## PREDIKSI PENJUALAN OBAT PADA RUMAH SAKIT MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EKSPONENTIAL SMOOTHING
Winda Yoceva Pane 1) , Nathanael Chrisman Laurentio Pardede 2) , Rikky Martua Hasudungan Simaremare 3) , Evta Indra 4*)
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: windayocevapane08@gmail.com, NPardede77@gmail.com , rikkysimaremare1501@gmail.com , evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
Royal  Prima  Hospital  faces  challenges  in  managing  its  drug  inventory.  Each  month,  the  available quantity  of  drugs  remains  the  same  without  considering  the  actual  needs,  based  only  on  the  amount  of drugs sold. As a result, there is often an excess of drug stock, leading to reduced shelf life, lower drug prices, and unsatisfactory patient service. This situation is certainly detrimental to the hospital. To help hospital  management  reduce  errors  in  forecasting  drug  sales,  the  Double  Exponential  Smoothing forecasting  method  with  an  alpha  of  0.6  was  applied,  as  the  sales  data  show  a  trend.  This  method provides a solution that can be used to predict the number of drugs that will be sold in both the short and long term with a high level of accuracy. The forecasting results produced a Mean Absolute Error (MAE) of  791.64,  a  Mean  Square  Error  (MSE)  of  17,887,289,511.31,  and  a  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  of  0.78%.  Thus,  hospital  management  can  manage  drug inventory  more  efficiently  and  reduce wastage. This study offers significant benefits by providing a more accurate approach to forecasting drug sales.

## Keywords: Double Exponential Smoothing, Forecasting, Drug Sales, Predicting

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  adalah  salah  satu  fasilitas kesehatan  yang  memberikan  pelayanan  farmasi, termasuk pengadaan, penempatan, dan distribusi obat.  Tujuannya  menghindari  kadaluarsa  obat yang  menyebabkan  kekurangan  obat  sehingga mempengaruhi  penjualan,  operasional  klinik, dan kepuasan masyarakat [1]. Pelayanan farmasi bertanggung  jawab  atas  penyediaan  obat  pasien di rumah sakit [2].
Oleh  karena  itu,  manajemen  logistik obat  di  rumah  sakit  sangat  penting  untuk memastikan ketersediaan obat [3]. Dalam rangka menetapkan diagnosis, pencegahan, penyembuhan, pemulihan, peningkatan kesehatan,  dan  kontrasepsi  bagi  manusia,  obat adalah  panduan  bahan  yang  termasuk  produk biologi  untuk  mempengaruhi  atau  memeriksa sistem  keadaan  fisiologi/  patologis  [4].  Obat- obatan yang digunakan untuk dapat berasal dari bahan  tumbuhan,  mineral,  hewan,  dan  bahan sintetis  [5].  Penggunaan  obat  harus  mengikuti panduan  mengenai  dosis,  waktu,  durasi,  dan
pasien  perlu  berkonsultasi  dengan  dokter  atau apoteker jika masalah kesehatan berlanjut [6].
Instalasi  farmasi  di  rumah  sakit  telah mengembangkan sistem aplikasi untuk mencatat pembelian,  penjualan,  dan  pengembalian  obat [7].  Namun,  estimasi  penjualan  obat  masih dilakukan  secara  manual  dengan  mengandalkan intuisi pemimpin apotek, yang sering mengakibatkan kekurangan dan kelebihan persediaan  [8].  Rumah  sakit  belum  memiliki metode yang efektif  untuk  memprediksi kebutuhan obat di masa depan, sehingga jumlah obat  yang  disediakan  setiap  bulan  selalu berubah-ubah  [9].  Hasil  peramalan  digunakan oleh  manajemen  produksi  dan  operasi  untuk perencanaan, penjadwalan, dan keputusan investaris  yang  sedang  berlangsung  serta keputusan tentang tata letak fasilitas, perencanaan,  kapasitas,  dan  pemilihan  proses [10].
