PERAMALAN PERSEDIAAN DARAH JENIS WHOLE BLOOD (WB) DI PMI KOTA SURABAYA DENGAN NEURAL NETWORK
Keywords:
Palang Merah Indonesia, Peramalan, Whole Blood, Neural NetworkAbstract
Palang Merah Indonesia (PMI) adalah lembaga yang mendistriubusikan persedian darah. Pentingnya fungsi darah tersebut, maka PMI harus menjaga kestabilan stock darah. Hal tersebut dilakukan untuk menjamin ketersediaan darah, akan tetapi permasalahan yang dihadapi oleh pihak PMI yaitu adanya kelebihan darah yang mengakibatkan terjadinya pembuangan darah. Untuk meminimalkan kejadian tersebut maka dibutuhkan sebuah peramalan kebutuhan darah. Data permintaan darah dinormalisasikam terlebih dahulu dan selanjutnya dilakukan proses peramalan menggunakan metode Neural Network Backpropagation. Pada setiap jenis darah peramalan terbaik didapatkan pada epoch yang berbeda-beda. Pada jenis darah WB peramalan terbaik terjadi pada epoch 3000 dengan function Y = 1176,93 – 18,3264x + 0,142822 . dan dengan error 0,044016.
Downloads
References
Jutanto, Agung Tri, 2017. Donor Darah di Bulan Puasa. Surabaya, Surya.
Herlambang, T., 2017, “Design of a Navigation and Guidance System of Missile with Trajectory Estimation Using Ensemble Kalman Filter Square Root (EnKF-SR). International Conference on Computer Applications and Information Processing Technology (CAIPT)-IEEE, Bali Indonesia 8-10 Augsut 2017.
Herlambang, T., Djatmiko E.B and Nurhadi H., 2015, “Navigation and Guidance Control System of AUV with Trajectory Estimation of Linear Modelling”, Proc. of International Conference on Advance Mechatronics, Intelligent Manufactre, and Industrial Automation, IEEE , ICAMIMIA 2015, Surabaya, Indonesia, pp. 184-187, Oct 15 – 17
Ermayanti, E., Aprilini, E., Nurhadi H, and Herlambang T, 2015, “Estimate and Control Position Autonomous Underwater Vehicle Based on Determined Trajectory using Fuzzy Kalman Filter Method”, International Conference on Advance Mechatronics, Intelligent Manufactre, and Industrial Automation (ICAMIMIA)-IEEE Surabaya Indonesia, 15 – 16 Oktober 2015.
Herlambang, T., 2017. “Estimasi Posisi Magnetic Levitation Ball Menggunakan Metode Akar Kuadrat Ensemble Kalman Filter (AK-EnKF)”, Rekayasa, Energi, Manufaktur Jurnal, Vol 2, No 1, 2017, ISSN: 2528-3723
Fidita, D.F., Puspandam, K. and Herlambang, T., 2017. “Stock Price Estimation Using Ensemble Kalman Filter Square Root Methods”, The First Internatonal Conference on Combinatorics, Graph Teory and Network Topology, University of Jember-Indonesia, 25-26 Nov 2017, Journal of Physics: Conf. Series 1008 (2018) 012026
Puspandam, K., Fidita, D.F dan Herlambang, T., 2017, “Estimasi Harga Saham PT. ABC dengan Algoritman Kalman Filter”, Zeta-Math Journal, Vol 3 No 2 November 2017. ISSN: 2459-9948.
Devi, A.K., and Herlambang, T, 2018, “Peramalan Kebutuhan Darah Jenis Packet Red Cells (PRC) di PMI Kota Surabaya dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik’, Zeta-Math Journal, Vol 4 No 1 Mei 2017. ISSN: 2459-9948.
Sutojo, T. dan, Edy Mulyanto , Vincent Suhartono, 2010. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Penulis yang mempublikasikan jurnalnya di MathVision harus setuju dengan:
- Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak jurnal untuk publikasi pertama dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
- Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (mis., Dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan
