Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Menggunakan Metode  ARIMA , SES dan Holt-Winters di  Balai  Kesehatan Masyarakat XYZ
Forecasting  the  Number  of  Outpatient  Patient  Visits  Using  the ARIMA, SES And Holt-Winters Methods at XYZ Community Health Center

## Ilham Basri K.
Universitas  Komputer  Indonesia,  Dipati  Ukur  112-116  Coblong,  Lebakgede,  Bandung,  Jawa Barat – 40132 IlhamBasriK@email.unikom.ac.id
Abstrak. Seiring  bertambahnya  jumlah  populasi  manusia  dan  keadaan  perekonomian  yang semakin  maju,  maka  kesadaran  masyarakat  terhadap  kesehatan  semakin  meningkat.  Hal  ini dapat meningkatkan jumlah kunjungan pasien yang harus diiringi dengan kesiapan pihak balai kesehatan masyarakat dalam pemenuhan fasilitas dan alat penunjang pelayanan, peralatan yang dibutuhkan  di  bagian  tempat  pendaftaran  rawat  jalan  diantaranya  dokumen  yang  harus disesuaikan  dengan  jumlah  pasien.  Oleh  karena  itu  pihak    balai  kesehatan  masyarakat  harus melakukan  kegiatan  perencanaan  yang  matang  salah  satunya  dengan  melakukan  kegiatan peramalan ( Forecasting ) agar pelayanan tetap berjalan dengan baik.Penelitian ini melakukan peramalan  menggunakan  metode  ARIMA ,  Single  Exponential  Smoothing  Dan  Holt-Winters yang sangat cocok untuk mengolah data yang bersifat time series seperti pada kunjungan pasien rawat jalan. Data dari pasien rawat jalan yaitu kunjungan pasien selama 5 tahun dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2018 yang dimana data rawat jalan ini di ambil dari jumlah total kunjungan pasien rawat jalan dari kategori – kategori data kunjungan : Umum, Klinik, BPJS, Non  BPJS  (SKM),  Non  BPJS  (Gakinda)  Daftar  pasien  baru  dan  Daftar  pasien  yang  lama kemudian  diprediksi  tingkat  kunjungan  pasien    selama  2  tahun  berikutnya  yaitu  dari  Januari 2019  sampai  dengan  Desember  2020.  Penelitian  ini    membandingkan  metode  yang  paling terbaik diantara ke 3 metode time series tersebut, Selanjutnya hasil peramalan akan dilakukan perbandingan dengan data sebenarnya untuk melihat akurasi dan mencari peramalan mana yang paling baik. Hasil akhir menunjukkan Nilai MAPE dari metode ARIMA untuk data kunjungan pasien bernilai 22.55%, metode Single Exponential Smoothing bernilai 9.74% dan metode Holt- Winters bernilai 7.90%. dapat dikatakan nilai error yang terkecil adalah Holt-Winters 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 untuk peramalan 2 tahun kedepannya. hasil rata-rata perbulan ini dijadikan acuan jumlah  penggunjung  yang  datang  untuk  tiap  bulannya  kisaran  2245  orang  setelah  itu  tahap terakhir yang dilakukan ialah membuat suatu perancangan strategis menggunakan teknik analisis SWOT  yang  di  kombinasikan  dengan  hasil  prediksi  menggunakan  metode Holt-Winters 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.
Kata Kunci : ARIMA , Analisis SWOT , Holt-Winters , Kunjungan Pasien, MAPE, Peramalan, Single Exponential Smoothing.
Abstract . As the number of human population increases and the state of the economy is getting more advanced, the people's awareness of health is increasing. This can increase the number of patient  visits  that  must  be  accompanied  by  the  readiness  of  the  public  health  center  in  the fulfillment of facilities and supporting services, equipment needed in the outpatient registration area including documents that must be adjusted to the number of patients. Therefore, the public
health  center  must  conduct  careful  planning  activities,  one  of  them  is  by  doing  Forecasting activities so that the service will continue to run well. This research is Forecasting using the ARIMA method, Single Exponential Smoothing and Holt-Winters which are very suitable for processing data that is time series as in outpatient visits. Data from outpatients is patient visits for 5 years from January 2014 to December 2018 where outpatient data were taken from the total number of outpatient visits from visit data categories: General, Clinic, BPJS, Non BPJS (SKM ), Non BPJS (Gakinda) List of new patients and the list of patients who were then predicted the level of patient visits during the next 2 years, namely from January 2019 to December 2020. This  study  compares  the  best  method  among  the  3  time  series  methods.  Forecast  will  be compared with actual data to see accuracy and find out which Forecast is best. The final results show the MAPE value of the ARIMA method for patient visit data is worth 22.55%, the Single Exponential Smoothing method is worth 9.74% and the Holt-Winters method are worth 7.90%. it can be said that the smallest error value is Holt-Winters from 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 for Forecasting for the next 2 years. This monthly average result is used as a reference for the number of visitors who come for each month around 2245 people after that the last step taken is to make a strategic design using the SWOT analysis technique combined with prediction results using the Holt-Winters method in getting a conclusion that can make documents which is only around 2245 documents / person, especially outpatient data for problem solutions that occur at public health centers.
Keywords:  ARIMA,  Forecasting,  Holt-Winters,  MAPE,  Patient  Visits,  Single  Exponential Smoothing, SWOT Analysis .

