Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 129-137

## Prediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode Forecasting Exponential Smooting Models (Kasus pada Apotek Simpang F)
Putri Permata Sari 1 , Asep Toyib Hidayat 2 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 3* , Armanto 4 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia
3,4 Program Studi Rekayasa Komputer, Fakultas Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia E-mail: 1 ppermatasari353@gmail.com,
2 asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id, 3 harmaoktafialingga@gmail.com,
4 armanto0204@gmail.com

## Abstract
Prediction is an attempt to predict future conditions through testing conditions in the past. The problem with the Simpang F Pharmacy is that the Pharmacy has not been able to  predict  drug  sales  in  the  future  because  the  demand  for  drugs  is  increasing.  In  this study,  the  use  of  the  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  method  was  implemented  to predict drug sales at the Simpang F Pharmacy based on previous data. The drug samples used were 8 drugs, namely Paracetamol 500 mg, Ketoconazol 200 mg, Paraflu, Ambroxol 30  mg,  Piroxicam  20  mg,  Antacids,  Tera-F  and  Samtacid  as  many  as  264  data,  from February  2020  to  October  2022.  Data  testing  used  the  Rstudio  programming.  In analyzing  the  researchers  used  the  stages  of  inputting  data,  viewing  data  plots,  making predictions,  and  measuring  the  Mean  Percentage  Error  (MAPE)  error  value.  The prediction results of drug sales at the Simpang F Pharmacy are Paracetamol 422.4929, Ketoconazole  180.0739,  Paraflu  860.0145,  Ambroxol  337.0633,  Piroxicam  175.0015, Antacids  839.1842,  Tera-F  910.6769,  and  Samtacid  167.1121.  With  MAPE  values  of 10.62926  ,17.39772  ,9.727205  9.095175,  14.94  4.617481,  4.052524,  and  9.727205.  And the  accuracy  of  the  prediction  results  was  Paracetamol  89.4%,  Ketoconazole  82.2%, Paraflu  95.4%,  Ambroxol  90.9  %,  antacids  95.4%,  Tera-F  96%,  and  Samtacid  90.3%. Accuracy  is  stated  as  accurate  for  predictions  using  the  Single  Exponential  Smoothing (SES) method.
Keywords: Prediction, Single Exponential Smooting (SES)

## Abstrak
Prediksi  merupakan  suatu  usaha  untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  mendatang melalui  pengujian  keadaan  dimasa  lalu.  Permasalahan  Pada  Apotek  Simpang  F  yaitu pihak  Apotek  belum  bisa memprediksi  penjualan  obat  dimasa  yang  akan  datang  karena permintaan  obat  yang  semakin  meningkat.  Pada  penelitian  ini  diimplementasikan penggunaan  metode  Single  Exponential  Smooting  (SES)  untuk  memprediksi  penjualan obat  di  Apotek  Simpang  F  berdasarkan data sebelumnya.  Sampel  Obat  yang  digunakan berjumlah  8  obat  yaitu  Paracetamol  500mg,  Ketoconazol  200mg,  Paraflu,  Ambroxol 30mg,  Piroxicam  20mg,  Antasida,  Tera-F  dan  Samtacid  sebanyak  264  data    data  yaitu dari  bulan  Februari  2020  sampai  dengan  Oktober  2022.  Untuk  Pengujian  data menggunakan pemograman Rstudio. Dalam menganalisis peneliti menggunakan tahapan menginputkan  data,  melihat  plot  data,  melakukan  prediksi,  dan  melakukan  pengukuran nilai kesalahan Mean Percentage Error(MAPE). Hasil prediksi penjualan obat di Apotek Simpang  F  yaitu  Paracetamol  422.4929,  Ketoconazol  180.0739,  Paraflu  860.0145, Ambroxol  337.0633,  Piroxicam  175.0015,  Antasida  839.1842,  Tera-F  910.6769,  dan Samtacid 167.1121. Dengan nilai MAPE  Paracetamol 10.36, ketoconazol 17.39 ,Paraflu 9.72,  Ambroxol  9.09,  Piroxicam  14.94,  Antasida  4.61,  Tera-F  4.05,  dan  Samtacid  9.72.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 129-137
Dan  ketepatan  hasil  prediksi  sebesar  Paracetamol  89,4%,  Ketoconazol  82,2%,  Paraflu 95,4%,  %,  Ambroxol  90,9%,  Piroxicam  85,1  %,  Antasida  95,4%,  Tera-F  96%,  dan Samtacid 90,3%. Akurasi dinyatakan Sangat Akurat untuk prediksi menggunakan metode Single Exponential Smooting(SES).
Kata kunci : Prediksi, Single Exponential Smooting

