PENERAPAN DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI PERMINTAAN KANTONG DARAH BERDASARKAN GOLONGAN DARAH MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (SMA) STUDI KASUS: UDD PMI KABUPATEN LANGKAT

Abstract

Permasalahan ketersediaan stok darah di UDD PMI Kabupaten Langkat sering terjadi akibat permintaan yang tidak menentu dan ketergantungan pada pendonor sukarela, sehingga menimbulkan risiko kekurangan atau kelebihan stok, terutama untuk golongan darah tertentu. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode data mining dengan pendekatan Single Moving Average (SMA) untuk memprediksi permintaan kantong darah berdasarkan golongan darah di UDD PMI Kabupaten Langkat. Data yang digunakan adalah data historis permintaan darah selama satu tahun terakhir untuk golongan darah A, B, AB, dan O. Peramalan dilakukan dengan menghitung rata-rata permintaan dalam periode tertentu dan mengukur akurasi menggunakan MAPE, MSE, dan MAD. Hasil menunjukkan metode SMA mampu memprediksi permintaan dengan cukup akurat, di mana golongan darah O memiliki permintaan tertinggi rata-rata 161 kantong per bulan, diikuti golongan darah A, B, dan AB. Nilai MAPE di bawah 10% menandakan metode ini efektif untuk perencanaan stok darah di UDD PMI Kabupaten Langkat. Dengan demikian, metode SMA dapat membantu pengelolaan persediaan darah agar lebih optimal dan meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan stok