## REGRESI LINIER SEDERHANA UNTUK MEMPREDIKSI KUNJUNGAN PASIEN DI RUMAH SAKIT BERDASARKAN JENIS LAYANAN DAN UMUR PASIEN
Wiga Maulana Baihaqi Teknologi Informasi Universitas Amikom Purwokerto Email: wiga@amikompurwokerto.ac.id
Melia Dianingrum Sistem Informasi Universitas Amikom Purwokerto Email: meliadianingrum@amikompurwokerto.ac.id
Kurnia Aswin Nuzul Ramadhan Teknik Informatika Universitas Amikom Purwokerto Email: kurnianuzul@gmail.com

## ABSTRAK
Rumah Sakit merupakan sebuah institusi pelayanan kesehatan yang menyediakan dan memberikan pelayanan  kesehatan  kepada  masyarakat.  RSUD  Cilacap  merupakan  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  milik Kabupaten  Cilacap  yang  merupakan  Rumah  Sakit  terbesar  di  Daerah  Cilacap.  Seiring  bertambahnya jumlah  populasi  manusia  dan  keadaan  perekonomian  yang  semakin  maju,  maka  tingkat  kesadaran masyarakat terhadap kesehatan semakin meningkat. Maka diperlukan sebuah metode untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien pada RSUD Cilacap. Perkiraan jumlah kunjungan pasien merupakan hal  yang sangat penting bagi pihak Rumah Sakit, karena dapat digunakan untuk membantu pihak dari manajemen Rumah  Sakit  dalam  melakukan  sebuah  perencanaan  serta  mengambil  suatu  kebijakan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil  prediksi  jumlah  kunjungan  pasien  pada  RSUD  Cilacap menggunakan metode regresi linier. Metode regresi linier merupakan metode yang terdiri dari satu atau lebih variabel independen yang biasa dengan notasi X dan satu variabel respon yang bisa diwakili dengan Y.  Pada  penelitian  ini  Metode  prediksi  regresi  linier  dapat  menghasilkan  prediksi  dengan  beberapa kriteria  nilai error MAPE,  dimana  terdapat  26  model  prediksi  regresi  linier  yang  memiliki  nilai  error kurang dari 20% artinya mempunyai akurasi sebesar 80%. Akan tetapi, terdapat 3 model prediksi regresi linier yang masuk dalam kategori buruk yaitu nilai errornya lebih dari 50%, dan terdapat 1 model prediksi regresi linier yang termasuk dalam kategori cukup atau mempunyai nilai error sebesar 20% sampai 50%.
Kata kunci: prediksi; kunjungan pasien; data mining; regresi linier.

## ABSTRACT
Hospital is a health service institution that provides and provides health services to the community. Cilacap  Regional  Hospital  is  a  Regional  General  Hospital  owned  by  Cilacap  Regency  which  is  the largest  hospital  in  the  Cilacap  Region.  As  the  number  of  people  increases  and  economic  progress  is increasingly advanced, the level of public awareness of health is increasing. Then we need a method to predict the number of patient visits in Cilacap Regional Hospital. Estimated number of patient visits is very important for the Hospital, because it can be used to help the Hospital management in planning and policy  making.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  results  of  research  on  the  number  of patient visits in Cilacap Regional Hospital using linear regression method. Linear regression method is a method  consisting  of  one  or  more  ordinary  independent  variables  with  X  notation  and  one  response variable that can be represented by Y. In this study the linear regression prediction method can produce predictions with several comparisons of MAPE error values, where 26 prediction models are available linear regression that has an error value of less than 20% means it has an accuracy of 80%. However, there are 3 linear regression prediction models that fall into the bad category, namely the error value is more  than  50%,  and  there  is  1  linear  regression  prediction  model  that  is  included  in  the  sufficient category or has an error value of 20% to 50%.
Keywords: predictions; patient visits; data mining; linear regression.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Republik  Indonesia  Nomor  58  Tahun 2014  tentang  rumah  sakit,  rumah  sakit  adalah  institusi  pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan  gawat  darurat.  Rumah  sakit  sebagai  salah  satu  sarana  kesehatan  yang  memberikan  pelayanan kesehatan  kepada  masyarakat  memiliki  peran  yang  sangat  strategis  dalam  mempercepat  peningkatan derajat  kesehatan  masyarakat.  Keberadaan  rumah  sakit  mutlak  diperlukan  karena  setiap  orang  yang mengalami  gangguan  kesehatan  pasti  membutuhkan  pengobatan  dan  salah  satu  penyedia  layanan kesehatan adalah rumah sakit [1].
