## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pengadaan Obat menggunakan Metode Algoritma Regresi Linier
Fatimah  Fahurian 1 ,  Rosyana  Fitria Purnomo 2 , Program  Studi Sistem Informasi, Fakultas  Komputer, Universitas Mitra Indonesia, Lampung1,2 fatimah_fahurian@umitra.ac.id 1, rosyanapurnomo@umitra.ac.id 2 ,
Abstract -  The  decision  making  process  is  called a decision support system (DSS). It can be described as the process of  selecting  the  best  option  from  several  options  systematically.  In  addition,  SPK  can  solve  problems  using several systems  or  technologies.  SPK  can  also  help  make decisions about drug procurement. Linear Regression Algorithm is a  type  of  decision  making  technique.  In  the  Bina  Farma  pharmacy,  drug stock quantities that do not match demand often  occur  and  all  sales  transactions  are  still  recorded  in  the  ledger.  This  often  causes  drug  supplies  to  be uncontrolled  at  the  time  of  ordering,  which can result in empty or excess drug supplies. Therefore, the expected goal of  this  research  is  to  create  a  Decision  Support  System  using  a  linear  regression  algorithm  approach  to  determine drug  procurement  at  the  Bina  Pharmacy.  Pharma.  This  research  uses  drug  data  at  the  Bina  Farma  Pharmacy.  The criteria  used  to  calculate  the  linear  regression  method  are the number of drug supplies for the previous three months from  the  month  of  drug  supply  calculation.  Web-based  information  system  that  uses a MySQL system management database.  The  test  results  from  ten  samples  produced  an  average  estimated  value  of  86.867.  This  application  can illustrate  the decisions that owners typically  make when purchasing medications.

## Keywords:  Decision  Support System,  Linear Regression  Algorithm , Web, MySQL
Abstrak -  Proses  pengambilan  keputusan  disebut  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Bisa  digambarkan  sebagai proses  memilih  pilihan  terbaik  dari  beberapa  pilihan  secara  sistematis.  Selain  itu,  SPK  dapat  memecahkan  masalah dengan  menggunakan  beberapa  sistem  atau  teknologi.  SPK  juga  dapat  membantu  membuat  keputusan  tentang pengadaan  obat.  Algoritma  Regresi  Linier  adalah  salah  satu  jenis  teknik  pengambilan  keputusan.  Dalam  apotek Bina Farma,  jumlah  stok  obat  yang  tidak  sesuai  permintaan  sering  terjadi  dan  semua  transaksi  penjualan  masih  dicatat dalam  buku  besar.  Hal  ini  sering  menyebabkan  persediaan  obat  tidak  terkontrol  pada  waktu  pemesanan,  yang  dapat menyebabkan  kosong atau  lebih nya  persediaan obat.Oleh  sebab  itu  tujuan  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini,  yaitu menciptakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  pendekatan  Algoritma  Regresi  linier  untuk penentuan  pengadaan  obat  pada  Apotek  Bina Farma. Penelitian ini menggunakan data obat yang ada di Apotek Bina Farma.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  menghitung  metode  regesi  linier  adalah  jumlah  persediaan  obat  selama  tiga bulan  sebelumnya  dari  bulan  perhitungan  persediaan  obat.  Sistem  informasi  berbasis  web  yang  menggunakan database  manajemen  sistem  MySQL.  Hasil  uji  coba  dari  sepuluh  sampel  menghasilkan  nilai  estimasi  rata-rata  86,867. Aplikasi ini dapat menggambarkan  keputusan  yang  biasa dibuat oleh pemilik saat membeli  obat.
