukuran”. Jurnal  Komputer dan Aplikasi. vol 09, No. 01, 2021.
[22]   A.  Izyuddin,  S.  Wibisono  “Jurnal ManajemenInformatika  &  Sistem
Informasi.  International”. Jurnal Manajemen  Informatika  &  Sistem
Informasi) , vol. 3, no. 2, 2020. [23]  M.  Rianto,  R.  Yunis,  “Analisis Runtun Waktu Untuk Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru  Dengan  Model  Random Forest”. Paradigma ,  vol.  23,  no.1, 2021.
[24]   R.  Kabir,  F.  B.  Ashraf,  F,  R. Ajwad,  “Analysis  of  Different
Predicting Model for Online Shoppers”. International Conference  on  Computer  and Information  Technology  (ICCIT) . DOI:10.1109/ICCIT48885.2019.9 038521. 2019. [25]  M. L. Suliztia, “Penerapan Analisis  Random  Forest  Pada Prototype  Sistem  Prediksi  Harga Kamera Bekas Menggunakan Flask”, S.Si.  skripsi , Universitas Islam Indonesia , Yogyakarta, 2020. [26]   S. P. Neill, M. R. Hashemi. Ocean Modelling for Resource Characterization. Fundamentals  of Ocean  Renewable  Energy ,  193– 235. doi:10.1016/b978-0-12- 810448-4.00008-2, 2018. [27]   D.  C.  Montgomery,    C.  L. Jennings, M. Kulahci. Introduction    To    Time    Series
Analysis    And    Forecasting . Canada:    John  Wiley  And  Sons, Inc. 2015.
[28]   J.  J.  Montaño  Moreno,  A.  Palmer Pol,  A.  Sesé  Abad,  and  B.  Cajal Blasco, “Using the R-MAPE index as  a  resistant  measure  of  forecast accuracy,” Psicothema, vol. 25, no.
4, pp. 500–506, 2013.
[29]   J.D.  Cryer  and  K-S.  Chan. Time Series  Analysis:  With  Apllication in  R ,  Second  Edition.  USA  :
Springer Science+Businiess Media, LLC . 2008.