## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  128-135 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Kuantitas Penggunaan Obat pada Layanan Kesehatan Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network
Fajrul Khairati 1  , Hasdi Putra 2
1 Universitas Adzkia Padang
2 Departemen Sistem Informasi Universitas Andalas Padang
khairatif@gmail.com

## Abstract
Prediction  of  the  amount  of  drug  use  at  public  health  centers  is  needed  to  ensure  the  availability  of  drugs  for  patients  in service quality management. A good prediction of the amount of medicine needed helps the quality of development planning in the health sector. Scientific developments in the field of Artificial Intelligence (AI) deliver a variety of the best techniques for  making  predictions.  By  adopting  the  workings  of  neural  networks  (neurons)  in  the  human  brain  or  Artificial  Neural Network  (ANN),  the  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  algorithm  is  one  of  the  best  algorithms  in  making predictions,  including  predicting  drug  use  in  health  services.  The  problem  of  this  research  is  how  to  design  the  best architectural  model  such  as  the  number  of  neurons  in  the  input  layer,  hidden  layer  and  other  parameters  so  as  to  produce predictions  with  optimal  accuracy.  This  study  aims  to  develop  an  ANN  architectural  design  with  the  Backpropagation algorithm  to  predict  the  need  for  drug  use.  The  data  used  is  data  on  drug  use  reports  from  2015  to  2021  at  the  Andalas Community  Health  Center  (Puskesmas)  Padang  City.  The  steps  taken  to  predict  are;  collect  data,  pre-process  data  and perform  analysis,  design  ANN  architecture,  make  predictions.  Learning  using  the  backpropagation  algorithm  through  the initial weight initialization process, activation stage,  weight training (weight change) and iteration stage.  The proportion of the amount of data used for training is 70% data and 30% for testing data. The results of this study indicate that the best ANN architecture is 12-12-1 with an accuracy of predicting the quantity of drug use reaching 97.87% for paracetamol with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.13%. The prediction results become a reference  for the Puskesmas and the Health Office for service planning and development.
Keywords: Prediction, Drug Use, Artificial Neural Network, Backpropagation, Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## Abstrak
Prediksi jumlah penggunaan obat pada pusat kesehatan masyarakat sangat dibutuhkan untuk menjamin ketersediaan obat bagi pasien  dalam  manajemen  kualitas  pelayanan.  Prediksi  yang  baik  terhadap  jumlah  obat  yang  dibutuhkan  turut  membantu kualitas  perencanaan  pembangunan  di  sektor  kesehatan.  Perkembangan  keilmuan  bidang  Artificial  Intelligence  (AI) mengantarkan variasi teknik terbaik untuk melakukan prediksi. Dengan mengadopsi cara kerja jaringan syaraf ( neuron ) pada otak  manusia  atau  Artificial  Neural  Network  (ANN),  maka  Algoritma  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  menjadi salah  satu  algoritma  terbaik  dalam  melakukan  prediksi,  termasuk  dalam  prediksi  penggunaan  obat  dalam  pelayanan kesehatan.  Masalah  penelitian  ini  adalah  bagaimana  merancang  model  arsitektur  terbaik  seperti  jumlah  neuron  pada  input layer,  hidden  layer  dan  parameter  lainnya  sehingga  menghasilkan  prediksi  dengan  akurasi  yang  optimal.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  rancangan  arsitektur  ANN  dengan  algoritma  Backpropagation  untuk  untuk  memprediksi kebutuhan penggunaan obat. Data yang digunakan adalah data laporan pemakaian obat tahun 2015 sampai dengan 2021 pada Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas)  Andalas  Kota  Padang.  Tahapan  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  adalah; mengumpulkan  data,  pre-processing  data  dan  melakukan  analisis,  merancang  asrsitektur  ANN,  melakukan  prediksi. Pembelajaran menggunakan algoritma backpropagation melalui proses insialisasi bobot awal, tahap aktivasi, weight training (perubahan  bobot) dan  tahap  iterasi.  Proporsi  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  training  adalah  70%  data  dan  30%  untuk data  testing.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  arsitektur  ANN  terbaik  adalah  12-12-1  dengan  akurasi  prediksi kuantitas  penggunaan  obat  mencapai  97.87%  untuk  parasetamol  dengan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar 2.13%. Hasil prediksi menjadi rujukan bagi Puskesmas dan Dinas Kesehatan untuk perencanaan dan pengembangan layanan.
Kata  kunci: Prediksi,  Pemakaian  Obat,  Artificial  Neural  Network,  Backpropagation,  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  Artificial  Neural  Network  (ANN) sangat  memungkinkan  untuk  melakukan  prediksi  [ 1 ]. Dari  data  yang  ada  pada  sistem  informasi  [ 2 ],  bisa dilakukan pengolahan sehingga menghasilkan
informasi  dan  pengetahuan  menggunakan  Machine Learning  atau  pembelajaran  mesin.  Himpunan  data atau  data  set  bisa  dilatih  agar  mengenali  pola  tertentu sehingga  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk memperoleh  insight  atau  pengetahuan  baru  dalam mengambil kebijakan [ 3 ].
