JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## PREDIKSI STOK OBAT MENGGUNAKAN METODE RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK STUDI KASUS GUDANG FARMASI KESEHATAN
PUSKESMAS RACI
1 M. Saiful Arif
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik
1 Universitas Yudharta Pasuruan
1 Email : saifularif2358@gmail.com

## ABSTRAK
Kesehatan  merupakan  hal  yang  penting  dari  setiap  manusia  untuk  menjalankan  aktifitas tanpa ada kendala suatu penyakit. Penykit merupakan suatu kondisi fisik dalam tubuh manusia yang tidak normal yang sangat menggangu pada penderita. Jenis penyakit yang sering ditakuti oleh setiap manusia yaitu penyakit kronis butuh adanya penanganan yang perlu di perhatikan. Obat merupakan suatu  zat  kimia  yang  penting  untuk  media  perawatan.  Pada  bagian  farmasi  puskesmas  raci  sering terjadinya  kekosongan  stok  obat  dan  membutukan  waktu  lama  karena  sistem  yang  digunakan  masih menggunakan manual. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil prediksi dari persedian stok obat dengan menggunakan metode Radial Basis Function Network. Radial Basis Function Network yaitu sebuah arsitektur dari jaringan syaraf tiruan yang terdiri dari input, hidden, dan output layer. Akan tetapi proses input ke hidden perlu digunakan algoritma K-Means. Penelitian ini untuk mengetahui nilai error RMSE dari presiksi stok obat metode Radial Basis Function Network. Hasil  prediksi  tingkat  error  yang  didapat  untuk  obat  ambroxol  berjumlah  0,246,  obat  amoksisillin berjumlah  0,297,  obat  anti  influenza  berjumlah  0,319,  obat  asam  mefenamat  berjumlah  0,313,  dan obat deksametason berjumlah 0,373.
Kata Kunci : prediksi, stok obat, radial basis function network, rmse

## I. PENDAHULUAN
Obat merupakan  zat  yang  bisa  digunakan  sebagai  media  perawatan    dalam  mengatasi  penyakit,  serta mengubah proses kimia yang ada ditubuh manusia. Menurut  (Tjay & Rahatdja, 2015) semua zat baik dalam kimiawi, hewani, maupun nabati terdapat dosis layak untuk menyembuhkan, meringankan dan mencegah dalam penyakit.
UPTD  Kesehatan  Puskesmas  Raci  sebuah  unit  pelayanan  kesehatan  yang  bergerak  dibidang jasa dalam hal pelayanan kesehatan kepada masyarakat. Pada bagian gudang farmasi puskesmas sistem yang  digunakan  untuk  menghitung  stok  obat  masih  menggunakan  sistem  manual  dimana  setiap  kali pendataan  obat  menggunakan  dengan  cara  penghitungan  dan  pendataan  obat  satu  persatu  sehingga mengakibatkan  masalah  dalam  suatu  sistem  akan  terjadi  kekosongan  obat  serta  membutuhkan  waktu lama.
Dengan  pesatnya  teknologi  saat  ini  teknik  data  mining  serta  didukung  oleh  beberapa  metode dapat memberikan solusi untuk mengatasi permasalahan yang berkaitan dengan sebuah prediksi dalam pengambil sebuah keputusan untuk menentukan hasil yang akurat dan cepat terdeteksi dari persediaan stok.
Bebrapa  penelitian  sebelumya  diantaranya,  (Maidarli,  2011)  mengusulkan  metode Rough  Set menyatakan  bahwa  metode Rough  set dapat  memecahkan  suatu  permasalahan  dalam  proses pengontrolan  penghitungan,  dan  bisa  lebih  cepat  serta  optimal  dalam  memprediksi  stok  obat  agar mendapatkan rule-rule yang singkat dan tepat dalam satu tabel. (Yanti, 2011)mengusulkan penerapan metode Neural  Network  Backpropagation menyatakan  bahwa  metode Neural  Network Backpropagation sanangat  bagus  untuk  sebuah  prediksi  metode  ini  memiliki  kekuatan  dalam  dasar matematis, objektif dan memiliki algoritma yang bisa mendapatkan bentuk persamaan serta memiliki nilai  koefisien  dalam  formula  dengan  meminimalkan  hasil  kuadrat  galat  yang error melalui  model yang dikembangkan ( training set ).(Rwanda, Nikentari, & Uperati, 2018) mengusulkan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) untuk memprediksi kecepatan arus laut hasil dari penelitian tersebut  menyipulkan bahwa  metode Radial Basis Function Neural  Network  (RBFNN) menghasilkan nilai  MAPE  rata-rata  34%dengan  nilai  akurasi  rata-rata  66%  serta  pada  pengujian  menggunakan  5 center yangmenghasilkan nilai MAPE rata-rata 53% dengan nilai akurasi rata-rata 47%.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bertujuan  untuk  mengtahui  dari  penerapan Radial Basis  Function  Network dalam  memprediksi  stok  obat.Mengetahui  hasil  dari  error  yang  diperoleh Radial  Basis  Function  Network untuk  memprediksi  stok  obat.  Serta  diharapkan  bermanfaat  untuk membantu  bagian  gudang  farmasi  puskesmas  untuk  mengetahui  kapan  terjadi  kehabisan  obat. Membantu  bagian  gudang  farmasi  puskesmas  supaya  tidak  terjadi  keterlambatan  dalam  proses penyetokan obat.

