IMPLEMENTASI ALGORITMA WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI KETERSEDIAAN STOK DARAH DI UTD PMI SULAWESI TENGGARA

Abstract

Ketersediaan stok darah sangat penting bagi kelancaran pelayanan transfusi, sedangkan Unit Transfusi Darah Palang Merah Indonesia Provinsi Sulawesi Tenggara masih mengelola pencatatan dan pemantauan stok secara manual dan sering menghadapi ketidakseimbangan antara persediaan dan permintaan darah. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Weighted Moving Average dan Exponential Smoothing pada aplikasi web PantauDarah untuk memprediksi ketersediaan stok darah serta membandingkan kinerja keduanya. Data yang digunakan adalah data historis stok darah bulanan golongan A, B, AB, dan O periode Januari 2023 sampai April 2026 sebanyak 40 bulan. Data dihaluskan dengan Simple Moving Average enam periode, kemudian bobot pada Weighted Moving Average dan konstanta pemulusan pada Exponential Smoothing dioptimasi secara otomatis berdasarkan kesalahan terkecil. Akurasi dievaluasi dengan Weighted Mean Absolute Percentage Error sebagai metrik utama dan Mean Absolute Error sebagai metrik pendukung. Nilai Weighted Mean Absolute Percentage Error metode Weighted Moving Average sebesar 6,44% (golongan A), 7,32% (B), 5,24% (AB), dan 7,29% (O), sedangkan Exponential Smoothing sebesar 8,19%, 8,13%, 5,13%, dan 7,45%. Metode Weighted Moving Average lebih akurat pada golongan A, B, dan O, sedangkan Exponential Smoothing lebih akurat pada golongan AB, dan seluruh hasil tergolong sangat akurat. Pengujian penerimaan pengguna oleh tiga responden menghasilkan persentase 89,33% dengan kategori sangat baik. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan metode terbaik secara adaptif pada setiap golongan darah dapat mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan persediaan darah.