Penerapan Data Mining untuk Prediksi Permintaan Obat Menggunakan Algoritma Regresi Linier: Implementation of Data Mining for Drug Demand Prediction Using Linear Regression Algorithm - Almi, Hafiz Pramuji; Hambali, Hambali; Dermawan, Ari (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2026)
Perkembangan teknologi informasi yang pesat saat ini memberikan dampak signifikan di berbagai bidang, termasuk sektor kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan konsep Data Mining dalam membangun sistem prediksi permintaan obat di Klinik Bidan Nuraini Simatupang agar pengelolaan persediaan menjadi lebih terencana dan efisien. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis data historis persediaan dan permintaan obat. Sistem yang dikembangkan berbasis website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, sehingga mampu menggantikan proses pencatatan manual dengan sistem terkomputerisasi yang lebih efektif dan akurat. Penerapan metode Regresi Linear digunakan untuk memprediksi permintaan obat (variabel Y) berdasarkan data ketersediaan stok (variabel X). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai koefisien determinasi (R²) berkisar antara 93% hingga 97% pada beberapa jenis obat seperti Paracetamol, Amoxicillin, dan Vitamin C. Dengan adanya sistem ini, klinik dapat meminimalkan risiko kekurangan maupun kelebihan stok obat. Selain itu, sistem ini juga membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan strategis terkait perencanaan pengadaan obat di masa mendatang secara lebih tepat dan berbasis data.