## 1. Pendahuluan
Seiring bertambahnya jumlah populasi manusia dan keadaan perekonomian yang semakin maju, maka kesadaran  masyarakat  terhadap  kesehatan  semakin  meningkat.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  jumlah kunjungan  pasien  yang  apabila  masyarakat  akan  berkunjungan  untuk  berobat,  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.
Balai  Kesehatan  Masyarakat  merupakan  unit  kesehatan  yang  mengatasi  masalah-masalah  kesehatan yang ada pada masyarakat, tujuan dari berdirinya balai kesehatan masyarakat ialah untuk meningkatkan kesehatan yang ada pada lingkungan masyarakat setempat [1].
Peramalan adalah ilmu yang digunakan untuk memprediksi sesuatu atau nilai yang belum terjadi dan memiliki tujuan untuk memprediksi sesuatu yang akan terjadi di masa depan [2].
Peramalan dilakukan dengan menggunakan 3 metode dengan data 5 tahun dan di ramalakan 2 tahun berikutnya, metode-metodenya yaitu Autoregressive Moving Average (ARIMA), Single Exponential Smoothing (SES) dan Holt-Winters kemudian hasil peramalan dengan metode terpilih dikombinasikan dengan Analisis SWOT karena Analisis SWOT merupakan analisis kondisi internal maupun eksternal suatu organisasi yang selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk merancang strategi dan program kerja, sehingga dapat mengambil keputusan dengan baik [3] .

## 2. Metode

## 2.1. 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 [4]. Berikut adalah metode-metode time series:

## 2.1.1 Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Autoregresif  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  sering  juga  disebut  metode  runtun  waktu BoxJenkins  yang  menggunakan  data  deret  waktu  untuk  peramalan  yang  mempunyai  validitas  dan ketepatan yang sangat baik [5]
Model umum untuk proses ARIMA adalah campuran dari ordo p (AR(p)) dan moving average ordo q (MA(q)) murni yang dinyatakan dalam persamaan matematika.
Xt = ϕ1Xt-1+ ϕ2Xt-2+...+ ϕpXt-p+ ɛt-ϴ1ɛ(t-1)- ϴ2ɛ(t-2)-...- ϴqɛ(t-q).........................................................(1) dimana:
Xt : data pada periode ke-t ϕp : parameter autoregressive ke-p ϴq : parameter moving average ɛt : nilai kesalahan pada saat t

## 2.1.2 Metode Single Eksponensial Smoothing
Metode Single Eksponensial Smoothing merupakan Model asumsi data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang  tetap,  tanpa  trend  atau  pola  pertumbuhan  konsisten  [6].  Rumus  untuk  Simple  exponential smoothing adalah sebagai berikut:
Ft+1 = α * Xt + (1 – α) * Ft (1)………………………….(2) dimana: Ft = peramalan untuk periode t. Xt + (1-α) = Nilai aktual time series Ft+1 = peramalan pada waktu t + 1 ` α = konstanta perataan antara 0 dan 1