Artificial  Neural  Network  (ANN)  merupakan  salah satu  metode  terbaik  dalam  memprediksi,  termasuk memprediksi  kebutuhan  obat  [ 4 ].  Cara  kerja  yang dilakukan  dengan  mengadopsi  jaringan  syaraf  pada ANN  dapat  dilakukan  dengan  beragam  model  seperti Multilayer  Perceptron  (MLP),  Deep  Neural  Network (DNN),  Generalized  Regeression  Neural  Network (GRNN) atau Monotonic MLP [ 5 ], [ 6 ]. Namun Neural Network  memiliki  masalah  dalam  penentuan  jumlah neuron  dan  hidden  layer  optimal  pada  model arsitekturnya  [ 7 ].  Jumlah  neuron  pada  input  layer, hidden  layer  dan  output  layer  perlu  dirancang sedemikian  rupa  sehingga  menghasilkan  prediksi terbaik [ 8 ].
Modifikasi  ANN  sudah  dilakukan  oleh  beragam peneliti dengan menggunakan algoritme tertentu untuk melakukan training data seperti algoritme Backpropagation  [ 9 ],  Particle  Swarm  Optimization [ 10 ],  K-Means  [ 6 ]  dan  lain-lain.  Jumlah  input  layer, hidden  layer  dan  output  layer  yang  diterapkan  pada riset terdahulu berbeda untuk masing-masing algoritme agar  menghasilkan  prediksi  terbaik  dari  data  yang diolah.  Performa  dari  kemampuan  prediksi  dapat diukur  dari  akurasi,  presisi,  MAPE  atau  Mean Absolute  Percentage  Error,  dan  lain-lain    [ 11 ]. Algoritme  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN) adalah salah satu jenis Artificial Neural Network [ 12 ]. Prinsip dasar BPNN adalah mempelajari sampel input, menilai  kesalahan,  memodifikasi  bobot  dan  nilai ambang  batas  untuk  mengurangi  kesalahan,  dan kemudian mengulangi berkali-kali untuk mendapatkan hubungan  pemetaan  yang  optimal  [ 13 ].  BPNN  terdiri dari banyak lapisan, termasuk lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran [ 14 ].
Masalah  yang  akan  diselesaikan  dengan  penggunaan ANN  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang model  arsitektur  terbaik  dan  melakukan  prediksi kebutuhan  obat  pada  Pusat  Kesehatan  Masyarakat (Puskesmas) Andalas Kota Padang, Provinsi Sumatera Barat. Puskesmas memerlukan prediksi kebutuhan obat untuk  manajemen  obat  agar  dapat  mengoptimalkan layanan kesehatan [ 9 ]. Menggunakan prediksi kebutuhan  obat  yang  akurat,  Puskesmas  dan  institusi kesehatan  menjadi  lebih  mudah  untuk  mengelola persediaan  obat,  mengantisipasi  kelangkaan  [ 15 ], mengefisiensikan  anggaran  ataupun  menghindari kadaluarsa  untuk  mengoptimalkan  layanan  [ 16 ]. Apalagi  kelangkaan  obat  merupakan  situasi  kritis dalam layanan kesehatan yang harus diantisipasi secara baik  [ 17 ].  Sehingga  pihak  manajemen  rumah  sakit harus  melengkapi  sistem  informasi  manajemen  rumah sakit dengan prediksi kebutuhan obat untuk pelayanan kesehatan yang maksimal [ 15 ].
Penelitian  penerapan  ANN  Backpropagation  sudah dilakukan pada beragam keperluan. Prediksi permintaan  garam  pada  PT.  Kurnia  Garam  Sejahtera Kota  Padang,  dimana  hasil momentum yang didapatkan  adalah  3-9-1  dan  hasil  prediksi  yang
optimal adalah 0,98946 [ 18 ]. Prediksi produksi padi di Sumatera  Barat  diperoleh  berupa  rancangan  optimal untuk  melakukan  prediksi  menggunakan  multilayer dengan  tingkat  akurasi  mencapai  88,14%  atau  dengan tingkat  error  11,86%  [ 19 ].  Pada  saat  melakukan konfigurasi  ANN  [ 20 ]  menguraikan  tentang  nilai-nilai pada  variable  pada  proses  prediksi  kebutuhan  obat. Nilai  seperti  jumlah  hidden  layer,  target  momentum, learning  rate,  maksimum  epoch  juga  dijelaskan. Konfigurasi  yang  dilakukan  dengan  variasi  nilai parameter menjadikan pengembangan arsitektur neural network  sebagai  salah  satu  hal  penting  untuk  dapat menghasilkan prediksi terbaik.
