Prediksi Obat Kronis Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Monte Carlo

Authors

  • Dendi Ferdinal Universitas Riau Indonesia
  • Irpan Nursukmi Universitas Pembangunan Panca Budi
  • Randi Rian Putra Universitas Pembangunan Panca Budi

DOI:

https://doi.org/10.62712/juktisi.v3i1.182

Keywords:

Simulasi, Monte Carl; Diabetes Melitus; Penyakit Kronis; Obat Kronis

Abstract

Perencanaan kebutuhan obat Diabetes Melitus (DM) di rumah sakit untuk masa yang akan datang sangat penting agar salah satu Program Pengelolaan Penyakit Kronis (Prolanis) yang diterapkan oleh BPJS dapat terlaksana secara optimal. Manajemen Rumah sakit yang telah bekerja sama dengan BPJS harus dapat memprediksi kebutuhan obat kronis DM, agar stok obat selalu tersedia dan jumlahnya tidak melebihi kebutuhan pasien serta terhindar dari stok obat yang memasuki tanggal kadaluarsa. Untuk memprediksi kebutuhan obat DM pada masa yang akan datang dapat dilakukan simulasi menggunakan Monte Carlo dengan menggunakan data pemakaian obat DM tahun 2021, tahun 2022 dan tahun 2023. Dalam penelitian ini digunakan beberapa sampel obat DM untuk menguji tingkat akurasi dari simulasi monte carlo sebagai metode yang banyak digunakan dalam melakukan prediksi kejadian masa yang akan datang. Tingkat akurasi prediksi terhadap kebutuhan obat DM menggunakan simulasi Monte Carlo untuk tahun prediksi 2022 adalah 87% dan 81% untuk tahun 2023. Hasil simulasi untuk prediksi kebutuhan obat DM tahun 2024 menggunakan data training tahun 2023 adalah 1.355 untuk Levemir Flexpen, 2.066 untuk Novorapid FlexPen, 7.910 untuk Acarbose tablet 50mg, 4.164 untuk Acarbose 100mg, 6.746 untuk Glimepiride 2mg, 2.066 untuk Glimepiride 3mg, 7.910 untuk Glikuidon tablet dan 4.164 untuk Glimepiride 1 mg

Downloads

Download data is not yet available.

References

Manninda, R., Anggriani, Y., & Sari, A. K. (2021). Analisis Dampak Program Pengelolaan Penyakit Kronis (Prolanis) Dalam Meningkatkan Outcome Klinis Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 Di Puskesmas Jakarta, Indonesia. Jurnal Ilmu Kefarmasian Indonesia, 19(2), 237-241.

Yuliansyah, H., Hildayanti, I. K. (2019). Sistem Informasi Farmasi Berbasis Web Mobile Dengan Fitur Deteksi Kesalahan Obat Dalam Penjualan Obat Peracikan. Forensics, 41-54. http://dx.doi.org/10.12928/mf.v1i1.645

Nurdian, R. A., Prasidyajyandalu, R., Masyhuri, M. B. A., & Rolliawati, D. (2020). Pemodelan Simulasi Produksi Bakso dan Sistem Distribusi. Jurnal Technopreneur (JTech), 8(1), 59-64. DOI: https://doi.org/10.30869/jtech.v8i1.413.

Romadhon, A., & Suryani, E. (2020). Pemodelan Simulasi Sistem Dinamik untuk Meningkatkan Jumlah Pendapatan Unit Rawat Inap Rumah Sakit Islam Surabaya A. Yani. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(3), 581-590. DOI:http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2020703126.

Alexopoulos, C., & Kelton, W. D. (2017). A Concise History of Simulation Output Analysis. Winter Simulation Conference.

Irfani, M. H., & Dafid, D. (2017). Estimasi Pengunjung Menggunakan Simulasi Monte Carlo Pada Warung Internet XYZ. Jurnal Ilmiah Informatika Global, 8(2).

Mahessya, R. A., Mardianti, L., & Sovia, R. (2017). Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang. Jurnal Ilmu Komputer, 6(1), 15-24. DOI:https://doi.org/10.33060/JIK/2017/Vol6.Iss1.41 .

Hutahaean, H. D. (2018). Analisa Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Tingkat Kehadiran mahasiswa dalam Perkuliahan (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara). Journal of Informatic Pelita Nusantara,3(1).

