SKRIPSI OLEH JUNISBON F. SIAHAAN FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

(1)

MEDAN DENGAN METODE DERET BERKALA

SKRIPSI

OLEH

JUNISBON F. SIAHAAN 041000050

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2009

(2)

(3)

SKRIPSI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Kesehatan Masyarakat

Oleh :

JUNISBON F. SIAHAAN NIM. 041000050

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2009

(4)

ANALISA KECENDERUNGAN KUNJUNGAN PASIEN RAWAT JALAN TAHUN 2004-2008 UNTUK MERAMALKAN KUNJUNGAN PASIEN RAWAT JALAN TAHUN 2009-2013 DI RUMAH SAKIT HAJI

Yang dipersiapkan dan dipertahankan oleh : JUNISBON F. SIAHAAN

NIM. 041000050

Telah Diuji dan Dipertahankan Dihadapan Tim Penguji Skripsi Pada Tanggal 02 Juli 2009 dan

Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat Untuk Diterima Tim Penguji :

Ketua Penguji Penguji I

(dr. Ria Masniari Lubis, MSi) (Drs. Abdul Jalil Amri Arma, MKes)

NIP. 131124053 NIP. 131964121 Penguji II Penguji III

(Asfriyati, SKM, MKes) (Siti Khadijah Nasution, SKM, MKes)

NIP. 132102006 NIP.

Medan, Juli 2009

Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara

Dekan,

dr. Ria Masniari Lubis, MSi NIP. 131124053

(5)

pelayanan yang maksimal kepada pasien. Hal itu dapat terwujud apabila rumah sakit tersebut memiliki manajemen yang baik. Salah satu faktor yang mendukung baik tidaknya manajemen rumah sakit adalah dengan adanya perencanaan. Karena perencanaan itu sebenarnya adalah kegiatan yang dikerjakan untuk setiap kebutuhan atau aktifitas pada masa-masa mendatang maka suatu prinsip yang tidak boleh dilupakan adalah keharusan bisa meramalkan mengenai apa sekiranya yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan merupakan alat bantu yang terpenting dalam perencanaan efektif dan efisien.

Untuk mengetahui ramalan jumlah kunjungan pasien rawat jalan, telah dilakukan penelitian di Rumah Sakit Haji Medan tahun 2009-2013. Jenis penelitian ini adalah penelitian yang bersifat deskriptif dengan metode time series. Populasi dalam penelitian ini adalah data kunjungan pasien rawat jalan tahun 2004-2008 di Rumah Sakit Haji Medan. Peramalan dilakukan dengan cara, data yang dikumpulkan dilakukan uji regresi untuk melihat hubungan yang signifikan antara data dan waktu dengan nilai probabilitas <0,05. Jika data mempunyai hubungan yang signifikan, maka data dapat diramalkan untuk lima tahun kedepan dengan menggunakan analisa time series dengan menghitung nilai trend dan indeks musiman. Jika tidak terdapat hubungan yang signifikan maka data hanya diramalkan satu tahun ke depan dengan menggunakan analisa time series dengan metode double exponential smoothing.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa poliklinik psikiatri, poliklinik kardiologi, dan poliklinik fisioterapi dapat diramalkan untuk lima tahun kedepan dengan menggunakan proyeksi trend dan indeks musiman karena α < 0.05 yang berarti ada hubungan yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien.

Kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Internist, poliklinik pediatri, poliklinik neurologi, poliklinik THT, poliklinik mata, poliklinik paru, poliklinik obgyn, poliklinik gigi, poliklinik bedah, poliklinik kulit, dan poliklinik UGD hanya dapat diramalkan untuk satu tahun kedepan karena α > 0.05 yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien.

Hasil peramalan yang didapat diharapkan dapat digunakan Rumah Sakit Haji Medan dalam membuat perencanaan dalam memberikan pelayanan dan meningkatkan mutu pelayanan di rumah sakit.

Kata Kunci : Peramalan, Proyeksi trend, indeks musiman, double exponential smoothing

(6)

Halaman Persetujuan ...i

Abstrak...ii

Daftar Isi ...iii

Daftar Tabel...v

Daftar Gambar ...vii

BAB I PENDAHULUAN...1

1.1 Latar Belakang ...1

1.2 Permasalahan ...3

1.3 Tujuan ...4

1.3.1 Tujuan Umum ...4

1.3.2 Tujuan Khusus ...4

1.4 Manfaat Penelitian ...6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA...7

2.1 Rumah Sakit ...7

2.1.1 Batasan Rumah Sakit ...7

2.1.2 Jenis Rumah Sakit ...8

2.2 Peramalan...10

2.2.1 Jenis-Jenis Peramalan ...10

2.3 Analisa Data Berkala (Time Series Analysis) ...12

2.3.1 Tujuan Time series ...12

2.3.2 Metode Peramalan Time Series...13

2.4 Alur Penelitian ...24

BAB III METODE PENELITIAN ...25

3.1 Jenis Penelitian...25

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ...25

3.3 Metode Pengumpulan Data ...25

3.4 Populasi dan Sampel ...25

3.5 Definisi Operasional...26

3.6 Teknik Analisa Data...27

BAB IV HASIL PENELITIAN...28

4.1 Gambaran Rumah Sakit Haji Medan...28

4.1.1 Tujuan, Visi, Misi, falsafah dan Motto Rumah Sakit Haji Medan ...29

4.1.2 Sumber Daya Manusia...32

4.1.3 Sarana dan Sarana Penunjang Lainnya...33

4.2 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Tahun 2004-2008 dan Ramalannya Tahun 2009-2013 ...34

4.2.1 Poliklinik Internist ...34

(7)

4.2.5 Poliklinik Mata ...40

4.2.6 Poliklinik Paru ...41

4.2.7 Poliklinik Obgyn...42

4.2.8 Poliklinik Gigi ...43

4.2.9 Poliklinik Bedah ...45

4.2.10 Poliklinik Kulit ...46

4.2.11 Poliklinik Psikiatri ...47

4.2.12 Poliklinik Kardiologi ...50

4.2.13 Poliklinik Fisioterafi ...53

4.2.14 Poliklinik UGD...56

BAB V PEMBAHASAN ...58

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN...63

6.1 Kesimpulan ...63

6.2 Saran ...63 DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

Lampiran 1. Data jumlah kunjungan pasien rawat jalan perpoliklinik di Rumah Sakit Haji Medan

Lampiran 2. Regression

Lampiran 3. Double exponential smoothing Lampiran 4. Proyeksi trend dan indeks musiman Lampiran 5. Surat permohonan izin penelitian Lampiran 6. Surat keterangan selesai penelitian

(8)

Tabel 4.1 Distribusi Pegawai Rumah Sakit Haji Medan Berdasarkan

Jenis Kelamin Tahun 2008... ...32 Tabel 4.2 Distribusi Pegawai Rumah Sakit Haji Berdasarkan

Status Kepegawaian Tahun 2008 ...33 Tabel 4.3 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Internist

