## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405

## Sistem Optimalisasi Pengadaan Alat Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series
Febrina Sari 1,* , Soni Fajar Mahmud 2 , Rudi Faisal 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia
2 Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia Email: 1,* febri_ghaniya@yahoo.co.id, 2 sfajarmahmud@gmail.com, 3 rudifaisal@gmail.com Email Penulis Korespondensi: febri_ghaniya@yahoo.co.id
Abstrak− Pengendalian pengadaan Alat Kesehatan merupakan hal yang penting untuk diperhatikan oleh industri Apotek guna memenangkan persaingan yang sangat kompetitif, oleh karena itu dibutuhkan sebuah model dan strategi yang tepat agar jumlah penjualan dapat  meningkat, solusi  yang tepat adalah  dengan tetap menjaga ketersediaan stok secara  optimal. hal ini selaras dengan Peraturan Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia Nomor 35 Tahun 2014, tentang standar pelayanan kefarmasian  di Apotek untuk sediaan farmasi, alat kesehatan dan bahan habis pakai yang meliputi pengadaan dan pengendalian. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak apotek dalam mengoptimalkan pengadaaan alat kesehatan dengan menerapkan metode fuzzy time series model chen, sehingga dapat mengatasi terjadinya kekosongan stock dan over stock, selain itu apotek memiliki sistem  yang  dapat  memprediksi  jumlah  pembelian  produk  alat  kesehatan  yang  optimal  untuk  periode  berikutnya  yang berdampak pada kemampuan dalam pengendalian stok. Hasil penelitian menunjukkan  metode fuzzy time series model chen mempunyai kinerja yang sangat bagus hal ini dapat dilihat dari nilai ketepatan hasil peramalan  yang dihitung menggunakan rumus AFER (Average Forecasting Error Rate) dengan nilai sebesar 4%. Adapun jumlah alat kesehatan yang akan disediakan untuk periode bulan Januari tahun 2023 adalah sebanyak 15 buah.
Kata Kunci: Fuzzy; Pengendalian; Persediaan; Optimalisasi; Alat Kesehatan
Abstract− Controlling the procurement of Medical Devices is an important matter for the Pharmacy industry to pay attention to in order to win highly competitive competition, therefore an appropriate model and strategy is needed so that the number of sales can increase, the right solution is to maintain optimal stock availability. this is in line with the Regulation of the Minister of Health of the Republic of Indonesia Number 35 of 2014, concerning pharmaceutical service standards at pharmacies for pharmaceutical preparations, medical devices and consumables which includes procurement and control. The purpose of this study is to assist pharmacies in optimizing the procurement of medical devices by applying the fuzzy time series Chen model, so that they can overcome stock emptiness and over stock, besides that the pharmacy has a system that can predict the optimal number of medical device product purchases for the next period. which has an impact on the ability to control stock. The results showed that the fuzzy time series method of the Chen model has very good performance. This can be seen from the value of the accuracy of the forecasting results which is calculated using the AFER (Average Forecasting Error Rate) formula with a value of 4%. The number of medical devices that will be provided for the January 2023 period is 15 pieces.
Keywords : Fuzzy; Control; Arrangement; Optimization; Medical Devices

## 1. PENDAHULUAN
Apotek  merupakan  salah  satu  bisnis  yang  bergerak  dibidang  kefarmasian  dan  pendistribusian  sediaan  farmasi kepada masyarakat, pelayanan ini dilakukan oleh para apoteker [1] [2]. Apotek Semoga Jaya berada di Kota Dumai yang mana dalam kegiatan sehari-harinya belum sepenuhnya menggunakan teknologi baik dalam pengelolaan data transaksi  penjualan  maupun  dalam  hal  melakukan  perencanaan  dan  pengendalian  inventori  alat  kesehatan  dan bahan  medis  habis  pakai  lainnya.  Lajunya  tingkat  penjualan  yang  tidak  sama  untuk  semua  alat  kesehatan, mengakibatkan terjadinya ketidak setabilan stock yang berakibat pada penurunan omset jika banyak permintaan tapi stock tidak tersedia  atau sebaliknya. Pihak apotek mengalami kesulitan dalam  memprediksi  jumlah produk yang harus disediakan, sehingga dibutuhkan sebuah sistem dengan penerapan metode yang mampu memprediksi jumlah optimal alat kesehatan untuk masa yang akan datang, adapun metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy time series dimana Metode fuzzy time series (FTS) merupakan salah satu solusi dalam menangani permasalahan  prediksi  atau peramalan    dengan  menggunakan data actual  dalam periode tertentu  yang  dibentuk dalam nilai linguistik dan memberikan hasil peramalan lebih baik dibanding dengan metode lainya [3][4].