Kata Kunci : Sistem Pendukung  Keputusan,  Algoritma Regresi Linier, Web, MySQL

## 1. Pendahuluan
Salah  satu apotek yang berlokasi di Jalan Yos Sudarso No  25  A  Way  Lunik,  Teluk  Betung Selatan Kota Bandar Lampung,  Lampung,  adalah  Bina  Farma.  Apotek  ini
menjual  obat-obatan  yang  dapat  digunakan  pasien. Semua  transaksi  penjualan  dan  proses  pengolahan  data masih  dicatat  dalam  buku  besar.  Persediaan  yang  tidak

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
terkontrol  saat  pemesanan  adalah  salah  satu  masalah yang sering terjadi,
yang dapat mengakibatkan kurang atau  lebihnya stok  barang.  Faktor seperti  penundaan  pengiriman dan kekurangan obat pada distributor  dan  vendor  menyebabkan kekurangan obat di apotek  Bina  Farma,  membuat  konsumen  membeli  obat di  apotek  lain.  Akibatnya,  apotek  Bina  Farma mengalami kerugian.  Untuk  menangani  masalah  ini,  diperlukan sistem  yang  mendukung  proses  pengambilan  keputusan tentang  persediaan  obat,  yang  dapat  mempermudah apotek  Bina  Farma  menentukan  pesanan  obat  yang tepat.  Studi  sebelumnya  tentang  SPK  persediaan  obat dengan  Judull “ Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk Menentukan  Persediaan  Obat  pada  Rumah  Sakit  Mitra Sejati  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan ” Studi  ini dilakukan  untuk  membantu  penulis  mengembangkan cara  berpikir  manusia  dalam  menghitung  jumlah  obat yang  dipesan,   mitra  nyata,  dan  rumah  sakit.  Sistem komputer ini dimaksudkan untuk membantu pengambilan  keputusan  dengan  menyelesaikan  berbagai masalah  yang  tidak  terstruktur  dengan  menggunakan model  dan  data  tertentu.  Sistem  pendukung  keputusan memiliki  kemampuan  untuk  diselesaikan  dengan  metode Fuzzy  Tsukamoto[1] yang  mencakup  seluruh  tahap metode  pengambilan  masalah.  Hasil  dari  penerapan metode  ini  memungkinkan  program  berbasis  desktop untuk  menentukan  persedian  kobat  secara  efisien  dan efektif[2].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penulis ingin  meneliti  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk  penentuan  persediaan  obat.  Mereka  melakukan penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  yang berbeda  dari  penelitian  sebelumnya,  yaitu  Algoritma Regresi  Linier.  Suatu  sistem  harus  dibangun  untuk membantu  dan  mempercepat  pengambilan  keputusan penentua  persediaan  obat  di  apotek  bina  farma  jika  kita ingin  mendapatkan  hasil  yang  optimal  yang  sesuai dengan  tujuan  dan  keinginan.  Pencatatan  stok  kobat sering  dihadapi  oleh  instansi  farmasi.  [3].  Dalam  hal ketersediaan  kobat  kantibiotik,  penting  bagi  semua pasien  untuk  mendapatkan  kobat  sesuai  dengan  resep dokter.  Kesalahan  dalam  menghitung  stok  kobat  dapat menyebabkan kekacauan dan kerugian dalam pembukuan.  Salah  satu  cara  untuk  menyelesaikan masalah  ini  adalah  adalah  menggunakan  regresi  linier,  di mana  dikelompokkan  dengan  menentukan  kelasnya untuk  mengetahui  jumlah  obat  yang  paling banyak keluar dan  paling  sedikit  keluar  dalam  bulan  tertentu.  [4].  Hal ini  bermanfaat  untuk  mencegah  kerugian,  jadi
berdasarkan  masalah  ini,  peneliti  akan  membahas  judul penelitian  tentang  Sistem  yang  Mendukung  Pengambilan Keputusan  Terkait  Pengadaan  Obat  Menggunakan Metode Algoritma Regresi  Linier.

## 2. Metodologi

## 2.1 Metode  Algoritma Regresi  Linier
Sebuah  alat  analisis  yang  dikenal  sebagai  regresi  linear digunakan  untuk  menghitung  dampak  antara  variabel bebas  (X)  dan  variabel  terikat  (Y).  Untuk  menghitung dampak  variabel  X  terhadap  variabel  Y,  persamaan regresi  linear  digunakan, yaitu  [7]:
Y = a + bX Keterangan: X adalah variabel  bebas, Y adalah variabel  terikat, dan a adalah konstanta. b = Koefisien  Regresi Metode  kuadrat  terkecil  digunakan  untuk  menghitung koefisien  persamaan  a  dan  b  dari  jumlah  kuadrat antara titik-titik,  dengan  garis  regresi  yang  terkecil  dicari.  Oleh karena itu, dapat  ditentukan  (Murni  Marbun, 2048): Menghitung konstanta: a =( 𝚺𝒀 )( 𝚺𝑿 𝟐 )−( 𝚺𝑿 )( 𝚺𝑿𝒀 ) / 𝒏 𝚺𝑿𝟐 − ( 𝚺𝑿 ) 𝟐 (1) Menghitung koefisien: b = 𝒏 ( 𝚺𝐗𝐘 )−( 𝚺𝑿 )( 𝚺𝐘 ) / 𝒏 𝚺𝑿𝟐 − ( 𝚺𝑿 ) 𝟐 (2) Langkah-langkah  dalam  melakukan  Analisis  Regresi Linear  [8]
1. Penentuan  tujuan  dari  proses analisis  regresi  linear, ialah untuk mendalami proses yang  didapat dan digambarkan  dalam  persamaan  matematika  yang merujuk  pada hubungan antara variabel.
