Prediksi Stok Obat Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Studi Kasus Puskesmas Dumai Barat - Abdianto, Didit; Elisawati, Elisawati; Tawakal, Firman; Masrizal, Masrizal (Prosiding Sains Nasional dan Teknologi, 2021)
Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) merupakan fasilitas pelayanan kesehatan ditingkat pertama pada masyarakat. Pelayanan kesehatan menjadi produktif jika sesuai dengan kebutuhan masyarakat, salah satunya adalah ketersediaan obat. Puskesmas menyimpan persediaan obat untuk penggunaan selama satu bulan dan membuat perencanaan permintaan obat selama satu bulan berikutnya. Saat ini perencanaan permintaan obat untuk penggunaan pada bulan berikutnya masih dilakukan berdasarkan perkiraan oleh petugas Puskesmas. Hal ini menyebabkan perencanaan persediaan obat tidak akurat karena terdapat sebagian obat mengalami kelebihan dan sebagian lainnya mengalami kekurangan. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah persediaan obat pada bulan berikutnya, sehingga dapat dijadikan acuan permintaan obat ke Dinas Kesehatan. Metode yang digunakan untuk memprediksi stok obat adalah metode Learning Vector Quantization. Data aktual pemakaian masing-masing dari 10 jenis obat dengan 7 permintaan Dalam penelitian ini, perhitungan nilai error menggunakan Mean Square Error (MSE). Persentase nilai akurasi keberhasilan sistem prediksi stok obat menggunakan metode Learning Vector Quantization adalah nilai akurasi tertinggi 78,57 %, dengan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 0.78571, nilai Mean Absolute Percent Error (MAPE) sebesar 8.4183.