Peramalan  ( forecasting )  menggunakan data  historis  untuk  mengembangkan  rencana  di masa depan dan sangat penting dalam
pengambilan  keputusan  [11].  Komponen  paling penting  dalam  proses  pengambilan  Keputusan manajemen organisasi perusahaan adalah peramalan/prediksi  [12].  Perencanaan  jangka pendek,  menengah  dan  panjang  perusahaan dapat didasarkan pada peramalan [13]. Peramalan merupakan penggunaan teknik-teknik statistik  dalam  bentuk  gambaran  masa  depan berdasarkan  pengolahan  angka-angka  historis [14].  Peramalan  juga  dapat  digunakan  untuk melihat  gambaran  pola  penjualan  obat  setiap bulan maupun setiap tahun yang ada di Instalasi Farmasi Rumah Sakit Royal Prima Medan.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  dapat disebutkan  permasalahan  sebagai  berikut:  (1) Bagaimana  meramalkan  penjualan  obat-obatan dengan  error  kecil  sehingga  dapat  memudahkan bagian  Instalasi  Farmasi  untuk  mengetahui kebutuhan  stock  obat?;  (2)  Apakah  pola persebaran  data  dapat  mempermudah  pihak manajemen  rumah  sakit  dalam  mengambil keputusan  penyediaan  stok  obat  di  RS.  Royal Prima  Medan.  Adapun  tujuan  penelitian  ini yaitu: (1)  Meramalkan  penjualan  obat-obatan  di Instalasi  Farmasi  RS.  Royal  Prima  Medan dengan menggunakan metode pemulusan berdasarkan data penjualan periode sebelumnya; (2)  Untuk  membantu  Instalasi  Farmasi  RS. Royal  Prima  Medan  melihat  pola  persebaran data dalam mengambil keputusan stok obat.
Pada penelitian ini
penulis
menggunakan metode Metode Double Exponential  Smoothing yang  digunakan  ketika
data menunjukkan adanya trend dan memperbarui  dua  komponen  setiap  periode: level  dan  trend  [15].  Menurut  teori  Metode Aplikasi Peramalan pendekatan ini pertama kali diperkenalkan  oleh  Brown  untuk  mengatasi perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  data  aktual ketika ada trend dalam data [16].
Penelitian mengenai peramalan penjualan pernah dilakukan dengan
menggunakan  algoritma single moving  average yang  diimplementasikan  pada  sistem  peramalan obat.  Data  mining  dengan  algoritma single moving  average memiliki  kelemahan  karena berdasarkan  rata-rata  bergerak  dalam  jangka waktu  tertentu,  sehingga  ramalan  bisa  dibuat setelah  waktu  tertentu  selesai.  Metode  statistik yang  umumnya  digunakan  pada  model  deret waktu adalah metode rata-rata bergerak ( moving
average ),  pemulusan  eksponensial  ( exponential smoothin g)  dan  proyeksi  kecenderungan  ( trend projection ).
Oleh  karena  itu,  penulis  menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing sebagai ramalan  yang  tepat  dengan  nilai  akurasi kesalahan  peramalan  stok  obat  dan  juga disajikan  dalam  bentuk  grafik  dengan  pola  data aktual  yang  memuat  unsur  trend  sehingga memberikan nilai akurasi terkecil.  Studi tentang prediksi dan ukuran akurasi peramalan penjualan obat  ini  penting  untuk  dibahas  lebih  lanjut karena  bermanfaat  bagi  manajemen  Rumah Sakit  Royal  Prima  Medan  dalam  mengambil keputusan  terkait  ketersediaan  stok  obat  agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan obat.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian kuantitatif karena menggunakan  teknik  statistik,  matematika  dan komputasi.  Penulis  melakukan  penelitian  untuk mengetahui  prakiraan  penjualan  obat  di  Rumah Sakit  Royal  Prima  Medan  agar  tidak  terjadi kekurangan  ketersediaan  obat  di  Rumah  Sakit. Sebagai salah satu rumah sakit swasta terbesar di Medan,  Rumah  Sakit  Royal  Prima  Medan menjadi  fasilitas  rujukan  bagi  warga  Kota Medan dan Sumatera Utara [17].
