Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## PREDIKSI PENJUALAN OBAT BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
Farhan Fadilah 1* , Agus Komarudin 2 , Melina 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains & Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani email : farhanfadilah20@if.unjani.ac.id 1*
Abstrak: Pengelolaan  persediaan  obat  yang  efektif  merupakan  salah  satu  komponen  penting  dalam  meningkatkan  layanan kesehatan. Namun, masalah yang sering dihadapi dalam penjualan obat herbal adalah persediaan yang sering berlebih sehingga menyebabkan kerugian karena obat herbal menjadi kadaluwarsa. Selain itu, adanya pendataan stok obat yang secara manual juga  menyebabkan  sering  terjadinya  kesalahan  dalam  laporan  persediaan,  termasuk  penggandaan  atau  redundansi  data penjualan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan suatu metode prediksi penjualan yang akurat untuk pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) yang memiliki kemampuan dalam menangani data non-linear pada data penjualan obat. Penelitian ini menggunakan data time series dan algoritma feedforward propagatio n. Metodologi  penelitian  meliputi  penentuan  data  latih  (70%)  dan  data  uji  (30%),  serta  perancangan  arsitektur  ANN  yang mencakup input  layer,  hidden  layer,  output  layer ,  bobot  awal, learning  rate,  momentum,  epoch ,  dan  fungsi  aktivasi.  Hasil penelitian ini memperoleh nilai MAPE 26,3096% dan akurasi 73,6904%. Diharapkan hasil prediksi ini dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  terkait  manajemen  persediaan  obat,  sehingga  dapat  menghindari  terjadinya  over  stock  ataupun kekosongan stok sehingga dapat berkontribusi pada peningkatan kualitas layanan kesehatan.
Kata Kunci : ANN, feedforward propagation , prediksi, stok, obat herbal
Abstract: Effective drug inventory management is one of the important components in improving health services. However, a problem often encountered in the sale of herbal medicines is that the inventory is often excessive, causing losses due to expired herbal  medicines.  In  addition,  the  existence  of  manual  drug  stock  data  collection  also  causes  frequent  errors  in  inventory reports, including duplication or redundancy of sales data. To overcome this problem, an accurate sales prediction method is needed for strategic decision making. This research uses the Artificial Neural Network (ANN) method because of its ability to handle non-linear data on drug sales data. This research uses time series data and feedforward kpropagation algorithm. The research methodology includes determining training data (70%) and test data (30%), as well as designing ANN architecture which includes input layer, hidden layer, output layer, initial weight, learning rate, momentum, epoch, and activation function. The results of this study obtained a MAPE value of 26.3096% and an accuracy of 73.6904%. It is hoped that the results of this prediction can help in making decisions related to drug supply management, so as to avoid the occurrence of over stock or stock vacancies so that it can contribute to improving the quality of health services.

