Peramalan permintaan darah dan komponen darah di UTD PMI Kota Malang dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters

INDONESIA :

Ketersediaan stok darah yang memadai merupakan aspek vital dalam pelayanan kesehatan. Namun, fluktuasi permintaan darah dan komponen darah di UTD PMI Kota Malang kerap menyulitkan pengelolaan stok secara efisien, sehingga diperlukan sistem peramalan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters dalam meramalkan permintaan darah dan komponen darah menggunakan data bulanan dari Januari 2011 hingga Desember 2023. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, inisialisasi parameter smoothing (alpha, beta, gamma), pemodelan dengan pendekatan additive dan multiplicative, serta evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil pengujian, data permintaan darah lengkap memberikan hasil terbaik pada model multiplicative dengan periode 3 bulan menggunakan parameter α = 0.7, β = 0.1, dan γ = 0.3, menghasilkan MAPE sebesar 24.9568%. Sedangkan data komponen darah memberikan hasil terbaik pada model additive dengan periode 3 bulan menggunakan parameter α = 0.5, β = 0.1, dan γ = 0.3, menghasilkan MAPE sebesar 7.8553%. Nilai alpha yang lebih tinggi pada darah lengkap menunjukkan sensitivitas terhadap perubahan data terbaru, sedangkan nilai alpha yang moderat pada komponen darah menunjukkan keseimbangan antara data historis dan terkini. Hasil ini menunjukkan bahwa model Holt-Winters mampu memberikan peramalan yang cukup akurat pada data komponen darah dan dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan stok komponen darah di UTD PMI Kota Malang.

ENGLISH :

The availability of an adequate blood stock is a vital aspect of healthcare services. However, fluctuations in the demand for blood and blood components at UTD PMI Malang City often hinder efficient stock management, necessitating an accurate forecasting system. This study aims to analyze the accuracy level of the Triple Exponential Smoothing Holt-Winters method in forecasting blood and blood component demand using monthly data from January 2011 to December 2023. The research process includes data collection, initialization of smoothing parameters (alpha, beta, gamma), modeling using additive and multiplicative approaches, and model evaluation using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Based on the results, the whole blood demand data produced the best outcome using the multiplicative model with a 3-month period and parameters α = 0.7, β = 0.1, and γ = 0.3, resulting in a MAPE of 24.9568%. Meanwhile, the blood component data achieved the best result using the additive model with a 3-month period and parameters α = 0.5, β = 0.1, and γ = 0.3, producing a MAPE of 7.8553%. The higher alpha value in whole blood indicates more excellent responsiveness to recent data changes, while the moderate alpha in blood components shows a balance between historical and recent data. These findings indicate that the Holt-Winters model is capable of providing reasonably accurate forecasts for blood component data and can serve as a strategic basis for blood component stock management at UTD PMI Malang City.

ARABIC :

يُعَدّ توفر مخزون كافٍ من الدم جانبًا حيويًا في خدمات الرعاية الصحية. ومع ذلك، فإن تقلبات الطلب على الدم ومكوناته في توحدة نقل الدم التابعة للهلال الأحمر الإندونيسي بمدينة مالانج غالبًا ما تعيق إدارة المخزون بكفاءة، مما يستلزم وجود نظام تنبؤ دقيق. يهدف هذا البحث إلى تحليل مدى دقة طريقة التمهيد الأسي الثلاثي هولت-وينترز في التنبؤ بطلب الدم ومكوناته باستخدام بيانات شهرية من يناير 2011 حتى ديسمبر 2023. تشمل عملية البحث جمع البيانات، وتعيين معلمات التمهيد (ألفا، بيتا، جاما)، ونمذجة باستخدام النموذجين الجمعي والضربي، وتقييم النماذج باستخدام متوسط نسبة الخطأ المطلق (MAPE). أظهرت نتائج الاختبار أن بيانات طلب الدم الكامل حققت أفضل النتائج باستخدام النموذج الضربي لفترة 3 أشهر، مع المعلمات α = 0.7، β = 0.1، و γ = 0.3، محققةً MAPE بنسبة 24.9568%. في حين أن بيانات مكونات الدم أعطت أفضل نتيجة باستخدام النموذج الجمعي للفترة نفسها، باستخدام المعلمات α = 0.5، β = 0.1، و γ = 0.3، وحققت MAPE بنسبة 7.8553%. تشير قيمة ألفا الأعلى في الدم الكامل إلى حساسية أكبر للتغيرات الحديثة في البيانات، بينما تشير القيمة المتوسطة لألفا في مكونات الدم إلى توازن بين البيانات التاريخية والحديثة. تُظهر هذه النتائج أن نموذج هولت-وينترز قادر على تقديم تنبؤات دقيقة بدرجة كافية لبيانات مكونات الدم، ويمكن استخدامه كأساس استراتيجي لإدارة مخزون مكونات الدم في وحدة نقل الدم بمدينة مالانج.