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa prosedur agar menjadi lebih sistematis. Gambaran langkah-langkah analisis dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Langkah-langkah Analisis
Pada  gambar  1.  Langkah-langkah  analisis dijelaskan sebagai berikut:
Plot Data Penjualan Pengujian Model Validasi Pemilihan Model Uji Kecukupan Sampel
2.1. Plot Data Penjualan Teknik pengumpulan data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  untuk  tahun  2021  (Januari-Desember) dalam  bentuk  deret  waktu  ( time  series )  dari penjualan  obat  di  Rumah  Sakit  Royal  Prima Medan, sebagai berikut.
Tabel 1. Data Penjualan Obat Tahun 2021 (Januari – Desember) di Rumah Sakit Royal
Prima Medan No Bulan Persediaan Obat Penjualan Obat 1 Januari 496182 496182 2 Februari 373866 373866 3 Maret 326966 326966 4 April 509984 509984 5 Mei 612255 612255 6 Juni 612239 612239 7 Juli 649600 649600 8 Agustus 768939 768939 9 September  529073 529073 10  Oktober 429425 429425 11  November  427160 427160 12  Desember  388250 388250 Jumlah 6123939 6123939
Berdasarkan  Tabel  1.  Persediaan  obat dengan  hasil  penjualan  obat  habis  digunakan setiap  bulannya,  dikarenakan  pihak  rumah  sakit selalu  menggunakan  ketersediaan  obat  pada bulan  selanjutnya  jika  ada  kekurangan  dibulan terkait  begitu  sampai  seterusnya.  Oleh  karena itu,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  peneliti menggunakan  data  masa  lampau  pada  tahun 2021  untuk  memprediksi  persediaan  obat  pada tahun berikutnya.
Gambar 2. Grafik Penjualan Obat
Grafik  diatas  memperlihatkan  kenaikan atau  penurunan  sekuler  jangka  panjang  dalam
data,  maka  pola  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini disebut Pola Data Trend .

## 2.2.  Pemilihan Model
Metode  pemulusan  eksponensial  terdiri atas  tunggal,  ganda,  dan  metode  yang  lebih rumit.  Semuanya  mempunyai  sifat  yang  sama, yang  lebih  besar  dibanding  pengamatan  yang lebih  lama.  Dalam  pemulusan  eksponensial, terdapat  satu  atau  lebih  parameter  pemulusan yang  ditentukan  secara  eksplisit,  dan  hasil pilihan  ini  menentukan  bobot  yang  dihasilkan pada nilai observasi.
Untuk  mendapatkan  ramalan  yang  tepat digunakan  Pemulusan  Eksponensial.  Pada  pola data  aktual  yang  disajikan  memuat  unsur  trend, hasil analisis yang disajikan menunjukan bahwa Metode  Pemulusan  Eksponensial  Ganda  satu parameter  dari  brown  memberikan  nilai  MSE dan MAPE yang terkecil.

## 2.3.  Uji Kecukupan Sampel
Persamaan yang digunakan untuk menghitung uji kecukupan sampel [21] adalah:
𝑁 ′ =   { 20√𝑁 𝛴 𝑌𝑖 2 − (𝛴𝑌𝑖) 2 𝛴𝑌𝑖 } 2 (1)
Keterangan: N’ = Uji kecukupan sampel
N = Banyak sampel Y = Penjualan Obat

## 2.4.  Pengujian Model
Selanjutnya adalah implementasi Metode Double Eksponential Smoothing . Secara umum  Metode  pemulusan  adalah  metodologi peramalan  yang  menggunakan  hasil  nilai  dari beberapa periode sebelumnya, untuk
mengantisipasi  nilai  periode  mendatang.  Untuk menghitung angka-angka dalam metode ini, data historis digunakan dan perhitungan terus diulang dengan menggunakan data terbaru [16]. Dalam melakukan peramalan dengan menggunakan  metode Double  Eksponensial
Smoothing Linier  Satu  Parameter  dari  Brown persamaan  rumus  yang  digunakan  sebagai berikut:
F t+m = a t + b t m (2)
Dengan rumus-rumus berikut:
S ’ t = α X t + (1-α) S ’ t-1 (3)
S ’’ t = α S’ t + (1-α) S ’’ t-1 (4)
a t = S ’ t + (S ’ t – S ’’ t ) = 2 S ’ t - S ’’ t (5)
b t = 𝛼 1−α (S ’ t – S ’’ t ) (6)
dimana:
m = Periode
S ’ = Nilai eksponensial pemulusan tunggal S ’’ t = Nilai eksponensial pemulusan kedua α = Parameter a t , b t = Konstanta F t+m =  Hasil  peramalan  untuk  m  periode  ke depan yang akan diramalkan
Beberapa buku sebagai referensi penyempurnaan penelitian ini, yaitu: 1. “Teknik Sampling” untuk membantu pemahaman  penulis  tentang  sampel  dan metode pengambilannya [18].
