http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Perbandingan Algoritma Triple Exponential Smoothing dan Support Vector Regression dalam Prediksi Pemakaian Obat di Puskesmas
Comparison of Triple Exponential Smoothing and Support Vector Regression Algorithms in Predicting Drug Usage at Puskesmas
Syafira Agnesti, Alwis Nazir*, Iwan Iskandar, Elvia Budianita, Iis Afrianty Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi,
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Jalan H. R. Soebrantas No.155 KM 15, Tuah Madani, Tuah Madani, Pekanbaru, Riau Indonesia *e-mail: alwis.nazir@uin-suska.ac.id
( received : 9 September 2023, revised : 11 September 2023, accepted : 13 September 2023)

## Abstrak
Manajemen obat memiliki peran penting dalam pengelolaan persedian stok obat di Puskesmas, untuk menghindari kesalahan dalam mengendalikan persediaan stok obat yang ada perlu dilakukan prediksi jumlah pemakaian obat dengan membandingkan metode Data Mining dan metode Machine Learning menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing (TES) dan Support Vector Regression (SVR). Implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  Python.  Data  yang  digunakan dalam rentang waktu 42 bulan, mulai dari Januari 2020 – Juni 2023 dengan data obat Amlodipin 10 mg dan  Amoxicillin  500  mg.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  algoritma  terbaik  dari membandingkan  besar  kesalahan  prediksi  menggunakan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  obat  Amlodipin  10  mg  dan  obat Amoxicillin  500  mg  dengan  data  latih  80%  dan  data  uji  20%  sebagai  pembaginya,  penerapan menggunakan  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing  dengan  model  additive,  menghasilkan  nilai MAPE  berturut-turut  sebesar  10.36%  dan  17.50%  dengan  kategori  “Baik”.  Pada  algoritma Support Vector Regression , dengan penggunaan kernel RBF , complexity 1.0, dan epsilon 0.1, menghasilkan nilai MAPE  berturut-turut  sebesar  10.31%  dan  9.38%  dengan  kategori  “Baik”  dan  “Sangat  Baik”.  Dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  Support  Vector  Regression  lebih  baik  dalam  melakukan  prediksi dibandingkan dengan algoritma Triple Exponential Smoothing.
Kata  kunci: Mean  Absolute  Percentage  Error ,  Prediksi, Support  Vector  Regression , Triple Exponential Smoothing

## Abstract
Drug management is important in managing adequate drug supplies in Puskesmas, to avoid errors in controlling  existing  drug  stock  inventory,  it  is  necessary  to  predict  the  amount  of  drug  usage  by comparing  Data  Mining  methods  and  Machine  Learning  methods,  using  the  Triple  Exponential Smoothing (TES) and Support Vector Regression (SVR) algorithms. Implementation is done using the Python programming language. The data used is Amlodipine 10 mg and Amoxicillin 500 mg drug data with  a  period  of  42  months,  from  January  2020  -  June  2023.  This  study  aims  to  determine the  best algorithm  by  comparing  prediction  error  rate  using  the  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) method.  Based  on  research  that  has  been conducted on  Amlodipine  10  mg  and  Amoxicillin  500  mg drugs with a division of 80% training data and 20% testing data, the Triple Exponential Smoothing algorithm with an additive model produces MAPE values of 10.36% and 17.50% respectively with the "Good" category. While Support Vector Regression algorithm, with RBF kernel, complexity 1.0, and epsilon 0.1 produces MAPE values of 10.31% and 9.38% in the "Good" and "Very Good" categories, respectively. Based on this, it can be concluded that Support Vector Regression algorithm is better at predicting than the Triple Exponential Smoothing algorithm.
Keywords: Mean  Absolute  Percentage  Error,  Prediction,  Support  Vector  Regression,  Triple Exponential Smoothing

## 1 Pendahuluan
Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) adalah bagian dari dinas kesehatan ditingkat kabupaten atau kota yang bertanggungjawab terhadap perkembangan kesehatan disuatu wilayah kerja. Puskesmas menjadi sumber utama masyarakat untuk melakukan perawatan kesehatan karena mudah dijangkau dan menawarkan program pengobatan gratis. Program pengobatan salah satu bentuk pelayanan kesehatan dan pelayanan obat, pelayanan obat dapat dilakukan tergantung ketersediaan obat di puskesmas. [1],[2].
