## Peningkatan Pelayanan Laboratorium Dengan Memprediksi Kedatangan Pasien Menggunakan Metode Monte Carlo
Aldo Eko Syaputra 1 , Yofhanda Septi Eirlangga 2 , Sopi Sapriadi 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Adzkia
1 aldo@adzkia.ac.id * , 2 yofhanda_se@adzkia.ac.id, 3 sopisapriadi @adzkia.ac.id

## Abstract
The  number  of  patient  visits  to  the  laboratory  is  unstable  sometimes  decreasing  and increasing,  when  the  increase  in  the number of visits to the laboratory makes everything disrupted because the number of patients who come is not proportional to the staff who are working / assigned at that time in the laboratory. So that some patients do not even get thorough service and even some patients wait too long in the queue. This causes services in the laboratory to be hampered, disrupted and become less than optimal. So the laboratory must be able to overcome this problem by knowing the number of visits to the laboratory in the future. So the researchers conducted this study with the aim of providing accurate information regarding the prediction of the number of patient arrivals to the laboratory with the application of the Monte Carlo Method. This method is a method that is often used to solve problems that are often related to uncertainty. The data used in this study is the last 3 years of patient arrivals to the laboratory with the frequency of arrivals from January to December. The results of this research are compacted accuracy of 87% in 2020 and 91% in 2021. So that the laboratory can take action on services in the future and make this research as a reference material.
Keywords: Monte Carlo, Arrival, Prediction, Laboratory, Random Numbers.

## Abstrak
Jumlah kunjungan pasien ke laboratorium yang tidak stabil terkadang menurun dan meningkat, di saat peningkatan jumlah  kunjungan  kelaboratorium  membuat  semuanya  terganggu  karena  jumlah  pasien  yang  datang  tidak sebanding  dengan  staf  yang  sedang  bekerja/bertugas  pada  saat  itu  dilaboratorium  tersebut.  Sehingga  beberapa pasien  bahkan  tidak  mendapatkan  pelayanan  menyeluruh  dan  bahkan  beberapa  pasien  menunggu  terlalu  lama dalam antrian. Hal ini menyebabkan pelayanan pada laboratorium menjadi terhambat, terganggu serta menjadi kurang  optimal.  Maka  pihak  laboratorium  harus  dapat  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  mengetahui  jumlah kunjungan  ke  laboratorium  dimasa  mendatang.  Maka  peneliti  melakukan  penelitian  ini  dengan  tujuan  untuk memeberikan  informasi  yang  akurat  menegenai  prediksi  jumlah  kedatangan  pasien  ke  laboratorium  dengan penerapan  Metode Monte  Carlo. Metode ini merupakan  metode  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan penyelesaian  masalah  yang  sering  berhubungan  dengan  ketidakpastian.  Data  yang  digunakan/dipakai  dalam penelitian ini adalah data 3 tahun terakhir kedatangan pasien ke laboratorim dengan frekuensi kedatangan dari bulan januari sampai desember. Hasil dari penilitian ini dipadatkan akurasi 87% pada tahun 2020 dan 91% pada tahun 2021. Sehingga pihak laboratorium bisa mengambil tindakan terhadap pelayanan pada masa mendatang dan menjadikan penelitian ini sebagai bahan rujukannya .
Kata kunci: Monte Carlo, Kedatangan, Prediksi, Laboratorium, Bilangan Acak.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Laboratorium  merupakan  tempat  berkembangnya sebuah  ilmu  pengetahuan  yang  dibantu  dengan penggunaan  beragam  jenis  bahan  serta  alat  dalam melakukan proses penelitian atau percobaan [1]. Dalam Kepmenkes  RI  No.364/MENKES/SK/  III/2003 laboratorium  adalah  sebuah  sarana  kesehatan  yang melaksanakan kegiatan dalam pengukuran, penetapan, dan pengujian terhadap bahan yang bukan berasal dari manusia  atau  berasal  dari  manusia  itu  sendiri  yang dimaksudtkan  untuk  penentuaan  kondisi  kesehatan, penyebab  terjangkitnya  penyakit,  jenis  penyakit  apa atau beberapa faktor lainnya yang dapat menyebabkan kesehatan  pada  perorangan  dan  manyarakat  [2]. Laboratorium  adalah  salah  satu  unit  kesehatan pendukung dalam instansi kesehatan yang terdapat di
rumah  sakit,  puskesmas,  klinik  atau  berdiri  sendiri, yang  difungsikan  untuk  mendata,  mengolah  dan mengeluarkan  hasil  dari  test  kesehatan  perorangan ataupun sekelompok masyarakat [3].
Laboratorium  Mitra  Patimura  merupakan  salah  satu unit  yang  berperan  dalam  memproses  dan mengeluarkan  hasil  cek  kesehatan  masyarakat.  setiap pasien yang datang dan melakukan test ke laboratorium memiliki tujuan tertentu, diantaranya bertujuan sebagai bahan  rujukan  kerumah  sakit,  operasi,  atau  syarat pemberkasan mendaftar sekolah / melamar pekerjaan.