## Keywords : ANN, feedforward propagation, prediction, stocks, herbal medicine

## PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia.  Tanpa  kesehatan  yang  baik, manusia  tidak  dapat  melakukan  aktivitas  sehari-hari  dengan  baik.  Salah  satu  komponen  penting  dalam meningkatkan  layanan  kesehatan  adalah  mengelola  obat  secara  efektif  [1].  Obat  merupakan  hal  penting  dalam proses  pelayanan  kesehatan,  dan  pengelolaan  obat  termasuk  dalam  indikator  mutu  pelayanan  dalam  bidang kefarmasian [2]. Masalah yang sering dihadapi dalam penjualan obat herbal adalah persediaan jumlah obat herbal yang selalu over stock yaitu jumlah persediaan lebih banyak daripada yang terjual sehingga dapat menimbulkan kerugian yang besar karena expired obat herbal tersebut [3]. Terjaminnya ketersediaan produk dapat dilakukan dengan prediksi penjualan produk yang akan datang [4]. Prediksi adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan dimasa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan  dimasa  lalu  [5].  Tujuan  dari  prediksi  adalah  memproyeksikan keadaan  di  masa  depan  dengan  menganalisis  keadaan  sebelumnya  [6].  Adanya  kegiatan  prediksi  penjualan  ini dapat  mengambil  keputusan  atau  kebijakan  sesuai  dengan  hasil  prediksi  penjualan  [7].  Pendekatan time  series adalah  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  peramalan  penjualan.  Terdapat  berbagai  macam pendekatan dalam metode time series itu sendiri. Metode Artificial Neural Network (ANN) adalah alat komputasi yang dapat memberikan hasil yang berguna jika digunakan dengan benar. ANN akan dilatih dengan data pelatihan berlabel  untuk  menghasilkan  model  di  akhir  prosedur  pelatihan  dengan  menggunakan  data  sebelumnya  untuk pelatihan selama proses pelatihan menghasilkan model yang dapat mengidentifikasi data baru [8]. ANN disebut sebagai jaringan syaraf tiruan atau JST yaitu sebuah jaringan dari struktur-struktur yang saling terhubung yang disebut neuron yang terhubung. Algoritma Feed Forward Propagation , disebut juga algoritma propagasi, yaitu merupakan  salah  metode  yang  digunakan  dalam  ANN  [9].  Algoritma  propagasi  atau  disebut  juga  algoritma Backpropagation (BP) merupakan algoritma pembelajaran yang memiliki lapisan input , lapisan tersembunyi, dan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
lapisan output . Pembelajaran pada algoritma BP dapat mengubah merubah bobot dan bias untuk meminimalkan Mean Square Error (MSE) [10].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  mengkaji  tentang  prediksi  penjualan  dengan  menggunakan  metode ANN  yaitu  penelitian  [11]  yang  menggunakan  metode  ANN  dengan  struktur feedforward  propagation untuk memprediksi  stok obat di apotek dengan aplikasi Matlab 6.1 untuk memperoleh hasil prediksi stok obat. Hasil penelitiannya menperoleh Reet Mean Square Error (RMSE )atau pada learning rate 0.5 dengan jumlah node input 10, hidden 3, output 1. Penelitian [4] menggunakan metode ANN dengan data time series penjualan enam produk jenis  nota  pada  periode  2014-2016  per  minggu.  Data  dibagi  menjadi data  training dan data  testing dengan perbandingan  70:30.  Penelitian  [12],  memprediksi  data  penjualan  obat  yang  berstudi  kasus  di  apotek  ABC menggunakan metode neural network . Penelitiannya bertujuan untuk  mengetahui hasil akurasi prediksi  dengan data penjualan obat. Diperoleh model dengan 8 input layer dengan parameter lr dan mc diatas 0.5 yang merupakan model prediksi terbaik dengan MAPE 0.696% dan RMSE 0,169937802. Penelitian[12], yang merancang model arsitektur terbaik dengan jumlah neuron pada input layer , hidden layer dan parameter lainnya untuk menghasilkan prediksi dengan akurasi yang optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan arsitektur ANN dengan algoritma BP  untuk  memprediksi  kebutuhan  penggunaan  obat.  Hasil  penelitiannya  memeproleh  arsitektur  ANN  terbaik adalah  12-12-1  dengan  akurasi  prediksi  penggunaan  obat  mencapai  97.87%  pada  parasetamol  dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2.13%.
Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu,  telah banyak penelitian terdahulu yang menggunakan ANN dalam  memperdiksi  penjualan  obat,  tetapi  masih  ada  celah  untuk  pengembangan  model  yaitu  masih  kurang penelitian yang mengkaji masalah over stock pada obat herbal untuk mengatasi kesalahan pendataan manual dan redundansi  data  penjualan  dengan  bahasa  pemrograman  Python  sebagai  implementasi  model  ANN  dalam memprediksi penjualan obat herbal. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus dalam pengembangan model ANN untuk prediksi penjualan obat dengan menyediakan antarmuka yang user-friendly dalam implementasi praktis di industri farmasi.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN), atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [13], adalah sebuah teknik pengolahan informasi yang meniru cara kerja sistem saraf otak manusia dalam memproses data. Elemen utama dari pendekatan ini adalah struktur pengolahan informasi yang unik dan bervariasi sesuai dengan setiap aplikasi. Istilah "tiruan" digunakan  karena  jaringan  syaraf  ini  diimplementasikan  melalui  program  komputer  yang  mampu  melakukan berbagai proses perhitungan selama fase pembelajaran. Ada tiga jenis arsitektur dalam jaringan syaraf tiruan. NN Single Layer adalah NN dengan lapisan tunggal hanya memiliki satu lapisan dengan bobot-bobot terhubung, yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. NN Single Layer
NN dengan banyak lapisan memiliki satu atau lebih lapisan yang terletak diantara lapisan output dan input . Jaringan ini memiliki satu atau lebih lapisan tersembunyi. Hidden layer adalah lapisan di  dalam  jaringan saraf tiruan yang berada di antara lapisan input ( input layer ) dan lapisan output ( output layer ), sedangkan Input layer adalah  lapisan  pertama  dalam  jaringan  saraf  tiruan  yang  menerima  data input dari dataset [14].  Gambar  2 merupakan satu contoh arsitektur NN dengan lapisan banyak ( multylayer ) [15].
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 2. NN Multilayer

