Aplikasi Prediksi Pasien Menggunakan Time Series Forecasting (Studi Kasus : Rs Metta Medika Sibolga)

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan jumlah pasien yang datang ke RS Metta Medika Sibolga dengan memanfaatkan metode time series forecasting. Data yang digunakan merupakan data historis jumlah pasien dalam periode tertentu yang diperoleh dari catatan rumah sakit. Metode peramalan yang diterapkan berfokus pada model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sebagai salah satu teknik peramalan deret waktu yang dinilai mampu menangkap pola fluktuasi berdasarkan data masa lalu.Penelitian ini mengkaji bagaimana algoritma time series digunakan dalam memodelkan dan memprediksi jumlah pasien, serta mengidentifikasi pola-pola yang muncul dari data historis tanpa mempertimbangkan faktor-faktor eksternal seperti perubahan kebijakan kesehatan, kondisi darurat, maupun wabah penyakit. Selain itu, penelitian ini menilai tingkat akurasi model peramalan yang dihasilkan untuk mengetahui sejauh mana model mampu memberikan prediksi yang mendekati kondisi aktual.Hasil peramalan diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai kecenderungan jumlah pasien di masa mendatang sehingga dapat digunakan oleh pihak rumah sakit dalam merencanakan kebutuhan sumber daya, seperti tenaga medis, ruang perawatan, dan persediaan obat. Dengan demikian, penerapan metode time series forecasting ini diharapkan mampu menjadi dasar pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam pengelolaan layanan kesehatan di RS Metta Medika Sibolga.