Upaya  untuk  meningkatkan  pelayanan  kesehatan  terhadap  masyarakat  maka  Pemerintahan Kabupaten  Cilacap  menyediakan  pelayanan  kesehatan  diwilayah  Kabupetan  Cilacap.  Salah  satu pelayanan  kesehatan  yang  disediakan  oleh  pemerintah  kabupaten  Cilacap  adalah  Rumah  Sakit  Umum Derah  (RSUD)  Cilacap.  RSUD  Cilacap  merupakan  Rumah  Sakit  Tipe  B  Non  Pendidikan  dengan kapasitas tempat tidur sebanyak 299 tempat tidur dan terdiri dari 14  instalasi. Di RSUD Cilacap sendiri terdapat tiga jenis pelayanan untuk melayani pasien yang berkunjung ke RSUD Cilacap yaitu pelayanan rawat  jalan,  pelayanan  rawat  inap,  dan  pelayanan  gawat  darurat.  Dari  ketiga  jenis  pelayanan  tersebut maka terdapat 3 jenis pula  kunjungan pasien yang datang ke rumah sakit yaitu kunjungan pasien rawat jalan, kunjungan pasien rawat inap, dan kunjungan pasien gawat darurat.
Seiring  bertambahnya  jumlah  populasi  manusia  dan  keadaan  perekonomian  yang  semakin  maju, maka kesadaran masyarakat terhadap kesehatan semakin meningkat. Hal ini dapat meningkatkan jumlah pengunjung  suatu  rumah  sakit.  Meningkatnya  kunjungan  pasien  harus  di  iringi  dengan  kesiapan  pihak rumah sakit dalam pemenuhan fasilitas dan alat penunjang pelayanan, seperti halnya yang dijelaskan oleh Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  56  Tahun  2014  tentang  Klasifikasi  dan Perizinan Rumah Sakit.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  jumlah  kunjungan  pasien  di  RSUD  Cilacap  mengalami  kenaikan, baik untuk pasien rawat  inap, rawat  jalan dan rawat  darurat. Jumlah kunjungan pasien rawat  inap pada tahun 2015 adalah sebanyak 19.606 pasien. Sedangkan pada tahun 2016 sebanyak 20.323 pasien. Dilihat dari  data  tersebut  telah  terjadi  kenaikan  kunjungan  pasien  rawat  inap  sebesar  3,66%.  Sedangkan kunjungan  pasien  rawat  jalan  pada  tahun  2015  adalah  sebanyak  88.897  pasien  dan  pada  tahun  2016 sebanyak 106.441 pasien atau naik sebesar 19.74%. RSUD Cilacap telah menggunakan sistem informasi manajemen rumah sakit (SIM-RS) sejak tahun 2008 sebagai sistem pelayanan kunjungan pasien. Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit adalah suatu sistem teknologi informasi komunikasi yang memproses dan  mengintegrasikan  seluruh  alur  proses  pelayanan  Rumah  Sakit  dalam  bentuk  jaringan  koordinasi, pelaporan dan prosedur administrasi untuk memperoleh informasi secara tepat dan akurat, dan merupakan bagian dari Sistem Informasi Kesehatan (PMK No. 82 tentang Sistem Informasi Manajemen RS). Dengan adanya  sebuah  sistem  yang  sudah  diterapkan  di  rumah  sakit,  sehingga  menimbulkan  sebuah  tumpukan data atau gunungan data yang begitu banyak. permasalahan yang dihadapi oleh pihak rumah sakit adalah dengan  adanya  sistem  yang  sudah  ada  tetapi  data  tersebut  hanya  sekedar  di  inputkan  saja,  sehingga inputan  data  tersebut  hanya  dibiarkan.  Maka  diperlukan  suatu  metode  untuk  mengolah  data  tersebut sehingga  menimbulkan  suatu knowledge atau  pengetahuan  bagi  pihak  manajemen  rumah  sakit  dalam mengambil suatu kebijakan atau wisdom . Data  mining adalah  proses  menganalisa  data  dari  perspektif  yang  berbeda  dan  menyimpulkan menjadi informasi – informasi penting yang dapat dipakai untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya. Secara teknis, data mining dapat disebut sebagai proses untuk menemukan korelasi atau pola dari ratusan atau ribuan field dari sebuah relasional database  yang besar [2].  Salah  satu  manfaat  dengan  adanya  data  mining  adalah  untuk  menghasilkan  informasi  yang  dapat menjadi asset untuk meningkatkan daya saing suatu institusi. Prediksi pada dasarnya merupakan dugaan atau  prediksi  mengenai  terjadinya  suatu  kejadian  atau  peristiwa  di  waktu  yang  akan  datang.  Prediksi berfungsi  untuk  membuat suatu rencana kebutuhan  yang  harus dibuat  yang dinyatakan  dalam  kuantitas atau jumlah sebagai fungsi dari waktu. Prediksi sangat diperlukan dengan melakukan perbandingan antara kebutuhan  yang  diramalkan  dengan  yang  sebenarnya  [3].  Rumah  sakit  adalah  institusi  pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat jalan, rawat inap dan gawat darurat.