Setiap  pasien  yang  datang  untuk  melakukan  test kesehatan  memiliki  keperluan  yang  berbeda-beda, sehingga  pada  bulan-bulan  tertentu  terjadi  lonjakan signifikan  terhadap  pasien  yang  datang.  Kondisi
tersebut berbanding terbalik dengan staf yang sedang bekerja/bertugas pada laboratorium tersebut, sehingga Beberapa  pasien  tidak  mendapatkan  pelayanan  yang diingikan  secara  menyeluruh  dan  bahkan  ada  yang menunggu  terlalu  lama  dalam  antrian.  Hal  ini menyebabkan  pelayanan  pada  laboratorium  menjadi terhambat,  terganggu  serta  menjadi  kurang  optimal. Dari permasalahan diatas diperlukan sebuah penelitian dalam memprediksi lonjakan pasien dimasa yang akan datang  untuk  menjaga  pelayanan  kepada  pasien  tetap terjaga  dengan  baik. Metode  Monte  Carlo dipilih dikarenakan  sering  digunakan  dalam  melakukan pemecahan masalah yang bersifat uncertainty .
Prediksi adalah penggunaan suatu metode ilmiah dalam penentuan sesuatu yang terjadi pada masa mendatang dengan menggunakan data pada masa lalu [4] . Prediksi pada penelitian ini diterapkan dengan pemodelan dan simulasi,  Pemodelan  sering  diartikan  dengan representasi suatu objek pada dunia nyata dalam bentuk benda  dan  ide  [5].  Model  merupakan  sebuah  bentuk representasi  dari  bentuk  ide  yang  dituangkan. Umumnya  model  adalah  bentuk  dari  sebuah  sistem yang  disederhanakan  [6].  Sedangkan  simulasi  sendiri adalah  sebuah  metodologi  dari  pemodelan  dimana dapat  menggambarkan  bagaimana  sistem  dapat menganalisa  serta  dapat  memprelajari  dalam  suatu proses manajemen untuk menyeesaikan suatu masalah [7].  Tujuan  simulasi  sebagai  bentuk  dari  pelatihan, studi perilaku dari sistem, hiburan atau permainan yang terbentuk  dari  model  sistem  nyata  [8].  Metode  yang sering  digunakan  dalam  pemecahan  masalah  yang berkaitan  dengan  simulasi  dan  pemodelan  adalah Metode  Simulasi Monte  Carlo dan  merupakan  suatu simulasi non  deterministik  metod [9].  Metode  ini bekerja  dengan  mensimuasikan  sistem  yeng  bekerja secara  berulang-ulang  untuk  mebuat  sebuah  prediksi [10].  Dalam  pemrosesannya Metode  Monte  Carlo memerlukan  bilangan  acak  serta  nilai  probabilitas untuk  mendapatkan  solusi,  data  yang  dipakai  atau digunakan  adalah  data  pada  masa  lalu  [11].  Dalam penggunaan Monte  Carlo memerlukan  bilangan  acak dimana  bilngan  acak  adalah  sebuah  bilangan  yang kemunculannya  tidak  dapat  diketahui  atau  diprediksi tetapi bisa dibangkitkan dengan pola-pola tertetu [12]. Dalam  proses  pembangkitannya  banyak  proses  yang bisa  digunakan  diantaranya  Congruential  Pseudo Random Number, tabel random number,dan electronic random  number  [13].  Congruential  Pseudo  Random Number  terdiri  dari  beberapa  agoritma  di  dalamnya seperti Multiplicative  Random  Number,  Linear Congruential  Generator  dan  Mixed  Congruential Generator Random Number Generator [14].
Dalam melakukan penelitian yang selaras dengan judul perlu  dilakukan  banyak  kajian  terkait,  kajian  terkait dipeloreh  dengan  menganalisa  penelitian  terdahulu yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode monte  carlo.  Penelitian  yang  berjudul  Metode  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Jumlah  Tamu  Menginap pada tahun 2022, penelitian yang dilakukan bertujuan
memprediksi  tamu  penginapan  sehingga  penginapan bisa  mengelola  bisnis  dan  pengambilan  keputusan mendatang,  data  yang  digunakan  adalah  data  tamu menginap dari tahun 2019-2021 pada setiap bulannya. Hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan  didapatkan tingkat  akurasi  sebesar  84%  [15].  Penelitian selanjutnya dengan judul Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Ketersediaan Barang PT. Terang Abadi Pekanbaru  yang  dilakukan  oleh  Septian  Simatupang, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data 3 tahun terakhir dari tahun 2019 sampai tahun 2021, yang bertujuan  untuk  mengolah  data  dan  mensimulasikan barang pada masa yang akan datang sehingga kerugian akibat  data  menumpuk  bisa  dimimalkan.  Hasilnya didapatkan  akurasi  90%  untuk  tahun  2019  dan  97% untuk  tahun  2020  [16].  Penelitian  selanjutnya dilakukan  pada  tahun  2022  dengan  judul  Penerapan Metode  Monte  Carlo  Dalam  Memprediksi  Jumlah Penumpang Kereta Api (Studi Kasus : Pt.Kai Wilayah Sumatra).  Data  penumpang  dijadikan  data  training dalam  menentukan  jumlah  penumpang  pada  tahun selanjutnya,  data  yang  digunakan  dari  tahun  2017 sampai  2019,  hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan prediksi jumlah penumpang dengan presentasi rata-rata akurasi  mencpai  98%,  sehingga  penelitian  ini  bisa membantu  pihak  kereta  api  dalam  meningkatkan pelayanannya [17]. Penelitian selanjutnya dan terakhir berjudul  Prediksi  Permintaan  Pupuk  Kompos  Pada Umkm  Sukses  Sehati  Menggunakan  Metode  Monte Carlo diteliti pada tahun 2022. Penelitian bertuan untuk mempredisksi  permintaan  pupuk  selama  10  hari kedepannya  sehingga  pupuk  tidak  lama  menumpuk dalam  gudang.  Penelitian  tersebut  mendapatkan  hasil permintaan pupuk selama 10 hari yaitu 250kg dengan denga  rata-rata perhari sebanyak 25kg [18].