Pada bidang  kesehatan,  khususnya  prediksi  kebutuhan obat [ 21 ] telah menganalisis penggunaan Backpropagation  dalam  memprediksi  kebutuhan  obat. Hasil  yang  prediksi  yang  diperoleh  mencapai 88,0356%  atau  MAPE  11,0964%  dengan  epoch  900 dan  learning  rate  0,001  dengan  jumlah  neuron sebanyak  9  (sembilan).  Prediksi  kebutuhan  stok  obat pada  Puskesmas  Dumai  Barat  menggunakan  metode jaringan saraf tiruan backpropagation untuk menentukan  kebutuhan  obat,  akurasi  88,10426%  atau nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) 11,9644% dan  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  adalah 0,10426  [ 22 ].  Pada  Puskesmas  yang  sama,  [ 23 ],  [ 1 ] melakukan  prediksi  kebutuhan  obat  menggunakan metode Learning Vector Quatization. Hasil prediksinya menunjukkan akurasi yang tidak jauh lebih baik  dari  Backpropagation  yaitu  78.57%.  Data  yang diolah  dengan  perbandingan  56  data  latih  dan  14  data uji,  atau  dengan  kata  lain  80%  data  latih  berbanding 20% data uji. Arstitektur terbaik yang diperoleh adalah dengan  6  neuron  pada  input  layer,  10  neuron  pada hidden layer dan 10 neuron pada output layer. Hasil ini semakin  mempertegas  bahwa  menggunakan  Neural Network  masih  lebih  baik  10%  seperti  pada  [ 21 ]  atau [ 22 ].
Pada  penerapan  prediksi,  konfigurasi  arsitektur  neural network sangat mempengaruhi akurasi yang dilakukan. Pengaruh  jumlah  hidden  layer  dalam  melakukan prediksi pada kebutuhan obat captopril dan paracetamol  di  rumah  sakit,  dengan  jumlah  neuron hidden  layer  50  dan  75  berhasil  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  74,89%  untuk  jenis  obat  Captopril, kemudian  arsitektur  menggunakan  jumlah  neuron hidden layer menjadi 20 dan 15 jenis obat. Parasetamol menghasilkan 86,21% [ 24 ].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  dijabarkan  di  atas, maka  dari  itu  dilakukan  penelitian  dengan  judul Pengembangan  Arsitektur  Neural  Network  Untuk Prediksi  Kebutuhan  Obat  Pada  Pusat  Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas)  Andalas  Kota  Padang. Menggunakan  konfigurasi  aristektur  neural  network yang  dikembangkan  melalui  penelitian  diharapkan dapat  menghasilkan  akurasi  prediksi  yag  lebih  baik untuk  perbaikan  layanan  Kesehatan  dalam  mengelola persediaan obat yang dibutuhkan.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Pusat  Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas)  Andalas  Kota  Padang. Tahapan  yang  dilakukan  untuk  prediksi  jumlah penggunaan obat adalah; mengumpulkan data, menganalisis data, merancang arsitektur ANN, melatih dan  memprediksi  jumlah  penggunaan  obat.  Tahapan ini disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Prediksi Penggunaan Obat dengan BPNN

## 2.1. Mengumpulkan data
Data  yang  dikumpulkan  bersumber  dari  Laporan Pemakaian  dan  Lembar  Permintaan  Obat  (LPLPO) dari tahun 2015 – 2021. Tiga jenis obat yang terbanyak digunakan  sebagai  sampel  untuk  prediksi,  yaitu; Parasetamol,  Chlorpheniramine  Maleate  (CTM)  dan Amoksisilin.
2.2.  Menganalisis Data
Data  yang  sudah  dikumpulkan  dianalisis  dengan melakukan  normalisasi  dan  menetukan  pola  data. Normalisasi dilakukan dengan melakukan transformasi data  sesuai  dengan    fungsi  aktivasi  yang  digunakan. Dalam  penelitian  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid biner dan linear atau identitas.
Setelah  data  dinormalisasi,  pola  data  latih  ( training ) dan  data  uji  ( testing )  ditentukan.  Pola  data  memiliki pengaruh yang besar terhadap hasil prediksi yang akan diperoleh,  karena  perubahan  bobot  terkadang  menjadi sangat  besar  jika  model  dari  pola  baru  yang  dilatih sangat  berbeda  dengan  pola  sebelumnya  sehingga menghasilkan hasil yang akurat.
Pada  penelitian  ini  digunakan  fungsi  aktivasi sigmoid biner yang  mempunyai range pada  interval  [0.1,  0.9]. Karena  fungsi sigmoid merupakan  fungsi  asimtotik yang  nilainya  tidak  pernah  mencapai  0  ataupun  1. pembagian  dari  data  aktual  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  70%  data  untuk training dan  30% data untuk testing .
2.3. Merancangan Model Arsitektur BPNN
Pada perancangan arsitektur model ANN yang optimal, ditetapkan beberapa parameter yaitu: penentuan jumlah input,  penentuan  jumlah  neuron  pada  hidden  layer berdasarkan percobaan, penentuan fungsi aktivasi yang digunakan, learning rate, dan penentuan bobot dan bias awal yang digunakan.

