## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859

## Perbandingan Prediksi Obat Berdasarkan Pemakaian Menggunakan Algoritma Single Moving Average dan Support Vector Regression
Said Nurfan Hidayad Tillah, Alwis Nazir * , Iwan Iskandar, Elvia Budianita, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950111738@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id, 4 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 5 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwis.nazir@uin-suska.ac.id
Abstrak− Untuk  memastikan  ketersediaan  dan  kualitas  obat,  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (PUSKESMAS)  harus memperhatikan  proses  perencanaan  dan  pengadaanya.  Masalah  yang  sering  terjadi  adalah  meningkatnya  stok  obat  karena stabilnya pemakaian obat setiap bulan mengakibatkan obat yang tidak digunakan berlebih dan kadaluwarsa. Selain itu, untuk menghindari kebutuhan obat yang tidak sesuai, sehingga berpengaruh pada ketersediaan stok. Dilakukanlah prediksi pemakain obat  dengan  beberapa  metode  seperti,  algoritma  Single  Moving  Average  (SMA)  pada  metode  Data  Mining  dan  algoritma Support Vector Regression (SVR) pada metode Machine Learning. Algoritma ini dipiliah karena data obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg yang bersifat berkelanjutan dalam rentang waktu Januari 2020 – Juni 2023 (42 bulan). Implementasi menggunakan  Bahasa  pemrograman  phyton.  Pengujian  menggunakan  metode  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE), penelitian ini bertujuan mengukur ketepatan prediksi pada setiap algoritma. Dalam penelitian yang melibatkan obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg,  dengan pembagian 80% pada data latih dan 20% pada data uji. Dengan perhitungan 3 periode, algoritma SMA menghasilkan nilai MAPE sebesar 4.10% dan 4.29%, range “Amat Baik”. Sedangkan algoritma SVR, yang menggunakan kernel RBF dengan parameter complexity 1.0, dan parameter epsilon 0.1, memberikan hasil MAPE sebesar 7.35% dan 9.52%, range “Amat Baik”. Dengan ini algoritma SMA kebih baik dalam melakukan prediksi daripada algoritma SVR.
Kata Kunci: Mean Absolute Percentage Error; Prediksi; Single Moving Average; Support Vector Regression
Abstract− To ensure the availability and quality of drugs, Public Health Centers (PHC) must pay attention to the planning and procurement process. The problem that often arises is the increase in drug stock due to the stable use of drugs each month, resulting in excess and expired drugs that are not used. In addition, it is necessary to avoid inappropriate drug demand, which affects  stock  availability.  Drug  usage  prediction  is  done  with  several  methods  such  as  the  Single  Moving  Average  (SMA) algorithm in the data mining method and the Support Vector Regression (SVR) algorithm in the machine learning method. This algorithm was chosen because the drug data of Diazepam 5 mg and Mefenamic Acid 500 mg is sustainable from January 2020 to  June  2023  (42  months).  Implementation  using  the  Phyton  programming  language.  Testing  using  the  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) method, this study aims to measure the accuracy of predictions in each algorithm. In research with Diazepam 5  mg and Mefenamic Acid 500 mg  drugs,  with a division  of 80%  in training  data and 20%  in test data. With  a calculation of 3 periods, the SMA algorithm produces MAPE values of 4.10% and 4.29%, in the "very good" range. The SVR algorithm, which uses an RBF kernel with a complexity parameter of 1.0 and an epsilon parameter of 0.1, produces MAPE results of 7.35% and 9.52%, in the "Very Good" range. Thus, the SMA algorithm predicts better than the SVR algorithm.
Keywords : Mean Absolute Percentage Error; Prediction; Single Moving Average; Support Vector Regression

