## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260

## Perbandingan Teknik Prediksi Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma Simple Linear Regression dan Support Vector Regression
Sephia Pratista, Alwis Nazir * , Iwan Iskandar, Elvia Budianita, Iis Afrianty
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950121740@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id,
4 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 5 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwis.nazir@uin-suska.ac.id Submitted: 09/09/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Puskesmas  memiliki  manajemen  penting  dalam  memberikan  pelayanan  dan  pengobatan  kepada  masyarakat,  yakni manajemen obat. Untuk menghindari kesalahan pengelolaan ketersediaan stok obat, maka dilakukan prediksi. Prediksi dilakukan dengan membandingkan metode Data Mining menggunakan algoritma Simple Linear Regression dan metode Machine Learning menggunakan algoritma Support Vector Regression. Penelitian ini menggunakan data obat Paracetamol 500 mg dan Cetirizine dari bulan Januari 2020-Juni 2023. Dipilihnya algoritma ini karena variabel data bersifat kontiniu dan memiliki rentang waktu, yakni 42 bulan (periode). Peneitian ini bertujuan untuk melihat seberapa besar kesalahan prediksi, dengan dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Implementasi dilakukan menggunakan Bahasa pemrograman Python dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80%:20%. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan pada obat Paracetamol 500 mg menggunakan algoritma Simple Linear  Regression,  menghasilkan  hasil  MAPE  sebesar  20.85% dengan kategori  “Cukup”  dan  menggunakan  algoritma  Support Vector Regression menghasilkan MAPE sebesar 18.39% dengan kategori “Baik”. Percobaan pada obat Cetirizine menggunakan algoritma  Simple  Linear  Regression  menghasilkan  hasil  MAPE  sebesar 18.39% dengan  kategori  “Baik”  dan  menggunakan algoritma Support Vector Regression menghasilkan MAPE sebesar 17.14% dengan kategori “Baik”. Bedasarkan hasil MAPE yang diperoleh, algoritma  Support Vector Regression  memiliki hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan algoritma  Simple Linear Regression.
Kata Kunci: Data Mining; Machine Learning; MAPE; Simple Linear Regression; Support Vector Regression
Abstract− Public Health Centers (Puskesmas) had a crucial role in furnishing society essential healthcare services and medication management. To preempt errors in stock management, a predictive approach is employed. This prediction methodology involves comparing  Data  Mining  techniques  utilizing  the  Simple  Linear  Regression  algorithm  and  Machine  Learning  methodologies harnessing the Support Vector Regression algorithm. This research uses Paracetamol 500 mg and Cetirizine drug data from January 2020 to June 2023. The selection of these algorithms is motivated by the continuous nature of the data variables and their temporal span, spanning 42 months (period). The core aim of  this study is to evaluate the magnitude of predictive errors using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) methodology. Implementing these methods was effectuated through the programming language Python with an 80%:20% partitioning of training and testing data. Drawing from experimental endeavors conducted concerning Paracetamol 500 mg, the utilization of the Simple Linear Regression algorithm, yields a MAPE score of 20.85%, categorized as 'Moderate,' whereas the application of the Support Vector Regression algorithm generates a MAPE of 18.39%, classified as 'Good.' Otherwise, experimentation on Cetirizine employing the Simple Linear Regression algorithm, employing an identical division of training  and  testing  data,  results  in  a  MAPE of  18.39%,  also  classified  as  'Good.'  Meanwhile,  resorting to the  Support  Vector Regression algorithm leads to a MAPE of 17.14%, falling under the 'Good' category. Based on the MAPE obtained, the Support Vector Regression algorithm has better prediction results than the Simple Linear Regression algorithm.
Keywords : Data Mining; Machine Learning; MAPE; Simple Linear Regression; Support Vector Regression

