Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Sistem Inventaris Stok Obat Menggunakan Metode Exponential Moving Average
Petra Nugra Sukaria 1 , Mohammad Haris Muzakki 2 , Muhammad Azmi Adhani 3 , Kusrini 4 , I Made
Artha Agastya 5 1,2,3,4,5 Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: sukariapetra@students.amikom.ac.id 1 , harismuzakki@students.amikom.ac.id 2 , azmi@students.amikom.ac.id 3 , kusrini@amikom.ac.id 4 , artha.agastya@amikom.ac.id 5

## Abstract
The management of drug inventory  in hospitals  is a crucial aspect that affects the quality  of healthcare  services  and  patient  safety.  Uncertain  drug  demand  can  lead  to  overstock,  resulting  in wastage  due  to  expiration,  or  understock,  endangering  patient  safety.  This  study  aims  to  develop  a drug  inventory system  using the Exponential Moving Average (EMA)  method to  forecast drug sales. Historical  sales  and  purchase  data  from  Betang  Pambelum  Hospital,  Palangka  Raya,  were  used  for forecasting. The implementation of the EMA method proved to provide accurate forecasting results, with the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) falling into good to very accurate categories. This system not only reduces the risks of drug overstock and understock but also helps hospitals in more efficient  inventory  management.  The  adoption  of  this  system  is  expected  to  enhance  the  quality  of healthcare services through better drug inventory management.
Keywords : inventory management, sales forecasting, Exponential Moving Average, drug stock, hospital

## Abstrak
Manajemen  inventaris  obat  di  rumah  sakit  merupakan  aspek  krusial  yang  mempengaruhi kualitas pelayanan kesehatan dan keselamatan pasien. Permintaan obat yang tidak menentu dapat menyebabkan  kelebihan  stok  yang  berpotensi  kadaluarsa  atau  kekurangan  stok  yang  mengancam keselamatan  pasien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  inventaris  stok  obat menggunakan metode Exponential Moving Average (EMA) guna meramalkan jumlah penjualan obat. Data  historis  penjualan  dan  pembelian  obat  dari  Rumah  Sakit  Betang  Pambelum  Palangka  Raya digunakan  sebagai  dasar  peramalan.  Implementasi  metode  EMA  terbukti  memberikan  hasil peramalan  yang  akurat,  dengan  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang  berada  pada kategori  baik  hingga  sangat  akurat.  Sistem  ini  tidak  hanya  mengurangi  risiko  kelebihan  dan kekurangan stok obat, tetapi juga membantu rumah sakit dalam pengelolaan inventaris yang lebih efisien.  Dengan  penerapan  sistem  ini,  diharapkan  rumah  sakit  dapat  meningkatkan  kualitas pelayanan kesehatan melalui manajemen stok obat yang lebih baik.
Kata  Kunci : manajemen  inventaris, peramalan penjualan, Exponential Moving Average, stok obat, rumah sakit

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen  inventaris  obat  di  rumah  sakit  adalah  aspek  penting  yang berpengaruh  langsung  pada  pelayanan  kesehatan  dan  keselamatan  pasien. Ketidakpastian  permintaan  obat  dapat  menyebabkan  dua  masalah  utama  yaitu kelebihan stok yang berpotensi menyebabkan pemborosan akibat kadaluarsa, dan kekurangan  stok  yang  membahayakan  keselamatan  pasien.  Oleh  karena  itu, pengembangan  model  peramalan  yang  akurat  sangat  diperlukan  untuk mengoptimalkan manajemen inventaris obat.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berbagai  pendekatan  telah  diusulkan  dan  diimplementasikan  untuk mengatasi  masalah  ini.  Beberapa  studi  sebelumnya  telah  mencoba  menerapkan teknik  machine  learning  dan  deep  learning  untuk  meramalkan  permintaan  obat dengan  tujuan  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  manajemen  inventaris.  Salah satu  penelitian  mengulas  berbagai  pendekatan  deep  learning  dalam  meramalkan permintaan  obat  dan  menyoroti  pentingnya  teknik  ini  dalam  meningkatkan akurasi peramalan [1] .
Selain  itu,  penelitian  lain  mengembangkan  sistem  peramalan  jumlah pemesanan obat menggunakan metode regresi linier untuk menghindari kelebihan dan kekurangan stok di rumah sakit [2] . Sistem ini dapat memberikan peramalan jumlah  obat  yang  perlu  dipesan  serta  memberikan  peringatan  mengenai kadaluarsa  obat,  sehingga  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik.
Dalam  upaya  mengatasi  ketidakpastian  permintaan  obat,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  inventaris  stok  obat  dengan menggunakan  metode  exponential  moving  average  yang  diharapkan  mampu menganggulangi  kekurangan  dan  kelebihan  stok  obat,  serta  mengoptimalkan manajemen inventaris stok obat di rumah sakit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data dari salah satu rumah sakit  di Kalimantan Tengah  untuk  mengembangkan  sistem  peramalan  stok  obat  menggunakan Exponential Moving Average (EMA).
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian ini dijelaskan dalam beberapa langkah berikut :

