## Peramalan Kunjungan Pasien di Balai Kesehatan Menggunakan Metode Time Series dengan Interpretasi Analisis SWOT

## I Basri
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur No. 112-116, Bandung, 40132, Indonesia ilhambasrik@email.unikom.ac.id
diterima: 6 April 2020 direvisi: 16 April 2020 dipublikasi: 1 September 2020

## Abstrak
Berbagai  wabah  penyakit  saat  ini  mendorong  kesadaran  masyarakat  terhadap  kesehatan  semakin meningkat  hal  ini  dapat  berpengaruh  pada  lonjakan  kunjungan  pasien  di  balai  kesehatan  apabila masyarakat  ingin  berobat  di  sana,  untuk  itu  balai  kesehatan  harus  memiliki  kesiapan  dalam pemenuhan fasilitas dan alat penunjang pelayanan, dalam hal ini balai kesehatan harus melakukan kegiatan  perencanaan  yang  matang  salah  satunya  dengan  kegiatan  peramalan  (Forecasting)  untuk mengetahui kunjungan pasien yang akan datang Penelitian ini melakukan peramalan menggunakan metode  Trend  Analysis  dan  Holt-Winters  yang  cocok  untuk  mengolah  data  yang  bersifat  deret waktu (time series), kemudian ke 2 metode ini akan di bandingkan yang mana paling terbaik. Hasil akhir menunjukkan Nilai MAPE dari setiap metode yaitu Trend Analysis ; 8.70% dan Holt-Winters ;  7.90%  untuk  peramalan  2  tahun  kedepannya.  Dapat  dikatakan  nilai  error  yang  terkecil  adalah Holt-Winter,    dari  data  kunjungan  pasien  dengan  MAPE  7.90%  yang  di  mana  dikatakan  sebagai kategori  peramalan  yang  sangat baik  dengan  menghasilkan  nilai  total  Forecast =  53894.2  dengan rata-rata perbulan = 2245.59 hasil rata-rata perbulan ini dijadikan acuan jumlah penggunjung yang datang  untuk  tiap  bulannya  kisaran  2245  orang.  setelah  itu  dilakukan  kombinasi  dengan  Analisis SWOT  untuk  pengembangan  strategi  kedepannya  dengan  melihat  kekurangan  dan  peluang  yang akan terjadi.
Kata kunci: Peramalan; Time Series; MAPE; Analisis SWOT

## Abstract
Various  outbreaks  of  disease  currently  encourage  increased  public  awareness  of  health  this  can affect the surge in patient visits at the health center if the public wants to seek treatment there, for that health center must have readiness in fulfilling facilities and support services, in this case the health  center  must  do  careful  planning  activities  one  of  them  with  forecasting  activities (Forecasting)  to  find  out  patient  visits  that  will  come  This  study  did  forecasting  using  Trend Analysis  and  Holt-Winters  methods  that  are  suitable  for  processing  time  series  data,  then  to  the second this method will compare which one is the best. The final result shows the MAPE value of each  method,  namely  Trend  Analysis;  8.70%  and  Holt-Winters;  7.90% for forecasting  2 years  in the  future.  It  can  be  said that  the  smallest  error  value  is  Holt-Winter, from  the  patient  visit  data with MAPE 7.90% which is said to be a very good forecasting category by producing a total value of Forecast = 53894.2 with an average monthly = 2245.59 this monthly result is used the reference to the number of visitors who come for each month is around 2245 people. after that a combination of  SWOT  Analysis  is  done  to  develop  the  strategy  going  forward  by  looking  at  the  shortcomings and opportunities that will occur . Keywords: Forecasting; Timing; MAPE; SWOT analysis