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas  sebagai  unit  pelayanan  kesehatan  tingkat  pertama  dalam  masyarakat  memiliki  manajemen  dalam memberikan  pelayanan  dan  pengobatan  kepada  masyarakat.  Salah  satu  aspek  penting  dari  manajemen  ini  adalah manajemen  obat,  karena  puskesmas  harus  mengatur  persediaan  obat  agar  nantinya  dapat  memonitor  sekaligus memprediksi  obat-obatan  untuk  kedepannya.[1]  Agar  ketersediaan  obat  yang  dibutuhkan  di  Puskesmas  terjamin, diperlukan  pengawasan  terkait  ketersediaan  stok  obat.  Persediaan  dan  pemakaian  obat  tertuang  dalam  Laporan Penggunaan  dan  Permintaan  Obat  (LPLPO)  yang  memuat  informasi  mengenai  persediaan  dan  penggunaan  obat. Apabila permintaan obat terlalu banyak akan mengakibatkan surplus stok, sehingga akan mengakibatkan kedaluwarsa obat,  sedangkan  jenis  obat  lainnya  memiliki  permintaan  yang  tinggi  tetapi  stoknya  sedikit,  sehingga  terjadi kekurangan  obat  untuk  bulan  berikutnya.  [2],  [3]  Pada  Puskesmas,  pengelolaan  data  obat  masih  dilakukan  secara manual,  sehingga  sangat  memungkinkan  terjadinya  kesalahan  dalam  pengelolaan  ketersediaan  obat.  Maka,  untuk menghindari kesalahan tersebut dilakukanlah prediksi.
Prediksi  dilakukan  dengan  membandingkan  metode Data  Mining menggunakan  algoritma Simple  Linear Regression (SLR) dan metode Machine Learning menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR). Data mining adalah suatu disiplin ilmu dalam ilmu komputer yang digunakan untuk tujuan menggali informasi tersembunyi dari sekumpulan data set untuk kemudian digunakan dalam pengambilan keputusan maupun kebijakan yang berguna dalam bidang-bidang tertentu.[4] Data mining merupakan proses pencarian dan pengenalan pola atau informasi dari sebuah data yang besar yang diperoleh dari berbagai macam basis data. Data mining menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  pembelajaran  mesin,  dan  visualisasi  untuk  mengekstrak,  mengidentifikasi,  serta

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
memecahkan masalah untuk mengetahui informasi yang baru berdasarkan data yang ada.[5]–[8] Machine Learning adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence)  yang  memfokuskan  pada    penggunaan  data  dan algoritma  untuk  memecahkan  masalah  dan  membuat  keputusan  untuk  menirukan  cara  manusia    belajar  dan meningkatkan kemampuan belajar komputer secara bertahap sehingga mampu menghasilkan sistem cerdas komputer tanpa penentuan aturan oleh manusia secara langsung yang dapat meningkatkan akurasi. Sistem dibuat agar mengenali pola kumpulan data yang digunakan sebagai  data latih  sehingga menghasilkan sebuah model yang bisa digunakan untuk melakukan prediksi suatu nilai (regresi). Machine learning memfokuskan diri pada pengembangan sistem yang memiliki  kemampuan  untuk  belajar  dan  membuat  keputusan  secara  mandiri,  tanpa  perlu  diprogram  ulang  oleh manusia.Tidak hanya dapat menentukan aturan untuk  tindakan yang optimal dalam pengambilan keputusan, mesin juga mampu beradaptasi terhadap perubahan yang terjadi.[9], [10]
Dipilihnya algoritma ini karena variabel data bersifat kontiniu dan memiliki rentang waktu, yakni selama 42 bulan (periode). Algoritma akan mencoba menemukan kurva untuk menemukan kecocokan antara vektor dan posisi kurva. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai error terhadap kedua algoritma tersebut dengan metode MAPE (Mean Absolute Precentage Error) . Hasil MAPE dari masing-masing algoritma kemudian digunakan sebagai acuan untuk membandingkan ketepatan hasil prediksi dari kedua algoritma tersebut. Peneitian ini bertujuan untuk melihat seberapa besar  kesalahan  prediksi  bila  dilakukan  pencarian  dengan  menggunakan  algoritma  Simple  Linear  Regression  dan Support Vector Regression. Diharapkan penelitian ini dapat membantu Puskesmas dalam mengelola stok obat dengan lebih baik dan memastikan ketersediaan obat memadai.
Terdapat beberapa penelitian yang menggunakan algoritma Support Vector Regression dan Linear Regression. Penelitian [11] melakukan prediksi beban menggunakan Support Vector Regression, penelitian menggunakan Linear Kernel yang dibandingkan dengan metode ANN dengan hasil MAPE untuk SVR dengan Linear Kernel sebesar 8,28% lebih besar dari metode ANN dengan MAPE 9,98%. Penelitian [12] melakukan prediksi arus lalu lintas jangka pendek menggunakan  SVR  dan  dikombinasikan  dengan  KNN,  sehingga  menghasilkan  hasil  MAPE  sebesar  14,726%. Penelitian [13] melakukan prediksi terhadap produksi padi menggunakan algoritma Simple Linear Regression, dengan nilai error dihitung menggunakan metode MAE dengan nilai 1,48950. Penelitian [14] melakukan prediksi terhadap persediaan obat jenis Tabelt menggunakan algoritma Simple Linear Regression dengan nilai akurasi sebesar 98,505%. Penelitian  [15]  melakukan  prediksi  penjualan  menggunakan  Linear  Regression  dan  Metode  Trend  Moment, menghasilkan  analisis  hasil  prediksi  yang  direkomendasikan  adalah  menggunakan  metode  Trend  Moment  dengan MAPE sebesar 0.439845%, sedangkan Linear Regression menghasilkan MAPE sebesar 1.511509%.
Keterbaruan dari penelitian ini adalah, penelitian dilakukan dengan membandingkan hasil nilai rata-rata absolut kesalahan (error) dari  algoritma  Simple  Linear  Regression  dan  Support  Vector  Regression,  menggunakan  bahasa pemrograman Python. Penelitian ini dilakukan karena dari berbagai sumber yang telah dibaca sebagai sumber acuan, belum ditemukan penelitian serupa mengenai perbandingan algoritma Simple Linear Regression dan Support Vector Regression pada prediksi pemakaian obat dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam melakukan penelitian, ditampilkan dalam kerangka pada Gambar 1 berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Pada  tahap  pengumpulan  data,  dipilih  2  macam  obat  yakni  Paracetamol  500  mg  dan  Cetirizine  dari  bulan Januari  2020  hingga Juni  2023  (42 Bulan) dari  salah satu  Puskesmas di  Kabupaten  Kampar. Data obat  yang telah dipilih akan ditampilkan dalam Tabel 1 dan Tabel 2 berikut:
Tabel 1. Data Obat Paracetamol 500 mg
BULAN STOK AWAL PENERIMAAN PERSEDIAAN PEMAKAIAN SISA STOK Jan-2020 8,858 5,000 13,858 1,091 12,767 Feb-2020 12,767 12,767 1,293 11,474 Mar-2020 11,474 11,474 1,495 9,979 … … … … Jun-2023 4,227 4,227 1,912 2,315 Tabel 2. Data Obat Cetirizine BULAN STOK AWAL PENERIMAAN PERSEDIAAN PEMAKAIAN SISA STOK Jan-2020 1,914 1,914 1,220 694 Feb-2020 694 5000 5,694 957 4,737 Mar-2020 4,737 4,737 805 3,932 … Jun-2023 1,907 1,907 1000 907
Selanjutnya, tahapan pre-preocessing untuk mendapatkan data yang diinginkan. Pada tahapan ini, dilakukan data selection , yaitu pemilihan atribut yang akan digunakan, yakni Bulan dan Pemakaian. Selanjutnya dilakukan data cleaning , yaitu pembersihan pada data yang terdapat missing value .