2. Penentuan variabel  faktor  penyebab  (X)  dan variabel  akibat  (Y).
3. Melakukan  pengumpulan  data.
Penelitian  dilakukan  pada  Apotek  Bina  Farma dengan menggunakan  metode  pembangunan  sistem waterfall  saat  ini.  Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Model  Proses Waterfall  (Air  Terjun),  yang  telah  lama  digunakan  pada proses pengembangan  sebuah sistem perangkat  lunak. Model ini merupakan model yang terbilang cukup terstruktur
dikarenakan setiap tahapnya
berkembang  dengan  cara  yang  sama dengan  air  terjun. [9].  Gambar  1  menunjukkan  gambar  model  proses waterfall.:
Gambar 1 .  Model  Proses Waterfall
Sumber : Ricky Imanuel Ndaumanu [10]
Dalam  penelitian  ini,  metode  Waterfall  digunakan, seperti  berikut:
1. Reuquirement Analysis
Sebelum  mengembangkan    Pengembang  perangkat lunak harus  memahami  bagaimana  penggguna membutuhkan  informasi.  Banyak  metode  informasi saat  ini,  seperti  diskusi,  observasi,  survei,  wawancara, dan  sebagainya.  Selanjutnya,  data  diolah  dan  dianalisis untuk  mendapatkan  data  atau  informasi  yang  lengkap tentang  rincian dan  kebutuhan  user  software yang diproses.
2. Design
Untuk  desain  pengembangan,  data  tentang  persyaratan khusus  tahap  analisis  digunakan.  Perancangan  desain dibuat  untuk  membantu  menentukan  apa  yang  akan digunakan.  Selain  itu,  tahap  ini  akan  membantu pengembang menyiapkan kebutuhan perangkat keras ketika user mengcreate  sebuah struktur  software system secara  menyeluruh.
3. Implementation
Tahap  pemrograman  dan  implementasi  berjalan bersamaan.  Tahap  berikutnya  menghasilkan  perangkat lunak  dalam  bentuk  modul-modul  kecil  yang  kemudian digabungkan.  Pada  tahap  ini  juga  melakukan uji dan analisis pada manfaat modul  untuk  memastikan  bahwa memenuhi  persyaratan  yang diharapkan.
4. Verivication
Pada  tahap  implementasi,  modul  diintegrasikan  ke dalam sistem  secara  keseluruhan  setelah  seluruh  unit dikembangkan dan diuji. Saat proses integrasi
terselesaikan sistem akan dinilai dan diuji secara keseluruhan  untuk  menemukan  kesalahan  dan kegagalan
5. Maintenance
Perangkat  lunak  dioperasikan  dan  dipelihara  oleh pengguna  pada  tahap  terakhir  Metode  Waterfall. Dengan  bantuan  pemeliharaan,  pengembang  dapat memperbaiki  kesalahan  yang  tidak  terdeteksi  pada tahap sebelumnya dan menambahkan dan penyesuaian  sistem sesuai dengan kebutuhan.

## 3. Hasil  dan Pembahasan

## 3.1 Analisis  Proses
Berdasarkan  Gambar  1.  Model  Proses  Waterfall,  analisa yang  didapat  yaitu  dari  tahap  pertama  Sebuah  data dapat dibuat  dengan  mengolah  dan  menganalisis  data  yang telah  dikumpulkan.  daftar  obat  dan  persediaan  obat dalam  jangka  waktu  3  bulan  pada  Apotek  Bina  Farma. Tahap  kedua  desain  perancangan  sistem  yang  dilakukan dalam  sebuah  proses  perancangan  dengan  menggunakan UML  untuk  memudahkan  perancangan  sistem  dalam penelitian.  Tahap  ketiga  yaitu  implementasi  dimana  pada tahap  ini  pembuatan  program  dengan  bantuan  bahasa pemrograman  PHP  XAMPP.  Tahap  keempat  pengujian yang  dilakukan  menggunakan  sistem  Blackbox  yang dapat  berfokus  pada  kebutuhan  tampilan  sistem, pengujian  dilakukan  pada  semua  form  yang  ada  pada sistem  sehingga  dapat  diketahui  dari  tampilan  sistem sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem.  Tahap  terakhir yaitu  pemeliharaan  yang  memungkinkan  terjadi  nya
pengembangan  untuk  mengatasi  permasalahan  pada sistem  yang  sudah  berjalan  dan  belum  terdeteksi  pada tahap sebelumya.