## 1. PENDAHULUAN
Pusat Kesehatan Masyarakat (PUSKESMAS) merupakan suatu instansi pada bidang kesehatan yang dibutuhkan bagi  masyarakat  di  Indonesia.  Peningkatan  mutu  suatu  instansi  kesehatan  salah  satunya  dengan  meningkatkan sistem pelayanan kesehatan pada puskesmas sebagai instansi pemberian pelayanan kesehatan, terutama melakukan peningkatkan persediaan stok obat yang harus tersebar secara luas sesuai dengan yang dikebutuhan, baik itu jenis dan  juga  jumlahnya [1] .  Kesuksesan  Pengelolaan  obat  dapat dilihat dari perhitungan kebutuhan obat yang tepat dan  sesuai.  Pengelolaan  obat  mencakup  semua  aspek  kegiatan  seperti  pencatatan,  perencanaan,  pengadaan, penerimaan,  penyimpanan,  pemusnahan,  pengendalian,  dan  pengelolaan  pelaporan  obat.  Masalah  yang  sering terjadi  adalah  meningkatnya  stok obat  karena  stabilnya  pemakaian  obat  setiap  bulan  mengakibatkan  obat  yang tidak  digunakan  berlebih  dan  kadaluwarsa,  sehingga  berpengaruh  pada  ketersediaan  stok.  Oleh  karena  itu, penelitian ini harus dilakukan tentang pengelolaan obat di puskesmas, dengan melakukan prediksi agar stok obat dapat terpenuhi sesuai perkiraan kebutuhan[2], [3].
Upaya  untuk  meningkatkan  efektifitas  suatu  pelayanan  farmasi  di  puskesmas  yaitu  dengan  melakukan prediksi kebutuhan obat pada setiap pengadaan  yang akan  meminimalkan kelebihan atau kekurangan stok obat dengan metode seperti, algoritma Single Moving Average (SMA) pada Data Mining dan algoritma Support Vector Regression  (SVR)  pada  Machine  Learning.  Data  mining  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang jumlah  stok obat  yang  ada  dan  penggunaannya  setiap  bulan  selama  42  bulan,  ini  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana pemakaian obat selama periode tersebut dan untuk meningkatkan manajemen stok obat. Data mining merupakan  proses  mencari  pola  pada  suatu  himpunan  data  yang  besar  atau  banyak,  proses  ini  kemudian  akan disimpan  pada  basis  data  (database),  Gudang  data  (data  warehouse),  dan  penyimpanan  lainnya.  Knowledege Discovery In Database (KDD) adalah istilah pada data mining karena keseluruhan tahapan KDD juga termasuk ke dalam  tahapan  data  mining.  Data  mining  berperan  penting  [1],  [2].  Metode  lain  yang  dapat  memprediksi pemakaian obat secara akurat adalah metode machine learning yang banyak digunakan untuk prediksi, metode ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
mampu  membuat  suatu  program  agar  memiliki  kecerdasan  dari  teks,  angka,  gambar,  video,  dan  audio  sebagai bahan  pembelajarannya  secara  otomatis  melalui  pengalaman  tanpa  adanya  campur  tangan  manusia,  guna mendapatlan  pengetahuan  dan  dapat  membantu  manusia  pada  pengambilan  keputusan  secara  mandiri  tanpa perlunya  bantuan  manusia  serta  mampu  beradaptasi  terhadap  perubahan  apapun[4]–[7].  Perbandingan  antara metode  tersebut  karena  dalam  Data  Mining,  perhitungan  dilakukan  secara  manual,  sementara  dalam  Machine Learning, digunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan hasil pencarian. Tujuan perbandingan kedua metode ini adalah untuk menentukan model yang dapat memberikan tingkat kesalahan yang lebih rendah dan mendekati keakuratan prediksi.
Algoritma ini dipilih karena sifat datanya berkelanjutan dan memiliki jangka waktu, yaitu Januari 2020 – Juni 2023 (42 bulan). Algoritma akan melakukan prediksi dan menemukan kurva untuk mencari kedekatan garis kurva antara data aktual dan prediksi. Selanjutnya melakukan perhitungan nilai  kesalahan (error) pada algoritma SMA  dan  SVR  dengan  metode  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Pada  setiap  algoritma  akan menghasilkan nilai MAPE yang kemudian akan menjadi penentu untuk dapat dibandingkan ketepatan prediksinya dari kedua algoritma dengan  melihat nilai  error  paling kecil. Tujuan penelitian  ini diharapkan algoritma Single Moving Average dan Support Vector Regression mampu melakukan prediksi pada obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat  500  mg  dan  puskesmas  memiliki  kemampuan  untuk  mengelola  ketersediaan  obat  dengan  baik  dan memastikan bahwa jumlah obat yang tersedia cukup.
Sebagian  penelitian  yang  menerapkan  metode  algoritma  Single  Moving  Average  (SMA)  dan  Support Vector  Regression  (SVR)  untuk  membuat  prediksi.  Untuk  meramalkan  harga  saham  BBCA.JK,  penelitian Achmad Youngy Fernando DKK (2023) membandingkan metode Simple Moving Average serta Support Vector Regression. Parameter SVR yang ideal adalah C = 9.25, kernel = Linear, dan epsilon = 0.09 ini juga memberikan hasil MAPE 9.97% sementara metode SMA menerapkan nilai n = 5 dan memberikan hasil  MAPE 0.67%. Oleh karena itu, metode SMA lebih baik daripada metode SVR[8].
Penelitian  yang  dilakukan  Ni  Putu  Nanik  Hendayani  dan  Maulida  Nurhidayati  pada  tahun  2020 membandingkan  metode  SARIMA  dan  SVR  untuk  meramalkan  jumlah  turis  asing  yang  akan  datang  ke  Bali. Hasilnya menunjukkan bahwa model SAIMA menghasilkan MSE = 1.056x109, MAE = 24641.57, dan MAPE = 5.33%, sedangkan  model SVR dengan  MSE = 1.647x1010, MAE = 105903.13,  dan MAPE = 19.74%.  Metode SARIMA meberikan hasil yang lebih baik daripada metode SVR[9].
Penelitian  yang dilakukan oleh Marria Tesalonika Siregar DKK (2022) membandingkan algoritma untuk memprediksi prediksi  jumlah kasus penyakit  menular di  Kota Bandung  menggunakan algoritma Regresi Linier Berganda,  Support  Vector  Regression,  dan  Simple  Moving  Average.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma Regresi Linier Berganda dan Support Vector Regression adalah yang terbaik dalam memprediksi. Hasil akurasi MAPE hanya >10% pada polio tuberkolosis dan 20% – 50% pada HIV[10].
Bagian terbaru dari penelitian  ini adalah  membandingan hasil Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada  metode  Data Mining  algoritma  Single Moving Average  dan  metode  Machine Learning  algoritma Support Vector Regression (SVR) dengan penerapan Bahasa pemrograman (Phyton). Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan  algoritma  mana  yang  berfungsi  dengan  paling  baik  dalam  model  perhitungan  dengan  data  yang tersedia. Penelitian ini dilakukan karena belum ditemukannya penelitian pembanding dari berbagai sumber yang membandingkan  algoritma  Single  Moving  Average  dan  Support  Vector  Regression  dalam  memprediksi pemakaian atau penggunaan setiap obat menggunakan Bahasa pemrograman Phyton.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  terdiri  dari  lima  langkah  yang  dimulai  dari  pengumpulan  data,  pra-pemrosessan  data,  single  moving average, support vector regression, dan hasil Analisa. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dan pengertian tahapan-tahapan pada Gambar 1 akan dijabarkan dibawah ini.

