Sistem Prediksi Ketersediaan Stok Obat Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing (Studi Kasus: Apotek K-24 Wirosaban)
Authors: Setiawan P Andi , Pramuntadi Andri , Wijaya Dhina Puspasari , Prastowo Wahit Desta 
Published: December 2024

Abstrak - Fenomena di Apotek K-24 Wirosaban menunjukkan adanya fluktuasi signifikan dalam penggunaan obat yang berdampak pada ketersediaan stok. Masalah utama yang dihadapi adalah sering terjadinya kekosongan dan kelebihan stok akibat ketidakakuratan dalam peramalan kebutuhan obat. Sistem pencatatan persediaan yang ada belum mampu memprediksi kebutuhan dengan tepat, sehingga diperlukan metode yang lebih akurat untuk memperkirakan penggunaan obat. Penelitian ini bertujuan merancang sistem prediksi ketersediaan stok obat menggunakan metode Triple Exponential Smoothing, yang dipilih karena kemampuannya menangani pola musiman dalam penggunaan obat. Sistem prediksi berbasis web yang diusulkan akan terintegrasi dengan sistem pengelolaan apotek yang sudah ada. Data penggunaan obat dikumpulkan dan dianalisis untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem prediksi ini membantu Apotek K-24 Wirosaban dalam merencanakan kebutuhan stok obat dengan lebih efektif, mengurangi risiko kekosongan dan kelebihan stok. Dari hasil perhitungan MAD, MSE, dan MAPE untuk masing-masing nilai α (alpha), dipilih α sebesar 0,3 yang menunjukkan nilai error terkecil, dengan MAD sebesar -12,6467, MSE sebesar 2253,453, dan MAPE sebesar -914,935%. Prediksi stok sebesar 151 dengan error minimal membuktikan bahwa metode ini akurat. Dengan implementasi sistem prediksi ini, apotek dapat meningkatkan efisiensi manajemen persediaan, meningkatkan kualitas layanan, dan mengoptimalkan operasional secara keseluruhan..Kata Kunci: Prediksi Stok Obat, Triple Exponential Smoothing, Apotek, Sistem Berbasis Web, Manajemen Persediaan Abstract - The phenomenon at K-24 Wirosaban Pharmacy shows significant fluctuations in drug usage, impacting stock availability. The main issue faced is frequent stockouts and overstocking due to inaccurate forecasting of drug needs. The existing inventory recording system is unable to predict requirements accurately, necessitating a more precise method for forecasting drug usage. This study aims to design a drug stock prediction system using the Triple Exponential Smoothing method, chosen for its ability to handle seasonal patterns in drug usage. The proposed web-based prediction system will be integrated with the existing pharmacy management system. Drug usage data will be collected and analyzed to produce more accurate predictions.The results of the study show that this prediction system helps K-24 Wirosaban Pharmacy plan drug stock needs more effectively, reducing the risk of stockouts and overstocking. Based on MAD, MSE, and MAPE calculations for each value of α (alpha), α of 0.1 was selected as it showed the smallest error, with a MAD of -12,6467, MSE of 2253,453, and MAPE of -914,935%. A stock prediction of 151 with minimal error proves the accuracy of this method. With the implementation of this prediction system, the pharmacy can improve inventory management efficiency, enhance service quality, and optimize overall operations.Keywords: Drug Stock Prediction, Triple Exponential Smoothing, Pharmacy, Web-Based System, Inventory Management