PENDAHULUAN
Latar Belakang Masalah
Sistem inventarisasi obat di rumah sakit tidak dapat menggunakan model penilaian berkelanjutan karena keterbatasan. Oleh karena itu, pada penelitian ini perencanaan pembelian sumber daya medis di rumah sakit akan dilakukan dengan menggunakan model penilaian berkala.
Diagram Keterkaitan Masalah
Rumusan Permasalahan
Tujuan Penelitian
Ruang Lingkup Penelitian
Metodologi Penelitian
Literatur yang diteliti berkaitan dengan teori perencanaan dan pengendalian persediaan, teori peramalan, pengetahuan instalasi farmasi rumah sakit dan sistem pengadaan obat rumah sakit. Setelah dilakukan identifikasi masalah dengan bantuan studi literatur, maka diperoleh rumusan masalah yaitu: belum optimalnya hasil perencanaan pengadaan obat di rumah sakit, terlihat dari ketersediaan obat yang hanya mencapai 80%, kurang efisiennya kegiatan pengadaan dan biaya persediaan yang tinggi.
Sistematika Penulisan
Perencanaan pembelian obat yang disusun dalam penelitian ini dapat berlaku untuk semua jenis obat. Model penilaian berkala untuk perencanaan obat di rumah sakit dapat meningkatkan jumlah obat yang terjual rata-rata sebesar 18,661%.
LANDASAN TEORI
Persediaan
Jika sewaktu-waktu aliran air masuk (supply) berbeda dengan aliran air keluar (demand), maka diperlukan tangki air (stock) untuk mengelola suplai tersebut. Jadi, apabila perusahaan dapat mencocokkan pengeluaran air masuk dengan pengeluaran air keluar, maka perusahaan dapat mengatur tingkat persediaan.
Perencanaan dan Pengendalian Persediaan
- Peramalan Permintaan
- Metode Kualitatif
- Metode Kuantitatif
- Metode Croston
- Akurasi Ramalan
- Biaya Persediaan
- Periodic Review Model
- Sistem Pengawasan Persediaan
Metode pemulusan eksponensial (juga disebut metode Brownian) merupakan evolusi dari teknik rata-rata bergerak. Alur kegiatan pembelian obat di rumah sakit P. Pengendalian jumlah persediaan dilakukan berdasarkan nilai prioritas penggunaan obat yang mengikuti hukum Pareto. Rumus yang akan digunakan adalah rumus pembelian model tinjauan berkala pada bagian pemesanan bersama untuk memudahkan pembelian beberapa jenis obat dari pemasok yang sama.
Selain itu asumsi lainnya adalah rata-rata persediaan sama dengan rata-rata jumlah obat yang terjual dalam satuan waktu yang sama. Di rumah sakit yang diteliti, jenis obat yang berasal dari pemasok yang sama bervariasi antara 1 hingga 10 obat. Ke-30 jenis obat yang diteliti memberikan hasil prediksi terbaik dari berbagai parameter dan metode.
Untuk melihat perbandingannya, dilakukan perhitungan prediksi dengan Minitab 14 untuk jenis obat dimana prediksi terbaik berasal dari metode single exponential smoothing.
PENGUMPULAN DATA
Profil Perusahaan
- Sejarah
- Layanan yang Tersedia
Awalnya rumah sakit ini bernama Rumah Sakit Ratu Emma yang didirikan pada tanggal 12 Januari 1898 oleh Ny. RS PGI Cikini memberikan pelayanan kesehatan yang lengkap dan unggul dengan tenaga medis dan keperawatan yang berpengalaman dan berkualitas. Pelayanan yang tersedia adalah : pelayanan gawat darurat, unit rawat jalan dan unit rawat inap.
