## Sistem Informasi Peramalan Obat Alphamol Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Evy Sophia 1 , Jauharul Maknunah 2 , Mohamad Dimas Oktavianda 3 1,2,3 STMIK Pradnya Paramita Malang 1 evy@stimata.ac.id, 2 jauharuls@gmail.com, 3 dimsokt@gmail.com

## ABSTRAK
Klinik Sofia Medika dalam hal persediaan obat alphamol setiap bulan selalu sama jumlahnya, karena pihak klinik belum dapat memprediksi jumlah obat yang perlu disediakan. Ketika jumlah persediaan obat mengalami kelebihan, berdampak jangka kadaluarsa obat yang semakin sedikit dan membuat harga jual obat lebih murah. Disisi lain ketika jumlah persediaan obat mengalami kekurangan, akan berdampak pada pelayanan pasien atau pembeli yang dinilai mengecewakan dan berdampak merugikan klinik. Untuk membantu klinik dalam mengurangi kesalahan penjualan obat maka diperlukan suatu teknologi di dalamnya dengan menggunakan metode peramalan. Berdasarkan pola data penjualan yang ada maka metode peramalan yang digunakan adalah metode Double Exponential Smoothing , karena data penjualan berupa trend dengan semua p-value > 0,05 dengan uji Dicky Fuller (ADF-test). Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Peramalan Obat Alphamol di Klinik Sofia Medika dengan Metode Double Exponential Smoothing . Hasil sistem aplikasi peramalan penjualan obat alphamol menggunakan Metode Double Exponential Smoothing diperoleh MAD = 221,0925, MSE = 176693,3, dan MAPE = 7,26%. yang Sebelumnya menghasilkan nilai 29% sehingga hasil aplikasi ini dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan obat alphamol yang akan dijual pada masa sekarang dan yang akan datang.
Kata Kunci : Metode Double Exponential Smoothing, Sistem Informasi, Peramalan, Penjualan

## ABSTRACT
Sofia Medika Clinic in terms of supply of alphamol drugs every month is always the same, because the clinic has not been able to predict the number of drugs that need to be provided. When the amount of drug inventory is in excess, it will result in fewer drug expiration dates and make the selling price of drugs cheaper. On the other hand, when the amount of drug supply is in short supply, it will have an impact on patient service or buyers who are considered disappointing and have an impact on the clinic. To assist clinics in reducing drug sales errors, a technology is needed in it using forecasting methods. Based on the existing sales data pattern, the forecasting method used is the Double Exponential Smoothing method, because the sales data is a trend with all p-values > 0,05 with the Dicky Fuller test (ADF-test). This study aims to build an Alphamol Drug Forecasting Information System at Sofia Medika Clinic with the Double Exponential Smoothing Method. The results of the alphamol drug sales forecasting application system using the Double Exponential Smoothing Method obtained MAD = 221,0925, MSE = 176693,3, and MAPE = 7,26%. which previously produced a value of 29% so that the results of this application can be used to predict the amount of alphamol drug sales that will be sold in the present and in the future.
Keywords: Double Exponential Smoothing Method, Information Systems, Forecasting, Sales

## 1. PENDAHULUAN
Alphamol adalah obat yang digunakan sebagai penurun demam untuk segala usia dan pereda nyeri seperti sakit kepala, sakit gigi dan nyeri ringan lainnya. Alphamol mengandung paracetamol, obat yang memiliki aktivitas sebagai antipyretic sekaligus analgetic. Paracetamol yang biasanya merupakan obat yang sangat aman, dapat menghasilkan nekrosis hati sentrilobular akut ketika dikonsumsi secara berlebih. Tidak ada gejala atau tanda awal spesifik keracunan parasetamol dan kesadaran tidak terganggu (link.springer.com). Klinik Sofia Medika adalah suatu fasilitas kesehatan publik yang didirikan untuk memberikan perawatan kepada pasien. Lokasi klinik berada di Desa Jatitengah, Kecamatan Selopuro, Kabupaten
Blitar. Klinik tersebut hanya mengobati penyakit- penyakit ringan seperti demam, sedangkan kasus- kasus yang lebih parah diajukan ke rumah sakit. Salah satu layanan kesehatan yang diberikan adalah layanan penyediaan obat. Obat yang paling dibutuhkan di Klinik Sofia Medika adalah obat alphamol. Berikut data penjualan obat alphamol pada Klinik Sofia Medika
