ISSN: 2337-7631 (Printed) ISSN: 2654-4091 (Online)

## PREDIKSI PERMINTAAN DAN PERSEDIAAN DARAH : PENDEKATAN DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Patrisius Batarius 1 dan Alfry Aristo Jansen Sinlae 2*
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandira Jl. San Juan No. 1 Penfui, Kupang
1 Email: patrisbatarius@unwira.ac.id
2 Email*: alfry.aj@unwira.ac.id

## ABSTRAK
Unit Transfusi Darah - Palang Merah Indonesia (UTD-PMI) di Kota Kupang berperan penting dalam menjaga keseimbangan antara permintaan dan persediaan kantong darah di 12 rumah sakit dan 1 klinik di wilayah tersebut. Tantangan utama yang dihadapi adalah ketidakseimbangan antara tingginya permintaan darah dan keterbatasan persediaan di UTD-PMI, yang menjadi fokus penelitian. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dilakukan untuk memprediksi permintaan dan persediaan darah. Data empat tahun terakhir menjadi dasar prediksi, dengan dua kategori utama.  Kategori  pertama,  difokuskan  pada  tahun  keempat  (2022),  menggunakan  data  dari  tiga  tahun terakhir  (2019-2021)  dan  dua  tahun  terakhir  (2020-2021),  dibandingkan  dengan  data  aktual  pada  tahun tersebut. Kategori kedua, untuk tahun kelima (2023), memanfaatkan empat jenis range data: satu tahun terakhir (2022), dua tahun terakhir (2021-2022), tiga tahun terakhir (2020-2022), dan empat tahun terakhir (2019-2022).  Akurasi  prediksi dievaluasi dengan parameter Mean Absolute Percentage  Error (MAPE). Prediksi  dilakukan  untuk  memahami  kemungkinan  data  selama  enam  bulan  ke  depan.  Meskipun  hasil prediksi  bervariasi  berdasarkan range data  yang  digunakan,  keseluruhan  prediksi  tetap  masuk  dalam kategori Good Forecast . Ini menunjukkan keberhasilan metode DES dalam mengelola ketidakseimbangan antara permintaan dan persediaan darah di UTD-PMI Kota Kupang. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat  meningkatkan  efisiensi  manajemen  dan  distribusi  darah,  memberikan  dampak  positif  terhadap pelayanan kesehatan di wilayah tersebut.
Kata kunci: DES, MAPE, UTD-PMI Kupang, permintaan darah, persediaan darah.

## ABSTRACT
The Blood Transfusion Unit of the Indonesian Red Cross (UTD-PMI) in Kupang plays a crucial role in maintaining the balance between demand and supply of blood bags in 12 hospitals and 1 clinic in the region. The main challenge faced is the imbalance between high blood demand and limited supply at UTD- PMI, which is the focus of the research. To address this issue, the study utilizes the Double Exponential Smoothing (DES) method to predict blood demand and supply. The data from the last four years serve as the basis for predictions, categorized into two main groups. The first category, focused on the fourth year (2022), utilizes data from the past three years (2019-2021) and the last two years (2020-2021), compared to the actual data for that year. The second category, for the fifth year (2023), incorporates four types of data ranges: the last year (2022), the last two years (2021-2022), the last three years (2020-2022), and the last four years (2019-2022). Prediction accuracy is evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) parameter. Predictions are made to understand the potential data for the next six months. Although prediction  results  vary  based  on  the  data  range  used,  overall  predictions  fall  within  the  Good  Forecast category. This indicates the success of the DES method in managing the imbalance between blood demand and supply at UTD-PMI in Kupang. With this approach, it is expected to enhance the efficiency of blood management and distribution, contributing positively to healthcare services in the region. Keywords: DES, MAPE, UTD-PMI Kupang, blood demand, blood supply.

## 1. PENDAHULUAN
Pasien di rumah sakit dengan jenis penyakit yang dialami membutuhkan transfusi darah setiap hari. Persedian darah di tempat-tempat penampungan kantong darah seperti rumah sakit umum dan Unit Transfusi Darah-Palang-Merah Indonesia (UTD-PMI) mengalami fluktuasi. Demikian juga yang dalami oleh UTD-PMI Kota Kupang. UTD-PMI Kota Kupang melayani permintaan darah di 12 Rumah Sakit dan 1 klinik yang berada di (Kota/Kabupaten) Kupang. Data tahun 2019 menunjukkan, tersedia 23.996 kantong darah, tahun 2020 sebanyak 21.509 kantong darah, dan tahun 2021 sebanyak 19.760 kantong darah. Namun
demikian  persediaan  darah  tersebut  masih  dianggap  kurang  sesuai  dengan  kebutuhan  pasien  yang membutuhkan transfusi darah.