Rahayu, T. K. (2019). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Keuntungan Penjualan. Musamus Journal of Research Information and Communication Technology, 2(1), 1-6.

Trisna, N., Safitri, W., & Pratiwi, M. (2019). Penerapan Sistem Antrian Sebagai Upaya Pengoptimalkan Pelayanan Terhadap Pasien Pada Loket Pengambilan Obat Di RSI. Ibnu Sina Pasaman Barat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo. JurTI (Jurnal Teknologi Informasi), 3(1), 7-15. DOI:https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.681.

Setyawan, E. B., Novitasari, N., & Muttaqin, P. S. (2020). Prediksi Volatilitas Harga Jual Produk Pada E-Commerce untuk Independent Stockashtic Data Menggunakan Simulasi Monte Carlo. KAIZEN: Management Systems & Industrial Engineering Journal, 3(1), 42-49. DOI:http://doi.org/10.25273/kaizen.v3i1.6253.

Irwanto, M. R., Widiyaningtyas, T., & Arifin, M. Z. (2017). Implementasi Algoritma Monte Carlo Pada Sistem Informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) Secara Online. Teknologi dan Kejuruan: Jurnal teknologi, Kejuruan dan Pengajarannya, 40(1), 69-78.

Syahrin, E., Santony, J., & Na’am, J. (2018). Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal KomtekInfo, 5(3), 33-41. DOI:https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148.

Astia, R. Y., Santony, J., & Sumijan, S. (2019). Prediction of Amount of Use of Planning Family Contraception Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 2(1), 28-36. DOI:http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825.

Junadhi., Agustin., & Susanti. (2017). Perbandingan Metode Backpropagation dengan Metode Monte Carlo dalam memprediksi jumlah penderita demam Berdarah Dengue di Kota Pekanbaru. Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 2(2), 72-82. DOI:https://doi.org/10.36341/rabit.v2i2.185.

Pamungkas, I., Irawan, H. T., Arhami, A., & Dirhamsyah, M. (2018). Simulasi Monte Carlo Untuk Menentukan Keandalan Pada Bagian Boiler di Pembangkit Listrik Berbasis Batubara. Jurnal Optimalisasi, 4(2), 83-96.

Yusmaity., Santony, J., & Yunus, Y. (2019). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Hasil Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1(4), 1-6. DOI:https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21.

Rohmawati, F., Rohman, M. G., & Mujilahwati, S. (2017). Sistem Prediksi Jumlah Pengunjung Wisata Wego Kec. Sugio Kab. Lamongan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series. Joutica, 2(2). DOI: https://doi.org/10.30736/jti.v2i2.66.

Zulfiandry, R. (2018). Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan Metode Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus di Balai Latihan Kerja Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu). ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(1), 113-119. DOI:https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119.

Wahyuni, Etty Sri dan Ramadhan Faris. 2022. Analisis Faktor yang Mempengaruhi Locus of Control dan Financial Management Behavior dengan Financial Technology Sebagai Variabel Moderating pada Dosen di Batam Selama Masa Pandemic Covid 19. Jurnal Menara Ekonomi: Penelitian dan Kajian Ilmiah. Vol. 8, No. 1. P.102-115.

Wahyuni, Etty Sri dan Ramadhan Faris. 2022. Manajemen Keuangan: Konsep Perilaku Keuangan Sebagai Dasar Pengambilan Keputusan Era Digital. Medan: CV. Tungga Esti

Wahyuni, Etty Sri, et.al. 2020. Analisis Stock Split Terhadap Return Saham dan Volume Perdagangan Saham yang Terdaftar DI Bursa Efek Indonesia. Zona Manajerial. Vol. 10, No. 3, p. 1-5.

Wahyuni, Etty Sri, et.al. 2019. An Empirical Study on Women’s Financial Behavior: Case Study of Female Postgraduate Students in Medan, Indonesia. International Journal Of Research Culture Society. Vol. 3 No. 11, p. 155-159.

Raja V. N. L, & Adam R. (2019). Analisa Persediaan Oli Pada PT Bintara Andalan Pratama dengan Metode Simulasi Monte Carlo. Prosiding Semnastek, 1(1).

Santony, J. (2019). Prediksi Pajak Mineral Non Logam dan Batuan dengan Metode Monte Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 1(4), 32-37. DOI:https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.33

Downloads

Published

2024-07-03

Issue

Section

Articles