## II. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  merupakan  sekumpulan  kegiatan  yang  ditempuh  oleh  peneliti  dengan menurut prosedur dan jalanya proses harus benar serta akurat, sehingga dalam hasil penelitiannya bisa dicapai serta diyakini dengan terbukti kebenaran dan dapat dipercaya secara ilmiah.
Sesuai  dengan  definisi  penelitian  seperti  yang  disebutkan  bahwa  kegiatan  penelitian dilaksanakan  secara  terencana,  teratur,  dan  sistematis.  Untuk  itu  kegiatan  penelitian  dilaksanakan dalam beberapa tahap secara garis besar sebagai berikut.
Mulai
Pengumpulan Data
Pengolahan Data Perancangan sistem
JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 3.1 Tahapan penelitian
1. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  suatu  informasi  yang  dibutuhkan  untuk mencapai  tujuan  dari  peneliti.  Pengumpulan  data  bukan  hanya  sekedar  mengmbil  data  sampel  yang ada, tetapi diharuskan  untuk  mampu dalam  mendeskripsikan data  yang ada serta  memiliki  kontribusi terhadap  pengetahuan.  Data  yang  di  makasud  harus  memberikan  penjelasan,  hubungan,  prediksi, estimasi dan teori (Dawson, 2009).
2. Pengolahan  data  merupakan  suatu  proses  untuk  memperoleh  data  ringkasan  berdasarkan  data mentah, dari data  mentah  yang sudah dikumpulkan oleh peneliti  kemudian diolah. pengelolahan data merupakan hal yang sangat penting dalam melakukan penelitian guna untuk memperlancar pada proses penelitian.
3. perancangan  sistem  adalah  sebuah  proses  yang  menentukan  bagaimana  suatu  sistem  akan menyelesaikan  apa  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini.Dalam  perancangan  ini  bertujuan  untuk menghitung  hasil  akurasi  menggunakan  metode radial  basis  function  neural  nentwork. Untuk  lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 3.2

## Gambat 3.2 Flowchart perancangan system
Perancangan  sistem  yang  ditunjukkan  pada  gambar  3.3  dimulai  dari  data  set  dipecah  menjad  dua bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji  kemudian  dari  data  latih  di  proses  menggunakan  metode radial basis  function  neural  nentwork setelah  di  proses  sehingga  menjadi  model  predictor  (model  yang digunakan untuk memprediksi nilai), sedangkan dari data uji langsung oleh model predictor, setelah itu dihitung tingkat error.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  merupakan  data  penyetokan  obat  pada  gudang  farmasi  puskesmas  raci yang sudah diolah oleh peneliti dipilah dari setiap obat untuk penyetokan selama 2 tahun mulai 2016 sampai 2017.