Penelitian berkaitan dengan model dalam usaha menjaga keseimbangan antara permintaan darah dan  persediaan  darah  telah  dilakukan.  Penelitian  oleh  Mouncif  Chaimae,  mengintegrasikan  penelitian tentang manajemen pengumpulan darah dalam mengatasi masalah transfusi darah. Selain itu menciptakan kesadaran pengetahuan akan pengumpulan darah dan melakukan donor darah [ 1 ]. Model lain yang efisien diusulkan dalam mengelola pasokan harian kantong darah dengan ramalan permintaan harian. Model ini mengatasi kesulitan pasien dan keluarganya dalam mendapatkan darah dalam waktu singkat karena pasien kekurangan trombosit [ 2 ]. Model GAMS dibuat untuk mengatasi ketidakpastian permintaan darah dalam menentukan lokasi pusat penyediaan darah yang tidak rusak akibat terjadinya bencana [ 3 ]. Sistem Informasi juga  dimodelkan  dalam  mengelola  ketidakseimbangan  informasi  permintaan  dan  penyediaan  darah  [ 4 ]. Model  dengan  metode Epsilon-Constraint dalam  mengatasi  masalah  kompleks  berbentuk  stokastik berkaitan dengan persediaan dan permintaan darah [ 5 ]. Selain model, platform diusulkan untuk mengatur operasional  seperti  peramalan  permintaan  darah  dan  tempat  lokasi  diadakannya  donor  darah  dan pengamanan rantai pasok untuk jangka waktu yang disediakan [ 6 ].  Hal ini demi mengoptimalkan tingkat persediaan harian dan meminimalkan kedaluwarsa dan kekurangan unit darah dengan simulasi kejadian diskrit [ 7 ].
Sistem  Informasi  Manajemen  Unit  Donor  Darah  (SIMUDDA)  adalah  sistem  informasi  yang dibuat dengan dasar teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas manajemen distribusi darah yang berbasis web [ 8 ][ 9 ][ 10 ]. Sistem informasi ini meliputi manajemen donor darah, pengolahan darah hingga kantong darah diterima oleh pasien. Di Indonesia terdapat 256 UTD-PMI yang berada di seluruh kabupaten atau kota. UTD-PMI sebagai pelayanan pendistribusian darah untuk rumah sakit pemerintah dan swasta, diharapkan  mempunyai  manajemen  data  yang  akurat  dan  terkoneksi  satu  dengan  yang  lain. Meskipun SIMUDDA  telah  berjalan  di  masing-masing  daerah,  UTD-PMI  Kota  Kupang  masih  saja  mengalami kekurangan  stok  darah.  Berdasarkan  data  tahun  2021,  UTD-PMI  mengalami  kekurangan  3003  kantong darah,  tahun  2020  kekurangan  3987  kantong  darah  dan  tahun  2019  kekurangan  3522  kantong  darah. Masalah lain muncul di saat kritis dan menjadi permasalahan umum di saat pasien membutuhkan darah segera, akan tetapi persediaan terbatas di UTD-PMI Kota Kupang. Solusi yang dilakukan keluarga pasien salah satunya mencari keluarga terdekat atau pendonor sukarela untuk mendonorkan darahnya.
Permasalahan di atas perlu segera didapatkan solusi. Peramalan permintaan dan persediaan darah untuk  bulan  berikutnya  menjadi  suatu  kebutuhan  dan  sangat  urgen  untuk  dilakukan.  Penelitian  ini mengambil data dari UTD-PMI Kota Kupang sebagai studi kasus, yaitu data permintaan dan persediaan kantong darah. Data yang diambil selama 48 bulan dari tahun 2019 sampai dengan tahun 2022. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah metode Double Exponential Smoothing (DES). Metode  DES  melakukan  peramalan  pada  data  deret  waktu.  Metode  DES  sangat  efisien  dalam  proses peramalan dengan tren data. DES digunakan untuk meramal berbagai bentuk data untuk masa yang akan datang.