## 2.2 Simple Linear Regression (SLR)
Simple  Linear  Regression  merupakan  salah  satu  metode  statistik.  SLR  digunakan  untuk  mengestimasi  atau memprediksi  hubungan  antara  dua  variabel  dalam  penelitian  kualitatif,  dengan  pendekatan  untuk  menetapkan hubungan  antara  satu  variabel dependen dan  satu  variabel independent .  Dengan  asumsi  bahwa  hubungan  antara variabel-variabel tersebut dapat didekati dengan persamaan garis lurus.[16]  Persamaan umum pada metode Simple Linear Regression adalah sebagai berikut:
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑋
(1)
Dengan : 𝑎 = Konstanta 𝑏 = Koefisien regresi 𝑦 = Variabel dependen (beabs) 𝑋 = Variabel independent (terikat) Menghitung konstanta ( 𝑎 )
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑋 2 )− (∑ 𝑋) (∑ 𝑋𝑦) 𝑛(∑ 𝑋 2 )− (∑ 𝑋) 2 (2)
Menghitung koefisien ( 𝑏 )
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑦)− (∑ 𝑋)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑋 2 )− (∑ 𝑋) 2 (3)

## 2.3 Support Vector Regression
Support Vector Regression (SVR) merupakan algoritma yang menangani kasus regresi. SVR dapat mengatasi masalah overfitting . Tujuan dari SVR ini adalah untuk memetakan vektor input menggunakan fungsi kernel ke dimensi yang lebih tinggi. Dalam pemecahan kasus regresi, algoritma sekuensial untuk  SVR mampu memberikan solusi  dengan waktu komputasi yang lebih cepat dan lebih optimal apabila metode SVR konvensional sebagai pembandingnya.[17] Metode  SVR  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  non-linear.  SVR  telah  berhasil  berhasil  diterapkan  dalam beberapa permasalahan dalam prediksi time series .
Tahapan implementasi SVR adalah sebagai berikut: a. Melakukan proses normalisasi data b. Menentukan kernel, parameter compleksitas (C) , dan epsilon c. Menerapkan algoritma SVR d. Melakukan pengujian nilai error