## Tabel 1 Dataset penyetokan obat selama tahun 2016-2017
Kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  model  yang  digunakan  pada radial  basis  function network .  Pengujian  akan  dilakukan  dengan  menggunakan k-fold  cross  validation dan confunsion matrix . Jumlah data sebanyak 12  kemudian dibagi menjadi 10 subset, yaitu : fold 1, fold 2, fold 3, fold 4, fold 5, fold 6, fold 7, fold 8, fold 9, fold 10 . Jadi penelitian akan dilkukan berulang-ulang. Pada setiap pengulangan, 9 fold subset akan dijadikan data latih dan 1 fold subset akan dijadikan data uji. Proses pengulangan akan dilakukan sebanyak 10 kali hingga seluruh fold akan pernah berperan sebagai data latih dan data uji. Pebagian fold subset data dapat diperhatikan pada Tabel 4.2
Tabel 4.2 Pembagian data latih dan data uji dengan 10 fold validasi
Subset index data latih index data uji fold-1 3-12 1-2 fold-2 1-2, 5-12 3-4 fold-3 1-4, 6-12 5 fold-4 1-5, 7-12 6 fold-5 1-6, 8-12 7 fold-6 1-7, 9-12 8
JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
fold-7 1-8, 10-12 9 fold-8 1-9, 11-12 10 fold-9 1-10, 12 11 fold-10 1-11 12
Tahapan  Perhitungan  manual  dengan  sampel  stok  obat  Ambroxol  mrnggunakan  metode radial  basis function network .
Tabel 4.3 Data awal stok obat ambroxol
n x1 x2 1 1 0.058823529 2 0.411764706 0.411764706 3 0.647058824 0.411764706 4 0.411764706 0.647058824 5 0 0.647058824 6 0.294117647 0.529411765 7 0.058823529 0.294117647 8 0.411764706 0.823529412 9 0.529411765 0.176470588 10 0.588235294 0.529411765 11 0.294117647 0.588235294
12 0.058823529 0.176470588
Pada  tabel  diatas  terdapat  dataset  obat  ambroxol  selama  2  tahun  yang  sudah  dinormalisasi  kan kemudian  dihitung  menggunakan  metode radial  basis  function  network. berikut  merupakan  langkah- langkah perhitungan diantaranya :
Tabel 4.4Hasil pencarian centroid ambroxol
Dilakukan  pengecekan  apakah  tiap  data  sudah  berada  tepat  di  clusternya  masing- masing  dengan  mencari  jarak  tersebut  terhadap  kedua centroid dan  kemudian membandingkannya.
n centroid Cluster 1 1,2,3,4,5,6 0.46 0.45 Cluster 2 7,8,9,10,11,12 0.32 0.43
Rumus mencari jarak
𝑋 1 − 𝐶 1 2 +   𝑋 2 − 𝐶 2 2
Tabel 4.5Perbandingan jarak anggota cluster 1 ambroxol
Cluster 1 n jarak ke c-1 jarak ke c-2 1 0.67 0.77 Ya C1 2 0.06 0.09 Ya C1 3 0.19 0.32 Ya C1 4 0.20 0.23 Ya C1 5 0.50 0.39 Bukan C1 6 0.18 0.10 Bukan C1
Perlu update ulang centroid cluster 1 karna data nomer 5 dan 6 bukan termasuk anggota cluster 1
Tabel 4.6Perbandingan jarak anggota cluster 2 obat ambroxol
Perlu update ulang centroid cluster 2 karna data nomer 8, 9 dan 10 bukan termasuk anggota cluster 2
Tabel 4.7Hasil update pencarian centroid ambroxol
Dilakukan  pengecekan  ulang  apakah  tiap  data  sudah berada tepat di cluster nya  masing-masing dengan  mencari jarak  tersebut  terhadap  kedua centroid dan  kemudian membandingkannya.
Tabel 4.8  Hasil update perbandingan jarak anggota cluster 1
Cluster 1 n centroid Cluster 1 1,2,3,4,8,9,10  0.57  0.44 Cluster 2 5,6,7,11,12 0.14  0.45
JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
n jarak ke c-1 jarak ke c-2 1 0.57 0.94 Ya C1 2 0.16 0.27 Ya C1 3 0.08 0.51 Ya C1 4 0.26 0.34 Ya C1 8 0.42 0.46 Ya C1 9 0.26 0.47 Ya C1 10 0.09 0.45 Ya C1
Setelah  dilakukan Update ulang  tenyata  anggota cluster 1  sudah  berada  di  posisi  yang  tepat  yaitu berjumlah 7 anggota diantanya no. 1, 2, 3, 4, 8, 9, dan 10.
Tabel 4.9  Hasil update perbandingan jarak anggota cluster 2
