## Penerapan Metode Forecast Exponential Smoothing pada Jumlah Pasien Puskesmas

## Dwi Aprilia
Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Jl. Mulyorejo Kampus C Unair, Surabaya, 60115 E-mail:april.bsn174@gmail.com

## ABSTRACT
Exponential smoothing was forecast method with reducing fl uctuations of forecast results used data from the past. Increasing the number of patients had to was accompanied by facilities and tools supporting adequate services. The research purposed to predict the number of patient the health center Mulyorejo. The results showed that number of patient the health center Mulyorejo fl uctuating every month. Results of forecast in 2016 increasing total patients there in April in the amount 3367 of patients. This also happened on general clinic with a number of patients amount 2643 of pastient. Increasing patient on poli gigi and poli KIA were on October and November amount 322 and 529 patients. MAPE value was produced the forecast total patient was 8,742, general clinic was 6,069, teeth poly was 12,579, and KIA poly was 23,139. Fluctuations in the number of patient visits the health center Mulyorejo more in fl uenced by the number of patient visits in general clinic. Suggestions are expected for policy makers should be related planning tools, medicine, and health personnel needed in which the predicted number of visits will be increased in each poli in Puskesmas Mulyorejo.
Keywords: exponensial smoothing, forecasting, patient, public health center

## ABSTRAK
Exponensial smoothing merupakan metode forecast dengan cara mengurangi atau memuluskan ﬂ uktuasi dari hasil forecast dengan menggunakan data di masa lalu. Jumlah pasien yang semakin bertambah harus diiringi dengan fasilitas dan alat penunjang pelayanan yang memadai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah kunjungan  pasien  Puskesmas  Mulyorejo.  Hasil  penelitian  menunjukkan  jumlah  kunjungan  pasien  Puskesmas Mulyorejo mengalami ﬂ uktuasi setiap bulan. Hasil forecast tahun 2016 kenaikan total kunjungan pasien terdapat pada bulan April yaitu sebesar 3367 pasien. Hal ini juga terjadi pada poli umum dengan jumlah pasien sebesar 2643 pasien. Kenaikan kunjungan pasien untuk poli gigi dan poli KIA adalah pada bulan Oktober dan November yaitu sebesar 322 dan 529 pasien. Nilai MAPE yang dihasilkan pada forecast total kunjungan adalah 8,742, poli umum 6,069, poli gigi 12,579, dan poli KIA 23,139. Fluktuasi jumlah kunjungan pasien Puskesmas Mulyorejo lebih dipengaruhi oleh jumlah kunjungan pasien di poli umum. Saran yang diharapkan bagi pengambil kebijakan sebaiknya dilakukan perencanaan terkait alat, obat, serta tenaga kesehatan yang dibutuhkan pada bulan dimana diramalkan jumlah kunjungan akan mengalami peningkatan di tiap poli di Puskesmas Mulyorejo.
Kata kunci : exponensial smoothing , forecast, pasien, puskesmas

## PENDAHULUAN
Analisis  deret  berkala  merupakan  salah satu  model/teknik  dalam  forecast  yang  banyak dilakukan dalam berbagai bidang, misal teknik, pertanian,  kedokteran  ekonomi,  dan  geoﬁ sik. Tujuan  dari  pemodelan  deret  berkala  tersebut selain  untuk  forecast  adalah  untuk  melakukan pengendalian dan mengenali pola perilaku suatu sistem.  Ada  beberapa  model  forecast  dalam analisis  deret  berkala  yaitu  berdasarkan  pada analisis  hubungan  antar  variabel  yang  akan
diramalkan  dengan  variabel  waktu  antara  lain ARIMA  Box-Jenkins,  metode  pemulusan,  dan proyeksi tren (Wardani & Pereira, 2010).
Model  forecast  penghalusan  ( exponential smoothing )  merupakan  salah  satu  model forecast data berkala ( time series ). Eksponensial smoothing merupakan metode forecast terhadap objek  pengamatan  terbaru.  Metode  forecast ini  menitikberatkan  penurunan  prioritas  pada data  yang  lebih  lama,  artinya  metode  ini  lebih memperhatikan nilai observasi terbaru (Raharja dkk, 2010).
Aprilia, Penerapan Metode Forecast Exponential …
Metode eksponensial smoothing adalah suatu prosedur dengan mengulang perhitungan secara terus  menerus  menggunakan  data  observasi terbaru. Setiap data yang digunakan pada metode ini diberi bobot yang disimbolkan alpha, di mana bobot  ini  ditentukan  secara  bebas  dengan trial and eror. Nilai  alpha  berkisar  antara  0  sampai dengan  1.  Nilai  alpha  yang  menghasilkan  nilai tingkat kesalahan yang paling kecil akan dipilih untuk digunakan dalam model forecast (Garpersz, 2005).