Gambar 1. Penjualan Obat Alphamol Gambar 1 merupakan grafik penjualan alphamol pada tahun 2018, dapat dilihat bahwa penjualan alphamol di Klinik Sofia Medika perbulan bervariasi, hal ini menyebabkan Klinik Sofia Medika kesulitan memprediksi penjualan yang terjadi mendatang, sehingga sering terjadi kelebihan dan juga kekurangan obat alphamol. Ketika jumlah persediaan obat alphamol mengalami kelebihan, pihak klinik akan melakukan pemindahan pada bulan berikutnya yang berdampak kerugian pada pihak klinik, karena jangka kadaluarsa obat yang semakin sedikit dan membuat harga jual obat lebih murah. Di lain sisi ketika jumlah persediaan alphamol mengalami kekurangan, akan berdampak pada pelayanan pasien atau pembeli yang dinilai mengecewakan dan berdampak merugikan klinik. Dari pihak Klinik Sofia Medika, jumlah alphamol yang disediakan setiap bulan sama dengan jumlah obat yang disediakan pada bulan-bulan sebelumnya yaitu 2000 Pcs, karena pihak klinik belum bisa memprediksi jumlah obat yang perlu disediakan.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan sistem informasi peramalan yang mampu memprediksi hasil penjualan di masa yang akan datang.
Metode peramalan membutuhkan data yang cukup untuk mendapatkan model yang baik dan perlu uji statistik menggunakan Augmented Dickey- Fuller ( ADF)[1]. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah double exponential smoothing satu parameter dari Brown, karena ketika melakukan pengujian pada data penjualan tersebut data mengandung trend dengan semua nilai p- value > 0.05 dengan uji Dicky Fuller test (ADF- test). Hasil dari peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown dapat dijadikan rujukan untuk menentukan jumlah stok di periode berikutnya, sehingga dapat mengurangi resiko kerugian akibat kelebihan persediaan. Penelitian yang berjudul "Peramalan Jumlah
Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing " menghasilkan bahwa dalam menghitung data penjualan alat tulis kantor (ATK) dalam periode satu tahun, menghasilkan pola data yang berunsur trend [2]. Pada penelitian yang berjudul " Aplikasi
Metode Double Exponential Smoothing Brown Dan Holt Untuk Meramalkan Total Pendapatan Bea dan Cukai", penulis menggunakan metode double exponential smoothing dengan membandingkan metode milik Brown dan Holt[3]. Sebagai kesimpulan terakhir metode double exponential smoothing dari Brown menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode double exponential smoothing dari Holt.
Dalam penelitian yang berjudul "Sistem
Informasi Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential Smoothing (Studi kasus: PD. Padalarang Jaya), penulis menerapkan metode double exponential smoothing . Dari hasil penelitian tersebut, sistem dapat menghasilkan ramalan jumlah barang yang akan terjual di bulan berikutnya dengan mencari  ( alpha ) yang paling optimal [4]. Dalam penelitian yang berjudul "Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan Dalam Penentuan Kuantitas Produksi Roti (Studi Kasus Perusahaan Roti Dhiba Kendari)", penulis menerapkan metode exponential smoothing . Penelitian tersebut menghasilkan aplikasi yang dapat membantu perusahaan meramalkan jumlah roti yang akan di produksi di hari berikutnya dengan cara mencari nilai MSE terkecil [5].
Double Exponential Smoothing Metode ini digunakan ketika data menunjukkan adanya trend
. Exponential smoothing dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode level dan trendnya [6]. Level adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai data pada akhir masing- masing periode.
Trend adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Metode Double Exponential Smoothing yang digunakan adalah metode linier satu parameter dari Brown’s. Metode ini dikembangkan oleh Brown’s untuk mengatasi perbedaan yang muncul antara data aktual dan nilai peramalan apabila ada trend pada poltnya . Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Brown’s adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier ( Linier Moving Average ), karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend , perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan untuk trend .
