Forecasting Peserta UHC Jawa Timur Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing dan Exponential Moving Average
DOI:
https://doi.org/10.32493/sm.v8i2.54767Keywords:
Universal Health Coverage, Single Exponential Smoothing, Exponential Moving Average, Time SeriesAbstract
Universal Health Coverage (UHC) merupakan upaya pemerintah untuk memastikan seluruh penduduk mendapat layanan kesehatan yang adil dan terjangkau. Salah satu program kerja BPJS adalah peningkatan jumlah peserta aktif Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Penelitian ini menganalisis tren peserta JKN di Provinsi Jawa Timur periode 2019–2024 dan bertujuan untuk memprediksi jumlah peserta pada 2025 menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Exponential Moving Average (EMA) dengan alpha 0,9. Hasil yang didapat menunjukkan fluktuasi jumlah peserta di berbagai kabupaten/kota, dengan kenaikan bertahap di Kab. Bangkalan, Kab. Banyuwangi, Kab. Blitar, dan Kota Surabaya, serta penurunan pada awal 2020 akibat pandemi. Hasil forecasting pada peserta UHC di Jawa Timur tahun 2025 dengan menggunakan metode EMA menunjukkan peningkatan 3% di Kab. Jember, Kab. Trenggalek, dan Kab. Bojonegoro pada bulan Januari–Maret, stagnasi di Kab. Pamekasan, Kab. Tuban, dan Kota Probolinggo sepanjang tahun di tahun 2025, serta penurunan di Kota Mojokerto (Januari–April) dan Kab. Tulungagung (Januari–Maret). Kota Surabaya tetap menjadi daerah dengan jumlah peserta tertinggi
References
D. Ortega, Y. Lestari, and E. Edison, “Analisis Manajemen Input Upaya Pencapaian Universal Health Coverage Peserta Jkn Di Kabupaten Pesisir Selatan Tahun 2020,” PREPOTIF J. Kesehat. Masy., vol. 5, no. 1, pp. 146–157, 2021, doi: 10.31004/prepotif.v5i1.1377.
[2] Eka Suyanti, Indra Afrita, and Silm Oktapani, “Pelaksanaan Program Universal Health Coverage (UHC) Di Indonesia,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. Volume 4 N, pp. 7123–7130, 2024.
[3] C. R. A. Saputro and F. Fathiyah, “Universal Health Coverage: Internalisasi Norma di Indonesia,” J. Jaminan Kesehat. Nas., vol. 2, no. 2, pp. 204–216, 2022, doi: 10.53756/jjkn.v2i2.108.
[4] K. Kunci, K. Pemerintah, and U. H. Coverage, “Kata Kunci: Kebijakan Pemerintah, Kesehatan, Universal Health Coverage (UHC) *”.
[5] Dwi Retno Puspita Sari, “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Data Inflasi Bulanan Tahun 2021,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl., vol. 10, no. 2, pp. 26–31, 2022, doi: 10.24252/msa.v10i2.27272.
[6] A. Mahfud Al et al., “Peramalan Data Time Series Seasonal Menggunakan Metode Analisis Spektral Berdasarkan data yang tersedia diperoleh model terbaik untuk peramalan penumpang pesawat di Bandar Udara Raden Intan,” J. Siger Mat., vol. 01, no. 01, pp. 1–10, 2020.
[7] A. Zahrunnisa, R. D. Nafalana, I. A. Rosyada, and E. Widodo, “Perbandingan Metode Exponential Smoothing Dan Arima Pada Peramalan Garis Kemiskinan Provinsi Jawa Tengah,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 2, no. 3, pp. 300–314, 2021, doi: 10.46306/lb.v2i3.91.
[8] S. Panggabean, P. R. Sihombing, K. H. S. Dewi, I. N. B. Pramartha, Junaidy, and Syaharuddin, “Simulasi Exponential Moving Avarage dan Single Exponential Smoothing: Sebuah Perbandingan Akurasi Metode Peramalan,” J. Pemikir. dan Penelit. Pendidik. Mat., vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[9] N. L. Sari and T. Hasanuddin, “Analisis Performa Metode Moving Average Model untuk Prediksi Jumlah Penderita Covid-19,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 3, pp. 87–95, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.yoctobrain.org/index.php/ijodas/article/view/19
[10] R. Adolph, “Perbandingan Prediksi Pergerakan Harga Saham Menggunakan Metode SMA, WMA, danEMAdi PTBank Central Asia (BCA),” vol. 6, no. 2, pp. 1–23, 2024.
[11] M. Ena, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 4, no. 2, pp. 962–969, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i2.357.
[12] Y. D. Rosita and L. S. Moonlight, “Perbandingan Metode Prediksi untuk Nilai Jual USD: Holt-Winters, Holt’s, dan Single Exponential Smoothing,” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 5, no. 4, pp. 322–333, 2024, doi: 10.35746/jtim.v5i4.473.
[13] M. Syahrul, H. Syafwan, and Y. Apridonal, “Prediksi Persediaan Oli Sepeda Motor Di Bengkel AminDengan Metode Simple Moving Average,” Fusion J. Res. Eng., vol. 1, no. April, pp. 26–45, 2024.
[14] A. Asrirawan, S. U. Permata, and M. I. Fauzan, “Pendekatan Univariate Time Series Modelling untuk Prediksi Kuartalan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Pasca Vaksinasi COVID-19,” Jambura J. Math., vol. 4, no. 1, pp. 86–103, 2022, doi: 10.34312/jjom.v4i1.11717.
[15] M. T. Ali and A. Bintang, “Pengendali Persediaan Barang Menggunakan Metode Single Exponential Smothing Untuk Peramalan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, pp. 8–10, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.170.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Faradilla Putri Arianto, Putroue Intan, Ahmad Lubab
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
As an Author, you have the right to a variety of uses for your article, including institutions or companies. The author's rights might do without the need for special permission.
Authors who publish in the Jurnal Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) have broad rights to use their works for education and scientific purposes without permission, including:
Used to discuss in a class by the author or the author's body and presentations at meetings or conferences and participant approval;
Used for internal training by the author's company;
Distribution to colleagues for the use of their research;
Used in preparation for further author's works;
Included in a thesis or dissertation;
Partial or extra reuse of articles in other works (with full acknowledgment of the last item);
Prepare derivatives (other than for commercial purposes);
Post voluntarily on a website opened by the author or approve the author for scientific purposes (follow CC with a SA License).