Metode  forecast  exponensial  smoothing ada  beberapa  macam  yaitu  single  exponensial smoothing, double exponensial smoothing, dan tripel exponensial smoothing. Single exponensial smoothing  merupakan  metode  forecast  yang memberikan  pembobotan  secara  exponensial pada data yang lebih lama, data yang lebih baru akan diberi bobot yang lebih besar. Metode ini digunakan untuk data yang berpola ﬂ uktuasi acak tanpa adanya unsur trend dan musiman (Hartono dkk, 2012). Metode double exopensial smoothing atau disebut juga metode dari Brown merupakan metode  pemulusan  dengan  menggunakan  dua kali pemulusan dan satu parameter. Metode ini digunakan  untuk  data  yang  membentuk  pola trend.  Metode triple exponensial smoothing merupakan  metode  merupakan  metode  dengan tiga  parameter  disebut  juga  metode Winter . Metode ini digunakan apabila pola data berbentuk trend  dan  ada  unsur  musiman  (Tannady  & Andrew, 2013).
Metode  penghalusan  mempunyai  banyak kelebihan  bila  dibandingkan  dengan  metode lain  diantaranya  adalah  data-data  dioperasikan dengan  eﬁ sien,  data  yang  dibutuhkan  sedikit, dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  yang berisi trend tertentu atau pola musiman dengan cara memodiﬁ kasi, baik secara manual maupun dengan komputer biaya yang dibutuhkan murah. Metode eksponensial smoothing mempunyai track record keberhasilan yang baik (Yuniastari dan Wirawan, 2014).
Seiring  bertambahnya  jumlah  populasi manusia  dan  semakin  berkembangnya perekonomian  maka  kesadaran  masyarakat akan  kesehatan  semakin  meningkat  pula.  Hal ini  dapat  meningkatkan  jumlah  pengunjung  di fasilitas  kesehatan,  salah  satunya  puskesmas. Jumlah  pasien  yang  meningkat  harus  diiringi
dengan  kesiapan  puskesmas  terkait  pemenuhan fasilitas  dan  peralatan  penunjang  fasilitas (Fuad & Wahyuni, 2014).
Pelayanan fasilitas kesehatan kepada pasien merupakan  kunci  utama  dalam  memberikan kepuasan  pasien.  Kepuasan  yang  didapat dari  pasien  dapat  dinilai  dari  segi tangibility, reliability, responsiveness, assurance, dan empaty (Sudian,  2011).  Beberapa  aspek  tersebut  dapat terlaksana dengan baik apabila ada perencanaan yang matang. Perencanaan yang perlu dilakukan untuk aspek-aspek tersebut adalah perencanaan terkait  fasilitas  pelayanan  kesehatan,  tenaga kerja,  alat  serta  obat-obatan  yang  dibutuhkan untuk  pelayanan.  Permasalahan  yang  terjadi di  Puskesmas  Mulyorejo  adalah  jumlah  pasien yang  harus  dilayani  tidak  sebanding  dengan sumber  daya  yang  ada  di  puskesmas  tersebut. Ketersediaan sumber daya yang tidak memadai dapat mempengaruhi waktu penanganan pasien. Sumber  daya  yang  ada  di  puskesmas  tersebut harus bekerja di luar kapasitasnya (Farihul dkk, 2012).
Data  kunjungan  pasien  di  Puskesmas Mulyorejo  didapatkan  data  selama  3  tahun terakhir  yakni  tahun  2013  jumlah  kunjungan pasien sebesar 19.310 pasien, tahun 2014 sebesar 24.092,  sedangkan  tahun  2015  sebesar  34.001 pasien.  Selama  3  tahun  berturut-turut  jumlah kunjungan pasien mengalami kenaikan. Kenaikan jumlah kunjungan pasien tersebut tidak diiringi dengan  penambahan  jumlah  sumber  daya  yang profesional  serta  persediaan  logistik  lainnya. Hal  ini  berpengaruh  terhadap  pelayanan  yang diberikan  kepada  pasien.  Pelayanan  tersebut meliputi  waktu  tunggu  menjadi  lama,  fasilitas ruang  tunggu  yang  kurang  nyaman,  persediaan obat-obatan  serta  fasilitas  penunjang  lainnya terkait Unit Kegiatan Perorangan (UKP).
Penyelenggaraan  fungsi  UKP  pada Puskesmas dapat terlaksana dengan efektif dan eﬁ sien  jika  ada  perencanaan  yang  matang  baik dari segi tenaga kesehatan, pasien, maupun obat- obatan.  Salah  satu  hal  yang  penting  sebelum melakukan  perencanaan  yaitu  forecast  atau forecasting. Forecast yang dapat dilakukan untuk mendapatkan  perencanaan  penyelenggaraan fungsi  UKP  pada  Puskesmas  adalah  forecast jumlah  pasien  atau  pengunjung  Puskesmas Mulyorejo.  Berdasarkan  uraian  di  atas  maka
perlu  dilakukan  sebuah  penelitian  untuk mengetahui gambaran forecast jumlah kunjungan pasien di Puskesmas pada periode 2016 dengan menggunakan  data  kunjungan  pasien  pada periode Mei 2012–Desember 2015.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  tergolong  penelitian  terapan, yaitu menerapkan metode statistik dalam hal ini metode forecast. Metode forecast yang digunakan adalah metode forecast exponensial smoothing . Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Puskesmas Mulyorejo  dengan  mengambil  data  sekunder jumlah  kunjungan  pasien  selama  periode  Mei 2012  sampai  dengan  Desember  2015.  Waktu penelitian dilakukan selama 3 bulan yaitu pada bulan Februari–Maret 2015.
