## IMPLEMENTASI ALGORITMA LSTM PADA PERAMALAN STOK OBAT (STUDI KASUS: PUSKESMAS BEBER)
Fajri Yanti, Betha Nurina Sari, Sofi Defiyanti Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
2010631170069@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pengelolaan  obat  merupakan  bagian  penting  dari  operasional  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas). Kesalahan  dalam  perencanaan  stok  dapat  menyebabkan  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  yang  mengganggu layanan  farmasi  di  Puskesmas.  Puskesmas  Beber  menyimpan  stok  obat  untuk  satu  bulan  dan  merencanakan permintaan obat untuk bulan berikutnya. Saat  ini, perencanaan dilakukan secara  manual oleh puskesmas,  yang seringkali  tidak  akurat,  menyebabkan  kelebihan  atau  kekurangan  stok  obat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  lima  jenis  obat  di  Puskesmas  Beber.  Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  CRISP-DM (Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) LSTM (Long  Short  Term  Memory). Pada  tahap business understanding difokuskan pada pemahaman masalah penelitian, terutama dalam hal lima obat yang diminta oleh puskesmas.  Tahap data  understanding melibatkan  pemeriksaan  dataset  dari  Puskesmas  Beber  serta  pemilihan dataset.  Tahap data  preparation melibatkan  langkah-langkah  pra-pemrosesan  data.  Tahap modeling LSTM diterapkan  dengan  tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV .  Setelah  dilakukan  fitting  model  pada 80%  data  training,  dilakukan  prediksi  pada  20%  data  testing  untuk  masing-masing  obat.  Evaluasi  dilakukan menggunakan MAPE. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai terendah MAPE adalah obat Vitamin B Komplek Tablet dengan nilai MAPE sebesar 4.82% . Pada tahap deployment , dilakukan penyusunan laporan hasil prediksi yang dapat digunakan sebagai pertimbanagan dalam perencanaan persediaan obat di Puskesmas Beber.
Kata kunci :  Prediksi Stok Obat, LSTM, CRISP-DM, Deret Waktu, Puskesmas, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan  obat  merupakan  aspek  yang  sangat penting dalam operasional Pusat Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas).  Langkah-langkah  dari perencanaan hingga evaluasi obat memiliki peran yang signifikan  dalam  menjamin  ketersediaan  obat  yang aman, berkualitas, dan ekonomis. Namun, perencanaan  stok  yang  tidak  tepat  dalam  manajemen obat  bisa  menyebabkan  kekurangan  atau  kelebihan stok, yang pada akhirnya akan mengganggu pelayanan farmasi di Puskesmas. Dampaknya termasuk ketidakpuasan pasien, penurunan kualitas layanan, dan potensi  kerugian  keuangan  bagi  Puskesmas.  Kurang optimalnya pengelolaan obat tidak hanya mengancam kelangsungan  layanan  kesehatan,  tetapi  juga  dapat menghambat pertumbuhan Puskesmas secara keseluruhan.  Oleh  karena  itu,  analisis  mendalam terhadap  sistem  pengelolaan  obat  menjadi  sangat penting untuk mengatasi tantangan ini dan memastikan efektivitas operasional Puskesmas secara keseluruhan.
Sebagai  penyedia  layanan  kesehatan  dasar, Puskesmas  perlu  memastikan  ketersediaan  obat  yang memadai  dan  tepat  waktu  agar  pasien  mendapatkan pengobatan  yang  optimal.  Puskesmas  Beber,  sebagai pusat  pelayanan  Kesehatan  Masyarakat  di  daerah Beber,  menyimpan  persediaan  obat  untuk  digunakan selama  satu  bulan  dan  membuat  perencanaan permintaan obat untuk satu bulan berikutnya. Saat ini, perencanaan permintaan obat untuk bulan  berikutnya masih dilakukan secara manual berdasarkan perkiraan
oleh  petugas  Puskesmas.  Hal  ini  menyebabkan perencanaan  persediaan  obat  menjadi  tidak  akurat karena ada obat yang memiliki kelebihan stok dan ada yang  kekurangan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem yang  dapat  dipergunakan  untuk  memprediksi  jumlah stok  obat  yang  optimal  untuk  bulan  berikutnya, sehingga dapat menjadi acuan dalam permintaan obat ke Dinas Kesehatan.
Gambar 1. Pemakaian paracetamol tablet 500 mg per bulan pada tahun 2022
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  persediaan  dan jumlah  pakai  obat  paracetamol  tablet  500  mg cenderung  berlebih  setiap  bulan.  Oleh  karena  itu diperlukan  penelitian  lebih  mengenai  prediksi  stok obat  pada  Puskesmas  Beber.    Hasil  prediksi  berupa pola  jumlah  pemakaian  obat  sehingga  bisa  dijadikan bahan pertimbangan pihak Puskesmas dalam perencanaan stok obat bulan berikutnya.
Hasil  penelitian  yang  lakukan  oleh    [1] menunjukan  bahwa  penggunaan  penggunaan  Long
Short-term  Memory  (LSTM)  untuk  memprediksi penjualan  produk  farmasi  di  Apotik  Suganda  juga menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik, dengan tingkat kesalahan prediksi sekitar 4%. Penelitian yang dilakukan oleh [2] LSTM memiliki nilai RMSE lebih kecil  daripada  algoritma  SVM  pada  prediksi kebutuhan obat mingguan. Berdasarkan latar belakang tersebut,  penelitian  ini  berfokus  pada  implementasi algoritma  LSTM  pada  prediksi  stok  obat  Puskesmas Beber. Dalam studi[12],
Long Short Term
Memory (LSTM) diimplementasikan pada dataset penjualan obat "X" di PT.  Metiska  Farma  untuk  memprediksi  penjualan  di masa  depan.  Dari  dua  parameter  uji  coba,  percobaan kelima  menunjukkan kinerja terbaik. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  optimal  penggunaan LSTM  menggunakan  komposisi  data  pelatihan  90% dan  data  pengujian  10%,  dengan  rentang  interval  [- 1,1],  dan  epoch  sebanyak  1500.  Metode  ini menghasilkan  RMSE  dalam  bentuk  rupiah  sebesar 13,762,154.00,  dan  persentase  rata-rata  kesalahan model  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  harian terkecil  dengan  MAPE  sebesar  12%.  Penelitian  lain [13],
Hasil  evaluasi  terhadap  model  LSTM  dan ARIMA menunjukkan bahwa LSTM memiliki akurasi prediksi yang lebih tinggi untuk data penjualan obat di apotek,  dengan  selisih  rata-rata  nilai  RMSE  sebesar 13.643  dibandingkan  ARIMA.  Meskipun  LSTM mengalami  overfitting  pada  data  pelatihan,  hasil  ini menekankan pentingnya mempertimbangkan generalisasi  selain  akurasi  dalam  machine  learning. Dengan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi nilai  target,  LSTM  terbukti  lebih  efektif  dalam menangani data penjualan obat dibandingkan  metode tradisional seperti ARIMA.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peramalan(forecasting)
Peramalan  (forecasting)  merupakan  ilmu  yang digunakan  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa depan  dengan  pengambilan  data  historis  kemudian memproyeksikannya ke masa yanga akan datang [3].
Memprediksi  juga  dapat  didasarkan  pada keahlian keputusan (judgement), yang pada gilirannya didasarkan pada historis dan pengalaman. Memprediksi kejadian masa depan ini bisa menguntungkan  diberbagai  keilmuan  dari  penjualan, cuaca, daya beli, kondisi iklim, dan lain sebagainya
Dalam  melakukan  peramalan,  apapun  jenisnya, terdapat  lima  langkah  yang  dapat diikuti berdasarkan Hanke & Wichern[4]:
a. Formulasi masalah dan pengumpulan data Untuk metode peramalan kuantitatif, penting untuk memiliki  data  yang  relevan  dan  akurat.  Jika  data yang  diperlukan  tidak  tersedia,  mungkin  perlu dilakukan  evaluasi  ulang  terhadap  perumusan masalah atau metode peramalan yang digunakan.
b. Manipulasi dan pembersihan data Beberapa  data  mungkin  tidak  relevan  atau memiliki  nilai  yang  hilang  yang  perlu  diestimasi. Data  mungkin  perlu  dikonversi  ke  unit  yang berbeda  atau  diproses  lebih  lanjut,  misalnya dengan  mengkonsolidasikannya  dari  berbagai sumber.  Beberapa  data  hanya  relevan  untuk periode  historis  tertentu,  dan  sering  kali  perlu diubah  formatnya  untuk  memenuhi  kebutuhan metode peramalan yang digunakan.
c. Pembentukan dan evaluasi model Langkah  ini  melibatkan  menyesuaikan  data  yang terkumpul  ke  dalam  model  peramalan  untuk mengurangi kesalahan peramalan.
d. Implementasi model (peramalan aktual) Setelah  data  yang  relevan  terkumpul  dan  model yang tepat dipilih, model tersebut digunakan untuk melakukan  peramalan.  Peramalan  untuk  periode saat  ini,  berdasarkan  data  historis,  sering digunakan untuk memeriksa keakuratan proses.
e. Evaluasi peramalan Langkah  ini  mencakup  penilaian  terhadap  model peramalan yang dibuat setelah data terkumpul dan model dipilih. Peramalan untuk periode sekarang, dengan menggunakan data historis yang diketahui, sering  digunakan  untuk  mengevaluasi  keakuratan proses.  Implementasi  model  terdiri  dari  model peramalan  aktual  yang  dibuat  ketika  data  yang sesuai  telah  terkumpul  dan  terpilihnya  model peramalan  yang  sesuai.  Peramalan  untuk  periode sekarang  dengan  nilai  historis  aktual  diketahui sering kali digunakan untuk mengecek keakuratan dari proses.