## 2.4. Melakukan Prediksi
Setelah  data  valid,  dan  arsitektur  model  ANN  telah disiapkan,  maka  dilakukan  prediksi  dengan  metode algoritma Backpropagation. Lalu akan didapatkan hasil prediksi,  grafik  hasil,  MAPE,  dan  akurasi.  Setelah proses  prediksi,  maka  didapatkan  nilai  output  atau hasil  prediksi,  dimana  data  awal  sebagai  data  input telah  dilakukan  proses  normalisasi.  Jadi  untuk  data prediksi  yang  baru  dihasilkan  perlu  dilakukan  proses denormalisasi.  Proses  ini  disebut  dengan  post- processing  yaitu  proses  dimana  akan  mengembalikan nilai tersebut sesuai dengan data awal.
Pembelajaran
menggunakan algoritma backpropagation melalui proses insialisasi bobot awal, tahap  aktivasi,  weight  training  (perubahan  bobot)  dan tahap  iterasi.  Inisialisasi  maksudnya  memberikan  nilai awal  terhadap  nilai-nilai  yang  diperlukan  oleh  neural network seperti weight, threshold [ 25 ]. Nilai-nilai yang diberikan pada tahap inisialisasi digunakan pada tahap aktivasi  dengan  melakukan  perhitungan  aktual  output pada hidden layer  dan menghitung aktual output pada output  layer.  Pada  tahap  weight  training  dilakukan perhitungan  error  gradien  pada  output  layer  dan menghitung  error  gradien  pada  hidden  layer.  Pada iterasi dilakukan proses pengulangan sampai mendapat error yang minimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Prediksi  jumlah  pemakaian  obat  pada  layanan kesehatan  menggunakan  algoritma  Backpropagatioan, dilakukan  dengan  mengolah  data  Laporan  Pemakaian dan  Lembar  Permintaan  Obat  (LPLPO)  yang dikeluarkan  setiap  bulan  oleh  pusat  kesehatan masyarakat  (Puskesmas)  sesuai  tahapan  pada  Gambar 1.

## 3.1. Data
Data  jumlah  penggunaan  pada  Pusat  Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas)  Andalas  Kota  Padang  tahun 2015 – 2021 disajikan pada Tabel 1.   Pada makalah ini ditampilkan  data  untuk  obat  Parasetamol.  Untuk  obat CTM  dan  obat  Amoksisilin  dilakukan  proses  yang sama agar bisa melakukan prediksi.
Tabel 1. Kuantitas Penggunaan Obat Parasetamol (tablet) Tahun 2015-2021
Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Januari 12748 13855 12595 12687 12514 14269 13377 Februari 13958 13048 12958 12264 13579 13595 12671 Maret 12857 13068 13650 13950 13531 12007 13241 April 13486 12187 14038 12960 14385 12159 12628 Mei 13064 13439 13086 12652 14589 12758 13106 Juni 13046 13957 13205 12925 12782 13715 12684 Juli 12460 12576 14038 13472 12405 12939 14255 Agustus 13778 12879 13216 13962 12043 13671 13834 September 12859 12086 13200 13548 13035 13388 13110 Oktober 13091 13958 12549 12288 13469 14149 14480 November 13849 13404 12475 14013 14013 14319 13261 Desember 13687 13902 12913 14223 14259 14275 14207

## 3.2. Normalisasi Data
Normalisasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan Rumus (1).
(     ) ( )
Dimana x' adalah hasil data yang telah dinormalisasi, x adalah  data  yang  akan  dinormalisasi,  a  adalah  data minimum, dan b adalah data maksimum.
Pada bulan Januari tahun 2015, jumlah pemakaian obat parasetamol  adalah  12748  tablet.  Jumlah  pemakaian maksimum  14589  tablet,  dan  minimum  12007  tablet. Maka  hasil  normalisasinya  adalah;  x’=  0.8*(12748  – 12007)/(14589  –  12007)  +  0.1  =  0.3296.  Artinya jumlah  pemakaian  12748  tablet  dinormalisasi  menjadi 0.3296. Hasil normalisasi data untuk obat parasetamol secara lengkap disajikan pada Tabel 2. Tabel 2. Data Normalisasi Obat Parasetamol Tahun 2015-2021 Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Januari 0.3296 0.6726 0.2822 0.3107 0.2571 0.8009 0.5245 Februari 0.7045 0.4225 0.3947 0.1796 0.5871 0.5920 0.3057 Maret 0.3634 0.4287 0.6091 0.7020 0.5722 0.1000 0.4823 April 0.5582 0.1558 0.7293 0.3953 0.8368 0.1471 0.2924 Mei 0.4275 0.5437 0.4343 0.2998 0.9000 0.3327 0.4405 Juni 0.4219 0.7042 0.4712 0.3844 0.3401 0.6292 0.3098 Juli 0.2404 0.2763 0.7293 0.5539 0.2233 0.3888 0.7965 Agustus 0.6487 0.3702 0.4746 0.7057 0.1112 0.6156 0.6661 September 0.3640 0.1245 0.4696 0.5775 0.4185 0.5279 0.4418 Oktober 0.4359 0.7045 0.2679 0.1871 0.5530 0.7637 0.8662 November 0.6707 0.5328 0.2450 0.7215 0.7215 0.8163 0.4885 Desember 0.6205 0.6871 0.3807 0.7866 0.7978 0.8027 0.7816
3.3. Penetuan Pola Data Latih dan Data Uji
Setelah  data  dinormalisasi,  dilanjutkan  dengan menentukan pola data latih (training) dan pola data uji (testing).  Pola  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini merupakan data obat selama 12 bulan dan target adalah data  obat  pada  bulan  ke-13,  begitu  seterusnya.  Data aktual  yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu 70% data  untuk  training  dan  30%  data  untuk  testing. Sehingga  data  latih  berjumlah  58  data  dan  data  uji berjumlah 26 data untuk satu jenis obat. Perbandingan ini  mirip  dengan  yang  dilakukan  pada  penelitian sebelumnya [ 19 ].
