Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: 3109-1350 Received: Oktober 2025.
Accepted: November 2025.
Published: Desember 2025 DOI: 10.
36350/jskom.
Penerapan Metode Weighted Moving Average (WMA) untuk Prediksi Ketersediaan Barang Dagang Pada Perusahaan Farmasi Muhamad Ikhsaan Budiawan1.
Leny Tritanto Ningrum2 Program Studi Sistem Informasi.
Fakultas Informatika dan Komputer.
Universitas Binaniaga Indonesia Email: muhammadikhsaan182@gmail.
*Corresponding Author
ABSTRACT
The need for medicines has become a primary need among drug providers.
The high demand from various pharmacies and hospitals makes pharmaceutical companies have to carefully and consistently provide and control the supply of medicines according to the high number of requests.
The problem that arises in the distribution process of pharmaceutical preparations is the ability to manage inventory efficiently.
Based on the results of interviews that have been conducted, there are indications that the process of predicting the availability of goods carried out so far is still not effective, which can have a negative impact on the company's operations and finances.
In this study, a prototype application system was created that can be used to predict the availability of trade goods in pharmaceutical companies using the Weighted Moving Average (WMA) method.
In the application system prototype, variables from the sales data of goods in the inventory period are applied as a reference in the calculation process for predicting the availability of goods.
In this study, the application feasibility test was carried out by a team of information systems experts with a feasibility value of 100% which means that this application is very feasible to use and a user feasibility test of 89%, so that this application is very feasible to use in the process of predicting the availability of goods.
Then the accuracy test has been carried out regarding the prediction results using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) with a percentage result of 18% which is categorized as a AuGoodAy prediction.
Keywords: goods inventory, prediction, mean absolute percentage error, sales, weighted moving average.
ABSTRAK
Kebutuhan akan obat-obatan telah menjadi kebutuhan primer di kalangan penyedia obat obatan.
Permintaan yang tinggi dari berbagai apotek dan rumah sakit menjadikan perusahaan farmasi harus secara cermat dan konsisten menyediakan serta mengendalikan persediaan obat-obatan sesuai dengan tingginya jumlah permintaan.
Permasalahan yang muncul dalam proses distribusi sediaan farmasi adalah kemampuan dalam mengelola persediaan dengan efisien.
Berdasarkan dari hasil wawancara yang telah dilakukan terdapat indikasi bahwa proses prediksi ketersediaan barang yang dilakukan selama ini masih belum efektif, yang dapat berdampak negatif pada operasional dan keuangan perusahaan.
Pada penelitian ini dibuat sebuah prototype system aplikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi ketersediaan barang dagang pada perusahaan farmasi dengan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA).
Pada prototype sistem aplikasi diterapkannya variabel dari data penjualan barang pada periode persediaan barang sebagai acuan dalam melakukan proses perhitungan prediksi ketersediaan barang.
Dalam penelitian ini dilakukannya Uji kelayakan aplikasi oleh tim ahli sistem informasi dengan nilai kelayakan sebesar 100% yang berarti aplikasi ini sangat layak digunakan dan uji kelayakan pengguna sebesar 89%, sehingga aplikasi ini sangat layak digunakan dalam proses prediksi ketersediaan barang.
Lalu telah dilakukan uji akurasi mengenai hasil prediksi yang dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan hasil persentase sebesar 18% yang diketagorikan sebagai prediksi yang AuBaikAy.
Kata Kunci: ketersediaan barang, mean absolute percentage error, penjualan prediksi, weighted moving average.
PENDAHULUAN
Perusahaan Farmasi di Indonesia telah menjadi salah satu sektor vital dalam perekonomian nasional.
penyaluran obat dilakukan oleh PBF (Pedagang Besar Farmas.
Menurut Pasal 1 ayat 1 Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2023 dijelaskan tentang PBF merupakan perusahaan berbentuk badan hukum yang memiliki izin untuk pengadaan, penyimpanan, penyaluran obat dan/atau bahan obat dalam jumlah besar sesuai ketentuan peraturan perundang-undangan.
Dalam penyaluran obat, setiap Keberhasilan perusahaan farmasi tidak hanya ditentukan oleh kemampuan untuk mendistribusikan obat.
Permasalahan yang muncul dalam proses distribusi sediaan farmasi adalah kemampuan dalam mengelola persediaan dengan efisien.
Persediaan yang optimal memastikan ketersediaan produk yang kontinu tanpa kekurangan atau kelebihan stok, yang dapat berdampak negatif pada operasional dan keuangan perusahaan.
seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 yaitu Data Penjualan dan Stok Akhir yang Fluktuatif memerlukan adanya implementasi Forecasting dan analisis predifktif untuk mencegah risiko overstock dan stockout.