2. “Peramalan Bisnis” untuk membantu penulis melukiskan  gambaran  berorientasi  masa depan yang akan memungkinkan manajemen untuk  Menyusun  strategi,  menghasilkan prospek komersial dan mengendalikan kebiasaan investasi mereka [19]. 3. “Teknik  Proyeksi  Bisnis  Edisi  Pertama” untuk  membantu  menentukan  penyusunan suatu rencana di masa yang akan datang pada suatu proyeksi atau forecasting [20] .

## 2.5.  Validasi
Untuk validasi, metode Double
Exponential  Smoothing menghitung  tingkat kesalahan  untuk  mendapatkan  ukuran  akurasi kesalahan  peramalan.  Oleh  karena  itu,  tingkat kesalahan dapat diestimasi menggunakan pendekatan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Variabel Input dan Output
Penelitian ini digunakan untuk menyimpan  data,  menghitung  hasil,  atau menyimpan  konfigurasi  yang  diperlukan  untuk menjalankan  algoritma  atau  analisis  data. Dengan  memanfaatkan  variabel,  penelitian
analisis  data  ini  meningkatkan  efisiensi  kode bahasa  phyton  untuk  membuatnya  lebih  mudah dimengerti dan dikelola.
Phyton  memiliki  library  dan  framework yang mendukung kebutuhan riset, untuk analisis dan  visualisasi  data.  Melalui  Python,  peneliti dapat  mengembangkan  algoritma,  menganalisis data,  dan  membangun  model  yang  kompleks dengan lebih efisien.
Berdasarkan dataset yang  diperoleh, maka dapat ditentukan variabel input dan output. Terdapat 2 variabel input dan 5 variabel output. Dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penentuan Variabel Input dan Output
Fungsi Variabel Input Periode Penjualan Obat Output Nilai Persentase Kesalahan (MAPE) Hasil  prediksi/peramalan  penjualan obat

## 3.2 Proyeksi Penjualan Obat
Pada  tahap  ini  penjualan  obat  sebagai dasar  untuk  melaksanakan  proyeksi  obat  yang merupakan  penjualan  obat  yang  dihasilkan  dari tahun-tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2021 (Januari – Desember).