## 2.1.3 Metode Holt-Winters
Metode ini digunakan untuk mengatasi permasalahan adanya trend dan indikasi musiman dari satu time- series data, yang merupakan gabungan dari metode Holt dan metode Winters [7]. 𝑳𝒕 = 𝜶 ( 𝒀𝒕 − 𝑺𝒕 − 𝒔 ) + ( 𝟏 − 𝜶 )( 𝑳𝒕 − 𝟏 + 𝒃𝒕 − 𝟏 )....................(3) 𝒃𝒕 = 𝜷 ( 𝑳𝒕 − 𝑳𝒕 − 𝟏 ) + ( 𝟏 − 𝜷 ) 𝒃𝒕 − 𝟏 ...................................(4) 𝑺𝒕 = 𝜸 ( 𝒀𝒕 − 𝑳𝒕 ) + ( 𝟏 − 𝜸 ) 𝑺𝒕 − 𝒔 .........................................(5) 𝑭𝒕 + 𝒎 = 𝑳𝒕 + 𝒃𝒕𝒎 + 𝑺𝒕 − 𝒔 + 𝒎 ..........................................(6) Dimana : 𝑠 = Panjang musiman.
𝐹𝑡 + 𝑚 = Peramalan untuk 𝑚 periode berikutnya.
𝐿𝑡 = Nilai pemulusan keseluruhan. 𝑏𝑡 = Komponen trend.
𝑆𝑡 = Komponen musiman

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

## 2.2.1 Mean Square Error (MSE)
Cara yang cukup sering digunakan dalam mengevaluasi hasil peramalan yaitu dengan menggunakan metode Mean  Squared  Error (MSE).  Dengan  menggunakan  MSE,  error  yang  ada  menunjukkan seberapa besar perbedaan hasil estimasi dengan data actual [8]. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati
MSE = ∑(#$%&'&(&) +$,&-&'&)) ! ) ………………………..(7) dimana :
n = jumlah periode data
2.2.2 Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) digunakan untuk mencari keakuratan hasil peramalan dengan data history dengan menggunakan rumus [8]. Semakin kecil nilai yang dihasilkan semakin bagus pula hasil peramalan yang dilakukan.
MSE = 9 ∑(/ " 0/ " ˆ) # ) …………………………………..…(8)

## 2.2.3 Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean Absolute Deviation adalah ukuran kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. Nilai MAD dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut  dari kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n) [8].
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |3&4& &#45&'0+$,&-&'&)|
) ……………………..(9)
dimana :
n = jumlah periode data

## 2.2.4 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Metode  ini  melakukan  perhitungan  perbedaan  antara  data  asli  dan  data  hasil  peramalan.  Perbedaan tersebut  diabsolutkan,  kemudian  dihitung  ke  dalam  bentuk  persentase  terhadap  data  asli.  Hasil persentase tersebut kemudian didapatkan nilai mean -nya. [8].
PE = = 6 " 07 " 6 " > (100) ………………………………..…..(10)
Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Percentage Error)
MPE = ∑ 894 ) ) :;< Nilai Tengah Galat Persentase Absolut ( Mean Absolut Percentage Error ) MAPE = ∑
|894| ) ) :;< …………………………………....(11)
Dimana Xt = Data history atau Data aktual pada periode ke - t Ft = Data hasil ramalan pada periode ke - t n = jumlah data yang digunakan t = periode ke – t

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 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.  Selanjutnya  data  ini  di  olah menggunakan dengan menggunakan 3 metode yaitu Metode ARIMA, Exponential Smoothing dan Holt- Winters.