## Prediksi
Prediksi  adalah  usaha    menduga  atau  memperkirakan    sesuatu  yang    akan  terjadi  di  waktu  mendatang dengan  memanfaatkan berbagai  informasi yang  relevan pada waktu-waktu  sebelumnya  (historis) melalui  suatu metode   ilmiah [16]. Prediksi menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan. Terdapat beberapa ukuran kinerja prediksi yang digunakan yaitu MSE Mean Square Error (MSE) yang diberikan pada persamaan (1) , dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diberikan pada persamaan (2) [17].
1. Mean Squared Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 (1)
2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑖 2 | 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
dimana : 𝑦 𝑖 : Data aktual ke −𝑖, 𝑓 𝑖 : Data prediksi ke −𝑖, 𝑛 : Banyaknya data observasi, 𝑒 𝑖 : Selisih antara data aktual ke −𝑖 dan data prediksi ke −𝑖.

## Machine learning
Machine  learning (ML)  adalah  cabang  aplikasi  dari artificial  intelligence (AI)  yang  berfokus  pada pengembangan sebuah sistem yang  dapat belajar sendiri tanpa harus berulang kali diprogram oleh manusia [18]. ML membutuhkan data sebagai bahan belajar ( training ) sebelum mengeluarkan output . Data bisa saja sama, tetapi algoritma dan pendekatannya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal [19].

## Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon Keputusan ( Decision  Tree ) adalah struktur pohon di mana setiap cabang mewakili  pilihan antara beberapa alternatif, dan setiap daun mewakili keputusan yang diambil. Decision Tree digunakan secara luas dalam pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan.  Model decision  tree digunakan  untuk mempelajari pola klasifikasi dan prediksi dari data dengan menganalisis hubungan antara atribut variabel 𝑥 dan variabel  target 𝑦 .  Model  ini  menggambarkan  hubungan  dalam  bentuk  struktur  pohon  yang  memudahkan pemahaman mengenai pola-pola yang ada. Fokus utama dalam decision tree adalah diskriminasi dan klasifikasi, dimana model memprediksi nilai kategori dari variabel target yang ingin diprediksi berdasarkan atribut-atribut. Persamaan (3) digunakan untuk menghitung nilai entropy dalam perhitungan decision tree [20].
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑛
𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖                                                      (3)
dimana 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆): ukuran dari ketidakpastian atau jumlah. 𝑛  ∶ jumlah total elemen atau kejadian dalam sistem. 𝑝𝑖 ∶ probabilitas dari kejadian atau elemen ke -i.