## 2.4 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  indikator  akurasi  statistik.  Indeks  ini  menunjukkan  rata-rata  persentase  kesalahan  absolut,  semakin rendah MAPE, semakin tinggi akurasinya. MAPE merupakan rataan diferensiasi absolut antara nilai yang diprediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
dan aktual. MAPE sangat intuitif interpretasi dalam hal kesalahan relative dan sering digunakan saat kuantitas untuk diprediksi diketahui tetap jauh di atas nol [18]–[20] MAPE menyatakan kesalahan dalam bentuk peresentasi dari hasil prediksi terhadap data actual. Persamaan untuk menghitung MAPE adalah sebagai berikut:
𝑴𝑨𝑷𝑬 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦𝑖−𝑦′𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100%
(4)
Dengan: 𝑛 = jumlah data 𝑦𝑖 = nilai data latih 𝑦′𝑖 = nilai hasil prediksi 𝑖 = indeks Kategori penentuan hasil MAPE dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Kategori Hasil MAPE Hasil Kategori 0% - 10% Amat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup 50% - 100% Buruk > 100% Amat Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data yang Digunakan
Bedasarkan tahapan pre-processing yang telah dijelaskan sebelumnya, maka diperoleh dataset obat yang ditampilkan pada Tabel 4 dan Tabel 5 berikut:
Tabel 4. Dataset Obat Paracetamol 500 mg Bulan Pemakaian Jan-2020 1,091 Feb-2020 1,293 Mar-2020 1,495 … Jun-2023 1,912 Tabel 5. Dataset Obat Cetirizine Bulan Pemakaian Jan-2020 1,220 Feb-2020 957 Mar-2020 805 … Jun-2023 1,000
Atribut Bulan didefinisikan sebagai X (fitur) dan Pemakaian sebagai Y (target). Karena pada algoritma akan dilakukan perbandingan, maka akan dilakukan pembagian data latih dan uji sebesar 80%:20%. Dari jumlah data 42 bulan, sebanyak 33 bulan sebagai data latih, yakni dari bulan Januari 2020 hingga September 2022 dan 9 bulan data uji yakni dari bulan Oktober 2022 hingga Juni 2023.
Pada  data  obat  Paracetamol  500  mg  dan  Cetirizine,  akan  diterapkan  algoritma  prediksi  Simple  Linear Regression  dan  Support  Vector  Regression.  Kemudian,  setelah  dilakukan  penerapan  model,  maka  hasil  prediksi bulanan  dari  tiap  obat  akan  dihitung  nilai  rata-rata  kesalahan  absolutnya  dalam  bentuk  persentase  (MAPE).  Hasil MAPE akan digunakan untuk menentukan kinerja kedua algoritma yang digunakan pada kedua data obat ini.

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Algoritma Simple Linear Regression

## Penerapan algoritma Linear Regression pada Python
Code regressor akan  menerapkan  model  Linear  Regression  dan regressor.fit(X_train,  y_train) akan mengajarkan model untuk melakukan pelatihan data.
regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Setelah algoritma diterapkan, dilakukan pencarian intercept, coefficient, score untuk melakukan prediksi
Code model = LinearRegression().fit(X, y) akan mempelajari hubungan antara fitur X dan target Y. Code ini juga digunakan untuk menentukan nilai intercept, coefisien, dan score . Kemudian lakukan prediksi
Code y_pred = regressor.predict(X_test) akan melakukan prediksi berdasarkan model pelatihan data dengan memberikan data pengujian sebagai input ke model.
Setelah hasil prediksi diperoleh, kemudian lakukan perhitungan nilai error dengan metode MAPE
Code mape  =  mean_absolute_percentage_error(y_test,  y_pred) akan  menghitung  persentasi  rata  rata kesalahan absolut berdasarkan target pengujian dan target prediksi.

## 3.3 Implementasi dan Pengujian Algoritma Support Vector Regression
Sebelum  melakukan  pengujian  terhadap  algoritma  SVR,  terlebih  dahulu  lakukan  normalisasi  dataset  sebegai pendekatan  sistematis  yang  meminimalkan  pengulangan  atau  penghilangan  pada  data  yang  tidak  perlu,  sehingga database dapat bekerja secara optimal. Tujuan dilakukannya normalisasi adalah mengubah nilai data menjadi lebih mudah dipahami agar rentang pada nilai tidak terlalu besar dan unuk menghindari terjadinya anomali, overfitting , serta ketidakkonsistenan data. Normalisasi yang umum digunakan adalah min-max-scaler . Penerapan normalisasi min-max-scaler
Code ini akan menerapkan pada atribut X (fitur) dan Y (target). Kemudian dilakukan penghitungan parameter penskalaan berdasarkan data latih dan mengubah data latih sesuai dengan skala yang telah diterapkan Menentukan dan menerapkan metode SVR
Code svr = SVR(kernel= 'rbf' , C= 1.0 , epsilon= 0.1 ) akan membuat model algoritma SVR dengan menggunakan kernel RBF, parameter complexity 1.0, dan epsiolon 0.1 . Kemudian model diterapkan pada data latih atribut X dan Y yang telah diskalakan.
Setelah metode SVR diterapkan, lakukan prediksi
Code scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape( -1 , 1 )) akan  melakukan  prediksi  menggunakan scaler_y yang telah dibuat sebelumnya. Kemudian inverse_transform, dilakukan pembalikan nilai yang skalanya telah diubah menjadi nilai aslinya. Lalu reshape( -1 , 1 ) digunakan untuk memastikan kembali matriks berbentuk satu kolom. Code flatten() digunakan untuk mengubah nilai menjadi vektor. Setelah hasil prediksi diperoleh, kemudian lakukan perhitungan nilai error dengan metode MAPE
model = LinearRegression().fit(X, y) a = model.intercept_ b = model.coef_ r = model.score(X, y)
y_pred = regressor.predict(X_test)
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred) 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()
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()