Pihak dari manajemen rumah sakit seringkali mengalami kesulitan dalam melakukan perencanaan. Kunjungan  pasien  yang  bersifat  fluktuatif  dan  tidak  dapat  diperkirakan  jumlah  pastinya,  menyebabkan perencanaan  yang  telah  dibuat  menjadi  tidak  efisien.  Hal  ini  perlu  diantisipasi  oleh  pihak  rumah  sakit dengan  melakukan  prediksi  atau  peramalan  jumlah  kunjungan  pasien.  Meskipun  pada  kenyataanya, memang tidak ada peramalan yang memiliki tingkat kebenaran mencapai 100%. Tetapi tingkat kesalahan atau  eror  dalam  prediksi  atau  peramalan  dapat  diminimalkan,  dengan  mencari  metode  yang  dapat
menghasilkan  peramalan  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Setelah  mengetahui  prediksi  jumlah  pasien, pihak rumah sakit dapat melakukan suatu perencanaan yang lebih efektif dan efisien.
Karena  pentingnya  meramalkan  jumlah  pasien  yang  datang  ke  sistem  rumah  sakit  untuk mempertahankan  kinerjanya  dan  untuk  membantu  meningkatkan  pengelolaan  rumah  sakit,  beberapa teknik peramalan telah dikembangkan. Teknik ini dapat dibagi secara luas menjadi dua kategori: metode kualitatif  dan  kuantitatif.  Metode  peramalan  berbasis  kualitatif  memprediksi  masa  depan,  biasanya menggunakan  pendapat  dan  penilaian  manajemen  ahli  di  bidang  tertentu  [4].  Metode  kuantitatif  [5],  di sisi  lain,  bergantung  pada  model  matematis.  Pendekatan  ini  didasarkan  pada  analisis  data  historis  dan mengasumsikan bahwa pola data masa lalu dapat digunakan untuk memperkirakan titik data masa depan. Teknik dalam  kategori ini sebagian besar didasarkan pada  metode  time-series [6]. Analisis deret  waktu adalah  kerangka  kerja  yang  sangat  diperlukan  yang  membantu  untuk  memahami  sistem  dinamis berdasarkan  pengamatan  dan  ketidakpastian  yang  dipesan  secara  temporal,  pada  dasarnya,  merupakan bagian  penting  dari  kesimpulan  yang  dibuat  dari  deret  waktu  [7].  Keuntungan  dari  teknik  time-series adalah  kesederhanaan  dan  keefektifannya,  dan  ini  lebih  menarik  untuk  aplikasi  praktis.  Banyak  teknik peramalan  time-series  direferensikan  dalam  bibliografi,  dan  keduanya  dapat  dikategorikan  secara  luas menjadi  dua  kelas  utama:  teknik  univariat  dan  multivariat.  Teknik  univariat  melibatkan  analisis  satu variabel sementara analisis multivariat menguji dua atau beberapa variabel secara bersamaan.
Penelitian terdahulu mengenai peramalan atau prediksi menggunakan pendekatan time series untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien di Rumah Sakit telah banyak dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Penelitian  yang dilakukan oleh [8] memprediksi kunjungan pasien rawat jalan di rumah sakit Chengdu. Sedangkan  [9]  memprediksi  kunjungan  pasien  rawat  jalan  yang  berfokus  pada  pasien  yang  menderita gangguan kecemasan di rumah sakit Prasrimahabhodi Psychiatric, Thailand. Pedekatan teknik time series juga  digunakan  untuk  memprediksi jumlah kunjungan pasien gawat  darurat  di sebuah rumah  sakit  [10] [11]  [12].  Selain  untuk  memprediksi  kunjungan  rawat  jalan  dan  gawat  darurat,  pendekatan time  series juga  digunakan  oleh  [13]  untuk  memprediksi  kunjungan  pasien  rawat  inap  di Neonatal  Intensive  Care Unit (NICU).
