Kaizen : Management Systems and Industrial Engineering Journal
Vol 4, No 2 (2021)

PERBANDINGAN PERAMALAN KEBUTUHAN IMPLAN ORTOPEDI MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE, SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING, DAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE

Isnaini Nurisusilawati (Institut Teknologi Telkom Purwokerto)



Article Info

Publish Date
21 Dec 2021

Abstract

Pengadaan untuk memenuhi kebutuhan implan ortopedi di Rumah Sakit (RS) Margono dilakukan oleh bagian Instalasi Farmasi dengan sistem persediaan. Persediaan tersebut harus mampu memenuhi permintaan di masa mendatang sehingga instalasi farmasi harus membuat perencanaan untuk memastikan bahwa pengadaan implan ortopedi berada dalam jumlah yang tidak melebihi kapasitas penggunaan serta memenuhi level stok untuk kebutuhan darurat. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah menentukan metode peramalan kebutuhan yang paling akurat di antara metode Moving Average (MA), Single Exponential Smoothing (SES), dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk alat kesehatan implan ortopedi jenis Cortical Screw dan Monoaxial Screw di RS Margono. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah perbandingan dari tiga metode peramalan deret waktu yaitu MA, SES, dan ARIMA. Metode yang paling akurat adalah metode dengan nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE) yang paling kecil. Dari hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa metode dengan nilai MAPE yang terkecil adalah metode Moving Average ordo 2 untuk implan ortopedi jenis Cortical Screw dan Monoaxial Screw. Hasil ini diharapkan bisa digunakan sebagai referensi RS Margono untuk membuat perencanaan pengadaan implan ortopedi di periode selanjutnya.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

Kaizen

Publisher

Subject

Industrial & Manufacturing Engineering

Description

KAIZEN : Management Systems & Industrial Engineering Journal is scientific journal that publishes articles in the field of Management Systems, Manufacturing System, Time & Motion Study, Ergonomics or Human Factors Engineering, Production Planning & Inventory Control, Supply Chain Management and ...