## Sistem Prediksi Jumlah Permintaan Produk Darah Menggunakan Metode Least Square Regression Line
(Studi Kasus : Utd Pmi Kabupaten Jombang)
Dzurrotun Nasyika*, Slamin**, Priza Pandunata ***
* Student at University of Jember, ** Lecture at University of Jember,
*** Lecture at University of Jember
* dnasyika@gmail.com, ** Slamin@unej.ac.id, *** Priza@unej.ac.id,

## ABSTRAK
Blood Transfusion Unit (UTD) as the provider of blood supply is required to fulfill blood demand. However in reality, the blood stock does not always meet the demand for blood. The amount of blood group stock in UTD depends on blood donors who voluntarily donate blood. Red blood cells only have a life span of 35 days since they were donated, if they have passed that time the blood cannot be used for transfusion. Based on these problems, the authors applied the Lesat Square Regression Line method to predict the number of requests for blood products in the coming month. The calculation results obtained prediction of demand with the smallest MAPE value that is blood product of  PRC blood type A with a value of 14.40%. The biggest MAPE value obtained is 180.66% for WB blood type AB. Factors or parameters that affect the amount of blood product demand, that is the environment, disease outbreaks and differences in body resistance of each blood group. In addition, the types of blood products also have a number of different requests depending on the level of blood needs for health.
Kata Kunci: Peramalan, Least Square Regression Line , PMI , Produk Darah

## 1. Pendahuluan
Unit  Transfusi  Darah  (UTD)  sebagai  penyelenggara  penyediaan  darah  dituntut  untuk  memenuhi permintaan darah pada daerahnya masing-masing.  Namun pada kenyataannya, stok darah yang terdapat pada tiap daerah tidak selalu memenuhi kebutuhan permintaan darah. Jumlah stok golongan darah pada UTD bergantung  oleh  pendonor  darah  yang  secara  sukarela  mendonorkan  darahnya.  Sel  darah  merah  hanya memiliki  masa  hidup  35  hari  sejak  didonorkan,  jika  sudah  melewati  rentang  waktu  tersebut  maka  darah sudah  tidak  boleh  lagi  digunakan  untuk  transfusi  [1].  Hal  ini  yang  menjadi  hambatan  pada  UTD  PMI Kabupaten Jombang dalam mengontrol persediaan stok golongan darah yang tidak sesuai dengan permintaan darah di Kabupaten Jombang.
Berdasarkan semua data yang tersedia, pengelola pusat penyimpanan darah memiliki tugas penting, yakni memperkirakan kebutuhan komponen darah untuk meminimalisir penuhnya penyimpanan maupun kerugian karena darah yang terbuang [2].  Kurangnya pasokan dapat berdampak pada meningkatnya jumlah kematian  pasien.  Di  sisi  lain,  berlebihnya  pasokan  darah  hingga  melewati  masa  simpannya  juga  tidak seharusnya terjadi, karena pendonor darah merupakan aset langka yang dibatasi waktu untuk mendonorkan darahnya [3]. Untuk mengantisipasi masalah tersebut diperlukan perencanaan pada pihak UTD yang mampu memperkirakan permintaan produk darah pada bulan selanjutnya, sehingga kebutuhan darah dapat dipenuhi dengan efisien.
Data permintaan darah yang ada di UTD PMI Kabupaten Jombang dapat digunakan sebagai bahan untuk memprediksi permintaan produk darah pada bulan berikutnya. Untuk saat ini UTD PMI Kabupaten Jombang  dalam  melakukan  strategi  untuk  memprediksi  permintaan  produk  darah  selanjutnya  hanya menggunakan data sebelumnya tanpa adanya sistem yang melakukan peramalan (dilakukan secara manual). Dalam hal ini cara yang dapat dilakukan untuk memprediksi jumlah permintaan produk darah secara cepat dan efisien agar memudahkan pihak UTD adalah dengan membangun sebuah Sistem Prediksi Permintaan Produk Darah Menggunakan Metode Least Square Regression Line .
2. Metode Penelitian

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian  kualitatif  dan  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif adalah penelitian ilmiah  yang  sistematis  terhadap  bagian-bagian  dan  fenomena  serta  hubungan- hubungannya. Sedangkan penelitian kualitatif adalah penelitian ilmiah yang memfokuskan pada pemahaman fenomena sosial dari sudut pandang partisipan secara deskriptif.