Tahun 2004-2008 ...35 Tabel 4.4 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Internist

Tahun 2009 ...35 Tabel 4.5 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Pediatri Tahun 2004-2008...36 Tabel 4.6 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Pediatri Tahun 2009 ...37 Tabel 4.7 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Neurologi Tahun 2004-2008 ...37 Tabel 4.8 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Neurologi Tahun 2009 ...38 Tabel 4.9 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

THT Tahun 2004-2008 ...39 Tabel 4.10 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

THT Tahun 2009...39 Tabel 4.11 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Mata Tahun 2004-2008 ...40 Tabel 4.12 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Mata Tahun 2009 ...41 Tabel 4.13 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Paru Tahun 2004-2008...41 Tabel 4.14 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Paru Tahun 2009 ...42

(9)

Tabel 4.16 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Obgyn Tahun 2009...43 Tabel 4.17 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Gigi Tahun 2004-2008 ...44 Tabel 4.18 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Gigi Tahun 2009 ...44 Tabel 4.19 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Bedah Tahun 2004-2008 ...45 Tabel 4.20 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Bedah Tahun 2009 ...46 Tabel 4.21 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Kulit Tahun 2004-2008 ...46 Tabel 4.22 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Kulit Tahun 2009 ...47 Tabel 4.23 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik

Psikiatri Tahun 2004-2008...47

(10)

Halaman

Gambar 4.1 Indeks Musiman Poliklinik Psikiatri ...48

Gambar 4.2 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Psikiatri...49

Gambar 4.3 Indeks Musiman Poliklinik Kardiologi ...51

Gambar 4.4 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Kardiologi...52

Gambar 4.5 Indeks Musiman Poliklinik Fisioterafi...54

Gambar 4.6 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Fisioterafi...55

(11)

1.1 Latar Belakang

Rumah Sakit merupakan salah satu faktor yang penting dalam kehidupan masyarakat. Terutama untuk mendapatkan layanan kesehatan ketika sakit atau ketika membutuhkan pelayanan kesehatan. Rumah Sakit adalah sarana upaya kesehatan yang menyelenggarakan kegiatan pelayanan kesehatan serta dapat dimanfaatkan untuk pendidikan kesehatan dan penelitian (Peraturan Menteri Kesehatan RI nomor : 159b/Men.Kes/Per/II/1988).

Menurut WHO rumah sakit adalah suatu badan usaha yang menyediakan pemondokan yang memberikan jasa pelayanan medik jangka pendek dan jangka panjang yang terdiri atas tindakan observasi, diagnostik, terapeutik, dan rehabiliatif untuk orang-orang yang menderita sakit, terluka dan untuk mereka yang mau melahirkan. Bisa juga disamping itu menyediakan atau tidak pelayanan dasar berobat jalan kepada pasien-pasien yang bisa langsung pulang. (Hanafiah MJ, Amir Amri:1997).

Rumah sakit sebagai institusi dalam pelayanan kesehatan harus memberikan pelayanan yang maksimal kepada pasien. Hal itu dapat terwujud apabila rumah sakit tersebut memiliki manajemen yang baik. Salah satu faktor yang mendukung baik tidaknya manajemen rumah sakit adalah dengan adanya perencanaan. Perencanaan merupakan salah satu fungsi manajemen yang terpenting. Berbagai fungsi manajemen lainnya baru berperan apabila fungsi perencanaan telah selesai dilaksanakan dan

(12)

fungsi manajemen lainnya akan berjalan sempurna apabila selalu berpedoman pada perencanaan yang telah disusun sebelumnya. Karena perencanaan itu sebenarnya adalah kegiatan yang dikerjakan untuk setiap kebutuhan atau aktifitas pada masa- masa mendatang maka suatu prinsip yang tidak boleh dilupakan adalah keharusan bisa meramalkan mengenai apa sekiranya yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan merupakan alat bantu yang terpenting dalam perencanaan efektif dan efisien.

Peramalan cukup penting dalam perencanaan, untuk mengetahui terlebih dahulu kejadian yang akan datang. Sering terjadi lead time antara kejadian sekarang dengan masa yang akan datang. Lead time adalah selang waktu antara kejadian sekarang dengan di masa yang akan datang. Adanya lead time ini merupakan suatu alasan untuk perencanaan dan peramalan. Bila lead time ini besarnya nol atau sangat kecil, maka lead time tidak dibutuhkan untuk perencanaan. Tetapi bila lead time tersebut panjang dan hasil yang diperoleh memerlukan faktor-faktor yang menyatakan bahwa perencanaan dapat dibentuk memilki peranan penting. Pada kasus dan situasi tersebut, peramalan terjadi atau dibutuhkan sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Sedangkan peramalan tersebut merupakan sebuah alat bantu yang penting pada perencanaan yang efektif dan efesien. (Manurung,1990)

Untuk melakukan suatu peramalan, diperlukan data yang dapat dipergunakan sebagai acuan dalam melakukan peramalan. Data yang dimaksud disini adalah data berkala (time series). Data berkala adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil

(13)

penjualan, jumlah personil, penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, jumlah akseptor KB, dan lain sebagainya). (Supranto, 2000)

Hasil dari suatu peramalan akurat dapat diharapkan mampu memberikan gambaran tentang masa depan suatu program. Atas dasar gambaran yang diperoleh suatu program akan semakin dimaksimalkan untuk kepentingan kinerjanya melalui perencanaan yang baik dalam kaitannya dengan persiapan kebutuhan yang penting seperti pengadaan sarana dan prasarana di masa yang akan datang.

Rumah Sakit Haji Medan sebagai salah satu rumah sakit yang memberikan pelayanan kesehatan membutuhkan penyusunan suatu program oleh karena banyaknya jumlah kunjungan pasien di rumah sakit tersebut dan pada umumnya tiap tahunnya mengalami peningkatan. Sebelum program disusun, terlebih dahulu perlu dibuat suatu perencanaan, perencanaan dibuat setelah mengetahui ramalan jumlah kunjungan pasien pada masa yang akan datang. Berdasarkan uraian diatas, maka perlu dilakukan penelitian mengenai analisa kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan tahun 2004-2008 untuk meramalkan kunjungan pasien tahun 2009-2013 di Rumah Sakit Haji Medan.

1.2 Permasalahan

Meningkatnya jumlah kunjungan pasien rawat jalan dan tidak adanya data mengenai ramalan jumlah kunjungan pasien rawat jalan di masa yang akan datang di Rumah Sakit Haji Medan yang diperlukan untuk membuat perencanaan.

(14)

1.3 Tujuan

1.3.1 Tujuan Umum

Untuk mengetahui gambaran kunjungan pasien rawat jalan pada tahun 2004- 2008 dan untuk meramalkan kunjungan pasien tahun 2009-2013 di Rumah Sakit Haji Medan dengan metode deret berkala.