Data penjualan dan permintaan alat kesehatan yang tidak teratur tentunya sesuai dengan prinsip Fuzzy dan data deret waktu (time series) dimana data yang digunakan terdiri dari satu objek yang meliputi sejumlah periode waktu. hal ini yang menjadi alasan menggunakan metode fuzzy time series, metode fuzzy time series (FTS)  telah dikembangkan  menjadi    metode  FTS  Chen  [5],  FTS  Chen  Avarage  Based  [6],  FTS  using  percentage  change, weighted FTS, dan FTS Cheng [7] dan banyak lagi yang lainnya, penelitian ini akan menggunakan metode FTS Chen, beberapa peneliti telah  mengimplementasikan  metode fuzzy time  series  model  chen seperti  [8][9] dalam memprediksi harga emas, selanjutnya [10] menggunakan fuzzy time series model chen untuk  memprediksi jumlah kasus aktif covid-19 dengan hasil peramalan sebanyak 376.339 kasus dengan nilai rasio kesalahan MAPE sebesar 3,53%.
Penelitan  terdahulu  yang  juga  dijadikan  rujukan  dalam  penelitian  ini  sebagai  berikut,  pertama  [11] menggunakan metode fuzzy time series dalam memprediksi penjualan produk promo, dengan hasil MAPE sebesar 3%,  selanjutnya  penelitian  oleh  [12]  tentang  rekomendasi  untuk  pengadaan  obat  dengan  menggunakan  fuzzy

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
database, yang menghasilkan sebuah sistem yang mampu memberikan informasi pengadaan dengan lebih cepat kepada tenaga kefarmasian dan pengadaan yang dilakukan telah sesuai dengan standar kualitas mutu, penerapan metode  fuzzy  juga  dilakukan  oleh  [13][14]  guna  melakukan  kontrol  stok,  sedangkan  [15]  implemantasi  fuzzy tsukamoto dalam mengoptimalkan pemesanan barang untuk menghindari over stock.,  Rujukan selanjutnya [16] mengenai  penggunaan  aplikasi  guna  meramalkan  alat  kesehatan  dengan  mengimplementasikan  single  moving average, dengan nilai akurasi peramalan mean absoulute deviation sebesar 5,17. Penelitian tentang rancang bangun sistem inventory sebagai upanya penerapan teknologi informasi dalam mengambil keputusan juga telah dilakukan oleh [17] membangun sebuah sistem inventori dan manajemen stok barang, sedangkan  [18] membangun sebuah aplikasi persedian obat dan perlengkapan alat medis, beberapa penelitian lainnya  [19] penerapan fuzzy logic untuk pengendalian inventory, [20]  menghasilkan sistem pendukung keputusan dalam pengendalian inventaris barang ATK, menghasilkan sistem yang mampu mengendalikan persedian stok barang secara optimal. [21]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian akan melalui beberapa tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Mengunjungi langsung lokasi penelitian dan menemui pihak Apotek sebagai langkah awal untuk memperoleh informasi lengkap terkait permasalahan yang sedang terjadi
b. Study Literatur Membaca buku dan penelitian terdahulu berupa jurnal yang berkaitan dengan permasalahan dan metode yang akan digunakan dalam penelitian
c. Pengumpulan Data, melakukan wawancara dengan pihak  Apotek guna memperoleh data penjualan dan stok dari Alat Kesehatan yang menjadi objek penelitian
d. Analisis Data, data yang sudah di peroleh dari tempat penelitian akan dianalisa sesuai dengan kebutuhan
e. Implementasi Metode, data yang sudah terkumpul dan telah melalui tahap analisa akan diolah menggunakan metode fuzzy time series chen hingga menghasilkan keputusan terkait jumlah optimal persediaan untuk masa yang akan datang
2.2 Metode Fuzzy time series Model Chen
Konsep  himpunan  fuzzy  awalnya  digunakan  untuk  mewakili  atau  mengelolah  semua  ketidakpastian  termasuk peramalan dan prediksi, FTS model Chen dikembangkan dari model Song dan Chissom yang dalam operasinya menggunakan matrik yang kompleks. Metode FTS Chen termasuk metode peramalan non parametric metode ini mudah diterapkan dan sangat fleksibel. Langkah analisis menggunakan metode FTS Chen sebagai berikut : a. Pembentukan Himpunan Semesta (U)
Pembentukan himpunan semesta pada fuzzy time series Chen menggunakan persamaan
U = [D min − D 1 ; D max + D 2 ] (1)
Dengan D 1 dan D 2 = nilai konstanta yang ditentukan oleh peneliti. D min = data terkecil dari data histori D max = data terbesar dari data historis.