Cluster 2 n jarak ke c-1 jarak ke c-2 5 0.61 0.24 Ya C2 6 0.29 0.17 Ya C2 7 0.53 0.17 Ya C2 11 0.32 0.21 Ya C2 12 0.58 0.28 Ya C2
Setelah dilakukan Update tenyata anggota cluster 2 sudah berada di posisi yang tepat yaitu berjumlah 5 anggota diantanya no. 5, 6, 7, 11, dan 12.
Menghitung variance menggunakan rumus :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎
= 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙
𝜎𝐶 1 = 1,85 7 = 0,26
𝜎𝐶 2 = 1,08 5 = 0,22
Learning rate (rasio pembelajaran)(α) = 0,1
Target error = 0,001
Maksimum iterasi = 1000
Inisialisasi parameter
a. Bobot awal dari input ke hidden
𝑤 11 = 0,11 𝑤 12 = 0,12
𝑤 21 = 0,21
𝑤 22 = 0,22
b. Bias awal dari input ke hidden
𝑏 1 = 0,31 𝑏 2 = 0,59
c. Bobot awal dari hidden ke output
𝑤 1 = 0,32 𝑤 2 = 0,34
d. Bias awal dari hidden ke output
𝑏 0 = 0,59
Hitung radial basis function network (RBFN)
a. Hitung hidden  value /  nilai  tersembunyi  (Z)  dari  input  ke  hidden  1  menggunakan rumus :
𝑍 𝑖𝑛_1 = 𝑤 11 .  𝑥 1 + 𝑤 21 .  𝑥 2 + 𝑏 1
=  0.11 ∗ 65  +  0,21 ∗ 0,41  + 0,31
= 0,470
b. Hitung hidden  value /  nilai  tersembunyi  (Z)  dari  input  ke  hidden  2  menggunakan rumus :
𝑍 𝑖𝑛_2 = 𝑤 12 .  𝑥 1 + 𝑤 22 .  𝑥 2 + 𝑏 2 =  0.12 ∗ 65  +  0,22 ∗ 0,41  + 0,59
= 0,576
c. Hitung nilai Z menggunakan fungsi aktifasi Gaussian (RBF)
𝑍 1 = exp 𝐼𝐼𝑧 𝑖 − 𝑐 𝑖 𝐼𝐼 2 2 ∗ 𝜎𝑐 1 2 = exp −  𝑍 𝑖𝑛1 − 𝐶 1𝑎 2 +  𝑍 𝑖𝑛2 − 𝐶 1𝑏 2
2 ∗ 𝜎𝑐 1 2 = exp −  0,470 − 0,57 2 +  0,576 − 0,44 2 2 ∗ 0,26 2
= 0,091
𝑍 2 = exp 𝐼𝐼𝑧 𝑖 − 𝑐 𝑖 𝐼𝐼 2 2 ∗ 𝜎𝑐 2 2
JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
= 𝑒𝑥𝑝
−  𝑍 𝑖𝑛 _1 − 𝐶 2𝑎 2 +  𝑍 𝑖𝑛 _2 − 𝐶 2𝑏 2
2 ∗ 𝜎𝑐 2 2
= exp −  0,470 − 0,14 2 +  0,576 − 0,45 2 2 ∗ 0,22 2
= 0,008 d. Hitung  nilai Y input
𝑌 𝑖𝑛 = 𝑤 1 .  𝑧 1 + 𝑤 2 .  𝑧 2 + 𝑏 0
=  32 ∗ 0,091  +  0,34 ∗ 0,008  + 0,59
= 0,182
e. Hitung nilai Y output
𝑌 𝑜𝑢𝑡 = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 𝑌𝑖𝑛 = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 0,182
= 0,545
f. Hitung nilai error
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑌 −  𝑌 𝑜𝑢𝑡
= 0,65 − 0,545 = 0,10
Update parameter a. Update bobot input ke hidden 𝑤 11 =   𝑤 11 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑥 1 = 0,11 − (0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,65)
= 0,07
𝑤 12 =   𝑤 12 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑥 1 = 0,12 − (0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,65)
= 0,08 𝑤 21 =   𝑤 21 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑥 2 = 0,21 − (0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,41)
= 0,18
𝑤 22 =   𝑤 22 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑥 2 = 0,22 − (0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,41) = 0,19
b. Update Bias Input ke Hidden 𝑏 1 = 𝑏 1 − 𝛼 .  𝑦 = 0,31 − (0,1 ∗ 0,65) = 0,25
𝑏 2 = 𝑏 2 − 𝛼 .  𝑦 = 0.59 − (0,1 ∗ 0,65) = 0,52
c. Update bobot hidden ke output 𝑤 1 = 𝑤 1 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑧 1 = 0,32 −  0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,091 = 0,31 𝑤 2 = 𝑤 2 − 𝛼 .  𝑦 .  𝑧 2 = 0,34 − (0,1 ∗ 0,65 ∗ 0,008) = 0,34
d. Update Bias ke output
𝑏 0 = 𝑏 0 . 𝛼 . 𝑦 = 0,59 ∗ 0,1 ∗ 0,65 = 0,09
Perhitungan otomatis dengan  menggunakan aplikasi WEKE untuk  meprediksi target stok obat pada bulan Januari 2018. hasil prediksi ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 4.2 hasil prediksi obat ambroxol
Perhitungan  dari  perediksi  yang  di  hasilkan  metode  RBF  Network  untuk  mengetahui  tingkat errornya berikut merupakan perhitungan manual untuk mencari nilai RMSE menggunakan rumus :
𝑎 1 2 +  𝑎 1 2 +  𝑎 1 2 +  𝑎 1 2 … … … . 𝑛 𝑛