3.4. Perancangan Model Arsitektur ANN
a.  Arsitektur  ANN  yang  digunakan  yaitu  multilayer yang  terdiri  dari  input  layer,  hidden  layer,  dan  output layer.  Input  layer  yang  digunakan  adalah  12  neuron yang  merupakan  jumlah  bulan  dalam  satu  tahun. Sedangkan  hidden  layer  berjumlah  12  neuron  yang
diperoleh dari proses trial dan error. Sedangkan output layer  adalah  1  neuron  yang  menunjukkan  prediksi jumlah  pemakaian  obat.  Rincian  rancangan  arsitektur model  ANN  ditunjukkan  pada  Tabel  3  dan  rancangan disajikan pada Gambar 2.

## Tabel 3. Rancangan Arsitektur Model ANN
Parameter Jumlah Keterangan Input Layer 12 Neuron Data obat selama 12 bulan Hidden Layer Trial and error 12 neuron Output Layer 1 Neuron Jumlah pemakaian obat Bobot Awal Trial and error Batas Bawah: 0.05 Batas Atas : 0.08 Bilangan acak antara 0.05- 0.08 Learning Rate Trial and error 0.1-0.5 Momentum Trial and error 0.5-0.9 Epoch Trial and error 1000 Fungsi Aktivasi 2 Logsig dan Purelin
Gambar 2. Arsitektur model ANN 12-12-1
Arsitektur  model  yang  dipakai  adalah  12-12-1,  yaitu 12 neuron input, 12 neuron hidden layer dan 1 neuron output . Arsitekur ANN pada Gambar 2 terdapat simbol simbol yang digunakan dalam algoritma backpropagation. Simbol tersebut disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Simbol-simbol pada algoritma backpropagation
Simbol Keterangan Input vektor pelatihan, ( .... ) Output vektor target, ( ..... ) Unit input
Input jaringan ke Bias pada lapisan tersembunyi Bobot yang menghubungkan input layer dan hidden layer Unit tersembunyi Input jaringan ke Unit output Informasi tentang kesalahan pada unit yang disebarkan kembali ke unit tersembunyi Vektor target Informasi tentang kesalahan antara lapisan tersembunyi ke lapisan input . Laju pembelajaran ( learning rate ) Bias pada unit output Bobot yang menghubungkan hidden layer dan output layer Momentum
b.  Untuk  merancang  sebuah  jaringan  ANN  dengan algoritma  backpropagation,  terlebih  dahulu  dilakukan inisialisasi  bobot  input  awal,  bias  input  awal,  bobot output  awal,  dan  bias  output  awal  dengan  bilangan acak  kecil  yang  diberikan  batas  atas  0,08  dan  batas bawah  0,05  yang  dipilih  secara  otomatis  di  aplikasi MATLAB.  Fungsi  aktivasi  pada hidden  layer pada proses  pelatihan  adalah logsig, dan  fungsi  aktivasi pada output layer adalah purelin .
c.  Bobot  diambil  dari  nilai  random  yang  cukup  kecil, biasanya  bobot  awal  diinisialisasi  dengan  nilai  antara -0.5 sampai 0.5 (atau -1 sampai 1). Setelah melakukan trial  and  error,  maka  nilai  yang  tepat  untuk  dijadikan bobot awal yaitu 0.05 dan 0.08.
d. Parameter laju pembelajaran (learning rate) berguna untuk  mempercepat  laju  iterasi  (epoch).  Bila  nilai
learning  rate-nya  semakin  kecil,  maka  ketelitian/ keakuratan akan semakin besar, namun terdapat  resiko yaitu  proses  iterasi  akan  memakan  waktu  yang semakin lama). Karena jumlah learning rate ditentukan dengan proses trial and error maka rentang nilai untuk learning rate adalah 0,1 hingga 0.5
e. Parameter momentum dimaksudkan untuk menghindari  perubahan  bobot  yang  mencolok  akibat adanya  data  yang  sangat  berbeda  dengan  yang  lain. Dengan  melakukan  perubahan  momentum  akan berdampak  terhadap  waktu  proses,  jadi  semakin  besar nilai  momentum  maka  semakin  cepat  waktu  proses yang  terjadi.  Karena  menggunakan  proses  trial  and error maka momentum dilakukan dengan rentang nilai dari 0.5 - 0.9.
f.  Parameter  epoch  (iterasi)  sebagai  parameter perulangan untuk pemberhentian pada proses pelatihan.  Apabila  jumlah  iterasi  telah  mencapai jumlah  maksimum  maka  pelatihan  akan  berhenti.  Jika maksimum  epoch  tinggi,  maka  memerlukan  waktu yang  lama  dalam  melakukan  pelatihan  dan  jika  epoch rendah,  maka  tidak  dihasilkan  akurasi  yang  baik. Dengan  menggunakan  proses  trial  and  error  maka untuk prediksi ini diberi maksimum 1000 epochs.