b. Pembentukan Interval
Metode berbasis rata-rata (average based), yang memiliki algoritma: 1. Menghitung  semua  nilai  mutlak selisih antara X t+1 dan X t (t = 1, … , n − 1) sehingga diperoleh rata rata nilai selisih mutlak
rata − rata = ∑ |X t+1 −X 1 | n i=1 n−1 (2)
2. Menentukan setengah dari rata-rata yang diperoleh dari langkah pertama untuk kemudian dijadikan sebagai panjang interval
l = rata−rata
(3)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
3. Berdasarkan  panjang  interval  yang  diperoleh,  kemudian  ditentukan  basis  dari  panjang  interval  sesuai dengan tabulasi basis yang dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 . Basis Interval Interval Basis 0,1 – 1,0 0,1 1,1 – 10 1 11 – 100 10 101 – 1000 100
4. Menentukan jumlah interval (bilangan fuzzy)
𝑝 = (𝐷 𝑚𝑎𝑥 +𝐷 2 −𝐷 𝑚𝑖𝑛 −𝐷 1 ) 𝑙 (4)
c. Menentukan Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy (fuzzy set) adalah sebuah kelas atau golongan dari objek dengan sebuah rangkaian kesatuan (continum) dari derajat keanggotaan (grad of membership). Misalkan 𝑈 adalah himpunan semesta, dengan 𝑈 = {𝑢 1 , 𝑢 2 , … , 𝑢 𝑛 } yang mana 𝑢 𝑖 adalah nilai yang mungkin dari U.
d. Melakukan  Fuzzyfikasi  dan  Menentukan  Fuzzy  Logic  Relations  (FLR)  serta  Fuzzy  Logic  Relations  Group (FRLG)
Menentukan  FLR dan  membuat grup sesuai dengan waktu. FLR 𝐴𝑖  →  𝐴𝑗 ditentukan  berdasarkan nilai 𝐴𝑖 yang telah ditentukan pada  langkah  sebelumnya, dimana 𝐴𝑖 adalah  bulan  n dan 𝐴𝑗 bulan 𝑛  +  1 pada time series. Misalnya jika FLR berbentuk 𝐴 1 → 𝐴 2 , 𝐴 1 → 𝐴 1 , 𝐴 1 → 𝐴 3 , 𝐴 1 → 𝐴 1 maka FLRG yang terbaik yang tebentuk adalah 𝐴 1 → 𝐴 1 ,  𝐴 2 ,  𝐴 3
e. Defuzzyfikasi Nilai Peramalan
Defuzzyfikasi  nilai  peramalan  pada  metode  fuzzy  time  series  Chen  terdapat  beberapa  aturan  yang  harus diperhatikan, antara lain : 1. Jika hasil fuzzyfikasi pada bulan ke 𝑡 adalah 𝐴 𝑖 dan terdapat himpunan fuzzy yang tidak mempunyai relasi logika  fuzzy,  missal  jika 𝐴 𝑖 → ∅ ,  dimana  nilai  maksimum  fungsi  keanggotaannya  dari 𝐴 𝑖 berada  pada interval 𝑢 𝑖 dan nilai tengah 𝑢 𝑖 adalah 𝑚 𝑖 , maka hasil peramalan 𝐹 𝑡+1 adalah 𝑚 𝑖 2. Jika hasil fuzzyfikasi bulan ke 𝑡 adalah 𝐴 𝑖 dan hanya terdapat satu FLR pada FLRG, misalnya jika 𝐴 𝑖 → 𝐴 𝑗 dimana 𝐴 𝑖 dan 𝐴 𝑗 adalah  himpunan  fuzzy  dan  nilai  maksimum  fungsi  keanggotaan  dari 𝐴 𝑗 berada  pada interval 𝑢 𝑗 dan nilai tengah dari 𝑢 𝑗 adalah 𝑚 𝑗 , maka hasil peramalan 𝐹 𝑡+1 adalah 𝑚 𝑗 3. Jika hasil fuzzyfikasi pada bulan ke 𝑡 adalah 𝐴 𝑖 dan 𝐴 𝑖 memiliki beberapa FLR dan FLRG, misalnya 𝐴 𝑖 → 𝐴 𝑗1 , 𝐴 𝑗2 , … , 𝐴 𝑗𝑘 dimana 𝐴 𝑖 , 𝐴 𝑗1 , 𝐴 𝑗2 , … , 𝐴 𝑗𝑘 adalah  himpunan  fuzzy  dan  nilai  maksimum  fungsi keanggotaan dari 𝐴 𝑗1 , 𝐴 𝑗2 , … , 𝐴 𝑗𝑘 berada pada interval 𝑢 𝑗1 , 𝑢 𝑗2 , … , 𝑢 𝑗𝑘 dan 𝑚 𝑗1 , 𝑚 𝑗2 , … , 𝑚 𝑗𝑘 , maka hasil peramalan 𝐹 𝑡+1 adalah
𝐹 𝑡+1 = 𝑚 𝑗1 +𝑚 𝑗2 +⋯+𝑚 𝑗𝑘 𝑘 (5)
Dimana 𝑘 adalah  banyaknya  jumlah  nilai  tengah  (midpoint)  dan  untuk  mencari  nilai  tengah (𝑚 𝑖 ) pada interval himpunan fuzzy dapat digunakan persamaan berikut :
𝑚 𝑖 = (𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑖+𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 𝑖)
2 (6)

## 2.3 Perhitungan
Prinsip pengawasan pada suatu peramalan dilakukan dengan cara membandingkan hasil peramalan dengan hasil kenyataan  yang  terjadi.  Penggunaan  teknik  peramalan  yang  menghasilkan  penyimpangan  terkecil  merupakan teknik  peramalan  yang  paling  sesuai  utnuk  digunakan  [22],  Metode  AFER  (Average  Forecasting  Error  Rate) digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  kesalahan  yang  terjadi  pada  data  hasil  peramalan  terhadap  data  aktual. Berikut merupakan persamaan tentang cara perhitungan AFER.
