UDiNus Repository

DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION BERGANDA UNTUK PENGELOLAAN PERSEDIAAN OBAT

ANUGERAH, PANUNTUN BAGUS (2017) DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION BERGANDA UNTUK PENGELOLAAN PERSEDIAAN OBAT. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (4Kb) | Preview

    Abstract

    Salah satu tugas dari bidang Kefarmasian Puskesmas adalah pengelolaan persedian stok obat. Pada umumnya metode pengelolaan persediaan stok obat hanya bersifat standar melihat stok akan habis baru akan ditambah stoknya. Hal ini mengakibatkan kekhawatiran sendiri bagi pihak Puskesmas Sekaran didalam menjalankan pengelolaan stok obat. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah diatas dengan merancang aplikasi Data Mining yang berfungsi untuk memprediksi tingkat kenaikan dan penurunan suatu obat didalam stok obat pada tahun 2016.Teknik Data Mining yang diterapkan ialah Estimation, sedangkan Algoritma yang dipakai ialah Linear Regression Berganda. Adapun data yang dipakai didalam penelitian ini adalah Data Laporan Pemakaian Dan Lembar Permintaan Obat (LPLPO) tahun 2011-2015. Hasil Penelitian ini adalah pasien yang berobat di Puskesmas Sekaran sangat membutuhkan obat “Klorfeniramin Maleat TB 4Mg” dengan kandungan obat digunakan sebagai pereda reaksi alergi. Sedangkan untuk obat “Antifungi Doen Kombinasi” ini kurang dibutuhkan pasien di Puskesmas Sekaran dengan kandungan untuk perawatan kulit karena infeksi jamur. Hasil dari perhitungan RMSE adalah 10340.5279, hasil tersebut masih tergolong cukup besar karena contoh data yang digunakan hanya 30 data, jika data yang digunakan lebih banyak dan dengan variabel yang lebih banyak makan standar eror kemungkinan akan mengecil.

    Item Type: Article
    Subjects: T Technology > Teknik Informatika
    Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
    Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
    Depositing User: Psi Udinus
    Date Deposited: 13 Dec 2017 16:44
    Last Modified: 13 Dec 2017 16:44
    URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/23087

    Actions (login required)

    View Item