ANALISIS PERAMALAN DATA DARAH PADA UDD PMI SLEMAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Karomi, Muhammad Afif (2017) ANALISIS PERAMALAN DATA DARAH PADA UDD PMI SLEMAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

Preview	Text Abstrak.pdf Download (146kB) | Preview
Preview	Text COVER.pdf Download (194kB) | Preview
Preview	Text daftar isi.pdf Download (158kB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Pembimbing.pdf Download (490kB) | Preview

Abstract

Setiap bulan Unit Donor Darah (UDD) Palang Merah Indonesia (PMI) Sleman mendapatkan suplai kantong darah dari kegiatan event atau donor secara langsung di UDD Sleman. Kantung darah yang diterima dari pendonor akan di kirim ke Bank Darah Rumah Sakit (BDRS) sekitar Sleman sesuai kebutuhan BDRS, permintaan kantong darah menjadi kebutuhan tak terduga jika distribusi darah mendadak meningkat. Permasalahan tersebut terkadang menjadi kendala pihak UDD PMI Sleman untuk mendistribusikan darah sehingga pihak UDD PMI membutuhkan pola data sebagai acuan untuk mengetahui pergerakan data darah pendonor dan distibusi darah. Pada penelitian ini menggunakan metode time series untuk data mining yaitu regresi linier, Holt (Double Exponential Smoothing), Brown Double Exponential Smoothing dan Double Moving Average yang digunakan untuk mempresiksi data darah di masa depan secara sistematis dan statistik. Data dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linier, Holt (Double Exponential Smoothing), Brown Double Exponential Smoothing dan program komputer. Metode diatas dijadikan parameter untuk mencari nilai MSE terkecil dan MAPE terendah sehingga didapatkan hasil peramalan terbaik berdasarkan data darah. Output yang dihasilkan nanti adalah peramalan data darah data mencari nilai peramalan berdasarkan nilai error terendah pada MSE dan MAPE untuk mendapatkan metode terbaik yang dapat digunakan untuk meramal darah pada PMI Sleman. Katakunci : Data Mining, Double Exponential Smoothing, Regresi Linier.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	19 Jan 2018 03:04
Last Modified:	19 Jan 2018 03:04
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/14275

Actions (login required)

View Item