ANALISIS METODE TIME SERIES UNTUK MERAMALKAN JUMLAH PASIEN STROKE PADA TAHUN 2017-2021
DI RS STROKE NASIONAL BUKITTINGGI
SKRIPSI
OLEH ASRA HUSNA NIM. 121000335
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
ANALISIS METODE TIME SERIES UNTUK MERAMALKAN JUMLAH PASIEN STROKE PADA TAHUN 2017-2021
DI RS STROKE NASIONAL BUKITTINGGI
Skripsi ini diajukan sebagai Salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Kesehatan Masyarakat
OLEH ASRA HUSNA NIM. 121000335
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
HALAMAN PERYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Analisis Metode Time Series Untuk Meramalkan Jumlah Pasien Stroke Pada Tahun 2017-2021 Di RS Stroke Nasional Bukittinggi” ini beserta seluruh isinya adalah benar hasil karya saya sendiri dan saya tidak melakukan penjiplakan atau pengutipan dengan cara-cara yang tidak sesuai dengan etika keilmuan yang berlaku dalam masyarakat keilmuan. Atas pernyataan ini, saya siap menanggung risiko atau sanksi yang dijatuhkan kepada saya apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini.
Medan, Agustus 2017
Asra Husna
HALAMAN PENGESAHAN
Skripsi dengan Judul
ANALISIS METODE TIME SERIES UNTUK MERAMALKAN JUMLAH PASIEN STROKE PADA TAHUN 2017-2021
DI RS STROKE NASIONAL BUKITTINGGI
Yang disiapkan dan dipertahankan oleh ASRA HUSNA
NIM : 121000335 Disahkan oleh : Komisi Pembimbing
Pembimbing I Pembimbing II
Prof. Drs. Heru Santosa, M.S, Ph. D Dr. Ir. Erna Mutiara, M. Kes NIP. 195811101984031002 NIP.196408261990032002
Medan, Agustus 2017 Fakultas Kesehatan Masyarakat
Universitas Sumatera Utara Dekan,
Prof. Dr. Dra. Ida Yustina, M.Si NIP. 196803201993082001
ABSTRAK
Perencanaan merupakan salah satu faktor yang mendukung manajemen pelayanan perawatan stroke di suatu daerah. Dalam rangka melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, perlu diketahui terlebih dahulu situasi dan kondisi dimasa yang akan datang, maka suatu prinsip yang tidak boleh dilupakan adalah keharusan untuk meramalkan. Berdasarkan data yang diperoleh dari data laporan bulanan jumlah pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi, terdapat 10.445 pasien stroke pada tahun 2016, terdiri dari 2.314 pasien menggunakan perawatan medik, 6.054 pasien dengan perawatan fisioterapi, 2.066 pasien dengan terapi wicara, dan 11 pasien dengan perawatan okupasi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui ramalan jumlah pasien stroke pada tahun 2017-2021.
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif, dengan jenis rancangan time series. Populasi dan sampel adalah data jumlah pasien stroke secara keseluruhan dan jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan di RS Stroke Nasional Bukittinggi tahun 2010-2016. Peramalan dimulai dengan pengumpulan data serta dilakukan analisis double eskponential smoothing antara waktu dan jumlah pasien stroke secara keseluruhan dan jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan.
Hasil ramalan menunjukkan kenaikan jumlah pasien stroke secara keseluruhan pada tahun 2017 mencapai 11.810 pasien, jumlah pasien stroke dengan perawatan medik mencapai 2.964 pasien, jumlah pasien stroke dengan perawatan fisioterapi mencapai 5.917 pasien, jumlah pasien stroke dengan terapi wicara mencapai 2.769 pasien, dan jumlah pasien stroke dengan perawatan okupasi mencapai 12 pasien.
Diharapkan hasil ramalan dapat digunakan oleh RS Stroke Nasional Bukittinggi sebagai masukan dalam memberikan pelayanan terhadap pasien stroke, dan sebagai bahan masukan bagi Dinas Kesehatan Kota Bukittinggi dalam kaitannya terhadap upaya promosi kesehatan dalam pencegahan dan pengendalian faktor risiko stroke.
Kata Kunci : Peramalan, Pasien Stroke, Time Series, Double Exponential Smoothing
ABSTRACT
Planning is one of the factors that support the stroke services management in a region. In order to make an effective and efficient plan, it is needed to know first about the situation and condition in the future, then a principle that should not be forgot is a must to forecast. Based on the monthly report data of stroke patients in The National Stroke Hospital Bukittinggi, there were 10.445 patients in 2016, consisting of 2.314 patients in medical treatment, 6.054 patients in physiotherapy, 2.066 patients in speech therapy, and 11 patients in occupation treatment. This research is conducted to know the forecasting about number of stroke patients in 2017-2021.
This research was a descriptive study using a time series design.
Population and sample in this research were data of the number of stroke patients overall and the number of stroke patients by type of stroke treatment in The National Stroke Hospital Bukittinggi. Forecasting was started by data collecting and it was conducted double exponential smoothing analysis between time and the number of stroke patients overall and the number of stroke patients by type of stroke treatment.
The forecasting result showed the increasing number of stroke patients overall as many as 11.810 patients in 2017. The number of stroke patients with medical treatment were 2.964 patients, the number of stroke patients with physiotherapy treatment were 5.917 patients, the number of stroke patients with speech therapy were 2.769 patients, and the number of stroke patients with occupation treatment were 12 patients.
It is expected that the forecasting result can be used by The National Stroke Hospital Bukittinggi as an input for providing service to stroke patients and as an input to Bukittinggi City Health Office in relation to the health promotion for prevention and controlling the risk factors of stroke.
Keywords : Forecasting, Stroke Patient, Time series, Double Exponential Smoothing
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul
“Analisis Metode Time Series Untuk Meramalkan Jumlah Pasien Stroke Pada Tahun 2017-2021 di RS Stroke Nasional Bukittinggi”. Skripsi ini merupakan tugas akhir dari proses belajar di Fakultas Kesehatan Masyarakat dan dibuat sebagai salah satu syarat penulisan untuk menyandang gelar Sarjana Kesehatan Masyarakat (SKM) yang dipersembahkan pada dunia kesehatan dan pihak-pihak yang membutuhkan.
Dalam penulisan skripsi ini penulis telah banyak mendapatkan bantuan dan dukungan dari berbagai pihak baik secara moril maupun materil. Untuk itu pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih sedalam- dalamnya kepada:
1. Prof. Dr. Dra. Ida Yustina, M.Si selaku Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara.
2. dr. Surya Dharma, MPH selaku dosen penasehat akademik yang telah memerhatikan dan membimbing penulis selama menjalani pendidikan.
3. Dr. Asfriyati, S.KM, M.Kes selaku ketua Departemen Biostatistika dan Informasi Kesehatan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara.
4. Prof. Drs. Heru Santosa, MS, Ph.D selaku dosen pembimbing I yang telah menuntun dan mengarahkan penulis dalam penulisan skripsi.
5. Dr. Ir. Erna Mutiara, M.Kes selaku dosen pembimbing II yang senantiasa membimbing penulis dalam proses penulisan skripsi.
6. Seluruh dosen dan staf administrasi di departemen Kependudukan dan Biostatistika Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara.
7. dr. Popi dan staf RS Stroke Nasional Bukittinggi yang telah memberikan dukungan dan informasi yang dibutuhkan penulis.
8. Ayah ku Azmal dan Ibu yang tercinta Yusrida yang selalu memberikan dukungan dan kasih sayang serta kesabaran dalam proses pendidikan selama di Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara dan penulisan skripsi ini.
9. Saudara/i ku Afdal, Fauzan, Hilda, Lidia, Hifzil, Elfira, dan Taufik yang selalu memberikan semangat dan doanya.
10. Sahabat ku Indah yang selalu mendukung dan menyemangati penulisan skripsi ini.
11. Sahabat-sahabat seperjuangan selama proses pendidikan dan penulisan skripsi yaitu Frisya, Syafiah, Halisa,Fitri, dan Tika yang selalu menyemangati penulis dalam mengejar gelar SKM ini.
12. Rekan-rekan peminatan Kependudukan dan Biostatistik dan seluruh teman- teman di Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara serta semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu-persatu yang telah banyak membantu penulis selama ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, mengingat terbatasnya kemampuan dan kurangnya pegalaman yang penulis
miliki. Untuk itu dengan kerendahan hati, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun untuk skripsi ini.
Akhir kata, semoga skripsi penelitian ini dapat bermanfaat khususnya bagi seluruh mahasiswa Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara dan bagi pembaca sekalian pada umumnya.
