Prediction of Whole Blood Stock Using Single Exponential Smoothing: A Case Study at the Indonesian Red Cross, Semarang

Main Article Content

Adha Wiyan Hayyannabil
Aris Tri Joko Harjanto
Bambang Agus Herlambang

Abstract

The Indonesian Red Cross, as a provider of public health services in the city of Semarang, experienced a shortage of whole blood supply in April 2023 due to high demand. In response to this issue, an effective prediction system is needed. This research aims to apply the single exponential smoothing method to predict blood needs at the Indonesian Red Cross in Semarang. The study uses data from 2022 to April 2024 as historical data to forecast blood requirements. The research findings indicate a continuous increase in the demand for whole blood availability. This study provides a foundation for developing a better prediction system with more complex data patterns.

Article Details

How to Cite
Hayyannabil, A. W., Harjanto, A. T. J., & Herlambang, B. A. (2024). Prediction of Whole Blood Stock Using Single Exponential Smoothing: A Case Study at the Indonesian Red Cross, Semarang. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 10(1), 9-16. https://doi.org/10.19109/jusifo.v10i1.22368
Section
Articles

How to Cite

Hayyannabil, A. W., Harjanto, A. T. J., & Herlambang, B. A. (2024). Prediction of Whole Blood Stock Using Single Exponential Smoothing: A Case Study at the Indonesian Red Cross, Semarang. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 10(1), 9-16. https://doi.org/10.19109/jusifo.v10i1.22368

References

Al Haris, M. F. (2020). Prediksi pasang surut air laut pelabuhan tanjung emas semarang dengan metode single exponential smoothing dan least squares [Thesis]. Universitas Sahid Surakarta.

Aprianto, N. E. K. (2021). Peran teknologi informasi dan komunikasi dalam bisnis. International Journal Administration, Business & Organization, 2(1), 8–15. https://ijabo.a3i.or.id/index.php/ijabo/article/view/152/24

Arifin, A. (2021). Implementasi metode exponential smoothing menggunakan ant colony optimization (aco): studi kasus jumlah penumpang di bandara internasional juanda [Thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim]. http://etheses.uin-malang.ac.id/29322/

Batarius, P., & Sinlae, A. A. J. (2024). Prediction of blood demand and supply: double exponential smoothing method approach. J-Icon : Jurnal Komputer Dan Informatika, 12(1), 1–9. https://ejurnal.undana.ac.id/index.php/jicon/article/view/12798/6319

Bela, Z. I., & Bhakti, H. D. (2022). Sistem prediksi penjualan obat menggunakan metode single moving average (studi kasus: apotek wilujeng kecamatan panceng kab.gresik). Indexia: Informatics and Computational Intelligent Journal, 4(1), 47–58. https://doi.org/10.30587/INDEXIA.V4I1.3638

Budipriyanto, A., Novianti, M. D., & Susanto, T. (2021). Sistem pengelolaan darah di indonesia dengan mempertimbangkan ketidakpastian demand dan supply. https://repository.bakrie.ac.id/6000/

Fajrul, M., Satra, R., & Ilmawan, L. B. (2022). Aplikasi prediksi permintaan peralatan sarang walet menggunakan metode double exponential smoothing berbasis android. Buletin Sistem Informasi Dan Teknologi Islam, 3(3). https://doi.org/10.33096/busiti.v3i3.1348

Hartono, D. R., Haddin, M., & Marwanto, A. (2023). Monitoring daya listrik berbasis internet of things menggunakan metode simple exponential smoothing untuk prediksi kebutuhan energi. Cyclotron: Jurnal Teknik Elektro, 6(2), 59–67. https://doi.org/10.30651/CL.V6I2.17948

Hatta, M., & Fitri, A. F. (2020). Sistem prediksi persediaan stok darah dengan metode least square pada unit transfusi darah studi kasus pmi kota cirebon. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar, 6(1), 41–45. https://doi.org/10.35329/JIIK.V6I1.130

Hudaningsih, N., Utami, S. F., & Jabbar, W. A. A. (2020). Perbandingan peramalan penjualan produk aknil pt sunthi sepuri menggunakan metode single moving average dan single exponential smooting. Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (Jinteks), 2(1), 15–22. https://doi.org/10.51401/JINTEKS.V2I1.554

Komariah, K., Kurniawan, E., & Handayani, M. (2022). Penerapan metode single exponential smoothing untuk prediksi penjualan bahan bangunan. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(2), 896−905-896−905. https://doi.org/10.47065/BITS.V4I2.2140

Mirza, M. (2019). Strategi komunikasi pmi kota tangerang dalam memenuhi kebutuhan stok darah selama bulan ramadhan 2019. Dialektika Komunika: Jurnal Kajian Komunikasi Dan Pembangunan Daerah, 7(2), 54–63. https://doi.org/10.33592/DK.V7I2.359

Nugraha, C. F. D. (2022). Analisis perencanaan produksi plastik kemasan pada cv ari jempol menggunakan metode forecasting dan agregat planning [Thesis]. Universitas Islam Sultan Agung.

Nurani, A. T., Setiawan, A., & Susanto, B. (2023). Perbandingan kinerja regresi decision tree dan regresi linear berganda untuk prediksi bmi pada dataset asthma. Jurnal Sains Dan Edukasi Sains, 6(1), 34–43.

Prabudi, H. S., & Hasibuan, N. A. (2019). Perancangan aplikasi prediksi persediaan darah dengan metode single exponential smoothing rumah sakit umum deli serdang. Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika, 8(1), 124–127. https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1538

Putra, D. A. S., & Hidayati, R. (2023). Penerapan metode single exponential smoothing untuk memprediksi permintaan labu darah. Journal of Information System and Application Development, 1(2), 132–137. https://doi.org/10.26905/JISAD.V1I2.11101

Rani, H. N. ‘Ainika, Rismawan, T., & Suhery, C. (2023). Prediksi jumlah permintaan darah menggunakan metode triple exponential smoothing (studi kasus: utd pmi kota singkawang). Coding Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 10(03), 411–420. https://doi.org/10.26418/CODING.V10I03.56013

Salsabila, S. E. (2020). Model prediksi penjualan multi-item time series berbasis machine learning menggunakan metode autoregressive integrated moving average dan long short-term memory pada produk perishable (studi kasus: retail sayur tosaga) [Thesis]. Universitas Islam Indonesia.

Sumari, A. D. W., Febrianto, A. K., & Pramitarini, Y. (2021). Sistem prediksi permintaan darah menggunakan metode regresi linier: (studi kasus pada utd pmi kabupaten bojonegoro). Jurnal Informatika Polinema, 7(2), 85–90. https://doi.org/10.33795/JIP.V7I2.495

Suryanto, A. A., & Muqtadir, A. (2019). Penerapan metode mean absolute error (mea) dalam algoritma regresi linear untuk prediksi produksi padi. SAINTEKBU, 11(1), 78–83. https://doi.org/10.32764/SAINTEKBU.V11I1.298

Utomo, P. (2023). Permintaan meningkat, produk darah wb di semarang menipis. Rri.Co.Id. https://www.rri.co.id/daerah/224166/permintaan-meningkat-produk-darah-wb-di-semarang-menipis