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Pada saat mengumpulkan data, didapatkan dua data obat dengan atribut pemakaian pada Puskesmas yang berada di Kabupaten Kampar, masing-masing obat memiliki periode (jangka waktu) yang sama yaitu Januari 2020 hingga Juni 2023 (jangka waktu 42 bulan), yaitu obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg.
Pengumpulan Data Pra - Pemrosesan Data Single Moving Average Pengujian MAPE Support Vector Regression Pengujian MAPE Hasil dan Analisa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859

## 2.1.2 Pra – Pemrosessan Data
Pada tahap pra- pemrosessan data, dilakukan pemilihan data (data selection). Tujuan pemilihan data adalah untuk memilih  atribut  mana  dari  data  obat  yang  akan  digunakan.  Atribut  yang  dipilih  adalah  Bulan  dan  Pemakaian. Selanjutnya melakukan pembersihan data (cleaning data), dengan membersihkan data yang kosong atau nilai yang hilang missing value pada data obat.

## 2.1.3 Single Moving Average
Metode  peramalan  Single  Moving  Average  (SMA)  adalah  metode  peramalan  yang  banyak  digunakan  untuk melakukan peramalan dengan menggunakan data dari periode sebelumnya untuk (average) rata-rata sebagai hasil perkiraan pada periode berikutnya. Metode ini mempunyai keistimewaan khusus untuk melakukan peramalan atau prediksi,  yang  mana  metode  SMA  memerlukan  data  historis  atau  suatu  periode  waktu tertentu  dan  metode  ini merupakan peramalan di masa yang akan datang[8], [11]–[15]. Dibawah ini adalah persamaan metode permalan Single Moving Average.
𝐒𝐌𝐀 = F t+1 = 1 n ∑ yi t i=t−n+1 (1)
Dengan: F t+1 = Peramalan pada periode ke t+1 y i = Nilai riil periode ke t t = Banyaknya data n = Periode