Ketersediaan obat di Puskemas perlu diawasi dengan baik agar obat yang dibutuhkan tersedia[3]. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  manajemen  obat,  Manajemen  obat  adalah  aspek  penting  dalam pengelolaan  persedian  obat,  dikarenakan  menjaga  persediaan  obat  yang  memadai  sangatlah  penting. Informasi  mengenai  persediaan  dan  pemakaian  obat  tertulis  di  Laporan  Pemakaian  dan  Lembar Permintaan  Obat  (LPLPO)[4].  Pengelolaan  obat  di  Puskesmas  masih  dilakukan  secara  manual, sehingga mudah terjadinya kesalahan dalam pengelolaan ketersediaan obat. Maka, untuk menghindari kesalahan tersebut dilakukanlah prediksi jumlah pemakaian obat yang digunakan di puskesmas pada periode waktu tertentu. Prediksi jumlah pemakaian obat bertujuan untuk mengendalikan jumlah stok obat  atau  kekurangan  dapat  diminimalkan.  Oleh  karena  itu,  dilakukanlah  perhitungan  prediksi pemakaian  obat  dengan  membandingkan  metode Data  Mining menggunakan algoritma Triple Exponential  Smoothing dan  metode Machine  Learning menggunakan  algoritma Support  Vector Regression.
Triple  Exponenetial  Smooting(TES) adalah  peramalan  yang  menggunakan  data time  series saat data menunjukkan adanya komponen trend dan musiman[5]. Metode ini digunakan untuk mengukur ketidakteraturan  musiman  terhadap  data  sebelumnya  dengan  tiga tahap  proses  penghalusan. Support Vector  Regression  (SVR) merupakan  pengembangan  dari Support  Vector  Machine  (SVM) yang digunakan dalam kasus regresi. SVR menyebarkan vector input menggunakan fungsi kernel ke dimensi yang  lebih  tinggi  dengan  menghasilkan  linear  ataupun  non-linear[6].  Penerapan  metode  ini  dapat memberikan informasi yang akurat untuk perhitungan prediksi. Sedangkan Mean Absolute percentage Error (MAPE) digunakan untuk persentase kesalahan. Metode pengukuran ini menenmukan kesalahan absolut  untuk  setiap  periode,  kemudian  membaginya  dengan  nilai  aktual  pada  periode  tersebut  dan kemudaian membuat rata-rata persentase absolutnya[7].
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  algoritma  terbaik  dari  membandingkan ketepatan  nilai  prediksi  dan  melihat  seberapa  besar  kesalahan  prediksi  bila  dilakukan  pencarian menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing dan Support Vector Regression .

## 2 Tinjauan Literatur
Tinjauan literatur yang relevean pada penelitian-penelitian terdahulu yang menggunakan algoritma Triple  Exponential  Smoothing (TES)  dan Support  Vector  Regression (SVR).  Beberapa  penelitian tersebut dapat digunakan sebagai bahan referensi atau perbandingan karena telah menerapkan metode atau  topik  penelitian  yang  sama  dengan  penelitian  ini.  Penelitian  [8]  melakukan  prediksi  tren  turis pariwisata dengan algoritma TES, penelitian tersebut melakukan pengujian 30 kali dengan parameter Alpha, Beta, Gamma secara acak dan mendapat MAPE 9%, MAPE terkecil 7%, MAPE terbesar 24% dapat diartikan model tersebut sangat baik, baik dan cukup. Hasil MAPE data 3 bulan terakhir sebesar 6.4% maka model tersebut sangat baik.
Penelitian [9] melakukan prediksi stok dan pengaturan tata letak barang, pengujian pada metode TES  menunjukan  hasil  baik  dengan  nilai  MAPE  =  11,7  dan  tingkat  akurasi  MAPE  sebesar  88.3%. Prediksi untuk bulan januari 2018 dengan metode TES adalah 131,141 Kg. Maka hasil akurasi prediksi stok dengan metode TES lebih unggul dibandingkan metode ARIMA .
Penelitian  [10]  melakukan  prediksi  penjualan  obat,  ditemukan  bahwa  algoritma  TES  memiliki kinerja yang sangat baik karena menghasilkan nilai error yang paling kecil, yaitu 9.583409. sedangkan algoritma Single dan Double memilikki masing-masing nilai error 10.4683 dan 11.39423.