3.2 Analisis  Sistem Gambar  2  menunjukkan  hasil  analisis  sistem  berjalan alir dokumen menentukan stok obat yang ada pada  Apotek Bina Farma..
Gambar 2. Bagan Alir Sistem  Pengambilan  Keputusan Pengadaan  Obat
Sumber  : Hasil Penelitian
Bagan  alir  sistem  pendukung keputusan  stok Obat, seperti yang ditunjukkan pada  Gambar  2, menunjukkan  bahwa  transaksi  penjualan  dan  proses pengolahan  data  masih  disimpan  dalam  buku  besar. Masalah seperti tidak dapat mengontrol stok obat saat menentukan waktu pemesanan, yang dapat menyebabkan  kekurangan  atau  kelebihan  barang, adalah  salah  satu  masalah  yang  sering  terjadi.  Sistem ini  tampaknya  sudah  lama  digunakan.  Laporan  stok obat  diberikan  kepada  pemilik  apotek  dan  tingkat
kepentingan  diukur  tanpa    perhitungan  yang  telah diselesaikan.
Kesalahan dalam mengambil sebuah keputusan  misal  dalam  ketidak  tepatan waktu pengiriman  dan  tidak  adanyak  stok obat  yang tidak  sesuai  dengan sasaran  dapat  terjadi  karena sistem  saat  ini  dapat  membuat  persediaan  obat  tidak terkontrol dengan baik.[11].
Oleh  karena  itu,  disarankan  suatu  perancangan  yang memasukkan  perancagan  database  dan  Usecase Diagram,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3.
Gambar 3. Perancangan Usecase Diagram Sistem  Yang Diusulkan
Pembuatan  sistem tidak dapat dilepaskan dari pengelolaan  sistem manajemen  database; hal ini dilakukan  untuk memastikan  bahwa data dapat
dikelola dengan baik. Gambar  4 menunjukkan  desain database untuk  sistem yang diusulkan.
Gambar 4. Rancangan  Relasi  Antar Tabel Sumber  : Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  sampel  data obat-obatan  yang  ada  di  Apotek  Bina  Farma  ,  dan
dapat dilihat pada Tabel  1 berikut  ini Tabel  1 Data Obat No Nama  Obat Jenis Obat Satuan  Obat 1 Bio curliv  tab Obat Antibiotik Tablet 2 Biocef  1gr inj Obat Antibiotik Tablet 3 Biocurlam  tab Obat Antibiotik Tablet 4 Ambroxol 30mg tab Obat Antibiotik Tablet 5 Amlodipine 10mg  tab Obat Antibiotik Tablet 6 Amoxicillin 500 tab Obat Antibiotik Tablet 7 Cardisan 5mg Tablet Obat Antibiotik Tablet 8 cardivask  10 mg Obat Antibiotik Tablet 9 Carmeson  16mg Obat Antibiotik Tablet 10 Cetirizine  10mg tab Obat Antibiotik Tablet Sumber  data : (Apotek Bina Farma,  2024)
Kriteria  yang  digunakan  pada  perhitungan  metode regresi  linier  untuk  sistem  pendukung  keputusan menentukan  persediaan  obat  kriteria  yang  digunakan
adalah  data  jumlah  persediaan  obat  periode  3  bulan sebelumnya  dari  bulan  perhitungan  persediaan  obat, yang ditunjukkan  pada tabel 2 berikut  :
Tabel  2 Kriteria No  Periode Nama  Obat Jumlah  Persediaan 1 Januari  2024 Bio curliv  tab 90 2 Januari  2024 Biocef  1gr inj 83 3 Januari  2024 Biocurlam  tab 95 4 Januari  2024 Ambroxol 30mg tab 76 5 Januari  2024 Amlodipine 10mg  tab 87 6 Januari  2024 Amoxicillin 500 tab 79 7 Januari  2024 Cardisan 5mg Tablet 81 8 Januari  2024 cardivask  10 mg 95 9 Januari  2024 Carmeson  16mg 77 10 Januari  2024 Cetirizine  10mg tab 73 11 Februari  2024 Bio curliv  tab 83 12 Februari  2024 Biocef  1gr inj 95 13 Februari  2024 Biocurlam  tab 88 14 Februari  2024 Ambroxol 30mg tab 90 15 Februari  2024 Amlodipine 10mg  tab 83 16 Februari  2024 Amoxicillin 500 tab 95 17 Februari  2024 Cardisan 5mg Tablet 76 18 Februari  2024 cardivask  10 mg 87 19 Februari  2024 Carmeson  16mg 79 20 Februari  2024 Cetirizine  10mg tab 81