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Code mape  =  mean_absolute_percentage_error(y_test,  y_pred) akan  menghitung  persentasi  rata  rata kesalahan absolut berdasarkan target pengujian dan target prediksi.

## 3.4 Pembahasan

## 3.4.1 Hasil Prediksi
Hasil prediksi dengan menggunakan algoritma Simple Linear Regression dan Support Vector Regression untuk obat Paracetamol 500 mg akan ditampilkan dalam Tabel 6 dan Cetirizine akan ditampilkan dalam Tabel 7. a. Untuk Obat Paracetamol 500 mg
Tabel 6. Tabel Hasil Prediksi Obat Paracetamol 500 mg
Bulan Periode  Aktual Hasil Prediksi Obat Paracetamol 500 mg Simple Linear Regression  Support Vector Regression Okt-2022 34 1800 2046.280303 1715.062166 Nov-2022 35 2216 2053.038324 1713.750594 Des-2022 36 1887 2059.796346 1714.193051 Jan-2023 37 1,443 2066.554367 1714.540370 Feb-2023 38 1,706 2073.312389 1713.782003 Mar-2203 39 1,638 2080.070410 1711.662731 Apr-2023 40 1,474 2086.828431 1708.474409 Mei-2023 41 1,831 2093.586453 1704.801490 Jun-2023 41 1,912 2100.344474 1701.286755
b. Untuk Obat Cetirizine
Tabel 7. Hasil Prediksi Obat Cetirizine Bulan Periode  Aktual Hasil Prediksi Obat Cetirizine Simple Linear Regression  Support Vector Regression Okt-2022 34 1800 1081.399621 1122.041048 Nov-2022 35 1300 1082.298351 1119.450928 Des-2022 36 1,000 1083.197081 1118.449233 Jan-2023 37 1,300 1084.095811 1118.549112 Feb-2023 38 1,150 1084.994541 1119.157179 Mar-2023 39 1,375 1085.893271 1119.710904 Apr-2023 40 1,600 1086.792001 1119.774991 Mei-2023 41 1,300 1087.690731 1119.090116 Jun-2023 42 1,000 1088.589461 1117.577835

## 3.4.2 Grafik Hasil Prediksi
Berdasarkan prediksi yang telah dilakukan, maka dapat dilihat grafiknya sebagai berikut:
a. Untuk obat Paracetamol 500 mg
1. Menggunakan Simple Linear Regression (SLR)
Grafik data aktual dan grafik prediksi obat Paracetamol 500 mg menggunakan algoritma SLR akan ditampilkan pada Grafik 1 dan Grafik 2 berikut:
SLR
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred)
print ( "MAPE: {:.2f}%" . format (mape * 100 ))