## 2.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data historis pembelian obat  dan  data  pemesanan  obat.  Data  ini  dikumpulkan  dari  sistem  manajemen rumah  sakit  (SIMRS)  Betang  Pambelum  Palangka  Raya.  Sistem  Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pelayanan  rumah  sakit  secara  keseluruhan  dan  bahkan  merupakan  salah  satu
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sendi  utama  untuk  kegiatan  sehari-hari  [3].  Data  mencakup  periode  waktu tertentu untuk memastikan jumlah data yang cukup untuk analisis.

## 2.2. Implementasi

## a) Perancangan Entity Relationship Diagram
(ERD) Database:
Entity  Relationship  Diagram  (ERD)  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk memodelkan  kebutuhan  data  dari  suatu  organisasi,  biasanya  oleh  Sistem  analis dalam tahap analisis persyaratan proyek pengembangan  sistem [4]. Perancangan ERD  database  melibatkan  pembuatan  struktur  dan  skema  basis  data  yang  tepat untuk menyimpan informasi stok obat, termasuk tabel-tabel yang menyimpan data historis  yang  diperlukan  untuk  peramalan,  seperti  tanggal  transaksi,  jumlah persediaan, dan jenis obat :
Obat PembelianObat PenjualanObat PrediksiObat id_obat int PK nama string deskripsi string id_pembelian int PK id_obat int FK deskripsi string id_penjualan int PK id_obat int FK deskripsi string id_prediksi int PK id_obat int FK deskripsi string jumlah int jumlah int jumlah int periode date periode date periode date id_pembelian int FK id_penjualan int FK 1 N 1 N 1 1 N N 1 N
Gambar 2. Rancangan Database
b) Perancangan Data Flow Diagram (DFD) :
Data Flow Diagram (DFD) adalah representasi model logika data atau proses yang  digunakan  untuk  menggambarkan  asal  dan  tujuan  data  yang  keluar  dari sistem, serta tempat penyimpanan data[5]. DFD digunakan untuk menggambarkan aliran data dalam sistem peramalan stok obat. DFD membantu dalam memahami bagaimana data diproses dan berinteraksi dalam system:
Gambar 3. DFD Level 0
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Proses Prediksi Data Obat User Obat Penjualan Obat PembelianObat PrediksiObat Hasil Prediksi Obat Gambar 4. DFD Level 1

## c) Perancangan Flowchart:
Pembuatan  flowchart  atau  diagram  alur  untuk  menggambarkan  langkah- langkah  proses  dan  memvisualisasikan  urutan  proses  secara  logis  untuk implementasi  peramalan  stok  obat  menggunakan  metode  EMA. Flowchart merupakan  alat  yang  banyak  digunakan  untuk  menggambarkan  algoritma  dalam bentu notasi-notasi tertentu [6].

## Gambar 5. Flowchart Sistem

## d) Implementasi Sistem:
Implementasi  sistem  mencakup  pengembangan  perangkat  lunak  atau aplikasi  berbasis  komputer  yang  akan  melakukan  peramalan  stok  obat menggunakan  metode  EMA.  Ini  meliputi  pembuatan  algoritma  peramalan, integrasi  dengan  database,  dan  pengembangan  antarmuka  pengguna  jika diperlukan.

## e) Implementasi EMA (Model) :
Implementasi  metode Exponential  Moving  Average (EMA)  melibatkan perhitungan  secara  langsung  dari  rata-rata  bergerak  eksponensial  berdasarkan data historis stok obat. Inisialisasi nilai awal EMA, dan iterasi untuk memperbarui nilai EMA sesuai dengan data yang baru masuk. Rumus EMA berikut [7] :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
( ( )) (1)
Keterangan : = periode = data aktual pada periode tertentu = nilai EMA sebelumnya
2.3. Evaluasi Model
Evaluasi hasil peramalan dilakukan untuk mengevaluasi keakuratan metode peramalan  EMA  dalam  memperamalan  stok  obat.  Evaluasi  dilakukan menggunakan  metrik  evaluasi Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)    untuk menilai akurasi peramalan. Rumus MAPE sebagai berikut [2] :
(     ) (2) ∑ ( ) (3)
Keterangan
= data aktual pada periode ke-t = data peramalan pada periode ke-t n = jumlah data
PE = nilai persentase error
Berdasarkan hasil persentase error maka dapat ditafsirkan ke dalam kategori berikut berdasarkan rentang nilai [8] :
Tabel 1. Kategori rentan nilai Rentang Nilai Keterangan MAPE < 10 % Sangat Akurat 10% >= MAPE <= 20%  Baik 20% >= MAPE <= 50%  Wajar > 50% Tidak Akurat