## Menguji Kecukupan Sampel
Untuk  memprediksi  volume  permintaan obat  dalam  jangka  waktu  yang  akan  datang, sampel yang digunakan data penjualan obat pada Tabel  1.  Persamaan  rumus  yang  digunakan adalah:
𝑁 ′ =   { 20√𝑁 𝛴 𝑌𝑖 2 − (𝛴𝑌𝑖) 2 𝛴𝑌𝑖 } 2 (7)
Keterangan: N’ = Uji kecukupan sampel
N = Banyak sampel
Y = Penjualan Obat
Tabel 3. Uji Kecukupan Sampel No Bulan Y i Y i 2 1 Januari 496.182 246.196.577.124 2 Februari 373.866 139.775.785.956 3 Maret 326.966 106.906.765.156 4 April 509.984 260.083.680.256 5 Mei 612.255 374.856.185.025 6 Juni 612.239 374.836.593.121
7 Juli 649.600 421.980.160.000 8 Agustus 768.939 591.267.185.721 9 September  529.073 279.918.239.329 10 Oktober 429.425 184.405.830.625 11 November  427.160 182.465.665.600 12 Desember 388.250 150.738.062.500 Jumlah 6.123.939 3.313.430.730.413
Dari tabel diatas terlihat jelas bahwa:
N = 12 ΣY i = 6.123.939 ΣY i 2 = 3.313.430.730.413
Selanjutnya, algoritma hasil uji kecukupan  sampel  digunakan  dengan  angka- angka yang disebutkan pada tabel 3. yaitu:
N’ = { 20√12(3.313.430.730.413)− (6.123.939) 2 6.123.939 } 2 = { 20√39.761.168.764.956−37.502.628.875.721 6.123.939 } 2 = { 20√2.258.539.889.235 6.123.939 } 2 = { 20 𝑥 1.502.843,934 6.123.939 } 2
= 4,9 Oleh  karena  itu,  N’  lebih  kecil  dari ukuran sampel  sesungguhnya  (4,9  <  12).  Maka, ukuran sampel yang dipilih penulis sebesar N = 12  untuk  penelitian  ini  adalah  tepat,  sehingga Metode  Satu  Parameter  dari  Brown  bisa digunakan  untuk  menangani  dan  mengevaluasi data yang diperoleh.

## 3.3  Perhitungan  Prediksi  Obat  Secara Manual
Perhitungan yang akan digunakan sebagai berikut.
Mencari nilai S’t Untuk S’ t bulan Januari sama dengan X t dibulan Januari. Untuk S’ t bulan Februari:
S’ t = α X t + (1-α) S’ t-1
(3)
= 0,1 x (373.866) + (1-0,1) x 496.182 = 37.386,6 + 446.563,8 = 483.950,4

## Mencari nilai S”t
Untuk  S ’’ t dibulan  Januari  sama  dengan X t di bulan Januari.
Untuk S ’’ t dibulan Februari:
S ’’ t = α S’ t + (1-α) S ’’ t-1 (4)
= 0,1 x (483.950,4) + (1-0,1) x 496.182 = 48.395,04 + 0,9 x (496.182) = 494.958,84
Mencari nila a t a 1 =  Nilai  eksponensial  tunggal  dan ganda  untuk  periode  pertama  memiliki  hasil yang sama, maka nilai konstanta dikosongkan.
Untuk a t di bulan Februari:
a t = S ’ t + (S ’ t – S ’’ t ) (5) = 2S ’ t – S ’’ t = 2 x (483.950,4) – 494.958.84 = 472.941,96

## Mencari nilai bt
b1 = Nilai  eksponensial  tunggal  dan ganda  untuk  periode  pertama  memiliki  hasil yang sama, maka nilai konstanta dikosongkan.
Untuk bt di bulan Februari:
b t = 𝛼 1−𝛼 (S’t – S’’t) (6)
= 0,1 1−0,1 (483.950,4 − 494.958,84)
= |-1.223,16|
= 1.223,16
Mencari nilai F t+m F1  =  Karena  tidak  ada  nilai  konstanta eksponensial  tunggal  pada  periode  pertama, maka nilai ramalan awal dikosongkan.
F2 = Karena tidak ada nilai konstanta ramalan kedua pada periode pertama, maka nilai ramalan kedua dikosongkan.
Dengan menggunakan persamaan matematika  berikut,  maka  dapat  diproyeksikan untuk bulan maret.