Dalam memprediksi kunjungan pasien rawat jalan, [1] menggunakan regresi linier sederhana dan di evaluasi  keakuratannya  menggunakan  MAPE  dan  RMSE.  [8]  menggunakan  seasonal  ARIMA (SARIMA), single  exponential  smoothing (SES),  dan  kombinasi  dari  SARIMA  dan  SES,  hasil  yang diperoleh  yaitu  dihasilkannya low  computation dalam  penerapan  metode  yang  digunakan  dalam memprediksi jumlah  kunjungan pasien rawat  jalan, selain  itu  metode  kombinasi dapat  menangkap  fitur komprehensif  dari  data  deret  waktu  dengan  lebih  baik.  Sedangkan  [9]  menggunakan Radial  Basis Function (RBF) dan Multi-Layer Perceptron Network (MLP), hasil yang diperoleh bahwa RBF lebih baik daripada MLP dengan MAPE di bawah 20%.
Metode  yang  digunakan  oleh  [10]  dalam  memprediksi  kunjungan  pasien  gawat  darurat  adalah ARIMA, hasil yang diperoleh yaitu metode ARIMA (0, 0, 1) memiliki MAPE yang terbaik yaitu 8,91%. Penelitian yang dilakukan oleh [12] juga menggunakan metode ARIMA dalam memprediksi pasien gawat darurat,  data  pasien  dibagi  menjadi  6  karakteristik  yaitu  G1-G6,  hasil  yang  diperoleh  menunjukkan prediksi  pada  pasien  dengan  karakterisktik  G2,  G4,  dan  jumlah  keseluruan  pasien  memiliki  performa prediksi  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  karakteristik  pasien  yang  lainnya.  Sedangkan  [11] membandingkan  model  linier  regresi,  SARIMA,  dan  multivariate  SARIMA  dalam  memprediksi kunjungan pasien gawat darurat, hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa SARIMA menawarkan model yang  paling  akurat  dengan  MAPE  mulai  dari  6%  sampai  49%.  Metode  ARIMA  dan  linier  regresi diusulkan oleh [13] untuk memprediksi kunjungan pasien rawat inap, hasil yang diperoleh bahwa model yang diusulkan lebih baik dibandingkan dengan pendekatan sensus rata-rata tetap.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya,  nilai  varians  residual masih tinggi, artinya selisih antara hasil prediksi dengan data yang sebenarnya masih terlalu tinggi. Selain itu  pada  penelitian  terdahulu,  belum  terdapat  penelitian  yang  mengusulkan  suatu  metode  yang  dapat memprediksi  jumlah  pasien  rawat  jalan,  rawat  inap,  dan  gawat  darurat  pada  suatu  rumah  sakit. Manajemen rumah sakit sangat membutuhkan prediksi untuk tiga layanan utama tersebut. Sehingga pada penelitian  ini  akan  memprediksi  jumlah  pasien  rawat  jalan,  rawat  inap,  dan  gawat  darurat  dengan  satu model regresi yang diusulkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Penelitian  ini  menggunakan  data  primer,  yaitu  data  kunjungan  pasien  pada  RSUD  Cilacap yang  sudah  tercatat  di  bagian  SIM-RS  RSUD  Cilacap  yaitu  mulai  tahun  2011-2015  yang  digunakan sebagai  data  training,  serta  tahun  2016-2017  digunakan  sebagai  data  testing.  Data  kunjungan  Pasien tersebut  meliputi  data  kunjungan  pasien  rawat  inap,  data  kunjungan  pasien  rawat  jalan,  dan  data kunjungan pasien rawat darurat. Kemudian dari ketiga jenis kunjungan pasien tersebut penulis melakukan perhitungan  prediksi  lagi  berdasarkan  kelompok  umur  pasien.  Kelompok  umur  tersebut  meliputi Kelompok umur 0 sampai 6 hari, kelompok umur 7 sampai 27 hari, kelompok umur 28 sampai 364 hari, kelompok  umur  1  sampai  4  tahun,  kelompok  umur  5  sampai  14  tahun,  kelompok  umur  15  sampai  24 tahun,  kelompok  umur  25  sampai  44  tahun,  kelompok  umur  45  sampai  64  tahun,  dan  kelompok  umur lebih  dari  65  tahun.  Pengelompokan  berdasarkan  kelompok  umur  tersebut  sudah  ditentukan  oleh  pihak RSUD Cilacap. Berikut ini adalah alur proses prediksi dengan menggunakan metode regresi linier.
Dari  gambar  di  atas  maka  alur  penelitian  yang  adalah  identifikasi  masalah,  proses  indentifikasi masalah  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  permasalahan  serta  metode  yang  sesuai  sehingga  dapat ditentukan poin – poin untuk memprediksi kunjungan pasien di RSUD Cilacap.  Kemudian langkah ke-2 adalah  pengumpulan  data,  dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  data  primer  yang  diambil  dari bagian SIM-RS dan Rekam Medis RSUD Cilacap. Data ini meliputi data kunjungan pasien rawat jalan, rawat  inap,  dan rawat  darurat. Data yang diambil adalah dalam kurun  waktu 7 tahun  yaitu  mulai tahun 2011 sampai dengan tahun 2017.