Medan, Agustus 2017
Asra Husna
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ... i
HALAMAN PENGESAHAN ... ii
ABSTRAK ... iii
ABSTRACT ... iv
KATA PENGANTAR ... v
DAFTAR ISI ...viii
DAFTAR TABEL ... x
DAFTAR GAMBAR ... xi
DAFTAR LAMPIRAN ... xii
RIWAYAT HIDUP ... xiii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 5
1.3 Tujuan Penelitian ... 5
1.3.1 Tujuan Umum ... 5
1.3.2 Tujuan Khusus... 5
1.4 Manfaat Penelitian ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 6
2.1 Konsep Stroke ... 6
2.1.1 Definisi Stroke... 6
2.1.2 Klasifikasi Stroke ... 6
2.1.3 Faktor Risiko Stroke... 8
2.1.4 Pengobatan dan Perawatan Stroke ... 13
2.1.5 Pencegahan Stroke ... 14
2.2 Peramalan ... 17
2.2.1 Definisi Peramalan ... 17
2.2.2 Manfaat dan Tujuan Peramalan... 17
2.2.3 Jenis-Jenis Peramalan ... 18
2.2.4 Metode Peramalan Kuantitatif ... 20
2.2.5 Pola Data ... 27
2.2.6 Variasi Musiman ... 28
2.3 Alur Penelitian ... 30
BAB III METODE PENELITIAN ... 31
3.1 Jenis Penelitian ... 31
3.2.1 Lokasi Penelitian ... 31
3.2.2 Waktu Penelitian ... 31
3.3 Populasi dan Sampel ... 31
3.4 Metode Pengumpulan Data ... 31
3.5 Definisi Operasional ... 32
3.6 Teknik Analisis Data ... 33
BAB IV HASIL PENELITIAN ... 34
4.1 Sosiodemografis ... 34
4.1.1 Letak Geografis ... 34
4.1.2 Luas dan Pembagian Wilayah ... 34
4.1.3 Kependudukan ... 36
4.1.4 Profil RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 36
4.2 Ramalan Jumlah Pasien Stroke Berdasarkan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke pada Tahun 2010-2016... 37
4.2.1 Jumlah Pasien Stroke secara Keseluruhan Tahun 2010-2016 ... 37
4.2.2 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Medik Tahun 2010-2016 ... 39
4.2.3 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Fisioterapi Tahun 2010-2016 ... 41
4.2.4 Jumlah Pasien Stroke dengan Terapi Wicara Tahun 2010-2016 ... 44
4.2.5 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Okupasi Tahun 2010-2016 ... 46
BAB V PEMBAHASAN ... 48
5.1 Data Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke Tahun 2010-2016 ... 48
5.2 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke Tahun 2017 ... 50
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN... 54
6.1 Kesimpulan ... 54
6.2 Saran ... 55
DAFTAR PUSTAKA ... 56 LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Daftar Kelurahan di Kota Bukittinggi ... 35 Tabel 4.2 Jumlah Penduduk di Kota Bukittinggi ... 36 Tabel 4.3 Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan Tahun
2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 38 Tabel 4.4 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan
Tahun 2017... 39 Tabel 4.5 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Medik
Tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 40 Tabel 4.6 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan
Perawatan Medik Tahun 2017 ... 41 Tabel 4.7 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Fisioterapi
Tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 42 Tabel 4.8 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan
Perawatan Fisioterapi Tahun 2017 ... 43 Tabel 4.9 Jumlah Pasien Stroke dengan Terapi Wicara
Tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 44 Tabel 4.10 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan
Terapi Wicara Tahun 2017... 45 Tabel 4.11 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Okupasi
Tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi ... 46 Tabel 4.12 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan
Perawatan Okupasi Tahun 2017... 47
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Pola Data dalam Metode Peramalan ... 26 Gambar 2.2 Alur Penelitian ... 29 Gambar 4.1 Ramalan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke Tahun 2017 ... 39 Gambar 4.2 Ramalan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke dengan
Perawatan Medik Tahun 2017 ... 41 Gambar 4.3 Ramalan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke dengan
Perawatan Fisioterapi Tahun 2017 ... 43 Gambar 4.4 Ramalan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke dengan
Terapi Wicara Tahun 2017... 45 Gambar 4.5 Ramalan Jumlah Keseluruhan Pasien Stroke dengan
Perawatan OkupasiTahun 2017... 47
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Data Jumlah Pasien Stroke Tahun 2010-2016 ... 59 Lampiran 2. Hasil Uji Regresi Jumlah Pasien Stroke Tahun
2010-2016 ... 62 Lampiran 3. Hasil Jumlah Ramalan Pasien Stroke Tahun 2017 ... 64
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
Nama : Asra Husna
Tempat Lahir : Bukittinggi Tanggal Lahir : 19 Agustus 1992
Suku Bangsa : Minang
Agama : Islam
Nama Ayah : Azmal
Suku Bangsa Ayah : Minang
Nama Ibu : Yusrida
Suku Bangsa Ibu : Minang Pendidikan Formal
1. SD/Tamat Tahun : SDN 01 BPA Bukittinggi/2005 2. SLTP/Tamat Tahun : MTsN 1 Bukittinggi/2008 3. SLTA/ Tamat Tahun : SMAN 1 Bukittinggi/2011 4. Akademi/ Tamat Tahun : FKM USU/2017
5. Lama Studi di FKM : 5 Tahun
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Setiap tahunnya lebih dari 36 juta orang meninggal karena Penyakit Tidak Menular (PTM). Secara global, penyakit kardiovaskuler yang dikategorikan sebagai Penyakit Tidak Menular menjadi penyebab kematian nomor satu setiap tahunnya. Pada tahun 2008, diperkirakan sebanyak 17,3 juta kematian disebabkan oleh penyakit kardiovaskuler. Lebih dari tiga juta kematian tersebut terjadi sebelum usia 60 tahun (Kemenkes RI, 2014).
Stroke merupakan penyakit kardiovaskuler yang paling umum dan terkenal setelah penyakit jantung (Kemenkes RI, 2014). Stroke dapat memberikan efek mendalam yang tidak bisa dipahami dari satu pendekatan sudut pandang, dimana penelitian stroke secara historis difokuskan hanya pada fungsi fisik atau kemampuan fungsional tubuh dalam melakukan aktivitas sehari-hari.
Transformasi stroke berkontribusi sebagai latar belakang individu untuk berbagai kerugian, ketidakpastian, dan isolasi sosial (Salter et al, 2008).
Stroke merupakan penyakit gangguan pembuluh darah yang bertanggung jawab terhadap 30% kematian di seluruh dunia. Setiap tahun, diperkirakan 750.000 orang menderita stroke dengan angka kematian lebih dari 150.000 orang pertahun. Sepertiga penderita stroke meninggal saat serangan (fase akut), sepertiga lagi mengalami stroke berulang, dan 50 persen yang selamat akan mengalami kecacatan. Berdasarkan data WHO di seluruh dunia, diperkirakan 5,5
juta orang meninggal akibat stroke pada tahun 2002, dan diperkirakan pada tahun 2020 penyakit jantung dan stroke akan menjadi penyebab utama kematian di dunia. Pada tahun 2020, diperkirakan 7,6 juta orang akan meninggal akibat stroke (Mulyani & Besral, 2007).
Di Amerika Serikat, dan negara-negara maju lainnya. Stroke termasuk salah satu dari tiga penyebab utama kematian, dan merupakan penyebab utama kecacatan jangka panjang. Stroke adalah penyakit neurologi yang paling mengancam kehidupan dan merupakan penyebab kematian nomor 3 di Amerika Serikat setelah penyakit jantung dan kanker (Price dan Wilson, 2006). Tercatat 8% dari masyarakat lansia yang berusia di atas 65 tahun yang tinggal di Amerika pernah mengalami stroke (Clarke, 2009). Diperkirakan 550.000 orang mengalami stroke setiap tahunnya, dimana angka ini menunjukkan peningkatan yang signifikan yaitu 700.000 orang per tahun pada serangan kedua. Sementara itu, lebih dari empat juta penderita stroke hidup dengan berbagai tingkat kecacatan (Black & Hawks, 2009). Di Korea, tercatat 33% disability pada penduduk usia 35 tahun ke atas disebabkan oleh stroke, dengan persentase pasien yang menunjukkan pemulihan fungsional lengkap yang rendah yaitu 4 sampai 20%
(Shin et al, 2007).
