## Journal of Information System Research (JOSH)

## Peramalan Kebutuhan Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Amelia Vebrianti, Muhammad Nasir * , Jemakmun, Andri
Fakultas Sains Teknologi, Universitas Bina Darma, Palembang Jl. Jenderal Ahmad Yani No.3, 9/10 Ulu, Kecamatan Seberang Ulu I, Kota Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1 191420133@student.binadarma.ac.id, 2 , * nasir@binadarma.ac.id, 3 jemakmun@binadarma.ac.id,
4 andri@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: nasir@binadarma.ac.id Submitted: 08/10/2023; Accepted: 24/10/2023; Published: 31/10/2023
Abstrak −Rumah Sakit Umum  Daerah (RSUD) Ogan  Ilir berusaha  menjaga  ketersediaan  obat untuk  memenuhi  kebutuhan pasien. Bagian Farmasi RSUD Ogan Ilir selalu memonitoring stok  obat yang ada sebelum melakukan pemesanan kepada pihak distributor perbekalan farmasi. proses pengadaan obat dilakukan secara terencana untuk mengurangi  risiko kerugian dari cara pengadaan obat serta untuk mengetahui kebutuhan obat yang tinggi penggunaannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan kebutuhan obat menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Data yang digunakan adalah data penggunaan obat periode tahun 2021 sampai dengan tahun 2022. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa berdasarkan skor MAPE paling tinggi berada di angka 22% untuk alpha 0,1, dan MAPE paling tinggi berada di angka 12% untuk alpha 0,5. Hasil ini menunjukkan bahwa prediksi penggunaan obat  berhasil dan bernilai baik karena skor nilai MAPE tidak melebihi angka 20% .
Kata Kunci: Peramalan; Kebutuhan; Obat; Data mining; Single Exponential Smoothing
Abstract −Ogan Ilir Regional General Hospital (RSUD) tries to maintain the availability of medicines to meet patient needs. The Pharmacy Department of Ogan  Ilir Regional  Hospital always  monitors existing drug stocks  before placing orders  with distributors of pharmaceutical supplies. The drug procurement process is carried out in a planned manner to reduce the risk of loss from the method of drug procurement and to identify the need for highly used drugs. This research aims to determine the forecasting of drug needs using the Single Exponential Smoothing method. The data used is drug use data for the period 2021 to 2022. Based on the research results, it was found that based on the highest MAPE score it was at 22% for alpha 0.1, and the highest MAPE was at 12% for alpha 0.5. These results show that the prediction of drug use is successful and has good value because the MAPE score does not exceed 20%.
Keywords : Forecasting; Needs; Medicine; Data Mining; Single Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi, perkembangan teknologi sangatlah cepat. Perkembangan teknologi yang pesat ini merupakan salah  satu  aspek  yang  sepatutnya  kita  manfaatkan  untuk  mempermudah  pekerjaan  kita  dalam  sehari-hari,  baik dalam bidang apapun. Kecanggihan teknologi yang pesat ditandai dengan semakin banyaknya penggunaan media digital  sebagai  alat  bantu  dalam  kehidupan  manusia.  Penggunaan  komputer  dalam  kehidupan  sehari-hari  juga menjadi salah satu bentuk perkembangan teknologi. Jika sebelum menggunakan komputer, pencatatan kebutuhan obat  suatu  rumah  sakit  akan  direkap  secara  manual  pada  sebuah  buku  besar,  maka  sekarang  komputer  dapat membantu hal itu agar pekerjaan manusia semakin mudah.
Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  mendatang  dengan suatu  bentuk  model  matematis  atau  prediksi  intuisi  bersifat  subyektif,  atau  menggunakan  kombinasi  model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan  yang baik dari seorang manajer[1].