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara mengambil  44  titik  data  historis  yaitu  jumlah kunjungan  pasien  periode  Mei  2012  sampai dengan Desember 2015. Variabel dependent pada penelitian  ini  adalah  jumlah  kunjungan  pasien sedangkan  variabel  independet  adalah  waktu dalam hal ini per bulan. Analisis data dilakukan dengan menghitung nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ).  MAPE  adalah  nilai  rata- rata  kesalahan  hasil  forecast  yang  digunakan untuk  mengukur  keakuratan  metode  forecast. Analisis data dilakukan dengan bantuan software komputer.

## HASIL
Karakteristik  Pegawai  di  Puskesmas Mulyorejo
Pegawai Puskesmas Mulyorejo didimonasi oleh lulusan D3 yaitu sebesar 48% di mana rata- rata dari mereka adalah akademi kebidanan dan keperawatan, sebanyak 25% pegawai puskesmas adalah  lulusan  SMA/SPK,  23%  lulusan  S1, sedangkan  yang  paling  sedikit  adalah  S2  yaitu sebesar 4%.
Berdasarkan gambar 2 sumber daya yang ada di Puskesmas Mulyorejo sebagian besar berstatus non  PNS  yaitu  sebesar  68%.  Sedangkan  yang berstatus PNS sebesar 32%.

## Karakteristik Kunjungan Pasien Puskesmas
Gambar 3 menunjukkan graﬁ k perbandingan jumlah kunjungan pasien dari tahun 2012–2015. Jumlah kunjungan pasien Puskesmas Mulyorejo mengalami  ﬂ uktuasi  tiap  bulannya  namun  dari tahun ke tahun mengalami peningkatan. Jumlah kunjungan  pasien  tahun  2015  paling  banyak dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya  yakni tiap bulan mencapai2000–3500 pasien.
Gambar 1. Distribusi Jumlah Pegawai Menurut Latar  Belakang  Pendidikan  di
Puskesmas Mulyorejo.
Gambar 2. Distribusi  Jumlah  Pegawai Menurut Status PNS/Non PNS di Puskesmas Mulyorejo.
Gambar 4 menunjukkan adanya peningkatan yang signiﬁ kan kunjungan pasien BPJS dari tahun 2014 ke tahun 2015. Secara keseluruhan jumlah pasien  non  BPJS  lebih  banyak  dibandingkan pasien BPJS.

## Forecast Total Kunjungan Pasien Puskesmas Mulyorejo
Hasil forecast menunjukkan total kunjungan tertinggi  terletak  pada  bulan April  tahun  2016 yaitu  sebanyak  3367  orang.  Penurunan  terjadi terus  menerus  mulai  dari  bulan  mei  hingga jumlah  pengunjung  terendah  terletak  pada bulan  Juli  sebanyak  1735  orang,  namun  pada September  jumlah  kunjungan  pasien  naik  lagi yaitu sebesar 3120 pasien.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  ada  selisih yang  besar  antara  data  aktual  dan  data  hasil forecast pada tahun 2013–2015. Selisih tersebut merupakan  eror  yang  dihasilkan  dari  forecast tersebut.
Nilai MAPE yang dihasilkan pada forecast total  kunjungan  pasien  berbeda-beda  tiap bulannya. Nilai MAPE terkecil dihasilkan pada bulan  Januari  yaitu  sebesar  8,742,  sedangkan terbesar dihasilkan pada forecast bulan Februari yaitu sebesar 59,808. Nilai MAPE tersebut dapat digunakan untuk mengetahui tingkat keakuratan hasil  forecast.  Hasil  forecast  total  kunjungan pasien menunjukkan forecast pada bulan Januari lebih akurat dibanding bulan-bulan lainnya.
Gambar 4. Grafik  Distribusi  Kunjungan Pasien  Berdasarkan  Status  BPJS dan Non BPJS.
Gambar 5. Grafik  Hasil  Forecast  Total K u n j u n g a n   P a s i e n   Ta h u n 2012– 2016.
Gambar 6. Graﬁ k Perbandingan Data Aktual dan  Data  Hasil  Forecast  Total Kunjungan Pasien.
Tabel 1. Nilai  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror ) Per Bulan Bulan MAPE Januari 8,742 Februari 59,808 Maret 25,214 April 18,818 Mei 29,411 Juni 22,205 Juli 27,446 Agustus 33,105 September 14,161 Oktober 15,785 Nopember 14,235 Desember 14,408

## Forecast Kunjungan Pasien Poli Umum
Hasil  forecast  menunjukkan  jumlah kunjungan  pasien  poli  umum  tertinggi  terletak pada  bulan April  tahun  2016  yaitu  sebanyak 2643  orang.  Penurunan  terjadi  terus  menerus mulai dari bulan mei hingga jumlah pengunjung terendah terletak pada bulan Juli sebanyak 1347 orang.