## 2.1.4 Support Vector Regression
Penerapan metode Support Vector Regression (SVM) dikenalkan oleh Cortes dan Vapnik pada tahun 1995 salah satunya adalah metode algoritma Support Vector Regression (SVR) banyak diterapkan pada saat menyelesaikan sejumlah persoalan dalam prediksi deret waktu (time series) dengan menghasilkan peramalan  yang tepat karena metode  algoritma  SVR  memiliki  keunggulan  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  ketepatan  prediksi  yang mendekati  kata  sempurna[7],  [9],  [16],  [17].  Metode SVR  menentukan  fungsi  f(x)  sebagai  garis  pemisah  yang paling  bagus  (hyperlane)  sebagai  fungsi  regresi  yang  cocok  dengan  data  yang  dimasukkan  dengan  sebuah kesalahan (error). Hyperlane paling bagus dicari dengan mengukur batas (margin) hyperlane itu sendiri. Margin merupakan  suatu  jarak antara  hyperlane  dengan  pola (pattern) paling dekat. Pada  pattern  yang  terdekat dengan margin  disebut  dengan  Support Vector.  Hasil dari  metode SVR merupakan  bilangan riil dan kontinyu.  Metode aloritma  SVR  berdasar  pada  minimalisasi  resiko  (risk  minimization)  yang  berfungsi  untuk  memperhitungkan fungsi  dengan  melakukan  minimalasi  batas  atas  kesalahan  generalisasi  (generalization  error),  agar  metode algoritma SVR dapat mencegah keakuratan data pelatihan tetapi tidak untuk data yang baru (overfitting)[9], [18], [19].

## 2.1.5 Mean Absolute Percentage Error
Metode pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan metode pengujian yang sering digunakan untuk melakukan evaluasi dengan menghitung kesalahan rata-rata antara hasil pada prediksi atau peramalan dan yang  nilai  sebenarnya  atau  data  aktual  kedalam  bentuk  persentase[1],  [4], [8],  [11]–[13],  [20], [21].  Hasil  dari pemrosessan  kedua  algoritma  kemudian  diuji  tingkat  keakuratannya  menggunakan  metode  MAPE  dan dibandingkan  dengan  hasil  setiap  algoritma  untuk  menentukan  yang  terbaik.  Dibawah  ini  persamaan  untuk menghitung metode MAPE.
𝐌𝐀𝐏𝐄 = 1 n ∑ | yi−y′i yi | n i=1 × 100% (2)
Dengan: n = Banyak data yi = Data sebenarnya y’I = Peramalan yang didapat i = Indeks
Nilai range metode MAPE yang merupakan acuan untuk menentukan kategori nilai  error dalam bentuk persentase,  pada  Tabel  1  menunjukkan  nilai  range  MAPE  yang  menjadi  acuan  dengan  kategori  dari  0%-10% dikategorikan  amat  baik,  10%-20%  dikategorikan  baik,  20%  -  50%  dikategorikan  cukup,  50%  -  100% dikategorikan buruk, dan lebih dari 100% dikategorikan sangat buruk, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai range metode MAPE No Nilai Kategori 1 0% -10% Amat Baik 2 10% – 20% Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
No Nilai Kategori 3 20% - 50% Cukup 4 50% - 100% Buruk 5 >100% Sangat Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  memprediksi  merupakan  data  pemakaian  suatu  obat,  disini  obat  yang  digunakan adalah Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg yang memilki jangka waktu dari bulan Januari 2020 – Juni 2023, total waktu 42 bulan. Data ini diperoleh dari bagian farmasi di Puskesmas. Terdapat dua atribut yaitu Bulan dan  Pemakaian  pada  data  obat  yang  digunakan  untuk  memprediksi  menggunakan  algoritma  Single  Moving Average dan Support Vector Regression. Dataset obat Diazepam 5 mg dengan atribut bulan dari Januari 2020 – Juni 2023 dan pemakain obat dari setiap bulannya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Obat Diazepam 5 mg
No Bulan Pemakaian 1 Jan-20 40 2 Feb-20 30 3 Mar-20 29 4 Apr-20 38 … … … 42 Jun-23 40
Dataset obat Asam Mefenamat 5 mg dengan atribut bulan dari Januari 2020 – Juni 2023 dan pemakain obat dari setiap bulannya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Dataset Obat Asam Mefenamat 500 mg
No Bulan Pemakaian 1 Jan-20 600 2 Feb-20 626 3 Mar-20 655 4 Apr-20 679 … … … 42 Jun-23 580
Dilakukan  perbandingan  pada  kedua  algoritma,  dengan  masing-masing  algoritma  akan  menggunakan pembagian yaitu pada data latih (train data) dengan 80% serta pada data uji (test data) dengan 20%. Jumlah data yang digunakan sebanyak 42 bulan, maka pembagian data latih sebanyak 33 bulan dan data uji sebanyak 9 bulan.