Setelah  kriteria  dari  data  obat  ditetapkan,  langkah selanjutnya  adalah  perhitungan  menggunakan  metode Algoritma Regresi  Linier  dengan rumus
Y=B0+B1X
Keterangan  :
Y = Variabel  Kriterium B0  = Variabel  Prediktor B1  = Variabel  Konstan a. Perhitungan  Obat  Bio curliv tab No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1      Desember  2023 80 0 80 0 0 2      Januari  2024 90 1 90 1 90 3 Februari  2024 83 2 83 4 166 Jumlah 3 253 5 256 Rata-Rata 1 84,3333 Mencari Nilai B1 : B1 =
B1 = B1 = B1 =1,5
Mencari Nilai B0 : B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 84,3333 – (1,5 * 1) B0  = 82,8333 Mencari Nilai Y :
Prediksi  Untuk  = 1 Periode Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total X))
Y  = 82,8333  +(1,5 * ( 1 + 3) Y  = 87,3333 b. Perhitungan  Obat  Biocef 1 Gr Inj No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 75 0 75 0 0 2      Januari  2024 83 1 83 1 90 3 Februari  2024 95 2 95 4 166 Jumlah 3 253 5 273 Rata-Rata 1 84,3333 Mencari Nilai B1 : B1 = B1 = B1 = B1 =10
Mencari Nilai B0 : B0 = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 84,3333 – (10 * 1) B0  = 74,3333
Mencari Nilai Y :
Prediksi  Untuk  = 1 Periode Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total X))
Y  = 74,3333  +(10 * ( 1 + 3) Y  = 104,3333 c. Perhitungan  Obat  Biocurlam  Tablet No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 83 0 83 0 0 2      Januari  2024 95 1 95 1 95 3 Februari  2024 88 2 88 4 176 Jumlah 3 266 5 271
Rata-Rata 1 88,6667 Mencari Nilai B1 : B1 = B1 = B1 = B1 =2,5
Mencari Nilai B0 : B0 = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0 = 88,6667 – (2,5 * 1) B0  = 86,1667 Mencari Nilai Y : Prediksi  Untuk  = 1 Periode
Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total X))
Y  = 86,1667  +(2,5 * ( 1 + 3)) Y  = 93,667 d. Perhitungan  Obat  Ambroxol 30mg Tablet No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 83 0 82 0 0 2      Januari  2024 95 1 76 1 76 3 Februari  2024 88 2 90 4 180 Jumlah 3 248 5 256 Rata-Rata 1 82,6667 Mencari Nilai B1 : B1 = B1 = B1 = B1 = 4
Mencari Nilai B0 : B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 82,6667 – (4 * 1) B0  = 78,6667 Mencari Nilai Y : Prediksi  Untuk  = 1 Periode
Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total
X))
Y  = 78,6667  +(4 * ( 1 + 3)) Y  = 90,667 e. Perhitungan  Obat  Amlodipine  10mg tab No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 74 0 74 0 0 2      Januari  2024 87 1 87 1 87 3 Februari  2024 83 2 83 4 166 Jumlah 3 244 5 253 Rata-Rata 1 81,3333 Mencari Nilai B1 : B1  =
B1  = B1  = B1  = 4,5
Mencari Nilai B0 : B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X)
B0  = 81,3333 – (4,5 * 1) B0  = 76,8333 Mencari Nilai Y : Prediksi  Untuk  = 1 Periode
Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total
X)) Y  = 76,8333  +(4,5 * ( 1 + 3)) Y  = 90,3333 f. Perhitungan  Obat  Amoxicillin 500 tab No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 79 0 79 0 0 2      Januari  2024 79 1 79 1 79 3 Februari  2024 95 2 95 4 190 Jumlah 3 253 5 269 Rata-Rata 1 84,3333
Mencari Nilai B1 : B1  = B1  = B1  = B1  = 8
encari Nilai B0 :
B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X)