Hasil  forecast  pada  poli  umum  juga menunjukkan  selisih  yang  besar  antara  data aktual  dan  data  hasil  forecast.  Hasil  forecast tahun 2016 menghasilkan kunjungan pasien poli umum yang ﬂ uktuasi.
pasien  poli  umum.  Nilai  MAPE  terkecil dihasilkan pada forecast bulan Januari, sedangkan nilai  MAPE  terbesar  dihasilkan  pada  forecast bulan Februari.

## Forecast Kunjungan Pasien Poli Gigi
Hasil  forecast  menunjukkan  jumlah kunjungan  pasien  poli  gigi  tertinggi  terletak pada  bulan  Oktober  dan  Desember  tahun  2016 yaitu  sebanyak  322  orang,  sedangkan  jumlah pengunjung terendah terletak pada bulan Februari sebanyak 154 orang.
Gambar 7. Graﬁ k Hasil Forecast Kunjungan P a s i e n   P o l i   U m u m   Ta h u n 2012–2016.
Gambar 8. Graﬁ k Perbandingan Data Aktual dan Data Hasil Forecast Kunjungan Pasien Poli Umum.
Tabel 2. Nilai  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror ) Per Bulan Bulan MAPE Januari 6,069 Februari 53,817 Maret 23,381 April 17,35 Mei 28,013 Juni 20,345 Juli 26,226 Agustus 33,132 September 12,807 Oktober 11,956 Nopember 12,222 Desember 13,087
Gambar 9. Graﬁ k Hasil Forecast Kunjungan P a s i e n   P o l i   G i g i   Ta h u n
2012– 2016.
Tabel  2  menunjukkan  nilai  MAPE  atau tingkat  kesalahan  forecast  jumlah  kunjungan
Hasil  forecast  jumlah  kunjungan  pasien mengalami ﬂ uktuasi tiap bulannya. Selisih yang dihasilkan  antara  data  aktual  dan  data  hasil forecast juga sangat besar. Hal ini menyebakan tingkat  kesalahan  forecast  juga  besar,  sehingga tingkat keakuratan forecast juga kecil.
Tabel  3  menunjukkan  nilai  MAPE  atau tingkat kesalahan forecast yang dihasilkan pada forecast kunjungan pasien poli gigi. Nilai MAPE terkecil dihasilkan pada forecast bulan November yaitu  sebesar  12,579  sedangkan  nilai  MAPE terbesar  dihasilkan  pada  bulan  Februari  yaitu sebesar 120,188.

## Forecast Kunjungan Pasien Poli KIA
Hasil  forecast  menunjukkan  jumlah kunjungan pasien Poli KIA tertinggi terletak pada bulan November tahun 2016 yaitu sebanyak 529 orang,  sedangkan  jumlah  pengunjung  terendah terletak pada bulan Februari tahun 2016 sebanyak 167 orang.
Hasil forecast jumlah kunjungan pasien poli KIA  menghasilkan  selisih  yang  besar  dengan data aktual. Selisih tersebut dapat mempengaruhi tingkat  kesalahan  forecast.  Sehingga  tingkat keakuratan forecast juga semakin besar. Jumlah kunjungan  pasien  poli  KIA  terus  mengalami kenaikan pada bulan-bulan akhir.
Gambar 10. Graﬁ k Perbandingan Data Aktual dan Data Hasil Forecast Kunjungan Pasien Poli Gigi.
Tabel 3. Nilai  MAPE  ( Mean Absolute
Percentage Eror ) Per Bulan Bulan MAPE Januari 16,133 Februari 120,188 Maret 30,973 April 40,0599 Mei 29,379 Juni 28,726 Juli 26,879 Agustus 31,001 September 19,899 Oktober 25,692 Nopember 12,579 Desember 16,546
Gambar 11. Grafik  Hasil  Forecast  Jumlah Kunjungan Pasien Poli KIA Tahun 2012–2016.
Gambar 12. Graﬁ k Perbandingan Data Aktual dan Data Hasil Forecast Kunjungan Pasien Poli KIA.
Nilai  MAPE  yang  dihasilkan  dari  forecast kunjungan  pasien  poli  KIA  rata-rata  30–40%. Nilai  MAPE  terkecil  dihasilkan  pada  forecast kunjungan  pasien  poli  KIA  bulan  September yaitu  sebesar  23,139  sedangkan  nilai  MAPE terkecil dihasilkan pada forecast bulan Februari yaitu sebesar 101,708.

## PEMBAHASAN
Data  total  kunjungan  pasien  Puskesmas Mulyorejo  berpola  fluktuasi  tanpa  ada  unsur tren  maupun  musiman.  Pola  data  seperti  data tersebut sangat sesuai untuk dilakukan forecast menggunakan single exponensial smoothing . Menurut  Kristyanto  metode single exponensial smoothing sesuai untuk meramalakan data yang jenis pola datanya ﬂ uktuasi acak, tanpa ada unsur tren dan musiman (Krityanto, 2012).
