Fuzzy Tsukamoto untuk Memprediksi Estimasi Persediaan Darah
Sari
ABSTRAK
Unit Transfusi Darah (UTD) Palang Merah Indonesia (PMI) selama ini kesulitan menyediakan jumlah kantong darah yang sesuai dengan permintaan rumah sakit karena jumlah permintaan darah lebih tinggi daripada ketersediaan darah. Kondisi persediaan darah yang tidak selalu tersedia sesuai dengan jumlah permintaan darah menjadi masalah serius bagi UTD PMI dalam pengelolaan ketersediaan darah. Oleh karena itu UTD harus mengetahui persediaan darah dalam satu tahun ke depan. Informasi tentang persediaan darah dimasa yang akan datang dapat dilakukan menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Fuzzy Tsukamoto memprediksi estimasi persediaan darah menggunakan data penerimaan dan permintaan darah dari Golongan A+, O+, B+ dan AB+. Berdasarkan hasil perhitungan akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan nilai akurasi rata-rata untuk prediksi estimasi persediaan darah berada dibawah 10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prediksi persediaan darah menggunakan Fuzzy Tsukamoto memiliki nilai kepercayaan yang sangat baik karena kurang dari 20% berdasarkan ketentuan MAPE.
Kata kunci: darah, Fuzzy Tsukamoto, prediksi, MAPE, persediaan
ABSTRACT
The Indonesian Red Cross Blood (PMI) of Transfusion Unit (UTD) has had difficulty providing the number of blood bags by the hospital's request because the number of requests for blood is higher than the availability of blood. The condition of blood supply that is not always available following the blood demand is a severe problem for UTD PMI in managing blood availability. Therefore the Blood Transfusion Unit must know the blood supply for the next year. Future blood supply information can be done using the Fuzzy Tsukamoto method. Fuzzy Tsukamoto predicts the estimation of blood supply using data on receipts and requests for blood from Groups A+, O+, B+ and AB+. Based on the results of the calculation of accuracy using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the average accuracy value for predicting the estimated blood supply is below 10%. These results indicate that the prediction of blood supply using Fuzzy Tsukamoto has an excellent confidence value because it is less than 20% based on the MAPE.
Keywords: blood, Fuzzy Tsukamoto, prediction, MAPE, stock
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Afif, M., Haryanto, H., Rahayu, Y., & Mulyanto, E. (2017). Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Sisfotenika, 7(2), 119–130.
Ajeng, N., Sari, B. W., & Prabowo, D. (2020). Prediksi Pemberian Kelayakan Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Information System Journal, 3(1), 19–24.
Apriliyani, R., Kristiana, L., & Barmawi, M. M. (2020). Metode Fuzzy Logic pada Sistem Pemantauan dan Pemberian Pakan Kucing Berbasis Smartphone. MIND Journal, 5(1), 24–38. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v5i1.24-38
Ardianto, C., Haryanto, H., & Mulyanto, E. (2018). Prediksi Tingkat Kerawanan Kebakaran di Daerah Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Creative Information Technology Journal, 4, 186–194. internal-pdf://167.117.96.251/109-220-1-SM.pdf
Astria, C., Okprana, H., Wanto, A., Hartama, D., & Tambunan, H. S. (2020). Implementasi Inferensi Fuzzy Tsukamoto pada Prediksi Penjualan Telur Ayam Eropa pada Bisnis Raffa Telur. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 4(1).
Azmi, T. U., Haryanto, H., & Sutojo, T. (2018). Prediksi Jumlah Produksi Jenang di PT Menara Jenang Kudus Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto. Sisfotenika, 8(1), 23–34.
Dandi, M., Fernando, K., & Hidayat, T. (2020). Analisis Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Universitas Wiralodra Indramayu Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Teknokom, 3(2), 14–22.