## 2.2. CRISP-DM
CRISP-DM  adalah  pendekatan  yang  umum digunakan  oleh  para  ahli  untuk  menyelesaikan masalah menggunakan proses data mining . Pendekatan  ini  terdiri  dari  enam  langkah,  yakni Pemahaman Bisnis, Pemahaman Data, Persiapan Data, Pemodelan, Evaluasi, dan Implementasi [5]. Berikut 6 tahapan CRISP-DM berdasarkan [6]:
a. Pemahaman Bisnis
Langkah pertama dalam proses ini dikenal sebagai pemahaman bisnis, di mana fokusnya adalah pada pengertian tujuan dari perspektif bisnis, mengidentifikasi  permasalahan,  dan  merancang rencana  strategi  awal  untuk  mencapai  tujuan pengolahan data.
b. Pemahaman Data Fase pemahaman data dimulai dengan pengumpulan  data  awal  untuk  memperdalam pemahaman tentang karakteristik data, menemukan  potensi  masalah  dalam  kualitas  data, mendapatkan  wawasan  awal  dari  data,  atau menemukan  segmen  data  yang  menarik  untuk membentuk hipotesis tentang informasi tersembunyi. Proses ini melibatkan empat langkah, yakni  pengumpulan  data  awal,  deskripsi  data, eksplorasi data, dan pengecekan kualitas data.
c. Persiapan Data
Langkah  berikutnya  adalah  persiapan  data,  yang melibatkan serangkaian tindakan untuk mengorganisir  dataset  akhir  atau  data  yang  akan dimasukkan  ke  dalam  alat  pemodelan  dari  data mentah  awal.  Ini  melibatkan  pemilihan  tabel, catatan, dan atribut yang relevan, serta melakukan transformasi dan pembersihan data untuk memastikan kesiapan data untuk proses pemodelan. d. Pemodelan Setelah  tahap  persiapan  data  selesai,  langkah berikutnya adalah memilih teknik pemodelan yang paling sesuai. Pada tahap ini, parameter-parameter diperbaiki  agar  mencapai  nilai  optimal.  Beberapa teknik  pemodelan  mungkin  memiliki  persyaratan khusus  tergantung  pada  jenis  data  yang  dimiliki, sehingga mungkin diperlukan revisi terhadap tahap persiapan  data  untuk  menyesuaikan  data  dengan persyaratan teknik pemodelan tertentu.
e. Evaluasi Fase  evaluasi  bertujuan  untuk  menilai  kinerja model  berdasarkan  tujuan  bisnis  yang  telah ditetapkan  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor bisnis yang mungkin menjadi penyebab ketidakberhasilan  model.  Evaluasi  ini  mencakup temuan  yang  relevan  dengan  tujuan  bisnis  awal serta  dapat  mengungkap  masalah  potensial, informasi tambahan, atau petunjuk untuk perbaikan di masa mendatang.
f. Implementasi Langkah terakhir adalah implementasi, yang sering kali tidak berhenti pada pembuatan model. Fase ini bergantung  pada  kebutuhan  pengguna,  mulai  dari penyusunan  laporan  hingga  implementasi  proses yang  lebih  kompleks  di  seluruh  organisasi. Pengetahuan  yang  dihasilkan  harus  disajikan secara  terstruktur  dan  relevan  agar  dapat dimanfaatkan secara efektif.