Prevalensi penderita stroke secara global juga melanda negara-negara berkembang, salah satunya Indonesia. Dalam satu dasawarsa terakhir, terjadi peningkatan penderita stroke yang signifikan di Indonesia. Yayasan Stroke Indonesia tahun 2008 menunjukkan setiap tahun terdapat 500.000 penduduk terkena serangan stroke, sekitar 25% atau 125.000 orang meninggal dan sisanya
cacat ringan atau berat. Situasi ini memberikan dampak negatif terhadap turunnya tingkat produktifitas serta dapat mengakibatkan terganggunya sosial ekonomi keluarga (Yastroki, 2007). Hasil Riskesdas menunjukkan kenaikan yang signifikan prevalensi stroke yaitu 8,3 per 1000 penduduk (2007) mencapai 12,1 per 1000 penduduk (2013), serta estimasi peningkatan penderita stroke menjadi dua kali lipat pada tahun 2020. Tingginya prevalensi stroke terdapat di 11 provinsi dari 33 provinsi di Indonesia, termasuk provinsi Sumatera Barat dengan prevalensi 6,9% pada posisi ke-10 tertinggi di Indonesia.
Selain angka kematian yang tinggi, stroke merupakan penyebab utama disability pada usia dewasa. Pasien pascastroke seringkali berada dalam kondisi kronis yang membutuhkan pengobatan dan perawatan. Penatalaksaan komprehensif dibutuhkan dalam pengobatan dan perawatan pasien stroke. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kondisi prognosis pasien. Pengenalan tanda dan gejala dini stroke dan upaya rujukan ke rumah sakit harus segera dilakukan karena keberhasilan terapi stroke sangat ditentukan oleh kecepatan tindakan pada stadium akut. Semakin lama upaya rujukan ke rumah sakit atau makin panjang rentang waktu serangan dengan pemberian terapi akan memperburuk prognosis pasien stroke (Setyopranoto, 2011).
Berdasarkan survei pendahuluan dengan menggunakan data rawat inap di RS Stroke Nasional Bukittinggi diketahui sebanyak 10.364 pasien stroke yang mendapatkan pengobatan di RS Stroke Nasional Bukittinggi pada tahun 2010.
Pada tahun 2011 sebanyak 13.533 pasien. Sebanyak 13.984 pasien pada tahun 2012. Pada tahun 2013 sebanyak 16.026 pasien. Pada tahun 2014 sebanyak 8.937
pasien, sebanyak 10.228 pasien pada tahun 2015, dan 10.445 pasien pada tahun 2016. Hal ini menunjukkan jumlah pasien stroke yang mendapatkan pengobatan di RS Stroke Nasional Bukittinggi masih fluktuatif.
Dukungan rumah sakit selaku fasilitator dalam pengobatan dan perawatan terhadap pasien stroke akan meningkatkan kualitas terapi yang diberikan kepada pasien stroke, serta mewujudkan pelayanan kesehatan berprinsip patient centered yang mampu menyembuhkan secara holistik - body-mind-spirit - untuk mencapai kualitas hidup yang lebih baik (Aditama, 2014).
Untuk meningkatkan pelayanan kesehatan dalam pengobatan dan perawatan pasien stroke dibutuhkan suatu program. Perencanaan memegang peranan penting dalam keberhasilan suatu program. Dalam rangka untuk melakukan suatu perencanaan, perlu diketahui terlebih dahulu situasi dan kondisi dimasa yang akan datang. Untuk dasar inilah peramalan dibutuhkan sebagai masukan bagi perencanaan untuk memberikan risiko seminimal mungkin terhadap kejadian di masa mendatang (Manurung, 1990). Hasil dari suatu peramalan yang akurat diharapkan mampu memberikan gambaran tentang masa depan suatu program. Atas dasar gambaran yang diperoleh, suatu program akan semakin dimaksimalkan untuk meningkatkan kinerjanya melalui perencanaan yang baik dalam kaitannya dengan persiapan kebutuhan yang penting seperti pengadaan sarana dan prasarana di masa yang akan datang (Supranto, 2000). Berdasarkan uraian latar belakang tersebut, peneliti ingin melakukan penelitian analisis metode time series untuk meramalkan jumlah pasien stroke pada tahun 2017-2021 di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
1.2 Rumusan Masalah
Fluktuatifnya jumlah pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi, dan tidak adanya peramalan mengenai data pasien stroke di masa yang akan datang yang diperlukan untuk membuat perencanaan.
1.3 Tujuan Penelitian 1.3.1 Tujuan Umum
Untuk meramalkan jumlah pasien stroke pada tahun 2017-2021 berdasarkan analisis kecenderungan jumlah pasien pada tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
1.3.2 Tujuan Khusus
1. Untuk mengetahui kecenderungan jumlah pasien stroke secara keseluruhan dan jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan pada tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
2. Untuk meramalkan jumlah pasien stroke secara keseluruhan dan jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan pada tahun 2017-2021 di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
1.4 Manfaat Penelitian
1. Sebagai bahan masukan bagi RS Stroke Nasional Bukittinggi dalam membuat perencanaan untuk meningkatkan pelayanan kesehatan terhadap pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
2. Sebagai sarana pengetahuan dan informasi bagi peneliti lain yang ingin melanjutkan penelitian ini atau menggunakan masalah penelitian yang sama.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Konsep Stroke 2.1.1 Definisi Stroke
Stroke adalah suatu penyakit defisit neurologis akut yang disebabkan oleh gangguan pembuluh darah otak yang terjadi secara mendadak dan menimbulkan gejala dan tanda yang sesuai dengan daerah otak yang terganggu (Black &
Hawks,). Stroke menyebabkan kelumpuhan, kekuatan pikiran berkurang, hilangnya perasaan, ketidakmampuan fungsional, perubahan kepribadian, perubahan emosional, epilepsi, dan gangguan komunikasi. Stroke membawa pengaruh terhadap semua aspek kehidupan seseorang yang mengalaminya baik dari aspek personal, sosial, vokasional, dan fisik. Penderita stroke akan mengalami ketergantungan pada orang lain khususnya keluarga dan menyebabkan gangguan relasi sosial (Zahro et al, 2014).
2.1.2 Klasifikasi Stroke
Stroke memberikan dampak visual yang hampir sama kepada setiap pasien stroke. Namun, tingkat keparahan stroke tidak dilihat dari kelumpuhan yang ditimbulkan, hal ini ditentukan oleh lokasi dan luasan daerah otak yang mengalami kerusakan akibat terganggunya suplai oksigen. Setiap pasien mengalami dampak stroke yang berbeda-beda tergantung penyebab stroke yang dialami. Berdasarkan penyebabnya, stroke dibagi menjadi dua kategori yaitu stroke iskemik / nonhemoragic dan stroke hemoragic (Lingga, 2013).
a. Stroke iskemik
Stroke iskemik disebabkan oleh adanya penggumpalan darah yang bersirkulasi melalui pembuluh arteri. Kondisi ini diakibatkan oleh lemak terutama kolesterol, sel-sel arteri yang rusak, kalsium serta materi lain berkumpul membentuk materi baru/ plak (plague). Plak tersebut akan menempel di bagian dalam dinding arteri terutama di bagian percabagan arteri yang menyebabkan sel- sel yang menyusun arteri memproduksi zat kimia yang menyebabkan penebalan pada plak sehingga liang arteri menyempit. Penyempitan ini akan meyebabkan aliran darah terhambat sehingga suplai oksigen ke otak berkurang. Stroke iskemik dibedakan menjadi dua kelompok berdasarkan lokasi penggumpalan darah : stroke iskemik trombolitik dan stroke iskemik embolitik. Stroke iskemik trombolitik ditandai dengan penggumpalan darah pada arteri yang menuju ke otak. Stroke iskemik embolitik disebabkan oleh penggumpalan darah pada pembuluh darah lainnya yang tidak menuju ke otak, sebagian besar terjadi pada pembuluh darah di jantung. Menurunnya pasokan darah dari jantung yang kaya oksigen dan nutrisi ke otak adalah faktor utama yang menjadi penyebab stroke iskemik embolitik.
b. Stroke hemoragik
Stroke hemoragik disebabkan oleh perdarahan yang terjadi pada pembuluh darah yang menuju ke otak. Kondisi ini diawali oleh tekanan yang tiba-tiba meningkat ke otak sehingga pembuluh darah yang tersumbat tidak mampu menahan tekanan tersebut, pecahnya pembuluh darah mengakibatkan perdarahan pada pembuluh darah, sehingga darah tidak mampu mencapai sasaran yaitu sel
otak yang membutuhkan suplai darah yang mengandung oksigen dan nutrisi lainnya. Stroke hemoragik dibagi dua sesuai dengan lokasi perdarahan : stroke hemoragik intraselebral dan subaraknoid. Stroke hemoragik intraselebral merupakan perdarahan yang terjadi di dalam otak meliputi ganglis, batang otak, otak, otal kecil, dan otak besar. Stroke hemoragik subaraknoid merupakan perdarahan yang terjadi di luar otak, yaitu di pembuluh darah yang berada di bawah otak atau di selaput otak. Perdarahan tersebut menekan otak yang berakibat berhentinya suplai darah ke otak (Lingga, 2013).