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di UTD PMI Kabupaten Jombang yang beralamatkan di Jalan KH. Wahid Hasyim No. 133, Kepanjen, Jombang, Kepanjen, Kec. Jombang, Kabupaten Jombang. Penelitian dilakukan selama 4 bulan yaitu dari bulan Desember 2017 sampai Maret 2018.

## Tahap Pengembangan
Metode pengembangan yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan menggunakan model waterfall . Model waterfall digunakan karena kualitas sistem dari model ini cenderung baik yang disebabkan  tahapannya terstruktur dan sequential. Setiap aktivitas pada model pengembangan waterfall harus diselesaikan sebelum menuju tahap pengembangan selanjutnya.
Gambar 1 Model Waterfall
a. Analisa Kebutuhan
• Pengumpulan Data
o Data Primer Data Primer merupakan data yang dikumpulkan secara langsung dari objek yang diteliti. Dalam  pengumpulan  data  primer  terdapat  dua  metode  yaitu  metode  observasi  dan  metode wawancara (interview) yang akan dilakukan di UTD PMI Kabupaten Jombang. Wawancara ini dilakukan secara langsung dengan pimpinan dan pegawai untuk mengetahui jumlah permintaan produk darah.
o Data Sekunder Data skunder merupakan data yang dikumpulkan dari study literatur pada penelitian- penelitian terdahulu di berbagai jurnal, buku,skripsi, dan e-book. Study literatur digunakan untuk menunjang pemahaman dan pengetahuan penulis tentang materi, konsep, teori, dan metode yang dibutuhkan dalam proses pengerjaan tugas akhir.
• Analisis Data Penyelesaian  masalah  menggunakan  metode Least  Square  Regression  Line untuk memudahkan pemahaman dan alur proses yang akan dibahas.
Gambar 2 Diagram Blok Perhitungan Metode Least Square
b. Desain
Pembuatan desain sistem pada penelitian ini menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang dirancang dengan konsep Object Oriented Design. Permodelan UML yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Elemen Input dan Output Sistem
2. Usecase Diagram
3. Scenario
4. Sequence Diagram
5. Activity Diagram
6. Class Diagram
7. Entity Relationship Diagram
c. Implementasi
Dari desain yang telah dibuat akan diimplementasikan  ke dalam kode program. Hal yang dilakukan dalam tahap implementasi antara lain:
• Penulisan  kode  program  (coding)  menggunakan  bahasa  pemrograman  Page  Hyper  Text  Pre- Processor (PHP) dengan bantuan framework Laravel.
• Manajemen basisdata menggunakan MySQL.
• Tampilan berbasis website.
d. Pengujian
• White box testing White  box  testing  adalah  pengujian  yang  didasarkan  pada  pengecekan  terhadap  detail perancangan, menggunakan struktur kontrol dari desain program secara procedural untuk membagi pengujian ke dalam beberapa kasus pengujian.
• Black box testing
Black  box  testing  adalah  pengujian  yang  dilakukan  hanya  mengamati  hasil  eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak.
e. Pemeliharaan Perangkat lunak yang sudah selesai akan mengalami perubahan. Perubahan biasanya berupa error sehingga diperlukan perbaikan dan pemeliharaan kepada sistem.
3. Pengembangan Sistem