B0  = 84,3333 – (8 * 1) B0  = 76,3333 Mencari Nilai Y : Prediksi  Untuk  = 1 Periode Y  = B0 + (B1*(Prediksi  Untuk *Jumlah  Total X)) Y  = 76,3333  +(8 * ( 1 * 3))
Y  = 100,3333 g. Perhitungan  Obat  Cardisan  5mg Tablet No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1      Desember  2023 90 0 90 0 0 2      Januari  2024 81 1 81 1 81 3 Februari  2024 76 2 76 4 152 Jumlah 3 247 5 233 Rata-Rata 1 82,3333
Mencari Nilai B1 : B1  = B1  = B1  = B1  = -7 Mencari Nilai B0 : B0 = Rata Rata  Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0 = 82,3333 – (-7 * 1) B0 = 89,3333 Mencari Nilai Y : Prediksi  Untuk = 1 Periode
Y = B0 + (B1*(Prediksi  Untuk *Jumlah  Total X))
Y = 89,3333  +(-7 * ( 1 * 3)) Y = 68,3333 h. Perhitungan  Obat  Cardivask  10 mg No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 83 0 83 0 0 2      Januari  2024 95 1 95 1 95 3 Februari  2024 87 2 87 4 174 Jumlah 3 265 5 269 Rata-Rata 1 88,3333 Mencari Nilai B1 : B1  = B1  =
B1  =
B1  = 2
Mencari Nilai B0 : B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 88,3333 – (2 * 1)
B0  = 86,3333
Mencari Nilai Y :
Prediksi  Untuk  = 1 Periode Y  = B0 + (B1*(Prediksi  Untuk *Jumlah  Total X))
Y  = 86,3333  +(2 * ( 1 * 3)) Y  = 92,3333 i. Perhitungan  Obat  Carmeson  16mg No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 95 0 95 0 0 2      Januari  2024 77 1 77 1 77 3 Februari  2024 79 2 79 4 158 Jumlah 3 251 5 235 Rata-Rata 1 83,6666
Mencari Nilai B1 : B1  = B1  = B1  = B1  = -8 Mencari Nilai B0 :
B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 83,6666 – (-8 * 1)
B0  = 91,6666 Mencari Nilai Y :
Prediksi  Untuk  = 1 Periode Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total X))
Y  = 91,6666  +(-8 * ( 1 + 3)) Y  = 67,6666 j. Perhitungan  Obat  Cetirizine 10mg tab No Periode Jumlah  Persediaan X Y XX XY 1     Desember  2023 88 0 88 0 0 2      Januari  2024 73 1 73 1 73 3 Februari  2024 81 2 81 4 162 Jumlah 3 242 5 235 Rata-Rata 1 80,6666
Mencari Nilai B1 : B1  = B1  = B1  = B1  = -3,5 Mencari Nilai B0 :
B0  = Rata  Rata Y – (Nilai B1 * Rata Rata  X) B0  = 80,6666 – (-3,5 * 1) B0  = 84,1666
Mencari Nilai Y :
Prediksi  Untuk  = 1 Periode
Y  =  B0  +  (B1*(Prediksi  Untuk  +  Jumlah  Total
X))
Y  = 84,1666  +(-3,5 * ( 1 + 3)) Y  = 73,6666 Tabel  12 Hasil Perhitungan  Metode Algoritma Regresi  Linier No  Tanggal Nama  Obat Periode Estimasi 1 2024-03-10 Bio curliv  tab 1 Bulan 87,3333 2 2024-03-10 Biocef  1gr inj 1 Bulan 104,3333 3 2024-03-10 Biocurlam  tab 1 Bulan 93,6667
150 4 2024-03-10 Ambroxol 30mg tab 1 Bulan 90,6667 5 2024-03-10 Amlodipine 10mg  tab 1 Bulan 90,3333 6 2024-03-10 Amoxicillin 500 tab 1 Bulan 100,333 7 2024-03-10 Cardisan 5mg Tablet 1 Bulan 68,3333 8 2024-03-10 cardivask  10 mg 1 Bulan 92,3333 9 2024-03-10 Carmeson  16mg 1 Bulan 67,6666 10 2024-03-10 Cetirizine  10mg tab 1 Bulan 73,6666

## 4. Kesimpulan
Hasil  diskusi  menunjukkan  bahwa  metode  Algoritma Regresi  Linier  dapat  diterapkan  pada  sistem pendukung keputusan  stok obat  di  Apotek  Bina Farma  dapat  bermanfaat  bagi  apotek  dalam  membuat keputusan  tentang  pengadaan  stok  obat  mereka. Sistem  yang  mendukung  keputusan  ketersediaan obat dapat  berfungsi  sebagai  representasi  dari  keputusan yang  selalu dibuat  oleh  pemilik  apotek  saat  membeli stok obat mereka.