Dengan  menggunakan  paramater  pada  rancangan arsitektur ANN, maka hasil pengujian rancangan ANN dengan  parameter  epoch,  learning  rate,  momentum, untuk obat parasetamol disajikan pada Tabel 5.
3.5. Prediksi Kuantitas Penggunaan Obat
Prediksi kuantitas penggunakan obat dilakukan dengan menggunakan  parameter  terbaik  yang  dihasilkan  dari data  latih.  Prediksi  kuantitas  penggunaan  obat dilakukan  untuk  obat  parasetamol  ini  diambil  1000 epochs,  karena  sudah  bisa  mencapai  hasil  yang  baik . Nilai  untuk  learning  rate  yang  diuji  adalah  0.1  –  0.5. Semakin  kecil  learning  rate,  maka  akurasi  prediksi semakin  besar.  Nilai  momentum  0.5  –  0.9.  Semakin besar nilai momentum dari suatu proses maka semakin cepat  waktu  proses  prediksi  yang  terjadi.  Akurasi
prediksi  diperoleh  dari  100%  dikurangi  dengan  nilai MAPE.
Tabel 5.  Hasil Pengujian Parameter Obat Parasetamol
Epoch Learning Rate Momen tum MAPE (%) Akurasi (%) 1000
0,1
0,5 4.2470 95.7530 0,6 4.1457 95.8543 0,7 4.1422 95.8578 0,8 4.0601 95.9399 0,9 3.4434 96.5566 0,2 0,5 4.2061 95.7939 0,6 4.1299 95.8701 0,7 4.0735 95.9265 0,8 4.0145 95.9855 0,9 3.9350 96.0650 0,3 0,5 4.2000 95.8000 0,6 4.1462 95.8538 0,7 4.0782 95.9218 0,8 4.0596 95.9404 0,9 3.9404 96.0596 0,4 0,5 4.2613 95.7387 0,6 4.1316 95.8684 0,7 4.1259 95.8741 0,8 4.1073 95.8927 0,9 3.9731 96.0269 0,5 0,5 4.2038 95.7962 0,6 4.1384 95.8616 0,7 4.0899 95.9101 0,8 4.0215 95.9785 0,9 3.9554 96.0446
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian parameter terbaik untuk model ANN obat parasetamol terdapat  pada  1 hidden  layer dan  12 node ( neuron ), epoch 1000, learning  rate 0,1, momentum 0,9  dengan nilai  MAPE  3.44%  dan  tingkat  akurasi  sebesar 96.56%.  Berdasarkan  skala  MAPE  yang  diperoleh yaitu  kecil  dari  10%  maka,  kinerja  dari  model  dinilai sangat  baik.  Berikut  ini  adalah  grafik  hasil  pelatihan terbaik dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Pelatihan Obat Parasetamol
Dari  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pelatihan terbaik  untuk  obat  parasetamol  dengan  nilai  MAPE 3,44%  dan  tingkat  akurasi    96,56%.  Grafik  hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Hasil Prediksi Obat Parasetamol
Dari Gambar 4 menunjukkan hasil prediksi untuk obat parasetamol  dengan  nilai  MAPE  1,64%  dan  tingkat akurasi  98,36%. Perbandingan data aktual dengan data hasil prediksi disajikan pada Gambar 5.

## Gambar 5.  Hasil Prediksi Parasetamol Tahun 2022
Dari  Gambar  5  diperoleh  prediksi  jumlah  kebutuhan obat  parasetamol  untuk  tahun  2022.  Akurasinya mencapai  98,36%.  Hasil  ini  sebanding  dengan  tingkat akurasi yang diperoleh pada [ 21 ], [ 22 ]. Dengan metode dan cara yang sama, prediksi ini dapat dilakukan untuk stok obat yang lainnya. Parameter rancangan arsitektur ANN  terbaik  untuk  prediksi  jumlah  pemakaian  obat dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Epoch, Learning Rate, Momentum, MAPE dan
Akurasi Hasil Prediksi Nama Obat Epoch LR Momen tum MAPE (%) Akurasi (%) Parasetamol 1000 0,1 0,9 1.64 98,36 CTM 1000 0,1 0,9 3.14 96,86 Amoksisilin 1000 0,1 0,9 2.72 97,28
Dengan  rancangan  pada  Tabel  7,  prediksi  untuk  obat yang  lain  dapat  dilakukan.  Prediksi  yang  dilakukan untuk  jumlah  pemakaian  obat-obatan  telah  berhasil dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB. Data  input  diambil  dari  data  pemakaian  obat  tahun 2015-2021  dan  menghasilkan  output  data  jumlah pemakaian  obat  tahun  2022.  Hasil  prediksi  kebutuhan penggunaan  obat  tahun  2022  ditunjukkan  pada  Tabel 8.