Pasien yang mengalami stroke hemoragik memiliki risiko lebih besar untuk meninggal dalam 30 hari daripada stroke iskemik. Jumlah pasien stroke hemoragik relatif lebih sedikit, tetapi kasus yang meninggal lebih besar daripada kasus yang bertahan hidup, karena stroke hemoragik memiliki risiko kematian yang lebih besar. Sebanyak 50% kasus stroke hemoragik menyebabkan kematian kepada pasien stroke sedangkan stroke iskemik hanya menyebabkan 20%
kematian pada pasien stroke. Selain kerusakan jaringan saraf, stroke hemoragik juga menyebabkan gangguan aliran darah di arteri. Kerusakan dinding pada pembuluh darah arteri menyebabkan kontraksi pada pembuluh darah sehingga terhambatnya suplai oksigen yang menyebabkan terjadinya stroke iskemik ( Mulyani & Besral, 2007)
2.1.3 Faktor Risiko Stroke
Risiko terjadinya stroke meningkat seiring dengan berat dan banyaknya faktor risiko (Misbach, et al, 2004). Faktor risiko stroke dikelompokkan menjadi dua bagian, yaitu faktor yang tidak dapat dimodifikasi dan faktor yang dapat
dimodifikasi. Faktor risiko stroke membuktikan bahwa stroke adalah suatu penyakit yang dapat diramalkan sebelumnya dan bukan merupakan suatu hal yang terjadi begitu saja (Sofyan et al, 2012).
Faktor yang tidak dapat dimodifikasi / diubah : a. Usia
Risiko stroke meningkat seiring dengan pertambahan usia individu. Risiko ini menjadi lebih besar saat mencapai usia 45 tahun. Setelah mencapai usia 50 tahun, setiap penambahan usia 3 tahun meningkatkan risiko stroke sebesar 11- 20% (Ignativicius, 2010). Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Lestari (2010) yang menyatakan bahwa persentasi kelompok umur > 55 tahun lebih banyak menderita stroke dibandingkan dengan kelompok umur 40-55 tahun. Stroke yang menyerang kelompok usia diatas 40 tahun disebabkan oleh kelainan otak non- traumatik akibat proses patologi pada sistem pembuluh darah otak. Peningkatan frekuensi stroke seiring dengan peningkatan umur berhubungan dengan proses penuaan, dimana semua organ tubuh mengalami kemunduran fungsi termasuk pembuluh darah otak. Pembuluh darah menjadi tidak elastis terutama bagian endotel yang mengalami penebalan pada bagian intima, sehingga mengakibatkan lumen pembuluh darah semakin sempit dan berdampak pada penurunan aliran darah otak (Sofyan et al, 2012).
b. Jenis kelamin
American Heart Association mengungkapkan bahwa serangan stroke lebih banyak terjadi pada laki-laki dibandingkan perempuan. Akan tetapi, kejadian stroke pada perempuan meningkat pada usia pasca-menopause, karena sebelum
menopause wanita dilindungi oleh hormon esterogen yang berfungsi untuk meningkatkan HDL yang berperan penting dalam pencegahan proses aterosklerosis yaitu penyempitan dan pengerasan pembuluh darah (Sofyan et al, 2012). Perbedaan gender ini tidak terlalu mencolok pada usia dewasa muda, dimana stroke terjadi pada laki-laki dan wanita hampir sama banyaknya.
c. Riwayat genetik
Risiko terhadap stroke memiliki kaitan dengan faktor keturunan. Riwayat stroke dalam keluarga, khususnya orang tua dan saudara sedarah meningkatkan kerentanan terhadap stroke.
d. Ras
Gen tertentu memiliki risiko yang tinggi terhadap penyakit stroke. Sifat genetik yang dimiliki oleh bangsa berkulit hitam dan gen keturunan Afrika- Amerika (Afro Amerika) memiliki gen resesif yang rawan pada beberapa penyakit. Penyakit inilah yang menjadi faktor dominan yang menyebabkan mereka rentan terhadap stroke. Beberapa diantara penyakit itu meliputi anemia sel bulan sabit, hipertensi, kadar asam urat tinggi (hiperurisemia), dan diabetes tipe-1 (Lingga, 2013).
Faktor yang dapat dimodifikasi / diubah a. Hipertensi
Penderita hipertensi memliki risiko empat hingga enam kali lebih tinggi terserang stroke dibandingan penderita nonhipertensi. Tekanan darah tinggi secara perlahan dapat merusak dinding pembuluh darah dengan memperkeras arteri dan mendorong terbentuknya bekuan darah dan aneurisma yang akan mengakibatkan
stroke. Hipertensi dapat dikelola dengan kombinasi terapi obat, diet, dan olahraga yang tepat (Ignativicius, 2010). Hasil penelitian Ramadhanis (2012) menyatakan bahwa pasien hipertensi mempunyai peluang sebesar 4,117 kali menderita stroke dibandingkan pasien nonhipertensi (Sofyan et al, 2012).
Hipertensi merupakan faktor risiko yang potensial pada kejadian stroke karena hipertensi dapat mengakibatkan pecahnya pembuluh darah otak atau menyebabkan penyempitan pembuluh darah otak. Pecahnya pembuluh darah otak akan mengakibatkan perdarahan otak, sedangkan jika terjadi penyempitan pembuluh darah otak akan mengganggu aliran darah ke otak yang pada akhirnya menyebabkan kematian sel-sel otak (Dinata et al, 2013)
b. Hiperlipidemia
Hiperlipidemia merupakan kondisi yang ditandai dengan tingginya kadar lemak dalam darah, baik berupa kolesterol tinggi / hiperkolesterolimia ataupun kadar trigliserida yang tinggi / hipertrigliseridemia. Tingginya kadar lemak dalam darah menjadi pemicu timbulnya aterosklerosis yang berkaitan erat dengan timbulnya stroke.
c. Penyakit jantung
Penyakit jantung adalah faktor risiko yang memperparah kondisi pasien stroke, terutama stroke iskemik. Mitral insufisiensi atau serangan jantung akan merusak jantung dan menyebabkan emboli (hambatan pada pembuluh darah oleh embolus) yang selanjutnya mengalir sepanjang arteri menuju otak. Selanjutnya, emboli akan mengganggu aliran darah dan meningkatkan risiko terjadinya stroke.
Sakit jantung yang mungkin berisiko adalah atrial fibrilasi dan gagal jantung
(Mulyani & Besral, 2007). Atrial fibrilasi-penyakit jantung yang ditandai dengan denyut jantung yang tidak teratur di bilik kiri jantung meningkatkan risiko serangan stroke dibanding individu dengan jantung yang sehat. Penyakit ini merupakan penyebab utama sebagian besar insiden stroke pada kelompok lansia.
Hal ini disebabkan denyut jantung empat kali lebih cepat dibandingkan bagian jantung lainnya, sehingga terjadi penggumpalan darah pada arteri yang menuju otak.
d. Diabetes
Diabetes melitus menyebabkan stroke melalui kemampuannya menebalkan pembuluh darah otak yang berukuran besar. Penebalan tersebut akan mengakibatkan diameter pembuluh darah mengecil yang akhirnya menyebabkan gangguan aliran darah ke otak yang berujung pada kematian sel-sel otak (Dinata et al, 2013). Penderita diabetes yang berusia 50-60 tahun memiliki risiko stroke tiga sampai empat kali lebih tinggi dibandingkan penderita nondiabetes. Hal ini dikarenakan perubahan sistem vaskular yang disertai dengan kerapuhan pembuluh darah yang berperan penting dalam suplai darah. Pengendalian diabetes sangat penting untuk mengurangi risiko stroke, hal ini bisa dilakukan dengan olahraga teratur, pola diet sehat khusus penderita, dan pola hidup yang sehat.
e. Obesitas
Dampak obesitas terhadap stroke dapat berpengaruh secara langsung maupun tidak langsung. Secara langsung, obesitas menurunkan kemampuan tubuh dalam melakukan sirkulasi darah ke otak. Obesitas mendorong lemahnya kemampuan tubuh dalam melakukan sejumlah proses biologis sejalan dengan
bertambahnya konsentrasi lemak tubuh. Organ tubuh seperti ginjal, hati, jantung, dan paru-paru harus bekerja lebih keras untuk mengatasi tumpukan lemak.