Metode single exponensial smoothing merupakan  metode  forecast  dengan  cara penghalusan ﬂ uktuasi dari hasil forecast. Forecast dengan  metode single exponensial smoothing pada setiap datanya akan diberikan bobot yang disimbolkan dengan alpha. Nilai alpha berkisar antar 0 sampai dengan 1 (Biri dkk, 2013). Nilai alpha pada model forecast yang digunakan untuk total kunjungan pasien ditentukan dari hasil trial and eror . Nilai alpha yang didapat setelah proses trial and eror adalah  0,05.  Nilai  alpha  sebesar 0,05 ini kemudian dimasukkan ke dalam model forecast single exponensial smoothing dengan pengolahan dengan bantuan software komputer.
Ukuran  keakuratan  metode  forecast  dapat dilihat dengan beberapa parameter yaitu MAD, MSE,  dan  MAPE.  MAD  ( Mean Absolute Deviation )  adalah  rata-rata  kesalahan  absolut dari  hasil  forecast.  MSE  ( Mean Square Error ) adalah  rata-rata  kuadrat  eror  hasil  forecast. MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror ) adalah  nilai  yang  dihasilkan  dari  menghitung rata-rata persentase kesalahan. Perhitungan nilai MAPE  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  forecast  (Sahli,  2013).  Penggunaan nilai alpha sebesar 0,05 pada model forecast ini menghasilkan MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya. Nilai MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya ini dihasilkan karena forecast dilakukan tiap  bulan  dengan  menggunakan  data  tahunan. Nilai  MAPE  yang  terkecil  untuk  forecast  total kunjungan pasien Puskesmas Mulyorejo adalah pada bulan Januari yaitu 8,742. Nilai MAPE ini menunjukkan bahwa forecast pada bulan Januari lebih akurat dibandingkan bulan-bulan lainnya.
Dari  hasil  forecast  dapat  diketahui  bahwa kenaikan jumlah kunjungan pasien terjadi pada bulan-bulan  memasuki  musim  pancaroba. Pada  tahun  2016  kenaikan  jumlah  kunjungan pasien  terjadi  pada  bulan April  sebesar  3367 pasien yaitu naik 32,4% dari bulan sebelumnya. Jumlah  kunjungan  pasien  terendah  pada  bulan Juli sebesar 1735 pasien yaitu turun 34,6% dari bulan  sebelumnya.  Kenaikan  tersebut  terjadi karena pada bulan April telah memasuki musim pancaroba. Penurunan jumlah kunjungan pasien terjadi  pada  bulan-bulan  Ramadhan  dan  Idul Fitri, di mana pada bulan-bulan tersebut jam buka pelayanan  setiap  harinya  pada  bulan  tersebut tidak penuh. Penurunan juga dapat terjadi karena banyak masyarakat di wilayah kerja Puskesmas Mulyorejo pulang ke kampung halaman.
Data  kunjungan  pasien  poli  umum Puskesmas Mulyorejo berpola ﬂ uktuasi tanpa ada unsur  tren  maupun  musiman.  Pola  data  seperti data  tersebut  sangat  cocok  untuk  dilakukan forecast  menggunakan single exponensial smoothing . Metode single exponensial smoothing merupakan  metode  forecast  dengan  cara penghalusan ﬂ uktuasi dari hasil forecast. Forecast dengan  metode single exponensial smoothing pada setiap datanya akan diberikan bobot yang disimbolkan dengan alpha. Nilai alpha berkisar antar 0 sampai dengan 1.
Tabel 4. Nilai  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror ) Per Bulan Bulan MAPE Januari 37,978 Februari 101,708 Maret 35,739 April 30.796 Mei 38,048 Juni 27,398 Juli 37,977 Agustus 43,748 September 23,239 Oktober 38,149 Nopember 24,89 Desember 28,624
Aprilia, Penerapan Metode Forecast Exponential …
Nilai  alpha  pada  model  forecast  yang digunakan  untuk  total  kunjungan  pasien ditentukan  dari  hasil trial and eror .  Nilai alpha  yang  didapat  setelah  proses trial and eror adalah  0,05.  Nilai  alpha  sebesar  0,05  ini kemudian dimasukkan ke dalam model forecast single exponensial smoothing dengan  bantuan komputer.
MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror) adalah  nilai  yang  dihasilkan  dari  menghitung rata-rata  persentase  kesalahan.  Perhitungan nilai  MAPE  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  forecast.  Penggunaan  nilai alpha  sebesar  0,05  pada  model  forecast  ini menghasilkan MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya. Nilai MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya ini dihasilkan karena forecast dilakukan tiap  bulan  dengan  menggunakan  data  tahunan. Nilai  MAPE  yang  terkecil  untuk  forecast  total kunjungan pasien Puskesmas Mulyorejo adalah pada bulan Januari yaitu 6,069. Nilai MAPE ini menunjukkan bahwa forecast pada bulan januari lebih akurat dibandingkan bulan-bulan lainnya.