Perhitungan peramalan menggunakan metode linier satu parameter dari Brown’s sebagai berikut :
S’t = a.X t + (1-a) S’t-1 S’’t = a.S’ t + (1-a) S’’t-1 a t = 2S’t - S’’t b t = (S’t - S’’t) S t-m = a t + b t.m (1)
Keterangan : S t-m = Nilai ramalan untuk m periode ke depan m = Jarak periode yang akan diramalkan Xt = Nilai actual periode ke-t S’t = Nilai Smoothing periode ke-t a = Konstanta Smoothing (1/n)

## Ukuran Akurasi Peramalan
Ukuran akurasi secara umum yang dipergunakan untuk peramalan. Berikut ini adalah macam-macam ukuran
peramalan berserta penjabarannya[7]. Mean Absolute Deviation (MAD) Rata-rata penyimpangan absolut merupakan penjumlahan kesalahan prakiraan tanpa menghiraukan tanda aljabarnya dibagi dengan banyaknya data yang diamati, yang dirumuskan sebagai berikut: MAD = ������ − ��������� � (2) Mean Squared Error (MSE) Mean squared error biasa disebut juga galat peramalan. Galat peramalan ini juga dapat berfungsi untuk menghitung nilai MAD yang telah dibahas pada sub bab sebelumnya [7]. Dalam sistem peramalan, penggunaan berbagai model peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan yang berbeda pula. Rata-rata kesalahan kuadrat memperkuat pengaruh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil angka kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari satu unit.
MSE = (Kesalahan Peramalan) 2 n (3)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Rata-rata persentase kesalahan kuadrat merupakan pengukuran ketelitian dengan cara-cara persentase kesalahan absolute , (MAPE) menunjukkan rata-rata kesalahan absolut prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktualnya[8].
MAPE = (Definisi Absolut nilai aktual) x 100 n (4) Berdasarkan alat ukur keakuratan peramalan yang telah dijelaskan, maka penelitian ini akan mengimplementasikan ketiga ukuran keakuratan peramalan, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD),
Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) kedalam metode double exponential smoothing .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Use Case Diagram
Pemodelan use case diagram pada aplikasi sistem informasi peramalan penjualan :
Gambar 2 . Usecase Diagram Aplikasi Peramalan
Parameter Pengujian Dalam perhitungan data yang akan diolah adalah data penjualan obat alphamol tahun 2018, dapat di lihat pada tabel berikut :
Tabel 1 . Data Penjualan Bulan Data Persediaa n Data Penjuala n Sisa Persentase Secara Keseluruha n Januari 2000 706 129 4 29% Februari 2000 1232 768 Maret 2000 435 156 5 April 2000 877 112 3 Mei 2000 977 102 3 Juni 2000 1099 901 Juli 2000 2040 -40 Agustus 2000 1575 425 Septembe r 2000 1773 227 Oktober 2000 2001 -1 November 2000 2135 -135 Desember 2000 2001 -1 Total 24000 16851 714 9 29.7875 SMATIKA Jurnal Volume 1 1 Nomor 01, Juni Tahun 2021 ISSN: 2087-0256, e-ISSN: 2580-6939, Page | 55
Perhitungan 29% tersebut berasal dari jumlah sisa dibagi dengan jumlah persediaan (7149 : 24000) * 100% = 29%
Cara mengelola data penjualan dengan menggunakan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown sebagai
berikut :
1. S’t = a.X t + (1-a) S’t-1
2. S’’t = a.S’ t + (1-a) S’’t-1
3. a t = 2S’t - S’’t
4. b t = (S’t - S’’t)
5. S t-m = a t + b t m Keterangan : S’t = Nilai Pemulusan Exponensial S’’t = Nilai Pemulusan Exponensial Ganda a = Konstanta Pemulusan at = Perbedaan antara nilai-nilai pemulusan bt = Faktor penyesuaian tambahan (pengukuran suatu kurva) Xt = Nilai actual pada Periode m = Jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
Tabel 2 . Hasil Peramalan Penjualan Bulan Xt S’t S”t at bt St-m m Januari 706 706 706 706 0 1 Februari 1232 811,2 727,0 4 895,3 6 21,04 706 1 Maret 435 735,9 6 728,8 24 743,0 96 1,784 916,4 1
April
877 764,1 68 735,8 928 792,4 432 7,068
8 744,8 8 1 Mei 977 806,7 344 750,0 611 863,4 077 14,16 832
799.5 12 1
Juni
1099 865,1 875 773,0 864 957,2 886 23,02 528 877,5 76 1 Juli 2040 1100, 15 838,4 991 1361, 801 65,41 272 980,3 1392 1 Agustus 1575 1195, 12 909,8 233 1480, 417 71,32 418
1427, 21363 2 1 September 1773 1310, 696 989,9 978 1631, 394 80,17 454 1551, 74090 2 1 Oktober 2001 1448, 757 1081, 75 1815, 764 91,75 179 1711, 56871 9 1 November 2135 1586, 005 1182, 601 1989,
41 100,8 512
1907, 51577 3 1 Desember 2001 1669, 004 1279, 882 2058,
127 97,28 071 2090, 26125 7 1
Karena data penjualan yang bersifat fluktuasi, sehingga dalam menentukan alpha dalam penelitian ini menggunakan cara trial and error antara 0,1 sampai 0,9.