Penelitian  [11]  melakukan  analisis  perbandingan  prediksi  obat  pada  aplikasi  “morbis”,  dalam meramal penjualan obat, penggunaan metode SVR dengan proses  preprocessing data dengan scaling linier menghasilkan nilai MAPE sebesar 17.51%. Angka ini lebih rendah dibandingkan dengan hasil ketika proses data menggunakan normalisasi, yang menghasilkan nilai MAPEsebesar 18.09%. Selain
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 996-1006                                                                                                 e-ISSN:2540-9719
itu, menggunakan klasifikasi dengan metode analisis ABC, tingkat mape yang diperoleh adalah 33.15%, yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan SVR dan preprocessing data yang sesuai.
Penelitian  [12]  melakukan  peramalan  pertambahan  pasien  covid-19,  dalam  menguji  model peramalan pada kedua set data latih dan uji, hasil pemodelan SVR dengan menggunakan kernel Linear dengan parameter optimal C = 0.1, dan gamma = 1 menunjukan bahwa nilai MAPE sebesar 13.9%. hal ini mengindikasikan bahwa model ini memiliki kemampuan peramalan yang baik.
Keterbaruan  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  dengan  membandingan  hasil  rata-rata  absolut kesalahan  ( error )  dari  algoritma Triple  Exponential  Smoothing dan Support  Vector  Regression , menggunakan  Bahasa  pemrograman Phyton .  Penelitian  ini  dilakukan  karena  dari  berbagai  sumber acuan,  belum  ditemukan  penelitian  serupa  mengenai  perbandingan  algoritma Triple  Exponential Smoothing dan Support Vector Regression pada prediksi pemakaian obat dengan menggunakan bahasa pemrograman Phyton .

## 3 Metode Penelitian
Tahapan-tahapan dalam mengerjakan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data hingga analisa hasil. Pada Gambar 1 di bawah ini menunjukkan tahapan penelitian.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan pada Gambar 1 dilakukan pengumpulan data pemakaian obat yang bersumber dari salah satu Puskesmas di Kabupaten Kampar. Tahapan selanjuatnya melakukan preprocessing data. Kemudian mengimplementasikan triple exponential smoothing dan support vector regression pada data pemakaian obat. Selanjutnya melakukan pengujian model dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk melihat  nilai  error  prediksi.  Tahapan  terakhir  yaitu  menganalisa  hasil  pengujian  model  yang  telah dilakukan.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan merupakan data pemakaian obat Amlodipin 10 mg dan obat Amoxicillin 500 mg  disalah  satu  puskesmas  yang  ada  di  Kabupaten  Kampar.  Data  obat  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi dari tahun Januari 2020 - Juni 2023, selama 42 bulan.
Mulai Pengumpulan Data Pre-Processing Data
Triple Exponential Smoothing (TES) Support Vector Regression (SVR) Analisa Hasil Selesai Pengujian Model (MAPE)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.2 Pre-Processing Data
Preprocessing data  merupakan  langkah  awal  dalam  menyiapkan  data,  membersihkan  data,  dan melakukan  transformasi  terhadap  data  mentah  sesuai  dengan  format  untuk  dilakukan  analisis selanjutntya  [12].  Langkah-langkah  dalam preprocessing meliput data selection dan data cleaning . Data selection melakukan pemilihan atribut Bulan dan Pemakaian. Data cleaning meliputi pembersihan missing value. 3.3 Pelatihan Model
Pada  tahapan  ketiga  ini  dilakukan  implementasi  menggunakan  algoritma Triple  Exponential Smoothing dan algoritma Support Vector Regression.
