RSUD Pasar Rebo terpilih menjadi salah satu rumah sakit daerah yang akan dikonversikan menjadi Rumah Sakit Unit Swadana. Unit Swadana menurut Keputusan Presiden No.38 tahun 1991 adalah satuan kerja tertentu dari Instansi Pemerintah yang diberi wewenang untuk menggunakan penerimaan fungsionalnya secara langsung. Sehingga dapat dijelaskan disini bahwa untuk biaya operasional suatu organisasi/satuan kerja yang dikonversikan menjadi Unit Swadana dari hasil penerimaan/pendapatannya sendiri yang didapatkan dari imbalan/penjualan jasa/barang yang dihasilkan oleh organisasi/instansi tersebut. Pertanyaan yang timbul adalah bagaimana kita bisa membuat perencanaan pendapatan yang "baik", dalam arti yang tidak terlalu jauh melesetnya dari kenyataan nantinya. Karena operasional unit swadana sangat tergantung dari pendapatan fungsionalnya.Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model peramalan yang dapat dipergunakan untuk membantu dalam membuat perencanaan pendapatan RSUD Pasar Rebo sebagai Unit Swadana. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, dengan menggunakan analisa trend. Ruang lingkup penelitian adalah pusat-pusat pendapatan (revenue center) RSUD Pasar Rebo, tetapi karena terlalu luas, maka hanya dibatasi pada peramalan di poli umum, dengan tujuan sebagai contoh awal pencarian model peramalan yang cocok untuk poli umum, dimana cara-cara pencarian model untuk poli lain bisa mempergunakan cara yang dipakai pada penelitian ini. Dengan berasumsi bahwa produk rumah sakit identik dengan produk industri, maka pada penelitian ini model-model peramalan yang dipakai adalah model peramalan untuk industri barang.Data yang dipakai adalah data kunjungan poli umum dari tahun kunjungan 1985 sampai dengan tahun 1991, dan dibagi dalam data kuartal. Dari data ini kemudian dibuat grafik trend kunjungan, dan hasilnya jelas terlihat mempunyai trend naik. Model peramalan yang dipilih adalah model peramalan yang sederhana yaitu: model peramalan semi average dan model peramalan least square ( tinier dan kuadratis), dengan varibel bebasnya hanya satu yaitu waktu. Sedangkan untuk memilih salah satu model maka dilakukan pengujian ketepatan metode/model peramalan tersebut diatas dengan berbagai cara yaitu : membandingkan nilai tengah kesalahan (Mean Error), nilai tengah kesalahan absolut (Mean Absolute Error), nilai tengah persentase kesalahan (Mean Procentage Error), nilai tengah persentase kesalahan absolut (Mean Absolute Procentage Error), dan Statistik U (Theil).Dari hasil pemakaian model untuk peramalan sampai pengujian masing-masing model/metode peramalan maka model peramalan yang cocok untuk poli umum adalan model peramalan least square linier. Tetapi ternyata bila hasil peramalan kunjungan poli umum dengan mempergunakan model least square linier ini dibandingkan dengan hasil kunjungan yang sesungguhnya (kunjungan tahun 1992) masih cukup besar perbedaannya. Mengapa ?Ternyata ada yang dilupakan pada penelitian ini, yaitu yang diteliti adalah suatu deret berkala dan model peramalan yang dipakai adalah peramalan trend, dimana harus dipenuhi dahulu syarat peramalan trend yaitu bahwa tidak ada korelasi dan banyak sedikitnya pola dari deret berkala yang diteliti. Sehingga pada penelitian ini pemeriksaan atau pengujian autokorelasi dan banyak sedikitnya pola deret berkala dilakukan sesudah dipilih model/metode peramalannya. Untuk pengujian banyak sedikitnya pola deret dipakai pengujian autokorelasi (Auto-r) dan untuk mencari ada tidaknya korelasi kesalahan peramalan dipakai Statistik Durbin-Watson. Dari hasil pengujian ini memang ternyata deret berkala yang diteliti mempunyai banyak pola dan juga mempunyai korelasi kesalahan pada peramalannya.Kesimpulan yang didapatkan adalah bahwa sebelum melakukan peramalan suatu data sebaiknya dilihat deret tersebut mempunyai banyak pola atau tidak, karena hasil peramalan pasti kurang baik. Untuk peramalan produk jasa seperti produk rumah sakit, sebaiknya memakai model peramalan multivariat (banyak variabelnya), karena produk jasa ini dipengaruhi oleh banyak faktor, baik faktor internal maupun faktor eksternal.