Single Exponential Smoothing (SES) disebut juga sebagai metode pemulusan orde pertama. SES membutuhkan dua input , pertama adalah jumlah periode sebelumnya yang diperhitungkan dan kedua, bobot diterapkan  (α)  untuk  setiap  periode. Selain  itu,  SES  digunakan  juga  untuk  rentang  peramalan  jangka pendek,  biasanya  hanya  satu  bulan  ke  depan  [ 11 ].  Proses  prediksi  metode  DES  ( Double  Exponential Smoothing )  merupakan  metode  pemulusan  orde  kedua.  DES  terdiri  dari  2  metode  yaitu  DES  dengan  1 parameter  dan  DES  dengan  2  parameter.  DES  dengan  1  parameter,  juga  dikenal  sebagai Double Exponential  Smoothing dengan  satu  parameter  dari  Brown,  sedangkah  untuk  2  parameter, Double Exponential Smoothing dengan dua parameter dari Holt. Metode DES satu parameter dari Brown maupun metode  DES  2  parameter  dari  Holt,  merupakan  metode  pemulusan  yang  berguna  untuk  mengatasi perbedaan antara data aktual dan nilai peramalan dalam situasi dengan tren pada pola datanya [ 11 ][ 12 ][ 13 ]. Penelitian yang berkaitan dengan metode DES telah dilakukan di berbagai bidang, diantaranya digunakan untuk memprediksi harga bitcoin sebagai dukungan dalam mengambil keputusan [ 14 ]. Kinerja DES  dengan  dua  parameter  pemulusan  lebih  baik    daripada  satu  parameter  pemulusan.  DES  dapat digunakan untuk meramalkan penyedia layanan cloud computing 5 tahun ke depan [ 11 ]. DES digunakan untuk peramalan penerimaan mahasiswa baru. Nilai alfa mempengaruhi hasil MAPE dari metode DES dan SES  [ 2 ].  DES  Holt  digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  pasien  di  Rumah  Sakit  khususnya  dalam pelayanan pasien BPJS dengan nilai kesalahan yang dihasilkan kurang dari 10% [ 15 ]. DES untuk peramalan persediaan  barang  dari  sejumlah  besar data  mining yang  ada.  Hasil  peramalan  bisa  digunakan  untuk menentukan  keamanan  stok  barang  dan  peramalan  persediaan  barang  [ 16 ][ 17 ].  Dalam  bidang pengembangan sektor pariwisata, metode hibrid DES digunakan untuk memprediksi kunjungan wisatawan asing ke Bali [ 18 ].  Metode DES digunakan untuk memprediksi tingkat reservasi di Hotel. Hal ini dimaksud
untuk menghitung perkiraan pengaruh pendapatan masyarakat dan indikator perekonomian suatu daerah [ 19 ].  Pengoptimalan  parameter  yang  digunakan  pada  metode  DES  layak  dipergunakan  untuk  proses peramalan pada harga minyak mentah Indonesia [ 20 ]. Peramalan akan produksi beras di Indonesia selain menggunakan  metode  eksponensial smoothing juga  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Dari perbandingan yang dilakukan, metode JST lebih akurat dari pada SES atau DES dari hasil nilai MAPE [ 21 ]. Berbagai  penelitian  yang  menggunakan  metode  DES  yang  dibahas  di  atas  lebih  pada  proses normal, yakni data sebelumnya digunakan untuk memprediksi kemunculan data dimasa yang akan datang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh range data yang digunakan untuk memprediksi permintaan dan persediaan kantong darah pada UTD-PM Kota Kupang. Metode DES digunakan dengan mempertimbangkan fluktuasi dan tren permintaan darah yang terkadang naik dan terkadang turun. Prediksi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi  dalam  2  kategori.  Kategori  pertama  untuk  memprediksi permintaan dan persediaan darah di tahun ke4 (tahun 2022). Data latih yang digunakan ada 2 jenis yaitu (1) data permintaan dan persediaan 2 tahun terakhir (tahun 2020- tahun 2021) dan (2) data latih 3 tahun terakhir (tahun 2019- tahun 2021). Hasil prediksi dibandingkan dengan hasil real permintaan dan persediaan darah di tahun 2022. Sementara kategori ke-2 memprediksi permintaan dan persediaan darah di tahun ke-5 (tahun 2023). Data latih yang digunakan dengan mencoba beberapa range data mulai dari data permintaan dan persediaan  darah  1  tahun  terakhir  (tahun  2022),  data  permintaan  dan  persediaan  darah  2  tahun  terakhir (tahun 2021- tahun 2022), data permintaan dan persediaan darah 3 tahun terakhir (tahun 2020 – tahun 2022) dan data permintaan dan persediaan darah 4 tahun terakhir (tahun 2019-tahun 2022). Kategori ke-1 dan ke- 2 menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dalam perhitungan tingkat akurasinya.