3.3.1 Algoritma Triple Exponential Smoothing
Triple  Exponential  Smoothing (TES)  adalah  peramalan  yang  dapat  digunakan  pada  data  deret waktu  dengan  komponen  tren  dan  musiman.  Metode  ini  mengalami  tiga  kali  proses  pemulusan  dan terdapat parameter yang digunakan untuk mengatur tingkat penghalusan pada level, trend, dan musiman dalam data. Terdapat dua jenis model dalam metode ini, yakni model additive dan model multiplicative. Apabila komponen musiman stabil dan konsisten dalam jangka waktu tertentu maka  model additive dapat  dipilih,  sebaliknya  apabila  komponen  musiman  tidak  konsisten  seiring  berjalan  waktu  maka model multiplicative dapat digunakan [13], [14], [15]. Perhitungan Triple Exponential Smoothing sebagai berikut:
Bentuk persamaan Inisialisasi nilai awal Triple Exponential Smoothing terlihat pada nomor formula (1), (2), dan (3):
𝑆 𝑡 = 1 𝑡 (𝑌 1 + 𝑌 2 + ⋯ + 𝑌 𝑡 ) (1)
𝑇 𝑡 = 1 𝑡 ( 𝑌 𝑡+1 −𝑌 1 𝑡 + 𝑌 𝑡+2 −𝑌 2 𝑡 + ⋯ + 𝑌 𝑡+𝑘 −𝑌 𝑡 𝑡 ) (2)
𝑙 𝑡 = 𝑌 𝑡 𝑆 𝑡 (3)
Setelah itu dilakukan perhitungan level, trend, dan musiman dengan persamaan nomor formula (4), (5), dan (6) berikut:
𝑆 𝑡 =  𝛼 𝑌 𝑡 𝑙 𝑡−𝐿 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (4)
𝑇 𝑡 = 𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1 (5)
𝑙 𝑡 =  𝛾 ( 𝑌 𝑡 𝑆 𝑡 ) + (1 − 𝛾)𝐿 𝑡−1 (6)
Rumus peramalan Triple Exponential Smoothing pada nomor formula (7): 𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 𝑚)𝑙 𝑡−𝐿+𝑚 (7)
Keterangan:
𝑆 𝑡 = Pemulusan level 𝑇 𝑡 = Pemulusan trend 𝑙 𝑡 = Pemulusan musiman
𝑌 𝑡 = Data aktual pada waktu ke-t 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai peramalan 𝛼 = Nilai alpha 𝛽 = Nilai beta
𝛾 = Nilai gamma
L = Panjang musiman
m = Jumlah periode yang akan diramalkan
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 996-1006                                                                                                 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.3.2 Algoritma Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR)  adalah  algoritma  yang  digunakan  unutk  menangani peermasalahan regresi. Dalam SVR, Overfitting pada data bisa diatasi dengan baik. Tujuan SVR adalah untuk memetakan vector input ke dalam dimensi yang lebih tinggi menggunakan fungsi kernel. Ketika menyelesaikan permasalahan regresi, algoritma sekuensial untuk SVR dapat memberikan solusi dengan waktu komputasi yang lebih singkat dan lebih efisien dibandingkan dengan metode SVR konvensional yang  menjadi  pembandingnya  [16].  SVR  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  non- linear. SVR telah berhasil diterapkan dalam beberapa permasalahan dalam prediksi time series. Tahapan implementasi Support Vector Regression sebagai berikut: 1. Menentukan kernel, parameter compleksitas (C) , dan epsilon
2. Melakukan proses sequential learning
3. Melakukan proses iterasi sequential learning
4. Menerapkan algoritma SVR
5. Melakukan pengujian nilai error

## 3.4 Pengujian Model
Sebelum dilakukan pengujian, data awal dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Dalam proses pengujian model, digunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai alat untuk evaluasi. MAPE merupakan persentase rata-rata yang menghitung nilai prediksi kemudian membaginya dengan nilai aktual. Semakin kecil nilai MAPE, maka semakin besar tingkat akurasi model tersebut [17].
Persamaan untuk menghitung MAPE terdapat pada nomor (8) berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦𝑖−𝑦′𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100% (8)
Keterangan: 𝑛
= jumlah data 𝑦𝑖 = nilai data aktual 𝑦′𝑖
= nilai hasil prediksi 𝑖 = indeks
Tabel 1. Range Nilai MAPE MAPE Pengertian < 10% Kategori sangat baik 10% - 20% Kategori baik 20% - 50% Kategori cukup >50% Kategori buruk
Pada Tabel 1 merupakan kategori range nilai mape. Hasil niai mape dibawah 10% prediksi dalam kategori  sangat  baik,  nilai  10%  sampai  20%  prediksi  dalam  kategori  baik,  nilai  20%  sampai  50% prediksi dalam kategori cukup, nilai diatas 50% prediksi dalam kategori buruk.