## t
y
Pengembangan sistem dalam penelitian ini meliputi, analisis kebutuhan dan desain sistem.

## Analisis Kebutuhan
Analisa kebutuhan menggunakan hasil dari pengumpulan dan analisa data yang telah didapatkan sebagai dasar menentukan kebutuhan sistem prediksi permintaan produk darah menggunakan metode least square regression line yang akan dibangun. Kebutuhan-kebutuhan sistem tersebut dibagi menjadi kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional yang menjelaskan hal-hal yang dapat dilakukan oleh sistem. Kebutuhan fungsional pada penelitian ini sebagai berikut :
1. Sistem dapat mengelola data user
2. Sistem dapat mengelola data stok darah
3. Sistem dapat mengelola data permintaan darah
4. Sistem dapat mengelola data pendonor
5. Sistem dapat mengelola data transaksi donor darah
6. Sistem dapat mengelola data ramalan permintaan darah
7. Sistem dapat melihat MAPE hasil ramalan Kebutuhan non-fungsional pada penelitian ini yaitu sistem menggunakan username dan password sebagai autentifikasi akses terhadap sistem.

## Desain Sistem
Desain sistem meliputi Elemen Input dan Output Sistem , use case diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD) . Elemen Input dan Output Sistem adalah suatu kumpulan aktivitas yang terstruktur untuk mencapai  suatu  tujuan  tertentu  atau  untuk  menghasilkan  sebuah  produk.  Ada  beberapa  komponen  di dalamnya, meliputi data yang menjadi masukan ( input ), data masukan yang kemudian diolah menjadi data keluaran ( output ), media yang digunakan ( uses ), dan tujuan yang ingin dicapai ( goal ). Elemen Input dan Output Sistem aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Elemen Input dan Output Sistem
Usecase diagram merupakan gambaran interaksi antara aktor yang terlibat dalam sistem dengan fitur  sistem  informasi  peramalan  jumlah  permintaan  darah  yang  dibuat  untuk  memenuhi  kebutuhan fungsional dan non-fungsional sistem. Use Case Diagram aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Use Case Diagram
Entity Relationship Diagram (ERD) menjelaskan hubungan antar data dalam database yang digunakan dalam pembangunan sistem. ERD aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Entity Relationship Diagram

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Perhitungan Metode Least Square
Perhitungan metode least square ini menggunakan data aktual permintaan produk darah pada bulan Januari 2017  sampai  Oktober  2018.  Rumus  dalam  perhitungan  metode  ini  terdapat  pada  persamaan  1  sampai  3 berikut.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
Dimana :
𝑎 = ∑ ) * (2)
𝑏 = ∑ +) ∑ +, (3) Keterangan :
X = periode (waktu)
Y = jumlah permintaan pada periode X a = bilangan konstan b = koefisien kecondongan garis tren n = jumlah data
Berikut sampel perhitungan baris terakhir peramalan beserta MAPE pada Tabel 1.
No  Produk  Golongan Darah  Ramalan  Aktual  MAPE 1. WB A 74 62 19,78 2. WB B 80 69 19,73 3. WB AB 15 11 180,66 4. WB O 100 79 27,20 5. PRC A 183 178 14,40 6. PRC B 285 277 15,23 7. PRC AB 63 41 31,40 8. PRC O 454 379 16,32 9. TC A 22 18 103,99 10. TC B 33 38 98,64 11. TC AB 6 7 39,77 12. TC O 46 56 46,01 13. LP A 2 1 52,92 14. LP B 1 2 45,83 15. LP AB 1 1 30,83 16. LP O 3 4 94,24 17. FFP A 2 2 45,42 18. FFP B -1 1 135,56 19. FFP AB 1 1 17,50 20. FFP O 2 8 90,46
Hasil dari perhitungan manual dan perhitungan pada sistem memliki nilai yang sama.

