Perbandingan Metode Algoritma Support Vector Regression dan Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Stok Obat

Abstract

Obat memiliki peranan yang sangat penting dalam dunia kesehatan, karena obat merupakan salah satu sarana untuk meningkatkan kualitas kesehatan. Oleh sebab itu obat perlu dikelola dengan baik. Pentingnya persediaan stok obat, membuat rumah sakit harus menyiapkan stok obat untuk pasien dalam jangka waktu yang tepat dan berkesinambungan. Oleh sebab itu dilakukan prediksi stok obat untuk menghindari kekosongan persediaan stok obat. Metode yang digunakan untuk memprediksi stok obat adalah metode Support Vector Regressioen dan Metode Multiple Linear Regression. Metode SVR digunakan untuk kasus regresi. Pada kasus regresi, output yang dihasilkan dalam bentuk bilangan nyata (riil) atau data sekuensial (kontinu). Sedangkan MLR digunakan untuk menentukan hubungan matematis antara sejumlah variabel acak dan meninjau beberapa variabel independen terkait dengan satu variabel dependen. Setelah melakukan eksperimen terhadap kedua algoritma tersebut maka diperoleh hasil bahwa algoritma MLR lebih baik untuk memprediksi stok obat karena memiliki MSE sebesar 1.41348% sedangkan algoritma SVR dengan MSE sebesar 0.00135%