cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ahmad Rustam
Contact Email
ahmad.rustam1988@gmail.com
Phone
+6285399507330
Journal Mail Official
ahmad.rustam1988@gmail.com
Editorial Address
Jl. Bandara Haluoleo, Ambaipua, Ranomeeto, Kabupaten Konawe Selatan, Sulawesi Tenggara
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Published by Arden Jaya Publisher
ISSN : -     EISSN : 30263603     DOI : 10.57250
Core Subject : Economy, Humanities, Science, Education, Social,
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences Other
Arus Jurnal Sains dan Teknologi (AJST) merupakan jurnal yang menerbitkan artikel-artikel hasil-hasil penelitian dan kajian pustaka. Jurnal ini menerbitkan artikel yang berkaitan dengan sains, teknologi, komputer, matematika, ipa, pertanian, peternakan, tambang, sipil, dan rekayasa, ilmu kesehatan, serta artikel yang berkorelasi dengan sains dan teknologi. Kami menerbitkan artikel dalam setahun sebanyak 2 nomor pada setiap bulan April dan Oktober.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 121 Documents
 9   10   11   12   13 
Pemodelan dan Prediksi Kunjungan Pasien di Puskesmas Menggunakan Hidden Markov Model Ferdiansyah; Faisal, Muhammad; Rachman, Fahrim Irhamna; Wahyuni, Titin
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 4 No 1: April (2026)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v4i1.2559

Abstract

Penelitian ini menganalisis pola fluktuatif kunjungan pasien hipertensi di Puskesmas Kota Makassar tahun 2024 menggunakan pendekatan Hidden Markov Model (HMM) untuk mendukung perencanaan layanan kesehatan. Dengan menerapkan tiga state tersembunyi (rendah, normal, tinggi) serta distribusi Negative Binomial dan Poisson, model ini mampu menangkap dinamika perubahan rezim (regime switching) pada data yang mengalami over-dispersion. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi yang sangat tinggi dengan nilai MAPE sebesar 0,88%, mengungguli metode Seasonal Naïve. Prediksi untuk Januari 2025 memperkirakan kunjungan sebanyak 22.988 pasien dengan probabilitas tertinggi pada kondisi normal. Dengan demikian, HMM terbukti efektif sebagai instrumen pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan sumber daya kesehatan di tingkat Puskesmas.

Page 13 of 13 | Total Record : 121

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 1: April (2026) Vol 3 No 2: Oktober (2025) Vol 3 No 1: April (2025) Vol 2 No 2: Oktober (2024) Vol 2 No 1: April (2024) Vol 1 No 1: Oktober (2023)