F t+m = a t + b t m (2)
= 472.941,96 + (-1.223,16) (1)
= 471.718,80
Mencari nilai e t dan e t 2
Untuk  di  bulan  maret  menggunakan rumus:
e t = X t - F t (7) = 326.966 – 471.718,80 = -144.752,80 e t 2 = (X t - F t ) 2 (8) = ( -144.752,80 ) 2 = 20.953.373.107,84
Tabel 4. Hasil Penjualan Obat Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dengan α = 0,6
Perhitungannya:
MSE = ∑ 𝑒 𝑡 2 𝑁 𝑁 𝑡=1 (9) = 178.872.895.113,13
10 = 17.887.289.511,31
Karena  data  penjualan  bervariasi, alpha penelitian  ini  dintentukan  antara  0,1  sampai  0,9 dengan  cara trial  and  error . Untuk  menentukan nilai  akurasi  yang  menghasilkan  MSE  paling rendah/kecil,  maka  data  hasil  MSE  yang  sudah ada dibandingkan seperti tabel 5. berikut:
Tabel 5. Perbandingan Ukuran Akurasi
Alpha (α) MSE 0,1 20.352.725.318,58 0,2 21.285.942.557,26 0,3 20.321.794.435,29 0,4 18.884.757.528,52 0,5 17.988.735.688,13 0,6 17.887.289.511,31 0,7 18.760.914.119,15 0,8 18.541.642.955,61 0,9 21.748.716.239,44 Gambar 3. Visualisasi Hasil Perbandingan Ukuran Akurasi Untuk α = 0,6 Tabel  5.  Diatas  menunjukkan  bahwa MSE  =  17.887.289.511,31  dihasilkan  oleh  α  = 0,6 yang merupakan nilai MSE
terkecil/minimum . Visualisasi grafik dibawah ini menunjukkan perbandingan hasil peramalan.
Gambar 4. Grafik Hasil Perbandingan Penjualan Obat Alpha 0,6
Berikut  hasil  prediksi  dengan  nilai  akurasi metode peramalan menggunakan α = 0,6 yaitu: a. Nilai Tengah Kesalahan ME   = ∑ 𝑒 𝑡 𝑁 𝑁 𝑡=1 (10) = −7.916,40 10 = -791,64
b. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat
MSE  = ∑ 𝑒 𝑡 2 𝑁 𝑁 𝑡=1 (11)
= 178.872.895.113,13 10
= 17.887.289.511,31
c. Nilai Tengah Kesalahan Absolut MAE  = ∑ |𝑒 𝑡 | 𝑁 𝑁 𝑡=1 (12) = |7.916,40| 10
= 791,64
d. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolut
MAPE = ∑ |𝑃𝐸 𝑡 | 𝑁 𝑁 𝑡=1 , (13)
dengan PE t = ( 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 ) 100
= |−7,78| 10
= 0,78
e. Nilai Tengah Kesalahan Persentase
MPE  = ∑ 𝑃𝐸 𝑡 𝑁 𝑁 𝑡=1 (14) = −7,78 10
= (-0,78)
Nilai  kesalahan  peramalan  sebesar 791,64  dan  persentase  kesalahan  peramalan 0,78%  dengan  α  =  0,6  yang  digunakan  sebagai estimasi besarnya kesalahan pada data penjualan obat.

## 3.4  Peramalan  Kebutuhan  Obat  Periode Yang Akan Datang
Metode Double Eksponential Smoothing
Linier  Satu  Parameter  dari  Brown  dengan  α  = 0,6  dapat  diperoleh  setelah  menentukan  harga parameter Double Eksponential Smoothing yaitu 0<α<1 dengan cara trial and error.