Dari  hasil  forecast  dapat  diketahui  bahwa kenaikan  jumlah  kunjungan  pasien  poli  umum terjadi  pada  bulan-bulan  memasuki  musim pancaroba.  Pada  tahun  2016  kenaikan  jumlah kunjungan pasien terjadi pada bulan April sebesar 2643 pasien yaitu 22,1% dari bulan sebelumnya. Jumlah  kunjungan  pasien  terendah  pada  bulan Juli sebesar 1347 pasien yaitu turun 32,1% dari bulan sebelumnya.
Kenaikan tersebut terjadi karena pada bulan April telah memasuki musim pancaroba, di mana pada musim pancaroba muncul penyakit-penyakit yang  menyertai  musim  tersebut.  Penyakit- penyakit tersebut diantaranya adalah batuk dan pilek yang banyak diderita masyarakat khususnya Mulyorejo saat musim pancaroba.
Penurunan jumlah kunjungan pasien terjadi pada  bulan-bulan  Ramadhan  dan  Idul  Fitri, di  mana  pada  bulan-bulan  tersebut  jam  buka pelayanan  setiap  harinya  pada  bulan  tersebut tidak penuh. Penurunan juga dapat terjadi karena banyak masyarakat di wilayah kerja Puskesmas Mulyorejo pulang ke kampung halaman.
Jumlah  kunjungan  pasien  poli  umum merupakan  penyumbang  jumlah  kunjungan pasien  terbanyak  daripada  poli-poli  lainnya. Sebagian  besar  pasien  Puskesmas  Mulyorejo
merupakan  pasien  yang  berobat  di  poli  umum. Selain  berobat  poli  umum  juga  melayani permintaan surat keterangan sehat ataupun sakit sehingga  banyak  pasien  yang  memanfaatkan pelayanan  di  poli  umum  meskipun  mereka sebenarnya tidak sakit.
Data kunjungan pasien poli gigi Puskesmas Mulyorejo  berpola  fluktuasi  tanpa  ada  unsur tren  maupun  musiman.  Pola  data  seperti  data tersebut  sangat  cocok  untuk  dilakukan  forecast menggunakan single exponensial smoothing. Metode single exponensial smoothing merupakan metode  forecast  dengan  cara  penghalusan ﬂ uktuasi  dari  hasil  forecast.  Forecast  dengan metode single exponensial smoothing pada setiap datanya akan diberikan bobot yang disimbolkan dengan alpha. Nilai alpha berkisar antar 0 sampai dengan 1.
Nilai  alpha  pada  model  forecast  yang digunakan  untuk  total  kunjungan  pasien ditentukan dari hasil trial and eror . Nilai alpha yang didapat setelah proses trial and eror adalah 0,05.  Nilai  alpha  sebesar  0,05  ini  kemudian dimasukkan  ke  dalam  model  forecast single exponensial smoothing dengan  pengolahan dengan bantuan software komputer.
MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror ) adalah  nilai  yang  dihasilkan  dari  menghitung rata-rata  persentase  kesalahan.  Perhitungan nilai  MAPE  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  forecast.  Penggunaan  nilai alpha  sebesar  0,05  pada  model  forecast  ini menghasilkan MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya. Nilai MAPE yang berbeda-beda setiap bulannya ini dihasilkan karena forecast dilakukan tiap  bulan  dengan  menggunakan  data  tahunan. Nilai  MAPE  yang  terkecil  untuk  forecast  total kunjungan pasien Puskesmas Mulyorejo adalah pada bulan November yaitu 12,579. Nilai MAPE ini  menunjukkan  bahwa  forecast  pada  bulan November lebih akurat dibandingkan bulan-bulan lainnya.
Hasil forecast jumlah pengunjung Poli Gigi di Puskesmas Mulyorejo tahun 2016 mengalami ﬂ uktuasi tiap bulannya, namun ﬂ uktuasi tersebut cenderung  meningkat  pada  bulan  September, Oktober, November, dan Desember. Peningkatan tersebut disebabkan karena pada bulan September ada  program  Bulan  Kesehatan  Gigi  Nasional di  mana  ada  sebuah  reward  untuk  pasien  yang
Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 5, No. 2 Desember 2016: 146–156
memeriksakan  giginya  sehingga  memotivasi masyarakat untuk datang ke Poli Gigi Puskesmas Mulyorejo.
Peningkatan  jumlah  pasien  tersebut  juga dikarenakan ada program skrining berkala untuk anak  SD  khususnya  pemeriksaan  gigi.  Jumlah kunjungan  pasien  poli  gigi  paling  banyak  pada bulan  Oktober  dan  Desember  sebesar  322 pasien  yaitu  10,6%  dari  bulan  sebelumnya. Jumlah kunjungan terendah pada bulan Februari sebesar 154 pasien yaitu turun 37,6% dari bulan sebelumnya.