Rumah Sakit Ogan Ilir khususnya pada bagian Farmasi selalu  berusaha  menjaga ketersediaan obat yang ada  guna  memenuhi  kebutuhan  pasien.  Pada  umumnya  pihak  farmasi  pada  Rumah  Sakit  Ogan  Ilir  selalu melakukan pengecekan stok obat yang ada sebelum melakukan pemesanan kepada pihak distributor perbekalan farmasi. Setiap pekan Rumah Sakit Ogan Ilir khususnya pada bagian farmasi selalu melakukan pengecekan stok secara  berkala.  Apabila  stok  menipis  atau  habis  maka  pihak  farmasi  akan  melakukan  pemesanan  obat  kepada distributor  perbekalan  farmasi.  Terkait  seberapa  banyak  obat  yang  akan  dipesan,  ada  beberapa  cara  yang  bisa digunakan. Salah satunya yaitu pengadaan obat secara spekulasi yang dilakukan dengan cara memesan obat dalam jumlah yang besar dari kebutuhan karena adanya diskon maupun untuk mempersiapkan diri apabila ada kenaikan harga.  Pengadaan  obat  secara  spekulasi  memungkinkan  pihak  farmasi  untuk  mendapatkan  keuntungan  lebih, namun  cara  pengadaan  tersebut  juga  memiliki  kekurangan  yaitu  adanya  risiko  besar  untuk  obat-obatan  yang memiliki masa kedaluwarsa dekat akan bersifat slow moving karena persediaan lebih banyak dari kebutuhan[2]. Cara pengadaan obat tersebutlah yang diterapkan oleh pihak farmasi untuk menjaga ketersediaan obat yang ada. Cara pengadaan obat secara spekulasi memang bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan untuk menjaga ketersediaan barang, namun cara di atas dinilai kurang efektif karena kekurangan yang dimilikinya tersebut juga dapat menyebabkan kerugian  bagi pihak apotek. Adapun cara pengadaan obat lain  yang dapat diterapkan guna mengurangi risiko kerugian dari cara pengadaan obat yang telah diterapkan, yaitu menggunakan cara pengadaan secara terencana. Cara ini  menekankan kepada pengawasan stok obat  dan obat  mana saja  yang  laku keras pada periode sebelumnya.
Peneliti  mengacu  dari  beberapa  penelitian  lain  yang  digunakan  sebagai  referensi  untuk  penulisan

## Journal of Information System Research (JOSH)
penelitian  ini,  beberapa  penelitian  tersebut  antara  lain  Fauziah,  L.,  &  Fauziah,  F.  Tahun  2022,  dengan  judul “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan  Moving  Average  Pada  Prediksi  Stock  Produk  Retail Berbasis Web”. Penelitian ini membahas mengenai sebuah sistem yang dapat memprediksi stock produk berbasis web dengan metode Single Exponential Smoothing dan Moving Average untuk mengetahui jumlah stock produk yang  harus  tersedia  di  waktu  yang  akan  datang.  Hasil  dari  perbandingan  kedua  metode  yang  telah diimplementasikan pada sistem prediksi menyatakan bahwa metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha  0,5 lebih unggul dari  metode  Moving Average  dengan hasil  nilai akurasi kesalahan prediksi  pada produk Aqua 19 L yaitu MAD = -0,50, MSE = 3,02 dan MAPE =11,38[3]. Kasanah, E. S., Yuana, H., & Budiman, S. N. (2022), dengan judul “Implementasi Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Minuman Boba”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  peramalan  atau  memprediksi  sesuatu  dimasa  mendatang  dengan memanfaatkan  data  dari  masa  lampau,  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dimasa  mendatang  sehingga memperkecil risiko yang ada. Hasil peramalan untuk Bulan Agustus 2022 dengan  alpha 0,8 adalah 388 cup dan 0,9 adalah 390 cup. MAD dengan alpha 0,8 adalah 40,09180147 dan alpha 0,9 adalah 39,12510214. MAPE dengan nilai alpha 0,8 adalah 11,95645923 dan dengan nilai alpha 0,9 adalah 11,63512324. Nilai alpha yang paling baik digunakan  adalah  0,9.  Hasil  peramalan  SES  pada  kasus  ini  dikategorikan  baik  karena  berdasarkan  indeks kelayakan nilai 10% sampai 20% dinyatakan baik[4]. Budiman, Saiful Nur (2021), dengan judul “Peramalan Stock Barang  Dagangan  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai restock  barang  yang  berlebih  tidak  baik  untuk  sebuah  toko,  karena  ada  kemungkinan  barang yang  dibeli  tidak lakuke depannya. Perlu adanya proses kontrol yang baik untuk restock barang, salah satunya yang bisa digunakan adalah menggunakan prediksi restock barang dagangan menggunakan single exponential smoothing (SES). Data penjualan yang digunakan ada dua macam yaitu Beras Koi ukuran 5 kg dan Minyak Bimoli ukuran 900 ml. Dari hasil perhitungan SES diperoleh nilai alpha yang bagus untuk peramalan Beras Koi 5kg adalah 0,46. Sedangkan nilai alpha untuk Minyak Bimoli 900ml adalah 0,704. Nilai  alpha tersebut diperoleh dari perhitungan nilai  MSE yang  terkecil.  