1.3.2 Tujuan Khusus

1. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Internist Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

2. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Pediatri Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

3. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Neurologi Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

4. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik THT Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

5. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Mata Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

(15)

6. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Paru Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

7. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Obgyn Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

8. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Gigi Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

9. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Bedah Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

10. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Kulit Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

11. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Psikiatri Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

12. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Kardiologi Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

(16)

13. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik Fisioterafi Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

14. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik UGD Tahun 2004-2008 dan meramalkan kunjungan pasien Tahun 2009-2013.

1.4 Manfaat Penelitian

1. Sebagai bahan masukan bagi Rumah Sakit Haji Medan dalam membuat perencanaan dalam memberikan pelayanan dan meningkatkan mutu pelayanan di rumah sakit.

2. Sebagai referensi bagi penelitian lain dalam penelitian selanjutnya.

(17)

2.1 Rumah Sakit

2.1.1 Batasan Rumah Sakit

Batasan rumah sakit banyak macamnya. Beberapa diantaranya yang dianggap penting adalah ( Azrul Azwar, 1996) :

1. Rumah Sakit adalah suatu organisasi yang melalui tenaga medis professional yang terorganisir serta sarana kedokteran yang permanen menyelenggarakan pelayanan kedokteran, asuhan kesehatan yang berkesinambungan, diagnosis serta pengobatan penyakit yang diderita oleh pasien (American Hospital Association; 1974).

2. Rumah Sakit adalah tempat dimana orang sakit mencari dan menerima pelayanan kedokteran serta tempat dimana pendidikan klinik untuk mahasiswa kedokteran, perawat dan berbagai tenaga profesi kesehatan lainnya yang diselenggarakan (Wolper dan Pena, 1987).

3. Rumah Sakit adalah pusat dimana pelayanan kesehatan masyarakat, pendidikan serta penelitian kedokteran diselenggarakan (Association of Hospital Care, 1947)

(18)

2.1.2 Jenis Rumah Sakit

Jenis Rumah Sakit berdasarkan perkembangannya yaitu : 1. Menurut pemilik

Jika ditinjau dari pemiliknya, rumah sakit dapat dibedakan atas beberapa jenis yakni Rumah Sakit Pemerintah (government hospital) dan rumah sakit swasta (private hospital.

2. Menurut filosofi yang dianut

Jika ditinjau dari filosofi yang dianut, rumah sakit dapat dibedakan atas dua macam yakni Rumah Sakit yang tidak mencari keuntungan (non-profit hospital) dan Rumah Sakit yang mencari keuntungan (profit hospital).

3. Menurut jenis pelayanan yang diselenggarakan

Jika ditinjau dari jenis pelayanan yang diselenggarakan, rumah sakit dapat dibedakan atas dua macam yakni rumah sakit umum (general hospital) jika semua jenis pelayanan kesehatan diselenggarakan, serta rumah sakit khusus (specialty hospital) jika hanya satu jenis pelayanan kesehatan di selenggarakan.

4. Menurut lokasi rumah sakit

Jika ditinjau dari lokasinya, rumah sakit dapat dibedakan atas beberapa macam yang semuanya tergantung dari pembagian pemerintah yang dianut.

(19)

Jenis Rumah Sakit di Indonesia jika ditinjau dari kemampuan yang dimiliki dibedakan atas lima macam yaitu :

1. Rumah Sakit Kelas A

Rumah Sakit kelas A adalah rumah sakit yang mampu memberikan pelayanan kedokteran spesialis dan subspesialis luas. Oleh Pemerintah, Rumah Sakit kelas A ini telah ditetapkan sebagai tempat pelayanan rujukan tertinggi (top referral hospital) atau disebut juga sebagai Rumah Sakit Pusat.

2. Rumah Sakit Kelas B

Rumah Sakit Kelas B adalah rumah sakit yang mampu memberikan pelayanan kedokteran spesialis luas dan subspesialis terbatas. Direncanakan rumah sakit kelas B didirikan disetiap ibukota Propinsi (provincial hospital) yang menampung pelayanan rujukan dari rumah sakit Kabupaten. Rumah Sakit pendidikan yang tidak termasuk kelas A juga diklasifikasikan sebagai Rumah Sakit Kelas B.

3. Rumah Sakit Kelas C

Rumah Sakit Kelas C adalah rumah sakit yang mampu memberikan pelayanan kedokteran spesialis terbatas. Pada saat ini ada empat macam pelayanan spesialis ini yang disediakan adalah pelayanan penyakit dalam, pelayanan bedah, pelayanan kesehatan anak serta pelayanan kebidanan dan kandungan.

4. Rumah Sakit Kelas D

Rumah Sakit Kelas D adalah rumah sakit yang bersifat transisi karena pada satu saat akan ditingkatkan menjadi rumah sakit kelas C. Pada saat ini

(20)

kemampuan rumah sakit kelas D hanyalah memberikan pelayanan kedokteran umum dan kedokteran gigi.

5. Rumah Sakit Kelas E

Rumah Sakit Kelas E adalah rumah sakit khusus (special hospital) yang menyelenggarakan hanya satu macam pelayanan kedokteran saja. Misalnya rumah sakit jiwa, rumah sakit paru, rumah sakit kanker, rumah sakit ibu dan anak, dan lain sebagainya.

2.2 Peramalan

Permalan (forecasting) merupakan studi terhadap data historis dengan tujuan menemukan hubungan, kecenderungan dan pola yang sistematis. Dari hal tersebut, syarat utama peramalan kuantitatif maupun kualitatif adalah adanya pola atau hubungan atau kejadian yang diamati. Pola atau hubungan tersebut harus diidentifikasi dengan benar dan diproyeksikan untuk menghasilkan ramalan. Apabila pola atau hubungan tersebut tidak ada maka peramalan akan sulit dilakukan (Sugiarto dan Harijono, 2000).

2.2.1 Jenis-jenis peramalan

Menurut Sofjan Assauri (1984), peramalan dapat dibedakan berdasarkan sifat penyusunannya, jangka waktu peramalan, dan sifat ramalan yang disusun.

(21)

1. Jenis peramalan apabila dilihat dari sifat penyusunannya Peramalan dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

a. Peramalan yang subyektif yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya.

b. Peramalan yang obyektif yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu dengan menggunakan metode-metode dalam penganalisaan data.

2. Jenis peramalan jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun Peramalan dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

a. Peramalan jangka panjang yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester.

b. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dengan jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau tiga semester.

3. Jenis Peramalan berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun Peramalan dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

a. Peramalan kualitatif yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lampau.

b. Peramalan kuantitatif yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lampau.

(22)

2.3 Analisa Data Berkala (Time Series Analysis) 2.3.1 Tujuan Time series

Tujuan time series yaitu meneliti pola data yang digunakan untuk memprakirakan dan melakukan ekstrapolasi (perhitungan/ pemrakiraan) di masa yang akan datang.

Tahapan yang penting dalam pemilihan metode time series yang tepat yaitu : membuat asumsi terhadap jenis bentuk data, dan metode yang paling tepat tersebut diuji terhadap data tersebut.(Nugroho J. Setiadi, 2003).