Proses setelah hasil peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown selesai, maka langkah selanjutnya adalah mengukur akurasi peramalan dari hasil peramalan.
Mean Absolute Deviation (MAD) Rumus MAD :
MAD =
Februari : 1232 - 706 = 526 Maret : 435 – 916.4 = -481.4
Mean Square Error (MSE)
Rumus MSE :
MSE = Februari : 526 2 = 276676 Maret : = 481.4 2 = 231746
Mean Absolute Percent Error (MAPE)
Rumus MAPE:
MAPE =
Februari : MAPE = 100*(526/1232) = 42.69481 Maret :MAPE = 100*(-481.4/435) = -110.667
Hasil keseluruhan perhitungan forecast error ata Penjualan pada tabel 3
Tabel 3 . Hasil forecast error Data Penjualan Bulan MAD Absolute Error MSE MAPE Januari 706 706 0 0 Februari 526 526 276676 42,69481 Maret -481,4 481,4 231746 -110,667 April 132,12 132,12 17455,69 15,06499 Mei 177,488 177,488 31501,99 18,16663 Juni 221,424 221,424 49028,59 20,14777 Juli 1059,686 1059,686 1122935 51,9454 Agustus 147,7864 147,7864 21840,81 9,383261 September 221,2591 221,2591 48955,59 12,47936 Oktober 289,4313 289,4313 83770,47 14,46433 November 227,4842 227,4842 51749,07 10,655 Desember -89,2613 89,26126 7967,572 -4,46083 Jumlah 2432,018 3573,34 1943626 79,87405 Rata-rata 221,0925 324,8491 176693,3 7,261278 Persentase MAPE (%) 7,26% Nilai forecast error
data peramalan dengan alfa 0,2 yaitu MAD dengan nilai 221,0925, MSE 176693,3 dan MAPE 7,26%, bertujuan untuk mengetahui akurasi seberapa kecil error yang terjadi. Dari perhitungan tersebut dapat diteruskan dnegan perhitungan peramalan untuk periode berikutnya.
Bul an Xt (Ak tual ) S't S''t at bt St-m (forec asting) m (peri ode) Jan uari 209 0 1753 ,203 1374 ,546 2131 ,861 94,6 644 2155 1 Feb ruar i 215 5 1833 ,563 1466 ,349 2200 ,776 91,8 0338 2252 2 Mar et 225 2 1912 ,05 1555 ,489 2268 ,611 89,1 4019 2349 3 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Menu Login Pengujian
menu login admin terdapat beberapa kondisi yang bisa terjadi pada saat berhadapan dengan form login . Kondisi pertama pada saat form yang ada tidak diisi atau diisi dengan inputan username dan password yang tidak sesuai dengan di database , maka akan tetap pada tampilan login dan akan muncul peringatan / alert bahwa login gagal
Gambar 3 . Login Gagal ( Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Menu Login Berhasil Kondisi kedua adalah pada saat form login diisi dengan inputan dan password yang sesuai seperti di database , maka login berhasil dan menuju pada menu beranda:
Gambar 4. Form Login Berhasil (Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Tampilan Beranda
Pada saat validasi username dan password berhasil maka akan diarahkan pada tampil Beranda
Gambar 5 . Menu Beranda ( Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Menu Transaksi
Halaman transaksi berisikan tampilan data penjualan yang akan diinputkan ataupun sudah diinputkan, pada saat data belum diisi, admin akan diarahkan untuk mengisi nilai alfa dan mengisi nilai input alfa antara 0,1-0,9 sebelum melakukan add data apabila tidak mengisi nilai alfa maka akan muncul peringatan
Gambar 6 . Isi Nilai Alfa (Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Form add data
Gambar 7 adalah proses setelah input alfa selasai dilakukan, maka tombol add data akan bisa digunakan dan akan muncul form inputan untuk data penjualan yang akan diisi.