## 3.5 Analisa Hasil
Pada tahapan analisa hasil ini membahas perbandingan hasil masing-masing algoritma yang sudah dijelaskan pada sub bab pelatihan model sebelumnya, untuk mengetahui algoritma mana yang memiliki hasil pengujian terbaik.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Dataset
Dataset yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah data pemakaian obat Amlodipin 10 mg dan Amoxicillin 500 mg dengan rentang waktu januari 2020 sampai dengan juni 2023, yaitu sebanyak 42 bulan. Berdasarkan pre-processing yang telah dijelaskan sebelumnya, diperoleh dataset Tabel 2 dan Tabel 3 berikut.
Tabel 2. Dataset Obat Amlodipin 10 mg No Bulan Pemakaian 1 2 3 4 5 … 42 Jan-2020 Feb-2020 Mar-2020 Apr-2020 Mei-2020 …. Jun-2023 1,430 1,650 1,599 1,492 1,380 … 1,400 Tabel 3. Dataset Obat Amoxicillin 500 mg No Bulan Pemakaian 1 2 3 4 5 … 42 Jan-2020 Feb-2020 Mar-2020 Apr-2020 Mei-2020 …. Jun-2023 1,284 1,416 1,033 1,383 1,136 … 1,178
Pada  kedua  algoritma  akan  dilakukan  perbandingan, kedua  algoritma  sama-sama  menggunakan pembagian  data  latih  sebesar  80%  dan  data  latih  sebesar  20%,  dari  jumlah  data  sebanyak  42  bulan, pembagian data 33 bulan data latih dan 9 bulan data uji.

## 4.2 Implementasi dan Pengujian Algoritma Triple Exponential Smoothing
Penerapan algoritma Triple Exponential Smoothing pada Python, menggunakan model additive
Kodingan model  =  ExponentialSmoothing akan  menerapkan  pelatihan  data  dengan  komponen  deret waktu trend dan musiman menggunakan model additive.
Kodingan fitted_model = model.fit() digunakan untuk mengestimasi berdasarkan parameter-parameter model pada data latih yang terlah disediakan.
Setelah algoritma diterapkan, kemudian melakukan prediksi
Kodingan ini melakukan prediksi menggunakan variabel pada pelatihan model dengan menginputkan data uji.
Setelah  mendapatkan  hasil  prediksi,  dilakukan  perhitungan  nilai  absolut  kesalahan  dengan  metode MAPE
MAPE menghitung presentasi rata-rata nilai aktual data uji dengan nilai hasil prediksi. Kodingan test_data.values adalah  data  aktual  uji, predictions adalah  data  yang  sudah  diprediksi sebelumnya.

## 4.3 Implementasi dan pengujian Algoritma Support Vector Regression
Sebelum  melakukan  pengujian  algoritma  SVR,  menormalisasi  dataset  terlebih  dahulu  sebagai pendekatan  sistematis  yang  meminimalkan  pengulangan  atau  penghilangan  data  yang  tidak  perlu, sehingga dataset bekerja secara optimal. Tujuan dilakukan normalisasi mengubah nilai data menjadi lebih mudah dipahami agar nilai tidak terlalu besar dan menghindari terjadinya anomaly, overfitting, dan ketidakkonsistenan data.
Penerapan normalisasi min-max-scaler
model = ExponentialSmoothing(train_data, seasonal_periods= 12 , trend= 'add' , seasonal= 'add' ) fitted_model = model.fit()
predictions = fitted_model.forecast( len (test_data))
mape = mean_absolute_percentage_error(test_data.values, predictions) print ( "MAPE: {:.2f}%" . format (mape * 100 )) )
scaler_X = MinMaxScaler() scaler_y = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler_X.fit_transform(X_train) y_train_scaled = scaler_y.fit_transform(y_train.reshape( -1 ,
1 )).flatten()
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
scaler_X membuat  objek  kelas  dari  MinMaxScaler  berfungsi  untuk  mengubah  skala  data  atau menormalisasi data.
Kemudian menerapkan algoritma SVR dan menentukan kernel, nilai parameter C, nilai epsilon.
Menyimpan model SVR dengan menentukan jenis kernel radial basis fuction (rbf), complexity dengan nilai 1.0, dan epsilon dengan nilai 0.1.
X_train_scaled sebagai fitur dan y_train_scaled sebagai target. Setelah algoritma SVR diterapkan, lalukan prediksi yang diskalakan
…
Memprediksi dengan cara mengembalikan hasil prediksi yang telah diubah skalanya kembali ke skala aslinya. scaler_y digunakan untuk mengubah skala target. Setelah mendapatkan hasil prediksi, lalu dilakukan perhitungan MAPE
MAPE menghitung presentasi rata-rata nilai aktual data uji dengan nilai hasil prediksi. Kodingan y_test data aktual uji dan y_pred adalah data hasil prediksi.