Tujuan  penggunaan  Metode  Monte  Calro  dalam penelitian ini yaitu meningkatkan pelayana dengan cara memprediksi  jumlah  pasien  yang  datang  pada  masa mendatang  ke  laboratorim  untuk  melakukan  berbagai test  kesehatan.  selanjutnya  akan  dikembangkan menggunakan  salah  satu  bahasa  pemrograman  yang populer  yaitu  PHP  dan  untuk  penyipanan  datanya menggunakan  database  MySQL,  sehingga  data  yang dikeluarkan lebih akurat dan meminimalkan terjadinya masalah dalam mengolah data.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi penelitian adalah alur secara ilmiah dalam sebuah penelitian yang akan dilakukan oleh satu orang peneliti  atau  lebih  untuk  menemukan  data  hingga proses pengolahan data dalam menemukan pencapaian dari tujuan awal penelitian [19].

## 2.1. Alur Kerangka Kerja Penelitian
Alur  penelitian  merupakan  bagan  yang  mengupas berbagai keterkaitan antara satu variabel dengan yang lainnya  yang  dianggap  perlu  untuk  melanjutkan  satu konsep  ke  konsep  lainnya  dalam  upaya  melengkapi
dinamika situasi serta hal yang sedang atau akan diteliti [20]. Alur dari peneitian ini dimulai dari mengenalisa masalah hingga menarik hasil dan kesimpulan .Berikut bentuk dari alur kerja penelitian yang divisualisasikan dalam bentuk Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Alur Kerangka Kerja Penelitian
2.2. Uraian Kerangka Kerja Penelitian
2.2.1 Menganalisis Masalah
Tahap  menganalisa  masalah  dilakukan  untuk menentukan  permasalahan  yang  sedang  dialami  oleh pihak  laboratorium  dan  ini  merupakan  langkah  awal dalam  melakukan  penelitian,  sehingga  nantinya masalah  yang  telah  dianalisa  bisa  diselesaiakan menggunakan  Metode Monte  Carlo ,  dan  pihak laboratorium  mendapatakan  solusi  terbaik  dari penggunaan Metode
2.2.2 Mempelajari Literatur
Setelah  tahapan  menganalisa  masalah  diselesaikan, selanjutnya adalah tahapan mempelajari literatur yang terkait  dengan  judul  yang  diteliti  /  terkait  dengan metode  yang  digunakan,  literatur  didapatkan  dari menganalisa  beberapa  sumber  diantaranya  berupa buku,  artikel  dan  lain  sebagainya  yang  berakaitan dengan prediksi dan penggunaan Metode Monte Carlo
2.2.3 Mengumpulkan Data
Mengumpulkan  data  merupakan  suatu  strategi  yang memungkinkan  peneliti  untuk  bisa  terhubung  dengan informasi sosial yang sedang diteliti [21]. Peneliti dapat menentukan  pendekatan  mana  yang  paling  relevan dalam  mengumpulkan  datanya,  ada  dua  pendekatan yang bisa digunakan yakni premier dan sekunder [22]. Penelitian ini menggunakan pendekatan premier yakni dengan  langsung  observasi  ke  lapangan  sehingga didapatkan data yang lebih akurat.
2.2.4 Mengolah  Data  Menggunakan  Metode  Monte Carlo
a. Menentukan Distribusi Probabilitas
Distribusi probabilitas didapatkan dari pembagian  frekuensi  dan  total  frekuensi, frekuensi  kunjungan  pasien  ditentuakn  setiap bulannya  pada  tahap  ini.  Berikut  persamaan yang digunakan.
Ti=F/J (1) Dimana: T = Merupakan nilai dari probabilitas F = Merupakan nilai dari frekuensinya T  =  Merupakan  nilai  dari  penjumlahan  semua frekuensi.
b. Menentukan Distribusi Probabilitas Komulatif Nilai  komulatif  didapatkan  dari  penjumlahan nilai  awal  distribusi  probabilitas  dengan  nilai probilitas sebelumnya. Dikecualikan untuk nilai komulatif  awal  karna  itu  merupakan  nilainya sendiri.
c. Menentukan Interval Angka Acak Interval angka acak ada dua jenis yaitu awal dan akhir,  untuk  awal  bernilai  awal  0/1  dan  untuk nilai akhirnya dilakukan proses pengalian nilai komulatif  dengan  100  untuk  mendapatkan nilainya,  interval  kedua  awal  akan  di  tambah dengan 1 begitu seterusnya.
d. Membangkitkan Angka Acak Dilakukan  dengan  menggunakan  Mixed Congruent Method terdiri dari 4 variabel yang masing  masing  nilainya  ditentukan  sendiri, berikut persamaan yang digunakan. A_(i+1)=(b*Ai+d)  Mod Z (2) Dimana: b = Pengali (b < Z) d = Pergeseran (d < Z) Z = Modulus ( Z > 0 ) Ai = Bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, A0< Z)
e. Membuat Serangkain Simulasi Tahap  terakhir  adalah  tahap  simulasi  dengan cara pencocokan atara nilai interval angka acak dan  nilai  angka  acak  sehingga  mengeluarkan nilai frekuensi [23,24].