Bentuk data yang dimaksud dikelompokkan menjadi 4 jenis : 1. Bentuk data horizontal/stationer/irregular

Terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya.

2. Bentuk data musiman / seasonal

Bila seriesnya dipengaruhi oleh faktor musiman 3. Bentuk Data siklis

Data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi yang panjang seperti dihubungkan dengan siklis bisnis dan lain-lain.

4. Bentuk Trend

Bila penurunan / kenaikan data terjadi berkepanjangan

(23)

2.3.2 Metode Peramalan Time Series

Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, terdiri dari :

1. Metode Smoothing

Metode yang mencakup data yang lewat (past data), metode rata-rata bergerak (moving average) dan metode exponential smoothing. Metode tersebut merupakan metode tang digunakan untuk melicinkan (smoothing) dan mengurangi fluktuasi ramalan. Metode ini biasanya digunakan untuk peramalan jangka pendek karena untuk peramalan jangka panjang, metode ini kurang ketepatannya. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode peramalan ini minimum selama dua tahun (Assauri,1984).

A. Past Data

Metode past data adalah metode peramalan jangka pendek yang menggunakan data yang lewat. Metode ini digunakan untuk keputusan jangka pendek, yang berupa keputusan harian, mingguan, bulanan, dan triwulan.

B. Moving average

Dengan moving average (rata-rata bergerak), kita dapat melakukan peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya.

(24)

1. Single moving average

Menentukan ramalan dengan metode single moving average cukup mudah dilakukan. Persamaan matematis dari single moving average adalah :

n

X X

X

F_t ₁ X^t ^t₋¹ ^t₋²... ^t₋ⁿ₊¹

+

+ +

= +

+1

F = ramalan untuk periode ke t t+1 Xt = nilai riil periode ke t

= jangka waktu rata-rata bergerak n

1. Double moving average

Menentukan ramalan dengan metode double moving average sedikit lebih sulit dibandingkan dengan metode single moving average. Ada beberapa langkah dalam menentukan ramalan dengan metode double moving average, yakni :

a. Menghitung moving average rata-rata-bergerak pertama, diberi simbol St1

. Ini dihitung dari historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average pertama.

b. Menghitung moving average rata-rata bergerak kedua, diberi seimbol St11

. Ini dihitung dari rata-rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average kedua.

c. Menentukan besarnya nilai at (konstanta)

(

' ''

)

' _t _t

t

t s s s

a = + −

(25)

d. Menentukan besarnya nilai bt (slope)

( )

1 '' ' 2

−

= − V

S B_t S^t ^t

V adalah jangka waktu moving average kedua e. Menentukan besarnya forecast.

^Ft⁺^m⁼^a⁺^b

(

^m

)

m adalah jangka waktu forecast kedepan.

2. Exponential Smoothing

Metode Exponential Smoothing merupakan pengembangan dari metode moving average.

Dua metode dalam exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing dan double exponential smoothing.

1. Single Exponential Smoothing

Secara matematis formula dari metode ini adalah :

( )

_t

t

t X F

F₊₁ =α + 1−α

+1

F = ramalan untuk periode ke t+1 t

X = nilai riil periode ke t t

F = ramalan untuk periode ke t t

Dari persamaan tersebut besarnya forecast periode yang akan datang dijelaskan sebagai berikut :

( )

_t

t

t X F

F₊₁ =α + 1−α

(26)

t t t

t X F F

F₊₁ =α + −α Ft+1 = Ft + α Xt – αFt

Ft+1 = Ft + α(Xt – Ft)

(Xt – Ft) merupakan kesalahan forecast atau forecast error periode ke t.

Dengan demikian dikatakan bahwa forecast pada periode yang akan datang adalah ramalan periode sebelumnya ditambah alpha (α) dikalikan dengan kesalahan forecast periode sebelumnya.

Dalam melakukan peramalan dengan metode single exponential smoothing besarnya alpha ditentukan secara trial and error sampai ditemukan alpha yang menghasilkan forecast error terkecil.

2. Double Exponential Smoothing

Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha secara trial and error. Sedangkan tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai sebagai berikut:

a. Menentukan smoothing pertama (S' ) _t

(

1

)

' ₁ '_t= Xt+ − S_t₋

S α α

S' t = smoothing pertama periode t

α = berdasarkan nilai mean square error terkcil dari 0,1 sampai 0,9 Xt = nilai riil periode t

1 '_t−

S = smoothing pertam periode t – 1

(27)

b. Menentukan smoothing kedua

( )

^{S ''}_t

(

1

)

'' 1

'

''_t= S_t+ − S _t₋

S α α

1 ''_t−

S = smoothing kedua periode t-1 c. Menentukan besarnya konstanta (at)

t

t S

S at=2 ' − ''

d. Menentukan besarnya slope (bt)

(

S_t S _t

)

bt ' ''

1 −

= − α α

e. Menentukan besarnya forecast (Ft + m)

(Ft + m ) = at + bt (m) , dimana m adalah jangka waktu forecast

Dari keempat metode smoothing yang telah dijelaskan diatas, ketepatan peramalan yang dilakukan dengan metode rata-rata bergerak (moving average) adalah rendah sehingga dalam praktek, metode atau teknik rata-rata bergerak tidak digunakan secara ekstensif dalam penyusunan ramalan (Gitosudarmo, 2001).

2. Metode Proyeksi Trend dengan Regresi

Metode ini merupakan dasar garis trend untuk suatu persamaan sistematis, sehingga dengan dasar persamaan tersebut dapat diproyeksi hal yang diteliti untuk masa depan. Metode ini sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka panjang.

(28)

Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode peramalan ini adalah data tahunan dan makin banyak data yang dimiliki makin baik, serta minimum data tahunan yang harus adalah lima tahunan.

Untuk memproyeksikan hal yang diteliti, terlebih dahulu trend ditentukan.

untuk menentukan nilai trend dapat digunakan beberapa cara yaitu : metode tangan bebas (free hand), metode setengah rata-rata (semi average), metode rata-rata bergerak (moving average) dan metode kuadrat terkecil (least square).

a. Metode Tangan Bebas (Free Hand)

Metode tangan bebas merupakan metode yang sangat sederhana dimana pembuatan trend bebas dilakukan tanpa menggunakan formula matematis. Pada metode ini garis trend ditentukan secara bebas tetapi tidak berarti ditentukan tanpa pertimbangan-pertimbangan tertentu. Namun demikian penentuan garis trend tetap sangat subyektif, yangsetiap orang mempunyai pertimbangan sendiri-sendiri (Gitosudarmo, 2001).

Lankah-langkah untuk menentukan garis trend dengan menggunakan metode tangan bebas adalah sebagai berikut :

1. Buat sumbu Y dan sumbu mendatar X

2. Buat scatter diagram yaitu kumpulan titik koordinat (X, Y), X = variabel waktu, Y = data berkala

3. Dengan jalan observasi atau pengamatan langsung terhadap scatter diagram tariklah garis yang mewakili atau paling tidak mendekati semua titik koordinat yang membentuk scatter diagram tersebut.