## 2. MATERI DAN METODE

## Metode Penelitian
Langkah-langkah dalam penelitian ini meliputi:
a. Penelitian  ini  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  dengan  melakukan  pengamatan,  survei  dan wawancara langsung dengan pihak UTD-PMI Kota Kupang.
b. Pengumpulan data Hasil  wawancara  dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data.  Data-data  permintaan  dan  persediaan darah dikumpulkan dari UTD-PMI.
c. Preprocessing data
Proses  ini  dilakukan  untuk  memfilter  data-data  yang  dibutuhkan  seperti  jumlah  data  per  bulan selama  4  tahun  (48  bulan)  baik  jumlah  data  permintaan  darah  maupun  jumlah  data  persediaan darah.
d. Seleksi data
Proses ini dilakukan untuk mengambil  data permintaan dan persediaan  darah saja setiap bulan selama 4 tahun terakhir.
e. Penerapan metode DES
Metode  DES  diterapkan  untuk  memprediksi  permintaan  darah  dan  persediaan  darah  dengan berbagai ukuran range data latih.
f. Analisis
Analisis  digunakan  untuk  mengetahui range data  latih  yang  digunakan  dengan  nilai  alfa  yang cocok dalam menentukan prediksi permintaan dan persediaan darah selanjutnya.
g. Kesimpulan Berupa  usulan  metode  DES  dengan range dan  nilai  alfa  yang  sesuai  dalam  memprediksi permintaan darah dan persediaan darah.

## Prediksi Menggunakan DES
Salah satu uraian yang sering digunakan tentang metode DES yakni teknik peramalan waktu yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data runtun waktu [ 22 ][ 23 ]. Rumus yang digunakan pada metode DES ditunjukkan pada Persamaan 1 hingga Persamaan 5 , sebagai berikut: Pemulusan Tunggal : 𝑆 𝑡 ′ =  𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′ (1)
Pemulusan Ganda : 𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′ (2)
Pemulusan Total : 𝑎 𝑡 = 𝑆 𝑡 ′ + (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) = 2𝑆 𝑡 ′ (3)
Pemulusan Tren : 𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) (4)
Peramalan : 𝐹 𝑡−𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 (5)

## Keterangan:
𝑆 𝑡 ′ = nilai pemulusan tunggal, 𝑆 𝑡 ′′ = nilai pemulusan ganda, 𝑎 𝑡 = pemulusan total,
𝑏 𝑡 = pemulusan tren,
𝐹 𝑡−𝑚 = nilai ramalan, 𝑚 = periode masa mendatang, 𝛼  = konstanta  dengan  nilai antara 0 dan 1, 𝑋 𝑡 = nilai aktual pada periode t, t = periode.

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Untuk mengetahui akurasi dari perhitungan metode DES, salah satu parameter yang digunakan adalah  dengan  menghitung error .  MAPE  dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu, kemudian kesalahan persentase absolut tersebut dirata-ratakan. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE dapat dihitung dengan Persamaan 6 sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑋 𝑡 − 𝐹̂ 𝑡 | 𝑋 𝑡 𝑛 𝑡=1 ∗ 100 (6)
Keterangan: 𝑛 = jumlah observasi, 𝑋 𝑡 = nilai aktual pada waktu t, dan 𝐹̂ 𝑡 = nilai perkiraan pada waktu t
Tabel 1. Forecasting Accuracy Scale Nilai MAPE Keterangan Akurasi Less than 10% Highly accurate 11% to 20% Good forecast 21% to 50% Reasonable forecast More than 51% Inaccurate forecast

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari UTD-PMI 4 tahun terakhir, dari tahun 2019-2022. Tabel 2 dan Tabel 3 menunjukkan data permintaan dan data persediaan darah dalam satuan kantong darah. Prediksi permintaan dan persediaan darah dibuat dengan menggunakan 2 kategori. Kategori pertama, untuk memprediksi permintaan dan persediaan darah di tahun ke-4 (tahun 2022). Data latih yang digunakan dibagi dalam 2 range data yaitu data latih 3 tahun terakhir  (2019-2021) dan data latih 2 tahun terakhir (tahun 2020-tahun 2021). Hasil prediksi dibandingkan dengan data real untuk 6 bulan di tahun 2022. Perhitungan berikutnya memprediksi permintaan dan persediaan darah di tahun 2023 untuk 6 bulan ke depan.
Kategori kedua, yaitu memprediksi permintaan dan persediaan darah di tahun 2023. Data latih yang  digunakan  ada  4  jenis  yaitu,  data  permintaan  dan  persediaan  1  tahun  terakhir  (tahun  2022),  data permintaan dan persediaan 2 tahun terakhir (tahun 2021-tahun 2022), data permintaan dan persediaan 3 tahun terakhir (tahun 2020-tahun 2022) dan data permintaan dan persediaan 4 tahun terakhir (tahun 2019- tahun  2022).  Hasil  prediksi  permintaan  dan  persediaan  darah  dibandingkan  menggunakan  parameter akurasi MAPE [ 24 ].