2.2.5 Membangun dan Mengimplementasikan Sistem
Pada  tahap  ini  dibangunlah  sebuah  sistem  untuk mengolah data pada penelitian ini menggunakan salah satu  bahasa  pemrograman  yakni  PHP  dan  database yang  dipakai  adalah  MySQL,  selanjutnya  dilakukan pengujian sistem sebelum sistem diimplementasikan.
2.2.6 Menarik Hasil dan Kesimpulan.
Tahap  paling  akhir  adalah  menarik  hasil  dan kesimpulan  dari  pengolahan  data  pada  penelitian  ini sehingga  informasi  yang  didapatkan  bisa  bermamfaat bagi pihak laboratorium.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Mengumpulkan Data
Menganalisa Masalah
Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah  Data  Menggunakan  Metode Monte Carlo 1. Menentukan Distribusi Probabilitas 2. Menentukan Distribusi Probabilitas Komulatif 3. Menentukan Interval Angka Acak 4. Membangkitkan Angka Acak 5. Membuat Serangkaian Simulasi Membangun dan
Mengimplementasikan Sistem
Menarik Hasil dan Kesimpulan
Data yang digunakan dalam perhitungan ini adalah data kunjugan  pasien  ke  laboratorium  dengan  berbagai kepentingan,  data  yang  dikumpulkan  adalah  data jumlah  kunjungan  pasien  setiap  bulannya  dari  bulan January sampai Desember selama 3 tahun terakhir yaitu tahun  2020,  2021  dan  2022.  Data  tahun  2020  akan menjadi training untuk mendaatkan prediksi pada tahun 2021, data tahun 2021 akan menjadi trainig juga untuk mendapatkan prediksi pada tahun 2022, lalu data tahun 2022 akan menjadi training untuk memprediksi jumah kunjungan  pasien  pada  tahun  2023.  Data  kunjungan kelaboratorium dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Data Kunjungan Laboratorium
No Variabel Jumlah Kunjungan Laboratorium 2020 2021 2022 1 January 246 240 258 2 February 210 270 210 3 March 234 294 261 4 April 252 198 180 5 May 216 225 225 6 June 204 246 252 7 July 261 234 213 8 August 276 210 258 9 September 282 255 240 10 October 210 255 273 11 November 255 240 252 12 Desember 252 264 264 Total 2898 2931 2886 3.2 Mengolah  Data  Menggunakan  Metode  Monte Carlo
Setelah  data  dikelompokan  ke  dalam  bentuk  Tabel  1 diatas  yang  telah  ditentutukan  variabel  dan  total kunjunganya,
selanjunya adalah
pengolahan menggunakan Metode Monte Carlo untuk mendapatkan  prediksi  kunjungan  dimasa  mendatang, berikut langkah dalam penyelesaiannya.
1. Menentukan Distribusi Probabilitas
Data  pada  Tabel  1  diatas  akan  diolah  menggunakan persamaan probabilitas 1 guna mendapatkan  nilai dari distribusi  probabilitas  tahun  2020,  2021,  dan  2022, berikut bentuk dari perhitungan nilai probabilitasnya. Dp1=246/2898=0.08 Dp2=210/2898=0.07 Dp3=234/2898=0.08 Dp4=252/2898=0.09 Dp5=216/2898=0.07 Dp6=204/2898=0.07 Dp7=261/2898=0.09 Dp8=276/2898=0.10 Dp9=282/2898=0.10 Dp10=210/2898=0.07 Dp11=255/2898=0.09 Dp12=252/2898=0.09 Langkah  pencarian  probabilitas  diatas  hanya  untuk tahun  2020,  untuk  tahun  2021  dan  2023  bentuk pencariannya  sama  dengan  diatas,  setelah  pencarian distribusi  probabilitas  selesai  dilakukan  selanjutnya akan  dijabarkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dibaca. Untuk memudahkan dalam pembacaan hasil pencarian
nilai  distribusi  probabilitas  akan  ditampilkan  dalam bentuk Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Distribusi Probabilitas
No Variabel Nilai Distribusi Probabilitas 2020 2021 2022 1 January 0.08 0.08 0.09 2 February 0.07 0.09 0.07 3 March 0.08 0.10 0.09 4 April 0.09 0.07 0.06 5 May 0.07 0.08 0.08 6 June 0.07 0.08 0.09 7 July 0.09 0.08 0.07 8 August 0.10 0.07 0.09 9 September 0.10 0.09 0.08 10 October 0.07 0.09 0.09 11 November 0.09 0.08 0.09 12 Desember 0.09 0.09 0.09 Jumlah 1.00 1.00 0.99
2. Menentukan Distribusi Probabilitas Komulatif Selanjutnya  adalah  pembentukan  dari  nilai  kumulatif yaitu  dengan  penjumlahan  nilai  setiap  variabel komulatif dengan nilai variabel distribusi probabilitas, kecuali  untuk  nilai  awal  variabel  komulatif.  Berikut bentuk perhitungannya.