𝐴𝐹𝐸𝑅 = |𝐴 𝑖 −𝐹 𝑖 | / 𝐴 𝑖 𝑛 𝑥 100% (7)
Pada  perhitungan  AFER, 𝐴 𝑖 merupakan  nilai  data  aktual  pada  data  ke-i  dan 𝐹 𝑖 merupakan  nilai  hasil peramalan  untuk  data  ke-i.  Adapun  n  merupakan  banyaknya  data  dan  bilangan  100%  merupakan  nilai  untuk mendapatkan hasil persentase, dengan nilai error yang semakin kecil maka tingkat akurasi dikatakan semakin baik, Tabel 2 merupakan nilai tingkat akurasi.
Tabel 2. Kritetia Penilaian AFER AFER Pengertian <10% Sangat Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
AFER Pengertian 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup >50% Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Perhitungan Metode Fuzzy time series Chen
Data yang digunakan  pada penelitian ini adalah data transaksi penjualan alat kesehatan Berupa Stik ET Kolesterol untuk  periode  bulan  Januari  2021  sampai  bulan  Desember  tahun  2022,  pada tabel  3  terlihat  jumlah    penjualan terendah sebesar 10, untuk nilai tertinggi  sebesaar 32, Sedangkan rata-rata penjualan pada periode Januari 2021 sampai Desember tahun 2022 adalah 9.
Tabel 3. Data Penjualan No. Tahun 2021 Penjualan No. Tahun 2022 Penjualan 1 Januari 18 13 Januari 26 2 Februari 26 14 Februari 32 3 Maret 14 15 Maret 18 4 April 24 16 April 27 5 Mei 10 17 Mei 12 6 Juni 28 18 Juni 23 7 Juli 20 19 Juli 16 8 Agustus 17 20 Agustus 19 9 September 12 21 September 13 10 Oktober 25 22 Oktober 27 11 November 27 23 November 32 12 Desember 16 24 Desember 22
Berdasarkan tabel 3 maka langkah penyelesaian dalam mendapatkan prediksi jumlah optimal untuk pengadaan alat kesehatan Stil ET Kolesterol sebagai berikut : a. Menentukan himpunan semesta pembicaraan Untuk  menghitung  himpunan  semesta  pembicaraan  (universe  of  discourse)  dengan  menggunakan  rumus  U yaitu U = [D min , D max ]. Sehingga diperoleh U = [10 , 32]
b. Penentuan interval dengan menggunakan metode interval berbasis rata-rata (average based), metode ini  efektif dalam penentuan panjang interval.