## Tabel 3.1 Data Kunjungan Pasien Balai Kesehatan Masyarakat XYZ
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

## 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 3.1 Flowchart Tahapan Penelitian Secara Umum
Dari gambar 3.1 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 ARIMA, Single Exponential Smoothing Dan Holt-Winters
4. Menghitung hasil peramalan dengan data aktual pada tahun 2018
5. Membandingkan nilai rata-rata terkecil data kunjungan terhadap metode ARIMA, Single Exponential Smoothing Dan Holt-Winters
Data Pungunjung Pola Data Holt-Winters Single Exponential Smoothing Penerapan Model ARIMA Hasil Peramalan METODE TERPILIH Menghitung Dengan Data Aktual Tahun X Untuk Mengukur Akurasi
Nilai Rata-Rata Terkecil

## 6. Hasil metode terpilih yang digunakan

## 3.3. Peramalan Menggunakan Metode ARIMA
Peramalan kunjungan pasien bulan januari 2014 sampai dengan Desember 2018 di dapat nilai Forecast ARIMA 0,1,1 selama setahun (2018) kemudian dilakukan uji data dengan data actual
Tabel 3.2 Hasil Forecast ARIMA (0,1,1) 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 3126.22 -194.22 194.22 37721.4084 0.066241473 50 2540 3130.49 -590.49 590.49 348678.4401 0.232476378 51 2677 3134.75 -457.75 457.75 209535.0625 0.17099365 52 2896 3139.02 -243.02 243.02 59058.7204 0.083915746 53 2748 3143.28 -395.28 395.28 156246.2784 0.143842795 54 1846 3147.54 -1301.54 1301.54 1694006.372 0.705059588 55 2744 3151.81 -407.81 407.81 166308.9961 0.148618805 56 2617 3156.07 -539.07 539.07 290596.4649 0.205987772 57 2264 3160.34 -896.34 896.34 803425.3956 0.395909894 58 2877 3164.6 -287.6 287.6 82713.76 0.099965242 59 2550 3168.86 -618.86 618.86 382987.6996 0.242690196 60 2622 3173.13 -551.13 551.13 303744.2769 0.210194508 Totals 31313 37796.11 -6483.11 6483.11 4535022.875 2.705896046 Forecast ARIMA 0,1,1 RMSE 614.751 MAD 540.259 MSE 377918.573 MAPE 22.55%

## 3.4. Peramalan Menggunakan Metode Single Exponential Smothing
Peramalan kunjungan pasien bulan januari 2014 sampai dengan Desember 2018 di dapat nilai Forecast Single  Exponential  Smoothing Alpha (α  :  0,2)  selama  setahun  (2018)  kemudian  dilakukan  uji  data dengan data actual.
Tabel 3.3 Hasil Forecast Single Exponential Smoothing (0,2) 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 2932 0 0 0 0 50 2540 2932 -392 392 153664 0.154330709
Catatan Kemajuan Studi Program Pascasarjana | U N I K O M
51 2677 2853.6 -176.6 176.6 31187.56 0.065969369 52 2896 2818.28 77.72 77.72 6040.3984 0.026837017 53 2748 2833.824 -85.824 85.824 7365.758976 0.031231441 54 1846 2816.659 -970.659 970.659 942179.2825 0.525817551 55 2744 2622.527 121.472 121.472 14755.60227 0.044268455 56 2617 2646.821 -29.8218 29.8218 889.3450039 0.011395448 57 2264 2640.857 -376.857 376.857 142021.5831 0.166456498 58 2877 2565.486 311.513 311.513 97040.96701 0.108277369 59 2550 2627.788 -77.7888 77.7888 6051.098441 0.030505414 60 2622 2612.231 9.76895 9.76895 95.43247545 0.003725765 Totals  31313 32902.07 -1589.07  2630.02 1401291.028 1.168815035 Forecast Single Exponential Smoothing Alpha (α : 0,2) RMSE 341.722 MAD 219.169 MSE 116774.252 MAPE 9.74%

## 3.5. Peramalan Menggunakan Metode Holt-Winters
Proses  kerja  dari  metode Holt-Winters hampir  sama  dengan  arima  dan  SES  yaitu  hasil  peramalan kunjungan  pasien  bulan  januari  2014  sampai  dengan  Desember  2018  di  dapat  nilai Forecast Holt- Winters Alpha (α = 0:3 β = 0:1 γ = 0:1) selama setahun (2018) kemudian dilakukan uji data dengan data actual
Tabel 3.4 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%