## 2.4. Analisis Hasil
Analisa  hasil  dilakukan  dengan  analisa  deskriptif  terhadap  peramalan  stok obat  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  yang  mendalam  mengenai  tren  dan pola dalam data stok obat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Jumlah Penjualan Obat Menggunakan EMA
Dari hasil pengumpulan data Rumah Sakit Betang Pambelum Palangka Raya didapatkan data penjualan dan pembelian obat dari setiap periode    Januari 2022 sampai  dengan  April  2024  dengan  nama  obat  CENDO  CENFRESH   MINIDOSE  0,6 ML sebagai berikut :
Tabel 2. Data Penjualan Obat Periode Tanggal Nama Obat Jumlah Penjualan Jumlah Pembelian 1 03/01/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 34 20 2 02/02/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 36 51
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Periode Tanggal Nama Obat Jumlah Penjualan Jumlah Pembelian 3 01/03/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 71 30 4 01/04/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 47 0 5 03/05/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 55 100 6 03/06/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 49 100 7 01/07/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 64 30 8 01/08/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 72 100 9 01/09/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 63 130 10 01/10/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 95 100 11 01/11/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 104 100 12 01/12/2022 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 90 30 13 17/01/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 259 240 14 07/02/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 247 328 15 04/03/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 246 190 16 17/04/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 105 150 17 12/05/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 130 60 18 09/06/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 126 260 19 27/07/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 157 100 20 04/08/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 120 40 21 07/09/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 121 80 22 06/10/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 123 240 23 16/11/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 138 80 24 20/12/2023 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 97 120 25 06/01/2024 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 125 140 26 07/02/2024 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 130 128 27 08/03/2024 CENDO CENFRESH 99 80
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Periode Tanggal Nama Obat Jumlah Penjualan Jumlah Pembelian MINIDOSE 0,6 ML 28 02/04/2024 CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML 105 80
Contoh  perhitungan  EMA  untuk  Jumlah  Penjualan  obat  CENDO  CENFRESH MINIDOSE 0,6 ML dengan smoothing 3  bulan untuk periode ke 5, 6 dan 7 dengan menghitung SMA dari periode 1 sampai 3 untuk meramalkan SMA periode ke-4 [7] [9] [10] sehingga EMA dimulai dari periode ke-5 :
( (       ))
( (       ))
( )
Berikut perhitungan EMA Jumlah Penjualan Obat dengan periode smoothing 3 bulan, 5 bulan,  13 bulan, dan 26 bulan :
Tabel 3. Perhitungan Peramalan Obat CENDO CENFRESH MINIDOSE 0,6L
Periode Tanggal Penjualan (Data Aktual) EMA3 (Peramalan) EMA5 (Peramalan) EMA13 (Peramalan) EMA26 (Peramalan) 1 03/01/2022 34 - - - - 2 02/02/2022 36 - - - - 3 01/03/2022 71 - - - - 4 01/04/2022 47 47,00 - - - 5 03/05/2022 55 47,00 - - - 6 03/06/2022 49 51,00 48,60 - - 7 01/07/2022 64 50,00 48,73 - - 8 01/08/2022 72 57,00 53,82 - - 9 01/09/2022 63 64,50 59,88 - - 10 01/10/2022 95 63,75 60,92 - - 11 01/11/2022 104 79,38 72,28 - - 12 01/12/2022 90 91,69 82,85 - - 13 17/01/2023 259 90,84 85,24 - - 14 07/02/2023 247 174,92 143,16 79,92 - 15 04/03/2023 246 210,96 177,77 103,79 - 16 17/04/2023 105 228,48 200,51 124,11 - 17 12/05/2023 130 166,74 168,68 121,38 - 18 09/06/2023 126 148,37 155,78 122,61 - 19 27/07/2023 157 137,19 145,86 123,09 - 20 04/08/2023 120 147,09 149,57 127,94 - 21 07/09/2023 121 133,55 139,71 126,80 - 22 06/10/2023 123 127,27 133,48 125,97 - 23 16/11/2023 138 125,14 129,98 125,55 - 24 20/12/2023 97 131,57 132,66 127,33 -
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Periode Tanggal Penjualan (Data Aktual) EMA3 (Peramalan) EMA5 (Peramalan) EMA13 (Peramalan) EMA26 (Peramalan) 25 06/01/2024 125 114,28 120,77 123,00 - 26 07/02/2024 130 119,64 122,18 123,28 - 27 08/03/2024 99 124,82 124,79 124,24 111,69 28 02/04/2024 105 111,91 116,19 120,64 110,75 29 01/05/2024 - 108,46 112,46 118,40 110,32
Dari  hasil  di  atas  didapatkan  ramalan  untuk  periode  ke  29  yaitu 108,46
untuk EMA3 , 112,46 untuk EMA5 , 118,40 untuk EMA13, dan 110,32 untuk EMA 26 .