Tabel 2. Data Permintaan Darah Pada UTD-PMI Bulan Permintaan Darah (Kantong) 2019 2020 2021 2022 Januari 2737 2639 1496 2304 Februari 2777 1666 1581 2321 Maret 2259 1711 1957 1483 April 1962 2635 2002 3234 Mei 2131 2516 1959 3268 Juni 2260 2113 2016 2278 Juli 2487 2135 2189 2301 Agustus 2122 1873 1644 2381 September 2319 2162 1668 2510 Oktober 2273 2538 2117 2271 November 2194 1837 2184 2435 Desember 1997 1671 1950 2537 Total 27.518 25.496 22.763 29323

## Tabel 3. Data Persediaan Darah Pada UTD-PMI
Bulan Persediaan Darah (Kantong) 2019 2020 2021 2022 Januari 2412 2349 1263 2036 Februari 2413 1348 1315 2025 Maret 2051 1306 1637 1230 April 1717 2253 1715 2870 Mei 1903 2216 1626 3014 Juni 2036 1792 1818 1860 Juli 2102 1743 2125 1940 Agustus 1803 1517 1506 1990 September 2010 1853 1395 2119 Oktober 1941 2186 1816 1961 November 1929 1533 1874 2104 Desember 1679 1413 1670 2097 Total 23.996 21.509 19.760 25.246
Prediksi Permintaan Darah Tahun 2022
Prediksi permintaan darah menggunakan data latih 3 tahun sebelumnya (2019-2021) dan 2 tahun sebelumnya (2020-2021). Tabel 4 dan Gambar 1 menunjukkan perbandingan data real dari Januari sampai Juni 2022 dengan hasil prediksi menggunakan metode DES.
Gambar 1. Grafik hasil perbandingan data real dengan data hasil prediksi
Tabel 4. Perbandingan data real dengan data hasil prediksi permintaan darah 2022
Bulan Data Real Data prediksi permintaan darah Berdasarkan data latih 3 tahun terakhir Berdasarkan data latih 2 tahun terakhir Jan-22 2304 1935 1918 Feb-22 2321 1923 1903 Mar-22 1483 1912 1888 Apr-22 3234 1901 1873 May-22 3268 1889 1858
Perbandingan nilai alfa dan MAPE untuk nilai prediksi permintaan darah berdasarkan data 2 tahun terakhir (2020-2021) dan 3 tahun terakhir (2019-2021) ditunjukkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Akurasi data permintaan darah untuk data prediksi tahun 2022
Nilai alfa MAPE (%) MAPE (%) Data latih 2019-2021 Data latih 2020-2021 0,1 14,09 17,76 0,2 14,8 18,18
0,3 15,92 19,45 0 1000 2000 3000 4000 Jan-22 Feb-22 Mar-22 Apr-22 May-22 Jun-22 Grafik perbandingan data real dengan hasil prediksi permintaan darah Data real (2022) 3 tahun terakhir (2019-2021
2 tahun terakhir (2020-2021)
0,4 17 20,3 0,5 17,15 20,16 0,6 17,66 20,72 0,7 19,1 22,73 0,8 21,25 25,63 0,9 23,73 28,45
Prediksi Persediaan Darah Tahun 2022
Prediksi persediaan darah, menggunakan proses pada prediksi permintaan darah tahun 2022, yaitu menggunakan data latih 3 tahun sebelumnya (2019-2021) dan data 2 tahun sebelumnya (2020-2021). Tabel 6 dan Gambar 2 menunjukkan perbandingan data real dari Januari sampai Juni 2022 dengan hasil prediksi persediaan darah.
Gambar 2. Grafik prediksi persediaan darah berdasarkan data latih 3 tahun terakhir (tahun 2019-tahun 2021)
Tabel 6. Perbandingan data real dengan data hasil prediksi persediaan darah 2022
Bulan Data Real Persediaan Darah Data prediksi persediaan darah Berdasarkan data latih 3 tahun terakhir (2019-2021) Berdasarkan data latih 2 tahun terakhir (2020-2021) Jan-22 2036 1629 1738 Feb-22 2025 1619 1742 Mar-22 1230 1608 1746 Apr-22 2870 1598 1749 May-22 3014 1588 1753
Perbandingan nilai alfa dan MAPE untuk nilai prediksi persediaan darah berdasarkan data 2 tahun terakhir (2020-2021) dan 3 tahun terakhir (2019-2021) ditunjukkan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Akurasi data persediaan darah untuk data peramalan tahun 2022
Nilai alfa MAPE (%) MAPE (%) Data latih 2019-2021 Data latih 2020-2021 0,1 15,24 20,92 0,2 15,87 20,91 0,3 16,64 21,22 0,4 17,43 21,46 0,5 17,83 21,24 0,6 17,71 21,03 0,7 18,36 21,59 0,8 20,83 24,81 0,9
23,04 27,41 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Jan-22 Feb-22 Mar-22 Apr-22 May-22 Jun-22 Grafik perbandingan data real dengan hasil prediksi persediaan darah Data real (2022) 3 tahun terakhir (2019-2021
2 tahun terakhir (2020-2021)

## Prediksi Permintaan dan Persediaan Darah Untuk Tahun 2023
Gambar 3 menunjukkan perbedaan antara hasil prediksi permintaan darah dengan 4 kategori data latih yang digunakan. Gambar 4 menunjukkan untuk data persediaan darah dengan 4 kategori data latih. Tabel 8 dan  Tabel 9 menunjukkan  tingkat  akurasi  dari  4  kategori  data  latih  yang  digunakan  untuk memprediksi data permintaan dan persediaan darah di bulan Januari sampai Juni 2023.