Dengan  t  =  Desember  maka,  a desember = 383.958,68  dan  b desember =  46.883,66  sehingga persamaannya menjadi:
F desember+m = 383.958,68 + (46.883,66) (m)
a. Peramalan untuk bulan Januari (m = 1) F desember+m = a des + b des (m)
F desember+1 = 383.958,68 + (46.883,66) (1) F Januari = 430.842,34 b. Peramalan untuk Februari (m = 2) F desember+m = a des + b des (m)
F desember+2 = 383.958,68 + (46.883,66) (2) F Februari = 477.726 Hasil peramalan Penjualan Obat dimasa yang  akan  datang  di  Rumah  Sakit  Royal  Prima seperti dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Peramalan Kebutuhan Obat di Rumah Sakit Royal Prima
Tahun Data Asli Hasil Peramalan Januari 496.182 430.842,34 Februari 373.866 477.726 Maret 326.966 524.609,66 April 509.984 571.493,32 Mei 612.255 618.376,98 Juni 612.239 665.260,64 Juli 649.600 712.144,30 Agustus 768.939 759.027,96 September 529.073 805.911,62 Oktober 429.425 852.795,28 November 427.160 899.678,94 Desember 388.250 946.562,60
Hasil  visualisasi  peramalan  kebutuhan  obat sebagai berikut:
Gambar 5. Visualisasi Hasil Peramalan Kebutuhan Obat

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  Rumah  Sakit Royal  Prima  menghadapi  tantangan  dalam mengelola persediaan obat. Setiap bulan, jumlah obat yang tersedia tetap sama tanpa mempertimbangkan kebutuhan yang sebenarnya, hanya  berdasarkan  jumlah  obat  yang  terjual. Akibatnya,  sering  terjadi  kelebihan  stok  obat yang menyebabkan  berkurangnya umur  simpan, harga  obat  yang  lebih  rendah,  dan  layanan pasien  yang  tidak  memuaskan.  Situasi  ini  tentu merugikan  rumah  sakit.  Untuk  membantu manajemen  rumah  sakit  mengurangi  kesalahan dalam  meramalkan  penjualan  obat,  maka diterapkan metode peramalan Double Exponential Smoothing dengan alpha 0,6, karena data penjualan menunjukkan adanya trend .
Metode  ini  memberikan  solusi  yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah obat yang  akan  terjual  baik  dalam  jangka  pendek maupun jangka panjang dengan tingkat keakuratan  yang  tinggi.  Hasil  peramalan menghasilkan Mean  Absolute  Error (MAE) sebesar  791,64, Mean  Square  Error (MSE) sebesar  17.887.289.511,31,  dan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  sebesar  0,78%. Dengan demikian, manajemen rumah sakit dapat mengelola  persediaan  obat  dengan  lebih  efisien dan  mengurangi  pemborosan.  Penelitian  ini memberikan  manfaat  yang  signifikan  dengan memberikan pendekatan yang lebih akurat untuk meramalkan penjualan obat.

## 5. REFERENSI
[1] N.  Dyahariesti  and  R.  Yuswantina, “Evaluasi Keefektifan Penggelolaan Obat di  Rumah  Sakit.”,  Media  Farmasi Indonesia, Vol. 14 No. 1 pp. 1485-1492, Maret 2019, e-ISSN 2655-1462.
[2] R.  Capritasari  and  D.  R.  Kurniawati, “Analisis  perencanaan  dan  pengadaan guna  menjamin  ketersediaan  obat  di rumah  sakit,”  Sasambo  Journal  of Pharmacy, vol. 2, no. 1, pp. 32–36, Apr. 2021, doi: 10.29303/sjp.v2i1.71.
[3] Hanjaya,  Arifah  devi  and  Darwin S“Faktor-faktor  yang  mempengaruhi
ketersediaan  obat  di  instalasi  farmasi rumah  sakit  umum  daerah  DR.Pringadi kota  Medan  tahun  2020”  Journal  of Healthcare  Technology  and  Medicine, vo. 7, no. 1,pp. 14-24,aprl. 2021, e-ISSN: 2615-109X.
[4] “P. K. LUKITO, “PERATURAN
BADAN  PENGAWAS  OBAT  DAN MAKANAN NOMOR 18 TAHUN 2020 TENTANG  PEDOMAN  PENILAIAN OBAT  BERBASIS  SEL  MANUSIA,” 2020. https://jdih.pom.go.id/download/product/ 1124/18/2020
[5] Y. Kurnia Hadi, M. Julian Syaputra, and D. Setiawan, “Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model  Pada  Perusahaan  Farmasi  di Tangerang:  Studi  Kasus,”  JOURNAL INDUSTRIALENGINEERING&MANA GEMENT  RESEARCH(  JIEMAR),  vol. 1,  no.  2,  pp.  2722–8878,  Jul.  2020,  doi: 10.7777/jiemar.v1i2.