Hasil  prediksinya  menunjukkan  pada  periode  berikutnya  (15-30 September  2021)  menunjukkan adanya penurunan jumlah penjualan barang dari kedua produk tersebut, sehingga pemilik toko bisa mengurangi jatah  belanjanya[5].  Santoso,  A.  B.,  Rumetna,  M.  S.,  &  Isnaningtyas,  K.  (2021),  dengan  judul  “Penerapan MetodeSingle  Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa  Perama”.  Penelitian  ini  membahas mengenai  Kegiatan mengurutkandata  persediaan  obat  yang  tersedia  dan  tidak  tersedianya  sering  membutuhkan  waktu  yang  lama. Metode  Exponential  Smoothing  merupakan  metode  peramalan  pada  rata-rata  bergerak  dengan  memberikan pembobotan yang mudah dianalisa. Data penjualan time series dengan peramalan metode Exponential Smoothing diharapkan mampu menangani persediaan yang optimal untuk kontrol persediaan stok obat. Penggunaan data 6 bulan  terakhirsebagai  data  acuan  pencatatan  masa  lalu  untuk  percobaan  peramalan  untuk 3  bulan  ke  depan. Percobaan  dengan  Alpha  berbeda  menguji  ketepatan  pada  keadaan  nyata.  Hasil  percobaan  dengan  alpa  0,3 mendekati nilai nyata pada peramalan 3 bulan ke depan[6]. Qamal, M. (2019), dengan judul “Peramalan penjualan makanan  ringan  dengan  metode  single  exponential  smoothing”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  rediksi kuantitas  penjualan  distributor  makanan  ringan  dengan  menggunakan  metode  single  exponential  smoothing. Penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan single exponential  smoothing untuk memprediksi penjualan dapat membantu entitas bisnis untuk mempertahankan ketersediaan barang  dan  meningkatkan kinerjanya dalam mengelola gudang, meskipun akurasi metode ini dalam prediksi tidak terlalu baik[7].
Dari  permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  di  atas  maka  peneliti  berniat  membangun  sebuah  sistem peramalan kebutuhan obat menggunakan metode single exponential smoothing sehingga Rumah Sakit Ogan Ilir dapat melihat obat yang sering digunakan pasien, dan dapat mengurangi persediaan obat yang berlimbah sehingga menjadi lebih ekonomis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan sebuah sebutan yang biasanya dipakai atau dipergunakan untuk mencari sebuah informasi yang  belum  diketahui  pada  sebuah  database[8].  Data  mining  adalah  sebuah  kegiatan  semi  otomatik  untuk menerapkan  teknik  atau  metode  statistik,  machine  learning,matematika  dan  kecerdasan  buatan  di  dalam  proses ekstraksi  serta  identifikasi  informasi  yang  terikat  pada  bermacam-macam  database  besar[9]–[11].  Data  mining dapat  didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  hubungan  baru  yang  mempunyai  sebuah  makna, tren,  dan  pola dengan  proses  menggali  (mining)  data  dalam  jumlah  besar, disimpan digudang dengan  menggunakan  statistik, kecerdasan buatan  (AI),  pembelajaran  mesin,  dan  teknik  visualisasi  data[12].  Data  mining  merupakan  sebuah proses  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  yang  besar,  data  dapat  disimpan  dalam  data warehouse,  database  maupun  tempat  penyimpanan  informasi  lainnya[13].  Data  mining  mempunyai  keterkaitan dengan  bidang ilmu-ilmu  lainnya  seperti  data  warehousing,  database  system,  statistik,  information  retrieval, machine learning serta komputasi tingkat tinggi[14].

## 2.2 Peramalan
Peramalan atau Forecasting menurut Mulyono adalah suatu proses memperkirakan   secara  sistematik  tentang

## Journal of Information System Research (JOSH)
apa  yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasar  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki  agar kesalahannya  dapat  diperkecil.  Perusahaan  yang  dapat  hidup  berkelanjutan  adalah  perusahaan  yang  mampu memproyeksikan keadaan masa datang dan mampu mengantisipasi apa yang akan terjadi itu dengan strategi yang tepat[15]. Peramalan atau Forecasting adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan melibatkan pengambilan data historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  mendatang  dengan  model pendekatan sistematis[16]–[18].