## 3.2. Perhitungan Error
Dari  hasil  perhitungan  Jumlah  Penjualan  Obat  Menggunakan  EMA  berikut hasil percentage error yang dihitung menggunakan MAPE : Contoh untuk menghitung MAPE periode 1 sampai dengan 3  :
(       )
(       )
(       )
Tabel 4. Perhitungan Error Peramalan Obat CENDO CENFRESH MINIDOSE
0,6L Periode Percentage Error EMA3 Percentage Error EMA5  Percentage Error EMA13 Percentage Error EMA26 1 - - - - 2 - - - - 3 - - - - 4 0 - - - 5 14,54545455 - - - 6 4,081632653 0,816326531 - - 7 21,875 23,85416667 - - 8 20,83333333 25,24691358 - - 9 2,380952381 4,950029394 - - 10 32,89473684 35,87264457 - - 11 23,67788462 30,49936689 - - 12 1,875 7,94025301 - - 13 64,92519305 67,0904061 - - 14 29,18142713 42,04160643 67,64247898 - 15 14,24352134 27,73516744 57,80845171 - 16 117,6004464 90,96602418 18,19690514 - 17 28,26171875 29,7509361 6,632911829 - 18 17,75406126 23,63821001 2,691237219 - 19 12,62098179 7,098027763 21,59651987 - 20 22,57710775 24,64227578 6,614378908 - 21 10,36881376 15,46596746 4,79616625 -
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Periode Percentage Error EMA3 Percentage Error EMA5  Percentage Error EMA13 Percentage Error EMA26 22 3,474091321 8,51697595 2,41813786 - 23 9,321328868 5,808753421 9,02216797 - 24 35,63740524 36,7587081 31,26604554 - 25 8,572686768 3,383495012 1,603613139 - 26 7,967637869 6,015060905 5,167813027 - 27 26,08185392 26,04742143 25,49654522 12,820512 28 6,581445421 10,65837918 14,89108553 5,4782254 MAPE 21,4933486 24,12161374 18,38963055 9,1493691
Dari perhitungan error di atas maka didapatkan masing masing MAPE untuk PE EMA 3 adalah 21,4933486% (wajar) lalu untuk PE EMA 5 adalah 24,12161374% (wajar), PE  EMA  13 adalah 18,38963055% (baik),  dan PE  EMA  26 adalah 9.1493691 (sangat akurat).

## 3.3. Implementasi Sistem
3.3.1. Halaman Data Obat
Pada  halaman  ini  menampilkan  data  obat  user  dapat  menambahkan, menghapus, mengedit, dan melihat jumlah stok obat.
Gambar 6. Halaman Data Obat

## 3.3.2. Halaman Jumlah Pembelian
Pada  halaman  ini  menampilkan  data  obat  user  dapat  menambahkan, menghapus, mengedit, dan melihat jumlah pembelian obat.
Gambar 7. Halaman Jumlah Pembelian Obat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.3.3. Halaman Jumlah Penjualan
Pada  halaman  ini  menampilkan  data  obat  user  dapat  menambahkan, menghapus, mengedit, dan melihat jumlah penjualan obat.
Gambar 8. Halaman Jumlah Penjualan Obat

## 3.3.4. Halaman Prediksi Jumlah Penjualan Obat
Pada  halaman  ini  menampilkan  prediksi  jumlah  penjualan  obat  user  dapat memilih data obat dan memilih periode smoothing obat.
Gambar 9. Halaman Prediksi Jumlah Penjualan Obat