Setelah data terkumpul, proses selanjutnya yaitu pembentukan dataset, pembentukan dataset terdiri dari data training dan data testing. Dalam penelitian ini data yang digunakan sebagai data training adalah data  tahun  2011  sampai  tahun  2015.  Sedangkan  data  testingnya  adalah  data  tahun  2016  sampai  tahun 2017.  Dataset  yang  sudah  terbentuk  kemudian  dilakukan  pembentukan  model  prediksi  menggunakan metode  regresi  linier  sederhana,  pembentukan  model  linier  regresi  (model  dibuat  berdasarkan  data training). Langkah 1 : Hitung X 2 ,Y 2 ,XY  dan total dari masing-masingnya;  Langkah 2 : Hitung a  dan b berdasarkan persamaan 1 dan 2; Langkah 3 : Membuat model persamaan regresi linier.
(1)
(2)
Setelah  semua  perhitungan  selesai  dan  menumakan  nilai  a  dan  b  kemudian  langkah  selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesa. Dalam melakukan pengujian Hipotesa data yang akan diuji adalah data  training.  Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  aplikasi  SPSS  untuk  melakukan  pengujian  hipotesa. Adapun dalam pengujian hipotesa penulis menggunakan uji t terhadap data trainingnya. Uji t dilakukan untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen.  Langkah  terakhir  pada  penelitian  ini  adalah  mengumpulkan  semua  model  persamaan  regresi linier  secara  keseluruhan.  Kemudian  melakukan  prediksi  untuk  tahun  2018.  Hasil  prediksi  kemudian diukur atau dievaluasi dengan menggunakan MAPE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembentukan  dataset  terdiri  dari  data  training  dan  data  testing.  Untuk  data  training  sendiri penulis  menetapkan  tahun  2011  sampai  2015.  Sedangkan  untuk  data  testing  penulis  menetapkan  tahun 2016 sampai 2017. Data yang diperoleh dari penelitian masih perlu diolah menjadi data time series atau runtutan waktu untuk input dan output dalam pembentukan model linier regresi. Dataset diambil dari total keseluruhan kunjungan pasien setiap bulannya. Pembentukan dataset terdiri dari input  dan output. Input merupakan  bulan  x  sedangkan  output  merupakan  bulan  y(x+1).  Sebagai  contoh  apabila  x  adalah  bulan januari maka y(x+1) adalah bulan selanjutnya yaitu februari.

## Tabel 1. Sampel data asli kunjungan pasien rawat jalan
tahun 2011-2017 RSUD Cilacap Tahun Bulan Pasien      Baru  Pasien Lama  Total 2011 Januari 1845 4737 6582 februari 1685 4493 6178 maret 1686 5154 6840 april 1604 4760 6364 mei 1883 4781 6664 juni 2026 4673 6699 juli 1934 5238 7172 agustus 1391 4410 5801 september 2001 4788 6789 oktober 1812 5071 6883 november 1871 5171 7042 desember 1949 5861 7810 .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 2017 Januari 2272 7756 10028 februari 1690 6900 8590 maret 2404 8228 10632 april 2008 7119 9127 mei 2115 7885 10000 juni 1345 5801 7146 juli 2311 7872 10183 agustus 2090 7998 10088
Tahun Bulan Pasien      Baru  Pasien Lama  Total september 1487 7458 8945 oktober 1973 7774 9747
Berdasarkan  metode  penelitian  yang  diusulkan,  setelah  pembentukan  dataset,  maka  dilakukan perhitungan nilai a dan b untuk menghasilkan model regresi linier. Berikut salah satu perhitungan nilai a dan b untuk kasus kunjungan pasien rawat jalan.
Tabel 2. Perhitungan dataset kunjungan rawat jalan No X Y XY X 2 Y 2 1 6582 6178 40663596 43322724 38167684 2 6178 6840 42257520 38167684 46785600 3 6840 6364 43529760 46785600 40500496 .... ........ ......... ................ ................ ............... .... ........ ......... ................ ................ ............... 59 8132 7765 63144980 66129424 60295225 60 7765 8524 66188860 60295225 72658576 Total 426587 428529 3066212024 3071729837 3101065689
Hitung nilai a dan b berdasarkan rumus. Nilai a = a = a = 3574,549 Nilai b = b = b = 0,502
Setelah menghitung nilai a dan b kemudian melakukan prediksi dengan memasukan nilai a dan b ke dalam persamaan metode regresi linier  yaitu Y= a + b X, dimana a adalah intercept dan b adalah slope sedangkan X  adalah indeks  waktu atau banyaknya  periode. Berikut ini adalah  hasil prediksi  kunjungan pasien pada RSUD Cilacap pada tahun 2018.