𝐷𝑘1 = 𝐷𝑝1     = 0.08 𝐷𝑘2 = 𝐷𝑝2  + 𝐷𝑘1 = 0.07 + 0.08 = 0.15 𝐷𝑘3 = 𝐷𝑝3  + 𝐷𝑘2 = 0.08 + 0.15 = 0.23 𝐷𝑘4 = 𝐷𝑝4  + 𝐷𝑘3 = 0.09 + 0.23 = 0.32 𝐷𝑘5 = 𝐷𝑝5  + 𝐷𝑘4 = 0.07 + 0.32 = 0.39
𝐷𝑘6 = 𝐷𝑝6  + 𝐷𝑘5 = 0.07 + 0.39 = 0.46
𝐷𝑘7 = 𝐷𝑝7  + 𝐷𝑘6 = 0.09 + 0.46 = 0.55 𝐷𝑘8 = 𝐷𝑝8  + 𝐷𝑘7 = 0.10 + 0.55 = 0.65 𝐷𝑘9 = 𝐷𝑝9 + 𝐷𝑘8 = 0.10 + 0.65 = 0.75 𝐷𝑘10 = 𝐷𝑝10 + 𝐷𝑘9 = 0.07 + 0.75 = 0.82 𝐷𝑘11 = 𝐷𝑝11 + 𝐷𝑘10 = 0.09 + 0.82 = 0.91 𝐷𝑘12 = 𝐷𝑝12 + 𝐷𝑘11 = 0.09 + 0.91 = 1.00 Perhitungan diatas hanya untuk distribusi probabilitas komulatif  tahun  2020,  untuk  tahun  2021  dan  2022 tahapan  perhitungannya  sama  dengan  diatas.  Untuk menambah pemahaman dan agar lebih jelas mengenai nilai probabilitas disajikan pada Tabel 3 berikut.

## Tabel 3. Distribusi Probabilitas Komulatif
No Variabel Distribusi Probabilitas Komulatif 2020 2021 2022 1 January 0.08 0.08 0.09 2 February 0.15 0.17 0.16 3 March 0.23 0.27 0.25 4 April 0.32 0.34 0.31 5 May 0.39 0.42 0.39 6 June 0.46 0.50 0.48 7 July 0.55 0.58 0.55 8 August 0.65 0.65 0.64 9 September 0.75 0.74 0.72 10 October 0.82 0.83 0.81 11 November 0.91 0.91 0.90 12 Desember 1.00 1.00 0.99

## 3. Menentukan Interval Angka Acak
Dalam  menentukan  Interval  angka  acak  ini  ada beberapa  ketentuannya  yaitu  angka  acak  dibentuk berdasarkan nilai distribusi probabilitas komulatif, dan ketentuan lainnya dalam penentuan angka acak adalah sebagai berikut:
a. Angka acak awal variabel pertama dimulai dari 1.
b. Angka  acak  akhir  variabel  adalah  perkalian  nilai distribusi probabilitas dengan 100.
c. Angka  acak  awal  pada  variabel  ke-2  ditambah dengan 1 begitu seterusnya.
Untuk  lebih  jelasnya  hasil  dari  interval  angka  acak tahun 2020 akan ditampilkan ke dalam bentuk Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Interval Angka Acak Tahun 2020
No Variabel Frek uesi Distrib usi Probab ilitas Probab ilitas Kumul atif Interval Angka Random Aw al Akh ir 1 January 246 0.08 0.08 1 8 2 February 210 0.07 0.15 9 15 3 March 234 0.08 0.23 16 23 4 April 252 0.09 0.32 24 32 5 May 216 0.07 0.39 33 39 6 June 204 0.07 0.46 40 46 7 July 261 0.09 0.55 47 55 8 August 276 0.10 0.65 56 65 9 September 282 0.10 0.75 67 75 10 October 210 0.07 0.82 76 82 11 November 255 0.09 0.91 83 91 12 Desember 252 0.09 1.00 91 100 Jumlah 2898 1.00 - - -
Selanjutnya  Untuk  perhitungan  interval  angka  acak pada  tahun  2021  dijabarkan  dalam  bentuk  Tabel  5 dibawah:
Tabel 5. Interval Angka Acak Tahun 2021
No
Variabel Frek uesi Distrib usi Probab ilitas Prob abilit as Kum ulatif
Interval Angka Random Awal Akh ir 1 January 240 0.08 0.08 1 8 2 February 270 0.09 0.17 9 17 3 March 294 0.10 0.27 18 27 4 April 198 0.07 0.34 28 34 5 May 225 0.08 0.42 35 42 6 June 246 0.08 0.50 43 50 7 July 234 0.08 0.58 51 58 8 August 210 0.07 0.65 59 65 9 September 255 0.09 0.74 66 74 10 October 255 0.09 0.83 75 83 11 November 240 0.08 0.91 84 91 12 Desember 264 0.09 1.00 92 100 Jumlah 2931 1.00 - - -
Selanjutnya  adalah  menentukan  interval  angka  acak tahun 2022 dijabarkan dalam bentuk Tabel 6 berikut: Tabel 6. Interval Angka Acak Tahun 2022
No Variabel Frek uesi Distri busi Proba bilita s Probabili tas Kumulat if Interval Angka Random Aw al Akh ir 1 January 258 0.09 0.09 1 9 2 February 210 0.07 0.16 10 19 3 March 261 0.09 0.25 20 25 4 April 180 0.06 0.31 26 31 5 May 225 0.08 0.39 32 39 6 June 252 0.09 0.48 40 48 7 July 213 0.07 0.55 49 55 8 August 258 0.09 0.64 56 64 9 September 240 0.08 0.72 65 72 10 October 273 0.09 0.81 73 81 11 November 252 0.09 0.90 82 90
12 Desember 264 0.09 0.99 91 99 Jumlah 2886 1.00 - - -