Kondisi ini menyebabkan kelelahan pada organ tubuh sehingga pasokan darah yang membawa oksigen dan nutrisi penting lainnya terhambat menuju otak.
f. Hiperurisemia
Hiperurisemia adalah suatu kondisi yang ditandai dengan tingginya kadar asam urat dalam tubuh. Kondisi ini dapat menjadi faktor tunggal ataupun faktor sekunder penyebab serangan stroke. Dalam konsentrasi normal, asam urat berfungsi untuk melawan infeksi dari dalam tubuh. Namun, kadar asam urat yang melewati ambang normal berperan sebagai radikal bekas yang memicu peradangan pada arteri yang menuju otak dan jantung yang mengganggu suplai darah.
2.1.4 Pengobatan dan Perawatan Stroke
RS Stroke Nasional Bukittinggi mengelompokkan pengobatan dan perawatan stroke formal ke dalam empat kategori :
a. Perawatan Medik
Perawatan medik terhadap pasien stroke merupakan pengobatan yang dilakukan pada pasien stroke meliputi pengobatan farmakologi baik dengan surgical maupun nonsurgical sesuai dengan standar dan kebutuhan pasien.
Adapun peralatan yang mendukung dalam pengobatan ini meliputi : instrumen bak kecil steril, handsconn steril, spuit steril, aquades, alkohol, NaCl, syringe pump, infus set, triway, dan berbagai obat-obatan diantaranya rtPa, terapi trombolitik, dan manitol.
b. Perawatan Fisioterapi
Perawatan fisioterapi pada pasien stroke merupakan perawatan yang dilakukan dengan program latihan, elektroterapi, dan metode manual. Adapun peralatan yang mendukung dalam pengobatan ini meliputi : treadmill, beban, pembalut resistensi, infrared beurer, TENS, bola karet, kruk, dan walker.
c. Terapi Wicara
Terapi wicara pada pasien stroke merupakan pengobatan dengan teknik atau metode yang menggabungkan pelatihan komunikasi verbal yang intens dengan permainan bahasa yang membangun kemampuan bahasa sederhana serta kompleks pada pasien stroke. Adapun peralatan yang mendukung dalam pengobatan ini meliputi : radiotape, alat tulis, buku untuk membaca, komputer.
d. Perawatan Okupasi
Perawatan okupasi pada pasien stroke merupakan terapi yang bertujuan untuk melatih kemandirian pasien stroke dalam aktifitas sehari-hari dengan bantuan keluarga. Adapun peralatan yang mendukung dalam pengobatan ini meliputi : alat mandi, peralatan untuk makan dan minum, baju atau pakaian, peralatan untuk berhias.
2.1.5 Pencegahan Stroke
Arahan klinis dibutuhkan untuk melakukan pencegahan dan pengendalian stroke. Pencegahan ini dibagi ke dalam dua kategori : primer dan sekunder.
Pencegahan primer dilakukan dengan memperbaiki pola dan gaya hidup serta mengatasi berbagai faktor risiko. Upaya ini ditujukan kepada orang sehat dan kelompok risiko tinggi yang belum pernah terserang stroke. Pengobatan sekunder
merupakan upaya yang ditujukan kepada kelompok yang pernah terserang stroke.
Hal ini dimaksudkan untuk mencegah serangan stroke berulang. Black dan Hawks (2009) mengklasifikasikan pencegahan primer dan sekunder sebagai berikut :
a. Pencegahan primer
i. Menjaga berat badan ideal. Berat badan yang tidak ideal meningkatkan faktor risiko terhadap kejadian stroke. Obesitas menurunkan kemampuan tubuh dalam melakukan sirkulasi darah ke otak. Obesitas mendorong melemahnya kemampuan tubuh dalam melakukan sejumlah proses biologis sejalan dengan bertambahnya timbunan lemak di dalam tubuh. Penimbunan lemak tersebut menjadi awal dari sumber peradangan yang berlanjut kepada peradangan pembuluh darah dan jaringan otak yang memicu beberapa penyakit seperti diabetes, hipertensi, dan jantung koroner yang secara langsung menjadi pemicu terjadinya serangan stroke.
ii. Menjaga kadar kolesterol dalam darah. Tingginya kadar kolesterol dalam darah memicu terjadinya aterosklerosis yang berkaitan erat dengan kejadian stroke.
iii. Berhenti merokok. Rokok mengandung 4000 zat berbahaya dimana 600 zat diantaranya merupakan toksin (racun) yang mengakibatkan dampak negatif terhadap fungsi tubuh. Terdapat zat-zat berbahaya seperti nikotin, tar, fenolformaldehida, monoksida, NO2, dan hidrogen sianida yang berpotensi sebagai pemicu penyakit kardiovaskular yang erat kaitannya dengan kejadian stroke. National Stroke Institute di Amerika menyebutkan faktor risiko stroke terhadap perokok dua kali lebih tinggi dibanding bukan perokok.
iv. Mengurangi konsumsi alkohol yang berkadar tinggi (20-45%). Pemakaian alkohol dengan kadar yang tidak tepat berdampak buruk terhadap kesehatan kardiovaskular. Darah yang mengandung alkohol dapat merusak jaringan tubuh terutama hati, menyebabkan trombosis (penggumpalan dalam darah), memicu stres, menurunkan fungsi memori, serta meningkatkan kadar gula dan lemak darah. Dimana kondisi ini memicu terjadinya kejadian stroke.
v. Menghentikan pemakaian obat-obat terlarang. Konsumsi obat-obat terlarang dapat meningkatkan denyut jantung, mengacaukan irama jantung, serta meningkatkan dan menurunkan tekanan darah secara cepat yang merusak keutuhan pembuluh darah otak. Serangkaian kondisi ini berisiko memicu kejadian stroke.
b. Pencegahan sekunder
i. Kontrol tekanan darah adekuat. Penderita hipertensi memiliki risiko stroke empat hingga enam kali lebih tinggi dibanding penderita bukan hipertensi. Untuk itu, dibutuhkan pemeriksaan darah secara rutin bagi penderita hipertensi.
Kenaikan tekanan darah sering terjadi tanpa disadari karena sebagian kondisi ini tidak ditandai dengan gejala-gejala umum yang biasa dialami.
ii. Pengobatan diabetes melitus bagi yang menderita. Diabetes meningkatkan faktor risiko terhadap penyakit kardiovaskular yang berkaitan erat dengan kejadian stroke. Hal ini disebabkan oleh laju penuaan sel yang berlangsung sangat cepat akibat kadar glukosa yang tinggi disertai kerapuhan pembuluh darah yang mampu meningkatkan risiko hipertensi dan penyakit jantung.
iii. Pengobatan penyakit kardiovaskuler. Stroke disebabkan oleh terhentinya suplai darah ke otak. Suplai darah ini berkaitan dengan kinerja jantung. Tidak normalnya fungsi jantung diakibatkan adanya penyakit kardiovaskuler seperti penyakit jantung dan fibrilasi atrium akan meningkatkan faktor risiko stroke.
2.2 Peramalan
2.2.1 Definisi Peramalan
Peramalan (forecasting) merupakan perkiraan peristiwa-peristiwa di waktu yang akan datang berdasarkan pola-pola data di waktu lalu. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan (Pujianti et al, 2014).
Barry dan Jay (2008) mendefinisikan peramalan sebagai seni dan ilmu untuk memprediksi peristiwa-peristiwa di masa depan dengan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan menggunakan beberapa bentuk model matematis. Peramalan terhadap sesuatu tidak akan pernah tepat 100%
karena masa depan mempunyai masalah ketidakpastian. Namun, pemilihan model yang tepat dapat meminimalkan kesalahan dan memberikan perkiraan sebaik mungkin (Ismiati et al, 2014).
2.2.2 Manfaat dan Tujuan Peramalan
Peramalan merupakan usaha yang dilakukan untuk meminimalkan ketidakpastian pada waktu yang akan datang. Hal ini lazim dilakukan dengan metode atau teknik peramalan tertentu. Melalui teknik peramalan ini, diharapkan dapat diidentifikasi model yang dapat digunakan untuk meramalkan kondisi pada waktu yang akan datang. Penggunaan metode peramalan bertujuan untuk
mengidentifikasi suatu model peramalan sedemikian rupa sehingga error-nya diperkecil menjadi seminimal mungkin (Lerbin & Aritonang, 2009).
