PENERAPAN SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI PERSEDIAAN OBAT DI PUSAT PELAYANAN KESEHATAN HEWAN / Hety Dian Helmalia / 14167019 / Pembimbing I : Lis Utari / Pembimbing II : Irmayansyah

Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki. agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Persediaan adalah aset lancar dalam bentuk barang atau perlengkapan yang dimaksudkan untuk mendukung kegiatan operasional pemerintah, dan barang-barang yang dimaksudkan untuk dijual dan/atau diserahkan dalam rangka pelayanan kepada masyarakat. Kesalahan dalam memprediksi akan berpengaruh terhadap semua kegiatan operasional Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan. Salah satu pengaruh yang paling nyata adalah jumlah persediaan obat-obatan yang dimiliki Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan. Apabila perkiraan jumlah pendistribusian terlalu banyak dengan data yang tidak akurat maka akan terjadi penumpukan persediaan obat yang mengakibatkan obat tersebut bisa menjadi kadaluwarsa karna tidak diimbangi dengan banyaknya penggunaan dan juga dapat menambah ruang penyimpanan untuk obat yang tidak habis digunakan yang seharusnya ruang tersebut bisa dimanfaatkan untuk penyimpanan benda lainnya. Sebaliknya, apabila perkiraan jumlah data pendistribusian terlalu kecil maka Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan akan menghadapi kondisi dimana Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan kehabisan persediaan (Stock Out), akibatnya Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan tidak bisa memenuhi target pencapaian pada pelayanan kesehatan hewan yang sudah di tetapkan oleh Dinas Perikanan dan Peternakan Kabupaten Bogor karena gagal memenuhi target pelayanan kesehatan hewan di lingkup masyarakat yang menjadi wilayah kerja Pusat Pelayanan Kesehatan Hewan.Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi persediaan obat adalah dengan simulasi Monte Carlo. Penerapan simulasi Monte Carlo dapat dilakukan dengan menggunakan Variabel data pemakaian yang telah digunakan di tahun sebelumnya untuk memprediksi persediaan diperiode berikutnya. Jadi pada penelitian ini sudah dilakukan uji kelayakan pengguna dengan nilai kelayakan sebesar 85%, dan juga sudah dilakukan uji akurasi dengan menggunakan rumus confussion matrix dengan hasil akurasi 77,45%.