## 2.3 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan penelitian  peramalan  produksi  menggunakan  metode  Single Exponential Smoothing peneliti melakukan konsep penelitian berdasarkan kerangka berfikir pada Gambar 1 berikut ini   :
Wawancara
Data Selection
Observasi Pengumpulan Data Preprocessing Cleaning Transformation Datamining Menggunakan metode Single Exponential Smoothing pada RapidMiner Evaluation MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) RemoveStopword Tokenization Stemming Data Training Data Testing
Gambar 1. Tahapan Kerangka Berfikir

## 2.4 Single Exponential Smoothing
Metode Single Exponential Smoothing adalah prosedur perbaikan terus menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan  terbaru[19].  Metode  peramalan  ini  menitik  beratkan  pada  penurunan  prioritas  secara  eksponensial pada objek pengamatan  yang  lebih  lama. Metode peramalan  ini  hanya dapat memprediksikan dari  data dengan bentuk olah data horizontal. Metode ini sangat sedikit pencatatan data masa lalu. Rumus penghalusan exponential dapat ditunjukkan sebagai berikut :
Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft-1 (1) Keterangan :
Ft+1  = Ramalan untuk periode ke t+1
Xt = Nilai riil periode ke t
α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1) Ft-1 = Ramalan untuk periode ke t-1
Metode  ini  membutuhkan  nilai  alpha  (α)  sebagai  nilai  parameter  pemulusan.  Bobot  nilai  α  lebih  tinggi diberikan kepada data yang lebih baru, sehingga nilai parameter α yang sesuai akan memberikan ramalan yang optimal dengan nilai kesalahan (error) terkecil. Untuk mendapatkan nilai α yang tepat pada umumnya dilakukan dengan  trial  and  error  (coba-coba)  untuk  menentukan  nilai  kesalahan  terendah.  Nilai  α  dilakukan  dengan membandingkan menggunakan interval pemulusan antar 0 < α < 1, yaitu α (0,1 sampai dengan 0,9). Metode ini hanya mampu memberikan ramalan satu periode ke depan dan cocok untuk data yang mengandung unsur stationer. Karena jika diterapkan pada serial data yang memiliki tren yang konsisten, ramalan  yang dibuat akan selalu berada di belakang tren. Selain itu, metode eksponensial ini juga memberikan bobot yang relatif lebih tinggi pada nilai pengamatan terbaru dibanding nilai-nilai periode sebelumnya.

## 2.5 MAPE
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ini  biasanya  digunakan  untuk mengukur  akurasi  pada  nilai  peramalan time  series.  Hasil dari pengukuran MAPE (Mean Absolute Percentage Error) umumnya dalam bentuk persentase. Semakin kecil nilai persentase yang dihasilkan MAPE (Mean Absolute Percentage Error), maka semakin baik juga hasil peramalannya[20].