## 4. Membangkitkan Angka Acak
Setelah  nilai  interval  angka  acak  ditetapkan,  tahapan berikutnya yaitu pembangkitan nilai angka acak. Nilai yang digunakan yaitu: Z =99, b = 90, d =88, Ai = 10. Hasil  dari  pembangkitan  angka  acak  disajikan  dalam bentuk Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Membangkitkan Angka Acak
I
𝐴 !"# = (𝑏 ∗ 𝐴𝑖 + 𝑑) 𝑀𝑜𝑑 𝑍 0 97 1 7
2
25
3 61 4 34 5 79 6 70 7 52 8 16 9 43 10
97 11 7

## 5. Membuat Serangkaian Simulasi
Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  serangkaian simulasi  untuk  mendapatkan  prediksi  jumlah kunjungan  dimasa  mendatang,  langkahnya  adalah dengan cara mencocokan angka acak dengan interval angka acak lalu mengambil variabelnya. Hasil simulasi yang didapatkan tahun 2020 dipergunakan memprediksi  data  kunjungan  tahun  2021  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Simulasi Tahun 2020
Variabel Angka Acak 2020 Hasil Simulasi
Data Real 2021 Persentase January 97 252 240 95 % February 7 246 270 91 % March 25 252 294 86 % April 61 276 198 72 % May 34 216 225 96 % June 79 210 246 85 % July 70 282 234 83 % August 52 261 210 80 % September 16 234 255 92 % October 43 204 255 80 % November 97 252 240 95 % Desember 7 246 264 93 % Total 2931 - - Rata-rata 244 - 87 %
Selanjutnya  adalah  membuat  serangkaian  simulasi untuk  data  2021  yang  digunakan  untuk  memprediksi tahun  2022,  hasil  simulasi  dapat  diliha  pada  Tabel  9 berikut:
Tabel 9.Hasil Simulasi Tahun 2021
Variabel Angka Acak 2021 Hasil Simulasi Data Real 2022 Persentase January 97 258 258 98 % February 7 210 210 88 % March 25 261 261 89 %
April 61 180 180 86 % May 34 225 225 88 % June 79 252 252 99 % July 70 255 213 84 % August 52 258 258 91 % September 16 240 240 89 % October 43 273 273 90 % November 97 252 252 95 % Desember 7 240 264 91 % Total 2970 - - Rata-rata 248 - 91% Sedangkan  untuk  tahun  2022  akan  digunakan  dalam menentukan prediksi
jumlah
kunjungan kelaboratorium  pada  tahun  2023  disajikan  dalam bentuk  Tabel  10  sehingga  memudahkan  dalam pembacaannya.:
Tabel 10. Hasil Simulasi Tahun 2022
No Variabel Angka acak Hasil Simulasi 1 January 97 264 2 February 7 258 3 March 25 261 4 April 61 258 5 May 34 225 6 June 79 273 7 July 70 240 8 August 52 213 9 September 16 210 10 October 43 252 11 November 97 264 12 Desember 7 258 Total 2976 Rata-rata 248 3.3   Implementasi Sistem Setelah tahapan
pengolahan
secara manual diselesaiakan, selanjutnya dilanjutkan dengan mengimplementasikan ke dalam bentuk sebuah sistem terkomputerisasi,  yang  bertujuan  untuk  menentukan apakah  dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dalam pembahasan  sebelumnya  sama  hasilnya  dengan menggunakan  sistem  yang  dibangun  [25].  Berikut gambaran  dari  implementasi  sistem  yang  telah dibangun.
1. Hasil Pengujian Data Tahun 2020
Berikut adalah hasil percobaan simulasi prediksi tahun 2020 untuk memprediksi kunjungan pada tahun 2021 menggunakan  sistem,  sehingga  bisa  membantu  pihak laboratorium  dalam  memprediksi  lonjakan  pasien secara  akurat  pada  masa  mendatang.  Gambar  2 menyertakan hasil simulasi sistem:

## Gambar 2. Hasil Pengujian Data Tahun 2020

## 2. Hasil Pengujian Data Tahun 2021
Hasil  simulasi  pada  2021  dipergunakan  memprediksi kunjungan  pada  2022  yang  didapatkan  dengan  cara membandingkan  data  simulasi  2021  dengan  data  real tahun 2022 menggunakan sistem pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Pengujian Data Tahun 2021

## 3. Hasil Pengujian Data Tahun 2022
Terakhir  adalah  hasil  simulasi  pada  2022  yang dipergunakan  dalam  memprediksi  atau  mengetahui kedatangan pasien ke laboratorium ditahun 2023 dapat disajikan Gambar 4.