Tabel 8. Prediksi Jumlah Kebutuhan Obat tahun 2022
Parasetamol CTM Amoksisilin 13203 7.301 6.394 13135 7.386 6.133 13408 7.409 6.296 13327 7.495 6.370 13280 7.448 6.541 12648 7.405 6.571 12789 7.677 6.531 12856 7.407 6.591 12965 7.725 6.422 12835 7.497 6.359 12855 7.467 6.269 13292 7.474 6.350

## 4. Kesimpulan
Prediksi  kuantitas  penggunaan  obat  menggunakan algoritma  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN) sudah  berhasil  dikembangkan  dengan  rancangan  yang sudah diterapkan pada aplikasi menggunakan MATLAB.  Aplikasi  telah  mampu  melakukan  prediksi jumlah  pemakaian  obat  untuk  tahun  2022.  Dengan melakukan  pengujian  terhadap  paramater  pada rancangan model prediksi sehingga diperoleh rancangan  dengan  model  yang  optimal  untuk  setiap jenis  obatnya  meliputi, input  layer berjumlah  12, hidden  layer berjumlah  1  dengan  12 node ,  dan output layer berjumlah  1, epoch sebesar  1000, momentum sebesar  0,9  dan learning  rate sebesar  0,1.  Dari penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  keakuratan atau tingkat akurasi sistem prediksi jumlah pemakaian obat sebesar 98,36% untuk parasetamol, 96,86% untuk CTM, 97,28% untuk amoksisilin.

## Daftar Rujukan
[1] Kolluri,  S.,  Lin,  J.,  Liu,  R.,  Zhang,  Y.,  &  Zhang,  W.  (2022). Machine  Learning  and  Artificial  Intelligence  in  Pharmaceutical Research  and  Development:  a  Review.  Injury,  1–10. https://doi.org/10.1016/j.injury.2022.01.046
[2] Abbas,  K.,  Afaq,  M.,  Khan,  T.  A.,  &  Song,  W.  C.  (2020).  A blockchain  and  machine  learning-based  drug  supply  chain management and recommendation system for smart pharmaceutical  industry.  Electronics  (Switzerland),  9(5),  1–31. https://doi.org/10.3390/electronics9050852
[3] He,  B.,  Han,  W.,  &  Hon,  S.  Y.  I.  (2022).  A  Machine  Learning Approach: Enhancing the Predictive Performance of Pharmaceutical  Stock  Price  Movement  during  COVID.  Journal of  Data  Analysis  and  Information  Processing,  10(01),  1–21. https://doi.org/10.4236/jdaip.2022.101001\
[4] Thakkar, A., & Chaudhari, K. (2021). A comprehensive survey on deep neural networks for stock market: The need, challenges, and future directions. In Expert Systems with Applications (Vol. 177). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114800
[5] Safari, A., & Ghavifekr, A. A. (2021). International Stock Index Prediction  Using  Artificial  Neural  Network  (ANN)  and  Python Programming.  2021  7th  International  Conference  on  Control,
Instrumentation and Automation, ICCIA 2021.
https://doi.org/10.1109/ICCIA52082.2021.9403580
[6] Wang,  S.,  Di,  J.,  Wang,  D.,  Dai,  X.,  Hua,  Y.,  Gao,  X.,  Zheng, A.,  &  Gao,  J.  (2022).  State-of-the-Art  Review  of  Artificial Neural  Networks  to  Predict,  Characterize  and  Optimize
Pharmaceutical  Formulation.  Pharmaceutics,  14(1),  183. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14010183
[7] Wang,  H.,  Hong,  M.,  &  Hong,  Z.  (2021).  Research  on  BP Neural  Network  Recommendation Model  Fusing  User  Reviews and Ratings. IEEE Access, 9, 86728–86738. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3080079
[8] Sijabat,  P.  I.,  Yuhandri,  Y.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Sindar,  A. (2020).  Algoritma  Backpropagation  Prediksi  Harga  Komoditi terhadap Karakteristik Konsumen Produk Kopi Lokal Nasional. Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi, 11(1), 96-107.