## Normalisasi Data
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024
Normalisasi  Data  adalah  proses  yang  umumnya  dilakukan  sebelum  melatih  jaringan,  di  mana  data  diekstraksi kemudian disesuaikan agar memiliki rentang antara 0 dan 1. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa semua data  memiliki  skala  yang  seragam,  meningkatkan  kinerja  jaringan.  Normalisasi  data  dalam  penelitian  ini menggunakan persamaan (4) [15].
𝑥 ′ = (𝑥 − 𝑎) (𝑏 − 𝑎) (4)
dimana 𝑥 ′ : data yang telah dinormalisasikan 𝑥 : data asli , 𝑎 : data maksimum pada data asli 𝑏 : data minimum pada data asli .

## Transformasi Data
Transformasi adalah merupakam proses digunakan agar mengubah input ke output yang dituju dengan mengikuti siklus input -proses- output dengan  melibatkan  transformasi  data  ke  format  yang  diinginkan.  Persamaan transformasi diberikan pada persamaan (5).
𝑦 ′ = 𝑥 ′ (𝑎 − 𝑏) + 𝑏                                                                  (5) dimana 𝑥 ′ : data yang telah dinormalisasikam 𝑦 ′ : data denormalisasi 𝑎 : data maksimum pada data asli 𝑏 : data minimum pada data asli.

## Backpropagation
Backpropagation (BP) merupakan multilayer dengan feed-forward Network , dengan nilai error data pada training,  yang  mempunyai  proses  proses  propagasi  maju  dan  propagasi  balik  [21].  Nilai error  ouput pada  BP digunakan untuk mengubah nilai bobot dengan proses backward . Pada algoritma BP, error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur ( backward ). Error diperoleh apabila tahap perambatan maju ( forward propagation ) telah dikerjakan terlebih dahulu dengan mengaktifkan neuron-neuron dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid [15]. Bobot ( Weights ) dalam JST adalah faktor terpenting dalam mengubah data input menjadi hasil ( output ). Bobot dikalikan dengan input untuk dijumlahkan menjadi output. Bobot adalah parameter numerik yang  menentukan  seberapa  kuat  masing-masing neuron mempengaruhi  yang  lain.  Untuk neuron tipikal,  jika inputnya adalah 𝑥 𝑖 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , maka bobot sinaptiknya dilambangkan sebagai 𝑤 𝑖 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑛 , maka output diberikan pda persamaan (6) [15].
𝑦 = 𝑓(𝑥) = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
Bias  seperti  intersep  yang  ditambahkan  dalam  persamaan  linier.  Bias  adalah  parameter  tambahan  yang digunakan untuk menyesuaikan output bersama dengan jumlah tertimbang dari input ke jaringan. Pemrosesan yang dilakukan oleh neuron diformulasikan sebagai [22] [15] . .
𝑦 = 𝑓(𝑥) = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 𝑛
𝑖=1 + 𝑏𝑖𝑎𝑠                                                           (7)
Proses selanjutnya adalah menerapkan fungsi mengubah sinyal output dari layer sebelumnya menjadi sinyal input u untuk layer sesudahnya dengan menggunakan fungsi fungsi aktivasi, yang diberikan pada persamaan (11) [15].
𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 −𝑥 (8)
Proses yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu yang pertama inisialisasi bobot, dengan mengambil nilai acak terkecil. Jika kondisi berinilai salah yaitu [10], yaitu :
Tahap Forward Propagation 1. Masing- masing input 𝑋 𝑖 dengan 𝑖 = 1,2, . . 𝑛, sinyal diterima dilanjutkan untuk semua unit di hidden layer .
2. Disetiap hidden layer , dijumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan (9), dan menghitung sinyal output dengan menggunakan persamaan (10)
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Hal. 521-531 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
𝑧 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑉 𝑜𝑗 + ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (9)
𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑖𝑛 𝑗 )                                                                                  (10) 3. Selanjutnya, masing-masing unit output yaitu 𝑌𝑘 dengan 𝑖 = 1,2, . . 𝑚 akan menjumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan (11)
𝑌 𝑖𝑛 𝑘 = 𝑊 𝑜𝑘 + ∑ 𝑧 𝑖 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (11)
Tahap Backpropagatio n, yaitu : 1. Langkah yang dikerjakan yaitu pada masing-masing output layer dengan 𝑌𝑘 dengan 𝑖 = 1,2, . . 𝑚 menerima targer dari input data latih, selanjutnya dihitung nilai error menggunakan persamaan
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 𝑓 ′ (𝑦 − 𝑖𝑛 𝑘 )                                                                      (12) Dimana 𝑓 ′ : turunan fungsi aktivasi
2. Selanjutnya untuk menghitung koreksi bobot dengan persamaan (13) dan koreksi bias dengan persamaan (14).
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (13)
∆𝑤 𝑜𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 (14)
3. Untuk  masing-masing hidden  layer yaitu 𝑍 𝑗 dengan 𝑗 = 1,2, . . 𝑝 ,  dijumlahkan  delta  masukannya  (unit-unit layer sebelah kanan) dengan persamaan (15).
𝛿 𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (15)
4. Menghitung error dengan menggunakan persamaan (16)
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 − 𝑖𝑛 𝑗 )                                                                   (16)
Selanjutnya hitung koreksi bobot menggunakan persamaan (17)
∆𝑉 𝑗𝑘 = 𝛼 𝛿 𝑗 𝑋 𝑗 (17)
Hitung koreksi biasa menggunakan persamaan (18)
∆𝑉 𝑜𝑗 = 𝜎𝛿 𝑗
Pengujian hasil prediksi yang dilakukan menggunakan model Feedforward Propagation dievaluasi dengan metode Artificial Neural Network dengan menggunakan persamaan (18).
𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 = 𝑎𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟  × (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡) + 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡                                                                                                                      (18)