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Grafik  1  menunjukan pola data  aktual yang akan diprediksi. Dapat  dilihat bahwa data aktual memiliki pola yang bersifat naik-turun. Grafik 2 menunjukan garis regresi hasil prediksi yang cenderung naik. Selanjutnya, rata- rata hasil prediksi hasil prediksi obat Paracetamol 500 mg terhadap bulan prediksi menggunakan algoritma SLR akan ditampilkan pada Grafik 3 berikut:
Grapik 3. Hasil Prediksi Terhadap Bulan Obat Paracetamol 500 mg - SLR
Grafik 3 menunjukan hasil prediksi untuk 9 bulan selanjutnya menunjukan kenaikan, namun data aktual dan hasil prediksi berada pada rentang yang jauh.
2. Menggunakan Support Vector Regression (SVR)
Grafik data aktual dan grafik prediksi obat Paracetamol 500 mg menggunakan algoritma SVR akan ditampilkan pada Grafik 4 dan Grafik 5 berikut:
Grapik 4. Data Aktual Obat Paracetamol 500 mg - SVR
Grapik 5. Hasil Prediksi Paracetamol 500 mg - SVR
Grafik  4  menunjukan pola data aktual yang akan diprediksi. Dapat  dilihat bahwa data aktual memiliki pola yang bersifat naik-turun. Grafik 5 menunjukan garis vekor regresi hasil prediksi yang cenderung turun. Hasil dari model SVR pada obat Paracetamol 500 mg akan ditampilkan dalam grafik visualisasi tingkat tinggi pada Grafik 6 berikut:
Grapik 6. Visualisasi Paracetamol 500 mg
Grafik  6  visualisasi  SVR  dengan  titik  merah  menunjukan data-points dan  garis  biru  menunjukan  garis hyperlane non-linear. Dapat  dilihat  bahwa  titik  merah  paling  kanan  dan  paling  kiri  tidak  terhubung  dengan hyperlane.  Hal  ini  disebabkan  karena  hyperlane  dari  SVR  menganggap  titik  tersebut  sebagai  outlier  karena jaraknya  terhadap  data-points  yang  lain  terlalu  jauh.  Selain  itu,  titik  yang  berada  diluar  margin  hyperlane  juga dianggap sebagai outlier karena telah melewati batas margin yang dilalui hyperlane.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Selanjutnya,  rata-rata  hasil  prediksi  hasil  prediksi  obat  Paracetamol  500  mg  terhadap  bulan  prediksi menggunakan algoritma SVR akan ditampilkan pada Grafik 7 berikut:
Gtapik 7. Hasil Prediksi Terhadap Bulan Obat Paracetamol 500 mg - SVR
Grafik  7  menunjukan  hasil  prediksi  untuk  9  bulan  selanjutnya  menunjukan  penurunan  yang  tidak  terlalu signifikan. Namun, garis regresi terhadap beberapa data aktual memiliki jarak yang jauh.
b. Untuk obat Cetirizine
1. Menggunakan Simple Linear Regression (SLR)
Grafik data aktual dan grafik prediksi obat Cetirizine menggunakan algoritma SLR akan ditampilkan pada Grafik 8 dan Grafik 9 berikut:
Grapik 8. Data Aktual Obat Cetirizine - SLR
Grafik 9 Hasil Prediksi Obat Cetirizine - SLR
Grafik  8  menunjukan pola data aktual yang akan diprediksi. Dapat  dilihat bahwa data aktual memiliki pola yang bersifat naik-turun. Grafik 9 menunjukan garis regresi hasil prediksi yang cenderung naik. Selanjutnya, rata- rata  hasil  prediksi  hasil  prediksi  obat  Cetirizine  terhadap  bulan  prediksi  menggunakan  algoritma  SLR  akan ditampilkan pada Grafik 10 berikut:
Grafik 10. Hasil Prediksi Terhadap Bulan Obat Cetirizine - SLR
Grafik  10  menunjukan  hasil  prediksi  untuk  9  bulan  selanjutnya  menunjukan  kenaikan  yang  tidak  begitu signifikan, namun data aktual dan hasil prediksi berada pada rentang yang jauh.
2. Menggunakan Support Vector Regression (SVR)
Grafik  data aktual dan grafik prediksi  obat Cetirizine menggunakan algoritma SVR akan ditampilkan pada Grafik 11 dan Grafik 12 berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Grafik 11. Data Aktual Obat Cetirizine - SVR
Grafik 12. Hasil Prediksi Obat Cetirizine - SVR
Grafik 11 menunjukan pola data aktual yang akan diprediksi. Dapat dilihat bahwa data aktual memiliki pola yang bersifat naik-turun. Grafik 12 menunjukan garis vekor regresi hasil prediksi yang cenderung turun. Hasil dari model SVR pada obat Cetirizine akan ditampilkan dalam grafik visualisasi tingkat tinggi pada Grafik 13 berikut:
Grafik 13. Visualisasi Cetirizine
Grafik  13  visualisasi  SVR  dengan  titik  merah  menunjukan data-points dan  garis  biru  menunjukan  garis hyperlane non-linear. Dapat  dilihat  bahwa  titik  merah  paling  kanan  tidak  terhubung  dengan  hyperlane.  Hal  ini disebabkan karena hyperlane dari SVR menganggap titik tersebut sebagai outlier karena jaraknya terhadap data-points yang lain terlalu jauh. Selain itu, titik yang berada diluar margin hyperlane juga dianggap sebagai outlier karena telah melewati batas margin yang dilalui hyperlane.
Selanjutnya,  rata-rata  hasil  prediksi  hasil  prediksi  obat  Cetirizine  terhadap  bulan  prediksi  menggunakan algoritma SVR akan ditampilkan pada Grafik 14 berikut:
Grafik 14. Hasil Prediksi Cetirizine Terhadap Bulan - SVR
Grafik  14  menunjukan  hasil  prediksi  untuk  9  bulan  selanjutnya  menunjukan  penurunan  yang  tidak  terlalu signifikan. Namun, garis regresi terhadap beberapa data aktual memiliki jarak yang jauh.