MAPE = ∑|Xt−Ft|
Xt
n x 100%
(2)
Keterangan : Xt : Data sebenarnya terjadi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Ft : Data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu atau tahun t. n  : Banyak data hasil ramalan
Terdapat  skala  interval  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengukur  kelayakan  dari  nilai  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) sehingga tidak mementingkan nilai negatif dan positif pada suatu model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  penulis  hanya  mengambil  data  tahun  2022.  Hasil  akhir  data  yang  sudah  masuk  dalam  proses transformasi dapat terlihat seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Transformasi Akhir No Obat 2021 2022 Okt  Nov  Des  Jan  Feb  Mar 1 Paracetamol 500mg 488 554 417  584 512 654 2 Amoksisilin 500 mg(Omemox/Hufanoxil) 385 314 349  325 309 432 3 Sefadroksil/Cefadroxil kapsul/kaplet 500 mg 730 826 619  317 426 298 4 Azitromisin 500 mg tab 336 282 124  309 486 431 5 Ibuprofen 400 mg tab 187 150 398  278 416 278 6 Asam Mefenamat 500 mg tab 728 293 641  641 598 723 7 Amlodipin 5 mg 156 176 123  209 261 387 8 Digoksin 0,25 mg tab(Fargoxin) 92 28 82 186 85 79 9 Deksametason/Dexamethason tablet 0,5 mg 282 172 372  312 267 398 10 Salbutamol tablet 2 mg tab 244 129 218  298 387 361

## 3.2 Simulasi Data menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Peramalan penggunaan obat Paracetamol 500mg Tahun 2022 Rumah Sakit Ogan Ilir, di dapatkan data seperti Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Data Kebutuhan Obat Paracetamol 500mg Tahun 2021
Tahun Periode Jumlah (Pcs) 2021 Januari 348 Februari 347 Maret 355 April 360 Mei 359 Juni 355 Juli 355 Agustus 360 September 356 Oktober 359 November 363 Desember 348
Kemudian dilakukan perhitungan peramalan kebutuhan obat untuk tahun berikutnya menggunakan Single Exponential Smoothing, maka didapatkan perhitungan seperti Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Data Perhitungan Single Exponential Smoothing
Periode  Jumlah (Pcs)  Peramalan a=0.1  Kesalahan/error
1 348 2 347 348 -1 3 355 348 7 4 360 349 11 5 359 350 9 6 355 351 4 7 355 351 4 8 360 351 9 9 356 352 4 10 359 353 6 11 363 353 10

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
Periode  Jumlah (Pcs)  Peramalan a=0.1  Kesalahan/error
12 354
Dari contoh perhitungan Tabel 3.9 di atas ditentukan untuk konstanta alpha (α = 0.1 ). Untuk nilai F1 = sama dengan  nilai  data  periode  pertama  (X1)  sebesar  348  Pcs  dikarenakan  belum adanya  peramalan  untuk  periode pertama, maka dari itu nilai F1 disamakan dengan nilai pada periode pertama. Kemudian untuk perhitungan periode berikutnya didapatkan rumus seperti di bawah ini.
1. F2  = α X1 + (1-α)F1 = (0.1 * 347) + (1 -0.1)348= 348
2. F3  = α X1 + (1-α)F2
= (0.1 * 355) + (1 -0.1)348= 348
3. F4  = α X1 + (1-α)F3
= (0.1 * 360) + (1 -0.1)348= 349
4. F5  = α X1 + (1-α)F4
= (0.1 * 359) + (1 -0.1)349= 350
5. F6  = α X1 + (1-α)F5
= (0.1 * 355) + (1 -0.1)350= 351
6. F7  = α X1 + (1-α)F6
= (0.1 * 355) + (1 -0.1)351= 351
7. F8  = α X1 + (1-α)F7
= (0.1 * 360) + (1 -0.1)351= 351
8. F9  = α X1 + (1-α)F8
= (0.1 * 356) + (1 -0.1)351= 352
9. F10  = α X1 + (1-α)F9
= (0.1 * 359) + (1 -0.1)352= 353 10. F11  = α X1 + (1-α)F10 = (0.1 * 363) + (1 -0.1)353= 353 Dari  hasil  perhitungan  di  atas  menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing  didapatkan  hasil peramalan dari periode pertama sampai periode terakhir dengan  nilai  selisih kesalahan kebutuhan obat terbesar yaitu  11  Pcs  pada  bulan  April,  dan  kesalahan  terkecil  yaitu  -1  Pcs  pada  bulan  Februari.  Dan  didapatkan  juga peramalan penggunaan Paracetamool 500Mg untuk bulan Desember sebesar 354 Pcs.

## 3.3 Evaluation
Pada  evaluasi  model  akan  ditentukan  dengan  cara  melihat  nilai  RSME  (Root  Mean  Square  Error).  Dimana, peramalan dengan MAPE RSME (Root Mean Square Error) sangat akurat, menghasilkan peramalan yang baik dan layak untuk digunakan. Untuk mengukur ketepatan dan keakuratan model prediksi produksi tahunan ini ditentukan dengan menghitung root mean square error (RMSE).
RMSE = √ (∑ t=1 n )+ (At−Ft) 2 n (3)
At = nilai data aktual Ft  = nilai hasil peramalan n   = banyaknya data
Pada evaluasi  model  juga akan ditentukan dengan cara melihat nilai MAPE  (Mean Absolute Percentage Error).  Dimana,  peramalan  dengan  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  sangat  akurat,  menghasilkan peramalan yang baik dan layak untuk digunakan.