## METODE
Metode  penelitian  ini  menjelaskan  langkah-langkah  yang  diambil  untuk  merancang  sistem  prediksi penjualan  obat.  Penelitian  dimulai  dari  tahap praprocessing  data untuk  pengolahan  data,  kemudian  membuat model prediksi menggunakan metode ANN. Metode penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## Gambar 3. Alur Penelitian
Gambar 3 ini menjelaskan alur penelitian yang dikerjakan dalam penelitian ini yang berawal dari dataset diperoleh  hasil akurasi terbaik dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN), yaitu: 1. Pengumpulan Dataset
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulkan dataset yang bersumber dari apotik Salis Derma Express dengan menggunakan dataset berupa stok obat dengan jumlah sekitar 97.511 stok selama 5 tahun.
2. Preprocessing Data
Tahap ini mencakup menangani masalah seperti missing values , outliers , dan duplikasi karena sebelum dilatih, dataset perlu diproses terlebih dahulu seperti. Beberapa langkah dalam preprocessing data dalam penelitian ini yaitu menghapus atau memperbaiki data yang hilang atau rusak, normalisasi data dengan menggunakan persamaan (4).
3. Pembagian Dataset ( Training dan Testing ) Pada tahap ini, setelah dataset dinormalisasi, selanjutnya dataset dibagi dua yaitu data latih ( training set ) dan data uji ( testing set ). Untuk presentase pada dataset penelitian ini menggunkan 70% data latih, dan  30% untuk data uji. Kode prediksi menggunakan metode ANN ditunjukkan pada Gambar 4.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
4. Arsitektur ANN
Pada tahap ini, ditentukan arsitektur ANN yang digunakan yaitu multilayer yang yang terdiri dari input layer, hidden layer , dan output layer .
5. Feedforward Propagation
Pada  tahap  ini,  data  dari input  layer melewati  setiap hidden  layer hingga  mencapai output  layer untuk menghasilkan prediksi akhir.
6. Denormalisasi
Jika  data  dinormalisasi selama  preprocessing ,  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  ANN  perlu  dinormalisasi kembali ke skala aslinya dengan menggunakan persamaan (5).
7. Evaluasi Model
Model dievaluasi menggunakan testing set menggunakan persamaan (1) dan (2).
8. Hasil Akurasi Terbaik
Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik,  dilakukan  pengaturan    parameter  pelatihan  sehingga  diperoleh model terbaik untuk memperediksi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Sistem
Pada  penelitian  ini,  implementasi  dan  pengujian  dilakukan  secara offline tanpa  menggunakan  koneksi internet. Pendekatan ini dilakukan untuk mempermudah dalam pengelolaan sistem dan pengujian sistem. Sistem klasifikasi kualitas udara dikembangkan sebagai aplikasi web dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan framework PHP.