(29)

Misalnya Y = data berkala, X = waktu (tahun, bulan, dan sebagainya) Y : Y1, Y2,….., Yi,….., Yn

X : X1, X2,….., Xi,….., Xn

Cara menarik trend dengan tangan bebas merupakan cara yang paling mudah akan tetapi sifatnya sangat subyektif, maksudnya kalau ada lebih dari satu orang diminta untuk menarik garis trend dengan cara ini akan diperoleh garis trend lebih dari satu. Sebab masing-masing orang mempunyai pilihan sendiri sesuai dengan anggapannya, garis mana yang mewakili scatter diagram tersebut.

b. Metode Setengah Rata-Rata (Semiaverage)

Dengan metode setengah rata-rata nilai trend sudah mulai ditentukan dengan perhitungan perhitungan, yang berarti unsur subyektif mulai berkurang. Metode ini dapat digunakan apabila data yang dihadapi jumlahnya genap sehingga dapat dibagi menjadi dua kelompok besar. Cara menetukan trend dengan metode setengah rata- rata dengan prosedur sebagai berikut:

1. Data yang ada dibagi dua kelompok dengan jumlah yang sama. Jika jumlah tahunnya ganjil maka tahun yang berada ditengah tidak diikutkan atau dihilangkan dalam perhitungan.

2. Tahun dasar ada pada tengah-tengah kelompok I

3. Pada masing-masing kelompok ditentukan nilai X (skor), semitotal dan semiaverage.

4. Jumlah nilai X (skor) pada kelompok I harus nol.

(30)

5. Melanjutkan penyekoran pada kelomok data yang kedua

6. Proyeksi (forecast) di tahun yang akan dating tergantung besarya nilai X.

Nilai trend dihitung dengan formula :

Dimana :

a = rata-rata kelompok I

rata-rata kelompok II - rata-rata kelompok I n

n = jumlah data masing-masing kelompok

Xi = nilai yang ditentukan berdasarkan tahun dasar (skor)

Menggambarkan atau menentukan garis trend dengan cara menghubungkan dua nilai rata-rata yang diketahui dalam suatu diagram. Garis itulah yamg menjadi garis trend.

Yi = a + bXi

b =

c. Metode rata-rata bergerak (moving average)

Metode rata-rata disebut rata-rata bergerak jika setelah rata-rata dihitung, diikuti gerakan satu periode kebelakang. Metode rata-rata bergerak diletakkan pada pusat periode yang digunakan.

Jika ingin menghitung rata-rata bergerak dengan n genap langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :

1. Menentukan jumlah gerak n tahun dan menempatkannya ditengah n periode yang jatuh diantara dua tahun.

(31)

2. Menempatkan jumlah bergerak pada satu tahun bukan diantara tahun, karena itu disebut bergerak terpusat 2n data berkala.

3. Menentukan jumlah bergerak terpusat ynag merupakan penjumlahan dari 2n nilai data.

4. Menentukan rata-rata bergerak terpusat melalui pembagian jumlah bergerak terpusat dengan jumlah tahun yang tersedia.

d. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square)

Metode kuadrat terkecil menganut prinsip bahwa garis yang paling sesuai untuk menggambarkan suatu data berkala adalah garis yang jumlah kuadrat dari selisih antara data tersebut dan garis trendnya terkecil atau minimum. Sifat sifat kuadrat terkecil itu adalah :

1. (Y – Y’) = 0

2. (Y – Y’)² = terkecil

Dipakai untuk mencari persamaan garis atau kurva trend. Dari persamaan ini kita dapat menghitung nilai-nilai trend T. trend dari persamaan ini kita gunakan untuk menghitung ramalan nilai-nilai trend T.

Persamaan trend linier : Bentuk umum : Yi = a + bXi Keterangan :

Yi = nilai trend untuk periode tertentu Yi = a, jika Xi = 0

b = kemiringan garis trend, artinya besar perubahan Yt, jika perubahan satu besaran

(32)

periode waktu.

Xi = kode perubahan waktu = t – t1

Dengan metode ini, nilai a dan b dari persamaan trend linier diatas ditentukan dengan rumus :

n a₌

∑

Yⁱ

∑ ∑

= ₂

i i i

X Y b X

Keterangan : n adalah banyaknya pasangan data

3. Variasi musiman

Variasi musiaman (s) merupakan salah satu komponen dari data berkala (Time Series). Untuk mengetahui pola variasi musiman suatu data berkala maka komponen- komponen lain dari data berkala yaitu trend (t), variasi siklis (c), dan variasi irreguler (i) harus dihilangkan. Pola variasi musiman dinyatakan dalam bentuk angka indeks yang disebut indeks musiman. Indeks musiman merupakan nilai relatif dari data berkala (variabel Y) selama seluruh musim dalam satu tahun. Musim dapat berbentuk semester, kuartal, atau bulan.

Variasi musiman dapat dibedakan atas beberapa macam, yaitu sebagai berikut:

1. Variasi musiman spesifik (specific seasonal)

Adalah variasi musiman dalam jangka waktu satu tahun.

2. Variasi musiman berubah-ubah (charging seasonal)

Adalah variasi musiman yang tidak tetap dari satu periode ke periode yang lain.

(33)

3. Variasi musiman tipikal (typical seasonal)

Adalah variasi musiman rata-rata dalam jangka waktu yang agak lama.

4. Variasi musiman tetap (constant seasonal)

Adalah variasi musiman yang tidak mengalami perubahan.

Salah satu manfaat yang diperoleh dalam mempelajari variasi musiman adalah lebih realitis dalam menyusun suatu perencanaan kerja, seperti perencanaan pembelian dan perencanaan penempatan tenaga kesehatan.

Dalam teori klasik, rata-rata ukuran musiman sama dengan 100. Dengan demikian, untuk data semester jumlah dua ukuran semester sama dengan 200 (2 x 100), untuk data kuartal jumlah empat ukuran kuartal sama dengan 400 (4 x 100), dan untuk data bulan jumlah 12 ukuran bulan sama dengan 1.200 (12 x 100). Jika tidak sesuai dengan jumlah-jumlah tersebut, harus diadakan penyesuaian dan setelah jumlahnya sama dengan 200, 400, 1.200 maka ukuran semester, ukuran kuartal, dan ukuran bulan tersebut disebut sebagai indeks musiman.

(34)

2.4 Alur Penelitian

Ada Hubungan Tidak Ada Hubungan

• Proyeksi trend

• Variasi musiman

Double Exponential Smoothing

Kunjungan Pasien Rawat Jalan Perpoliklinik Di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2004-2008

Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Perpoliklinik Di Rumah Sakit Haji Medan Selama Lima Tahun Kedepan.

Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Perpoliklinik Di Rumah Sakit Haji Medan Selama Satu Tahun Kedepan.

`

(35)

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini adalah penelitian yang bersifat deskriptif dengan metode time series (Notoatmodjo S, 2005).

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

Lokasi penelitian dilakukan di Rumah Sakit Haji Medan dari bulan April-Mei tahun 2009.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan adalah data sekunder, yaitu data jumlah kunjungan pasien rawat jalan dari bulan Januari 2004 sampai dengan bulan Desember 2008, data jumlah tenaga kesehatan dan profil Rumah Sakit Haji Medan.

3.4 Populasi

Populasi dalam penelitian ini adalah data kunjungan pasien rawat jalan tahun 2004-2008 di Rumah Sakit Haji Medan.

(36)

3.5 Defenisi Operasional

1. Kunjungan pasien rawat jalan di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2004-2008 adalah jumlah kunjungan yang dilakukan pasien pada poliklinik di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2004-2008.

2. Ramalan kunjungan pasien rawat jalan tahun 2009-2013 adalah perkiraan jumlah kunjungan pasien pada tahun 2009-2013 dengan analisa data berkala (time series) dengan memperhatikan faktor trend dan variasi musiman.

100 Tx S Ramalan=

Dimana, T = Trend bulanan S = Indeks Musiman

3. Variasi Musiman adalah pola variasi bulanan kunjungan pasien berdasarkan indeks musim. Dalam menentukan indeks musiman dilakukan dengan metode rasio terhadap trend.

4. Proyeksi Trend adalah peramalan jumlah kunjungan pasien lima tahun kedepan yang dibuat berdasarkan garis trend kunjungan pasien lima tahun sebelumnya dengan metode kuadrat terkecil yang dinyatakan sebagai berikut : Yi = a+bXi

Dimana : Yi = nilai trend untuk periode tertentu Xi = periode waktu (bulan)

a = konstanta, nilai Yi = a, jika Xi = 0 b = koefisien Xi

(37)

5. Double Exponential Smoothing adalah metode peramalan yang menggunakan jumlah kunjungan pasien rawat jalan satu tahun terakhir untuk peramalan jumlah kunjungan pasien rawat jalan satu tahun mendatang.

3.6 Teknik Analisa Data

Data yang dikumpulkan kemudian dilakukan uji regresi untuk melihat hubungan yang signifikan antara data dan waktu dengan nilai probabilitas <0,05. Jika data mempunyai hubungan yang signifikan, maka data dapat diramalkan untuk lima tahun kedepan dengan menggunakan analisa time series dengan menghitung nilai trend dan indeks musiman. Jika tidak terdapat hubungan yang signifikan maka data hanya diramalkan satu tahun ke depan dengan menggunakan analisa time series dengan metode double exponential smoothing.

Kemudian data dianalisa untuk mengetahui kecenderungan kunjungan pasien tahun 2004-2008 dan ramalan tahun 2009-2013 yang disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.

(38)

BAB IV

HASIL PENELITIAN

4.1 Gambaran Rumah Sakit Haji Medan

Rumah Sakit Haji Medan didirikan pada tanggal 11 Maret 1991 melalui Surat Keputusan Gubernur Sumatera Utara, Raja Inal Siregar pada tanggal 7 Maret 1991 No. 445.05/712K, dan diresmikan pada tanggal 4 Juni 1992 oleh Presiden Soeharto.

Pada tanggal 3 Juni 1998 dibentuk Yayasan Rumah Sakit Haji Medan dengan ketua Gubernur Sumatera Utara.

Rumah Sakit Haji Medan berlokasi di jalan Rumah Sakit Haji Estate di areal tanah seluas 6 ha dengan luas bangunan 13.017,59 M². Secara operasional Rumah Sakit Haji Medan dibuka pada tanggal 15 Juni 1992 untuk kegiatan poliklinik, di samping itu juga memberikan pelayanan bagi jamaah haji yang baru tiba dari Arab Saudi. Pada tanggal 1 Juli 1992 secara penuh Rumah Sakit Haji Medan mempunyai tipe setara dengan tipe B dengan kapasitas 139 tempat tidur.

Rumah Sakit Haji Medan pada tanggal 1 Juni 2001 telah mendapat sertifikat dari Menteri Kesehatan RI No: YM.00.03.2.2.835 yang menyatakan bahwa Rumah Sakit Haji Medan telah mendapat status Akreditasi Penuh Tingkat Dasar meliputi:

1. Pelayanan Gawat Darurat 2. Pelayanan Medik

3. Pelayanan Rekam Medik 4. Pelayanan Keperawatan

5. Pelayanan Administrasi Manajemen

(39)

Secara teknis administrasi Rumah Sakit Haji Medan berada di bawah dan bertanggung jawab langsung kepada Gubernur Sumatera Utara. Pada awalnya dalam kegiatan operasional Rumah Sakit Haji Medan mendapat bantuan dana dari Pemerintah Provinsi Sumatera Utara, tetapi pada tahun kedua telah berdiri sendiri dalam kegiatan operasionalnya.

4.1.1 Tujuan, Visi, Misi, Falsafah dan Motto Rumah Sakit Haji Medan 1. Tujuan

a. Melaksanakan pengabdian kepada masyarakat dalam rangka ibadah dan amal saleh yang ikhlas, sekaligus sebagai dukungan konkrit untuk mensukseskan Sistem Kesehatan Nasional melalui penyediaan sarana rumah sakit yang memenuhi persyaratan medis dan teknis, berkualitas dan mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pada proses hasil penyembuhan berdasarkan iman kepada Allah.

Mewujudkan Rumah Sakit Haji Medan sebagai wadah untuk tempat beribadah membantu para pasien yang membutuhkan dan sekaligus membantu pemerintah dalam mensukseskan sistem kesehtan nasional dengan mengadakan pelayanan yang berkualitas sesuai dengan prosedur teknis medis dan mengikuti perkembangan ilmu dan teknologi.

b. Mendukung tugas pemerintah sebagai penyelenggara ibadah haji di bidang pelayanan kesehatan dalam arti yang seluas–luasnya. Mensukseskan penyelenggaraan ibadah haji dibidang pelayanan kesehatan bagi calon jama’ah haji yang hendak berangkat maupun jama’ah yang baru pulang dari tanah suci

(40)

dan selanjutnya akan menjadi pusat pelayanan kesehatan haji untuk daerah Sumatera Utara.

c. Melaksanakan kaidah–kaidah kode etik profesional, sumpah jabatan serta kedisiplinan tugas.Pegawai dan perawat Rumah Sakit Haji Medan maupun para dokter harus melakukan pekerjaan sesuai dengan kode etik profesional sumpah jabatan dan berdisiplin.

2. Visi

Mewujudkan Rumah Sakit Haji Medan sebagai rumah sakit yang bernafaskan Islam dalam semua kegiatannya di Sumatera Utara.