## 3.4 Pengujian
Data  yang  terlah  melalui  proses  transformasi  akan  dimasukkan  ke  dalam  tools  RapidMiner.  Import  Data  Read Excel menggunakan operator Read Excel untuk memasukkan data hasil transformasi ke dalam RapidMiner.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
Memasukkan data hasil transformasi dalam format excel ke dalam RapidMiner seperti Gambar 3.
Gambar 3 . Import Data Hasil Transformasi
Memasukkan data hasil transformasi dalam format excel ke dalam RapidMiner seperti Gambar 4.
Gambar 4. Import Data Hasil Transformasi
Selanjutnya pada halaman Process akan tampak hasil setelah proses import data menggunakan Read Excel. Lihat Gambar 5.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Set Role digunakan untuk mengatur atribut name yang akan dijadikan Role Label. Berikut ini penambahan operator Set Role.
Gambar 6. Menggunakan Set Role
Setelah  sebelumnya  telah  dilakukan  proses  pengolahan  data  selanjutnya  peneliti  menggunakan  operator Exponential Smoothing yang seperti Gambar 7.
Gambar 7. Model Data Exponential Smoothing
Hasil setelah penambahan Exponential Smoothing pada halaman akan terlihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 8. Hasil Model Prediksi
Menentukan data training dan data testing, dalam penelitian ini peneliti membagi data training sebesar 80% dan data training sebesar 20% menggunakan operator Split Data.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
Pada  proses  pembagian  data  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  di  tunjukkan  pada  gambar  9  terdapat  2 tahapan proses yakni Data training 80% dari data keseluruhan, berisikan data penggunaan obat yang sebelumnya sudah dilakukan akumulasi selama dari tahun 2021 hingga tahun 2022. Terdapat 4 variabel data yang di input pada data training yakni, variabel bulan, tahun dan total penggunaan obat.
Gambar 10. Data Training 80%
Data testing 20% dari data training, berisikan data  penggunaan obat seperti pada tahap sebelumnya pada data training.
Gambar 11. Data Testing 20%
Setelah  membagi  data  peneliti  melanjutkan  dengan  melakukan  proses  prediksi,  menggunakan  operator Regresi Linear.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
Pada proses prediksi yang ditunjukkan pada gambar 12 terdapat penambahan 2 tahapan proses yakni Linear Regression dan Apply model , merupakan tahapan akhir yang mana pada proses ini akan menerapkan model data mining  linear regression berdasarkan proses-proses sebelumnya  mulai dari data training, data testing dan linear regression. Hasil akhir model setelah di hubungkan akan terlihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 13. Hasil Akhir Pemodelan
Pengujian Tingkat Kesalahan (Root Mean Square Error). Pada tahapan ini dilakukan pengukuran tingkat error atau root mean square error (RMSE), tujuan dari mengukur RSME adalah untuk melihat jarak nilai prediksi dengan kenyataannya. Berikut ini adalah proses prediksi untuk pengukuran tingkat kesalahan.
Gambar 14. Proses Root Mean Square Error  (RSME)
Pada  proses  prediksi  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  atau  root  mean  square  error,  terdapat  beberapa perbedaan  dengan  proses  prediksi  produksi  sebelumnya,  karena  ada  penambahan  operator  performance (regression), yang mana tujuan dari operator tersebut adalah untuk mengukur tingkat root mean square error dari data produksi yang telah di prediksi.
Gambar 15. Hasil Akhir Pemodelan
Hasil yang didapatkan dari proses prediksi untuk mengukur tingkat kesalahan menghasilkan nilai prediksi produksi sebagai berikut.
Nilai  root  mean  square  error  yang  didapatkan  dari  prediksi  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  adalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
sebesar 34.652.