Klinik rawat jalan terdiri atas klinik penyakit dalam (hipertensi ginjal, hematologi, reumatologi, endokrin, gastro, hepatologi, infeksi/tropis dan jantung), klinik paru, obstetri dan ginekologi, mata, neurologi, pediatri, penyakit kulit, gigi, telinga -Tenggorokan Hidung ( THT), psikiater, penyakit tulang, rehabilitasi, gizi dan klinik bedah dengan dokter spesialis bedah berpengalaman, juga dilengkapi dengan layanan one day care. Bagian rawat inap berkapasitas 341 tempat tidur yang terdiri dari ruang super VIP, kelas VIP, kelas semi VIP, kelas 1, kelas 2, dan kelas 3. Terdapat juga fasilitas perawatan intensif (ICU dan ICCU), instalasi perawatan intensif untuk anak ( departemen ICU anak), instalasi perawatan bayi, juga dilengkapi dengan ruang operasi.
Pelayanan lainnya juga tersedia seperti pelayanan pemakaman dan rumah duka, pelayanan spiritual dan pelayanan sosial medis.
Sistem Pengadaan Obat-obatan di RS PGI Cikini
Namun pencatatan jumlah obat yang masuk ke tempat penyimpanan tidak terekam dengan baik pada perangkat lunak. Bahkan, aplikasi “Tagihan Apotek” bisa digunakan sebagai alat untuk mengetahui jumlah obat yang masuk ke penyimpanan. Namun pencatatan jumlah penyimpanannya belum tercatat dengan baik dan masih menggunakan cara manual melalui kartu yang dapat digunakan sebagai alat penyimpanan sewaktu-waktu, namun hal tersebut belum dilakukan.
Data Penelitian
- Nilai Pemakaian Obat dan Kelompok Pemasok
- Permintaan
- Biaya dan Lead Time
- Service Level
Pada penelitian ini tercatat terdapat 3379 jenis obat yang dikelola oleh instalasi farmasi, sehingga jumlah baris untuk menampung data obat sebanyak 3379 baris. Masukkan kode obat pada sel D1” sampai pada langkah “Klik Hitung Prakiraan” untuk semua jenis obat dari. Terlihat pada Gambar 4.13 bahwa dari 25 jenis obat yang tidak di satukan, dipilih moving average yang terbaik metode sebanyak 14 kali, dengan rincian masing-masing 3 kali untuk nilai r = 4 minggu dan r = 6 minggu serta 4 kali untuk nilai r = 8 minggu dan r = 10 minggu.
Perencana pengadaan hanya perlu menghitung persediaan beberapa jenis obat pada interval yang diperoleh dari hasil perhitungan model tinjauan berkala. Jalur kritis proses perhitungannya adalah proses peramalan permintaan yang memakan waktu 60 detik untuk setiap jenis obat. Dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.7 terlihat bahwa 10 dari 11 hasil interval waktu pembelian 30 jenis obat bukan kelipatan 7 hari.
Nilai tingkat pelayanan yang diperoleh masing-masing jenis obat lebih tinggi dibandingkan tingkat pelayanan saat ini yaitu sebesar 80%.
PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS
Usulan Perencanaan Pengadaan Obat-obatan
Setelah mempelajari berbagai literatur sebagaimana diuraikan dalam Landasan Teori, maka dapat diambil beberapa hal yang merupakan hasil yang diperlukan dalam perencanaan pengadaan obat rumah sakit, yaitu: keputusan tentang jumlah obat yang dibutuhkan dan apa yang akan dibeli (pengadaan), keputusan tentang kapan pengadaan yang akan dilakukan, serta cara memantau inventaris. Keputusan mengenai kuantitas yang dibutuhkan dapat diperoleh melalui proses peramalan permintaan, dan keputusan mengenai waktu pengadaan serta cara pengendalian persediaan dapat diperoleh melalui perhitungan dengan menggunakan model tinjauan berkala. Model tinjauan berkala dipilih dalam penelitian ini karena model tinjauan berkelanjutan belum dapat diterapkan pada rumah sakit yang mengelola banyak jenis obat, sedangkan teknologi sistem informasi komputer dan perangkat lunak rumah sakit yang seharusnya mampu mengotomatisasi pengambilan keputusan belum beroperasi secara maksimal.