## 2.3. LSTM
Neural  network (NN)  sederhana  hanya  terdiri dari  input,  model  network,  dan  output (one  to  one) untuk  regresi  linier  dan  klasifikasi.  Pengembangan selanjutnya adalah model one to many, di mana output sebelumnya  digunakan  sebagai  input  untuk  proses berikutnya.  Karena  data  diproses  secara  beruntun, output  digunakan  sebagai  input  untuk  iterasi berikutnya. Model ini kemudian berkembang menjadi Recurrent  Neural  Network (RNN),  yang  memproses input  dengan  melibatkan  data  sebelumnya.  RNN menggunakan  multi-layer  dan  perulangan  dalam pemrosesan data runtun waktu, sehingga masuk dalam deep  learning.  Namun,  RNN  menghadapi  masalah vanishing gradient pada urutan data panjang, sehingga hanya mampu mengelola data dengan ketergantungan pendek.[7]
Gambar 2. Struktur LSTM
Gambar  2  menunjukkan  struktur  LSTM.  Untuk menangani  data  time  series  atau  deret  waktu,  LSTM menghubungkan informasi sebelumnya dengan informasi  berikutnya  secara  efektif  dan  mampu menyimpan  data  dalam  jangka  waktu  yang  panjang. Berikut  adalah  langkah-langkah  dan  aturan  dalam metode LSTM[7]. Pertama, menghitung nilai sigmoid dan  tanh.  Kedua,  mengubah  data  menjadi  masalah supervised  learning,  yang  mempelajari  fungsi pemetaan  dari  input  ke  output.  Data  yang  digunakan berbentuk  time  series,  dengan  output  hari  kemarin dilambangkan  (t-1)  dan  hari  ini  (t).  Ketiga, menerapkan  min-max  scaling  untuk  normalisasi. Keempat, menghapus variabel yang tidak diperlukan. Kelima, membagi data menjadi data latih dan data uji. Keenam, memodelkan LSTM dengan memilih jumlah neuron,  hidden  layer,  dan  epoch  yang  sesuai. Selanjutnya, menghitung nilai forget gate, input gate, memperbaiki  memory  cell,  menghitung  output  gate, dan nilai output akhir. Terakhir, mengevaluasi model LSTM yang dikembangkan.[8]