Data kunjungan pasien poli KIA Puskesmas Mulyorejo  berpola  fluktuasi  tanpa  ada  unsur tren  maupun  musiman.  Pola  data  seperti  data tersebut  sangat  cocok  untuk  dilakukan  forecast menggunakan single exponensial smoothing. Metode single exponensial smoothing merupakan metode  forecast  dengan  cara  penghalusan ﬂ uktuasi  dari  hasil  forecast.  Forecast  dengan metode single exponensial smoothing pada setiap datanya akan diberikan bobot yang disimbolkan dengan alpha. Nilai alpha berkisar antar 0 sampai dengan 1.
Nilai  alpha  pada  model  forecast  yang digunakan  untuk  total  kunjungan  pasien ditentukan dari hasil trial and eror . Nilai alpha yang didapat setelah proses trial and eror adalah 0,05.  Nilai  alpha  sebesar  0,05  ini  kemudian dimasukkan  ke  dalam  model  forecast single exponensial smoothing dengan  pengolahan dengan bantuan software komputer.
MAPE  ( Mean Absolute Percentage Eror) adalah  nilai  yang  dihasilkan  dari  menghitung rata-rata  persentase  kesalahan.  Perhitungan nilai  MAPE  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  forecast.  Penggunaan  nilai alpha  sebesar  0,05  pada  model  forecast  ini menghasilkan MAPE yang berbeda-beda setiap bulan.  Nilai  MAPE  yang  berbeda-beda  setiap bulan  ini  dihasilkan  karena  forecast  dilakukan tiap bulan dengan menggunakan data tahunan.
Nilai  MAPE  yang  terkecil  untuk  forecast total  kunjungan  pasien  Puskesmas  Mulyorejo adalah pada bulan September yaitu 23,139. Nilai MAPE  ini  menunjukkan  bahwa  forecast  pada bulan  September  lebih  akurat  dibandingkan bulan-bulan lainnya.
Dari  hasil  forecast  dapat  diketahui  bahwa kenaikan jumlah kunjungan pasien terjadi pada bulan  November  sebanyak  529  pasien  yaitu 13,7% dari bulan sebelumnya. Jumlah kunjungan pasien paling sedikit terjadi pada bulan Februari sebesar 168 orang yaitu turun 24,5% dari bulan sebelumnya.  Kenaikan  ini  disebabkan  karena banyak masyarakat khususnya para istri yang ber- KB  dan  imunisasi  pada  bayi  di  bulan  tersebut. Selain itu poli KIA juga melayani imunisasi TT untuk perempuan yang akan menikah, sehingga kemungkinan pada bulan yang diperkirakan akan mengalami  kenaikan  jumlah  kunjungan  pasien tersebut  dapat  terjadi  karena  adanya  musim menikah.  Peningkatan  juga  dapat  dipengaruhi oleh adanya PIN dimana akan ada reward yang diberikan pada peserta imunisasi yang datang ke poli KIA untuk imunisasi.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Hasil  forecast  jumlah  kunjungan  pasien  di Puskesmas Mulyorejo tahun 2016 secara umum mengalami  fluktuasi  tiap  bulannya.  jumlah kunjungan  terbesar  terjadi  pada  bulan  April sedangkan jumlah kunjungan terkecil terjadi pada bulan Juli. Jumlah kunjungan pasien poli umum terbesar  terjadi  pada  bulan  April  sedangkan jumlah terendah terjadi pada bulan Juli.
Jumlah kunjungan pasien poli gigi terbesar pada  bulan  Oktober  dan  Desember  sedangkan terkecil  terjadi  pada  bulan  Februari.  Jumlah kunjungan  pasien  poli  KIA  paling  banyak terjadi pada bulan November sedangkan paling sedikit terjadi pada bulan Februari. Nilai MAPE terkecil  untuk  forecast  total  kunjungan  pasien Puskesmas  Mulyorejo  adalah  8,742  yaitu  pada bulan Januari.
Nilai MAPE terkecil untuk forecast jumlah kunjungan  poli  umum  adalah  6.609  yaitu  pada bulan Januari. Nilai MAPE terkecil untuk forecast jumlah kunjungan poli gigi adalah 12,579 yaitu pada  bulan  November.  Nilai  MAPE  terkecil untuk  forecast  jumlah  kunjungan  pasien  poli KIA adalah 23,239 yaitu pada bulan November. Peningkatan  dan  penurunan  jumlah  kunjungan
Aprilia, Penerapan Metode Forecast Exponential …
pasien  di  Puskesmas  Mulyorejo  dominan dipengaruhi  oleh  jumlah  kunjungan  pasien  di Poli  Umum  karena  di  poli  umum  memberikan banyak pelayanan selain pelayanan berobat.
Peningkatan  jumlah  kunjungan  pasien  di poli umum paling tinggi terjadi pada bulan-bulan musim pancaroba, sedangkan penurunan jumlah kunjungan pasien terjadi pada bulan Ramadhan dan  Idul  Fitri.  Peningkatan  jumlah  kunjungan pasien  paling  tinggi  di  Poli  Gigi  terjadi  pada bulan  dimana  ada  program  Bulan  Kesehatan Gigi  Nasional.  Peningkatan  jumlah  kunjungan pasien  Poli  KIA  terjadi  secara  tidak  menentu. Peningkatan  tersebut  dapat  dipengaruhi  adanya pekan imunisasi.