3.4. Hasil Pengelompokan Data Dari hasil pengujian menggunakan sistem diatas akan divisualisasikan  dalam  bentuk  tabel  yang  berisikan semua  hasil  dari  simulasi  yang  telah  dilakukan, sehingga  lebih  memudahkan  dalam  pembacaan  data- data  hasil  prediksinya,  untuk  bentuknya  dapat  dilihat pada Tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Hasil Simulasi Tahun 2020 – 2022
No Variabel Hasil Simulasi 2020 Untuk Tahun 2021 2021 Untuk Tahun 2022 2022 Untuk Tahun 2023 1 January 252 258 264 2 February 246 210 258 3 March 252 261 261 4 April 276 180 258 5 May 216 225 225 6 June 210 252 273 7 July 282 213 240 8 August 261 258 213 9 September 234 240 210 10 October 204 273 252 11 November 252 252 264 12 Desember 246 240 258 Total 2931 2970 2976 Rata-rata 244 248 248
Dari data pada Tabel 11 diatas dapat dilihat bahwa hasil simulasi  tahun  2020  yang  digunakan  untuk memprediksi kunjungan pada tahun  2021 dengan total jumlah  kunjungan  sebanyak  2931,  dan  hasil  simulasi tahun  2021  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan tahun 2022 dengan total kunjungan sebanyak 2970, dan prediksi  tahun  2023  berdasarkan  data  tahun  2022 berjumlah  2976  orang,  dengan  tingkat  keakuratan prediksi  untuk  tahun  2020  sebesar  87%  yang dijabarkan pada Tabel 8 serta tahun 2021 sebesar 91% yang dijabarkan pada Tabel 9. Sehingga untuk lonjakan pasien pada masa medatang dapat diprediksi dan bisa menyelesaiakan  permasalahan  terhadap  prediksi lonjakan pasien dimasa mendatang.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  pengolahan  data  diatas  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  dalam  penerapan  Metode  Monte Carlo  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  ke laboratorium  dimasa  mendatang  menggunakan  data kunjungan  pasien  pada  masa  lalu  dari  tahun  2020 sampai  dengan  tahun  2022  dengan  variabelnya  yaitu bulan.  Medapatkan  akurasi  87%  pada  tahun  2020 dengan rata-rata kunjungan setiap bulannya 244 orang dan  pada  tahun  2021  sebesar  91%  dengan  rata-rata kunjungan  pasien  sebanyak  248  orang.  Diharapkan penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  memberikan mamfaat  dan  bisa  memerikan/menjadi  bahan pertimbangan  dan  rujukan  pihak  laboratorium  dalam pengambilan  keputusan  terkait  usaha  dalam meningkatkan pelayanan laboratorium tersebut.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti  mengucapkan  banyak  terimakasih  kepada Universitas Adzkia yang telah memberikan dukungan dalam  beberapa  hal.  Sehingga  penelitian  ini  bisa
terlaksana  dan  bisa  berjalan  dengan  baik  dengan Sk:149/Uadz. 1.2/LT/2023.

## Daftar Rujukan
[1] I.  N.  Handayani,  Mamurotun,  and  I.  Gunawan,  “Pelatihan Gerakan  Sadar  Inspeksi  dan  Pemeliharaan  Pencegahan Peralatan  di  UPT  Laboratorium  Kesehatan  Daerah  Kota Tangerang,” Int. J. Community Serv. Learn. , vol. 6, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.23887/ijcsl.v6i1.39213.
[2] P. Saragih, A. Alfanan, and Suwarto, “Kajian Pengembangan Sistem  Manajemen  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja (SMK3)  di  Laboratorium  Kesehatan  Sleman,  Kabupaten Sleman,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,” J.  Formil  (Forum Ilmiah)  Kesmas  Respati ,  vol.  7,  no.  1,  p.  14,  2022,  doi: 10.35842/formil.v7i1.381.
[3] M.  Z.  Hufron  and  S.  Mindiharto,  “HUBUNGAN KARAKTERISTIK  PEGAWAI  DENGAN  PENERAPAN KESELAMATAN  DAN  KESEHATAN  KERJA  DI  BALAI BESAR  LABORATORIUM  KESEHATAN  SURABAYA,” J. Public Heal. Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 10–21, 2021, doi: 10.30587/jphsr.v2i1.4422.
[4] A.  E.  Syaputra  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Prediksi  Tingkat Kunjungan  Pasien  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 2, pp. 1–5, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i2.202.
[5] A.  E.  Syaputra,  “Akumulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik Sanjai,” J. Inform. Ekon.  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  209–216,  2023,  doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[6] M.  H.  Yuhandri,  “Metode  Monte  Carlo  dalam  Memprediksi Produksi Es Balok terhadap Optimalisasi Kebutuhan,” J. Inf. dan  Teknol. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  7–10,  2022,  doi: 10.37034/jidt.v4i4.223.