## 1. Pendahuluan
Berbagai wabah penyakit saat ini mendorong kesadaran masyarakat terhadap kesehatan semakin  meningkat  hal  ini  dapat  berpengaruh  pada  lonjakan  kunjungan  pasien  di  balai
kesehatan apabila masyarakat ingin berobat di sana, Oleh karena itu perlu adanya perhatian khusus  dari  pihak  balai  kesehatan  untuk  melakukan  kesiapan  dalam  pemenuhan  fasilitas dan alat penunjang pelayanan, seperti pelayanan di bagian tempat pendaftaran rawat jalan yang  dokumen  pendaftaran  harus  disesuaikan  dengan  jumlah  pasien  yang  ada,  jika dokumennya  kurang  atau  belum  dibuat  maka  dapat  terjadi  antrian  yang  panjang  atau penumpukan  pasien  yang  menyebabkan  pelayanan  kurang  memadai.    Untuk  itulah  pihak balai  kesehatan  masyarakat  harus  melakukan  kegiatan  perencanaan  yang  matang  salah satunya dengan melakukan kegiatan peramalan (forecasting) agar dapat mengatasi masalah tersebut.
Penelitian terkait peramalan menggunakan metode time series telah banyak dilakukan, diantaranya  peramalan  mengenai  :  Penjualan  produk  kecap  pada  perusahaan  kecap  [1], kebutuhan  persediaan  untuk  keunggulan  bersaing  pada  perusahaan  orca  [2],  curah  hujan [3], produksi bawang merah [4] dan sebagainya.
Penelitian terkait peramalan jumlah kunjungan pasien menggunakan metode time series trend  analysis  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  yaitu  Ratna  Wardani.  Penelitian tersebut  berfokus  pada  observasional  dengan  subjek  adalah  petugas  rekam  medik  dan petugas pemasaran serta objeknya adalah data kunjungan pasien baru dan pasien lama [5]. Adapun penelitian lain yang menggunakan metode time series lain yaitu holtwinters yang dilakukan oleh wisoedhanie widi dkk berfokus pada peramalan pada data jumlah kejadian hipertensi di puskesmas bareng kota malang [6].
Perbedaan mendasar peneliti ini dengan peneliti sebelumnya yaitu peramalan dilakukan dengan menggabungkan 2 metode time series Trend Analysis dan Holt-Winters ini dengan data 5 tahun kemudian di cari mana metode yang terbaik setelah itu di ramalakan 2 tahun berikutnya,  kemudian  hasil  peramalan  dengan  metode  terpilih  dikombinasikan  dengan Analisis SWOT untuk pengembangan strategi kedepannya dengan melihat kekurangan dan peluang yang akan terjadi sehingga dapat menggambil keputusan secara baik dan tepat

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Balai Kesehatan
Balai Kesehatan merupakan jenis fasilitas pelayanan kesehatan rujukan tingkat lanjutan yang  menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan  masyarakat  atau  pelayanan  penunjang kesehatan [7]. Unit pelaksana teknis yang menyelenggarakan upaya kesehatan strata kedua, untuk mengatasi masalah kesehatan tertentu di masyarakat, secara terintegrasi, menyeluruh dan terpadu di suatu wilayah kerjanya [8].

## 2.2 Peramalan
Peramalan  adalah  metode  untuk  memperkirakan  suatu  nilai  dimasa  depan  dengan menggunakan data masa lalu. Peramalan juga dapat diartikan sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian pada masa yang akan datang [9]. sedangkan aktivitas peramalan merupakan  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha  memperkirakan  penjualan  dan  penggunaan suatu produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat.

## 2.3 Perancangan Strategis Analysis SWOT
Analsis  SWOT  digunakan  untuk  melihat  kekuatan,  kelemahan,  peluang  dan  ancaman yang  akan  dihadapi  oleh  perusahaan.  Dengan  melihat  kekuatan  yang  dimiliki  serta mengembangkan  kekuatan  tersebut  dapat  dipastikan  bahwa  perusahaan  akan  lebih  maju dibanding  pesaing  yang  ada.  Demikian  juga  dengan  kelemahan  yang  dimiliki  harus diperbaiki  agar  perusahaan  bisa  tetap  eksis.  Peluang  yang  ada  harus  dimanfaatkan sebaikbaiknya  oleh  perusahaan  agar  volume  penjualan  dapat  meningkat.  Dan  ancaman
yang  akan  dihadapi  oleh  perusahaan  haruslah  dihadapi  dengan  mengembangkan  strategi pemasaran yang baik [10].