Gambar 7. Add Data ( Sumber : Data Primer diolah, 2019) Add data Gagal Form add data harus diisi sesuai dengan form yang telah disediakan mulai dari bulan, tahun dan nilai data yang akan diinputkan , apabila form data tidak diisi ataupun bulan dan tahun tidak diisi dengan benar, maka akan muncul peringatan bahwa inputan yang dimasukkan salah atau tidak sesuai dengan alur program seperti pada gambar 8.
Gambar 8 . Add Data Berhasil (Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Add data Berhasil Gambar 9 adalah proses Add data yang telah terisi sesuai dengan yang diinginkan, kemudian langkah selanjutnya memilih jumlah periode peramalan yang ingin dilihat. Periode peramalan hanya bisa dilakukan selama satu tahun dalam satu periode.
Gambar 9 . Forecasting Dan forecast error (Sumber: Data Primer diolah, 2019)
Simpan data Langkah selanjutnya adalah menyimpan hasil dari forecasting trend dan forecasting error yang bisa dilakukan dengan cara klik tombol simpan pada forecast trend yang nanti akan tersimpan pada menu laporan sebagai media rekapitulasi hasil peramalan seperti pada gambar 10.
Gambar 10. Simpan Hasil Peramalan (Sumber : Data Primer diolah, 2019)
Menu Laporan Menu laporan berfungsi sebagai tempat penyimpanan hasil dari peramalan yang dilakukan pada menu transaksi, admin diharuskan untuk mengisi minimal dan maksimal tanggal
Gambar 11. Hasil Simpan Peramalan (Sumber : Data Primer diolah, 2019)

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan aplikasi peramalan penjualan alphamol menggunakan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown dapat bekerja untuk meramalkan jumlah persediaan alphamol diperiode yang akan datang. Hasil dari aplikasi peramalan ini membantu pihak klinik dalam memprediksi jumlah persediaan alphamol, sehingga dapat meminimalkan kekurangan ataupun kelebihan persediaan alphamol setiap bulannya berdasarkan perbandingan keakuratan yang telah dibuat. Hasil penggunakaan aplikasi peramalan terjadi penurunan kesalahan menjadi 7,26 %, yang sebelum adanya aplikasi tingkat kesalahan sebesar 29%.

## 5. REFERENSI
[1] Mohammad Asad, Sigit Setyowibowo, and Evy Sophia, “Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Autoregressive Integrated Moving Average (Arima),” JIMP (Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan) , vol. 2 No. 3, 2017.
[2] Andini TD, Auristandi P, “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” Jitika , vol. 10, no. Vol 10 No 1
(2016): Volume 10 Nomor 1 (8), Feb. 2016,
[Online].
Available: https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/ar ticle/view/60
[3] Danang Adi Pratama, Amalia Lutfiana
Dzulfida, Jihan Khalda Huwaida, Agung Prabowo, and Agustini Tripena Br. Sb, “Aplikasi Metode Double Exponential Smoothing Brown Dan Holt Untuk Meramalkan Total Pendapatan BEA Dan CUKAI,” Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya Universitas
Jenderal Sudirman Purwokerto , Desember 2016, [Online]. Available: https://adoc.pub/aplikasi-metode-double- exponential-smoothing-brown-dan-holt-.html [4] Lieberty A, Imbar RV, “Sistem Informasi Meramalkan Penjualan barang Dengan Metode Double exponential Smoothing (Studi Kasus: PD. Padalarang Jaya),” JuTISI , vol. 1 No. 1, Mar. 2015, doi: https://doi.org/10.28932/jutisi.v1i1.567. [5] Ni Putu Yuli Sukmarani, Statiswaty Statiswaty, and Rahmat Ramadhan, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan Dalam Penentuan Kuantitas Produksi Roti (Studi Kasus Perusahaan Roti Dhiba Kendari),” Semantik , vol. 2 No. 1, 2016, [Online]. Available: Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
[6] Makridakis., Metode dan aplikasi: peramalan jilid 1: edisi kedua , 2nd ed. Binarupa Aksara : Jakarta., 1999, 1999.
[7] Vincent Gaspersz, Production Planning and Inventory Control . PT Gramedia Pustaka Umum, Jakarta, 2004. [8] Mohammad Asad and Eni Farida, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Inflasi Bulanan di Kota Malang,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 18 No. 2, pp.
101–106, Jun. 2019.