## 3.6. Analisis Model
Berdasarkan dari ketiga model yaitu ARIMA, Single Exponential Smoothing dan Holt-Winters dari data Kunjungan Pasien, dengan membandingkan nilai rata-rata error masing-masing model yaitu:
Tabel 3.5 Hasil Perhitungan nilai Error Kunjungan Pasien
Metode Nilai MAPE Keterangan ARIMA 22.55% Cukup / Layak Single Exponential Smoothing 9.74% Sangat Baik Holt-Winters 7.90% Sangat Baik
Pada tabel 3.5 diatas dapat dikatakan nilai error yang terkecil adalah Holt-Winters dari dengan MAPE 7.90% yang di mana dikatakan sebagai kategori peramalan yang sangat baik.

## 3.7. Analisis Hasil Peramalan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  peramalan  ( Forecast,Lower,Upper )  selama  24  periode  dari  januari  2019 sampai desember 2020 dari ke 3 metode: ARIMA, S ingle Exponential Smoothing maupun Holt-Winters , dan dihitung jumlah total keseluruhan dan nilai rata-rata perbulan dari peramalan
Tabel 3.6 Hasil Peramalan Kunjungan Pasien 24 periode berikutnya
Forecast Kunjungan Pasien ARIMA(A), SES(S), Holt-Winters (H) 2020-2021 Periode (p) Forecast Lower Upper A S H A S H A S H 61 2616.74 2624.46 2459.53 2036.87 2062.17 1967.51 3196.61 3186.74 2951.55 62 2621.00 2624.46 2382.94 2015.86 2062.17 1873.28 3226.15 3186.74 2892.60 63 2625.27 2624.46 2536.77 1995.86 2062.17 2006.72 3254.68 3186.74 3066.82 64 2629.53 2624.46 2589.96 1976.76 2062.17 2037.07 3282.30 3186.74 3142.85 65 2633.80 2624.46 2486.91 1958.47 2062.17 1909.03 3309.12 3186.74 3064.80 66 2638.06 2624.46 2101.57 1940.91 2062.17 1496.79 3335.21 3186.74 2706.34 67 2642.32 2624.46 2237.39 1924.01 2062.17 1604.08 3360.64 3186.74 2870.70 68 2646.59 2624.46 2397.34 1907.72 2062.17 1734.05 3385.46 3186.74 3060.62 69 2650.85 2624.46 2256.37 1891.98 2062.17 1561.86 3409.72 3186.74 2950.88 70 2655.12 2624.46 2484.18 1876.76 2062.17 1757.36 3433.47 3186.74 3211.01 71 2659.38 2624.46 2346.43 1862.01 2062.17 1586.34 3456.75 3186.74 3106.52 72 2663.64 2624.46 2239.02 1847.71 2062.17 1444.83 3479.58 3186.74 3033.21 73 2667.91 2624.46 2201.59 1833.82 2062.17 1372.57 3502.00 3186.74 3030.60 74 2672.17 2624.46 2130.83 1820.32 2062.17 1266.35 3524.03 3186.74 2995.31 75 2676.44 2624.46 2266.00 1807.18 2062.17 1365.48 3545.69 3186.74 3166.51 76 2680.70 2624.46 2311.03 1794.38 2062.17 1373.98 3567.02 3186.74 3248.07 77 2684.96 2624.46 2216.65 1781.90 2062.17 1242.63 3588.03 3186.74 3190.68 78 2689.23 2624.46 1871.10 1769.73 2062.17 859.70 3608.72 3186.74 2882.49 79 2693.49 2624.46 1989.76 1757.85 2062.17 940.64 3629.14 3186.74 3038.88 80 2697.76 2624.46 2129.54 1746.24 2062.17 1042.38 3649.27 3186.74 3216.69 81 2702.02 2624.46 2001.95 1734.89 2062.17 876.47 3669.15 3186.74 3127.43 82 2706.28 2624.46 2201.41 1723.79 2062.17 1037.35 3688.78 3186.74 3365.47 83 2710.55 2624.46 2076.78 1712.93 2062.17 873.91 3708.17 3186.74 3279.65 84 2714.81 2624.46 1979.23 1702.29 2062.17 737.34 3727.33 3186.74 3221.12 Total (t) 63978.6 62987 53894.2 44420.2 49492.08 33967.7 83537.0 76481.76 73820.8
Rata-rata Perbulan (t/p) 2665.77 2624.46 2245.59 1850.84 2062.17 1415.32 3480.70 3186.74 3075.86
Hasil  peramalan  di  dapatkan  nilai Forecast , Lower,  Upper dari  ke  3  metode:  ARIMA, Single Exponential Smoothing maupun Holt-Winters . Tetapi data yang akan digunakan yaitu data Holt-Winters karena  data  tersebut  sudah  terpilih  Tabel  4.11,  dari  hasil  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 3.2 Hasil Peramalan Selama 2 Tahun Berikutnya
Grafik peramalan untuk 24 periode atau 24 bulan selama kurun waktu 2 tahun yang di mulai dari januari 2019  sampai  dengan  desember  tahun  2020  pola  data  dari  metode ARIMA dan Singe  Exponential Smoothing memiliki  pola  data  yang  sama  yaitu  pola  trend  sedangkan  untuk  metode Holt-Winters memiliki pola musiman .