Febriani, A., Melyanti, R., & Syahputra, R. W. (2020). Sistem Informasi Donor Darah Berbasis Android Pada Unit Transfusi Darah Palang Merah Indonesia (Utd Pmi) Kota Pekanbaru. Jurnal Ilmu Komputer, 9(1), 11–19.
Harahap, M., & Nababan, S. Y. (2020). Implementasi Metode Tsukamoto Pada Analisis Prediksi Hasil Kelapa Sawit. JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP), 3(1), 414–423.
Hayadi, B. H. (2015). Sistem Persediaan Kayu Jati Dengan Fuzzy Tsukamoto. Komputer Teknologi Informasi, 2. internal-pdf://91.127.71.115/39-40-1-PB.pdf
Munawaroh. (2018). Analisa Prediksi Jumlah Pembuatan Roti Menggunakan Penerapan Metode Fuzzy Inference System Dengan Algoritma Tsukamoto. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 3(2), 184–189. https://doi.org/10.30591/jpit.v3i2.849
Nababan, S. Y., & Harahap, M. (2020). Implementasi Metode Tsukamoto Pada Analisis Prediksi Hasil Kelapa Sawit. In Jurnal Penelitian Teknik Informatika Universitas (Vol. 3, Issue April).
Nazmi fadilah, M., Yusuf, A., & Huda, N. (2020). Prediksi Beban Listrik Di Kota Banjarbaru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Matematika Murni Dan Terapan, 14(2), 81–92.
Nurkasanah, S., Prasetyo, A., & Setyawan, M. B. (2022). Implementasi Logika Fuzzy untuk Prediksi Hasil Panen Padi dengan Metode Tsukamoto. Jurnal Rekayasa Teknologi Dan Komputasi, 1(1), 25–36.
Oktafiansyah, E., & Uperiati, A. (2021). Jurnal Sustainable : Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Prediksi Pendistribusian Air di Perusahaan Daerah Air Minum ( PDAM ) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ) ( Studi Kasus : PDAM Tirta Kepri Tanjungpinang ). Jurnal Hasil Penelitian Dan Industri Terapan, 10(01), 32–36.
Purnomo, D. E. H., Sunardiansyah, Y. A., & Fariza, A. N. (2020). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Membantu Perencanaan Persediaan Bahan Baku Kayu pada Industri Furnitur. Jurnal Industry Xplore, 5(2), 59–68. https://doi.org/10.36805/teknikindustri.v5i2.1125
Puspitasari, N., Tejawati, A., & Prakoso, F. (2019). Estimasi Stok Penerimaan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. JRST (Jurnal Riset Sains Dan Teknologi), 3(1), 9–18. https://doi.org/10.30595/jrst.v3i1.3112
Reynaldi, R., Syafrizal, W., & Al Hakim, M. F. (2021). Analisis Perbandingan Akurasi Metode Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno Dalam Prediksi Penentuan Harga Mobil Bekas. Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences, 44(2), 73–80.
Sari, H. U., Kartika, J., & Japa, A. (2019). Penerapan Fuzzy Inference System Pada Permintaan Darah Di Palang Merah Indonesia Pematangsiantar. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1, 185–190.
Sukenda, S. T. (2021). Fuzzy logic implementation using the Tsukamoto method as a decision support system in scholarship acceptance. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 12(11), 1411–1417.
Zurzaq, Z., & Mukhlis, M. (2020). Prediksi Awal Ramadhan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. ARITMATIKA: Jurnal Riset Pendidikan Matematika, 1(2), 88–95.
DOI: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v7i2.188-203
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
____________________________________________________________
ISSN (cetak) : 2338-8323 | ISSN (elektronik) : 2528-0902
diterbitkan oleh:
Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung
Alamat : Gedung 2 Jl. PHH. Mustofa 23 Bandung 40124
Kontak : Tel. 7272215 (ext. 181)Â Fax. 7202892
Email : mind.journal@itenas.ac.id
____________________________________________________________
Statistik Pengunjung :
Jurnal ini terlisensi oleh Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.