Fuzzy Tsukamoto untuk Memprediksi Estimasi Persediaan Darah - NOVIANTI PUSPITASARI; ANTON PRAFANTO; AHMAD ANSYORI; MASNA WATI; ANINDITA SEPTIARINI (MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal, 2022)
ABSTRAKUnit 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, persediaanABSTRACTThe 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