Menghitung semua nilai mutlak selisih antara 𝑋 𝑡+1 dan 𝑋 𝑡 (𝑡 = 1, … , 𝑛 − 1) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Mutlak Selisih Tahun 2021 Penjualan Selisih Tahun 2022 Penjualan Selisih Januari 18 8 Januari 26 6 Februari 26 12 Februari 32 14 Maret 14 10 Maret 18 9 April 24 14 April 27 15 Mei 10 18 Mei 12 11 Juni 28 8 Juni 23 7 Juli 20 3 Juli 16 3 Agustus 17 5 Agustus 19 6 September 12 13 September 13 14 Oktober 25 2 Oktober 27 5 November 27 11 November 32 10 Desember 16 10 Desember 22 0
1. rata rata nilai selisih mutlak : 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 214 24−1 = 9 2. Menentukan  setengah  dari  rata-rata  yang  diperoleh  untuk  kemudian  dijadikan  sebagai  panjang  interval dengan persamaan berikut : 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 9 2 = 4,65 = 5 3. Selanjutnya  menentukan  jumlah  interval  (bilangan  fuzzy)  yaitu  dengan  persamaan  sebagai  berikut  :
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 32−10 5 = 4,4
c. Menentukan  Himpunan  Fuzzy,  Setelah  didapatkan  jumlah  interval  dan  panjang  interval  sebesar  maka menghasilkan nilai 𝑢 1 sampai dengan 𝑢 3 yang merupakan interval dari himpunan semesta (𝑈) . Interval dari himpunan semesta (𝑈) ditunjukkan pada Tabel 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
Tabel 5. Interval dari himpunan semesta
𝒖 𝒊 𝑨 𝒊 Nilai Tengah (𝒎) 𝑢 1 =   [10 ;  15] 𝐴 1 𝑚 1 = 12,5 𝑢 2 =   [15 ;  20] 𝐴 2 𝑚 2 = 17,5 𝑢 3 =   [20 ;  25] 𝐴 3 𝑚 3 = 22,5 𝑢 4 =   [25 ;  30] 𝐴 4 𝑚 4 = 27,5 𝑢 5 =   [30 ;  35] 𝐴 5 𝑚 5 = 32,5 𝑢 6 =   [35 ;  40] 𝐴 6 𝑚 6 = 37,5 𝑢 7 =   [40 ;  45] 𝐴 7 𝑚 7 = 42,5 𝑢 8 =   [45 ;  50] 𝐴 8 𝑚 8 = 47,5 𝑢 9 =   [50 ;  55] 𝐴 9 𝑚 9 = 52,5 𝑢 10 = [55 ;  60] 𝐴 10 𝑚 10 = 57,5 𝑢 11 = [60 ;  65] 𝐴 11 𝑚 11 = 62,5 𝑢 12 = [65 ;  70] 𝐴 12 𝑚 12 = 67,5 𝑢 13 = [70 ;  75] 𝐴 13 𝑚 13 = 72,5 𝑢 14 = [75 ;  80] 𝐴 14 𝑚 14 = 77,5 𝑢 15 = [80 ;  85] 𝐴 15 𝑚 15 = 82,5 𝑢 16 = [85 ;  90] 𝐴 16 𝑚 16 = 87,5 𝑢 17 = [90 ;  95] 𝐴 17 𝑚 17 = 92,5 𝑢 18 = [95;  100] 𝐴 18
𝑚 18 = 97,5
d. Menentukan Fuzzyfikasi dan Menentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR)
Tahap selanjutnya yaitu melakukan fuzzyfikasi berdasarkan interval efektif yang diperoleh dapat ditentukan nilai  linguistik sesuai dengan  banyaknya  interval  yang terbentuk. Hasil  fuzzyfikasi pada data penjualan alat kesehatan Stik ET Kolesterol yang dinotasikan ke dalam bilangan linguistik dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Fuzzyfikasi Tahun 2021 Penjualan Fuzzyfikasi Tahun 2022 Penjualan Fuzzyfikasi Januari 18 𝐴 2 Januari 26 𝐴 4 Februari 26 𝐴 4 Februari 32 𝐴 5 Maret 14 𝐴 1 Maret 18 𝐴 2 April 24 𝐴 3 April 27 𝐴 4 Mei 10 𝐴 1 Mei 12 𝐴 1 Juni 28 𝐴 4 Juni 23 𝐴 3 Juli 20 𝐴 3 Juli 16 𝐴 2 Agustus 17 𝐴 2 Agustus 19 𝐴 2 September 12 𝐴 1 September 13 𝐴 1 Oktober 25 𝐴 4 Oktober 27 𝐴 4 November 27 𝐴 4 November 32 𝐴 5 Desember 16 𝐴 2 Desember 22 𝐴 3