Gambar 1.
Rekapitulasi Data Penjualan Dan Stok Akhir Persediaan Barang Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: 3109-1350 Dalam menghadapi fluktuasi permintaan tersebut, perusahaan farmasi perlu lebih inovatif dalam menghadapi dinamika pasar.
Penggunaan teknologi digital dan otomatisasi dapat membantu meningkatkan efisiensi produksi dan distribusi (Hermawan dkk.
, 2023, p.
196Ae.
implementasi Forecasting serta analisis data prediktif memainkan peran penting dalam mengoptimalkan proses distribusi dan penyimpanan obat-obatan, sehingga mampu mengurangi risiko overstock dan stockout.
Dengan demikian, perusahaan farmasi dapat meningkatkan efisiensi operasional dan memastikan bahwa kebutuhan konsumen terpenuhi dengan baik.
Penelitian ini memilih metode Weight Moving Average (WMA) untuk prediksi persediaan barang karena didasarkan pada hasil penelitian sebelumnya yang melakukan perbandingan antara metode Weight Moving Average (WMA) dan Double Exponential Smoothing (DES).
dengan memperhitungkan nilai error dengan menggunakan metode Mean Square Error yang dimana nilai error terkecil adalah yang terbaik.
Hasil nilai error MSE pada metode Weighted Moving Average yaitu 0,114 sedangkan nilai error MSE pada metode Double Exponential Smoothing yaitu 6,12.
Maka dapat disimpulkan metode Weighted Moving Average lebih baik daripada metode Double Exponential Smoothing karena memiliki nilai error yang lebih kecil (Hayuningtyas, 2017, p.
Dengan Menggunakan Metode Weight Moving Average (WMA) dapat menghasilkan nilai error yang lebih kecil dibandingkan metode lain, serta memberikan perkiraan yang lebih akurat.
Hal ini dapat membantu pihak terkait dalam pengambilan keputusan terkait persediaan barang (Siti Sundari and Revianti, 2015, p.
598Ae.
Metode ini juga dipilih untuk proses prediksi karena memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi tren berdasarkan data historis.
Hal ini sangat berguna untuk obat-obatan yang bersifat musiman, di mana penjualan dapat mengalami fluktuasi signifikan dari bulan ke bulan.
Metode Weight Moving Average (WMA) telah diterapkan secara luas di berbagai sektor industri untuk keperluan forecasting, khususnya dalam meramalkan permintaan persediaan barang.
Penelitian sebelumnya.
Padiku dkkl.
, 2023, p.
155Ae167 memanfaatkan Weight Moving Average (WMA) dan Economic Order Quantity (EOQ) untuk pengendalian persediaan obat di Apotek Damhil, dengan Hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut menunjukan peningkatan signifikan dalam penyusunan laporan persediaan obat dan kebutuhan obat kedepan lebih efektif serta menjadi lebih baik.
Secara Umum Perusahaan Farmasi yang menyediakan obat sesuai dengan permintaan pasar di dalam sistem penjualannya dan memprediksi permintaan pasar untuk produk obatobatan mereka.
Namun adanya kendala pada prediksi pembelian obat yang lebih sedikit dari permintaan ataupun sering melebihi jumlah permintaan, yang mengakibatkan stock menumpuk digudang ataupun kekurangan obat untuk di distribusikan ke rumah sakit & apotik.
Misalnya, pada kasus pandemi COVID-19, banyak perusahaan farmasi mengalami kesulitan memprediksi lonjakan permintaan untuk produk-produk tertentu seperti vitamin, suplemen, dan alat pelindung diri.
Ketidakmampuan untuk memprediksi permintaan ini menyebabkan kekurangan stok di banyak tempat.
Sebaliknya, pada periode pasca-pandemi, permintaan untuk beberapa produk tersebut menurun tajam, tetapi perusahaan masih memiliki stok berlebih yang menumpuk di gudang, yang menyebabkan pemborosan dan biaya tambahan untuk penyimpanan.
Contohnya seperti Data di bawah tentang Penjualan dan Stok Akhir pada bulan Desember 2023 sampai Mei 2024 yang dapat dilihat pada Tabel 1.
1 Data Stok Akhir dan Penjualan Barang.
Tabel 1.
Data Stok Akhir dan Penjualan Barang Berdasarkan Tabel 1.
1 terdapat beberapa permasalahan yang perlu diperhatikan terkait stok akhir (A) yang sering kurang ditunjukan pada angka yang berwarna merah dan penjualan yang fluktuatif (P), adapun stok awal (AW) merupakan persediaan barang sebelum adanya penjualan.