## 4.4 Hasil Prediksi
Hasil prediksi menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing dan Support Vector Regression. 4.4.1 Obat Amlodipin 10 mg
Tabel 4. Hasil Prediksi Obat Amlodipin 10 mg Periode Bulan Aktual Hasil Prediksi Obat Amlodipin 10 mg TES SVR 34 Okt-2022 1,400 1188.016422 1256.011291 35 Nov-2022 1,500 1403.084325 1262.306518 36 Des-2022 1,350 1291.322783 1271.350635 37 Jan-2023 1,540 1290.510081 1282.062393 38 Feb-2023 1,300 1382.898962 1293.349218 39 Mar-2023 1,200 1308.931277 1304.249210 40 Apr-2023 1,500 1277.155247 1314.026752 41 Mei-2023 1,600 1430.955873 1322.215694 42 Jun-2023 1,400 1256.714411S 1328.614650
Tabel  4  merupakan  hasil  prediksi  obat  Amlodipin  10  mg  menggunakan  Triple  Exponential Smoothing (TES) dan Support Vector Regression (SVR) dengan 9 bulan data uji menggunakan bahasa pemograman Python . Plot hasil prediksi obat Amlodipin 10 mg dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4 di bawah ini:
svr = SVR(kernel= 'rbf' , C= 1.0 , epsilon= 0.1 ) svr.fit(X_train_scaled, y_train_scaled)
y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape( -1 , 1 )).flatten()
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred) print ( "MAPE: {:.2f}%" . format (mape * 100 ))
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Plot Implementasi TES Amlodipin 10 mg
Pada Gambar 2 hasil prediksi obat amlodipin 10 mg dengan TES. Keterangan grafik pada Gambar 2 di atas, bahwa data testing pemakaian obat amlodipin 10 mg menunjukkan garis berwarna biru, dan hasil prediksi menunjukan garis putus-putus berwarna orange. Dimana nilai hasil prediksi tidak jauh berbeda dengan nilai aktual.
Gambar 3 . Visualisasi SVR Amlodipin 10 mg Gambar 4. Hasil Prediksi SVR Amlodipin 10
mg
Sumbu x adalah pemakaian dan sumbu y adalah bulan pada Gambar 3 grafik visualisasi Amlodipin 10 mg SVR memiliki beberapa nilai yang overfitting, karena berada jauh diluar garis hyperline. Gambar 4 menunjukkan grafik rata-rata hasil prediksi, karena pada nilai hasil prediksi terjadi sedikit kenaikan, maka garis regresi cenderung lurus.
4.4.2 Obat Amoxicillin 500 mg
Tabel 5. Hasil Prediksi Obat Amoxicillin 500 mg Periode Bulan Aktual Hasil Prediksi Obat Amoxicillin 500 mg TES SVR 34 Okt-2022 1,630 1392.841580 1496.922485 35 Nov-2022 1,483 1568.163755 1508.999815 36 Des-2022 1,342 1423.380746 1512.515429 37 Jan-2023 1,515 1566.431025 1507.887574 38 Feb-2023 1,362 1584.896228 1496.124202 39 Mar-2023 1,200 1509.794079 1478.669675 40 Apr-2023 1,350 1620.177949 1457.215190 41 Mei-2023 1,444 1724.246937 1433.503900 42 Jun-2023 1,178 1721.612889 1409.158386
Tabel  5  merupakan  hasil  prediksi  obat  Amoxicillin  500  mg  menggunakan  Triple  Exponential Smoothing (TES) dan Support Vector Regression (SVR) dengan 9 bulan data uji menggunakan bahasa pemograman Python . Plot hasil prediksi obat Amoxicillin 500 mg dapat dilihat pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7 di bawah ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Plot Implementasi TES Amoxicillin 500 mg
Pada Gambar 5 di atas, bahwa data testing pemakaian obat amoxicillin 500 mg menunjukkan garis berwarna biru dan hasil prediksi menunjukan garis putus-putus berwarna orange. Dimana nilai hasil prediksi menjauhi nilai aktual.