## 2.4 Metode Time Series
Metode time series merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi masa depan dengan menggunakan data historis. dengan kata lain, metode time series mencoba melihat apa yang terjadi pada suatu kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu untuk memprediksi [2]. Berikut adalah metode-metode time series:

## 2.4.1 Trend Analysis
Trend Analysis adalah suatu metode peramalan serangkaian waktu yang sesuai dengan garis tren terhadap serangkaian titik-titik data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam peramalan masa depan [2].

## 2.4.2 Holt-Winters
Metode  Holt-Winters  ini  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  adanya  trend  dan indikasi musiman. Metode ini merupakan gabungan dari metode Holt dan metode Winters. Titik  berat  metode  ini  adalah  pada  nilai  level  (α),  kemiringan  slope  (β),  maupun  efek musiman  (γ).  Parameter  nilai  level  (α),  kemiringan  slope  (β),  maupun  efek  musiman  (γ) berada  diantara  nilai  0  dan  1.  Nilai-nilai  yang  mendekati  0  berarti  bahwa  pengaruh pembobot relatif kecil pada nilai pengamatan terbaru ketika membuat perkiraan nilai-nilai masa depan [4]. Peramalan dengan metode ini pada umumnya tidak selalu harus memenuhi kaidah-kaidah deret waktu seperti signifikansi autokorelasi dan stasioneritas. [4].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Data Penelitian
Pada  tahap  ini  identifikasi  data  yang  diperoleh,  yaitu  data  kunjungan  pasien menjelaskan mengenai jumlah kunjungan pasien yang terjadi dalam kurun waktu 60 bulan atau 5 tahun mulai dari januari 2014 sampai desember 2018. data yang terekap dari bulan Januari  2014  sampai  dengan  bulan  Desember  2018  berjumlah  sebanyak  60  data  dengan rincian berjumlah 157.405 orang yang ditunjukan oleh Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Data Kunjungan Pasien Balai Kesehatan
NO BULAN 2014 2015 2016 2017 2018 1 JANUARI 2236 2196 2457 3064 2932 2 FEBRUARI 2285 2365 2690 2710 2540 3 MARET 2399 2502 2857 3097 2677 4 APRIL 2734 2556 2849 2903 2896 5 MEI 2576 2237 2789 3170 2748 6 JUNI 2609 2190 2688 2233 1846 7 JULI 2091 2120 2161 3257 2744 8 AGUSTUS 2358 2157 3025 3281 2617 9 SEPTEMBER 2513 2217 2730 3056 2264 10  OKTOBER 2441 2538 2846 3474 2877 11  NOVEMBER 2190 2424 2953 3445 2550
12 DESEMBER 2207 2565 2858 2793 2622
Data  yang  digunakan  untuk  melihat  contoh  pola  data  adalah  pada  periode  tahun  2014 sampai  tahun  2018.  Langkah  selanjutnya  adalah  proses  identifikasi  model  data  untuk melihat apakah data yang ada memiliki pola.
Gambar 1. Proses Identifikasi Model Data
Dari  data  yang  di  miliki  terlihat  pada  grafik  gambar  1  di  tahun  2014  cenderung  lebih rendah angka jumlah kunjungannya dibanding data di tahun-tahun yang lain dan di tahun 2017 jumlah yang paling tinggi diantara 5 periode data kunjungan dari januari 2014 hingga desember 2018.

## 3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  alur-alur  atau  proses  yang  terjadi dalam  pengolahan  data  ,  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  bagan  flowchart  berikut ini:
Gambar 2. Flowchart Tahapan Penelitian Secara Umum
Dari gambar 2. di atas  proses yang terjadi adalah sebagai berikut :
1.  Pengumpulan  data  historis  data  olah  pengunjung  periode  Januari  2014  sampai Desember 2018.
2.  Identifikasi pola data yang ditunjukkan oleh data pengunjung.
3.  Peramalan  jumlah  kunjungan  dengan  menggunakan  metode  Trend  Analysis  Dan Holt-Winters
4.  Menghitung hasil peramalan dengan data aktual pada tahun 2018 untuk mengetahui keakuratan apakah mendekati data aktual atau sebaliknya.
5.  Membandingkan  nilai  rata-rata  terkecil  data  kunjungan  terhadap  metode  Trend Analysis Dan Holt-Winters
6.  Hasil metode terpilih yang digunakan
7.  Pengkombinasian antara Metode time series dengan Analisis SWOT

