Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Menggunakan Metode ARIMA, SES dan Holt-Winters di Balai Kesehatan Masyarakat XYZ - K, Ilham Basri (Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi, 2021)
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.