[7] A. E. Syaputra and Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat  Penjualan  Minuman  dengan  Menerapkan  Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 148–153, 2022, doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[8] M.  Toriq,  A.  E.  Syaputra,  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Model Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat  Penjualan  Garam Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 242–246, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.244.
[9] R. W. Dari, “Prediksi Tingkat Penjualan Pupuk Urea dengan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 271–275, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.251.
[10]  S.  A.  Cahya,  H.  Purnomo,  and  B.  P.  Putra,  “ANALISIS KESTABILAN  LERENG  DENGAN  PROBABILITAS LONGSOR METODE MONTE CARLO DI KALIMANTAN TIMUR,” Min. INSIGHT , vol. 3, no. 1, pp. 139–148, 2022.
[11]  D.  Ek.  Putra  and  Melladia,  “Prediksi  Penjualan  Sprei  Kasur Toko  Coco  Alugada  Menggunakan  Metode,” J.  Teknol. Komput.  dan  Inf. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  115–126,  2022,  doi: 10.52072/jutekinf.v10i2.456.
[12]  E. Budiraharjo, “Analisa Permintaan Air Galon Menggunakan Simulasi Komputer Dengan Metode Monte Carlo Di Depot Isi Ulang Air Galon Nur Fasella,” Smart Comp , vol. 11, no. 3, pp. 411–416, 2022, doi: 10.30591/smartcomp.v11i3.3867.
[13]  E. L. Amalia, Y. Yunhasnawa, and A. R. Rahmatanti, “Sistem Prediksi Penjualan Frozen Food dengan Metode Monte Carlo ( Studi Kasus : Supermama Frozen Food ),” J. Buana Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 136–145, 2022, doi: doi.org/10.24002/jbi.v13i02.6496.
[14]  H.  Fitria,  N.  A.  Firmansyah,  and  Muadzah,  “SIMULASI PENENTUAN  LOKASI  CABANG  DAN  PENJUALAN PRODUK  MOBIL  PT  XYZ  DENGAN  METODE  MONTE CARLO,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. , vol. 4, no. 1, pp. 22–26, 2023.
[15]  H. Hidayah, “Metode Monte Carlo untuk Memprediksi Jumlah Tamu Menginap,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 76–80, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.193.
[16]  S.  Simatupang,  “Simulasi  Monte  Carlo  dalam  Memprediksi Ketersediaan  Barang  PT.  Terang  Abadi  Pekanbaru,” JURISMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 1, pp. 176–184, 2022, doi: doi.org/10.47024/js.v10i1.399.
[17]  A.  Muhazir,  “PENERAPAN  METODE  MONTE  CARLO DALAM  MEMPREDIKSI  JUMLAH  PENUMPANG
KERETA  API  (  STUDI  KASUS :  PT  .  KAI  WILAYAH SUMATRA ),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. 1, pp. 151–158, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.825.
[18]  S.  H.  Suryawan,  N.  Rizqiya,  Fadhiliana,  and  A.  J.  Latipah, “Prediksi permintaan pupuk kompos pada umkm sukses sehati menggunakan metode monte carlo,” JUST TI  (Jurnal Terap. Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  67–72,  2022,  doi: 10.46964/justti.v14i2.1565.
[19]  M. Z. Faisal, M. H. Putri, M. A. Aziman, and B. Sisephaputra, “PEMODELAN DAN SIMULASI PREDIKSI
PENDAPATAN PENJUALAN EMAS DENGAN
MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO,” JVTE  J. Vocat.  Tech.  Educ. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  10–17,  2022,  doi: 10.26740/jvte.v4n2.p10-17.
[20]  R.  D.  Putra,  Y.  Apridiansyah,  and  E.  Sahputra,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Prediksi  Jumlah  Calon Mahasiswa  Baru  Universitas  Muhammadiyah  Bengkulu,” Process.  J. Ilm. Sist. Infromasi, Teknol. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 17, no. 2, pp. 74–81, 2022, doi: 10.33998/processor.2022.17.2.1224.
[21]  A.  E.  Syaputra  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Implentasi  Metode
Simple Additive Weighting dalam Memberikan Rekomendasi Smartphone  Terbaik  Kepada  Pelanggan,” J.  Sistim  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  103–109,  2023,  doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.215.
[22]  A.  E.  Syaputra,  “Implementasi  Metode  SAW  dalam Menunjang  Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Tenaga Kependidikan Baru,” J. Sist. Inf. DAN Teknol. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 65–76, 2023, doi: 10.36774/jusiti.v12i1.1280.
[23]  A.  P.  Asril,  “Simulasi  dalam  Menganalisis  Tingkat Pendapatan  Penjualan  Produk  Bengkel  Las  menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 7–9, 2023, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.155.
[24]  Y.  Hendra,  A.  E.  Syaputra,  and  A.  P.  Juledi,  “SIMULASI DALAM PENGOPTIMALAN PENINGKATAN
PENJUALAN  KUE  KAREH-  KAREH  MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 107–118, 2023.
[25]  Y. S. Eirlangga and A. E. Syaputra, “Klasifikasi Penjurusan pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 160– 165, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.