## 3.3 Evaluasi Hasil Peramalan
Evaluasi hasil peramalan digunakan untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan terhadap data yang sebenarnya

## 3.2.1 Mean Square Error (MSE)
MSE  adalah  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang  diramalkan  dan  nilai  yang diamati. [2] Secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut :
MSE = ∑(𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 2 𝑛
(1)
dimana: n = jumlah periode data

## 3.2.2 Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) digunakan untuk mencari keakuratan hasil peramalan dengan data history dengan menggunakan rumus [3]. Semakin kecil nilai yang dihasilkan semakin bagus pula hasil peramalan yang dilakukan.
MSE = √ ∑(data aktual−peramalanˆ) n n
(2)

## 3.2.3 Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD adalah ukuran kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model [2]. Secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut :
MAD = ∑ |𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛| 𝑛
(3)

## 3.2.4 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  rata-rata  diferensiasi  absolut  antara  nilai  yang  diramalkan  sebagai persentase nilai actual [2]. Secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut :
MAPE = ∑ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡 𝑛
(4)
dimana:
n = jumlah periode data

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Peramalan Metode Trend Analysis
Peramalan  kunjungan  pasien  menggunakan  metode  Trend  Analysis  dari  Time  series untuk mengetahui nilai MAPE. dapat dilihat seperti pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Plot Forcest Metode Trend Analysis Kunjungan Pasien
Hasil peramalan kunjungan pasien salam 5 tahun dari bulan januari 2014 sampai dengan Desember  2018  di  dapat  nilai  Forecast  Trend  Analysis  yang  di  mana  dilakukan  uji  data hasil peramalan dengan data actual selama setahun (2018) untuk mengetahui nilai MAPE sehingga  di  lihat  eror  terkecil  untuk  di  bandingkan  dengan  metode  berikutnya.  Langkah kerjanya seperti tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Kunjungan Pasien Balai Kesehatan Kunjungan Pasien Januari 2018 sd Desember 2018
Period Actual Forecast Error Absolute Value of Error Square  of Error Absolute Values of Errors Divided by Actual Values. T At Ft At -Ft | At -Ft| ( At -Ft)^2 | (At -Ft)/At| 49 2932 2697.397  234.6026 234.6025 55038.36308 0.080014517 50 2540 2681.400 -141.401 141.4009 19994.22368 0.055669658 51 2677 2665.404  11.59557 11.59557 134.457269 0.004331554 52 2896 2649.407  246.5921 246.5920 60807.65125 0.085149197 53 2748 2633.411  114.5886 114.5885 13130.54223 0.0416989 54 1846 2617.414 -771.415 771.4149 595080.9764 0.417884571 55 2744 2601.418  142.5816 142.5815 20329.5084 0.051961219 56 2617 2585.421  31.57809 31.57808 997.1756782 0.012066522 57 2264 2569.425 -305.425 305.4254 93284.67981 0.134905216 58 2877 2553.428  323.5711 323.5710 104698.2539 0.112468229 59 2550 2537.432 12.5676 12.56759 157.9445463 0.00492847
60 2622 2521.435  100.5641 100.5641 10113.13872 0.038353967 Totals 31313 31313 -9E-13 2436.482 973766.9149 1.039432022 Forecast Trend Analysis RMSE 284.864 MAD 203.040 MSE 81147.243 MAPE 8.66

