Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Obat-Obatan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus : UPTD Puskesmas Bahorok)

  • Rizky Riyanda STMIK Kaputama
  • Akim M H Pardede STMIK Kaputama Binjai
  • Rusmin Saragih STMIK Kaputama Binjai
Abstract viewed = 0 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 0 times

Abstract

Puskesmas (Pusat Kesehatan Masyarakat) adalah fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya kesehatan masyarakat dan upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama, dengan lebih mengutamakan upaya promotif dan preventif, untuk mencapai derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya diwilayah kerjanya. Puskesmas merupakan Unit Pelayanan Teknis Dinas kesehatan kabupaten / kota yang bertanggung jawab menyelenggarakan pembangunan kesehatan di suatu wilayah kerja. Proses perencanaan dan pengadaan menghasilkan banyaknya data obat seperti pemasukan, permintaan, dan pengembalian obat yang kemudian disimpan di dalam database. Data-data yang dihasilkan dari proses perencanaan dan pengadaan dapat dimanfaatkan melalui suatu mekanisme estimasi untuk dapat dipergunakan membantu proses perencanaan obat esensial dan alat kesehatan dasar. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk pengolahan data pada proses perencanaan dapat dilakukan dengan melakukan berbagai macam metode yang dapat memprediksi untuk menentukan kebutuhan obat setiap bulannya. Program peramalan menggunakan jaringan syaraf tiruan algoritma backpropagation memberikan hasil yang cukup memuaskan dalam peramalan kebutuhan obat. Setelah perancangan jaringan syaraf dan program, pembuatan, implementasi sampai ke analisis, dapat diambil kesimpulan Algoritma Backpropagation dapat melakukan proses prediksi, akan tetapi baik atau tidaknya nilai error dan hasil keluaran sangat dipengaruhi penentuan parameter seperti besarnya learning rate dan jumlah neuron pada hidden layer.

References

[1] Aditama, 2007 PengelolaanObat. JurnalKesehatan
[2] Agustin, M. & Prahasto, T. Jurnal Sistem Imformasi Bisnis. Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik Komputer Di Politeknik Negeri Sriwijaya, 02 2012 .hlm 89-97.
[3] Ansel 2012, Definisi Obat. Jurnal Kesehatan
[4] Arya 2015, Penegertian Backpropagation, PenerbitAndi, Yogyakarta
[5] Kusumodestoni, R. H., Sucipto, A., Ismiati, S. N., &Abid, M. N. (2019).Penerapan Algoritma Backpropagation Pada Game Pengenalan Nahwu Di MiDarul Falah Jepara. POSITIF : Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi.
[6] Lastefo.Nurhayati. 2008. Pemrograman GUI dengan MATLAB, Penerbit: Andi, Yogyakarta
[7] Puspitaningrum, D. 2004. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. In Jurnal Transformatika.
[8] Siang, J. J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemogramannya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.
[9] Simangunsong, F. R. D. B., &Nasution, S. D. 2015. Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Pasien Rawat Inap dengan Metode Backpropagation (Studi Kasus : RSU. Tere Margareth). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer).
[10] Soeratri, W., Ifansyah, N., &Fitrianingrum, D. 2005.Penentuan stabilitas sediaan krim tabir surya dari bahan ekstrak rimpang kencur (Kaempferiagalanga L.).Journal of Biological Researches.
[11] Sudarsono, A. 2016.Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation. Media Infotama.
Published
2021-06-20
How to Cite
RIYANDA, Rizky; M H PARDEDE, Akim; SARAGIH, Rusmin. Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Obat-Obatan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus : UPTD Puskesmas Bahorok). Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), [S.l.], p. 47-55, june 2021. Available at: <https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/SENATIKA/article/view/1127>. Date accessed: 28 july 2021.
Section
Articles