## 1. Pendahuluan
Keberadaan  teknologi  menjadi  faktor  penting  yang  dibutuhkan  banyak  orang,  baik dalam  dunia  usaha,  pariwisata  dan  pendidikan.  Seiring  dengan  pesatnya  arus perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.  Penggunaan  komputerisasi  sangat berperan  penting  dalam  mengembangkan  suatu  usaha.  Data  runtun  waktu (time  series data ) adalah data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi berdasarkan urutan waktu. Pemodelan ini sendiri memiliki beberapa metode dalam menentukan suatu prediksi, salah satunya  adalah Exponential  Smooting ,  yaitu  proses  pemulusan  rata-rata  bergerak  dari runtun  data  deret  waktu  dengan  memasukkan  faktor  bobot.  Ada  beberapa  turunan  dari proses Exponential. Salah  satunya  adalah Single  Exponential  Smooting. Metode  ini merupakan  sebuah  prosedur  pemulusan  terus-menerus  pada  prediksi  terhadap  objek pengamatan  terbaru.  Yang  menitikberatkan  pada  penurunan  prioritas  secara  bertingkat pada  data  pengamatan  yang  lebih  tua.  Dengan  kata  lain,  data  terbaru  akan  diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada data yang lebih lama[1].
Pada  Apotek  Simpang  F  setiap  bulan  mengalami  perubahan  peningkatan  dan penurunan  transaksi  penjualan.  Pihak  Apotek  masih  sulit  untuk  memprediksi  atau meramalkan  penjualan  obat  dimasa  mendatang  berdasarkan  data  yang  telah  direkam sebelumnya.  Sehingga  berdampak  menjadi  tidak  terkontrolnya  penjualan  obat  karena perencanaan  yang  kurang  matang  dan  produktifitas  karyawan  dalam  bekerja  tidak optimal. Pada penelitian ini didapatkan permasalahan yang ada yaitu belum menerapkan prediksi  penjualan  obat  pada  Apotek  Simpang  F  sehingga  pemilik  kesulitan  dalam memprediksi  penjualan obat di periode berikutnya. Prediksi tersebut sangat berpengaruh pada  keputusan  pemilik  apotek  tersebut  untuk  menentukan  stok  obat  yang  harus disediakan akan permintaan konsumen untuk penjualan yang akan datang .

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Prediksi
P rediksi  merupakan  suatu  proses  untuk  meramalkan  atau  memperkirakan  suatu variabel di masa yang akan datang. Prediksi sendiri terbagi atas 3 bagian, yaitu prediksi jangka  panjang,  jangka  menengah,  dan  jangka  pendek  [2].  Prediksi  merupakan  suatu usaha  untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan  dimasa lalu.  Hal  ini    dapat  dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  masa  lalu  dan menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model sistematis. Jadi, bisa  disimpulkan  bahwa  prediksi  itu  dapat  memberikan  hasil  di  masa  yang  akan  datang dengan menghitung kejadian dimasa sebelumnya. Jadi pada dasarnya prediksi ini sendiri tentunya  tidak  memiliki  keakuratan  100%,  kesalahan  prediksi  pada  masa  lalu  dipakai untuk  mengoreksi  predsiksi  mendatang  pada  arah  yang  berlawanan  dengan  kesalahan tersebut[3].

## 2.2. Penjualan
Suatu  usaha  yang  dilakukan  untuk  memuaskan,  memenuhi  permintaan  pembeli melalui  pengembangan  berbagai  rencana  strategis  agar  dapat  memperoleh  laba  dengan penjualan.  Salah  satu  sumber  kehidupan  sebuah  perusahaan  adalah  kegiatan  penjualan, baik barang ataupun jasa[4].
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 129-137

