Sistem Informasi Peramalan Obat Alphamol Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Abstract

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.

Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Brown Untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Miskin

“…Metode yang dilakukan merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing Brown. Metode Double Exponential Smoothing yang dikembangkan oleh Brown's untuk mengatasi perbedaan yang muncul antara data aktual dan nilai peramalan apabila ada trend pada plotnya [8]. Double Exponential Smoothing Brown adalah metode peramalan yang digunakan dalam analisis data berderet waktu.…”

Analisis Peramalan Obat Menggunakan Metode Simple Moving Average, Weighted Moving Average, Dan Exponential Smoothing

“…Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dihitung sebagai rataan diferensiasi absolut antara nilai yang diramalkan dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual [16]. Jika memiliki nilai yang diramal dan aktual untuk n periode [17]. Dapat diilihat pada rumus (6):…”