Stok akhir yang sering kurang menunjukkan bahwa manajemen persediaan belum akurat dalam memperkirakan kebutuhan barang.
Hal ini dapat menyebabkan kekurangan barang saat permintaan tinggi di bulan berikutnya, yang berpotensi mengurangi kepuasan pelanggan dan peluang penjualan.
Metode Pareto ABC sebelumnya digunakan untuk memprediksi kebutuhan persediaan obat, namun dinilai kurang akurat dalam menangani fluktuasi permintaan.
Metode ini cenderung mengabaikan perubahan yang cepat dan tidak mempertimbangkan data historis secara berurutan.
Akibatnya.
Klasifikasi yang dihasilkan mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan yang sebenarnya, meningkatkan risiko kekurangan atau kelebihan stok.
Untuk mengatasi masalah ini, metode Weighted Moving Average (WMA) diterapkan.
WMA lebih Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: 3109-1350 responsif terhadap perubahan tren dengan memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga meningkatkan akurasi prediksi dan perencanaan persediaan.
METODE
Weighted Moving Average (WMA) adalah metode yang digunakan dalam prediksi data time series.
Metode ini memberikan bobot yang berbeda untuk setiap data historis berdasarkan tingkat kepentingannya.
Bobot yang diberikan lebih besar untuk data yang lebih baru atau terkini, dengan asumsi bahwa data terkini lebih relevan dalam prediksi (Ardiana and Loekito, 2018, p.
155Ae.
Metode rata-rata bergerak yang dibuat untuk menetapkan trend dari suatu deret waktu (Time Serie.
Metode yang digunakan untuk data yang sifat perubahannya tidak cepat (Ardiana and Loekito, 2018, p.
155Ae.
perhitungan Weighted Moving Average (Aritonang, 2009, p.
dirumuskan dalam persamaan berikut:
Keterangan :
Dt : Data Aktual pada periode T Bobot : Nilai Bobot yang di berikan kepada setiap bulan Banyaknya periode acuan dan besaran bobot diberikan tergantung dari pengguna rumus tersebut.
HASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL
Dari data yang telah dikumpulkan serta pemberian bobot perhitungan WMA .
pada data yang akan dilakukan prediksi.
Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan prediksi menggunakan formula perhitungan metode Weighted Moving Average (WMA).
Tabel 1.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Ambroxol Syrup Periode Penjualan Desember 2023 Januari 2024 Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Tabel 2.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Amlodipin 10 mg Periode Penjualan Desember 2023 Januari 2024 Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Tabel 3.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Amlodipin 5 mg Periode Penjualan Desember 2023 Januari 2024 Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Tabel 4.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Amoxicillin Syrup
Periode Penjualan Desember 2023
Januari 2024
Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan Hasil prediksi
WMA
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: 3109-1350 Periode Penjualan Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Tabel 5.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Amoxicillin tab Periode Penjualan Desember 2023 Januari 2024 Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Tabel 6.
Hasil Perhitungan Prediksi Data Penjualan Obat Antasida Syrup Periode Penjualan Desember 2023 Januari 2024 Februari 2024 Maret 2024 April 2024 Mei 2024 Jumlah Penjualan Bobot Perhitungan (.
)/6 (.
)/6 (.
)/6 Hasil prediksi
WMA
Berikut adalah contoh salah satu proses perhitungan menggunakan formula metode Weighted Moving Average (WMA) untuk data penjualan obat Antasida Syrup selama periode 6 bulan.
Diketahui: Data aktual penjualan obat Antasida Syrup bulan Februari 2024 = 380 Data aktual penjualan obat Antasida Syrup bulan Januari 2024 = 308 Data aktual penjualan obat Antasida Syrup bulan Desember 2023 = 320 Bobot data 1 periode yang lalu/bobot data bulan Februari 2024 = 3 Bobot data 2 periode yang lalu/bobot data bulan Januari 2024 = 2 Bobot data 3 periode yang lalu/bobot data bulan Desember 2023 = 1 Perhitungan:
Jadi, hasil prediksi menggunakan metode Weighted Moving Average .
pada bulan Maret 2024 untuk obat Antasida syrup adalah 346 box.
PEMBAHASAN
Untuk mengukur tingkat akurasi hasil prediksi menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA).
Pada tahap ini dilakukan pengukuran keakuratan yang menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Menurut Assyifa dkk.
0, p.
menjelaskan pengukuran tingkat akurasi hasil prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dilakukan dengan formula sebagai berikut:
Keterangan:
MAPE = Mean Absolute percentage Error N = jumlah data Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: 3109-1350 = nilai sebenarnya = nilai prediksi Hasil pengukuran tingkat akurasi dapat dilihat pada tabel 1.