Tabel 4. Data Hasil Prediksi Penggunaan Obat Penggunaan Obat Alpha Kesalahan MAPE 0.1 0.5 0.1 0.5 0.1 0.5 488 488  488 0 0 0% 0% 554 494  469 60 85 11% 15% 417 486  526 -69 -109  -17%  -26% 584 496  506 88 78 15% 13% 486 495  584 -9 -98 -2% -20% 662 512  504 150 158 23% 24% 425 425  474 0 -49 0% -12% 444 426  496 18 -52 4% -12% 518 436  465 82 53 16% 10% 434 435  429 -1 5 0% 1% 394 431  444 -37 -50 -9% -13% 460 434  418 26 42 6% 9% 392 392  465 0 -73 0% -19% 518 404  464 114 54 22% 10% 462 410  441 52 21 11% 5% 463 415  427 48 36 10% 8% 418 415  436 3 -18 1% -4% 413 415  465 -2 -52 0% -13% 446 446  466 0 -20 0% -4% 494 450  488 44 6 9% 1% 467 452  475 15 -8 3% -2% 466 453  448 13 18 3% 4% 510 459  414 51 96 10% 19% 462 459  396 3 66 1% 14% 421 421  447 0 -26 0% -6% 381 417  454 -36 -73 -9% -19% 338 409  475 -71 -137  -21%  -41% 417 409  423 8 -6 2% -1% 498 418  466 80 32 16% 6% 461 422  432 39 29 8% 6% 483 483  450 0 33 0% 7% 483 483  448 0 35 0% 7% 354 470  457  -116  -103  -33%  -29% 432 466  431 -34 1 -8% 0% 509 470  454 39 55 8% 11% 399 463  429 -64 -30 -16% -8% 468 468  446 0 22 0% 5% 446 465  454 -19 -8 -4% -2% 432 462  455 -30 -23 -7% -5% 474 463  463 11 11 2% 2% 406 457  421 -51 -15 -13% -4% 478 459  478 19 0 4% 0% 405 405  477 0 -72 0% -18% 464 410  460 54 4 12% 1% 463 416  448 47 15 10% 3% 467 421  476 46 -9 10% -2% 450 424  430 26 20 6% 4% 471 428  454 43 17 9% 4%
Berdasarkan skor MAPE pada Tabel di atas skor MAPE paling tinggi berada pada angka 23% untuk alpha 0,1, kemudian pada alpha 0,5 skor MAPE paling tinggi berada pada angka 12%. Berdasarkan hasil tersebut yang mengacu  pada  Tabel  3.19  Skala  Nilai  MAPE,  maka  dari  hasil  prediksi  tersebut  berada  pada tingkat  peramalan yang Baik. Berdasarkan hasil ini maka peneliti mengambil kesimpulan bahwa prediksi metode Single Exponential Smoothing untuk penggunaan obat pada RSUD Ogan Ilir menggunakan RapidMiner dapat dikatakan berhasil dan baik. Ini dikarenakan tingkat skor nilai MAPE berada pada hasil yang Baik yaitu tidak lebih besar dari 20%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
Tabel 5. Skor Selisih Prediksi Penggunaan Obat Alpha Kesalahan 0.1 0.5 0.1 0.5 488 488 488 0 0 554 494 469 60 85 417 486 526 -69 -109 584 496 506 88 78 486 495 584 -9 -98 662 512 504 150 158 425 425 474 0 -49 444 426 496 18 -52 518 436 465 82 53 434 435 429 -1 5 394 431 444 -37 -50 460 434 418 26 42 392 392 465 0 -73 518 404 464 114 54 462 410 441 52 21 463 415 427 48 36 418 415 436 3 -18 413 415 465 -2 -52 446 446 466 0 -20 494 450 488 44 6 467 452 475 15 -8 466 453 448 13 18 510 459 414 51 96 462 459 396 3 66 421 421 447 0 -26 381 417 454 -36 -73 338 409 475 -71 -137 417 409 423 8 -6 498 418 466 80 32 461 422 432 39 29 483 483 450 0 33 483 483 448 0 35 354 470 457 -116 -103 432 466 431 -34 1 509 470 454 39 55 399 463 429 -64 -30 468 468 446 0 22 446 465 454 -19 -8 432 462 455 -30 -23 474 463 463 11 11 406 457 421 -51 -15 478 459 478 19 0 405 405 477 0 -72 464 410 460 54 4 463 416 448 47 15 467 421 476 46 -9 450 424 430 26 20 471 428 454 43 17 640 -39
Hasil yang didapatkan dari proses prediksi untuk mengukur tingkat kesalahan terdapat beberapa hasil yang berdasarkan skor tingkat kesalahan MAPE.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  pada  Prediksi  produksi  dan  penjualan,  maka  dapat  ditarik kesimpulan dari hasil pemodelan yang dibuat pada penelitian ini, maka dapat di ambil kesimpulan, bahwa prediksi dengan  menggunakan  Exponential Smoothing  dengan alat bantu Rapidminer terbukti  mampu dijadikan sebagai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 281−292 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4381
metode memprediksi penggunaan obat pada Rumah Sakit Ogan Ilir. Hasil prediksi yang didapatkan berdasarkan skor MAPE tidak lebih dari 20%, ini berarti hasil prediksi dikatakan Baik . Nilai konstanta alpha 0.5 mendapatkan nilai kesalahan error yang paling kecil dibandingkan konstanta alpha 0.1, dan nilai alpha 0.5  memiliki persentase MAPE lebih kecil dibandingkan alpha 0.1.