## Tabel 3. Tabel prediksi kunjungan pasien rawat jalan tahun 2018
Bulan Rawat Jalan Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28- 364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tahun Jan-18 8276 2 21 123 416 481 945 2376 3004 959 Feb-18 7729 2 17 130 417 504 902 2239 2751 850 Mar-18 7455 3 15 133 417 517 878 2171 2601 812 Apr-18 7317 3 14 135 418 523 864 2137 2513 798 Mei-18 7248 3 13 136 418 526 857 2120 2461 793 Jun-18 7213 3 13 137 418 528 853 2112 2430 792 Jul-18 7195 3 13 137 418 528 850 2108 2411 791 Agu-18 7187 3 13 137 418 529 849 2106 2401 791 Sep-18 7182 3 13 137 418 529 848 2105 2394 791 Okt-18 7180 3 13 137 418 529 848 2104 2391 791 Nov-18 7179 3 13 137 418 529 848 2104 2388 791 Des-18 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2387 791

## Tabel 4. Prediksi kunjungan pasien rawat inap tahun 2018
Bulan Rawat Inap Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28- 364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tahun Jan-18 2286 331 7 39 102 107 260 649 501 256 Feb-18 2254 309 7 39 90 106 270 657 483 250 Mar-18 2229 292 7 39 86 106 277 660 476 246 Apr-18 2212 280 7 39 84 106 282 661 473 244 Mei-18 2198 270 7 39 84 106 285 662 472 242 Jun-18 2188 263 7 39 84 106 287 662 472 241 Jul-18 2181 258 7 39 84 106 289 662 472 241 Agu-18 2175 254 7 39 84 106 290 662 472 240 Sep-18 2171 251 7 39 84 106 291 662 472 240 Okt-18 2168 249 7 39 84 106 291 662 472 240 Nov-18 2166 247 7 39 84 106 292 662 472 239 Des-18 2164 246 7 39 84 106 292 662 472 239 Tabel 5. Prediksi kunjungan pasien gawat darurat tahun 2018 Bulan Rawat Darurat Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28-364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tahun Jan-18 1647 24 6 38 147 122 216 465 420 194 Feb-18 1588 23 6 39 143 118 227 451 393 183 Mar-18 1556 22 5 40 139 117 232 448 380 177 Apr-18 1539 22 6 41 136 116 235 446 374 174 Mei-18 1530 22 6 41 134 116 236 446 372 172 Jun-18 1525 22 6 42 131 116 237 446 371 172 Jul-18 1523 22 6 42 129 116 237 446 370 171 Agu-18 1521 22 6 43 127 116 238 446 370 171 Sep-18 1521 22 6 43 126 116 238 446 370 171 Okt-18 1520 22 6 43 125 116 238 446 370 171 Nov-18 1520 22 6 43 123 116 238 446 370 171 Des-18 1520 22 6 43 122 116 238 446 370 171
Pada  tahapan  berikutnya  adalah  mengukur  performa  dari  model  prediksi  tersebut  dengan menggunakan MAPE. MAPE merupakan nilai error dari prosentase selisih data asli dengan hasil prediksi. Data  yang  akan  digunakan  dalam  Uji  Performa  ini  adalah  data  testing  yaitu  mulai  tahun  2016  sampai tahun 2017. Rumus mencari MAPE adalah sebagai berikut:
Dimana : n  = jumlah sampel; Yt = data aktual periode t; Ŷt = data prediksi periode t
Nilai yang dihasilkan melalui evaluasi ini,  menunjukan kemapuan prediksi seperti yang ditunjukan dalam kriteria MAPE pada tabel 6. berikut ini. Dimana nilai MAPE di bawah 20 % sudah dapat dikatakan baik, dan nilai MAPE kurang dari 10% dinyatakan sangat baik [14]
Tabel 6.Kriteria MAPE MAPE Pengertian <10% Sangat Baik 10% - 20%  Baik 20% - 50%  Cukup 50% Buruk
Dengan  acuan  menggunakan  rumus  MAPE  diatas,  maka  setiap  jenis  kunjungan  pasien  akan dilakukan proses perhitungan MAPE dimana  jumlah setiap datanya  berjumlah 24 data  yang terdiri dari data bulan januari 2016 sampai bulan desember 2017. Berikut ini adalah hasil perhitungan MAPE pada kunjungan pasien. Berdasarkan table 7, terdapat 3 hasil prediksi yang masuk kriteria buruk, yaitu prediksi kunjungan  pasien  gawat  darurat  pada  rentang  usia  0-6  hari,  kunjungan  pasien  pada  rawat  inap  dengan rentang umur 7-27 hari, dan yang terakhir adalah kunjungan pasien gawat darurat pada rentang umur 7-27 hari. Selebihnya menghasilkan evaluasi dengan kriteria cukup dan baik.