## Implementasi Antarmuka
Impelementasi  antarmuka  digambarkan  dengan  tampilan  sistem  yang  dibangun  dan  menjadi  acuan bagaimana sistem akan dibuat. Berikut merupakan rancangan dari sistem prediksi penjualan obat menggunakan metode ANN.

## Halaman Input Data
Halaman input data merupakan halaman yang menampilkan form  untuk  melakukan input data csv yang akan digunakan sebagai dataset. Halaman input data dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Halaman Input Data
Gambar 4  merupakan implementasi yang menjelaskan mengenai cara memasukan data input yang berupa data excel yang berformat xlxs yang didalamnya merupakan dataset penjualan obat di klinik Salis Derma Express dari 1 tahun hingga 5 tahun.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024 Hal. 521-531 Vol. 6; No. 3
Agustus 2024

## Halaman Hasil Normalisasi
Halaman hasil normalisasi merupakan halaman yang menampilkan dataset yang diinputkan sebelumnya. Lalu dataset tersebut akan di lakukan preprocessing, lalu akan ditampilkan dataset yang masih mentah dan sudah dilakukan preprocessing . Halaman hasil normalisasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5.  Implementasi Halaman Hasil Normalisasi
Gambar  5  merupakan  implementasi  yang  menjelaskan  mengenai  hasil  data  normalisasi  yang  sudah  di analisis dan di prosesing data untuk melihat hasil normalisasi dari dataset sebelumnya yang di tampilkan dengan hasil akurasi dan hasil mean absolute percentage error (MAPE).

## Halaman Arsitektur ANN
Halaman arsitektur ann merupakan halaman yang menampilkan hasil akurasi dari model yang digunakan dalam penelitian ini, diuji untuk menentukan hasil  akurasi dari model tersebut. Halaman arsitektur ANN dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6.  Implementasi Halaman Arsitektur ANN
Gambar  6  merupakan  implementasi  yang  menjelaskan  mengenai  arsitektur  ANN  dengan  diawali  teknik forward propagation yang menghasilkan input layer dengan jumlah 12 neuron , hidden layer dengan jumlah 2, output layer 1 neuron, learning rate 0.001 dan Epochs 1000.

## Halaman Hasil Prediksi
Halaman Klasifikasi ini merupakan tampilan untuk melakukan input data uji dan sistem akan melakukan prediksi dari hasil dari uji tersebut. Gambar halaman input data uji dapat dilihat pada Gambar 7.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 7. Implementasi Halaman Hasil Prediksi
Gambar 7 merupakan implementasi yang menjelaskan mengenai  hasil  prediksi yang telah di  uji dengan mengukur  hasil  akurasi  dan  hasil  MAPE  dengan  data  latih  sebesar  70%  dan  data  uji  sebesar  30%  yang menghasilkan nilai prediksi sebesar 97551 jumlah stok yang akan datang pada 1 tahun dengan hasil MAPE sebesar 26.3096% dan nilai akurasi 73.6904%.

## Pengujian Eksperimen
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  eksperimen  untuk  mengatasi  masalah  kelas  yang  tidak  seimbang  atau imbalance  class dengan hidden  layer,  input  layer  dan  output  layer. Setelah  itu  setiap  metode  tersebut  akan dilakukan  ekperimen  untuk  mencari  parameter  terbaik.  Pencarian  parameter  terbaik  tersebut  bertujuan  untuk mendapatkan hasil akurasi yang paling tinggi untuk ketiga metode tersebut. Dari hasil perbandingan tiga metode tersebut dan dilakukan eksperimen parameter maka diperoleh hasil akurasi terbaik dari setiap metode imbalance class tersebut dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Implementasi Halaman Pengujian Prediksi

