DEMAND FORECASTING FARMASI DENGAN PENDEKATAN ML/AI UNTUK OPTIMALISASI SUPPLY CHAIN RUMAH SAKIT

dc.contributor.authorDoni Purnomo
dc.contributor.authorIntan Widuri Sakti (Pembimbing)
dc.date.accessioned2026-09-22T02:53:53Z
dc.date.available2026-09-22T02:53:53Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractSistem kesehatan di Indonesia dihadapkan pada tantangan kompleks dalam peramalan permintaan farmasi, dipengaruhi oleh keragaman geografis dan ketergantungan signifikan pada impor. Secara spesifik, di Rumah Sakit X, terdapat inefisiensi rantai pasok internal yang ditandai tingginya frekuensi retur, pembelian langsung, dan peminjaman persediaan. Selain itu, volatilitas data transaksi farmasi harian semakin memperumit upaya peramalan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan pendekatan inovatif berbasis Pembelajaran Mesin (ML) dan Kecerdasan Buatan (AI) guna mengoptimalkan rantai pasok. Evaluasi komparatif dilakukan terhadap enam algoritma peramalan: Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Exponential Smoothing (ES) sebagai metode deret waktu tradisional; serta Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), dan Deep Learning Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai algoritma ML/AI. Analisis didasarkan pada data transaksi farmasi selama 650 hari, yang mencakup 374.171 kejadian penyerahan obat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Deep Learning (LSTM) mencapai kinerja superior dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,35%, merepresentasikan peningkatan akurasi 34,4% dibandingkan metode tradisional SMA. Implementasi sistem peramalan berbasis ML ini berpotensi mereduksi kebutuhan stok pengaman sebesar 25-30% dengan tetap mempertahankan tingkat layanan 99,5%, yang berimplikasi pada penghematan biaya dan peningkatan ketersediaan obat di fasilitas Rumah Sakit X. Studi ini menegaskan bahwa adopsi ML/AI merupakan katalis transformatif untuk efisiensi manajemen rantai pasok farmasi di Rumah Sakit X.
dc.identifier.urihttps://repository.widyatama.ac.id/handle/123456789/111061
dc.publisherMagister Management
dc.titleDEMAND FORECASTING FARMASI DENGAN PENDEKATAN ML/AI UNTUK OPTIMALISASI SUPPLY CHAIN RUMAH SAKIT
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 14
Loading...
Thumbnail Image
Name:
1. COVER.pdf
Size:
108.31 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2. COVER DALAM.pdf
Size:
2.1 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
3. LEMBAR PENGESAHAN.pdf
Size:
1.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
4. SURAT PENYATAAN.pdf
Size:
568.69 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
5. ABSTRAK.pdf
Size:
170.62 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Collections