## 4.2 Peramalan Metode Holt-Winters
Pada  tahap  ini  dilakukan  uji  data  kunjungan  pasien  yang  menggunakan  Holt-Winters untuk  mengetahui  nilai  MAD,  MSE  dan  MAPE  dengan  nilai  konstanta  pemulusuan  α  = level  β  =  trend  γ  =  seasonal  dari  (0.1,0.1,0.1),  (0.1,0.1,0.2)…..  (0.9,0.9,0.9)    sehingga diketahui nilai error terkecil. Dapat dilihat seperti pada tabel 3:
Tabel 3. Model Holt-Winters Kunjungan Pasien Konstansta Pemulusan Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Squared Error (MSE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Signifikansi α = 0:1 β = 0:1 γ = 0:1 249.5 96328.0 9.7% Sangat Baik α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1 200.8 64764.5 7.9% Sangat Baik α = 0:3 β = 0:2 γ = 0:2 205.5 70843.5 8.0% Sangat Baik α = 0:6 β = 0:5 γ = 0:6 239 101651 9.0% Sangat Baik α = 0:7 β = 0:6 γ = 0:6 268 123955 10% Baik α = 0:7 β = 0:8 γ = 0:8 295 151580 11% Baik α = 0:8 β = 0:7 γ = 0:8 315 165279 12% Baik α = 0:8 β = 0:9 γ = 0:9 352 208432 13% Baik α = 0:9 β = 0:8 γ = 0:8 359 215717 14% Baik α = 0:9 β = 0:9 γ = 0:9 383 249153 15% Baik
Dari tabel di atas data sampel yang digunakan sebanyak 10 data saja dari (0.1,0.1,0.1), (0.1,0.1,0.2)….. (0.9,0.9,0.9). dari 10 data diatas nilai MAPE 7.9% yang terkecil dibanding dengan  yang  lain,  dengan  konstanta  pemulusan  bernilai  α  =  0:3  β  =  0:1  γ  =  0:1  yang terpilih  karena  mempunyai  nilai  MAD  dan    MSE  yang  lebih  kecil,  peramalan  ini termaksud kategori sangat baik, terlihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Plot Forcest Metode Holt-Winters Kunjungan Pasien
Hasil  peramalan  menggunakan  metode  Holt-Winters  pada  data  kunjungan  pasien dengan konstanta pemulusan bernilai α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1 dapat dilihat pada tabel 4.:
Tabel 4. Hasil Holt-Winters α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1 Kunjungan Pasien Kunjungan Pasien Januari 2018 sd Desember 2018
Period Actual Forecast Error Absolute Value of Error Square  of Error Absolute Values of Errors Divided by Actual Values. T At Ft At -Ft | At -Ft| ( At -Ft)^2 | (At -Ft)/At| 49 2932 3067.49 -135.49 135.49 18357.5401 0.046210778 50 2540 3108.33 -568.33 568.33 322998.9889  0.223751969 51 2677 3364.49 -687.49 687.49 472642.5001  0.256813597 52 2896 3437.08 -541.08 541.08 292767.5664  0.186837017 53 2748 3361.72 -613.72 613.72 376652.2384  0.223333333 54 1846 3049.85 -1203.85  1203.85 1449254.823  0.652139762 55 2744 3027.73 -283.73 283.73 80502.7129 0.103400146 56 2617 3413.89 -796.89 796.89 635033.6721  0.304505159 57 2264 3337.31 -1073.31  1073.31 1151994.356  0.474076855 58 2877 3601.58 -724.58 724.58 525016.1764  0.251852624 59 2550 3521.26 -971.26 971.26 943345.9876  0.380886275 60 2622 3356.88 -734.88 734.88 540048.6144  0.2802746 Totals 31313  39647.61  -8334.61  8334.61  6808615.176  3.384082113
Forecast Holt-Winters α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1 RMSE 254.489 MAD 200.800 MSE 64764.5 MAPE 7.90%
Pada tabel 4. dapat dilihat hasil dari Forecast metode Holt-Winters dengan nilai α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1 nilai MAPE yang didapat yaitu 7.90%, yang termasuk kategori sangat baik