## 1. Mencari nilai error dengan menggunakan rumus :

## 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟
Hasil perhitungan nilai error bisa dilihat pada tabel 4.51
Tabel 4.10 Nilai error pada prediksi stok obat Ambroxol
Fold aktual prediksi error fold-1 0.294 0.388 0.094
JURNAL EXPLORE IT! Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
0.412 0.391 -0.021 fold-2 0.529 0.359 -0.17 0.647 0.292 -0.355 fold-3 0.059 0.466 0.407 fold-4 0.647 0.444 -0.203 fold-5 0.529 0.519 -0.01 fold-6 0.412 0.452 0.04 fold-7 0.176 0.445 0.269 fold-8 0.176 0.475 0.299 fold-9 0.824 0.412 -0.412 fold-10 0.588 0.429 -0.159

## 2. Setelah diketahui nilai error kemudian menghitung nilai RMSE
0,09 2 +  0,021 2 +  0,17 2 ….  (0,159) 2
12
= 0,729547 12 =  0,060795583 = 0,246

## IV PENUTUP

## 4.1 KESIMPULAN
1.  Hasil  prediksi  dari  persedian  stok  obat  dengan  menggunakan  metode  Radial  Basis  Function Network mampu meningkatkat tingkat akurasi.
2.  Hasil  prediksi  tingkat  error  yang  didapat  untuk  obat  ambroxol  berjumlah  0,246,  obat  amoksisillin berjumlah 0,297, obat anti influenza berjumlah 0,319, obat asam mefenamat berjumlah 0,313, dan obat deksametason berjumlah 0,373.

## 4.2 SARAN
1. dibutuhkan metode lain untuk membandingkan metode RBF dalam tingkat akurasi dan mengurangi error.

## DAFTAR PUSTAKA
Dawson, C. W. (2009). Projects in Computingand Information Systems. Information Systems journal .
Haykin, S. (2009). Nueral Networks and Learning Machines. United State of America: Pearson.
Hermawati, F. A. (2013). Data Mining. Yogyakarta: Andi.
Julianto,  W.,  Yunitarini,  R.,  &  Sophan,  M.  K.  (2014).  ALGORITMA  C4.5  UNTUK  PENILAIAN KINERJA KARYAWAN. ISSN , 33-39.
Maidarli,  F.  (2011).  SISTEM  PREDIKSI  STOK  OBAT  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE ROUGH SET (Studi Kasus : Apotek X Bangkinang-Riau).
Permatasari,  A.  I.,  &  Mahmudy,  W.  F.  (2015).  Pemodelan  Regresi  Linear  dalam  Konsumsi  Kwh Listrik di Kota Batu Menggunakan Algoritma Genetika. DORO: Repository Jurnal Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya , 1-9.
Rwanda,  W.  W.,  Nikentari,  N.,  &  Uperati,  A.  (2018).  PREDIKSI  KECEPATAN  ARUS  LAUT PERAIRAN  PULAU  BINTAN  MENGGUNAKAN  RADIAL  BASIS  FUNCTION  NEURAL NETWORK (RBFNN). 1-6.
Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.
Tjay,  T.  H.,  &  Rahatdja,  K.  (2015). Obat-Obat  Penting  Edisi  Ketujuh. Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
Yanti,  N.  (2011).  PENERAPAN  METODE  NEURAL  NETWORK  DENGAN  STRUKTUR BACKPROPAGATION  UNTUK  PREDIKSI  STOK  OBAT  DI  APOTEK  (STUDI  KASUSU  : APOTEK ABC). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2011 (SNATI 2011) , 15-2