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Algoritma Single Moving Average
Metode  algoritma  Single  Moving  Average  dalam  memprediksi  pemakaian  obat  dengan  menggunakan  Bahasa Phyton.
Code def akan mendefenisikan model Moving Average dengan data sebagai data aktual dan window_size sebagai  periode.  Code  data.rolling  membuat  objek  jendela  geser  dan  mean  akan  menghitung  rata-rata  suatu rangkaian  data  yang  ditentukan  dari  window_size.  Setelah  algoritma  diterapkan,  dilakukan  prediksi  dengan menghitung rata-rata pemakaian obat setiap bulannya, dengan perhitungan 3 bulan.
Code window_size menentukan ukuran periode yang digunakan, test_data[‘Predicted’] yaitu menghitung rata-rata  bergerak  didalam  DataFrame  (data  uji),  train_data[‘Predicted’]  yaitu  menghitung  rata-rata  bergerak didalam DataFrame (data latih), replace akan mengganti data kosong menjadi berupa angka 0 dan setiap prediksi
def moving_average(data, window_size): return data.rolling(window=window_size).mean()
window_size = 3 test_data['Predicted'] = moving_average(test_data['Data'], window_size).replace(np.nan,0) train_data['Predicted'] = moving_average(train_data['Data'], window_size).replace(np.nan,0)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
akan  tersimpan  pada  kolom  baru  (Predicted).  Dari  hasil  peramalan  yang  didapatkan,  selanjutnya  melakukan perhitungan kesalahan (error) dengan menggunakan metode MAPE.
Code  MAPE  =  mean_absolute_percentage_error(test_data['Data'][window_size:]  menghitung  persentasi kesalagan kesalahan absolut berdasar pada data aktual dan peramalan pada data tes.

## 3.3 Implementasi dan Pengujian Algoritma Support Vector Regression
Penerapan  algoritma  Support  Vector  Regression  dalam  memprediksi  pemakaian  obat  dengan  melakukan normalisai data yang bertujuan untuk meminimalkan pengulangan pada data yang tidak diperlukan  menggunakan min-max-scaler pada Bahasa Phyton.
Code  akan  MinMaxScaler  diterapkan,  akan  mengubah  nilai-nilai  target  dalam  rentang  antara  0  dan  1. Kemudian akan melakukan penghitungan parameter skala berdasar pada data latih yang telah disesuaiakan dengan rentang 0 dan 1.  Menentukan dan menerapkan algoritma Support Vector Regression.
SVR(kernel=’rbf’, C=1.0) menentukan SVR menggunakan kernel RBF, dengan parameter complexity 1.0, serta epsilon 0.1. Code svr.fit(X_train_scaled, y_train_scaled) akan menerapkan model pada train data x dan train data y yang sudah dirubah skalanya. Selanjutnya melakukan peramalan menggunakan algoritma Support Vector Regression.
y_pred  =  scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape(-1,  1))  akan  menggunakan  scaler_y  untuk mengembalikan  prediksi  yang  dirubah  skalanya  y_pred_scaled  menjadi  rentang  nilai  asli.  Code  reshape(-1,  1) mengubah dari bentuk vektor menjadi matriks dengan satu kolom. Code flatten() akan mengembalikan hasil ke dalam  bentuk  vector.  Hasil  peramalan  didapatkan,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  (error)  menggunakan metode pengujian MAPE.
Code  MAPE  =  mean_absolute_percentage_error(y_test,  y_pred)  menghitung  rata-rata  kesalahan  absolut berdasarkan data uji serta data prediksi dengan format persentase.

