Klinik Sofia Medika dalam hal persediaan obat alphamol setiap bulan selalu sama jumlahnya, karena pihak klinik belum dapat memprediksi jumlah obat yang perlu disediakan. Ketika jumlah persediaan obat mengalami kelebihan, berdampak jangka kadaluarsa obat yang semakin sedikit dan membuat harga jual obat lebih murah. Disisi lain ketika jumlah persediaan obat mengalami kekurangan, akan berdampak pada pelayanan pasien atau pembeli yang dinilai mengecewakan dan berdampak merugikan klinik. Untuk membantu klinik dalam mengurangi kesalahan penjualan obat maka diperlukan suatu teknologi di dalamnya dengan menggunakan metode peramalan. Berdasarkan pola data penjualan yang ada maka metode peramalan yang digunakan adalah metode Double Exponential Smoothing, karena data penjualan berupa trend dengan semua p-value > 0,05 dengan uji Dicky Fuller (ADF-test). Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Peramalan Obat Alphamol di Klinik Sofia Medika dengan Metode Double Exponential Smoothing. Hasil sistem aplikasi peramalan penjualan obat alphamol menggunakan Metode Double Exponential Smoothing diperoleh MAD = 221,0925, MSE = 176693,3, dan MAPE = 7,26%. yang Sebelumnya menghasilkan nilai 29% sehingga hasil aplikasi ini dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan obat alphamol yang akan dijual pada masa sekarang dan yang akan datang.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.