## 2.4. Evaluasi Model
MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error) merupakan  salah  satu  metrik  evaluasi  yang  umum digunakan dalam peramalan  untuk  mengukur akurasi suatu model peramalan dalam memprediksi nilai-nilai tertentu.  MAPE  mengukur  rata-rata  persentase kesalahan antara nilai aktual dan nilai prediksi dalam suatu  dataset.  MAPE  memberikan  gambaran  tentang seberapa  besar  kesalahan  rata-rata  dalam  prediksi sebagai  persentase  dari  nilai  aktual.  Semakin  kecil nilai MAPE, semakin baik model peramalan.
MAPE = 1 𝑛 ∑ | − | × 100 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: n : Jumlah sampel dalam data Y i : Nilai aktual Ŷ i : Nilai prediksi
Tabel  1  menampilkan  kategori  kriteria  nilai MAPE  untuk  suatu  metode.  Suatu  metode  dianggap memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  jika  nilai  MAPE kurang  dari  10%.  Semakin  kecil  nilai  MAPE  yang
diperoleh, semakin baik kinerja metode tersebut[11].
Table 1  Kategori Nilai MAPE Nilai MAPE (%) Kriteria ≤ 10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup >50% Buruk
Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai MAPE ≤ 10% maka  kinerja  model  tersebut  dikategorikan  sebagai model dengan kinerja  yang sangat baik. Nilai MAPE rentang 10% hingga 20% dikategorikan dengan kinerja baik,  sedangkan  nilai  MAPE  dengan  rentang  20% hingga  50%  diketegorikan  sebagai  model  dengan kinerja  cukup.  Nilai  MAPE  >50%  dikategorikan sebagai kinerja model buruk.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)  yang terdiri dari enam tahap dalam pengolahan data, yaitu: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment.
Gambar 3. Flow CRISP-DM[10]
Gambar  3  menampilkan flow metodologi CRISP-DM,  berikut  merupakan  detail  untuk  setiap step metodologi pada penelitian ini.

## 3.1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  observasi  ke tempat  yang  dijadikan  objek  penelitian  yaitu Puskesmas  Beber  kemudian  mencari  kondisi  bisnis Puskesmas Beber. Setelah mengetahui potensi datanya kemudian  menentukan data yang akan diolah dengan menilai  situasi  yang  akan  dijadikan  objek  penelitian tersebut. Dalam hal ini dapat menentukan tujuan dari penelitian.  Observasi  ini  akan  dihasilkan  informasi yang  dibutuhkan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi  stok  obat  untuk  12  bulan berikutnya.

## 3.2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Pada  tahapan  ini  proses  pengumpulan  data, kemudian  data tersebut  akan  dipelajari  dan  dipahami lebih lanjut. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah  data  stok  optimum  periode  Januari  2019  – November  2023.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari tanggal,  nama  obat,  satuan,  stok  awal,  penerimaan, persediaan, stok akhir, dan total pemakaian.

## 3.3. Pengolahan Data (Data Preparation)
Pada tahap ini akan dilakukannya persiapan pada data yang diperoleh dari tahap data understanding data yang diperoleh yaitu Data yang digunakan terdiri dari Tanggal, Nama Obat, Satuan, Stok Awal, Penerimaan, Persediaan, Stok Akhir, dan Total Pemakaian.
Pada  tahap  ini  perlu  dilakukan  prapemrosesan data terlebih dahulu. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu Data  Selection merupakan  tahapan  menyeleksi data-data  yang  relevan  dengan  permasalahan  dalam penelitian ini.Setelah seleksi data tahapaan berikutnya adalah Data Cleaning , tahapan pembersihan data atau attribute yang tidak lengkap atau tidak diperlukan.