## 3.8. 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)

## Tabel 3.7 Matriks SWOT
FAKTOR INTERNAL Strength (Kekuatan) 1. Dukungan pemerintah 2. Fasilitas kesehatan 3. Cabang balai kesehatan Weakness (Kelemahan) 1. Kurangnya penunjang pelayanan 2. Kurangnya promosi
Catatan Kemajuan Studi Program Pascasarjana | U N I K O M
FAKTOR EKSTERNAL 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

## 4. Kesimpulan
Metode  ARIMA, Single  Exponential  Smoothing 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 permalan menggunakan metode Holt-Winters di kombinasikan lagi dengan perancangan strategis menggunakan  teknik  bisnis  Analisis  SWOT  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.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Puji dan syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas rahmatnya saya dapat menyelesaikan jurnal ini dan saya berterima kepada unikom sebagai almamater saya, kepada dosen-dosen unikom dan teman-teman seangkatan MSI 17 yang memberi banyak masukan dalam membuat jurnal ini dan tidak lupa juga kepada keluarga,rekan dan sahabat yang telah memberi banyak motivasi.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Ling  Ling  Agustina,  “Pengaruh  motivasi  kerja  terhadap  kinerja  perawat  balai  kesehatan  Pt. Bentoel Malang,” pp. 1–13, 2014.
[2] I. Basri and I. D. Sumitra, “Comparison of Forecasting the Number of Outpatients Visitors Based on  Naïve  Method  &  Exponential  Smoothing  Comparison  of  Forecasting  the  Number  of Outpatients Visitors Based on Naïve Method & Exponential Smoothing,” Incitest 2nd Int. Conf. informatics Eng. Sci. Technol. , 2019.
[3] R. dan Ahsanul, “Perencanaan Strategis Dalam Perspektif Organisasi,” INTEKNA , no. 2, pp. 77– 78, 2014.
[4] J. F. Siahaan, “Analisa Kecenderungan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Tahun 2004-2008 Untuk Meramalkan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Tahun 2009-2013 Di Rumah Sakit Haji,” 2013.
[5] R.  H.  B.  Bangun,  “Penerapan  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  Pada Peramalan Produksi Kedelai di Sumatera Utara,” vol. 9, no. 2, 2019.
[6] A. Raharja, W. Angraeni, and R. A. Vinarti, “Penerapan metode exponential smoothing untuk peramalan penggunaan waktu telepon di pt.telkomsel divre3 surabaya.”
[7] W. Widi, “Aplikasi Metode Peramalan Holth Winters Exponential Smoothing Pada Data Jumlah Kejadian Hipertensi,” vol. 4, no. 1, pp. 11–23,
[8] P. W. M. Azman Maricar, “Analysis of Data Mining for Forecasting Total Goods Delivery with Moving Average Method,” no. June 2017, pp. 1–5, 2018.