## 3.4.3 Hasil Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Berdasarkan prediksi yang dilakukan, maka diperoleh hasil kesalahan error sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
Tabel 8. Hasil Mean Absolute Percentage Error
Algoritma Nama Obat Hasil Kategori Simple Linear Regression Paracetamol 500 mg  20.85% Cukup Cetirizine 18.39% Baik Support Vector Regression Paracetamol 500 mg  10.46% Baik Cetirzine 17.14% Baik
Pada obat Paracetamol 500 mg, apabila diprediksi menggunakan algoritma Simple Linear Regression (SLR) diperoleh  hasil  MAPE  sebesar  20.85%  dengan  kategori  “Cukup”  seedangkan  apabila  diprediksi  menggunakan algoritma  Support  Vector  Regression  (SVR)  diperoleh  hasil  MAPE  sebesar  10.46%  dengan  kategori  “Baik”. Perbedaan ini dapat terjadi karena pola data yang naik turun dengan sangat signifikan. Pada pertengahan tahun 2020, data  pemakaian  obat  yang  awalnya  berada  pada  kisaran  1400-an,  tiba-tiba  melonjak  hingga  ke  angka  2000-an. Kemudian, pada pertengahan tahun 2022 mulai mengalami penurunan pemakaian  kembali hingga ke kisaran angka 1400-an.  Pola data naik-turun yang rumit  akan mempersulit  pembelajaran data bagi  algoritma SLR  yang mencoba untuk menemukan garis linear terbaik yang paling mendekati pola data. Namun, prediksi dapat dilakukan dengan baik oleh algoritma SVR karena algoritma ini dapat menemukan fungsi regresi yang paling mendekati data dengan juga mempertimbangkan margin disekitar garis regresi, sehingga dapat menangani data yang memiliki pola non-linear.
Kemudian, pada obat Cetirizine apabila diprediksi menggunakan algoritma Simple Linear Regression (SLR) diperoleh hasil MAPE sebesar 18.39% dengan kategori “Baik” sedangkan apabila diprediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) diperoleh hasil MAPE sebesar 17.14% dengan kategori “Baik”. Walaupun kedua algortitma menunjukan kinerja yang baik, namun algoritma SVR sedikit lebih unggul. Hal ini terjadi karena pola data yang  naik  turun,  namun  tidak  begitu  signifikan,  sehingga  kedua  algoritma  dapat  menemukan  fungsi  regresi  yang mendekati pola data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  obat  Paracetamol  500  mg,  apabila  diprediksi  menggunakan algoritma  Simple  Linear  Regression  diperoleh  hasil  MAPE  sebesar  20.85%  dengan  kategori  “Cukup”  sedangkan apabila diprediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression, menggunakan kernel RBF, dengan parameter complexity 1.0, dan parameter epsilon 0.1 , diperoleh hasil MAPE sebesar 10.46% dengan kategori “Baik”. Kemudian Pada  obat  Cetirizine,  dengan  pembagian  data  uji  dan  latih  yang  sama,  apabila  diprediksi  menggunakan  algoritma Simple  Linear  Regression  diperoleh  hasil  MAPE  sebesar  18.39%  dengan  kategori  “Baik”  seedangkan  apabila diprediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression dengan parameter yang sama  diperoleh hasil MAPE sebesar 17.14% dengan kategori “Baik”. Berdasarkan indikator MAPE, dapat diketahui semakin rendah hasil MAPE maka semakin tinggi akurasinya. Sebaliknya, semakin tinggi hasil MAPE maka semakin rendah akurasinya. Dengan demikian,  dalam  penelitian  ini  disimpulkan  algoritma  Support  Vector  Regression  adalah  algoritma  terbaik  dalam melakukan prediksi dibandingkan dengan algoritma Simple Linear Regression.