## 2.3. Menghitung Tingkat Kesalahan MAPE
Mean Percentage Error (MAPE) atau persentase kesalahan absolute rata-rata. Rumus Mean Percentage Error (MAPE) sebagai berikut:
(1) Keterangan : At = Aktual permintaan ke t. Ft = hasil peramalan ke t. N
= besarnya data peramalan.
Dimana  terdapat  simbol  absolut  pada  rumus  MAPE  menunjukkan  bahwa  nilai  negatif hasil perhitungan akan tetap bernilai positif.
Tabel 1. Kinerja Nilai MAPE Nilai MAPE Akurasi Prediksi MAPE ≤ 10% Tinggi 10% < MAPE ≤ 20% Baik 20% < MAPE ≤ 50% Reasonable MAPE ≥ 50% Rendah
Nilai  peramalan  yang  sudah  dihitung,  dapat  dicari  apakah  suatu  peramalan  tersebut bisa dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan[3].
2.4. Single Exponential Smooting (SES)
Metode Single  Exponential  Smooting (SES) adalah  suatu  prosedur  yang  mengulang perhitungan  secara  terus-menerus  dengan  menggunakan  data  terbaru.  Metode  ini  terdiri atas  tunggal,  ganda  (double),  dan  triple.  Metode  SES  ini  juga  dikenal  dengan  metode Simple Exponential Smooting yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya 1 bulan kedepan. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap atau menunjukkan pola horizontal, tanpa trend dan musiman atau pola pertumbuhan konsisten[5]. Rumus Single Exponential Smooting
Ft = F(t-1) + α (A(t-1) - F (t-1) = αAt-1 + (1-a) Ft-1 (2) Dimana : Ft = Peramalan untuk periode waktu t. Ft-1 = Peramalan untuk periode t-1. Α = Konstanta smooting (0< α<1). At-1 = Nilai aktual untuk periode t-1.

## 2.5. Metode Penelitian
Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif karena metode ini merupakan salah satu jenis penelitian yang spesifikasinya adalah sistematis, terencana, dan terstruktur. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari pemilik Apotek simpang f, yaitu dari tahun  2020-2022.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  SES (Single  Exponential Smooting) .  Dimana  dalam  penelitian  ini  menggunakan  komputasi  Rstudio.  Dengan tahapan penelitian sebagai berikut:
a. Memulai dengan cara menginputkan data;
b. Melihat plot data;
c. Melakukan prediksi penjualan obat ;
d. Menghitung nilai kesalahan;
e. Hasil dari peramalan.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.6. Jenis dan Sumber data
Dalam  melakukan  penelitian  ini  digunajan  dua  jenis  sumber  data  yang  dibedakan berdasarkan cara mendapatkannya yaitu:
a. Data Primer
Data Primer Merupakan data yang diperoleh melalui pengamatan atau wawancara yang dilakukan secara langsung kepada pemilik Apotek Simpang F.
b. Data Sekunder Data  Sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  selain  dari  objek  penelitian.  Seperti data  yang  diperoleh  dari  kajian  pustaka  berupa  buku-buku  teks,  jurnal  ilmiah, internet,  hasil  penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  prediksi  atau peramalan.

## 2.7. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh dengan cara sebagai berikut:
a. Observasi
Observasi  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang  diperlukan  dengan peninjauan secara langsung ketempat penelitian. Yakni Apotek Simpang F.
b. Wawancara Wawancara  adalah  proses  tanya  jawab  antara  peneliti  kepada  responden  guna memperoleh  jawaban  atau  data-data  yang  ingin  diketahui  peneliti,  yaitu  data penjualan obat dari tahun 2020  sampai dengan 2022.
c. Studi Kepustakaan
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara  langsung  dari  sumber-sumber  lain seperti  buku,  skripsi,  jurnal  dan  dokumen  yang  berhubungan  dengan  penelitian yang diteliti
d. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  jenis  data  berupa  foto,  video  dan  juga  bentuk  sketsa lainnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang dikumpulkan adalah data penjualan obat dari februari 2020 sampai dengan oktober 2022 dengan 8 sampel obat yaitu Paracetamol, Ketoconazol, Paraflu, Ambroxol, Piroxicam,  Antasida,  Tera-F,  dan  Samtacid.  Setelah  data  terkumpul  data  akan  diolah menggunakan  software  Rstudio.  Kemudian  akan  dilakukan  peramalan  menggunakan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 129-137
metode SES (Single Exponential Smooting) . Langkah pertama adalah menginputkan data ke Rstudio.
a. Input data
Pada  gambar  diatas  merupakan  hasil  input  data  di  Rstudio  berupa  data  obat  yang berbentuk data time series (runtut dan waktu).
Gambar 2. Hasil Input Data Obat