Rumah Sakit Haji Medan dalam seluruh kegiatannya harus mencerminkan sifat yang islami sehingga nuansa islami selalu terpancar dalam setiap pelayanannya.

3. Misi

1. Pelayanan kesehatan yang islami dan profesional dengan tetap peduli pada kaum dhua’fa.

Seluruh pelayanan yang diberikan harus bermutu, profesional sesuia ketentuan teknik medis dan keperawatan serta bernuansa islami tentu saja untuk tercapainya hal tersebut diatas memerlukan biaya. Disinilah perlunya pertimbangan biaya khusus bagi penanggulangan kaum miskin yang harus diperhatikan oleh Rumah sakit Haji Medan.

(41)

2. Melaksanakan dakwah islamiah dalam setiap kegiatannya.

Semua kegiatan yang dilakukan di Rumah sakit haji Medan harus merupakan syi’ar agama islam di tengan masyarakat.

3. Sebagai sarana untuk menimba ilmu bagi cendikiawan muslim.

Rumah sakit haji Medan terbuka bagi seluruh siswa dan mahasiswa untuk melaksanakan PKL, penelitian, magang demi kesuksesan studinya sehingga diharapkan mereka menjadi cendikiawan muslim yang beriman, bertakwa dan menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi.

4. Falsafah

Rumah Sakit Haji Medan adalah perwujudan dari iman, amal saleh dan ibadah kepada Allah SWT.

a. Surat Maryam ayat 96 :

Sesungguhnya orang-orang beriman dan beramal saleh, kelak Allah Yang Maha Pemurah akan menanamkan dalam hati mereka rasa kasih sayang.

b. Rumah Sakit Haji Medan mempunyai niat untuk melakukan dakwah islam melalui penyelenggaraan pelayanan kesehatan dan pengelolaan yang islami sesuai acjaran Al-Qur’an dan Hadits.

c. Surat Assyu’ara ayat 80 :

Dan apabila aku sakit maka Dialah (Allah) yang akan menyembuhkan.

d. Rumah Sakit Medan dalam seluruh kegiatannya dilandaskan atas Al-Qur’an dan Hadits.

(42)

5. Motto

“Bekerja sebagai ibadah, ikhlas dalam pelayanan dan istiqomah dalam pendirian”.

Semua pekerjaan yang dilakukan oleh pegawai dan perawat Rumah Sakit Haji Medan merupakan ibadah dan keikhlasan sebagai sarana untuk mendapatkan keridhoaan dari Allh SWT dan berpendirian tetap, tak mudah goyah menghadapi kemungkinan dan tetap teguh kepada kebenaran.

4.1.2 Sumber Daya Manusia

Jumlah pegawai Rumah Sakit Haji Medan tahun 2008 sebanyak 494 orang dengan rincian sebagai berikut:

NO BAG IAN PRIA WANIT A JUMLAH

1 N on M edis 90 98 1 88 2 Paramedis N on Keperawat an 1 0 33 4 3 3 Paramedis Keperawat an 36 1 89 2 2 5 4 D okt er 2 1 1 7 38

J u m l a h 157 337 494

Tabel 4.1 Distribusi Pegawai Rumah Sakit Haji Medan Berdasarkan Jenis Kelamin Tahun 2008

Sumber: Laporan Tahunan Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2008.

Dari tabel 1 di atas dapat dilihat bahwa jumlah pegawai Rumah Sakit Haji Medan berdasarkan jenis kelamin tahun 2008 yang terbanyak adalah pegawai wanita yaitu 337 orang dimana bagian yang memiliki pegawai paling banyak adalah bagian paramedis keperawatan yaitu 189 orang dan bagian yang paling sedikit pegawainya adalah dokter dengan jumlah hanya 17 orang. Sedangkan jumlah pegawai pria ada 157 orang dimana bagian terbanyak terdapat pada bagian non medis yaitu 90 orang

(43)

dan bagian yang paling sedikit pegawainya adalah bagian paramedis non keperawatan ada 10 orang.

Tabel 4.2 Distribusi Pegawai Rumah Sakit Haji Berdasarkan Status Kepegawaian Tahun 2008

No Status Kepegawaian Banyak Pegawai

1 Pegawai Negeri 70

2 Pegawai Swasta 353

3 Pegawai Honor 71

Jumlah 494 Sumber: Laporan Tahunan Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2008.

Dari tabel 2 di atas dapat dilihat bahwa jumlah pegawai Rumah Sakit Haji Medan berdasarkan status kepegawaian tahun 2008 yang terbanyak terdapat pada pegawai swasta ada 353 orang, jumlah yang paling sedikit terdapat pada pegawai honor yaitu sebanyak 71 orang.

4.1.3 Sarana dan Sarana Penunjang Lainnya a. Sarana

Rumah Sakit Haji Medan bulan April tahun 2009 memiliki tempat tidur sebanyak 251 dengan rincian sebagai berikut:

1. Kelas Utama A/Super VI P : 4 tempat tidur (1,6 %) 2. Kelas Utama B/VIP : 17 tempat tidur (6,8 %) 3. Kelas IA : 17 tempat tidur (6,8 %) 4. Kelas IB : 28 tempat tidur (11,2 %) 5. Kelas II : 68 tempat tidur (27,1 %) 6. Kelas III : 87 tempat tidur (34,7 %)

(44)

7. Ranjang Bayi : 11 tempat tidur (4,4 %) 8. inkubator : 5 tempat tidur (1,9 % ) 9. Ruang ICU : 14 tempat tidur (5,5 %)

b. Sarana Penunjang Lainnya Sarana penunjang lainnya:

1. Laboratorium 5. Binatu 2. Radiologi 6. Sanitasi

3. Farmasi 7. Pemeliharaan Sarana Rumah Sakit 4. Rehabilitasi Medis 8. Ambulance

5. Gizi

Peralatan canggih juga telah dapat disediakan seperti Arthroscope, CT Scan, FESS (Functional Endoscopy Sinus Surgery), Ureteroscope, Electrokinetic Lithotriptor, Multimobile (C-Arm), Gastroscopy dan lain–lain sehingga Rumah Sakit Haji Medan dapat memberikan pelayanan yang lebih baik.

4.2 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Tahun 2004-2008 dan Ramalannya Tahun 2009-2013.

4.2.1 Poliklinik Internist

Dari laporan bulanan Rumah Sakit Haji Medan dari tahun 2004-2008 diperoleh jumlah kunjungan pasien rawat jalan yaitu :

(45)

Tabel 4.3 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Internist Tahun 2004-2008.

Tahun Jumlah 2004 11272 2005 14765 2006 14188 2007 13845 2008 10658 Total 64728

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 0.105 dengan signifikansi sebesar 0.768 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik internist, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik internist tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 734.21 + (-9.07)(m)

Tabel 4.4 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Internist Tahun 2009

Bulan at bt Ramalan

Januari 734.21 -9.07 725

Februari 716

Maret 707

April 698

Mei 689

Juni 680

Juli 671

Agustus 662 September 653 Oktober 644 November 634 Desember 625

Jumlah 8104

(46)

4.2.2 Poliklinik Pediatri

Tabel 4.5 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Pediatri Tahun 2004-2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 0.027 dengan signifikansi sebesar 0.879 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik pediatri, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik pediatri tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.6) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 182.84 + 2.26(m)

(47)

Tabel 4.6 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Pediatri Tahun 2009.

