PREDIKSI KEPADATAN ANTRIAN PASIEN DI POLI UMUM RAWAT JALAN PUSKESMAS TANJUNG PINANG MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST

Prediksi Kepadatan Antrian Pasien Di Poli Umum Rawat Jalan Puskesmas Tanjung Pinang Menggunakan Algoritma Random Forest
1, Renny Afriany.N2, Listautin3
Program Studi S-1 Administrasi Rumah Sakit
Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Garuda Putih Jambi Tahun 2026
Email :
ABSTRAK
Kepadatan antrian pasien pada pelayanan rawat jalan merupakan salah satu permasalahan yang dapat memengaruhi mutu pelayanan kesehatan, efisiensi pelayanan, dan tingkat kepuasan pasien. Peningkatan jumlah kunjungan pasien yang tidak diimbangi dengan kapasitas pelayanan yang memadai dapat menyebabkan tingginya waktu tunggu serta menurunkan efektivitas pelayanan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode prediksi yang mampu mengidentifikasi pola kepadatan antrian secara akurat sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan sumber daya dan peningkatan kualitas pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi variabel yang memengaruhi kepadatan antrian pasien serta mengukur tingkat akurasi algoritma Random Forest dalam memprediksi kategori kepadatan antrian di Poli Umum Rawat Jalan UPTD Puskesmas Tanjung Pinang Kota Jambi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode data mining berdasarkan data kunjungan pasien tahun 2024–2025 yang diperoleh dari sistem e-Puskesmas. Dari 19.951 data kunjungan, sebanyak 19.653 data dinyatakan layak setelah proses preprocessing dan diagregasikan menjadi 2.722 record berdasarkan jam pelayanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest menghasilkan akurasi 100% dengan nilai True Positive (TP) 60 dan True Negative (TN) 484 tanpa False Positive (FP) maupun False Negative (FN). Analisis feature importance menunjukkan bahwa jumlah pasien merupakan variabel paling dominan dengan kontribusi 95,1%, diikuti hari pelayanan dan waktu pelayanan per jam. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest efektif digunakan untuk memprediksi kepadatan antrian pasien dan berpotensi menjadi sistem pendukung keputusan dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan pelayanan kesehatan di puskesmas.
Kata Kunci: Algoritma Random Forest, Kepadatan Antrian, Prediksi, Pasien, Puskesmas,