8 berikut:
Tabel 8.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Ambroxol Syrup
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Ambroxol Syrup
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 8 didapat hasil 8.
72% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 8.
72% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuSangat BaikAy.
Tabel 9.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Amlodipin 10 mg
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Amlodipin 10 mg
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 9 didapat hasil 20.
78% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 20.
78% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuCukup BaikAy.
Tabel 10.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Amlodipin 5 mg
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Amlodipin 5 mg
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 10 didapat hasil 11.
63% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 11.
63% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuBaikAy.
Tabel 11.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Amoxicillin syrup
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Amoxicillin syrup
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 11 didapat hasil 25.
83% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 25.
83% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuCukup BaikAy.
Tabel 12.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Amoxicillin tab
Nama Barang Amoxicillin tab
Bulan Desember 2023
Data Aktual
Prediksi WMA
MAPE (%)
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN
e-ISSN: 3109-1350
Nama Barang Bulan Data Aktual
Januari 2024
Februari 2024
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 12 didapat hasil 49.
72% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 49.
72% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuCukup BaikAy.
Tabel 13.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Antasida Syrup
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Antasida Syrup
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 13 didapat hasil 22.
00% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 22.
00% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuCukup BaikAy.
Tabel 14.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Antasida Tab
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Antasida Tab
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 14 didapat hasil 18.
62% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 18.
62% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuBaikAy.
Tabel 15.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Cefadroxil Tab
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Cefadroxil Tab
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 15 didapat hasil 37.
73% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 37.
73% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuCukup BaikAy.
Tabel 16.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Cetirizine Syrup
Nama Barang Cetirizine Syrup
Bulan Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Data Aktual
Prediksi WMA
MAPE (%)
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Desember, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN
e-ISSN: 3109-1350
Nama Barang Bulan Data Aktual
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 16 didapat hasil 8.
14% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 8.
14% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuSangat BaikAy.
Tabel 17.
Hasil Pengukuran MAPE Pada Barang Dexamethasone Tab
Nama Barang Bulan Data Aktual
Desember 2023
Januari 2024
Februari 2024
Dexamethasone tab
Maret 2024
April 2024
Mei 2024
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Prediksi WMA
MAPE (%)
Berdasarkan tabel 17 didapat hasil 16.
08% dari hasil perhitungan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang dimana hasil 16.
08% menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan nilai MAPE dengan akurasi AuBaikAy.
Setelah melakukan perhitungan tingkat akurasi terhadap hasil prediksi dengan data aktual menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) maka dapat disimpulkan pada tabel 1.
17 berikut:
Tabel 18.
Hasil Akhir Perhitungan MAPE Nama Barang Ambroxol Syrup Amlodipin 10 mg Amlodipin 5 mg Amoxicillin Syrup Amoxicillin Tab Antasida Syrup Antasida Tab Cefadroxil Tab Cetirizine Syrup Dexamethasone tab Hasil Perhitungan MAPE (%) Keterangan Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Dari tabel 18 tampak hasil akhir perhitungan tingkat akurasi untuk hasil prediksi dengan metode Weighted Moving Average (WMA) dengan menggunakan formula perhitungan tingkat akurasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Hasil perhitungan rata-rata akurasi dari seluruh data pada tabel 1.
18 adalah sebesar 18% yang di mana menurut Kusuma masuk ke dalam keterangan AuBaikAy.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan yaitu sebagai berikut:
Dengan penerapan metode weighted moving average (WMA) dalam memprediksi ketersediaan barang pada perusahaan farmasi dapat memberikan ketepatan hasil prediksi yang akurat karena telah diuji akurasi dengan menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Erro.
Proses dalam menentukan prediksi ketersediaan barang menjadi lebih efektif karena telah dikembangkannya prototype sistem aplikasi yang menerapkan metode Weighted Moving Average (WMA) dengan hasil uji kelayakan prototype sistem aplikasi menurut pengguna adalah 89% yang masuk dalam katagori Ausangat layakAy.
Tingkat akurasi dan efektivitas penerapan metode Weighted Moving Average untuk prediksi ketersediaan barang dilakukan dengan menggunakan uji kelayakan untuk mengukur tingkat efektivitas prototype yang dibuat sementara uji hasil dilakukan dengan metode MAPE.
Adapun uji kelayakan menurut ahli adalah 10 yang masuk dalam katagori Ausangat layakAy.
Dalam penelitian ini diperoleh nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Erro.
sebesar 18% yang berarti masuk kategori dengan prediksi yang AubaikAy.
Hal ini membuktikan bahwa metode weighted moving average (WMA) dapat digunakan untuk prediksi ketersediaan barang pada perusahaan farmasi.
DAFTAR PUSTAKA