## Pengujian Prediksi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  prediksi  untuk  menguji  keakuratan  hasil  yang  telah  diperoleh  dari model yang telah dirancang menggunakan persaamaan (18).
𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 =  0.391  ×   ( 148039  –  65465 )   +  65465  =  97751
Nilai yang diperoleh merupakan  hasil dari prediksi yang menggunakan model Feedforward Propagation dari ketiga metode imbalance class . Hasil prediksi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Nilai Prediksi No Dataset Kode Obat Nama Obat Bulan Tahun Hasil Prediksi 1 Dataset 2 PCS0041 Phulicimin X January 2025 97551

## Pengujian Nilai MAPE
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  prediksi  untuk  menguji  keakuratan  hasil  yang  telah  diperoleh  dari model yang telah dirancang dan digunakan. Pengujian ini menggunakan metode Artificial Neural Network untuk membanding  prediksi  model  dengan  tabel  aktual  pada  data  uji.  Pengujian  hasil  prediksi  yang  dilakukan menggunakan model Feedforward Propagation dievaluasi dengan metode Artificial Neural Network dari ketiga metode imbalance class dengan menggunakan persamaan (2), diperoleh  hasil : 26.3096 %. Hasil prediksi dapat dilihat pada Tabel  2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Nilai MAPE No Dataset Kode Obat Nama Obat Bulan Tahun Nilai MAPE%
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Hal. 521-531 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
1 Dataset 2 PCS0041 Phulicimin X January 2025 26.3096%

## Pengujian Nilai Akurasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  prediksi  untuk  menguji  keakuratan  hasil  yang  telah  diperoleh  dari model yang telah dirancang dan digunakan. Pengujian ini menggunakan metode Artificial Neural Network untuk membanding  prediksi  model  dengan  tabel  aktual  pada  data  uji.  Pengujian  hasil  prediksi  yang  dilakukan menggunakan model Back Propagation dievaluasi dengan metode Artificial Neural Network dari ketiga metode imbalance class dengan persamaan (19 ).
𝑥 = 100% - MAPE                                                                (19) diperoleh 𝑥 = 100%  −  26.3096 %  =  73.6904 % Hasil yang diperoleh ini merupakan nilai akurasi yang menggunakan model FeedForward Propagation dari ketiga metode imbalance class. Hasil prediksi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Nilai Akurasi No Dataset Kode Obat Nama Obat Bulan Tahun Nilai Akurasi% 1 Dataset 2 PCS0041 Phulicimin X January 2025 73.6904%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menggunakan Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi penjualan obat. Dataset dibagi  menjadi  70%  untuk  data  latih  dan  30%  data  uji.  Teknik FeedForward  Propagation diterapkan  untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset . Hasil prediksi dalam penelitian ini menunjukkan total 97.551 stok obat dengan nilai MAPE sebesar 26,3096%, yang menghasilkan tingkat akurasi 73,6904%. Oleh karena itu, penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode  ANN  dengan  teknik FeedForward  Propagation efektif  untuk memprediksi penjualan stok obat.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  menambahkan  parameter  tambahan  yang  dapat  membuat  hasil prediksi obat dapat menghasilkan label yang lebih banyak agar hasil prediksi yang didapatkan bisa lebih akurat. Selain itu juga, penelitian selanjutnya diharapkan dapat membandingkan kinerja ANN dengan metode Machine Learning lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Kurnia  Abdullah,  I.  Maulana,  A.  Suharso,  and  A.  Primajaya,  “PENERAPAN  ALGORITME  K- MEANS DALAM KLASTERISASI DATA PENJUALAN OBAT APOTEK KIDANGRANGGA,” 2023.
[2] T.  Maryana  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, 2019.
[3] A.  Meizar et  al. ,  “ANALISIS  TREND  MOMENT  PADA  DATAMINING  FORECASTING  DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PERSEDIAAN OBAT HERBAL,” 2022.
[4] E.  R.  Ari  Dwi  Ningsih,  “PERAMALAN  JUMLAH  PENJUALAN  NOTA  DI  CV.  GEMILANG INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)”.
[5] D. A. Wibowo, U. Islam, K. Muhammad, A. Al, and B. Banjarmasin, “PREDIKSI PENJUALAN OBAT HERBAL HP PRO MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK,” 2018.
[6] N.  Azise,  P.  Nurtantio  Andono,  and  R.  A.  Pramunendar,  “Prediksi  Pendapatan  Penjualan  Obat Menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural  Network  dengan  Algoritma  Genetika  Sebagai  Seleksi Fitur,” 2019. [Online]. Available: http://research.
[7] D. A. Wibowo, U. Islam, K. Muhammad, A. Al, and B. Banjarmasin, “PREDIKSI PENJUALAN OBAT HERBAL HP PRO MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK,” 2018.
[8] G. Hotmida, L. Lumban Gaol, and W. Yustanti, “Penerapan Metode Association Rule dengan Algoritma FP-Growth dan Prediksi dengan Artificial Neural Network untuk Persediaan Sparepart,” JEISBI , vol. 03, p. 2022.
[9] N. Tampati, Y. Melita Pranoto, T. Informasi, and I. Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jl Ngagel Jaya Tengah No, “Prediksi Stok Obat pada Apotik Total Life Clinic Menggunakan Model Kombinasi Artificial Neural Network dan ARIMA”, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[10] N.  Azise,  P.  Nurtantio  Andono,  and  R.  A.  Pramunendar,  “Prediksi  Pendapatan  Penjualan  Obat Menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural  Network  dengan  Algoritma  Genetika  Sebagai  Seleksi Fitur,” 2019. [Online]. Available: http://research.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Hal. 521-531 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
[11] N. Yanti, “PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN
STRUKTUR BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI STOK OBAT DI APOTEK (STUDI KASUS : APOTEK ABC),” 2011.