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  inventaris  stok  obat menggunakan  metode  Exponential  Moving  Average  (EMA)  untuk  mengatasi masalah  ketidakpastian  permintaan  obat  di  rumah  sakit.  Berdasarkan  hasil penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode  EMA  terbukti  memberikan  hasil peramalan  yang  cukup  akurat  dalam  memperkirakan  jumlah  penjualan  obat.  Hal
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 969-979 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
ini ditunjukkan oleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang bervariasi tergantung  pada  periode  smoothing  yang  digunakan.  MAPE  untuk  periode smoothing 3 bulan, 5 bulan, 13 bulan, dan 26 bulan masing-masing adalah 21.49% (wajar), 24.12% (wajar), 18.38% (baik),  dan 9.14% (sangat  akurat)    yang menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  akurat.  Pengembangan  perangkat  lunak  yang menggunakan  metode  EMA  telah  diimplementasikan,  termasuk  algoritma peramalan,  integrasi  dengan  database,  dan  pengembangan  antarmuka  pengguna. Sistem  ini  memungkinkan  rumah  sakit  untuk  melakukan  peramalan  stok  obat secara otomatis dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. A. Mousa And B. Al-Khateeb, “Predicting Medicine Demand Using Deep Learning Techniques:  A  Review,”  Jan.  01,  2023, De  Gruyter  Open  Ltd .  Doi:  10.1515/Jisys- 2022-0297.
[2] J.  Homepage Et  Al. ,  “Malcom:  Indonesian  Journal  Of  Machine  Learning  And Computer  Science  Prediction  System  For  Determine  The  Number  Of  Drug  Orders Using Linear Regression,” Vol. 2, Pp. 62–70, 2022.
[3] G.  Ta  Rina  Agustina  And  A.  Tri  Susilani,  “Evaluasi  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah Sakit (Simrs) Pada Bagian Pendaftaran Rawat Jalan Dengan Metode Hot-Fit Evaluation  Of  Hospital  Management  Information  System  (Simrs)  On  Registration Outpatient With Hot-Fit,” P. 55283.
[4] R. Sihotang Et Al. , “Sistem Informasi Penggajian Lkp English Academy Menggunakan Embarcadero  Xe2  Berbasis  Cliet  Server,” Jtim:  Jurnal  Teknik  Informatika Mahakarya ,  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  28–36,  2021,  Accessed:  Jul.  18,  2024.  [Online].
Available: Https://Journal.Unmaha.Ac.Id/Index.Php/Jtim/Article/View/99 [5] M. F. Maulidia, B. Besral, And A. Prabawa, “Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Dan  Administrasi  Klinik  (Studi  Kasus :  Klinik  X  Di  Kabupaten  Malang),” J-Remi : Jurnal Rekam Medik Dan Informasi Kesehatan , Vol. 4, No. 4, Pp. 265–277, Sep. 2023, Doi: 10.25047/J-Remi.V4i4.4084.
[6] J. Homepage, E. H. Budiarto, R. A. Yuana, And D. Maryono, “Pembuatan Aplikasi Web Berbasis  Sms  Sebagai  Media  Penyalur  Informasi  Dan  Komunikasi  Antara  Sekolah Dengan  Orang  Tua  Siswa,” Jiptek:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Teknik  Dan  Kejuruan ,
Vol. 10, No. 1, Pp. 61–70, Jan. 2017, Doi: 10.20961/Jiptek.V10i1.14974.
[7] A.  Kumila,  B.  Sholihah,  E.  Evizia,  N.  Safitri,  And  S.  Fitri,  “Perbandingan  Metode Moving  Average  Dan  Metode  Naïve  Dalam  Peramalan  Data  Kemiskinan,” Jtam  |
Jurnal  Teori  Dan  Aplikasi  Matematika ,  Vol.  3,  No.  1,  P.  65,  Apr.  2019,  Doi: 10.31764/Jtam.V3i1.764.
[8] O. Januardi Ababil, S. Adi Wibowo, And H. Zulfia Zahro, “Penerapan Metode Regresi Linier  Dalam  Prediksi  Penjualan  Liquid  Vape  Di  Toko  Vapor  Pandaan  Berbasis Website,” 2022.
[9] W.  Salmi,  I.  Djakaria,  And  R.  Resmawan,  “Penerapan  Metode  Exponential  Moving Average  Pada  Peramalan  Penggunaan  Air  Di  Pdam  Kota  Gorontalo,” Jambura Journal  Of  Probability  And  Statistics ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp.  69–77,  Oct.  2020,  Doi: 10.34312/Jjps.V1i2.7152.
[10]  B. G. Aji, D. C. A. Sondawa, F. A. Anindika, And D. Januarita, “Analisis Peramalan Obat Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average,  Weighted  Moving  Average,  Dan Exponential Smoothing,” Jurikom (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9, No. 4, P. 959, Aug.
2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i4.4454.