## REFERENCES
[1] Dahlia dan Andri, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Persediaan Obat pada Puskesmas Kertapati menggunakan Regresi Linier Berganda,” JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA, hlm. 95–103, Nov 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i2.331.
[2] D. Suwardiyanto, M. Nur Shodiq, D. Hidayat Kusuma, dan T. Oktalita Sari, “Sistem Prediksi Kebutuhan Obat di Puskesmas Menggunakan Metode Least Square,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 4, no. 1, hlm. 75–80, Jan 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1085.
[3] D. Abdianto, Elisawati, F. Tawakal, dan Masrizal, “Prediksi Stok Obat Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Studi Kasus Puskesmas Dumai Barat,” Prosiding Seminar Sains Nasional dan Teknologi, vol. 1, no. 1, hlm. 68–74, 2021.
[4] H. Noor, A. Dharmawati, dan T. Wahyu Qur, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Kasus Penderita Hiv/Aids (Studi Kasus Kabupaten Banjar),” Technologia, vol. 12, no. 2, hlm. 72–76, Apr 2021.
[5] Y. Andini, J. Tata Hardinata, dan Y. Pranayama Purba, “Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar Menggunakan Metode Apriori,” Jurnal Times, vol. XI, no. 1, hlm. 9–15, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.stmik-time.ac.id
[6] S. P. Dewi, N. Nurwati, dan E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 4, hlm. 639–648, Mar 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[7] N. Karolina, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR, vol. 1, no. 2, hlm. 47–53, Sep 2021, [Daring]. Tersedia pada: www.kaputama.ac.id
[8] Haryan, D. Nofriansyah, dan I. Mariami, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelempokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering,” Jurnal CyberTech, vol. 1, no. 1, hlm. 1–12, Sep 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/index
[9] M. Syauqi Haris, A. Naseh Khudori, dan W. Teja Kusuma, “Perbandingan Metode Supervised Machine Learning Untuk Prediksi Prevalensi Stunting Di Provinsi Jawa Timur,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 9, no. 7, hlm. 1571–1576, Des 2022, doi: 10.25126/jtiik.202296744.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 456 − 465 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4260
[10]  R.  Pratama,  M.  I.  Herdiansyah,  D.  Syamsuar,  dan  A.  Syazili,  “Prediksi  Customer  Retention  Perusahaan  Asuransi Menggunakan Machine Learning,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 12, no. 1, hlm. 96–104, Mar 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1507.
[11]  L. W. Chong, D. Rengasamy, Y. W. Wong, dan R. K. Rajkumar, “Load Prediction Using Support Vector Regression,” dalam TENCON 2017 - 2017 IEEE Region 10 Conference, IEEE, Nov 2017, hlm. 1069–1074. doi: 10.1109/TENCON.2017.8228016.
[12]  G.  Lin,  A.  Lin,  dan  D.  Gu,  “Using  Support  Vector  Regression  and  K-Nearest  Neighbors  For  Short-Term  Traffic  Flow Prediction  Based  On  Maximal  Information  Coefficient,”  Inf  Sci  (N  Y),  vol.  608,  hlm.  517–531,  Agu  2022,  doi: 10.1016/j.ins.2022.06.090.
[13]  A. A. Suryanto dan A. Muqtadir, “Penerapan Metode Mean Absolute Error (MEA) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” SAINTEKBU: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 11, no. 1, hlm. 78–83, 2019.
[14]  Harsiti, Z. Muttaqin, dan E. Srihartini, “Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana Untuk Prediksi Persediaan Obat Jenis Tablet,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 9, no. 1, hlm. 12–16, Mar 2022.
[15]  A. Suhaidi Batubara, H. Dafitri, dan I. Faisal, “Analysis Of Linear Regression And Trend Moment Methods In Predicting Sales  Using  Mape,”  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  75–81,  2022,  doi: https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v6i1.2919.
[16]  T. Wahyudi dan D. Septya Arroufu, “Implementation Of Data Mining Prediction Delivery Time Using Linear Regression Algorithm,”  Journal  of  Applied  Engineering  and  Technological  Science,  vol.  4,  no.  1,  hlm.  84–92,  2022,  doi: https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.918.
[17]  Nendi dan 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 (JTIIK), vol. 7, no. 6, hlm. 1169–1176, Des 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072441.
[18]  D. Iskandar, W. Adi, dan S. Wibowo, “Data Mining Dalam Prediksi Jumlah Pasien Dengan Regresi Linear Dan Exponential Smoothing,” Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi, vol. 5, no. 1, hlm. 1–8, 2023.
[19]  R. Novita, I. Yani, dan G. Ali, “Sistem Prediksi untuk Penentuan Jumlah Pemesanan Obat Menggunakan Regresi Linier,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 2, no. 1, hlm. 62–70, Apr 2022.
[20]  A.  Anggrawan,  N.  Azmi,  U.  Bumigora,  dan  I.  Anthonyangrawan,  “Prediksi  Penjualan  Produk  Unilever  Menggunakan Metode  Regresi  Linear  Sales  Prediction  of  Unilever  Products  using  the  Linear  Regression  Method,”  Jurnal  Bumigora Information Technology (BITe), vol. 4, no. 2, hlm. 123–132, Nov 2022, doi: 10.30812/bite.v4i2.2416.