Gambar 3. Perbandingan prediksi permintaan darah tahun 2023 Gambar 4. Perbandingan prediksi persediaan darah tahun 2023 Tabel 8. Perbandingan tingkat akurasi 4 kategori data latih untuk permintaan darah Alfa MAPE (%) Data Latih 4 tahun Data Latih 3 tahun Data Latih 2 tahun Data Latih 1 tahun 0,1 14,08 16,52 14,96 14,25 0,2 15,32 17,71 17 16,37 0,3 16,49 19,01 18,42 18,08 0,4 17,48 19,82 18,96 18,98 0,5 17,72 19,89 18,82 19,74 0,6 18,32 20,57 19,61 20,23 0,7 20,08 22,81 21,99 22,81 0,8 22,43 25,72 24,97 25,53 0,9 24,86 28,35 27,76 27,52
Tabel 9. Perbandingan tingkat akurasi 4 kategori data latih untuk prediksi persediaan darah
Alfa MAPE (%) Data Latih 4 tahun Data Latih 3 tahun Data Latih 2 tahun Data Latih 1 tahun 0,1 15,49 18,82 16,37 16,62 0,2 16,83 19,98 17,24 19,02 0,3 17,71 20,71 17,65 20,83 0,4 18,5 21,2 18,32 21,7 0,5 18,95 21,34 18,74 22,48 0,6 19,01 21,5 18,99 22,63 0,7 20,44 23,2 20,97 26,08 0,8 23,19 26,47 23,97 29,45 0,9 25,55 29,04 26,37 32,02
Untuk memprediksi data di tahun 2022, penggunaan data latih 3 tahun terakhir dan 2 tahun terakhir tingkat  akurasinya  masuk  dalam  kategori Good  forecast (nilai  MAPE  11%  -  20%).  Hasil  ini  dapat dibandingkan dengan hasil data real tahun 2022. Berdasarkan grafik pada Gambar 1 , Tabel 2 , dan Tabel 3 di  atas,  metode  DES  yang  digunakan  lebih  akurat  dengan  menggunakan  data  latih  3  tahun  terakhir
2300 2350 2400 2450 2500 2550 2600 2650 2700 2750 Jan-23 Feb-23 Mar-23 Apr-23 May-23 Jun-23 Jum la h (k ant ong ) Grafik Perbandingan Hasil Prediksi Permintaan Darah
Data latih 4 tahun terakhir MAPE = 14,08
Data latih 3 tahun terakhir MAPE = 16,52 Data Latih 2 tahun terakhir MAPE = 14,98
Data latih 1 tahun terakhir MAPE = 14,25 1950 2000 2050 2100 2150 2200 2250 2300 2350 Jan-23 Feb-23 Mar-23 Apr-23 May-23 Jun-23 Jum la h (k ant ong ) Grafik perbandingan Hasil Prediksi Persediaan Darah 2023
Data latih 4 tahun terakhir MAPE = 15,49 Data latih 3 tahun terakhir MAPE = 18,82 Data Latih 2 tahun terakhir MAPE = 16,37
Data latih 1 tahun terakhir MAPE = 16,62
dibandingkan data latih 2 tahun terakhir. Selisih data hasil prediksi dengan nilai data real tahun 2022 terlihat pada Tabel 9 .