## b. Melihat Plot
Berdasarkan gambar diatas dapat dilihat grafik menunjukkan prediksi yang sama pada data  sebelumnya  yaitu  terlihat  pada  garis  hitam  sesuai  dengan  penjualan  obat  disetiap bulannya.
Gambar 3. Grafik Obat Paracetamol
c. Parameter yang digunakan
Gambar 4. Parameter Obat Paracetamol
Gambar 5. Parameter Obat Ketoconazol
Gambar 6. Parameter Obat Paraflu
Gambar 7. Parameter Obat Ambroxol
Gambar 8. Parameter Obat Piroxicam
Gambar 9. Parameter Obat Antasida
Gambar 10. Parameter Obat Tera-F
Gambar 11. Parameter Obat Samtacid
Pada penelitian ini peneliti menggunakan nilai alpha yang sudah otomatis optimal oleh holt  model  yang  dibentuk  dari  komputasi  Rstudio.  Dari  komputasi  yang  dilakukan didapatkan alpha optimal obat paracetamol sebesar 0.1250487, obat ketoconazol sebesar 0.1965236,  obat  paraflu  sebesar  6.610696e-05,  obat  ambroxol  sebesar  0.2204934,  obat piroxicam  sebesar  0.07266304,  obat  antasida  sebesar  0.2239445,  obat  tera-f  sebesar 0.3586912, dan obat samtacid sebesar 0.1317153.

## 3.1. Melakukan Prediksi Menggunakan Metode Single Exponential Smooting
Setelah  melakukan  komputasi  menggunakan  Rstudio  didapatkah  hasil  peramalan penjualan  obat  pada  periode  kedepan  yaitu  bulan  November  2022.  Berikut  hasil peramalan obat menggunakan metode Single Exponential Smooting.
Tabel 2. Hasil Prediksi Obat Hasil Prediksi Paracetamol 422.4929 Ketoconazol 180.0739 Paraflu 860.0145 Ambroxol 337.0633 Piroxicam 175.0015 Antasida 839.1842 Tera-F 910.6769 Samtacid 167.1121
Dari  hasil  prediksi  yang  dilakukan  menggunakan  metode  SES,  penjualan  obat  pada bulan  November  2022  adalah  untuk  obat  Paracetamol  sebesar  422.4929,  obat Ketoconazol  sebesar  180.0739,  obat  Paraflu  sebesar  860.0145,  obat  Ambroxol  sebesar 337.0633, obat Piroxicam sebesar 175.0015, obat Antasida sebesar 839.1842, obat Tera-F sebesar 910.6769, dan obat Samtacid sebesar 167.1121.
3.2. Menghitung Nilai Kesalahan Mean Percentage Error (MAPE)
Gambar 12. MAPE Obat Paracetamol
Gambar 13. MAPE Obat Ketoconazol
Gambar 14. MAPE Obat Paraflu
Gambar 15. MAPE Obat Ambroxol
Gambar 16. MAPE Obat Piroxicam
Gambar 17. MAPE Obat Antasida
Gambar 18. MAPE obat Antasida
Gambar 19. MAPE Obat Samtacid
Setelah  melakukan  komputasi  menggunakan  Rstudio  didapatkan  nilai  MAPE  obat Paracetamol sebesar 10.62926 atau 10.6% dalam bentuk persen , obat Ketoconzol sebesar 17.39722  atau  17,3%,  obat  Paraflu  sebesar  4.559887  atau  4.5%,  obat  Ambroxol  sebesar 9.095175  atau  9.09%,  obat  Piroxicam  sebesar  14,94  atau  14,9%,  obat  Antasida  sebesar 4.617481  atau  4.61%,  obat  Tera-F  sebesar  4.052524  atau  4.05%  dan  obat  Samtacid sebesar  9.727205 atau  9.7%  dalam  bentuk  persen.  Karena  nilai MAPE  kurang dari  10% dapat disimpulkan bahwa untuk peramalan obat Paraflu, Ambroxol, Piroxicam, Antasida, Tera-F dan Samtacid dinyatakan Sangat Akurat. Sedangkan untuk obat Ketoconazol dan Paracetamol dinyatakan Akurat karena lebih dari 10% kurang dari 20%.
Tingkat  akurasi  dapat  dilihat  dari  100  dikurang  dengan  nilai  MAPE  untuk  obat Paracetamol  yaitu  menghasilkan  akurasi  sebesar  89.4%,  Ketoconazol  sebesar  82,2%, Paraflu  sebesar  95,4%,  Ambroxol  sebesar  90.9%,  Piroxicam  sebesar  85.1%,  Antasida sebesar  95.4%,  Tera-F  sebesar  96%  dan  Samtacid  sebesar  90.3%.  Dari  hasil  Akurasi tersebut  semua  obat  menghasilkan  akurasi  lebih  dari  805  maka  dinyatakan  bahwa predsiksi tersebut Sangat Baik karena semua prediksi mendekati 80%.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 129-137