## 4.2 Hasil Pembangunan Sistem
Sistem  prediksi  jumlah  permintaan  produk  darah  menggunakan  metode Least  Square  Regression  Line memiliki beberapa fitur. Terdapat tiga hak akses pada sistem ini, yaitu admin yang mempunyai hak akses penuh terhadap sistem, bagian inventory yang mempunyai hak akses terbatas, dan admin bank darah yang terdapat di rumah sakit. Berikut penjelasan mengenai fitur-fitur yang terdapat pada sistem prediksi jumlah permintaan produk darah:

## 1. Halaman landing
Halaman landing merupakan halaman awal ketika user mengakses sistem. Pada halaman ini terdapat tombol login yang nanti akan diarahkan ke halaman selanjutnya jika akan memasuki sistem. Tambilan halaman landing dapat dilihat pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6 Halaman Landing
2. Halaman Masuk Sistem
Fitur ini merupakan fitur autentifikasi pengguna untuk dapat masuk kedalam sistem dan mengakses fitur- fitur  sesuai  hak  aksesnya.  Pengguna  dapat  mengisikan  email  dan  password  untuk  masuk  ke  dalam  sistem. Tampilan halaman masuk sistem dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Masuk Sistem
3. Fitur mengelola data permintaan darah
Fitur ini berfungsi untuk mengelola permintaan darah yaitu melihat dan menambah data permintaan darah ke  PMI.  Fitur  ini  hanya  dapat  diakses  oleh  admin  bank  darah  rumah  sakit.  Tampilan  halaman  mengelola permintaan darah dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Halaman Permintaan
4. Fitur validasi permintaan darah Fitur  ini  berfungsi  untuk  memvalidasi  permintaan  yang  dilakukan  oleh  admin  bank  darah  rumah  sakit.
Tampilan halaman validasi permintaan darah dapat dilihat pada gambar 9.
5. Fitur menambah data peramalan permintaan darah
Fitur ini berfungsi untuk mengelola peramalan yang meliputi melihat dan menambah peramalan permintaan darah. Tampilan halaman kelola peramalan dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10 Halaman Peramalan Permintaan
5. Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan adalah:
a. Metode Least Square digunakan untuk menghitung nilai prediksi jumlah permintaan produk darah. Dari hasil perhitungan didapatkan prediksi permintaan dengan nilai MAPE terkecil yaitu produk darah PRC golongan A dengan nilai 14,40%. Nilai MAPE terbesar yang diperoleh yaitu 180,66% untuk WB golongan AB.
b. Hasil perhitungan sistem menunjukkan nilai yang sama dengan perhitungan manual, sehingga sistem prediksi menggunakan metode Least Square Regression Line dapat digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan produk darah pada UTD PMI Kabupaten Jombang.
c. Faktor  atau  parameter  yang  mempengaruhi  jumlah  permintaan  produk  darah  yaitu  lingkungan,  wabah penyakit dan perbedaan daya tahan tubuh tiap golongan darah. Selain itu jenis produk darah juga memiliki jumlah permintaan yang berbeda bergantung dengan tingkat kebutuhan darah untuk kesehatan.

## Saran
Saran yang ditujukan untuk memberikan masukan yang lebih baik yaitu :
a. Prediksi  jumlah  permintaan  produk  darah  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  lain  atau  dapat dilakukan dengan rentang waktu yang berbeda misalnya harian.
b. Sistem prediksi jumlah permintaan produk darah dapat dikembangkan lagi menjadi sistem informasi yang lebih besar lagi agar dapat mengelola berbagai informasi dan berguna untuk masyarakat umum tidak hanya pihak rumah sakit dan PMI saja.

## Daftar Pustaka
[1] Rutherford, C., Cheng, S. Y., & Bailie, K. (2016). Evidence of Bullwhip in the Blood Supply Chain. Heriot- Watt University Research Gateway .
[2] Filho, O., Cezarino, W., & Salviano, G. (2012). A Decision-making Tool for Demand Forecasting of Blood Components. Science Direct , 1499-1504.
[3]  Belien,  J.,  &  Force,  H.  (2012).  Supply  Chain  Management  of  Blood  Products. European  Journal  of Operational Research , 1-16.