## 4.3 Analisis Model
Berdasarkan  dari  kedua  model  yaitu Trend  Analysis dan Holt-Winters dari  data Kunjungan  Pasien,  dengan  membandingkan  nilai  rata-rata error masing-masing  model yaitu:
Tabel 5. Hasil Perhitungan nilai Error Kunjungan Pasien Metode Nilai MAPE Keterangan Trend Analysis 8.70% Sangat Baik Holt-Winters 7.90% Sangat Baik
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  dapat  dikatakan  nilai  error  yang  terkecil  adalah  Holt- Winters  dari  dengan  MAPE  7.90%  yang  di  mana  dikatakan  sebagai  kategori  peramalan yang sangat baik

## 4.4 Analisis Hasil Peramalan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  peramalan  (Forecast,Lower,Upper)  selama  24  periode  dari januari  2019  sampai  desember  2020  dari  metode  terpilih  yaitu:  Holt-Winters,  kemudian dihitung  jumlah  total  keseluruhan  dan  nilai  rata-rata  perbulan  dari  peramalan  yang  dapat dilihat pada tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Peramalan Kunjungan Pasien 24 periode berikutnya
Peramalan Kunjungan Pasien Holt-Winters Periode (p) Forecast Lower Upper 61 2459.53 1967.51 2951.55 62 2382.94 1873.28 2892.60 63 2536.77 2006.72 3066.82 64 2589.96 2037.07 3142.85 65 2486.91 1909.03 3064.80 66 2101.57 1496.79 2706.34 67 2237.39 1604.08 2870.70 68 2397.34 1734.05 3060.62 69 2256.37 1561.86 2950.88 70 2484.18 1757.36 3211.01 71 2346.43 1586.34 3106.52 72 2239.02 1444.83 3033.21 73 2201.59 1372.57 3030.60 74 2130.83 1266.35 2995.31 75 2266.00 1365.48 3166.51 76 2311.03 1373.98 3248.07
77 2216.65 1242.63 3190.68 78 1871.10 859.70 2882.49 79 1989.76 940.64 3038.88 80 2129.54 1042.38 3216.69 81 2001.95 876.47 3127.43 82 2201.41 1037.35 3365.47 83 2076.78 873.91 3279.65 84 1979.23 737.34 3221.12 Total (t) 53894.2 33967.7 73820.8 Rata-rata Perbulan (t/p) 2245.59 1415.32 3075.86
Hasil  peramalan  kunjungan  pasien  metode  Holt-Winters  mempunyai  jumlah  total  (t) Forecast = 53894.2, Lower = 33967.7, Upper = 73820.8. dan untuk nilai rata-rata perbulan dangan rumus (t/p) yaitu Forecast = 2245.59, Lower = 1415.32, Upper = 3075.86
Gambar 5. Hasil Peramalan Selama 2 Tahun Berikutnya
Gambar  5  memperlihatkan  grafik  peramalan  untuk  24  periode  atau  24  bulan  selama kurun waktu 2 tahun yang di mulai dari januari 2019 sampai dengan desember tahun 2020 memiliki pola musiman. Dengan adanya data peramalan yang menggunakan model Holt- Winters Tabel 6. didapatkan tiap bulan rata-rata pasien rawat jalan yang datang berjumlah 2.245 orang dalam kurun waktu sebulan atau rata-rata perharinya 75 orang, setelah itu hasil dari peramalan ini kemudian dikombinasikan dengan perencanaan strategis analisis SWOT untuk  pengembangan,  yang  di  mana  balai  kesehatan  dapat  mempersiapkan  dokumen, perlengkapan  medis  baik  dalam  fasilitas  medis  atupun  tenaga  kerja  medis  dalam pengambilan keputasan untuk pelayanan di balai kesehatan masyarakat agar lebih baik.

## 4.5 Interpretasi Analisis SWOT untuk pengembangan
Dalam  menentukan  kebijakan  pengembangan  strategi  pemasaran  maka  dapat  dibuat sebuah  matrik  SWOT,  matrik  SWOT  disini  mengabungkan  dari  4  jenis  strategi  yaitu strategi  SO  (kekuatan  peluang),  strategi  WO  (kelemahan  peluang),  strategi  ST  (kekuatan ancaman),  dan  strategi  WT  (kelemahan  ancaman)  yang  ditampilkan  pada  tabel  7  berikut ini.