5. Daftar Pustaka
[1]  I.  P.  Putra,  I.  Ketut,  G.  Suhartana,  and  B. Jimbaran,  “Perbandingan  Akurasi  Algoritma Regresi  Linier,  Regresi  Polinomial,  dan  Support Vector  Regression  Pada  Model  Sistem  Prediksi Harga  Rumah,” Jnatia ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  147 – 154, 2022, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/wisnuanggar a/daftar-hargarumah
[2] R.  Kurniawan,  “Penerapan  Metode  Regresi Linear  Sederhana  Untuk  Prediksi  Penyebaran Vaksin  Covid  19  di  Kabupaten  Cilacap,” J. ICTEE ,  vol.  4,  no.  1,  p.  43,  2023,  doi: 10.33365/jictee.v4i1.2696.
[3]  H.  Hasanah,  A.  Farida,  and  P.  P.  Yoga, “Implementation  of  Simple  Linear  Regression for Predicting of Students’ Academic
Performance  in  Mathematics,” J.  Pendidik.  Mat. ,
vol. 5, no. 1, p. 38,  2022,  doi: 10.21043/jpmk.v5i1.14430.
[4] F.  H.  Hamdanah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis Performansi Algoritma  Linear  Regression dengan  Generalized  Linear  Model  untuk Prediksi  Penjualan  pada  Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol. 10, no. 1, p.
23, 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035.
[5]  A.  Sugiarto,  R.  Rizky,  A.  Mira  Yunita,  and  Z.
Hakim, “Bianglala Informatika Metode Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Bonus  Pegawai  Pada  CV Bejo Perkasa,”  vol. 8, no. 2, p. 2020.
[6]  M.  Rani,  R.  Ardiansyah,  and  D.  Christina, “Sistem pendukung keputusan  pemilihan supplier  cosmetic  dengan  metode  weighted product,” JRTI (Jurnal Ris. Tindakan Indones. , vol.
6, no. 1, p. 77,  Jun.  2021,  doi: 10.29210/3003848000.
[7]  T.  K.  Wiedha  Irawana,  Ardhitya;  Rismawan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentu  Kadar Prosentase  Lemak  Tubuh  Menggunakan  Regresi Linier,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  2008 ,  vol.
2008, no. Snati, pp. 1 – 6, 2008.
[8] G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode  Regresi  Linear  untuk  prediksi  penjualan properti  pada  PT  XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no.
2,  pp.  79 – 86,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/vie w/321
[9]  Arman,  T.  A.  Sundara,  I.  Stephane,  and  M. Fadli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Guru  Terbaik  dengan  Metode  Weighted Product  Pada  MAN  1  Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310 – 321, 2019.
[10]  Purnomo,  Rosyana  Fitria,  and  Fatimah Fahurian. "Sistem Pendukung  Keputusan
Penentuan  Anggaran  Keuangan  menggunakan Metode  Wp  (Weighted  Product)  Pada  Panti Wreda  Griya  Nugraha  Bandar  Lampung." Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika  (Telekomunikasi,  Multimedia  dan Informatika)  14.2 (2023): 162-169.
[11] T.  N.  Padilah  and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier  Berganda  Dalam  Estimasi  Produktivitas Tanaman  Padi  Di  Kabupaten  Karawang,” FIBONACCI  J.  Pendidik.  Mat.  dan  Mat. ,  vol.  5, no.  2,  p.  117,  2019,  doi:  10.24853/fbc.5.2.117- 128.