## Tabel 7. Perhitungan MAPE pada prediksi kunjungan pasien
Kunjungan Pasien MAPE Rawat Jalan  MAPE Rawat Inap  MAPE Rawat Darurat Rawat Jalan, Inap, Darurat 11,217 1,218 1,696 Kelompok umur 0-6 hari 14,61462 4,776338 63,2839 Kelompok umur 7-27 hari 26,10565 60,0059 197,614 Kelompok umur 28-364 hari 1,45424 3,34744 10,8914 Kelompok umur 1-4 tahun 6,224448 10,71448 0,73497 Kelompok umur 5-14 tahun 2,205376 5,371996 4,619746 Kelompok umur 15-24 tahun 13,12793 3,1115 8,83972 Kelompok umur 25-44 tahun 9,06358506 2,76563 7,25156 Kelompok umur 45-64 tahun 8,77019601 3,770882 0,77761 Kelompok umur >65 tahun 17,41784 0,468338 1,93679
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh,  maka  model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk memprediksi kunjungan pasien di semua kategori pada tahun 2019. Tabel 8-10 merupakan hasil prediksi kunjungan  pasien  pada  tahun  2019  menggunakan  model  yang  telah  didapatkan.  Berdasarkan  hasil prediksi  yang  diperoleh,  kunjungan  pasien  baik  dari  pasien  rawat  inap,  rawat  jalan,  dan  gawat  darurat pada tahun 2019 cenderung stabil setiap bulannya, tidak ada penurunan dan kenaikan secara signifikan.

## Tabel 8. Prediksi kunjungan pasien gawat darurat tahun 2019
Bulan Rawat Darurat Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28- 364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tahu n Jan-19 1520 22 6 43 121 116 238 446 370 171 Feb-19 1520 22 6 43 120 116 238 446 370 171 Mar-19 1520 22 6 43 119 116 238 446 370 171 Apr-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 May-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Jun-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Jul-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Aug-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Sep-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Oct-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Nov-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171 Dec-19 1520 22 6 43 118 116 238 446 370 171
Tabel 8 merupakan hasil prediksi jumlah kunjungan pasien gawat darurat pada bulan Januari sampai Desember 2019, hasil tersebut diperoleh dari proses prediksi dengan model regresi yang telah diperoleh. Berdasarkan hasil prediksi,  jumlah kunjungan pasien gawat darurat  pada  tahun 2019 dari bulan Januari
sampai Desember tidak ada perubahan yang signifikan. Hanya pada kelompok umur 1-4 tahun mengalami penurunan dari 121 pasien hingga 118 pasien.

## Tabel 9. Prediksi kunjungan pasien rawat inap tahun 2019
Bulan Rawat Inap Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28- 364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tah un Jan-19 2163 245 7 39 84 106 292 662 472 239 Feb-19 2162 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Mar-19 2161 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Apr-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 May-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Jun-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Jul-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Aug-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Sep-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Oct-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Nov-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239 Dec-19 2160 244 7 39 84 106 292 662 472 239
Tabel  9  merupakan  hasil  prediksi  jumlah  kunjungan  pasien  rawat  inap  pada  bulan  Januari  sampai Desember 2019, hasil tersebut diperoleh dari proses prediksi dengan model regresi yang telah diperoleh. Berdasarkan hasil prediksi,  jumlah kunjungan pasien gawat darurat  pada  tahun 2019 dari bulan Januari sampai Desember tidak ada perubahan yang signifikan. Hanya pada kelompok umur 0-6 hari mengalami penurunan dari 245 pasien hingga 244 pasien.