## [12] N. Yanti, “PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN STRUKTUR BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI STOK OBAT DI APOTEK (STUDI KASUS : APOTEK ABC),” 2011.
[13] K. Nugroho, W. Hadi Kurniawati, R. Mohamad, and H. Bhakti, “Perancangan Sales Prediction  Model Menggunakan  Metode  Neural  Network,” Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information  Technology  Journal  of UMUS , vol. 4, no. 02, pp. 153–160, 2022.
[14] S.  Karsoliya,  “Approximating  Number  of  Hidden  layer  neurons  in  Multiple  Hidden  Layer  BPNN Architecture,” International Journal of Engineering Trends and Technology , 2012, [Online]. Available: http://www.internationaljournalssrg.org
[15] M. Melina, Sukono, H. Napitupulu, A. Sambas, A. Murniati, and V. A. Kusumaningtyas, “Artificial neural network-based  machine  learning  approach  to  stock  market  prediction  model  on  the  Indonesia  Stock Exchange during the COVID-19,” Engineering Letters , vol. 30, no. 3, pp. 988–1000, 2022.
[16] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, 2017.
[17] Y.  Hidayat,  B.  Sutijo,  A.  Talib  Bin  Bon,  and  S.  Supian,  “Indonesian  Financial  Data  Modeling  and Forecasting  by  Using  Econometrics  Time  Series  and  Neural  Network,”  2016.  [Online].  Available: http://www.ripublication.com/gjpam.htm
[18] M. Melina,   Sukono, H. Napitupulu, and N. Mohamed, “Modeling of Machine Learning-Based Extreme Value Theory in Stock Investment Risk Prediction: A Systematic Literature Review,” Big Data , Jan. 2024, doi: 10.1089/big.2023.0004.
[19] S. S. Haykin and S. S. Haykin, Neural networks and learning machines . Prentice Hall/Pearson, 2009.
[20] L. Fausett, “Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications,” 2020.
[21] J. Teknik Komputer Amik Bsi,
“ANALISA KOMPARASI NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION  DAN  MULTIPLE  LINEAR  REGRESSION  UNTUK  PERAMALAN TINGKAT INFLASI”, [Online]. Available: www.bps.go.id,
[22] S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines , Third Edit. New York: Pearson Education, Inc, 2009.