## 3.4 Pembahasan

## 3.4.1 Hasil Prediksi
Dari hasil prediksi yang dilakukan menggunakan metode algoritma Single Moving Average serta Support Vector Regression pada data obat Diazepam 5 mg dapat dilihat pada Tabel  4 dan obat Asam Mefenamat 500 mg dapat dilihat pada Tabel 5.
a. Obat Diazepam 5 mg, pada Tabel 4 merupakan hasil prediksi data uji dengan total 9 bulan pada Obat Diazepam 5 mg.
Tabel 4. Prediksi data uji pada Obat Diazepam 5 mg Aktual Hasil Prediksi Data Uji Obat Dizepam 5 mg Single Moving Average  Support Vector Regression
0 35.619.329
MAPE = mean_absolute_percentage_error(test_data['Data'][window_size :], test_data['Predicted'][window_size:]) print("MAPE : {:.2f}%".format(MAPE * 100))
Scaler_x = MinMaxScaler() scaler_y = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler_X.fit_transform(X_train) Y_train_scaled = scaler_y.fit_transform(y_train.reshape(- 1,1)).flatten()
Svr = SVR(kernel=’rbf’, C=1.0, epsilon=0.1) svr.fit(X_train_scaled, y_train_scaled)
Y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape(- 1, 1)).flatten()
MAPE = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred) print(“MAPE: {:.2f}%”.format(mape * 100))

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
Aktual Hasil Prediksi Data Uji Obat Dizepam 5 mg Single Moving Average  Support Vector Regression 40 0 35.664.989 41 39.666.667 35.774.964 39 40 35.921.152 35 38.333.333 36.075.058 36 36.666.667 36.211.879 41 37.333.333 36.313.394 38 38.333.333 36.369.337 40 39.666.667 3.637.729
Berdasarkan hasil prediksi data uji yang telah didapatkan pada Tabel 4, pada Gambar 2 merupakan grafik hasil dari  prediksi  obat  menggunakan  algoritma  Single  Moving  Average,  data  latih  dan  data  uji  dengan  garis berwarna biru, prediksi data latih dengan garis berwarna merah putus-putus, dan prediksi data uji dengan garis berwarna hijau putus-putus. Terlihat garis grafik data aktual dan prediksi saling berdekatan.
Gambar 2. Grafik implementasi algoritma Single Moving Average
Berdasarkan  prediksi  yang  dilakukan  pada  Tabel  4,  maka  pada  Gambar  3  dapat  dilihat  grafik  visualisasi algoritma Support Vector Regression terdapat beberapa nilai berada di luar garis  hyperlane, karena beberapa nilainya overfitting.
Gambar 3. Grafik visualisasi algoritma Support Vector Regression
Berdasarkan prediksi  yang dilakukan pada Tabel  4, grafik rata-rata hasil prediksi algoritma  Support Vector Regression  terhadap  pemakaian  obat  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Garis  regresi  sedikit  naik  dan  cenderung lurus, karena tidak ada kenaikan yang signifikan pada nilai hasil prediksi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
b. Obat Asam Mefenamat 500 mg, pada Tabel 5 merupakan hasil prediksi pada data uji dengan total 9 bulan pada Obat Asam Mefenamat 500 mg`
Tabel 5. Prediksi data uji pada Obat Asam Mefenamat 500 mg
Berdasarkan hasil prediksi yang dilakukan pada Tabel 5, pada Gambar 5 merupakan garfik hasil dari prediksi obat  menggunakan  algoritma  Single  Moving  Average,  data  latih  dan  data  uji  dengan  garis  berwarna  biru, prediksi data latih dengan garis berwarna merah putus-putus, dan prediksi data uji dengan garis berwarna hijau putus-putus. Terlihat garis grafik data aktual dan prediksi saling berdekatan.
Gambar 5. Grafik implementasi algoritma Single Moving Average
Berdasarkan  prediksi  yang  dilakukan  pada  Tabel  5,  maka  pada  Gambar  6  dapat  dilihat  grafik  visualisasi algoritma Support Vector Regression terdapat beberapa nilai berada di luar garis  hyperlane, karena beberapa nilainy nilainya overfitting.
Gambar 6. Grafik visualisasi algoritma Support Vector Regression
Berdasarkan  prediksi  yang  dilakukan  pada  Tabel  5,  grafik  rata-rata  hasil  prediksi  algoritma  Support Vector Regression terhadap pemakaian obat ditunjukkan pada Gambar 7. Garis regresi sedikit naik dan cenderung lurus karena tidak ada kenaikan yang signifikan pada nilai hasil prediksi.
Aktual Hasil Prediksi Data Uji Obat Asam Mefemamat 500 mg Single Moving Average Support Vector Regression 600 0 550.13992 664 0 550.079558 555 606.333333 551.783701 600 606.333333 554.973125 626 593.666667 559.28921 655 627 564.337133 679 653.333333 569.728134 650 661.333333 575.115089 580 636.333333 580.21751