## Saran
Saran  yang  diharapkan  bagi  pengambil kebijakan  dari  kesimpulan  diatas  adalah sebaiknya  dilakukan  perencanaan  terkait  alat, obat,  serta  tenaga  kesehatan  yang  dibutuhkan pada bulan di mana diramalkan jumlah kunjungan akan mengalami peningkatan di masing-masing Poli yang ada di Puskesmas Mulyorejo.
Perencanaan  yang  dapat  dilakukan  salah satunya dengan menambah sumber daya yang ada dibagian loket, loket merupakan pelayanan yang paling  awal  yang  diterima  oleh  pasien.  Ruang tunggu  untuk  pasien  mengantri  perlu  ditambah fasilitas  kursi,  karena  pada  hari-hari  tertentu kunjungan  pasien  melebihi  kapasitas  ruang tunggu yang tersedia dan sebagian ada yang tidak mendapat tempat duduk untuk menunggu.
Pada  poli  umum  perlu  dilakukan perencanaan terkait jumlah perawat serta dokter yang melayani pasien. Selain itu ruang pelayanan untuk  poli  umum  juga  terlalu  sempit  sehingga apabila ditambah tenaga kesehatan lagi ruangnya kurang memadai. Jumlah kunjungan pasien yang mengalami  penurunan  hendaknya  dilakukan evaluasi terkait penurunan jumlah kunjungan di masing-masing poli tersebut.
Forecast  akan  lebih  efektif  jika  eror atau  kesalahan  yang  dihasilkan  kecil.  Perlu penelitian  lebih  lanjut  tentang  metode  forecast yang  tepat  untuk  forecast  jumlah  kunjungan pasien. Setiap metode forecast dipengaruhi oleh jumlah  data  yang  digunakan  serta  pola  data
yang  digunakan.  Jumlah  titik  data  yang  lebih banyak  akan  menghasilkan  forecast  yang  lebih baik pula. Pemilihan metode forecast sebaiknya memperhatikan bentuk pola datanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Biri,  R.,  Langi, Y.A.R.,  Paendong,  M.S.  2013. Penggunaan Metode Exponensial Smoothing dalam Meramal Pergerakan Inﬂ asi Kota Palu. Jurnal Ilmiah Sains. Vol. 13.
Farihul, M.L., Anggraeni, W., Aulia, V.R. 2012. Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien  Rawat Jalan  Menggunakan  Metode  Genetic  Fuzzy Systems:  Studi  Kasus  Rumah  Sakit  Usada Sidoarjo. Jurnal Teknik ITS. Vol. 1.
Fuad.,  Wahyuni.  2014.  Prediksi  Kunjungan Pasien  Baru  Perbangsal  Rawat  Inap  Tahun 2015  dengan  Metode  ARIMA  di  BLUD RSU  Banjar. Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia. Vol. 3.
Gaspersz.  2005. Production Planning and Inventory Control , Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
Hartono,  dkk.  2012.  Perbandingan  Metode Single Exponensial Smoothing dan Metode Exponensial Smoothing Adjusted for Trend (Holt’s Method) untuk Meramalkan Penjualan (Studi  Kasus:  Toko  Onderdil  Mobil  “Prodi Purwodadi”). Jurnal Eksis. Vol. 5.
Kristyanto, W.A. 2012. Prediksi Periode Serangan Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Dasarian Awal  Bulan  Hujan  Menggunakan Metode Exponential Smoothing .  Salatiga.
Program  Studi  Teknik  Informatika  FTI- UKSW.
Raharja, dkk. 2010. Penerapan Metode Exponensial Smoothing untuk Forecast Penggunaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel Divre3 Surabaya.
Jurnal Sistem Informasi.
Sahli, M., 2013. Penerapan Metode Exponensial Smoothing dalam  Sistem  Informasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku (Studi Kasus  Toko  Tirta  Harum). Jurnal Simetris. Vol. 3.
Sudian,  T.  2010.  Hubungan  Pelayanan  Pasien Terhadap  Mutu  Pelayanan  Kesehatan  RS Cut  Mutia  Kabupaten Aceh  Utara. Jurnal Kesehatan Masyarakat.
Tannady,  H.,  Andrew,  F.  2013.  Analisis Perbandingan  Metode  Regresi  Linier  dan Exponensial Smoothing dalam  Parameter Tingkat  Error. Jurnal Teknik dan Ilmu
Komputer. Vol. ...... Wardhani,  A.R.,  Pereira,  S.M.  2010.  Studi
Analisis Forecast.
Forecast  dengan  Metode  Deret  Berkala. Widya
Teknika . Vol. 18.
Yuniastari, K., Wirawan, IGP. 2014. “Permintaan Produk Perak Menggunakan Metode Moving Average dan Exponensial Smoothing ”. Jurnal Sistem Informatika.