APLIKASI METODE ARIMA DAN METODE DES DALAM MERAMALKAN JUMLAH KUNJUNGAN PASIEN RAWAT JALAN POLI UMUM
Abstract
Unit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) Puskesmas Rantau Selamat merupakan instansi yang menyediakan layanan kunjungan berupa pasien rawat jalan. Data jumlah kunjungan pasien rawat jalan poli umum di UPTD Puskesmas Rantau Selamat merupakan data model time series. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model peramalan terbaik dalam meramalkan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poli umum di UPTD Puskesmas Rantau Selamat yang diperoleh dari perbandingan dua metode, yaitu metode ARIMA dan metode Double Exponential Smoothing. Peramalan dengan metode ARIMA menghasilkan model arima (3,1,3) dimana MSE senilai 0,000011767 sedangkan metode Double Exponential Smoothing Holt menghasilkan MSE senilai 100647. Hasil analisis menunjukkan bahwa ARIMA (3,1,3) merupakan model terbaik dalam meramalkan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poli umum di UPTD Puskesmas Rantau Selamat berdasarkan pada nilai forecast error yaitu MSE senilai 0,000011767.
Abstract
The Unit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) in Rantau Selamat is an agency that provides visiting services for outpatients. The data on the number of outpatient visits in the medical ward at the UPTD in Rantau Selamat is in the form of time series model data. The objective of this study is to identify the most effective forecasting model for predicting the number of outpatient visits in the medical ward of the Public Health Center in Rantau Selamat UPTD. The data was obtained by comparing two methods: the ARIMA method and the Double Exponential Smoothing method. According to the analysis results, the ARIMA method is the best model for predicting the number of outpatient visits in the medical ward at UPTD of the Public Health Center in Rantau Selamat based on the forecast error value (0.000011767). The ARIMA method produces an Arima (3,1,3) model with an MSE of 0.000011767, while the Double Exponential Smoothing Holt method produces an MSE of 100647.
Keywords
Full Text:
PDF (Indonesian)References
Djami, R. J., & Nanlohy, Y. W. A. (2022). Peramalan indeks harga konsumen di kota Ambon menggunakan autoregressive integrated moving average (arima) dan double exponential smoothing. VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, 4(1), 1–14. https://doi.org/10.30598/variancevol4iss1page1-14
Farikhi, A. H. Al, & Darsyah, M. Y. (2018). Perbandingan autoregressive integrated moving average (Arima) dan double exponential smoothing pada peramalan curah hujan di provinsi aceh. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus, 1(1), 471–478. https://prosiding.unimus.ac.id/index.php/mahasiswa/article/view/188
Hudiyanti, C. V., Fitria A, B., & Setiawan, B. D. (2019). Perbandingan double moving average dan diuble exponential smoothing untuk peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara di vandara ngurah rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(3), 2667–2672. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4791
Nakhe, A., Nurviana, & Sari, R. P. (2022). Penerapan metode box-jenkins untuk memprediksi jumlah penumpang pesawat terbang internasional melalui pintu kedatangan pelabuhan udara kuaanamu sumatera utara. Jurnal Ilmiah Matematika Dan Terapan, 19(1), 90–102. https://doi.org/10.22487/2540766X.2022.v19.i1.15789
Nasution, A. H., & Prasetyawan, Y. (2008). Perencanaan pengendalian produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu. http://pustakaaceh.perpusnas.go.id/detail-opac?id=49526
Nurviana, Amelia, Sari, R. P., Nabilla, U., & Talib, T. (2022). Forecasting rice paddy production in Aceh using arima and exponential smoothing models. CAUCHY: Jurnal Matematika Murni Dan Aplikasi, 7(2), 281–292. https://doi.org/10.18860/ca.v7i2.13701
Pasaribu, N. (2020). Aplikasi metode holt-winters dan sarima dalam meramalkan jumlah penumpang kereta api airport railink services kualanamu (studi kasus : pt. railink cabang medan) [Skripsi, Universitas Sumatera Utara]. http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/30364
Rahmadayanti, R., Susilo, B., & Puspitaningrum, D. (2015). Perbandingan keakuratan metode autoregressive integrated moving average dan exponential smoothing pada peramalan penjualan semen di pt sinar abadi. Jurnal Rekursif, 3(1), 23–36. https://doi.org/10.33369/rekursif.v3i1.316
Saputri, W. (2021). Penerapan metode exponential smoothing untuk meramal jumlah produksi padi di kecamatan tanete riaja kabupaten barru [Skripsi, UIN Alauddin Makasar]. http://repositori.uin-alauddin.ac.id/id/eprint/20367
Sari, Y. M. (2020). Penerapan metode holt-winters` additive exponential smoothing untuk peramalan (forecasting) harga bawang merah di Yogyakarta [Skirpsi, Universitas Sanata Darma]. http://repository.usd.ac.id/id/eprint/36651
Saumi, F., & Amalia, R. (2020). Penerapan model arima untuk peramalan jumlah klaim program jaminan hari tua pada bpjs ketenagakerjaan kota langsa. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 14(4), 491–500. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss4pp491-500
Subagyo, P. (2002). Forecasting: konsep dan aplikasi. Yogyakarta: BPFE. http://www.library.umpri.ac.id//index.php?p=show_detail&id=9112
Taekab, A. H., Suryati, C., & Kusumastuti, W. (2019). Analisis persepsi pasien terhadap mutu pelayanan puskesmas dan hubungannya dengan kepuasan pasien rawat jalan di puskesmas leyangan kabupaten semarang tahun 2018. Jurnal Kesehatan Masyarakat, 7(1), 31–40. https://doi.org/10.14710/jkm.v7i1.22843
WS, H. (2018). Penggunaan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) untuk Prakiraan Jumlah Permintaan Gula Rafinasi (Studi Kasus: PT. Makassar Tene) [Skripsi,UIN Alauddin Makasar]. http://repositori.uin-alauddin.ac.id/id/eprint/13121
DOI: http://dx.doi.org/10.30821/axiom.v12i2.15118
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2023 Zahara Zahara, Fairus Fairus, Fitra Muliani
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
p-ISSN: 2087-8249 | e-ISSN: 2580-0450
Indexed by:
AXIOM : Jurnal Pendidikan dan Matematika is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.