Data real permintaan darah dan persediaan darah dari bulan Januari sampai Juni 2022 digunakan sebagai  pembanding  dengan  data  hasil  prediksi  menggunakan  metode  DES.  Hasil  prediksi  permintaan darah dengan data latih 3 tahun terakhir nilai akurasinya di bawah 20%. Sesuai dengan Tabel 1 , bahwa jika berada di bawah 20 % (11% - 20%), maka masuk dalam kategori Good forecast . Dari 2 jenis data latih yang digunakan, penggunaan data latih 3 tahun terakhir lebih baik dibandingkan menggunakan data latih 2 tahun terakhir. Data prediksi untuk persediaan darah, penggunaan data latih 3 tahun terakhir lebih baik satu tingkat menggunakan data latih 2 tahun terakhir. Penggunaan data latih 3 tahun terakhir nilai prediksinya masuk kategori good forecast , sedangkan penggunaan data latih 2 tahun terakhir masuk dalam kategori reasonable  forecast .    Hasil  prediksi  permintaan  dan  persediaan  darah  di  tahun  2023  menggunakan  4 kategori data latih. Berdasarkan hasil pada grafik yang ditampilkan pada Gambar 3 dan 4 , terlihat selisih yang besar antara data latih 2 tahun terakhir dengan data latih 4 tahun, 3 tahun dan 2 tahun. Tingkat akurasi yang paling baik terletak pada kategori dengan data latih 4 tahun terakhir.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  DES  yang  digunakan  untuk  memprediksi  permintaan  dan  persediaan  kantong  darah dipengaruhi  oleh range data  latih  yang  digunakan.  Berdasarkan  pola  data  yang  ada  untuk  prediksi selanjutnya bisa dikatakan bahwa makin besar range data latih yang digunakan belum menjamin tingkat akurasi  yang  baik.  Demikian  juga  jika  data  latih  yang  digunakan  dengan range kecil,  tidak  menjamin tingkat akurasi yang baik. Dalam penelitian ini, tingkat akurasi untuk prediksi di tahun 2023 (6 bulan ke depan) masih dalam kelompok good forecast .
Saran pengembangan untuk penelitian selanjutnya adalah melibatkan analisis lebih lanjut terkait optimalisasi range data  latih.  Metode  eksperimen  yang  cermat  dapat  dilibatkan  untuk  mengidentifikasi batasan optimal pada ukuran range data latih  yang dapat  meminimalkan kesalahan prediksi. Selain  itu, mempertimbangkan  teknik  pengelolaan outlier dan  penanganan  tren  non-linear  dapat  menjadi  langkah tambahan untuk meningkatkan kinerja model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. Mouncif and A. Bellabdaoui, “Blood collection supply chain management: A critical review and future perspective,” in 6th International Conference on Optimization and Applications, ICOA 2020 - Proceedings ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Apr.  2020.  doi: 10.1109/ICOA49421.2020.9094514 .
[2] H. Himawan and P. D. Silitonga, “Journal of Critical Reviews COMPARISON OF FORECASTING ACCURACY RATE OF EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD ON ADMISSION OF NEW STUDENTS,” 2019, doi: 10.31838/jcr.07.02.50 .
[3] S. Ghasemi, “The Location Allocation Problem of After Disaster Blood Supply Chain,” in 2019 15th Iran  International  Industrial  Engineering  Conference  (IIIEC) ,  2019,  pp.  127 – 131.  doi: 10.1109/IIIEC.2019.8720635 .
[4] F. Lestari, U. Ulfah, F. R. Aprianis, and S. Suherman, “Inventory Management Information System in  Blood  Transfusion  Unit,”  in IEEE  International  Conference  on  Industrial  Engineering  and Engineering  Management ,  IEEE  Computer  Society,  Jan.  2019,  pp.  268 – 272.  doi: 10.1109/IEEM.2018.8607557 .
[5] M. Naghipour and M. Bashiri, “Designing a Bi -Objective Stochastic Blood Supply Chain Network in a Disaster,” in Proceedings of 2019 15th Iran International Industrial Engineering Conference, IIIEC 2019 ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  May  2019,  pp.  171 – 177.  doi: 10.1109/IIIEC.2019.8720727 .
[6]  P. A. J. Sandaruwan, U. D. L. Dolapihilla, D. W. N. R. Karunathilaka, W. A. D. T. L. Wijayaweera, W. H. Rankothge, and N. D. U. Gamage, “Towards an Efficient and Secure Blood Bank Management System,” in IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference, R10-HTC , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2020. doi: 10.1109/R10-HTC49770.2020.9356980 .
[7] S. Abdelall, D. Baroud, S. Alalamy, I. Alrass, and S. Agha, “The use of discrete event simulation for optimal performance of blood banks (A Case Study of Al- Shifa Central Blood Bank),” in Proceedings -  2020  International  Conference  on  Assistive  and  Rehabilitation  Technologies,  iCareTech  2020 , Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Aug.  2020,  pp.  36 – 40.  doi: 10.1109/ICARETECH49914.2020.00014 .
[8]  J. Simarmata et al. , Pengantar Teknologi Informasi , 1st ed., vol. 1. Medan: Yayasan Kita Menulis,
Vol. 12 No. 1, Maret 2024, pp. 1~9 DOI: 10.35508/jicon.v12i1.12798
2021. [Online]. Available: https://kitamenulis.id/2021/02/10/pengantar-teknologi-informasi/ .