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859

## 3.4.2 Hasil Pengujian MAPE
Berdasarkan  hasil  prediksi  antara  Single  Moving  Average  dan  Support  Vector  Regression  memilki  perbedaan. Dapat dilihat pada Tabel  6  merupakan perbandingan  metode MAPE dengan algoritma  Single Moving  Average (SMA) memiliki nilai yang lebih bagus (rendah) dibandingkan algoritma Support Vector Regression (SVR).
Tabel 6. Hasil Mean Absolute Percentage Error obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg
Pada algoritma Single Moving Average dengan perhitungan 3 periode, menghasilkan nilai metode Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  4,10  %  pada  obat  Diazepam  5  mg  dan  4,29%  pada  obat  Asam Mefenamat  500  mg  dengan  range  keduanya  “Amat  Baik”.  Algoritma  Support  Vector  Regression  dengan menggunakan kernel RBF, parameter complexity 1.0, dan parameter epsilon 0.1, menghasilkan nilai metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,35% pada Diazepam 5 mg dan 9,52% pada Asam Mefenamat 500 mg  dengan  range  keduanya  “Amat  Baik”.  Hasil  MAPE  pada  algoritma  Single  Moving  Average  lebih  kecil dibandingkan algoritma Support Vector Regression.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian  yang didapatkan  prediksi obat Diazepam 5  mg dan Asam Mefenamat 500 mg pada pembagian 80% data latih dan 20% data uji, implementasi menggunakan Bahasa pemrograman Phyton. Pada algoritma Single Moving  Average  dengan  perhitungan  3  periode,  menghasilkan  nilai  metode  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) sebesar 4,10 % dan 4,29% dengan range keduanya “Amat Baik”. Algoritma Support Vector Regression dengan  menggunakan  kernel  RBF,  parameter  complexity  1.0,  dan  parameter  epsilon  0.1,  menghasilkan  nilai metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,35% dan 9,52% dengan range keduanya “Amat Baik”. Hal ini disebabkan data obat Diazepam 5 mg dan Asam Mefenamat 500 mg bersifat stasioner atau nilai rata-rata tidak mengalami perubahan yang signifikan (konstan). Dari hasil kedua algoritma memiliki nilai MAPE yang amat baik,  namun  semakin  rendahnya  nilai  suatu  MAPE  maka  akurasinya  akan  tinggi.  Dengan  demikian  semakin tingginya nilai suatu MAPE maka akurasinya akan rendah. Berdasarkan hasil MAPE dapat disimpulkan algoritma Single  Moving  Average  lebih  baik  dalam  melakukan  permalan  atau  prediksi  dibandingkan  algoritma  Support Vector Regression.