Gambar 6 . Visualisasi SVR Amoxicillin 500 mg Gambar 7. Hasil Prediksi SVR Amoxicillin 500 mg
Sumbu x adalah pemakaian dan sumbu y adalah bulan pada Gambar 6 adalah grafik  visualisasi, SVR  memiliki  beberapa  nilai  yang  overfitting,  karena  berada  jauh  diluar  garis  hyperline.  Gambar  7 menunjukkan  grafik  rata-rata  hasil  prediksi,  karena  pada  nilai  hasil  prediksi  cenderung  melengkung kebawah dan mengalami penurunan.

## 4.5 Hasil Pengujian MAPE
Berdasarkan  hasil  prediksi  terdapat  perbedaan  antara  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing (TES) dan Support Vector Regression (SVR).  Berikut perbandingan nilai MAPE TES dan SVR.
Tabel 6. Perbandingan Hasil MAPE Algoritma Nama Obat Hasil Kategori TES Amlodipin 10 mg 10.36% Baik Amoxicillin 500 mg  17.50% Baik SVR Amlodipin 10 mg 10.31% Baik Amoxicillin 500 mg 9.38% Sangat Baik
Obat Amlodipin 10 mg diprediksi menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing (TES) dengan  model  additive  memperoleh  hasil  MAPE  10.36%  dengan  kategori  “Baik”  sedangkan menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) memperoleh hasil MAPE 10.31% dengan kategori “Baik”. Walaupun kedua algoritma sama-sama dalam kategori baik, namun nilai persentase algoritma SVR lebih kecil. Hal ini terjadi karena rentang pola data yang naik turun namun tidak terlalu jauh  dan  masih  bersifat  konsisten.  Sehingga  algoritma  SVR  dapat  lebih  mudah  menemukan  fungsi regresi yang mendekati pola data.
Obat Amoxicillin 500 mg diprediksi menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing (TES) dengan  model  additive  memperoleh  hasil  MAPE  17.50%  dengan  kategori  “Baik”,  sedangkan
menggunakan  algoritma  Support  Vector  Regression (SVR)  memperoleh  hasil  MAPE  9.38%  dengan kategori  “Sangat  Baik”.  Terjadinya  perbedaan  ini  karena  pola  data  memiliki  karakteristik  yang cenderung  naik  turun  membentuk  tren  dan  bersifat  tidak  konsisten.  Algoritma  TES  dengan  model additive dinilai kurang baik bila menggunakan bentuk data yang tidak konsisten. Sebaliknya algoritma SVR lebih mudah memahami pola data yang tidak konsisten dengan memperhitungkan data-data yang berada disekitar garis regresi.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan untuk obat Amlodipin 10 mg dan obat Amoxicillin 500 mg, implementasi menggunakan algortima Triple Exponential Smoothing , dengan pembagian data latih  80%  dan  data  uji  20%  menghasilkan  nilai  MAPE  berturut-turut  sebesar  10.36%  dan  17.50% dengan  kategori  “Baik”.  Pada  algoritma Support  Vector  Regression ,  menggunakan kernel  RBF , complexity 1.0, dan epsilon 0.1, menghasilkan nilai MAPE berturut-turut sebesar 10.31% dan 9.38% dengan kategori “Baik” dan “Sangat Baik”. Walaupun kedua algoritma memiliki hasil nilai MAPE baik dan sangat baik, namun semakin kecil nilai MAPE maka semakin besar nilai akurasinya. Sebaliknya semakin  tinggi  nilai  MAPE  maka  semakin  rendah  akurasinya.  Dari  penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  algoritma  Support  Vector  Regression  lebih  baik  dalam  melakukan  prediksi dibandingkan  dengan  algoritma  Triple  Exponential  Smoothing.  Algoritma  Triple  Exponential Smoothing  dengan  model  additive  dinilai  kurang  baik  bila  menggunakan  bentuk  data  yang  tidak konsisten.  Sebaliknya  algoritma  Support  Vector  regression  lebih  mudah  memahami  pola  data  yang tidak konsisten dengan memperhitungkan data-data yang berada disekitar garis regresi.

## Referensi
[1] Dahlia and Andri, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Persediaan Obat pada Puskesmas Kertapati menggunakan Regresi Linier Berganda,” Jurnal Sistem dan Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 95–103, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i2.331.
