Dalam penyelenggaraan upaya kesehatan yang paling banyak digunakan adalah obat. Obat merupakan satu alat yang tidak tergantikan untuk kesehatan. Karena itu, ketersediaan obat di institusi kesehatan sangat penting untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Kekurangan obat yang tersedia atau adanya penumpukan obat dapat berdampak pada menurunnya keuntungan perusahaan serta menurunnya kepercayaan masyarakat terhadap institusi kesehatan tersebut. Untuk menjaga ketersediaan obat maka pihak institusi kesehatan membutuhkan kemampuan untuk meramal kebutuhan obat di masa depan yang didapat dari data-data penjualan obat pada masa sebelumnya. Penelitian ini memberi masukan untuk merancang sistem peramalan penjualan obat kepada institusi kesehatan Klinik Pratama Mitra Sehati (MSPC) dengan menggunakan model hybrid demand forecast. Model ini mengintegrasikan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) sebagai metode statistical analysis untuk komponen data yang linear dan LSTM (Long Short-Term Memory Neural Network) untuk komponen data yang non-linear. Model ARIMA-LSTM ini diujikan pada data obat yang diambil dari klinik mulai tahun 2020 sampai dengan tahun 2023. Pengujian dilakukan dengan mengukur nilai MSE, RMSE, dan MAPE untuk memastikan model yang paling akurat. Selanjutnya dirancang prototype sistem peramalan penjualan obat yang dapat diterapkan di MSPC.
Kata kunci : Penjualan Obat, Demand Forecast, ARIMA, LSTM, RMSE, MAPE