Januari 182.84 2.26 185

Februari 187

Maret 190

April 192

Mei 194

Juni 196

Juli 197

Agustus 201

September 203

Oktober 205 November 208 Desember 210

Jumlah 2368

4.2.3 Poliklinik Neurologi

Tabel 4.7 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Neurologi Tahun 2004-2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 3.489 dengan signifikansi sebesar 0.159 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Neurologi, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik

(48)

neurologi tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.4) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

F_t + m = 226.15 + (-14.90)(m)

Tabel 4.8 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Neurologi Tahun 2009.

Bulan At Bt Ramalan

Januari 226.1592 -14.9089 211

Februari 196 Maret 181 April 166 Mei 151 Juni 137 Juli 122 Agustus 107 September 92 Oktober 77 November 62 Desember 47

Jumlah 1.549

(49)

4.2.4 Poliklinik THT

Tabel 4.9 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik THT Tahun 2004- 2008

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 4.935 dengan signifikansi sebesar 0.113 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik THT, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik THT tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 250.25+ 1.86(m)

(50)

Tabel 4.10 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik THT Tahun 2009

Bulan at bt Ramalan Januari 250.25 1.86 252

Februari 254

Maret 256

April 258

Mei 260

Juni 261

Juli 263

Agustus 265

September 267

Oktober 269

November 271

Desember 273

Jumlah 3149

4.2.5 Poliklinik Mata

Tabel 4.11 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Mata Tahun 2004- 2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 1.363 dengan signifikansi sebesar 0.327 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Mata, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Mata

(51)

tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

F_t + m = 299.55 + (9.69)(m)

Tabel 4.12 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Mata Tahun 2009

Bulan at bt Ramalan

Januari 299.55 9.69 309

Februari 319

Maret 329

April 338

Mei 348

Juni 358

Juli 367

Agustus 377

September 389

Oktober 397

Nopember 406

Desember 416

Jumlah 4353

4.2.6 Poliklinik Paru

Tabel 4.13 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Paru Tahun 2004- 2008.

(52)

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 1.380 dengan signifikansi sebesar 0.325 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Paru, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Paru tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.7) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 219.99 + (2.68)(m)

Tabel 4.14 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Paru Tahun 2009.

Januari 219.99 2.68 223

Februari 225 Maret 228

April 231

Mei 233

Juni 236

Juli 239

Agustus 241

September 244

Oktober 247

Desember 252

Jumlah 2599

(53)

4.2.7 Poliklinik Obgyn

Tabel 4.15 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Obgyn Tahun 2004-2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 0.788 dengan signifikansi sebesar 0.440 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Obgyn, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Obgyn tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 226.02 + (-4.56)(m)

(54)

Tabel 4.16 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Obgyn Tahun 2009.

Januari 226.02 -4.56 222

April 208

Mei 203

Juni 199

Juli 194

Agustus 190

September 185

Oktober 180

November 176

Desember 171

Jumlah 2357

4.2.8 Poliklinik Gigi

Tabel 4.17 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Gigi Tahun 2004- 2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 3.279 dengan signifikansi sebesar 0.168 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Gigi, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Gigi tidak

(55)

dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

F_t + m = 218.67 + 13.91(m)

Tabel 4.18 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Gigi Tahun 2009

Januari 218.67 13.91 233

April 274

Mei 288

Juni 302

Juli 316

Agustus 330

September 344

Oktober 358

Desember 386

Jumlah 3338

4.2.9 Poliklinik Bedah

Tabel 4.19 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Bedah Tahun 2004-2008.

(56)

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 2.531 dengan signifikansi sebesar 1.591 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Bedah, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Bedah tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.6) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 247.28 + (-11.45)(m)

Tabel 4.20 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Bedah Tahun 2009.

Januari 247.28 -11.45 236

April 202

Mei 190

Juni 179

Juli 167

Agustus 156

September 144

Oktober 133

November 121

Desember 110

Jumlah 2075

(57)

4.2.10 Poliklinik Kulit

Tabel 4.21 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Kulit Tahun 2004- 2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 9.168 dengan signifikansi sebesar 0.056 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Kulit, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Kulit tidak dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Sehingga digunakan metode double exponential smoothing dengan alpha (α = 0.5) diperoleh persamaan ramalan tahun 2009 :

Ft + m = 158.32 + 2.90(m)

(58)

Tabel 4.22 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Kulit Tahun 2009.

Januari 158.32 2.90 161

April 170

Mei 173

Juni 176

Juli 179

Agustus 186

September 184

Oktober 187

November 190

Desember 193

Jumlah 2130

4.2.11 Poliklinik Psikiatri

Tabel 4.23 Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Psikiatri Tahun 2004-2008.

Berdasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F = 21.975 dengan signifikansi sebesar 0.018 (lebih besar dari α = 0.05). Hal tersebut menunjukkan bahwa ada hubungan linier yang signifikan antara waktu dengan jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Psikiatri, maka jumlah kunjungan pasien rawat jalan poliklinik

(59)

Psikiatri dapat diramalkan dengan faktor trend dan indeks musiman. Penentuan trend dengan menggunakan metode kuadrat terkecil diperoleh persamaan trend tahunan sebagai berikut :

Y = 905.8 + 299.4(Xi)

Dan persamaan trend bulanan adalah:

) ( 079 . 2 483 .

75 Xi

Y = +

Dimana X adalah indeks waktu pada periode data berkala Januari sampai dengan Desember tahun 2004-2008.

Berdasarkan metode rasio terhadap trend yang menggunakan nilai trend sebagai dasar perhitungan diperoleh indeks musiman bulan Januari sampai dengan Desember adalah sebagai berikut :

0 50 100 150

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Bulan

Jumlah

Gambar 4.1 Indeks Musiman Poliklinik Psikiatri

Dari nilai trend dan indeks musiman di atas, maka dapat ditentukan peramalan kunjungan pasien rawat jalan poliklinik Psikiatri di Rumah Sakit Haji Medan tahun 2009-2013 dengan menggunakan persamaan :

Dimana : T = Trend Bulanan

(60)

S = Indeks Musiman

Sehingga didapat hasil seperti pada tabel 4.12 dibawah ini :

Tabel 4.23 Ramalan Kunjungan Pasien Rawat Jalan Poliklinik Psikiatri Tahun 2009-2013.

TAHUN

No. Bulan 2009 2010 2011 2012 2013

1 Januari 131 154 178 201 224

2 Februari 127 150 172 195 217

3 Maret 125 147 169 191 213

4 April 134 157 180 203 226

5 Mei 152 177 203 229 255