## 3.4. Pemodelan (Modeling)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  untuk melakukan pengujian dan pelatihan terhadap data yang sudah dikumpulkan dan diolah. Tahap ini menggunakan  algoritma  LSTM (Long  Short  Term
Memory) . Pemodelan dilakukan menggunakan python dan jupyter notebook.

## 3.5. Evaluasi (Evaluation)
Pada tahap  ini akan dilakukan pengukuran serta validasi  keakuratan  hasil  yang  dicapai  oleh  model yang  sudah  digunakan.  Perhitungan  nilai  eror  model LSTM  dilakukan  untuk  mengetahui  perbandingan antara  data  asli  dengan  data  hasil  pembelajaran  atau data  training.  Pengukuran  dilakukan  menggunakan MAPE.

## 3.6. Penyebaran (Deployment)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  dari metodoolgi  CRISP-DM (Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining) .  Laporan  akhir  ini  berisi pengetahuan  hasil  dari  penelitian  dan  evaluasi  yang telah  dilakukan  pada  proses  data  mining.  Presentasi hasil  akan  disusun  dalam  bentuk  yang  mudah dipahami dan laporan ini dapat dijadikan sumber untuk penelitian selanjutnya
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Tahap  awal business  understanding yaitu melakukan  analisis  permasalahan  stok  persediaan Puskesmas  Beber,  berdasarkan  latar  belakang  dan tujuan penelitian ini, jumlah stok obat pada Puskesmas Beber  memiliki pengaruh pada manajemen persediaan obat  serta  pengeolaan  sumber  daya  keuangan Puskesmas  Beber.  Selain  itu,  ketersediaan  obat  juga berkaitan erat dengan penilaian pelayanan masyarakat.
Penelitian ini berfokus pada jumlah pemakaian 5 jenis obat per hari di Puskesmas Beber. Jumlah pemakaian obat  ini  akan  digunakan  untuk  prediksi  stok  obat Puskesmas  Beber.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma LSTM.

