Peramalan Permintaan Golongan Darah A, B, O Dan Ab Dengan Metode Exponential Smoothing Dan Metode Dekomposisi Di Utd Pmi Kota Malang
| Main Author: | Cahyani, Renanda Dwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/163737/1/RENANDA%20DWI%20CAHYANI.pdf http://repository.ub.ac.id/163737/ |
Daftar Isi:
- Darah yang merupakan salah satu komponen terpenting dalam tubuh manusia penting untuk selalu dipenuhi kebutuhannya. Indonesia setidaknya memerlukan kurang lebih 5.100.000 kantong darah, namun masih terdapat kekurangan persediaan kantong darah (stockout) karena permintaan darah terlalu tinggi dan tidak menentu. Kondisi kekurangan pasokan darah bisa membahayakan nyawa pasien yang membutuhkan, untuk itu UTD PMI mengelola persediaan dan permintaan darah. Untuk mengatasi permasalahan ketidakpastian dalam jumlah permintaan golongan darah A, B, O dan AB bisa dilakukan dengan mengetahui jumlah permintaan yang akan terjadi dengan peramalan. Peramalan permintaan dilakukan di UTD PMI Kota Malang untuk melakukan perencanaan persediaan darah agar meminimalisir kekurangan persediaan darah, terutama pada waktuwaktu tertentu saat permintaan darah tinggi. Metode peramalan yang dipilih adalah metode exponential smoothing dan metode dekomposisi dengan uji forecast error menggunakan MAPE, MSD dan MAD. Berdasarkan hasil uji pola data yang didapatkan sebagai pola trend dan acak, digunakan jenis metode double exponential smoothing-Holt dan metode dekomposisi tanpa ada unsur siklis. Dari hasil nilai forecast error diketahui bahwa penggunaan metode exponential smoothing lebih baik dibandingkan metode dekomposisi dengan nilai ramalan yang mendekati realita permintaan darah. Menggunakan peramalan permintaan golongan darah A, B, O dan AB, UTD PMI Kota Malang bisa memperkirakan jumlah permintaan pada bulan Mei sampai Agustus 2018, sehingga bisa memaksimalkan perencanaan persediaan darah agar terjadi kekurangan pasokan darah bisa diminimalisir.