[2] E. Pratiwi, S. Roza, R. S. Dewi, and N. Sinata, “Gambaran Perencanaan dan Pengadaan Obat Di Puskesmas Rawat Jalan Kabupaten Rokan Hulu Tahun 2018,” Penelitian Farmasi Indonesia , vol. 8, no. September, 2019.
[3] R. H. Maissy Della Danianty, Cucu Suhery, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Obat Menggunakan Metode  Least  Square  Berbasis  Website  (Studi  Kasus:  Uptd  Puskesmas  Pontianak  Selatan),” Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.26418/coding.v8i2.41495.
[4] D. Suwardiyanto, M. Nur Shodiq, D. Hidayat Kusuma, and T. Oktalita Sari, “Sistem Prediksi Kebutuhan Obat di Puskesmas Menggunakan Metode Least Square,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 4, no. 1, pp. 75–80, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1085.
[5] L. Rianto, L. Gaol, K. Erwansyah, U. Fatimah, and S. Sitorus, “Prediksi Persediaan Ban Mobil Menggunakan Data Mining Dengan Algoritma Triple Smooting Lambok,” CyberTech , vol. 3, no. 9, pp. 1453–1463, 2020.
[6] A. Arfan and L. ETP, “Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory dengan SVR Pada Prediksi  Harga  Saham  di  Indonesia,” Petir ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  33–43,  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i1.858.
[7] M. F. Rifai, Y. D. M. Sudirman, and D. T. Kusuma, “Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing  Pada  Sistem  Prediksi  Keuntungan  Bisnis  Ayam  Broiler  Guna  Meningkatkan Pengelolaan  Keuangan  Peternak,” Kilat ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  103–111,  2019,  doi: 10.33322/kilat.v8i2.551.
[8] S. Madianto, E. Utami, and A. D. Hartanto, “Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi  Trend  Turis  Pariwisata  Jatim  Park  Batu  saat  Pandemi  Covid-19,” Informatics  and Computing (JAIC) , vol. 5, no. 7, pp. 58–63, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3139.
[9] K. D. Hartomo, S. Y. Prasetyo, and R. A. Suharjo, “Prediksi Stok dan Pengaturan Tata Letak Barang Menggunakan Kombinasi Algoritma Triple Exponential Smoothing dan FP-Growth,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  5,  p.  869,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020751863.
[10] J. Vimala and A. Nugroho, “Forecasting Penjualan Obat Menggunakan Metode Single, Double, Dan Triple Exponential Smoothing ( Studi Kasus : Apotek Mandiri Medika),” IT-Explore , vol.
01, no. 2, pp. 90–99, 2022.
[11] T.  Maryana,  K.  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Perbandingan  Predisksi  Obat  Dengan Menggunakan  Metode  Abc  Analisys  Dan  Svr  Pada  Aplikasi  ‘Morbis,’” Jurnal  Teknologi Informasi , vol. 3, no. 2, p. 174, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1016.
[12] M. P. Lestari et al. , “Peramalan Pertambahan Pasien Covid-19 Menggunakan Support Vector Regression,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 9497–9507, 2021.
[13] R. N. Puspita, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Pada Peramalan Nilai Ekspor Di Indonesia,” Jambura Journal of Probability and Statistics , vol. 3, no. 2, pp. 141–150, 2022, doi: 10.34312/jjps.v3i2.15590.
[14] G. A. N. Pongdatu, E. Abinowi, and W. S, “Peramalan Transaksi Penjualan Dengan Metode Holt-Winter Exponential Smoothing,” Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , vol. 6, no. 3, pp. 228–233, 2020, doi: 10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.438.
[15] I. W. A. S. Darma, I. P. E. G. Gunawan, and N. P. Sutramiani, “Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan  Menggunakan  Triple  Exponential  Smoothing,” Jurnal  Ilmiah  Merpati  (Menara Penelitian  Akademika  Teknologi  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  p.  211,  2020,  doi: 10.24843/jim.2020.v08.i03.p06.
[16] N.  Nendi  and  A.  Wibowo,  “Prediksi  Jumlah  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Kombinasi Metode Support Vector Regression, Algoritma Genetika dan Multivariate Adaptive Regression Splines,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  6,  p.  1169,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722441.
[17] R. B. Saputro, K. P. Kartika, and W. D. Puspitasari, “Implementation of the Triple Exponential Smoothing Method for Predicting Helmet Sales,” JOINCS  (Journal  of  Informatics,  Network, and Computer Science) , vol. 4, no. 2, pp. 30–34, 2022.