Menentukan  Fuzzy Logical  Relationship (FLR) dengan  memperhatikan  fuzzy 𝐴 𝑖 dari  bulan ke  bulan untuk 1 ≤ 𝑖 ≤ 3 .  FLR  dapat  ditulis 𝐴 𝑖 → 𝐴 𝑗 ,  dimana 𝐴 𝑖 adalah  himpunan  sisi  kiri  atau  pengamatan  sebelumnya (𝐹 (𝑡−1) ) dan 𝐴 𝑗 adalah himpunan sisi kanan atau pengamatan sesudah data sebelumnya (𝐹 𝑡 ) pada time series, yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Fuzzy Logical Relationship (FLR) Tahun 2021 Tahun 2021 Fuzzy Logical Relationship (FLR) Januari Februari 𝐴 2 →   𝐴 4 Maret 𝐴 4 →   𝐴 1 April 𝐴 1 →   𝐴 3 Mei 𝐴 3 →   𝐴 1 Juni 𝐴 1 →   𝐴 4 Juli 𝐴 4 →   𝐴 3 Agustus 𝐴 3 →   𝐴 2 September 𝐴 2 →   𝐴 1 Oktober 𝐴 1 →   𝐴 4 November 𝐴 4 →   𝐴 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
Tahun 2021 Fuzzy Logical Relationship (FLR) Desember 𝐴 4 →   𝐴 2
Tabel 8. Fuzzy Logical Relationship (FLR) Tahun 2022 Tahun 2022 Fuzzy Logical Relationship (FLR) Januari 𝐴 2 →   𝐴 4 Februari 𝐴 4 →   𝐴 5 Maret 𝐴 5 →   𝐴 2 April 𝐴 2 →   𝐴 4 Mei 𝐴 4 →   𝐴 1 Juni 𝐴 1 →   𝐴 3 Juli 𝐴 3 →   𝐴 2 Agustus 𝐴 2 →   𝐴 2 September 𝐴 2 →   𝐴 1 Oktober 𝐴 1 →   𝐴 4 November 𝐴 4 →   𝐴 5 Desember 𝐴 5 →   𝐴 3
Pembentukan  Fuzzy  Logical  Relationship  Group  (FLRG)  dengan  cara  mengelompokkan  setiap  FLR  yang memiliki sisi kiri (𝐹 (𝑡−1) ) yang sama. Hasil FLR ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG)
Grup Relasi Logika Fuzzy 1 𝐴 1 → 𝐴 3 , 𝐴 4 2 𝐴 2 → 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 4 3 𝐴 3 → 𝐴 1 , 𝐴 2
4 𝐴 4 → 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 3 , 𝐴 4 , 𝐴 5 5 𝐴 5 → 𝐴 2 , 𝐴 3
e. Defuzzyfikasi,  perhitungan nilai peramalan  menggunakan  fuzzy time series chen.  Pada grup 1 mengandung fuzzy relations group 𝐴 3 , 𝐴 4 sehingga pada 𝐴 3 menggunakan nilai tengah dari 𝑢 3 (𝑚 3 )  𝑑𝑎𝑛 𝐴 4 menggunakan nilai tengah dari 𝑢 4 (𝑚 4 ) . Kemudian kedua nilai tengah tersebut dihitung rata-ratanya atau ditulis dengan 𝐹 𝑡 = 𝑚 3 +𝑚 4 2 .  Pada  pembentukan  FLRG  yang  dilakukan  sebelumnya,  didapatkan  kelompok  yang  terbentuk  yaitu sebanyak 3 grup. Hasil perhitungan nilai peramalan dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Defuzzyfikasi Grup Relasi Logika Fuzzy Rumus Peramalan (𝑭(𝒕)) Prediksi 1 𝐴 1 → 𝐴 3 , 𝐴 4 𝑚 3 + 𝑚 4 2
25 2 𝐴 2 → 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 4 𝑚 1 + 𝑚 2 +  𝑚 4 3
19 3 𝐴 3 → 𝐴 1 , 𝐴 2 𝑚 1 + 𝑚 2 2 15 4 𝐴 4 → 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 3 , 𝐴 4 , 𝐴 5 𝑚 1 + 𝑚 2 +  𝑚 3 + 𝑚 4 +   𝑚 5 5 23 5 𝐴 5 → 𝐴 2 , 𝐴 3 𝑚 2 + 𝑚 3 2 20
Hasil prediksi penjualan alat kesehatan Stik ET Kolesterol bulan  Januari 2021 sampai Desember 2022 dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Prediksi Penjualan Tahun 2021 Penjualan Prediksi Tahun 2022 Penjualan Prediksi Januari 18 Januari 26 19 Februari 26 19 Februari 32 23 Maret 14 23 Maret 18 20 April 24 25 April 27 19 Mei 10 15 Mei 12 23 Juni 28 25 Juni 23 25 Juli 20 23 Juli 16 15

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
Tahun 2021 Penjualan Prediksi Tahun 2022 Penjualan Prediksi Agustus 17 15 Agustus 19 19 September 12 19 September 13 19 Oktober 25 25 Oktober 27 25 November 27 23 November 32 23 Desember 16 23 Desember 22 20
Terlihat pada tabel 9 hasil prediksi atau jumlah optimal dari alat kesehatan Stik ET Kolesterol untuk bulan Januari tahun 2023 akan berada pada fuzzyfikasi 𝐴 3 , dengan jumlah 15 buah. Gambar 2 merupakan tampilan Plot data histori  dan data prediksi dengan menggunakan MS.Excel.