Kegiatan operasional pengadaan obat dengan model review berkala juga lebih efisien, karena intensitas pemantauan persediaan dapat dikurangi sesuai hasil perhitungan. Urutan proses dalam usulan perencanaan pengadaan obat dapat dilihat pada Gambar 4.1 sampai dengan Gambar 4.3. Ketiga alur di atas diintegrasikan ke dalam sebuah aplikasi yang bertujuan untuk mempermudah perhitungan perencanaan pembelian obat di rumah sakit.
Microsoft Excel dengan Visual Basic Application (VBA) merupakan perangkat lunak yang dipilih untuk membuat tools karena memiliki beberapa keunggulan yang akan dijelaskan lebih lanjut pada sub bab 4.3.
Pengolahan Data
- Peramalan
- Pengolahan Data dan Hasil Periodic Review Model
- Komponen Biaya, Lead Time, dan Probabilitas Tidak Stockout44
Langkah pertama adalah menghitung rata-rata historis permintaan (d) dan standar deviasi (sd) untuk melihat variabilitas permintaan. Menurut pernyataan dalam Landasan Teori, jika simpangan baku lebih besar atau sama dengan rata-rata historis permintaan, maka permintaan tersebut disebut flat1. Langkah ini merupakan langkah awal yang harus dilakukan karena pada umumnya sifat permintaan pada RS mempunyai karakteristik datar dan tidak dapat diprediksi dengan metode kuantitatif konvensional seperti moving average atau single exponential smoothing.
Sebagai perbandingan, metode moving average juga dipilih untuk peramalan permintaan obat karena saat ini proses peramalan yang diterapkan di rumah sakit didasarkan pada moving average dengan periode musiman 4 minggu/1 bulan. Hasil ramalan ini digunakan dalam jangka pendek karena hasil ramalan tersebut merupakan perkiraan rata-rata permintaan di masa yang akan datang. Untuk permintaan non-flat, metode yang paling umum dipilih adalah metode moving average dengan periode musiman 8 minggu/2 bulan dan 10 minggu/2 bulan 2 minggu.
Pada kolom T pada Tabel 4.7 diperoleh jarak waktu antar tender yang berbeda, mulai dari jarak terdekat yaitu 2 hari untuk Supplier 2, hingga jarak terjauh yaitu 64 hari untuk Supplier 11.
Pemrograman Aplikasi Pengadaan
- Master File
- Aplikasi Pengadaan
- Langkah-langkah Penggunaan
File ini berisi perhitungan untuk memperoleh data tentang kapan dan berapa banyak obat yang harus dibeli, mulai dari menghitung peramalan permintaan hingga menghitung berapa banyak obat yang harus dibeli. Data dari perhitungan ini dimasukkan langsung oleh pengguna (untuk memperbarui data permintaan aktual dan jumlah persediaan saat ini) dan mengambil data dari file "File Induk" (untuk data biaya dan kemungkinan kehabisan stok). Karena satu file digunakan untuk satu supplier, maka akan banyak replikasi file “Aplikasi Pengadaan” dalam penggunaannya.
Diasumsikan satu jenis obat hanya berasal dari satu pemasok, namun satu pemasok dapat memasok maksimal 10 jenis obat. Sheet 'T, SS, M' memudahkan penghitungan T, SS dan M karena seluruh data terkait jenis obat otomatis ditarik dari sheet 'Obat 1' ke sheet 'Obat 10' dan file "Master File". Secara umum kegiatan penggunaan dibedakan menjadi dua, yaitu kegiatan waktu persiapan dan kegiatan perencanaan pembelian obat.