2.2.3 Jenis-Jenis Peramalan
Assauri (1984) mengelompokkan peramalan ke dalam tiga kategori berdasarkan sifat penyusunnya, jangka waktu ramalan, dan sifat ramalan yang disusun.
2.2.3.1 Jenis peramalan dilihat dari sifat penyusunannya a. Peramalan subyektif
Peramalan ini didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini, pandangan atau judgement dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.
b. Peramalan objektif
Peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan metode-metode dalam penganalisisan data.
2.2.3.2 Jenis peramalan dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun a. Peramalan jangka panjang
Peramalan ini dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester
b. Peramalan jangka pendek
Peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya kurang dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana tahunan, rencana kerja operasional, dan anggaran.
2.2.3.3 Jenis peramalan dilihat dari sifat ramalan yang telah disusun a. Peramalan kualitatif
Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Menurut Lerbin (2009), metode ini lebih didasarkan pada intuisi dan penilaian orang yang melakukan peramalan daripada pengolahan dan penganalisian data historis yang tersedia. Langkah ini dilakukan karena data historis yang dibutuhkan tidak ada atau tidak cukup tersedia. Teknik-teknik pada metode ini terdiri dari teknik delphi, kurva pertumbuhan, penulisan skenario, penelitian pasar, kelompok fokus, dan lain sebagainya.
b. Peramalan kuantitatif
Peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Menurut Makridakis, Wheelwright, dan McGee (1999), peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan dalam kondisi sebagai berikut :
1. Adanya informasi tentang keadaan yang lalu.
2. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.
3. Dapat diasumsikan bahwa pola data yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.
Peramalan kuantitatif lebih banyak digunakan karena memberikan pandangan yang lebih nyata dan lebih objektif dalam besaran nilai hasil peramalannya (Sugiarto & Harijono, 2000).
2.2.4 Metode Peramalan Kuantitatif
Lerbin (2009) menjelaskan metode peramalan kuantitatif didasarkan pada pengolahan dan penganalisian data historis yang tersedia secara memadai dan tanpa intuisi maupun penilaian subjektif dari orang yang melakukan peramalan.
Metode ini memiliki sifat yang lebih objektif berdasarkan pada keadaan aktual (data) yang diolah dengan metode tertentu. Penggunaan suatu metode juga harus didasarkan pada fenomena manajemen atau apa yang diramalkan dan tujuan yang ingin dicapai melalui peramalan (Makridakis et al, 1999).
Assauri (1984) mengelompokan metode peramalan sebagai berikut :
a. Metode peramalan yang menggunakan analisa pola hubungan antara variabel
Metode peramalan yang diperkirakan memiliki pola hubungan dengan variabel lain yang memengaruhi, yang bukan waktu, atau dikenal dengan metode sebab akibat (causal methode) atau korelasi, terdiri dari :
1. metode regresi dan korelasi
2. model ekonometri untuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang 3. metode input dan output
b. Metode peramalan model time series
Metode time series merupakan metode dimana sejumlah observasi diambil selama beberapa periode dan digunakan sebagai dasar dalam menyusun suatu ramalan untuk beberapa periode di masa depan (Assauri, 1984). Metode ini terdiri dari :
1. Metode rata-rata
a) Metode rata-rata sederhana (simple average)
Metode ini menggunakan pendekatan dimana peramalan merupakan perhitungan kumulatif dari seluruh nilai masa lalu yang dimiliki. Kelebihan metode ini adalah hasil peramalannya tidak terlalu memperhatikan fluktuasi dari deret data. Metode ini cocok untuk data statisioner (Makridakis et al, 1999).
b) Metode rata-rata bergerak sederhana (simple moving average)
Metode ini menggunakan rata-rata sebagai ramalan untuk periode mendatang. Pada setiap nilai, akan muncul nilai pengamatan baru, nilai rata- rata dapat dihitung dengan membuang nilai observasi yang paling lama dan memasukkan nilai pengamatan yang terbaru. Taylor (2002) menjelaskan kelebihan simple moving average yaitu penggunaaan metode ini sangatlah cepat, mudah, dan juga murah. Memberikan ramalan yang relatif baik untuk waktu dekat, serta mudah digunakan untuk meramalkan item yang relatif stabil.
Kerugian teknik simple moving average yaitu metode ini tidak bereaksi dengan baik terhadap variasi yang terjadi, seperti adanya siklus dan efek musiman.
c) Metode rata-rata bergerak ganda (double moving average)
Metode ini digunakan untuk meramalkan data yang memiliki tren linier dengan menghitung rata-rata bergerak sebelumnya.
2. Metode pemulusan eksponensial (exponential smoothing)
Metode ini dipakai untuk memperkecil atau mengurangi ketidakteraturan musiman dari data, yaitu dengan membuat rata-rata tertimbang dari sederetan data
yang lalu. Ketepatan dari penggunaan metode ini terdapat pada peramalan jangka pendek.
a) Simple exponential smoothing
Metode ini dapat mengatasi kesulitan nilai-nilai historis dari variabel yang harus dilakukan pada metode rata-rata bergerak sederhana. Metode ini digunakan untuk peramalan data time series tanpa tren atau data dengan pola statisioner.
Persamaan matematis dari metode ini adalah : Ft + 1= αXt + (1-α) Ft
Keterangan :
Ft + 1= Ramalan untuk periode ke t+1 Xt = Nilai riil periode ke t
Ft = Ramalan untuk periode ke t
Dari persamaan tersebut besarnya forecast yang akan datang dijelaskan sebagai berikut :
Ft + 1 = αXt + ( 1-α ) Ft Ft + 1 = αXt + Ft - α Ft Ft + 1 = Ft + αXt – αFt Ft + 1 = Ft + α( Xt –Ft )
( Xt –Ft ) merupakan kesalahan forecast atau forecast error periode ke t.
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa forecast pada periode yang akan datang adalah ramalan dari periode sebelumnya ditambahkan alpha (α) dikalikan dengan kesalahan forecast periode sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan metode single exponential smoothing besarnya alpha (α) ditentukan secara trial
and error sampai ditemukan alpha (α) yang menghasilkan forecast error terkecil (Gitosudarmo, 2001).
b) Double exponential smoothing
Metode ini didapat dengan melakukan pemulusan kembali yang dilakukan pada hasil dari pemulusan single exponential smoothing. Pendekatan ini lebih memberikan bobot yang semakin menurun pada observasi masa lalu dibandingkan single exponential smoothing. Pada metode ini, proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha (α) yaitu antara 0 sampai 1 (Setiadi, 2003).
Langkah-langkah dalam melakukan double exponential smoothing adalah sebagai berikut :
i. Menentukan smoothing pertama (S't) (S't) = αXt + ( 1-α ) S't-1
Keterangan :
(S't) : smoothing pertama periode t
α : berdasarkan nilai mean square error terkecil dari 0,1 sampai 0,9 Xt : nilai riil periode t
S't-1 : smoothing pertama periode t-1 ii. Menentukan smoothing kedua (S"t)
(S"t) = αS't + ( 1-α ) S"t-1 Keterangan :
(S"t) : smoothing kedua periode t S't : smoothing pertama periode t S"t-1: smoothing kedua periode t-1
iii. Menentukan besarnya konstanta (at) at = 2 S't - (S"t)
iv. Menentukan besarnya slope (bt) 𝑏𝑡 = 1−𝛼𝛼 (𝑠′𝑡 − 𝑠"𝑡)
v. Menentukan besarnya forecast (Ft+m) Ft + m = at + bt (m)
Dimana m adalah jangka waktu forecast ke depan.
3. Metode Box Jenkins / ARIMA
Metode ARIMA disebut juga sebagai metode runtun waktu Box-Jenkins.
Metode ini menggunakan pendekatan sebagai berikut, dipilih model tertentu dari berbagai model umum, kemudian dilakukan pengecekan model terhadap data apakah model dapat menggambarkan series secara memuaskan. Metode Box Jenkins biasanya menggunakan model umum seperti model rata-rata bergerak, model otoregresif, dan kombinasi dari dua model tersebut. Metode ini tidak saja melakukan forecast pada nilai tertentu series tetapi juga dapat menentukan seberapa jauh nilai yang akan datang tersebut menyimpang dari nilai nyatanya.
ARIMA dilakukan untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk jangka panjang ketepatannya kurang baik.