## Gambar 2. Plot Data Histori dan Data Prediksi

## 3.2 Perhitungan Ketepatan Hasil Prediksi
Perhitungan nilai ketepatan hasil prediksi akan dihitung menggunakan rumus persamaan (7), Nilai AFER (Average Forecasting  Error  Rate)  yang  diperoleh  terhadap data  alat  kesehatan  Stik  ET  Kolesterol  untuk  data  pada  bulan Januari 2021 sampai Desember 2022 sebesar 4% , jika dilhat pada tabel 10. Maka nilai AFER berada pada predikat “Sangat Baik” ini menunjukkan kinerja dari metode FTS model Chen dalam melakukan prediksi bekerja dengan sangat baik, sehingga hasil peramalan dapat digunakan oleh pihak Apotek dalam pengambilan keputusan  untuk pemesanan alat kesehatan Khususnya Stik ET Kolesterol untuk bulan berikutnya.

## 3.3 Implementasi Sistem dengan Metode FTS Model Chen
Gambaran  sistem  yang  dibangun  guna  membantu  pihak  Apotek  dalam  melakukan  prediksi  jumlah  optimal pemesanan alat kesehatan untuk periode berikutnya, adalah sebagai berikut.
a. Pertama admin akan  melakukan  login ke  sistem,  jika sudah  berhasil  maka akan tampil  halaman utama dari sistem yang terlihat pada gambar 3, yang terdiri dari 4 menu utama yakni Home, Medicines Data, Sales Data dan Prediction.
b. Admin  dapat  menginputkan  data  alat  kesehatan  pada  sistem  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4,  pertama inputkan kode alat kesehatan (mediciness code), nama alat kesehatan (mediciness name), unit dan stock
0 5 10 15 20 25 30 35 Jan u ar i F eb ru ar i M ar et A p ril Mei Ju n i Ju li A gu st u s S ep te m b er Ok tob er N ove m b er D es em b er Jan u ar i F eb ru ar i M ar et A p ril Mei Ju n i Ju li A gu st u s S ep te m b er Ok tob er N ove m b er D es em b er 2021 2022 Data History Data Prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
Gambar 4. Halaman Tampilan Tambah Data Alat Kesehatan
c. Gambar 5 merupakan tampilan halaman data penjualan, admin akan menampilkan data penjualan berdasarkan sales invoice
Gambar 5. Halaman Tampilan Data Penjualan
d. Prediksi Alat Kesehatan akan ditampilkan berdasarkan bulan yang diinginkan dan pilih nama alat kesehatan yang akan diprediksi, ini dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini.

## Gambar 6. Halaman Tampilan Prediksi Alat Kesehatan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa data histori pada bulan  Januari tahun 2021  sampai  bulan Desember tahun 2022  yang diolah menggunakan metode Fuzzy time series Model Chen diperoleh data prediksi untuk Alat Kesehatan Stik ET Kolesterol sebanyak 15. Hasil prediksi ini dapat digunakan untuk pemesanan pada periode berikutnya, karena telah dilakukan pengujian dengan menggunakan Average Forecasting Error Rate dengan nilai hasil ketepatan prediksi sebanyak 4% sehingga Fuzzy time series Model Chen dinyatakan bekerja dengan baik, selain itu metode  Fuzzy time series Model Chen memiliki tahap penyelesaian yang sederhana sehingga mudah untuk diimplementasikan ke dalam sistem.

## REFERENCES
[1] Menkes,  Peraturan  Menteri  Kesehatan  tentang  Perubahan  Kedua  atas  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  71  Tahun 2013 Tentang Pelayanan Kesehatan pada Jeminan Kesehatan Nasional. 2017.
[2] G. A. Ayu and M. Syaripuddin, “Peranan Apoteker dalam Pelayanan Kefarmasian pada Penderita Hipertensi,” J. Kedokt.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6405
dan Kesehat., vol. 15, no. 1, p. 10, 2019, doi: 10.24853/jkk.15.1.10-21.
[3] I. J. Thira, N. A. Mayangky, D. N. Kholifah, I. Balla, and W. Gata, “Peramalan Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia menggunakan Fuzzy Time Series,”  J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 18–23, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.31074.
[4] Suryani Dhebys, Yunianto Dika Rizky, and P Ade Desvin Renata Paksi, “Sistem Peramalan Hasil Panen Dan Permintaan Pasar Buah Apel Menggunakan Metode Fuzzy Time Series (Studi Kasus Dinas Pertanian Kota Batu),” in Siap, 2020, pp. 458–462.
[5] W. Widiyani, Y. Setyawan, and M. T. Jatipaningrum, “Perbandingan Metode Fuzzy Time Series-Chen Dan Weighted Fuzzy Integrated Time Series Untuk Memprediksi Data Indeks Harga Saham Gabungan,” J. Stat. Ind. dan Komputasi, vol. 7, no. 1, pp. 81–87, 2022.