## 4.2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahapan  pemahaman  data  dilakukan  dengan memahami  karakteristik  data  yang  akan  digunakan sehingga bisa memudahkan proses cleaning data. Data yang  digunakan  merupakan  data  harian,  Gambar  4 menampilkan karakteristik data awal.
Gambar 4. Informasi data awal
Gambar 5. Missing value
Gambar 4 merupakan deskripsi informasi umum dari  data,  untuk  analisis  lebih  lanjut  diperlukan  tipe data yang sesuai dengan kebutuhan analisis.
Berdasarkan  gambar  5.  berapa  kolom  data terdapat missing  value. Setelah  tahapan  pemahaman data selanjutnya adalah data preparation.
4.3. Pengolahan Data (Data Preparation)
Tahapan  selanjutnya  berupa data  preparation, tahapan ini meliputi data selection, data cleaning, data integration, serta  normalisasi  data.  Penelitian  ini hanya  membutuhkan  data  nama  obat  dan  total pemakaian  per  hari  selama  2019-2023.  Objek penelitian  ini  berupa  lima  jenis  obat  yang  ditentukan oleh  pihak  puskesmas.  Setelah  tahapan  seleksi  data, tahapan selanjutnya adalah mengatasi NaN value pada data. Pada gambar 4.15 menunjukan terdapat missing value ,  pada  penelitian  ini missing  value pada  data dikarenakan  tidak  ada  pemakaian  pada  tanggal tersebut. Oleh karena itu, pihak Puskesmas mengosongkan  kolom  apabila  tidak  ada  pemakaian obat.
Gambar 6. NaN value
Pada  penelitian  ini,  untuk  mengatasi missing value atau NaN ,  ditampilkan  pada  gambar  5  dan  6, pada data diganti dengan  nilai  nol . Hasil penanganan missing value ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Penanganan missing value
Pada  raw  data,  tanggal  dijadikan  sebagai  baris, oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  transposi  data  agar memudahkan proses integrasi data. Setelah dilakukan transposi  data,  format  tanggal  pada  data  perlu dilakukan penyesuaian agar bisa dilakukan pemodelan,  pada  raw  data  kolom  tanggal  hanya tercatat tanggal, tidak berupa format tanggal lengkap. Kolom ‘Date’ dilakukan penyesuaian terhadap tanggal pencatatan pemakaian obat disesuaikan dengan aturan pencatatan  laporan  pemakaian  Puskesmas  Beber. Puskesmas  Beber  membuat  pencatatan  pemakaian sheet baru setiap tanggal 25 bulan  sebelumnya hingga tanggal 24 bulan berjalan. Oleh karena itu, kolom Date dilakukan  date  formating  sesuai  tanggal  pemakaian yang sebenarnya, sehingga  data yang digunakan tetep valid. Hasil transposed data dan penyesuaiain tanggal ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8 Hasil transposed data
Tahapan  selanjutnya  adalah  integrasi  data, berikut  merupakan  hasil  intergrasi  yang  ditunjukkan pada tabel 2. Tabel 2 merupakan data total pemakaian lima jenis obat per bulan
Tabel 2. Dataset hasil data preparation Date Obat1 Obat2 Obat3 Obat4 Obat5 2019-01 24557 3936.3 5509 4030 2474 2019-02 25490 5352 4789 4033 2294 2019-03 26414 4834 6096 4135 2684 2019-04 23887 4213 6518 3734 2653 2019-05 17293 4828 3736 2092 1714 2019-06 11304 2388 3944 2250 1268 2019-07 19893 4570 5398 2435 2501 2019-08 19833 4566 4606 2054 2627 2019-09 20660 5731 3892 2120 2370 2019-10 24030 5232 3698 2588 2739 2019-11 21990 3809 3308 3379 2952 2019-12 22380 5047 3729 3225 3031 2020-01 26307 5707 3201 3605 3589 2020-02 26339 5118 3740 3325 2847 2020-03 23998 4840 2789 3840 2618 2020-04 13051 2445 2040 1719 1506 2020-05 9938 1408 1341 934 1819 2020-06 10924 2580 1866 928 1261 2020-07 10795 1652 1826 1158 1143 2020-08 9111 1673 2557 1031 1030 2020-09 7912 2201 1780 1212 1444 2020-10 9588 3329 2236 1005 1001 2020-11 10425 2246 1692 1538 1303 2020-12 7002 1481 1086 1585 1002 2021-01 2586 320 669 666 326 2021-02 2457 584 516 646 254 2021-03 6528 786 1020 893 406 2021-04 11235 2026 1722 2381 1349 2021-05 9827 2295 2088 2145 1694 2021-06 12732 3157 3234 2747 1670 2021-07 11156 1526 1456 0 707 2021-08 11976 1338 1454 0 1147 2021-09 15342 2145 1701 0 1508 2021-10 15812 3724 2428 374 1289 2021-11 19089 6209 3519 2410 1495 2021-12 16171 4902 3640 3131 1035 2022-01 14166 3176 3045 1393 871 2022-02 15906 4463 3442 1973 772 2022-03 14082 3549 3021 3821 861 2022-04 12415 2088 1372 1900 705 2022-05 9820 2421 1767 1807 1049 2022-06 13706 3332 2781 2092 1262 2022-07 13013 3924 2014 2676 1184 2022-08 18151 7069 2156 3844 1864 2022-09 19787 5035 1160 4272 1262 2022-10 19933 7301 1982 2795 1614
Date Obat1 Obat2 Obat3 Obat4 Obat5 2022-11 19439 6448 2461 2892 1267 2022-12 16693 5160 2464 1983 1109 2023-01 14829 4093 1867 2389 1376 2023-02 15213 4226 1643 1899 1238 2023-03 17178 4138 2261 1892 1287 2023-04 13292 3065 1656 1499 1148 2023-05 19394 4484 1823 3034 1780 2023-06 15920 3157 2691 1782 1646 2023-07 16870 3937 2455 2377 1622 2023-08 22431 5854 3207 2406 1814 2023-09 25084 5471 2929 2589 1258 2023-10 24286 5648 3053 3360 1228 2023-11 23524 4918 2570 3586 1298
Tahapan  selanjutnya  yaitu  normalisasi  data, tahapan  ini  digunakan  untuk  mengubah  rentang  data dengan  nilai  yang  sama  dan  lebih  kecil.  Normalisasi dilakukan dengan menggunakan skala (0,1)[9].
Gambar 9. Normalisasi data
Setelah dilakukan normalisasi, dilakukan pemodelan  menggunakan  LSTM (Long  Short  Term Memory).

## 4.4. Pemodelan (Modeling)
Tahap  selanjutnya  adalah  membagi  dataset menjadi  data  latih  dan  data  uji.    Pembagian  antara training  set  dan  test  set  berdasarkan  studi  empiris menunjukkan  bahwa  model  terbaik  diperoleh  jika menggunakan  20%  data  untuk  testing  dan  80%  data untuk  training[10].  Penelitian  ini  membagi  data training dan data testing dengan perbandingan 80:20. Code yang  ditampilkan  pada  gambar  10  merupakan tahapan dari split data.