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  didapatkan  kesimpulan  bahwa  hasil prediksi  obat  pada  Apotek  Simpang  F  pada  periode  berikutnya  yaitu  bulan  November 2022  dengan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smooting  Models adalah Paracetamol dengan penjualan sebesar  422.4929, Ketoconazol dengan penjualan sebesar 180.0739,  Paraflu  dengan  penjualan  sebesar  860.0145,  Ambroxol  dengan  penjualan sebesar  337.0633,  Piroxicam  dengan  penjualan  sebesar    175.0015,  Antasida  dengan penjualan  sebesar    839.1842,  Tera-F  dengan  penjualan  sebesar  910.6769,  dan  Samtacid dengan  penjualan  sebesar    167.1121.  Nilai Mean  Percentage  Error (MAPE)  dari  hasil prediksi  penjualan  obat  di  Apotek  Simpang  F  menggunakan  metode Single  Exponential Smooting Models adalah Paracetamol sebesar 10.36932, Ketoconazol sebesar  17.39772, Paraflu  sebesar  4.559887,  Ambroxol    sebesar  9.095175,  Piroxicam  sebesar  14.94, Antasida  sebesar  4.617481,    Tera-F  sebesar  4.052524  dan    Samtacid  sebesar  9.727205. Ketepatan  hasil  prediksi  atau  tingkat  akurasinya  adalah    Paracetamol  akurasi peramalannya sebesar 89,4%, Ketoconazol akurasi peramalannya sebesar 82,2%, Paraflu akurasi  peramalannya  sebesar  95,4%,  Ambroxol  akurasi  peramalannya  sebesar  90,9%, Piroxicam  akurasi  peramalannya  sebesar  85,1%,  Antasida  akurasi  peramalannya  sebesar 95,4%,  Tera-F  akurasi  peramalannya  sebesar  96%,  dan  Samtacid  akurasi  peramalannya sebesar  90,3%.  Semua  prediksi  yang  dilakukan    mendekati  100%  dari  hasil  akurasi dinyatakan bahwa prediksi tersebut sangat akurat.

## Daftar Pustaka
[1] M. N. Arridho And Y. Astuti, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk  Memprediksi  Penjualan  Katering  Pada  Kedai  Pojok  Kedaung,” J.  Ilm. Intech  Inf. Technol. J. Umus , Vol. 2, No. 2, Pp. 35–44, 2020.
[2] R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  And  B.  Rahayudi,  “Prediksi  Penjualan  Roti Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 5, Pp. 4933–4941, 2019.
[3] R.  Hayami,  Sunanto,  And  I.  Oktaviandi,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing Pada Prediksi Penjualan Bed Sheet,” J. Coscitech (Computer Sci. Inf. Technol. , Vol. 2, No. 1, Pp. 32–39, 2021.
[4] W. W. Yudiarti And S. E. Smoothing, “Math Unesa,” Vol. 7, No. 3, 2019.
[5] H.  Ihsan,  R.  Syam,  And  F.  Ahmad,  “Peramalan  Penjualan  Dengan  Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Penjualan Bakso Kemasaan/Kiloan Rumah Bakso Bang Ipul),” J. Math. Comput. Stat. , Vol. 1, No. 1, P. 1, 2019.
[6] H.  Oktafia,  L.  Wijaya,  A.  A.  T.  S,  And  W.  M.  Sari,  “Prediksi  Pola  Penjualan Barang  Pada  Umkm  Xyz  Dengan  Metode  Algoritma  Apriori,”  Vol.  3,  Pp.  432– 437, 2022.
[7] H.  Oktafia Et  Al. ,  “Implementasi  Asosiasi  Rule  Mining  Pada  Data  Transaksi Abstrak  Penelitian  Ini  Menerapkan  Algoritma  Apriori  Pada  Dataset  Berupa  Data Histori  Transaksi  Penjualan  .  Tahapan-Tahapan  Penelitian  Adalah  Pengumpulan Data  ,  Prapemrosesan  Data  ,  Analisis  Pola  Frekue,”  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  30–35, 2022.