## Tabel 7. Matriks SWOT
FAKTOR INTERNAL FAKTOR EKSTERNAL Strength (Kekuatan) 1. Dukungan pemerintah 2. Fasilitas kesehatan 3. Cabang balai kesehatan Weakness (Kelemahan) 1. Kurangnya penunjang pelayanan 2. Kurangnya promosi 3. Kurangnya
kedisplinan pelayanan
Opportunities (Peluang) 1. Kerja sama dengan BPJS
2. Jalinan kerjasama
3. Banyaknya fasilitas kesehatan
4. Adanya Data Hasil
Penilitian Forecast ( Holt-Winters ) Strategi SO 1. Meningkatkan hubungan dengan pemerintah dan
rumah sakit lain (S1,O2) 2. Memperluas kerja sama dengan BPJS dan rumah sakit lain di  setiap cabang balai kesehatan (S3,O1,O2) 3. Meningkatkan Fasilitas kesehatan untuk penunjang pelayanan di masa mendatang(S2,O4) 4. Diterapkan data Forecast di setiap cabang balai (S3,O4) Strategi WO 1. Dari Banyaknya fasilitas kesehatan yang dipunyai dapat di promosikan (W3,O2) 2. Menambah karyawan dari rumah sakit lain
untuk balai kesehatan(W3,O2) 3. Dengan adanya data peramalan maka dapat terpecahnya permasalahan mengenai dokumen yang kurang untuk persiapan dokumen dimasa mendatang (W1,O4) Treats (Ancaman) 1. Pemanfaatan peluang 2. Persaingan antar rumah sakit Strategi ST 1. Berani bersaing dengan kekuatan fasilitas kesehatan yang di miliki (S2,T2) 2. Menjalin kerjasama dengan rumah sakit lain (S3,T2) Strategi WT 1. Meningkatkan promosi dari fasilitas kesehatan yang dimiliki (W2,T1)
2. Lebih di persiapkan kebutuhan penunjang pelayanan agar bisa bersaing(W1,T2)
Setelah dilakukan analisa menggunakan metode Analisis SWOT, Balai kesehatan sudah cukup  baik  dalam  memberikan  pelayanan,  namun  ada  strategi  yang  perlu  di  perhatikan yaitu  harus  ada  data  pasien  di  masa  mendatang  agar  dapat  membuat  dokumen  yang  baru (tidak  kurang  maupun  tidak  juga  lebih)  terkhususnya  data  pasien  rawat  jalan  sesuai prediksi jumlah pengunjung di masa mendatang sehingga tidak terjadi penumpukan pasien
5. Kesimpulan
Metode  Trend  Analysis  dan  Holt-Winters  dapat  dikatakan  nilai  error  yang  terkecil adalah  Holt-Winters  dengan  MAPE  7.90%  yang  menghasilkan  nilai  total  Forecast  = 53894.2 dengan rata-rata perbulan  = 2245.59 untuk peramalan 2 tahun kedepannya. hasil rata-rata  perbulan  ini  dijadikan  acuan  jumlah  penggunjung  yang  datang  untuk  tiap bulannya  kisaran  2245  orang,  kemudian  hasil  peramalan  menggunakan  metode  Holt- Winters  di  kombinasikan  lagi  dengan  perancangan  strategis  menggunakan  teknik  bisnis Analisis SWOT untuk  pengambilan keputusan dengan baik, sehingga di  dapatkan sebuah kesimpulan  yaitu  dapat  membuat  dokumen  yang  baru  dikisaran  2245  dokumen/orang terkhususnya  data  pasien  rawat  jalan  untuk  permasalahan  solusi  yang  terjadi  di  balai kesehatan masyarakat..

## Ucapan Terima Kasih
Puji dan syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas rahmatnya saya dapat menyelesaikan jurnal ini dan saya berterima kasih kepada Unikom sebagai almamater saya, kepada  dosen-dosen  Unikom  khususnya  bapak  Irfan  Dwiguna  Sumitra,  M.Kom.,  Ph.D selaku  pembimbing  yang  telah  memberikan  arahan  pada  penelitian  saya,  teman-teman seangkatan MSI 17 yang memberi banyak masukan dan tidak lupa juga kepada keluarga, rekan, dan sahabat yang telah memberi banyak motivasi.

