Prediksi Penjualan Obat Dan Alat Kesehatan Terlaris Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Daftar Isi:
- Rumah Sakit As-Shofwan menghadapi permasalahan dalam manajemen persediaan obat dan alat kesehatan, dengan kelebihan dan kekurangan stok pada produk tertentu. Kelebihan stok berpotensi menimbulkan pemborosan sumber daya, sementara kekurangan stok dapat menghambat proses perawatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi manajemen persediaan dan ketersediaan pelayanan kesehatan di rumah sakit tersebut. Dengan mengidentifikasi dan memahami pola permintaan obat dan alat kesehatan, untuk menghindari resiko kelebihan atau kekurangan stok, serta meningkatkan responsivitas terhadap kebutuhan pasien di Rumah Sakit As-Shofwan. Dalam konteks inilah algoritma machine learning, khususnya algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dapat digunakan untuk melakukan Analisa prediksi obat atau alat kesehatan yang paling laris atau sering diresepkan oleh dokter. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), memberikan prediksi yang akurat dengan nilai accuracy, recall, dan precision mencapai 1.0 dalam klasifikasi obat dan alat kesehatan, sehingga dapat diandalkan dalam mendukung rumah sakit dalam manajemen stok obat yang lebih efisien