## REFERENCES
[1]  D.  Abdianto,  Eliswati,  F.  Tawakal,  and  Masrizal,  “Prediksi  Stok  Obat  Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization Studi Kasus Puskesmas Dumai Barat,” SNST J. Seminar Sains Nasional dan Teknologi, vol. 1, no. 1, pp. 68–74, 2021, doi: 10.36499/psnst.v1i1.5093.
[2]  R.  Asnawi,  F.  K.  Kolibu,  and  F.  R.  R.  Maramis,  “Analisis  Manajemen  Pengelolaan  Obat  Di  Puskesmas  Wolaang,” KESMAS J. Kesehatan Masyarakat Universitas Sam Ratulangi, vol. 8, no. 6, pp. 306–315, 2019.
[3]  Yusransyah,  “MUTU  PELAYANAN  KESEHATAN:  Analisis  Pengelolaan  Obat  Di  Instalasi  Farmasi  Rumah  Sakit,” AMERTA MEDIA, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=eYllEAAAQBAJ
[4]  E. Patriya, “Implementasi Support Vector Machine Pada Prediksi Harga Saham Gabungan (IHSG),” J. Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 24–38, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2571.
[5]  A.  Wanto,  S.  Defit,  and  A.  P.  Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan  pada  Machine  Learning  berbasis  ANN  untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI J. Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3031.
[6]  I. M. Muhamad, S. A. Wardana, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Algoritma Machine Learning untuk penentuan Model Prediksi Produksi Telur Ayam Petelur di Sumatera,” J. of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[7]  A. A. Munawar and Hasanuddin, “Analisis Data Multivariat Menggunakan The Unscrambler X,” Syiah Kuala University Press, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=daTXDwAAQBAJ
[8]  A. Y. Fernando, U. Mahdiyah, and A. Sanjaya, “Perbandingan Metode Support Vector Regression dan Simple Moving Average pada Peramalan Harga Saham BBCA.JK,” SEMNAS INOTEK J. Seminar Nasional Inovasi Teknologi , vol. 7, no. 1, 2023, doi: 10.29407/inotek.v7i1.3439.
[9]  N. P.  N. Hendayani and M. Nurhidayati, “Perbandingan Metode Seasonal Autoregressive  Integrated Moving  Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali,” J. Varian, vol. 3, no. 2, pp. 149–162, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.668.
[10] M. T. Siregar, G. Made, A. Sasmita, G. Agung, and A. Putri, “Perbandingan Analisis Metode Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Menular di  Kota Bandung (Studi  Kasus: Dinas Kesehatan  Kota Bandung),”  JITTER J. Ilmiah Teknologi dan Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 831–842, 2022.
Algoritma Nama Obat Hasil Kategori SMA Diazepam 5 mg 4,10% Amat Baik Asam Mefenamat 500 mg 4,29% Amat Baik SVR Diazepam 5 mg 7,35% Amat Baik Asam Mefenamat 500 mg 9,52% Amat Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6859
[11] M. H. Lubis and Sumijan, “Prediksi Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Single Moving Average,” JSISFOTEK J. Sistim Informasi dan Teknologi, vol. 3, no. 4, pp. 183–188, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.63.
[12] A. R. Hasibuan, W. Ramdhan, and C. Latiffani, “Penerapan Metode Single Moving Average (SMA) Persediaan Jarum Suntik  Pada  Puskesmas  Air  Joman,”  J-Com  J.  of  Computer,  vol.  2,  no.  2,  pp.  121–128,  2022,  doi:  10.33330/j- com.v2i2.1739.
[13] M. P. Hizbullah, B. Nugroho, and F. A. Akbar, “Sistem Prediksi Pemakaian Stok Obat UPT Puskesmas Gedongan Kota Mojokerto Menggunakan Metode Single Moving Average,”  SANTIKA J. Seminar Nasional Informatika Bela Negara, vol. 2, pp. 179–182, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.139.
[14] A. N. Putri and A. K. Wardhani, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Harga Cabai Rawit Hijau,” IJTIS J. Indonesian of Technology, Informatics and Science, vol. 2, no. 1, pp. 37–40, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5653.
[15] R. D. Pudiastuti and Y. O. Pratiwi, “Buku Sakti Forex Trading dengan Ichimoku Kinko Hyo: Obat Trading Anti Boncos,” Anak Hebat
Indonesia, 2022. Accessed: Sep. 30, 2023. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=YGy0EAAAQBAJ
[16] F.  Novianti,  N.  Ulinnuha,  M.  Hafiyusholeh,  and  A.  Arianto,  “Prediksi  Penggunaan  Bahan  Bakar  pada  PLTGU menggunakan  Metode  Support  Vector  Regression  (SVR),”  J.  Techno.COM,  vol.  21,  no.  2,  pp.  249–255,  2022,  doi: 10.33633/tc.v21i2.5712.
[17] V. Siahaan and R. H. Sianipar, “Data Science Dengan Python GUI Untuk Programmer,” BALIGE PUBLISHING, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=GHE-EAAAQBAJ
[18] L. M. Ginting, M. M. Sigiro, E.  D. Manurung, and J.  J. P. Sinurat, “Perbandingan Metode Algoritma Support Vector Regression dan Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Stok Obat,” J. of Applied Technology and Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 29–34, 2021.
[19] A. Budi Raharjo, Z. Zizki Dinanto, D. Sunaryono, and D. Purwitasari, “Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid- 19  di  Indonesia  Menggunakan  Support  Vector  Regression,”  J.  Techno.COM,  vol.  20,  no.  3,  pp.  372–381,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.5062.
[20] A. Apriliani, H. Zainuddin, Agussalim, and Z. B. Hasanuddin, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode Single Moving Average,” JTIIK J. Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 6, pp. 1161–1168, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072732.
[21] H. H. Zain, M. N. Fauzan, and R. Habibi, “Peramalan Terhadap Permintaan Produk Dalam Sektor Logistik di Indonesia,” Penerbit Buku Pedia, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=itTFEAAAQBAJ