## REFERENCES
[1] H. Hernadewita, Y. K. Hadi, M. J. Syaputra, and D. Setiawan, “Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” J. Ind. Eng. Manag. Res., vol. 1, no. 2, pp. 35– 49, 2020.
[2] K. Soetoprawiro, Hukum agribisnis dan agroindustri. Unpar Press, 2016.
[3] L. Fauziah and F. Fauziah, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing dan Moving Average Pada Prediksi Stock Produk Retail Berbasis Web,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 7, no. 2, pp. 159–168, 2022.
[4] E. S. Kasanah, H. Yuana, and S. N. Budiman, “IMPLEMENTASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PENJUALAN MINUMAN BOBA,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform., vol. 16, no. 2, pp. 180– 189, 2022.
[5] S. N. Budiman, “Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metod. Single Exponential Smoothing, vol. 7, no. 2, pp. 113–121, 2021.
[6] A. B. Santoso, M. S. Rumetna, and K. Isnaningtyas, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, pp. 756–761, 2021.
[7] M. Qamal, “Peramalan penjualan makanan ringan dengan metode single exponential smoothing,” TECHSI-Jurnal Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 25–35, 2019.
[8] D. et al Aldo, Data Mining. Sumatera Barat: Insan Cendekia Mandiri, 2021.
[9] M.  Maharani  et  al.,  “Implementasi  data  mining  untuk  pengaturan  layout  minimarket  dengan  menerapkan  association rule,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 4, no. 4, 2017.
[10]  D. P. Indini, S. R. Siburian, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol., pp. 325–331, 2022.
[11]  S. W. Harjono, N. Widya Utami, I. Gusti, A. Pramesti, and D. Putri, “Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 17, no. 1, pp. 55–66, 2023.
[12]  A.  Darmawan,  N.  Kustian,  and  W.  Rahayu,  “Implementasi  data  mining  menggunakan  model  svm  untuk  prediksi kepuasan pengunjung taman tabebuya,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 2, no. 3, pp. 299–307, 2018.
[13]  N.  M.  Huda,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  (Studi  Kasus  di Fakultas MIPA Universitas Diponegoro).” UNDIP, 2011.
[14]  S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi data mining menggunakan WEKA. Universitas Brawijaya Press, 2018.
[15]  P. Hastuti and D. Ismayanti, “Analisis Forecasting Penjualan Produk Handphone Merk Samsung Di Counter Samsung Q Mall Banjarbaru,” J. Ilm. Ekon. Bisnis, vol. 5, no. 1, 2019.
[16]  C.  Reynaldo  and  Y.  Palinggi,  “Analisis  Forecasting  Volume  Penjualan  Produk  IndiHome  PT.  Telkom  Cabang Tenggarong,” J. Ekon. Manaj. Indones., vol. 20, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[17]  W.  A.  Pratiwi  and  M.  Marizal,  “Penerapan  Metode  Eksponential  Smoothing  Dalam  Memprediksi  Hasil  Pencapaian Kinerja Pelayanan Perangkat Daerah Dinas Pendidikan Provinsi Riau,” Indones. Counc. Prem. Stat. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 4–14.
[18]  A.  Arisandi  and  U.  Ependi,  “Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Pada  PT.  Enseval  Putera  Megatrading  TBK Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Tek. Komputer), vol. 15, no. 1b, pp. 317–326, 2023.
[19]  A. D. Pramesti, M. Jajuli, and B. N. Sari, “Implementasi Metode Double Exponential Smoothing dalam Memprediksi Pertambahan Jumlah Penduduk di Wilayah Kabupaten Karawang,”  Ultim. J. Tek. Inform., vol. 12, no. 2, pp. 95–103, 2020.
[20]  D.  Gunawan  and  W.  J.  Kurniawan,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Purchase  Order  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2020.