Penerapan Business Intelligence Berbasis Dashboard Untuk Forecasting Dan Asosiasi Data Stok Barang Instalasi Farmasi Rumah Sakit Universitas Andalas

Nst, Fadillah Syafitri (2025) Penerapan Business Intelligence Berbasis Dashboard Untuk Forecasting Dan Asosiasi Data Stok Barang Instalasi Farmasi Rumah Sakit Universitas Andalas. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (7MB)
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Download (7MB)
	Text (Bab Akhir) BAB Akhir.pdf - Published Version Download (7MB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (7MB)
	Text (Laporan Full Text) LAPORAN Akhir Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Instalasi Farmasi Rumah Sakit Universitas Andalas memiliki peran penting dalam mengelola obat, alat kesehatan, dan Bahan Medis Habis Pakai (BMHP). Meskipun telah menggunakan aplikasi Transmedic untuk pencatatan barang masuk dan keluar, Instalasi Farmasi ini menghadapi tantangan dalam pengelolaan data stok barang karena proses analisis dan pengolahan masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel setelah data diekspor dari aplikasi. Proses ini menyebabkan keterlambatan dalam memperoleh informasi yang mendukung dalam pengambilan keputusan pengelolaan stok barang, serta berisiko menimbulkan kesalahan akibat keterbatasan Excel dalam mengolah data berukuran besar dan tidak mendukung otomatisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Business Intelligence berbasis dashboard. BI dipilih karena kemampuannya dalam mengelola data besar, menyajikan visualisasi interaktif, serta mendukung otomatisasi dalam pengolahan data secara berkala. Dengan memanfaatkan proses Extract, Transform, Load (ETL) dalam mengolah data, memanfaatkan Task Scheduler untuk memperbarui data secara berkala serta visualisasi interaktif melalui Microsoft Power BI. Hasil penelitian ini menghasilkan lima dashboard interaktif, yaitu: (1) Dashboard Stok Barang, (2) Dashboard Barang Farmasi, (3) Dashboard Jenis Barang untuk kategori barang, (4) Dashboard Forecasting, dan (5) Dashboard Asosiasi. Analisis forecasting menggunakan metode Triple Exponential Smoothing menunjukkan rata-rata hasil peramalan Paracetamol 500 MG berada pada kisaran 15.000–22.000 unit per bulan, dengan nilai evaluasi model MAPE sebesar 8,05% dan MAE sebesar 1.326,028, yang menandakan tingkat akurasi tinggi. Analisis asosiasi menggunakan algoritma Apriori menghasilkan kombinasi obat dengan hubungan terkuat yaitu Bisoprolol 5 MG + Clopidogrel TAB dengan nilai lift sebesar 5,38 dan support tertinggi sebesar 0,051 pada pasangan Clopidogrel TAB + Kandesartan 16 MG. Hasil uji Chi-Square menunjukkan bahwa seluruh kombinasi obat memiliki nilai p-value < 0,05, yang menandakan adanya hubungan signifikan secara statistik.

Actions (login required)

View Item