## Tabel 10. Prediksi kunjungan pasien rawat jalan tahun 2019
Bulan Rawat Jalan Kelompok Umur 0-6 hari 7-27 hari 28- 364 hari 1-4 tahun 5-14 tahun 15-24 tahun 25-44 tahun 45-64 tahun >65 tahu n Jan-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Feb-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Mar-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Apr-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 May-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Jun-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Jul-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Aug-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Sep-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Oct-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Nov-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2386 791 Dec-19 7178 3 13 137 418 529 847 2104 2387 791
Tabel 9 merupakan hasil prediksi jumlah kunjungan pasien  rawat jalan pada bulan Januari sampai Desember 2019, hasil tersebut diperoleh dari proses prediksi dengan model regresi yang telah diperoleh. Berdasarkan hasil prediksi,  jumlah kunjungan pasien gawat darurat  pada  tahun 2019 dari bulan Januari sampai Desember tidak ada perubahan yang signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu regresi linier berhasil memprediksi jumlah kunjungan pasien pada RSUD Cilacap. Metode prediksi regresi linier dapat  menghasilkan prediksi dengan beberapa kriteria, dimana  terdapat 26 model  prediksi regresi linier yang memiliki nilai error kurang dari 20% artinya mempunyai akurasi sebesar 80% atau termasuk dalam kategori  sangat  baik  dan  baik.  Kemudian  terdapat  3  model  prediksi  regresi  linier  yang  masuk  dalam kategori  buruk  yaitu  nilai  errornya  lebih  dari  50%.  Dan  terdapat  1  model  prediksi  regresi  linier  yang termasuk  dalam  kategori  cukup  atau  mempunyai  nilai  error  sebesar  20%  sampai  50%.  Pada  penelitian selanjutnya diharapkan dapat menghasilkan MAPE lebih baik, dan tidak ada hasil prediksi dengan MAPE dengan  kategori  kurang.  Pada  penelitian  selanjutnya  perlu  diperhatikan  faktor  eksternal  seperti  cuaca yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  pasien  rawat  jalan,  rawat  inap,  dan  gawat darurat lebit akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Misriati, “Prediksi Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Menggunakan Metode Regresi Linier,” Widya Cipta , vol. III, no. 2, pp. 184–191, 2012.
[2]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  mining:  concepts  and  techniques ,  Third  Edit.  London,  UK: Morgan Kaufmann, 2012.
[3]  M.  Syafruddin,  “Metode  Regresi  Linier  Untuk  Prediksi  Kebutuhan  Energi  Listrik  Jangka  Panjang (Studi Kasus Provinsi Lampung),” J. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2014.
[4]  C. Pope, P. van Royan, and R. Baker, “Qualitative methods in research on healthcare quality,” Qual. Heal. Care , vol. 11, no. 2, pp. 148–152, 2002.
[5]  Y. A. Ozcan, Quantitative Methods in Health Care Management , 2nd ed. San Fransisco: JohnWiley & Sons, 2009.
[6]  R. H. Shumway and D. S. Stoffer, Time Series Analysis and Its Applications With R Examples , 3rd ed. New York: Springer, 2011.
[7]  B. Goswami et al. , “Abrupt transitions in time series with uncertainties,” Nat. Commun. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[8]  L.  Luo,  L.  Luo,  X.  Zhang,  and  X.  He,  “Hospital  daily  outpatient  visits  forecasting  using  a combinatorial model based on ARIMA and SES models,” BMC Health Serv. Res. , vol. 17, no. 1, pp. 1–13, 2017.
[9]  V. Sukmak, J. Thongkam, and J. Leejongpermpoon, “Time Series Forecasting in Anxiety Disorders of Outpatient Visits using Data Mining,” Asia-Pacific J. Sci. Technol. , vol. 20, no. 2, pp. 241–253, 2015.
[10]  W.-C. Juang, S.-J. Huang, F.-D. Huang, P.-W. Cheng, and S.-R. Wann, “Application of time series analysis in modelling and forecasting emergency department visits in a medical centre in Southern Taiwan.,” BMJ Open , vol. 7, no. 11, p. e018628, 2017.
[11]  A.  Aroua  and  G.  Abdul-Nour,  “Forecast  emergency  room  visits  –  a  major  diagnostic  categories based approach,” Int. J. Metrol. Qual. Eng. , vol. 6, no. 2, p. 204, 2015.
[12]  F.  Kadri,  F.  Harrou,  S.  Chaabane,  and  C.  Tahon,  “Time  series  modelling  and  forecasting  of emergency department overcrowding,” J. Med. Syst. , vol. 38, no. 9, 2014.
[13]  M. Capan, S. Hoover, E. V. Jackson, D. Paul, and R. Locke, “Time series analysis for forecasting hospital census: Application to the neonatal intensive care unit,” Appl. Clin. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 275–289, 2016.
[14]  J.  J.  Montaño  Moreno,  A.  Palmer  Pol,  A.  Sesé  Abad,  and  B.  Cajal  Blasco,  “Using  the  R-MAPE index as a resistant measure of forecast accuracy,” Psicothema , vol. 25, no. 4, pp. 500–506, 2013.