[9] Du, M., Luo, J., Wang, S., & Liu, S. (2020). Genetic algorithm combined  with  BP  neural  network  in  hospital  drug  inventory management  system.  Neural  Computing  and  Applications, 32(7), 1981–1994. https://doi.org/10.1007/s00521-019-04379-3
[10] Jamous,  R.,  Alrahhal,  H.,  &  El-Darieby,  M.  (2021).  A  New ANN-Particle  Swarm  Optimization  with  Center  of  Gravity (ANN-PSOCoG)  Prediction  Model  for  the  Stock  Market  under the  Effect  of  COVID-19.  Scientific  Programming,  2021,  1–17. https://doi.org/10.1155/2021/6656150
[11] Zhu,  T.,  Li,  K.,  Herrero,  P.,  &  Georgiou,  P.  (2021).  Deep Learning  for  Diabetes:  A  Systematic  Review.  IEEE  Journal  of Biomedical  and  Health  Informatics,  25(7),  2744–2757. https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.3040225
[12] Wei, W., & Yang, X. (2021). Comparison of diagnosis accuracy between  a  backpropagation  artificial neural  network  model  and linear  regression  in  digestive  disease  patients:  An  empirical research.  Computational  and  Mathematical  Methods  in Medicine, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/6662779
[13] Zhang,  H.,  &  Mu,  J.-H.  (2021).  A  Back  Propagation  Neural Network-Based  Method  for  Intelligent  Decision-Making. Complexity, 2021, 1–11. https://doi.org/10.1155/2021/6610797
[14] Wang, G., Jia, Q. S., Zhou, M., Bi, J., Qiao, J., & Abusorrah, A.
(2021). Artificial neural networks for water quality soft-sensing in  wastewater  treatment:  a  review.  Artificial  Intelligence Review, 1-23. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10038-8
[15] Shukla,  P.  K.,  Shukla,  P.  K.,  Sharma,  P.,  Rawat,  P.,  Samar,  J., Moriwal,  R.,  &  Kaur,  M.  (2020).  Efficient  prediction  of  drug– drug  interaction  using  deep  learning  models.  IET  Systems Biology, 14(4), 211–216.
https://doi.org/10.1049/iet- syb.2019.0116
[16] Manni, A., Saviano, G., & Bonelli, M. G. (2021). Optimization of the ANNs Predictive Capability Using the Taguchi Approach:
A Case Study. Mathematics, 9(7), 1–16.
https://doi.org/10.3390/math9070766
[17] Zwaida,  T.  A.,  Pham,  C.,  &  Beauregard,  Y.  (2021). Optimization  of  inventory  management  to  prevent  drug shortages  in  the  hospital  supply  chain.  Applied  Sciences (Switzerland), 11(6). https://doi.org/10.3390/app11062726
[18] Thoriq,  M.  (2022).  Peramalan  Jumlah  Permintaan  Produksi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation.  Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi,  4,  27–32. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.178
[19] Putra, H., & Walmi, N. U. (2020). Penerapan Prediksi Produksi Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Backpropagation.  Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi, 6(2), 100–107. https://doi.org/10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107
[20] Abdullah,  D.,  Pardede,  A.  M.  H.,  Umami,  L.,  Manurung,  R., Suryani,  R.,  Surya,  S.,  Saddhono,  K.,  Mulyaningsih,  I., Sudarsana,  I.  K.,  Brata,  D.,  Mahatmaharti,  R.  A.  K., Novziransyah,  N.,  Amalia,  A.,  Effendi,  S.,  Samidah,  I.,  & Murwati, M. (2020). Drug Users Prediction Using Backpropagation  Educational  Method.  Journal  of  Physics:
Conference  Series, 1361(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1361/1/012055
[21] Elisawati,  E.,  Linarta,  A.,  Putra,  A.  M.  I.,  &  Elvaningsih,  H.
(2022). Analysis of Backpropagation Method in Predicting Drug
Stock. SinkrOn, 7(2), 297–307.
https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11269
[22] Elvaningsih,  H.,  Elisawati,  Tawakal,  F.,  &  Masrizal.  (2021). Prediksi  Stok  Obat  Menggunakan  Metode  Backpropagation (Studi Kasus: Puskesmas Dumai Barat). Seminar Nasional Sains
Dan Teknologi Informasi (SENSASI), 228–232.
https://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sensasi/article/view/588/569
[23] Abdianto,  D.,  Elisawati,  Tawakal,  F.,  &  Masrisal.  (2021). Prediksi  Stok  Obat  Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization  Studi  Kasus  Puskesmas  Dumai  Barat.  Prosiding SNST, Volume 1, 68–74.
https://publikasiilmiah.unwahas.ac.id/index.php/PROSIDING_S NST_FT/issue/view/306
[24] Wibowo,  P.,  Suryono,  S.,  &  Gunawan,  V.  (2019).  Pengaruh Perbedaan  Jumlah  Hidden  Layer  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan Terhadap  Prediksi  Kebutuhan  Captopril  dan  Paracetamol  pada Rumah Sakit. Jurnal Media Aplikom, 11(2), 45–58.
[25] S.  H.  Putri,  Y.  Yuhandri,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi Pencapaian Target Peserta Keluarga Berencana Pasca Persalinan menggunakan  Algoritma  Backpropagation,”  Jurnal  Sistim Informasi.  dan  Teknologi . ,  vol.  3,  pp.  176–182,  2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.62 .
[26] W.  Satria,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk Peramalan  Penjualan  Produk  (Studi  Kasus  Di  Metro  Electronic Dan Furniture),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 14– 19, Jun. 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.966.