## Gambar 10. Split data
Model  LSTM  merupakan  suatu  struktur  yang terdiri  dari  beberapa  layer.  Menurut  penelitian[9], layer  ini  penting  untuk  memantau  jumlah  nilai  pada setiap layer agar dapat mengatasi masalah underfitting atau overfitting .
Penelitian  [10]  menyebutkan  hasil  pengujian nilai layer berbanding lurus dengan nilai prediksinya, semakin nilai layer kecil semakin buruk nilai prediksi. Namun,  model  akan  mengalami overfitting apabila nilai  layer  terlalu  besar.  Berikut  rincian  arsitektur jaringan  LSTM  yang  digunakan  pada  penelitian ditunjukkan pada gambar 11:
a. LSTM Input  Layer dengan  100  neuron,  dengan nilai  input  shape  1,  1,  sesuai  dengan  jumlah timesteps dan features . b. LSTM Hiden Layer dengan 100 neuron
c. Dropout  Hiden  Layer sebanyak  0,2  persen  dari jumlah  neuron,  layer  ini  bertujuan  untuk mencegah overfitting dalam  model,  secara  acak menjatuhkan atau mengabaikan sejumlah neuron tertentu.
d. Layer terakhir  adalah Dense  Output  Layer dengan 1 neuron.

## Gambar 11. Model LSTM
Penelitian  ini  menggunakan GridSearchCV untuk  mendapatkan  kombinasi  parameter  yang optimal  sehingga  menghasilkan loss  function MSE ( Mean Square Error ) kecil. Parameter yang telah diuji dengan  berbagai  nilai  untuk batch_size dan epoch menunjukkan hasil yang baik pada nilai-nilai berikut: batch_size dengan nilai (16, 32, 64), epochs (10, 100), dan optimize r  adalah adam .  parameter  terbaik  untuk pemodelan  Piridoksin  HCl  (Vit.  B6)  Tablet  10  mg dengan  epoch:100,  batch_size:  16  dengan  optimizer adam.  Berdasarkan output  GridSearchCV untuk pemodelan  LSTM  semua  obat  mempunyai  nilai parameter  yang  sama.  Kombinasi  nilai  parameter, Gliseril  Guayakolat  Tablet  100  mg,  Asam  askorbat (Vit.  C)  Tablet  50  mg,  Vitamin  B  Komplek  Tablet, Piridoksin  HCl  (Vit.  B6)  Tablet  10  mg,  dan Paracetamol  Tablet  500  mg  yang  mempunyai batch_size 16 dan epoch 100, dengan optimizer adam. Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  prediksi terhadap  data testing  menggunakan  algoritma  LSTM dengan  kombinasi  parameter  GridSearchCV. Code ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Prediksi data testing

## 4.5. Evaluasi (Evaluation)
Penelitian  ini  menggunakan Root  Mean  Square Error (RMSE)  sebagai  metrik  untuk  mengevaluasi kinerja  model.    Tabel  3  menunjukan  hasil  evaluasi kinerja model LSTM.
Tabel 3. Evaluasi model Nama Obat MAPE(%) Obat1 8.71% Obat2 5.21% Obat3 14.49% Obat4 4.82% Obat5 8.01%
Berdasarkan  Kategori  nilai  MAPE, nilai  MAPE yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1,  obat  obat1,  obat2, obat4,  dan  obat5  termasuk  dalam  kategori  model dengan kinerja sangat baik, sedangkan obat3 termasuk dalam kategori baik.

## 4.6. Penyebaran (Deployment)
Tahapan  berikutnya  yaitu deployment ,  nilai prediksi  untuk  6  bulan  berikutnya  ditampilkan  pada Tabel 3. Tabel disajikan dalam laporan.
Tabel 3. Prediksi Stok 12 Bulan Date Obat1 Obat2 Obat3 Obat4 Obat5 2023-12 19230 4300 3115 3627 1562 2024-1 18775 3713 5168 1228 1607 2024-2 16229 3829 2344 3699 1361 2024-3 19305 3743 3365 1078 1658 2024-4 16244 3412 4560 3772 1443 2024-5 19686 3573 2399 931 1353 2024-6 20167 3466 3487 3845 1300 2024-7 19308 3429 4033 788 1202 2024-8 20242 3333 2480 3915 1211 2024-9 19944 3279 3485 650 1176 2024-10 21742 3262 3605 3981 1138 2024-11 22405 3213 2557 520 1104

