Implementasi Sistem Prediksi Permintaan Obat Gudang Farmasi Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus : Gudang Farmasi IGD RS Petrokimia Gresik)

Syafarrudin, Muhammad Nur Assidiq (2025) Implementasi Sistem Prediksi Permintaan Obat Gudang Farmasi Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus : Gudang Farmasi IGD RS Petrokimia Gresik). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text Surat Pernyataan Orisinalitas.pdf Download (267kB)
	Text Lembar Persetujuan Tugas Akhir.pdf Download (236kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf Download (532kB)
	Text Lembar Pernyataan Persetujuan.pdf Download (265kB)
	Text Halaman Judul.pdf Download (310kB)
	Text BAB I.pdf Download (228kB)
	Text BAB II.pdf Download (539kB)
	Text BAB III.pdf Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (667kB)
	Text BAB V.pdf Download (184kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (205kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (312kB)

Abstract

Gudang farmasi IGD RS Petrokimia Gresik belum memiliki sistem prediksi permintaan obat yang akurat, sehingga kerap terjadi kelebihan atau kekurangan stok. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem prediksi permintaan obat menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan kernel Radial Basis Function (RBF) dan Grid Search untuk optimasi parameter. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, normalisasi, pemodelan SVR, pencarian parameter terbaik (C, gamma, epsilon), dan evaluasi hasil prediksi menggunakan MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi permintaan obat periode berikutnya dengan akurasi yang baik. Model SVR dapat menangkap pola penjualan obat non-linear dan memberikan hasil prediksi yang membantu pengambilan keputusan pengadaan. Dengan ini diharapkan sistem dapat membantu efisiensi manajemen stok di gudang farmasi IGD RS Petrokimia Gresik.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi obat, Support Vector Regression, Grid Search
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Muhammad Nur Assidiq Syafarrudin
Date Deposited:	31 Dec 2025 03:47
Last Modified:	31 Dec 2025 03:47
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/15613

Actions (login required)

View Item