Berikut ini merupakan beberapa kelemahan ARIMA (Lerbin & Aritonang, 2009) :
i. Jumlah data yang dibutuhkan relatif sangat besar. Untuk data bulanan yang bersifat musiman, dibutuhkan minimum 72 buah data.
ii. Apabila ada data baru yang tersedia, seringkali parameter dari Box Jenkins harus diestimasi ulang dan hal ini bisa menyebabkan revisi total terhadap model yang sudah dibuat.
iii. Dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencari model yang tepat, hal ini terjadi karena seringkali model sementara yang dibuat ternyata kurang tepat sehingga perlu dicari model lain yang lebih tepat.
4. Metode proyeksi trend dengan regresi
Metode ini merupakan dasar garis trend untuk suatu persamaan sistematis, sehingga dengan dasar persamaan tersebut dapat diproyeksikan hal yang diteliti untuk masa depan. Metode ini sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka panjang. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode peramalan ini adalah data tahunan. Semakin banyak data yang dimiliki dan minimum data tahunan yang harus ada adalah lima tahun maka peramalan akan semakin baik. Untuk memproyeksi 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) (Gitosudarmo, 2001).
a. Metode tangan bebas (free hand).
Metode tangan bebas merupakan metode yang sangat sederhana, metode ini dilakukan dengan menggambarkan data yang ada (Y) pada diagram pencar yang terdiri atas sumbu vertikal Y dan sumbu horisontal t (time). Berdasarkan pencaran-pencaran data tersebut, dibuat satu garis secara bebas hingga melampaui
waktu di mana data tersedia. Garis peramalan ini bersifat subjektif karena bergantung pada orang yang membuatnya (Lerbin & Aritonang, 2009).
b. Metode setengah rata-rata (semi average).
Metode setengah rata-rata sudah mulai menentukan nilai trend dengan beberapa perhitungan, sehingga unsur subjektif dalam menentukan garis peramalan mulai berkurang. Metode ini dapat digunakan apabila data yang dihadapi jumlahnya genap sehingga dapat dibagi menjadi dua kelompok sama besar (Gitosudarmo, 2001).
c. Metode kuadrat terkecil (least square)
Metode kuadrat terkecil menganut prinsip bahwa garis paling sesuai untuk menggambarkan suatu data berkala adalah garis yang jumlah kuadrat selisih antara data tersebut dan garis trend nya terkecil atau minimum (Sugiarto &
Harijono, 2000). Sifat-sifat kuadrat terkecil itu adalah : i. (Y-Y') = 0
ii. (Y-Y')2 = terkecil
Metode ini dipakai untuk mencari persamaan garis kurva trend. Dari persamaan ini kita dapat menghitung nilai-nilai trend T. Trend dari persamaan ini digunakan 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 besarnya perubahanYt, jika perubahan satu besaran periode waktu Xi = kode periode waktu = t - t1
Dengan metode ini, nilai a dan b dari persamaan trend linier ditentukan dengan rumus :
𝑎 = �𝑌𝑖 𝑛
Keterangan : n adalah banyaknya pasangan data 2.2.5 Pola Data
Penggunaan teknik peramalan diawali dengan pengeksplorasian kondisi (pola data) pada waktu-waktu yang lalu guna mengembangkan model yang sesuai dengan pola data tersebut dengan menggunakan asumsi bahwa pola data pada waktu yang lalu itu akan berulang lagi pada waktu yang akan datang (Lerbin &
Aritonang, 2009). Makridakis (1999) mengelompokkan pola data dalam metode peramalan menjadi empat jenis :
a. Pola data horizontal (H) atau horizontal data pattern
Pola data ini terjadi jika data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata. Suatu produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini.
b. Pola data trend (T) atau trend data pattern
Pola data ini terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Contohnya yaitu penjualan perusahaan, produk bruto nasional (GNP), dan berbagai indikator bisnis atau ekonomi lainnya, selama perubahan sepanjang waktu.
c. Pola data musiman (S) atau seasional data pattern
Pola data ini terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulan atau hari-hari pada minggu tertentu).
Penjualan dari produk seperti minuman ringan, es krim, dan bahan bakar pemanas ruang semuanya menunjukan jenis pola ini.
d. Pola siklis (S) atau cyclied data pattern
Pola data ini terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Contohnya penjualan produk seperti mobil, dan baja.
Gambar 2.1 Pola Data dalam Metode Peramalan 2.2.6 Variasi musiman
Variasi musiman (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 siklik (c), dan variasi irregular (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:
a. Variasi musiman spesifik (specific seasonal) adalah variasi musiman dalam jangka waktu satu tahun.
b. Variasi musiman berubah-ubah (changing seasonal) adalah variasi musiman yang tidak tetap dari satu periode ke periode yang lain.
c. Variasi musiman tipikal (typical seasonal) adalah variasi musiman rata- rata dalam jangka waktu yang agak lama.
d. Variasi musiman tetap (constant seasonal) adalah variasi musiman yang tidak mengalami perubahan.
2.3 Alur Penelitian
Gambar 2.2 Alur Penelitian Analisis Metode Time Series Untuk Meramalkan Jumlah Pasien Stroke pada Tahun 2017-2021 di RS Stroke Nasional
Bukittinggi
Laporan Bulanan Pasien Stroke Tahun 2010-2016
Analisis Time Series
Tidak Memiliki Trend Jangka panjang Memilki Trend Jangka Panjang
Double Eksponential Smoothing Proyeksi Trend
Variasi Musiman
Ramalan Jumlah Pasien Stroke Tahun 2017
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Medik
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Fisioterapi
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Terapi Wicara
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Okupasi
Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Tahun 2017-2021
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Medik
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Fisioterapi
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Terapi Wicara
• Ramalan Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Okupasi Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan Tahun 2010-2016
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif yang dilakukan dengan metode peramalan kuantitatif rancangan time series. Peramalan kuantitatif adalah metode peramalan yang melibatkan analisis statistik terhadap data-data masa lalu (Firdaus, 2006).
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 3.2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di RS Stroke Nasional Bukittinggi, Provinsi Sumatera Barat.
3.2.2 Waktu Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan melakukan survei awal sampai selesai, yaitu bulan Februari 2016 sampai dengan bulan Juli 2017.
3.3 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah data jumlah jumlah pasien stroke berdasarkan rekapitulasi data pasien dari bulan Januari 2010 sampai dengan bulan Desember 2016 secara keseluruhan dan data jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan yang tercatat pada laporan bulanan data rawat inap pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
3.4 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan adalah data sekunder, yaitu data jumlah pasien stroke yang didapatkan dari laporan bulanan RS Stroke dengan metode
dokumentasi dari bulan januari 2010 sampai dengan bulan Desember 2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi.
3.5 Definisi Operasional
1. Laporan bulanan RS Stroke Nasional di Kota Bukittinggi adalah data pasien stroke yang tercatat pada laporan pasien stroke dari tahun 2010- 2016.
2. Metode dokumentasi adalah sekumpulan berkas untuk mencari data-data mengenai jumlah pasien stroke.
3. Jumlah pasien stroke secara keseluruhan adalah rekapitulasi data pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi pada tahun 2010-2016.
4. Perawatan medik terhadap pasien stroke merupakan pengobatan yang dilakukan pada pasien stroke meliputi pengobatan farmakologi baik dengan surgical maupun nonsurgical sesuai dengan standar dan kebutuhan pasien.
5. Perawatan fisioterapi pada pasien stroke merupakan perawatan yang dilakukan dengan program latihan, elektroterapi, dan metode manual.
6. Terapi wicara pada pasien stroke merupakan pengobatan dengan teknik atau metode yang menggabungkan pelatihan komunikasi verbal yang intens dengan permainan bahasa yang membangun kemampuan bahasa sederhana serta kompleks pada pasien stroke.
7. Perawatan okupasi pada pasien stroke merupakan terapi yang bertujuan untuk melatih kemandirian pasien stroke dalam aktifitas sehari-hari dengan bantuan keluarga.
8. Peramalan jumlah pasien stroke adalah perkiraan jumlah pasien stroke di RS Stroke Nasional Bukittinggi pada tahun 2017-2021.
3.6 Teknik Analisis Data
Pada tahap pertama, dilakukan observasi dan pengumpulan data yang dilanjutkan dengan uji regresi. Uji regresi bertujuan untuk melihat hubungan yang signifikan antara waktu dengan jumlah jumlah pasien stroke secara keseluruhan dan jumlah pasien stroke berdasarkan jenis perawatan dengan nilai probabilitas <
0,05. Jika data mempunyai hubungan yang signifikan, maka data dapat diramalkan untuk lima tahun ke depan menggunakan analisis time series dengan menghitung nilai trend dan indeks musiman. Jika tidak terdapat hubungan yang signifikan maka data hanya dapat diramalkan satu tahun ke depan dengan menggunakan analisis time series metode double exponential smoothing dengan menggunakan alpha yang menghasilkan forecast error terkecil yaitu nilai mean absoluted error (MAE) dan mean squared error (MSE) yang terkecil karena forecast error terkecil dapat meminimalkan kesalahan dalam meramal.