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  stok  lima jenis  obat  di  UPTD  Puskesmas  Beber  untuk  periode 2019-2023  menggunakan  metode  LSTM,  yang diterapkan  dengan  penyesuaian  hyperparameter melalui GridSearchCV. Evaluasi prediksi menggunakan  MAPE  menunjukkan  bahwa  metode LSTM  sangat  efektif,  dengan  prediksi  untuk  obat obat1,  obat2,  obat4,  dan  obat5  termasuk  dalam kategori model dengan kinerja sangat baik, sedangkan obat3 termasuk dalam kategori baik.  Kesimpulannya, metode  LSTM  efektif  untuk  peramalan  stok  obat  di Puskesmas  Beber  dengan  nilai  MAPE  terendah sebesar  4.82%  pada  obat4.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya  yaitu  mempertimbangkan  faktor  lain selain data penggunaan obat yang dapat mempengaruhi  perencanaan  stok  obat  di  puskesmas dan menerapkan metode LSTM pada data multivariat untuk  meningkatkan  akurasi  dan  relevansi  prediksi stok obat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. I. Anshory, Y. Priyandari, dan Yuniaristanto, "Peramalan Penjualan Sediaan Farmasi Menggunakan  Long  Short-term  Memory:  Studi Kasus pada Apotik Suganda.", Performa: Media Ilmiah  Teknik  Industri, vol.  19,  no.  2,  pp.  159-
174.  2020. Berikut  adalah  contoh  sitasi  IEEE untuk tesis tersebut:
[2] E.  N.  Alam,  "Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Obat dengan  Support  Vector  Regression  dan  Long Short-Term  Memory,"  M.S.  thesis,  Institut Teknologi Bandung, 2019.
[3] E.  S.  Putri  and  M.  Sadiki,  "Prediksi  Penjualan Produk  Untuk  Mengestimasi  Kebutuhan  Bahan Baku  Menggunakan  Perbandingan  Algoritma LSTM  dan  ARIMA,"  Jurnal  Fakultas  Teknik
Informatika  Format,  vol.  10,  no.  2,  Universitas
Mercu Buana, Jakarta, 2021. DOI: http://dx.doi.org/10.22441/format.2021.v10.i2.0 07.
[4] T.  I.  Pratiwi,  "Analisis  Reaksi  Pasar  Modal Negara ASEAN Terhadap Pengumuman COVID-19,"  Indonesia  Banking  School  (IBS), Jakarta, 2021.
[5] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  "A systematic literature review on applying crisp-dm process model," Procedia Computer Science, vol. 181,  pp.  526–534,  2021.  [Online].  Available: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199
[6] A.  Bayangkari  Karno,  “Analisis  Data  Time Series  Menggunakan  LSTM  (Long  Short  Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated  Moving  Average)  Dalam  Bahasa Python.”, Ultima  InfoSys  :  Jurnal  Ilmu  Sistem Informasi , vol. 11, no. 1, pp. 1-7, Jul. 2020.
[7] N.  Selle,  N.  Yudistira,  dan  C.  Dewi, "Perbandingan  Prediksi  Penggunaan  Listrik dengan Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Recurrent Neural Network (RNN),"  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 155-162, 2022.
[8] A.  Lathifah,  "Cross-Industry  Standard  Process For Data Mining (Crisp-DM) Untuk Menemukan Pola  Asosiasi  Pada  Data  Tracer  Study  Lulusan Perguruan Tinggi Keagamaan Islam," UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Jakarta, 2023.
[9] M.  Karakaya,  "LSTM:  Understanding  the Number  of  Parameters,"  Medium,  2020. [Online].  Available:  https://medium.com/deep- learning-with-keras/lstm-understanding-the- number-of-parameters-c4e087575756.
[10] A.  Tussifah,  "Analisis  Perbandingan  Kinerja Model  ARIMA,  LSTM,  dan  GRU  Pada  Stock Price  Forecasting,"  M.S.  thesis,  Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, 2022.
[11] I.  Listiowarni,  N.P.  Dewi,  dan  A.K.W. Hapantenda,  "Perbandingan  Metode  Double Exponential  Smoothing  dan  Double  Moving Average untuk Peramalan Harga Beras Eceran di Kabupaten Pamekasan," Jurnal Komputer Terapan, vol. 6, no. 2, pp. 158–169, 2020.
[12] L.  Wiranda  and  M.  Sadikin,  "Penerapan  Long Short  Term  Memory  pada  Data  Time  Series untuk  Memprediksi  Penjualan  Produk  PT. Metiska  Farma,"  Jurnal  Nasional  Pendidikan Teknik Informatika, vol. 8, no. 3, pp. 184, Dec. 2019,  ISSN:  2089-8673  (Print),  ISSN:  2548- 4265 (Online).
[13] A. Kurniawati, M. Sabri Ahmad, M. Fhadli, dan S.  Lutfi,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Time Series  Forecasting  Untuk  Prediksi  Penjualan Obat  Di  Apotek  (Studi  Kasus:  Kimia  Farma Apotek Takoma)”, JATI, vol. 3, no. 1, hlm. 96– 106, Jul 2023.