[6] E.  Listiawati  and  A.  Dwi  Yanti, “EDUKASI KONSUMSI OBAT- OBATAN YANG BERISIKO MENURUNKAN FUNGSI PENDENGARAN PADA LANSIA,”JURNAL PEDULI MASYARAKAT,vol.  3,  no.  2,pp.  97-
104,juni.  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.globalhealthsciencegroup.co m/index.php/JPM
[7]  Slamet Riyadi, “APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN  OBAT  MENGGUNAKAN
METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS:  INSTALASI  FARMASI  RSUD DR MURJANI),” semnasteknomedia.vol. . pp  5.3-1  –  5.3-6,  feb.  2015, ISSN:  2302- 3805 .
[8]  M.  Rizki  Nugroho  and  I.  Edo  Hendrawan, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Klasterisasi  Data  Obat  Pada  Rumah  Sakit ASRI,”  vol.  16,  no.  1,  2022,  [Online]. Available:
https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[9]  A.  Nurkholis  and  P.  S.  Oktora,  “Sistem
Persediaan  Obat  Menggunakan  Metode Moving  Average  Dan  Fixed  Time  Period With Safety Stock,” Jurnal Sains Komputer &  Informatika  (J-SAKTI)  ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 1134-1145,  sep. 2022, ISSN:  2548- 9771/EISSN: 2549-7200 .
[10] H.  T.  Hani,  Dasar-dasar  Manajemen Produksi  dan  Operasi.  Yogyakarta:  BPFE Yogyakarta, 1999.
[11] D.  Harini  and  L.  S.  Wahyuniar,  “Estimasi Jumlah  Murid  Baru  Menggunakan  Metode Forecasting,” Journal  of  Instructional Mathematics, vol. 2, no. 2, pp. 64–70, Nov.
2021, doi: 10.37640/jim.v2i2.1025.
[12] Ismail  and  H.Rahman,  “Implementasi Metode  Peramalan  Forecasting  dalam menentukan  jumlah  penjualan  pada  CVxyz
,” IESM  Journa,  vol.  2,  no.  2,  pp.  147-156,
agst 2021. ISSN: 2656-4300.
[13] S. Alfarisi, “SISTEM PREDIKSI PENJUALAN  GAMIS  TOKO  QITAZ
MENGGUNAKAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  Oleh,”
Journal of Applied Business and Economics, vol.  4,  no.  1.pp.  80-95,  sept 2017, DOI: http://dx.doi.org/10.30998/jabe.v4i1.1
908 .
[14] S.,  Buffa;  Elwood,  Rakesh;  K.  Sarin,
Modern Production and Operation
Management,  Eight  Edition,  John  Willey
and Sons Inc, London, 1996
[15] E.  Sophia,  J.  Maknunah,  M.  Dimas Oktavianda,  S.  Pradnya,  and  P.  Malang, “Sistem Informasi Peramalan Obat
Alphamol  Menggunakan  Metode  Double Exponential  Smoothing.” SMATIKA  jurnal, vl.11 no. 01,pp 53-59, jun.2021, ISSN:2087- 0256,e-ISSN:2580-6939.
[16]  S. Makridakis,Steven c, and Victor Metode dan  Aplikasi  Peramalan,  Kedua.  Jakarta: Erlangga, 2017.
[17] Royal  Prima,  R.S.  (2014,  16  Februari). Profil  RSU  Royal  Prima.  Diakses  pada
tanggal 20 Mei 2024, dari
https://royalprima.com/.
[18] S.  J,  Teknik  Sampling.  Jakarta:  Rineka Cipta, 2000.
[19] Harijono  dan  Sugiarto,  Peramalan  Bisnis. Jakarta:  PT.  Gramedia  Pustaka  Utama, 2000.
[20] G.  dan  M.  N.  Indriyo,  Teknik  Proyeksi Bisnis, Pertama. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 2001. [21] Dermawan Wibisono, Riset Bisnis.
Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 2000.