BAB IV
HASIL PENELITIAN
4.1 Sosiodemografi 4.1.1 Letak Geografis
Kota Bukittinggi merupakan salah satu kota di wilayah Provinsi Sumatera Barat yang terletak di antara 100020’ sampai 1002548’ Bujur Timur dan 00016 sampai 00020’ Lintang Selatan dengan batas-batas wilayah sebagai berikut (BPS, 2017) :
• Sebelah Utara berbatasan dengan Nagari Gadut dan Kapau Kecamatan Tilatang Kamang Kabupaten Agam
• Sebelah Selatan berbatasan dengan Taluak IV Suku Kecamatan Banuhampu Kabupaten Agam
• Sebelah Barat berbatasan dengan Nagari Sianok, Guguk dan Koto Gadang Kecamatan IV Koto Kabupaten Agam
• Sebelah Timur berbatasan dengan Nagari Tanjung Alam dan Ampang Gadang Kecamatan IV Angkat Kabupaten Agam
4.1.2 Luas dan Pembagian Wilayah
Kota Bukittinggi adalah kota terbesar kedua di Provinsi Sumatera Barat.
Luas Bukittinggi secara de jure adalah 145,29 km² sesuai Peraturan Pemerintah nomor 84 tahun 1999. Namun, secara de facto kota Bukittinggi masih seluas 25,24 km². Kota Bukittinggi memiliki tiga kecamatan diantaranya Kecamatan Mandiangin Koto Selayan, Guguk Panjang, dan Aur Birugo Tigo Baleh. Kecamatan Mandiangin Koto Selayan memiliki luas wilayah sekitar
12.185 km² (48,28%), mempunyai penduduk sebanyak 32.157 orang dengan kepadatan rata-rata 930 jiwa per-km². Kecamatan Guguk Panjang memiliki luas wilayah 6,931 km² (27,07%), mempunyai penduduk sebanyak 38.510 orang dengan kepadatan rata-rata 5.638 jiwa per-km². Kecamatan Aur Birugo Tigo Baleh memiliki luas wilayah 9,252 km² (24,778%), mempunyai penduduk sebanyak 20.733 orang dengan kepadatan rata-rata 3.316 jiwa per-km². Daftar kecamatan dan kelurahan yang ada di kota Bukittinggi dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.1 Daftar Kelurahan di Kota Bukittinggi
Kecamatan Kelurahan
Mandiangin Koto Selayan
Campago Ipuh
Campago Guguk Bulek Kubu Gulai Bancah Puhun Tembok Puhun Pintu Kabun Manggis
Pulai Anak Air Garegeh Koto Salayan
Guguk Panjang
Kayu Kubu Pakan Kurai
Benteng Pasar Atas Bukit Cangang Aur Tajungkang Tarok Dipo Bukit Apit Puhun
Aur Birugo Tigo Baleh
Belakang Balok Birugo
Aur Kuning Sapiran Kubu Tanjung Pakan Labuah Ladang Cakiah Parit Antang Sumber : Pemko Bukittinggi, 2016
4.1.3 Kependudukan
Kota Bukittinggi mempunyai penduduk sekitar 98.505 orang dengan laju pertumbuhan rata-rata 2,04 % dan kepadatan rata-rata 3.905 jiwa per-km.
Sebagian besar penduduk kota Bukittinggi beragama Islam dengan jumlah sekitar 97,89 % dan selebihnya beragama Katolik, Protestan, Budha, dan Hindu.
Penduduk terpadat berdomisili di kecamatan Guguk Panjang. Hal ini dikarenakan pusat perdagangan dan kegiatan lain sebagian besar berada di kecamatan tersebut dengan kepadatan rata-rata 5.531 jiwa (Pemko Bukittinggi, 2016). Jumlah penduduk Bukittinggi dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.2 Jumlah Penduduk di Kota Bukittinggi No Tahun Jumlah Penduduk
1 1980 70.691
2 1990 83.811
3 2000 91.983
4 2010 111.725
5 2014 120.491
6 2015 122.621
Sumber : BPS, 2016
4.1.4 Profil RS Stroke Nasional Bukittinggi
RS Stroke Nasional Bukittinggi merupakan satu-satunya rumah sakit dengan pusat rujukan stroke nasional di Indonesia. Rumah Sakit ini awalnya berasal dari RSUP Bukittinggi yang secara historis berasal dari Rumah Sakit Immanuel yang dikelola oleh Yayasan Baptis Indonesia sejak tahun 1978.
Berdasarkan Surat Keputusan Menkes RI No. 365/Menkes/SK/VIII/1982 RSUP Bukittinggi merupakan RSU vertikal kelas C UPT Vertikal Depkes. Kemudian tahun 2002 dengan adanya SK Menkes No. 21/Menkes/SK/I/2002 RSUP Bukittinggi ditetapkan sebagai Pusat Pengembangan Pengelolaan Stroke Nasional
(P3SN), selanjutnya berdasarkan SK Menkes No.495/Menkes/SK/IV/2005 ditetapkan sebagai Rumah Sakit Khusus dengan nama Rumah Sakit Stroke Nasional Bukittinggi. Rumah sakit ini berlokasi di Jalan Jenderal Sudirman, Bukittinggi, Sumatera Barat.
Berdasarkan Permenkes RI Nomor 246/Menkes/PER/III/2008 tentang Organisasi dan Tata Kerja Rumah Sakit Sroke Nasional Bukittinggi, RS Stroke Nasional Bukittinggi mempunyai tugas menyelenggarakan pelayanan kesehatan terhadap penderita kasus stroke secara menyeluruh, terpadu dan berkesinambungan, pelaksanaan pendidikan dan pelatihan serta penelitian dan pengembangan di bidang kesehatan stroke sesuai dengan peraturan perundang- undangan yang berlaku.
4.2 Ramalan Jumlah Pasien Stroke berdasarkan Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan pada Tahun 2010-2016
4.2.1 Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan
Rekapitulasi data pasien stroke pada bulan Januari hingga Desember tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi menunjukkan kenaikan yang tinggi jumlah pasien stroke dari tahun 2010 hingga 2013, namun mulai menunjukkan penurunan pada tahun 2014 akan tetapi naik kembali pada tahun 2015 dan 2016.
Hal ini dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 4.3 Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan Tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi
Tahun Jumlah Pasien
2010 10364
2011 13533
2012 13984
2013 16026
2014 8937
2015 10228
2016 10445
Sumber : RS Stroke Nasional Bukittinggi, 2016
Bedasarkan uji regresi linier, diperoleh nilai F sebesar 0,657 dan nilai signifikansi sebesar 0,455 (lebih besar dari alpha 0,05). Artinya, tidak terdapat hubungan linear antara waktu dengan jumlah pasien stroke secara keseluruhan.
Oleh karena itu, jumlah pasien stroke secara keseluruhan tidak dapat diramalkan dengan metode proyeksi trend dengan regresi dalam melakukan peramalan.
Sehingga dilanjutkan dengan metode double exponential smoothing. Dalam menentukan besar ramalan dengan metode double exponential smoothing digunakan formula sistematis yaitu : Ft+m = at+ bt(m). Besaran alpha ditentukan dari mean square errors terkecil yaitu 0,1 maka didapatkan ramalan tahun 2017 yaitu:
Ft+m= 907,86 + 11,74(m).
Ramalan jumlah pasien stroke secara keseluruhan pada tahun 2017 meningkat setiap bulannya seperti terlihat pada tabel berikut :
Tabel 4.4 Hasil Ramalan Jumlah Pasien Stroke Secara KeseluruhanTahun 2017
Waktu Ramalan
Januari 920
Februari 931
Maret 943
April 955
Mai 967
Juni 978
Juli 990
Agustus 1002
September 1014
Oktober 1025
November 1037
Desember 1049
Total 11810
Berdasarkan tabel tersebut dapat digambarkan dalam bentuk grafik sebagai berikut :
Gambar 4.1 Ramalan Jumlah Pasien Stroke Secara Keseluruhan Tahun 2017
4.2.2 Jumlah Pasien Stroke dengan Perawatan Medik
Rekapitulasi data pasien stroke pada bulan Januari hingga Desember tahun 2010-2016 di RS Stroke Nasional Bukittinggi menunjukkan kenaikan jumlah pasien stroke dari tahun 2010 hingga 2012, namun mulai menunjukkan
850 900 950 1000 1050 1100
Jumlah
Bulan
