Penerapan Algoritma Prophet Dalam Peramalan Ketersediaan Stok Obat Penyakit Asma (Studi Kasus:Yayasan Kesehatan X)
Abstrak
Pengelolaan ketersediaan obat yang memadai sangat penting dalam penjaminan mutu kesehatan. Namun, banyak fasilitas kesehatan, termasuk Yayasan Kesehatan Swasta X, menghadapi masalah ketidakseimbangan stok obat (kelebihan atau kekurangan) yang berdampak negatif pada pasien dan efisiensi operasional. Permasalahan ini diperparah oleh kebijakan distribusi farmasi yang memprioritaskan fasilitas pemerintah serta variasi kebutuhan obat berdasarkan jenis penyakit kronis seperti Asma. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode peramalan time series menggunakan Prophet dari periode Januari 2021 hingga Desember 2024. Prophet dipilih karena kemampuannya dalam menangani trend, seasonality, dan holiday yang kompleks pada data. Evaluasi kinerja model menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) yang menunjukkan hasil akurasi tinggi. Nilai MAPE berkisar antara 10.54% hingga 30.47% dan nilai RMSE antara 0.24 hingga 0.71. Hasil ini mengindikasikan bahwa model Prophet mampu memprediksi kebutuhan stok obat dengan tingkat kesalahan yang rendah, meskipun terdapat batasan dalam menangkap fluktuasi ekstrem atau perubahan mendadak. Peramalan ini dapat menjadi landasan strategis untuk pengambilan keputusan pengadaan, memastikan ketersediaan stok obat, serta meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan kesehatan secara optimal di Yayasan Kesehatan Swasta X.
Kata kunci— Peralaman, Stok Obat, Time Series, Prophet, Asma
Referensi
E. Elmayati, “Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Pengolahan Informasi Persediaan Obat Pada Klinik Srikandi Medika Berbasis Web,” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 16, no. 4, pp. 357–362, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/531/482
R. D. Firdaus, T. G. Laksana, and R. D. Ramadhani, “Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single LinkageFirdaus, Rahmatika Diana Laksana, Tri Ginanjar Ramadhani, Rima Dias,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 2, no. 1, pp. 33–48, 2019.
Haeria, Pengantar ilmu farmasi, no. July. 2017. [Online]. Available: mahasiswa dapat melakukan penelitian terkait pengembangan obat-obatan baru
I. P. San, S. B. Andi, and K. A. Muh, “Pengelolaan Kebutuhan Logistik Farmasi pada Instalasi Farmasi RS Islam Faisal Makassar Pharmaceutical Logistics Management of The Pharmacy Installation , Faisal Islamic Hospital Makassar,” Promot. J. Kesehat. Masy., vol. 10, no. 02, pp. 78–85, 2020.
O. Di Puskesmas Kerongkong Kecamatan Suralaga Diana Hidayati and M. Adrian Juniarta Hidayat, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan,” Nopember, vol. 1, no. 2, 2023.
E. N. Alam, “Prediksi Kebutuhan Obat Dengan Support Vector Regression Dan Long Short Term Memory,” Inst. Teknol. Bandung, vol. 23517006, no. September, pp. 28–30, 41–43, 2019, [Online]. Available: files/354/Alam - NIM 23517006 (Program Studi Magister Informatika).pdf
D. Ferdinal, I. Nursukmi, and R. R. Putra, “Prediksi Obat Kronis Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Komput. Teknol. Inf. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 665–672, 2024, doi: 10.62712/juktisi.v3i1.182.
M. Heru Widiyanto, R. Mayasari, and G. Garno, “Implementasi Time Series Pada Data Penjualan Di Gaikindo Menggunakan Algoritma Seasonal Arima,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 1501–1506, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6879.
A. U. Jamila, B. M. Siregar, and R. Yunis, “Analisis Runtun Waktu Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Arima,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 23, no. 1, pp. 99–105, 2021, doi: 10.31294/p.v23i1.9758.
A. Wiejaya and I. Fenriana, “Prediksi Harga Saham Top 10 NASDAQ dengan Time Series Prophet,” vol. 7, no. 2, 2024, doi: 10.32877/bt.v7i2.1736.
F. Yanti, B. Nurina Sari, and S. Defiyanti, “Implementasi Algoritma Lstm Pada Peramalan Stok Obat (Studi Kasus: Puskesmas Beber),” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp. 6082–6089, 2024.
W. L. Prabowo, “Teori Tentang Pengetahuan Peresepan Obat,” J. Med. hutama, vol. 02, no. 04, pp. 402–406, 2021.
A. M. Ulfa and D. Chalidyanto, “Evaluasi Proses Manajemen Logistik Obat di UPTD Puskesmas Kabupaten Sampang,” Media Gizi Kesmas, vol. 10, no. 2, p. 196, 2021, doi: 10.20473/mgk.v10i2.2021.196-204.
A. Raihan, A. Suhendi, and ..., “Implementasi Metode Prophet pada Prediksi Tinggi Air Sungai,” eProceedings …, 2023, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/download/21285/20559
J. J. Pangaribuan, F. Fanny, O. P. Barus, and R. Romindo, “Prediksi Penjualan Bisnis Rumah Properti Dengan Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 13, no. 2, pp. 154–161, 2023, doi: 10.21456/vol13iss2pp154-161.
S. J. Taylor and B. Letham, “Business Time Series Forecasting at Scale,” PeerJ Prepr. 5e3190v2, vol. 35, no. 8, pp. 48–90, 2017, [Online]. Available: https://peerj.com/preprints/3190/%0Ahttp://ezproxy.bangor.ac.uk/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=c8h&AN=108935824&site=ehost-live%0Ahttps://peerj.com/preprints/3190/%0Ahttps://peerj.com/preprints/3190.pdf
F. B. Prakoso, G. Darmawan, and A. Bachrudin, “Penerapan Metode Facebook Prophet Untuk Meramalkan Jumlah Penumpang Trans Metro Bandung Koridor 1,” ARMADA J. Penelit. Multidisiplin, vol. 1, no. 3, pp. 133–147, 2023, doi: 10.55681/armada.v1i3.416.
U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” Commun. ACM, vol. 39, no. 11, pp. 24–26, 1996, doi: 10.1145/240455.240463.
Amna et al., DATA MINING, vol. 2, no. January 2013. 2023. [Online]. Available: https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part