Aktivitas pertama dilakukan pada folder “Master File”, sedangkan aktivitas kedua dilakukan pada folder “Aplikasi Pengadaan”.
Analisis
- Analisis Peramalan Permintaan
- Analisis Hasil Periodic Review Model
- Analisis Program Perencanaan Pengadaan
Hal ini cenderung menyebabkan perencana pengadaan obat menaikkan atau menurunkan perkiraan untuk memperkirakan variasi permintaan aktual dalam beberapa periode terakhir. Namun dari hasil perbandingan frekuensi nilai yang dipilih, dapat disimpulkan bahwa variasi obat yang tinggi sebenarnya tidak perlu diberi perhatian atau bobot khusus. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa selama ini rumah sakit telah menggunakan metode yang tepat yaitu moving average, namun perlu adanya pertimbangan dalam memilih parameter yang tepat karena periode musiman suatu obat tidak selalu sama dengan obat lainnya.
Hal ini menunjukkan bahwa bobot data permintaan aktual seharusnya lebih kecil dibandingkan perkiraan permintaan total. Jumlah obat yang akan dibeli dapat diperoleh secara langsung dengan mencari selisih antara jumlah stok maksimum (M) dengan jumlah stok saat ini. Pada penelitian yang akan datang sebaiknya dipilih jenis obat yang menunjukkan tren peningkatan/penurunan, fluktuasi musiman dan/atau fluktuasi siklus dan meramalkannya dengan metode yang sesuai seperti metode ARIMA atau metode Winter, sehingga diperoleh hasil model tersebut. dapat digunakan secara lebih luas untuk semua karakteristik obat.
Bagi penelitian selanjutnya akan lebih bermanfaat jika menambahkan variabel batasan volume penyimpanan dan alokasi ruang penyimpanan untuk masing-masing jenis obat.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan pengolahan data dan analisis perencanaan pengadaan obat di fasilitas farmasi rumah sakit dengan menggunakan model periodik review, diperoleh kesimpulan bahwa telah diperoleh rencana pengadaan yang meningkatkan ketersediaan obat dan membuat kegiatan perencanaan pengadaan menjadi lebih efisien, yaitu dengan kerjasama bersama. peninjauan berkala. model peringkat. ) yang dilengkapi dengan metode peramalan single exponential smoothing dan moving average (untuk permintaan non-lumpy) dan metode Croston (untuk permintaan kental) yang diterapkan dengan bantuan Microsoft Excel dengan bahasa pemrograman VBA. Jika dikonversikan menjadi pendapatan tambahan jika tingkat layanan tercapai, model ini dapat meningkatkan pendapatan dari Rp tahun lalu menjadi Rp tahun-ke-tahun atau hingga 19,02%. Pada penelitian ini kesalahan peramalan terkecil untuk permintaan bergelombang paling sering diperoleh pada parameter a = 0,1 (dari 5 jenis obat bergelombang, parameter ini dipilih sebanyak 3 kali).
Kesalahan peramalan terkecil untuk permintaan yang tidak kental biasanya diperoleh dari metode moving average dengan parameter r = 8 minggu dan r = 10 minggu.
Saran
Beberapa metode kausal juga dapat digunakan untuk penelitian lebih lanjut, seperti metode jaringan saraf tiruan dan modifikasinya, yang terbukti lebih baik dibandingkan metode peramalan lump-sum Croston. Namun perlu diperhatikan bahwa pemilihan metode kausal ini memerlukan data historis dalam jangka waktu yang besar, agar hasil prediksinya lebih akurat. Ciri-ciri permintaan seluruh sampel obat pada penelitian ini adalah terdapat variasi kuantitas, namun tidak ada kecenderungan kenaikan/penurunan, fluktuasi musiman dan fluktuasi siklis.
Variabel yang termasuk dalam model tinjauan berkala adalah komponen biaya, perkiraan permintaan, dan kesalahan standar perkiraan dan waktu tunggu.
