PREDIKSI PERMINTAAN DAN PERSEDIAAN DARAH : PENDEKATAN DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Abstrak
Setiap hari terjadi transfusi darah di rumah sakit. Sistem manajemen dan pendistribusian darah telah terintegrasi dalam setiap UTD-PMI. Berbagai sistem dibentuk untuk menjaga keseimbangan antara permintaan dan persediaan kantong darah. UTD-PMI Kota Kupang melayani permintaan darah di 12 Rumah Sakit dan 1 klinik yang berada di Kota dan Kabupaten Kupang. Permintaan darah lebih banyak dibandingkan dengan persediaan darah di UTD-PMI tersebut menjadi masalah tersendiri. Prediksi akan permintaan dan persediaan darah menjadi penting agar tidak terjadi selisih permintaan darah dan persediaan darah di kantor UTD-PMI yang sangat besar. Penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) untuk memprediksi permintaan dan persediaan darah. Data 4 tahun terakhir digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan dan persediaan darah. Prediksi dengan metode DES dibagi dalam 2 kategori. Kategori pertama menggunakan data 3 tahun terakhir untuk memprediksi data di tahun ke-4 selama 6 bulan ke depan. Data latih yang digunakan dibagi dalam 2 jenis yakni 3 tahun terakhir dan 2 tahun terakhir. Hasil prediksi dibandingkan dengan data real di tahun 2023. Kategori ke-2, menggunakan data 4 tahun terakhir untuk memprediksi data di tahun 2023. Data latih yang digunakan dibagi dalam 4 jenis, yakni masing-masing mulai dari 4, 3, 2 dan 1 tahun terakhir. Untuk mengetahui akurasi perhitungan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari penentuan data latih dengan range yang berbeda menghasilkan prediksi permintaan darah dan persediaan darah yang hasilnya juga berbeda dan masih dalam kategori Good Forecast.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
[2] H. Himawan and P. D. Silitonga, “Journal of Critical Reviews COMPARISON OF FORECASTING ACCURACY RATE OF EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD ON ADMISSION OF NEW STUDENTS,” 2019, doi: 10.31838/jcr.07.02.50.
[3] S. Ghasemi, “The Location Allocation Problem of After Disaster Blood Supply Chain,” in 2019 15th Iran International Industrial Engineering Conference (IIIEC), 2019, pp. 127–131. doi: 10.1109/IIIEC.2019.8720635.
[4] F. Lestari, U. Ulfah, F. R. Aprianis, and S. Suherman, “Inventory Management Information System in Blood Transfusion Unit,” in IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, IEEE Computer Society, Jan. 2019, pp. 268–272. doi: 10.1109/IEEM.2018.8607557.
[5] M. Naghipour and M. Bashiri, “Designing a Bi-Objective Stochastic Blood Supply Chain Network in a Disaster,” in Proceedings of 2019 15th Iran International Industrial Engineering Conference, IIIEC 2019, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., May 2019, pp. 171–177. doi: 10.1109/IIIEC.2019.8720727.
[6] P. A. J. Sandaruwan, U. D. L. Dolapihilla, D. W. N. R. Karunathilaka, W. A. D. T. L. Wijayaweera, W. H. Rankothge, and N. D. U. Gamage, “Towards an Efficient and Secure Blood Bank Management System,” in IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference, R10-HTC, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2020. doi: 10.1109/R10-HTC49770.2020.9356980.
[7] S. Abdelall, D. Baroud, S. Alalamy, I. Alrass, and S. Agha, “The use of discrete event simulation for optimal performance of blood banks (A Case Study of Al-Shifa Central Blood Bank),” in Proceedings - 2020 International Conference on Assistive and Rehabilitation Technologies, iCareTech 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Aug. 2020, pp. 36–40. doi: 10.1109/ICARETECH49914.2020.00014.
[8] A. C. Adamuthe, R. A. Gage, and G. T. Thampi, “Forecasting cloud computing using double exponential smoothing methods,” in ICACCS 2015 - Proceedings of the 2nd International Conference on Advanced Computing and Communication Systems, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Nov. 2015. doi: 10.1109/ICACCS.2015.7324108.
[9] M. Lukman et al., “Forecasting Product Selling Using Single Exponential Smoothing and Double Exponential Smoothing Methods,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 662, no. 3, p. 032031, Nov. 2019, doi: 10.1088/1757-899X/662/3/032031.
[10] NCSS and LLC, “Exponential Smoothing – Trend & Seasonal,”
[11] F. Liantoni and A. Agusti, “Forecasting Bitcoin using Double Exponential Smoothing Method Based on Mean Absolute Percentage Error,” JOIV Int. J. Informatics Vis., vol. 4, no. 2, pp. 91–95, May 2020, doi: 10.30630/JOIV.4.2.335.
[12] R. Anggrainingsih, A. Prabanuadhi, and S. P. Yohanes, “Forecasting the Number of Patients at RSUD Sukoharjo Using Double Exponential Smoothing Holt,” in Proceeding - 2018 International Conference on ICT for Rural Development: Rural Development through ICT: Concept, Design, and Implication, IC-ICTRuDEv 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Jul. 2018, pp. 54–58. doi: 10.1109/ICICTR.2018.8706850.
[13] E. Hasmin and N. Aini, “Data Mining for Inventory Forecasting Using Double Exponential Smoothing Method,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020, Oct. 2020, doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320765.
[14] R. Mumpuni, Sugiarto, and R. Alhakim, “Design and implementation of inventory forecasting system using double exponential smoothing method,” in Proceeding - 6th Information Technology International Seminar, ITIS 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, pp. 119–124. doi: 10.1109/ITIS50118.2020.9321038.
[15] S. Hansun, M. B. Kristanda, Subanar, C. R. Indrati, and T. Aryono, “Forecasting domestic tourist arrivals to Bali: H-WEMA approach,” in Proceedings of 2019 5th International Conference on New Media Studies, CONMEDIA 2019, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2019, pp. 121–124. doi: 10.1109/CONMEDIA46929.2019.8981825.
[16] Ramadiani, R. Syahrani, I. F. Astuti, and Azainil, “Forecasting the number of airplane passengers uses the double and the triple exponential smoothing method,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1524, no. 1, p. 012051, Apr. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012051.
[17] N. D. Saputra, A. Aziz, and B. Harjito, “Parameter optimization of Brown’s and Holt’s double exponential smoothing using golden section method for predicting Indonesian Crude Oil Price (ICP),” in Proceedings - 2016 3rd International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering, ICITACEE 2016, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2017, pp. 356–360. doi: 10.1109/ICITACEE.2016.7892471.
[18] G. Airlangga, A. Rachmat, and D. Lapihu, “Comparison of exponential smoothing and neural network method to forecast rice production in Indonesia,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 17, no. 3, pp. 1367–1375, Jun. 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V17I3.11768.
[19] L. S. Trend and D. E. Smoothing, “Exponential Smoothing – Trend,” NCSS, LLC. All Rights Reserved., pp. 1–7.
[20] A. Seasonality and M. Seasonality, “Exponential Smoothing – Trend & Seasonal,” NCSS Statistical Software, pp. 1–8.
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##Penulis yang mengirimkan naskah harus memahami dan menyetujui bahwa jika diterima untuk diterbitkan, penulis memiliki hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
Patrisius Batarius(1)

