Penelitian dalam skripsi ini dilakukan untuk membantu PT ABC dalam memberikan saran cadangan dana bagi perusahaan asuransi kesehatan dalam memenuhi semua klaim rawat inap yang diajukan oleh klien. Penelitian ini dibatasi hanya untuk klaim penyakit paling berisiko bagi perusahaan asuransi kesehatan yaitu penyakit yang paling sering terjadi klaim rawat inap dan mempunyai besar klaim rawat inap paling besar. Saran cadangan dana diberikan berdasarkan hasil forecasting besar klaim rawat inap untuk empat minggu kedepan. Forecasting dilakukan dengan menggunakan metode exponential smoothing pada data time series yang diperoleh dari PT ABC. Karena terdapat korelasi positif antara pendapatan per kapita dengan tuntutan pelayanan kesehatan maka sebelum dilakukan forecasting, terlebih dahulu dilakukan pengelompokan daerah di Indonesia berdasarkan pengeluaran per kapita, karena data pendapatan per kapita tidak tersedia. Pengelompokan daerah ini dilakukan dengan two step clustering dan menghasilkan enam kelompok daerah dengan pengeluaran per kapita yang homogen di setiap kelompok daerah. Selanjutnya dicari penyakit yang paling beresiko bagi perusahaan asuransi kesehatan dan dilakukan forecasting untuk penyakit tersebut di setiap kelompok daerah yang didapat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu PT ABC, dalam tahap awal, untuk memprediksi besar klaim rawat inap penyakit beresiko guna memberikan saran cadangan dana bagi perusahaan asuransi yang berkaitan dengan PT ABC. Hasil penelitian ini dapat menjadi cikal bakal penelitian lanjut yang dikembangkan oleh PT ABC untuk semua penyakit lainnya.

---

This research was done to help PT ABC in advising reserve funds for health insurance companies to meet all of hospitalization claims that filed by clients. This research is limited only to the claims of disease that most at risk for the health insurance company which is the disease most often occurs in hospitalization claims and has the greatest amount of hospitalization claims. Suggestions reserve funds awarded based on the results of forecasting the hospitalization claims for four weeks. Forecasting was done by using the method of exponential smoothing on time series data, obtained from PT ABC. Because there is a positive correlation between income per capita with the demands of the health services, prior to forecasting, first create regional grouping in Indonesia based on expenditures per capita, because the per capita income data are not available. Grouping regions was done by two step clustering and resulting in six groups of regions, where income per capita for each group is homogen. Furthermore, illnesses with most at risk for health insurance companies were sought upon and forecasting for the disease in each of the obtained group area was done. The Initial stage in this research is expected to help PT ABC to predict the huge risk of disease hospitalization claims reserve fund in order to provide advice to the insurance company related to PT ABC. The results might be developing of further research developed by PT ABC for all other diseases.