[9]  R. Febriani et al. , Konsep Dasar ICT dalam Aplikasi Sistem Komputer dan Layanan Internet , 1st ed. Bandung: CV. Widina Media Utama, 2023.
[10] A. A. J. Sinlae, D. Alamsyah, L. Suhery, and F. Fatmayati, “Classification of Broadleaf Weeds Using a Combination of K- Nearest Neighbor (KNN) and Principal Component Analysis (PCA),” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 93 – 100, 2022. doi: 10.33395/sinkron.v7i1.11237 .
[11] A.  C.  Adamuthe,  R.  A.  Gage,  and  G.  T.  Thampi,  “Forecasting  cloud  computing  using  double exponential smoothing methods,” in ICACCS 2015 - Proceedings of the 2nd International Conference on  Advanced  Computing  and  Communication  Systems ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers Inc., Nov. 2015. doi: 10.1109/ICACCS.2015.7324108 .
[12]  M. Lukman et  al. , “Forecasting  Product  Selling Using Single Exponential  Smoothing  and Double Exponential Smoothing Methods,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 662, no. 3, p. 032031, Nov. 2019, doi: 10.1088/1757-899X/662/3/032031 .
[13] NCSS and LLC, “Exponential Smoothing – Trend & Seasonal,”
[14] F. Liantoni and A. Agusti, “Forecasting Bitcoin using Double Exponential Smoothing Method Based on Mean Absolute Percentage Error,” JOIV  Int. J. Informatics Vis. , vol. 4, no. 2, pp. 91 – 95, May 2020, doi: 10.30630/JOIV.4.2.335 .
[15] R. Anggrainingsih, A. Prabanuadhi, and S. P. Yohanes, “Forecasting the Number of Patients at RSUD Sukoharjo  Using  Double  Exponential  Smoothing  Holt,”  in Proceeding  -  2018  International Conference on ICT for Rural Development: Rural Development through ICT: Concept, Design, and Implication, IC-ICTRuDEv 2018 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Jul. 2018, pp.
54 – 58. doi: 10.1109/ICICTR.2018.8706850 .
[16] E.  Hasmin  and  N.  Aini,  “Data  Mining  for  Inventory  Forecasting  Using  Double  Exponential Smoothing  Method,” 2020  2nd  Int.  Conf.  Cybern.  Intell.  Syst.  ICORIS  2020 ,  Oct.  2020,  doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320765 .
[17] R. Mumpuni, Sugiarto, and R. Alhakim, “Design and implementation of inventory forecasting system using  double  exponential  smoothing  method,”  in Proceeding  -  6th  Information  Technology International Seminar, ITIS 2020 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, pp. 119 – 124. doi: 10.1109/ITIS50118.2020.9321038 .
[18] S. Hansun, M. B. Kristanda, Subanar, C. R.  Indrati, and T. Aryono, “Forecasting domestic tourist arrivals to Bali: H- WEMA approach,” in Proceedings of 2019 5th International Conference on New Media Studies, CONMEDIA 2019 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2019, pp. 121 – 124. doi: 10.1109/CONMEDIA46929.2019.8981825 .
[19] Ramadiani, R. Syahrani, I. F. Astuti, and Azainil, “Forecasting the number of airplane passengers uses the double and the triple exponential smoothing method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1524, no. 1, p. 012051, Apr. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012051 .
[20] N.  D.  Saputra,  A.  Aziz,  and  B.  Harjito,  “Parameter  optimization  of  Brown’s  and  Holt’s  double exponential smoothing using golden section method for predicting Indonesian Crude Oil Price (ICP),” in Proceedings  -  2016  3rd  International  Conference  on  Information  Technology,  Computer,  and Electrical Engineering, ICITACEE 2016 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2017, pp. 356 – 360. doi: 10.1109/ICITACEE.2016.7892471 .
[21] G. Airlangga, A. Rachmat, and D. Lapihu, “Comparison of exponential smoothing and neural network method  to  forecast  rice  production  in  Indonesia,” TELKOMNIKA  (Telecommunication  Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 3, pp. 1367 – 1375, Jun. 2019, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.V17I3.11768 .
[22] L.  S.  Trend  and  D.  E.  Smoothing,  “Exponential  Smoothing  – Trend,”  NCSS,  LLC.  All  Rights Reserved., pp. 1 – 7.
[23] A. Seasonality and M. Seasonality, “Exponential Smoothing – Trend & Seasonal,” NCSS Statistical Software, pp. 1 – 8.
[24] C. Y. Jerandu, P. Batarius, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi Kualitas Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Warna  Hue,  Saturation,  dan  Value (HSV),” Build.  Informatics,  Technol.  Sci.  4  (3),  1536− ,  vol.  1547,  2022.  doi: https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2613 .