[6] V. Virgianti and S. Martha, “Penerapan Fuzzy Time Series Chen Average Based Pada Peramalan Curah Hujan,”  Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter., vol. 10, no. 4, pp. 485–494, 2021.
[7] E.  Dulfitri  Eha  and  Suwanda,  “Pemodelan  Fuzzy  Time  Series  Cheng  untuk  Meramalkan  Nilai  Ekspor  Migas  di Indonesia,” Bandung Conf. Ser. Stat., vol. 3, no. 2, pp. 130–139, 2023, doi: 10.29313/bcss.v3i2.7604.
[8] Mohammad Reza febrino, Dony Permana, Syafriandi, and Nonong Amalita, “Comparison of Forecasting Using Fuzzy Time Series Chen Model and Lee Model to Closing Price of Composite Stock Price Index,” UNP J. Stat. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 74–81, 2023, doi: 10.24036/ujsds/vol1-iss2/22.
[9] D. P. Sugumonrong and A. Handinata, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Algoritma Chen,” Informatics Eng. Res. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 48–54, 2019.
[10]  A.  Ikhsanudin,  K.  Imam Santoso, and S. Wahyudiono, “Metode Fuzzy Time Series Model Chen untuk Memprediksi Jumlah Kasus Aktif Covid-19 di Indonesia,” J. Transform., vol. 18, no. 1, pp. 40–53, 2022.
[11]  Y. Yehoshua, K. Kustanto, and R. T. Vulandari, “Prediksi Penjualan Produk Promo PT. Unilever, Tbk Menggunakan Metode  Fuzzy  Time  Series,”  J.  Inf.    J.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  51–57,  2020,  doi: 10.46808/informa.v6i2.184.
[12]  L. Setiyani, “Pengujian Sistem Informasi Inventory Pada Perusahaan Distributor Farmasi Menggunakan Metode Black Box  Testing,”  Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–9,  2019,  doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.539.
[13]  G. Ngurah, M. Nata, and P. P. Yudiastra, “Fuzzy Inference System dan Fuzzy Database sebagai Kecerdasan Basis Data untuk Kontrol Stok,” J. Sist. Dan Inform., vol. 16, pp. 59–67, 2022.
[14]  J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i2.58.
[15]  B. C. Kosasih and N. Setiyawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemesanan Barang Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus: Studio Foto Kencana),” J. Algoritm. Log. dan Komputasi, vol. 3, no. 1, pp. 215–222, 2020, doi: 10.30813/j-alu.v3i1.1935.
[16]  R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari,  “Aplikasi  Peramalan  Alat  Kesehatan  Menggunakan  Single  Moving  Average,”  J. Infortech, vol. 3, no. 1, pp. 40–45, 2021, doi: 10.31294/infortech.v3i1.10397.
[17]  T. Handayani, A. H. Furqon, and S. Supriyono, “Rancang Bangun Sistem Inventori Pengendalian Stok Barang Berbasis Java  Pada  PT  Kalibesar  Artah  Perkasa,”  J.  SITECH    Sist.  Inf.  dan  Teknol.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  35–40,  2020,  doi: 10.24176/sitech.v3i1.4884.
[18]  L. J. R. Nababan, M. I. Hutapea, R. Perangin-angin, and E. N. Purba, “Aplikasi Persediaan Obat Dan Perlengkapan Alat Medis  Pada  Klinik  Hana  Kasih,”  Maj.  Ilm.  METHODA,  vol.  12,  no.  1,  pp.  32–36,  2022,  doi: 10.46880/methoda.vol12no1.pp32-36.
[19]  A. Nisa and K. Harefa, “Penerapan Metode Fuzzy Inference System Untuk Memprediksi Jumlah Pembelian Stok Barang (Studi Kasus: Toko Yanto Grosir),” J. Ilmu Komput. dan Pendidik., vol. 1, no. 4, pp. 939–953, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic.
[20]  I. Setiadi and  I. Budiarso, “Sistem Pendukung  Keputusan Pengendalian  Inventaris Barang  Atk  dengan Menggunakan Metode Fuzzy,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Ter., vol. 03, no. 03, pp. 127–142, 2023.
[21]  K. Rodiana, B. Turnip, and M. Marbun, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Obat Pada Apotek Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 4, no. Desember, pp. 139–146, 2020.
[22]  C. Rahmad, M. F. Ramadhani, and D. Puspitasari, “Peramalan Jumlah  Kedatangan  Wisatawan Mancanegara  Dengan Menggunakan  Metode  Time  Invariant  Fuzzy  Time  Series  (Studi  Kasus :  Wisata  Kabupaten  Pasuruan),”  J.  Inform. Polinema, vol. 4, no. 3, p. 195, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.206.