## Daftar Pustaka
[1] M.  T.  Ni  Putu  Lisna  Padma  Yanti,  “Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Kecap Pada Perusahaan Kecap  Manalagi Denpasar Bali,” vol.  4, no. 1, p. 72, Maret2016. Tersedia  :  https://ojs.unud.ac.id/index.php/jtip/article/view/19588/13004.  [Diakses: 17-Agustus-2019]
[2] R.  Hendayani,  R.  S.  Saputra,  F.  I.  Permana,  and  Mahardhika,  “Analisis  peramalan kebutuhan persediaan untuk keunggulan bersaing pada perusahaan orca,” vol. 5, no.
2, pp.
93-99, 2 Desember 2015. Tersedia :
http://jurnalfe.ustjogja.ac.id/index.php/manajemen/article/view/195/189. [Diakses:
02-September-2019]
[3] L. J. Sinay, T. Pentury, and D. Anakotta, “Peramalan Curah Hujan Di Kota Ambon Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing Rainfall Forecasting In Ambon City Using Holt- Winter Exponential Smoothing Method,” vol. 11, pp. 101– 103, 2017. Tersedia : https://media.neliti.com/media/publications/277591-peramalan- curah-hujan-di-kota-ambon-meng-238ba953.pdf. [Diakses: 19-September-2019]
[4] G.  D.  Yogo  Aryo  Jatmiko,  Rini  Luciani  Rahayu,  “Perbandingan  Keakuratan  Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters dengan Singular Spectrum Analysis  (  SSA  ),”  vol.  03,  no.  01,  pp.  13-14,  Mei  2017.Tersedia  : http://jurnalsaintek.uinsby.ac.id/index.php/mantik/article/download/158/130. [Diakses: 04-Oktober-2019]
[5] R  Wardani,  “Trend  Analisis  Peningkatan  Jumlah  Kunjungan  Pasien  Ditinjau  Dari Marketing  Mix,”  vol.  13,  no.  01,  p.  56,  Maret  2017.  Tersedia  : https://jurnal.unej.ac.id/index.php/IKESMA/article/view/4355/3293.  [Diakses:  12- Oktober-2019]
[6] W. Widi, “Aplikasi Metode Peramalan Holth Winters Exponential Smoothing Pada Data  Jumlah  Kejadian  Hipertensi,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–13,  2019.  Tersedia  : http://jurnal.stikespantiwaluya.ac.id/index.php/JPW/article/download/78/51.[Diakses : 10-Oktober-2019]
[7]   Kemkes, “Surat Keputusan Menteri Kesehatan  tentang Balai Sebagai Jenis Fasilitas
Pelayanan Kesehatan , ” 2018. Tersedia:
http://hukor.kemkes.go.id/uploads/produk_hukum/KMK_No._HK_.01_.07 MENKES-34-2018_ttg_Balai_Sebagai_Jenis_Fasilitas_Pelayanan_Kesehatan_.pdf. [Diakses 23 November 2019]
[8] Kamuslengkap,  “Balkesmas  (balai  kesehatan  masyarakat),”  [Online]  tersedia: https://kamuslengkap.com/kamus/kesehatan/arti-kata/balkesmas-balai-kesehatan- masyarakat [Diakses 19 Desember 2019]
[9] S.  Wardah,  Iskandar,  “  Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Keripik  Pisang Kemasan  Bungkus,  ”  Vol.  XI,  No.  3,  pp.135-136  September    2016.  Tersedia  : https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article/view/12939/9719.  [Diakses:  24- Januari-2020]
[10]  A.  Tamara,  “  Implementasi  Analisis  Swot  Dalam  Strategi    Pemasaran  Produk Mandiri  Tabungan  Bisnis,  ” Vol  4  ,No.3, pp. 399-495,  2016.  Tersedia  : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jrbm/article/view/12751/12344.  [Diakses:  29- Januari-2020]