Prediksi ketersediaan stok obat di apotek menggunakan metode weighted moving average

INDONESIA:

Di era globalisasi, perkembangan sistem informasi di industri farmasi menjadi sangat penting untuk memastikan ketersediaan stok obat yang memadai. Penelitian ini mengimplementasikan metode weighted moving average (WMA) untuk memprediksi ketersediaan stok obat ISPA di apotek. Metode ini melibatkan pemberian bobot pada data historis dengan bobot terbesar pada data terbaru. Berdasarkan pengujian dengan empat skenario dan dua pembobotan (3 dan 5 bulan), hasil menunjukkan bahwa prediksi dengan data historis 5 bulan cenderung lebih akurat dibandingkan 3 bulan. Prediksi untuk obat lasal dengan periode 5 bulan menghasilkan akurasi tertinggi 75.64% dan MAD terendah 3.34. Untuk obat paratusin, akurasi prediksi meningkat signifikan dengan nilai tertinggi 83.50% dan MAD terendah 3.06. Prediksi obat salbutamol menunjukkan akurasi tertinggi 80.69% dan MAD terendah 1,84. Hasil terbaik diperoleh dari skenario keempat dengan akurasi hingga 88.76% dan MAD serendah 1.24. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan data historis lebih panjang (5 bulan) dan mempertimbangkan tren atau musiman memberikan prediksi yang lebih akurat, membantu apotek memastikan ketersediaan obat yang optimal dan meningkatkan kualitas layanan kesehatan.

ENGLISH:

In the era of globalization, the development of information systems in the pharmaceutical industry is crucial to ensure adequate drug inventory. This study implements the weighted moving average (WMA) method to predict the availability of ISPA medication stock in pharmacies. This method involves assigning weights to historical data, with the largest weight on the most recent data. Based on testing with four scenarios and two weighting schemes (3 and 5 months), results show that predictions using 5-month historical data tend to be more accurate than 3-month data. Predictions for Lasal medication with a 5-month period achieved the highest accuracy of 75.64% and the lowest MAD of 3.34. For Paratusin medication, prediction accuracy significantly increased, with the highest value at 83.50% and the lowest MAD at 3.06. Salbutamol medication predictions showed the highest accuracy at 80.69% and the lowest MAD at 1.84. The best results were obtained from the fourth scenario, with accuracy up to 88.76% and MAD as low as 1.24. This study demonstrates that using longer historical data periods (5 months) and considering trends or seasonality provides more accurate predictions, helping pharmacies ensure optimal drug availability and improve healthcare service quality.

ARABIC:

في عصر العولمة، يعد تطوير نظم المعلومات في صناعة الأدوية أمرًا بالغ الأهمية لضمان توافر مخزون كافٍ من الأدوية في الصيدليات. تطبق هذه الدراسة طريقة المتوسط المتحرك المرجح (WMA) للتنبؤ بتوافر مخزون الأدوية في الصيدليات. تتضمن هذه الطريقة تعيين أوزان للبيانات التاريخية، مع إعطاء الوزن الأكبر للبيانات الأحدث. استنادًا إلى الاختبار باستخدام أربعة سيناريوهات ومخططي ترجيح (3 و5 أشهر)، أظهرت النتائج أن التنبؤات باستخدام البيانات التاريخية لمدة 5 أشهر تميل إلى أن تكون أكثر دقة من بيانات 3 أشهر. حققت التنبؤات الخاصة بدواء لاسال مع فترة 5 أشهر أعلى دقة بنسبة 75.64% وأدنى دقة في الترجيح MAD بنسبة 3.34. بالنسبة لدواء باراتوسين، زادت دقة التنبؤات بشكل ملحوظ، حيث بلغت أعلى قيمة 83.50% وأدنى دقة في المتوسط المتوسطي عند 3.06. أظهرت تنبؤات دواء السالبوتامول أعلى دقة بنسبة 80.69% وأدنى قيمة للوسيلة المتوسطة المتوسّطة المتوسّطة عند 1.84. تم الحصول على أفضل النتائج من السيناريو الرابع، حيث وصلت الدقة إلى 88.76% وأدنى قيمة للتنبؤ بالوسواس المتبادل عند 1.24. توضح هذه الدراسة أن استخدام فترات بيانات تاريخية أطول (5 أشهر) ومراعاة الاتجاهات أو الموسمية يوفر تنبؤات أكثر دقة، مما يساعد الصيدليات على ضمان توافر الأدوية على النحو الأمثل وتحسين جودة خدمات الرعاية .الصحية