perencanaan pengadaan obat-obatan dalam instalasi farmasi rumah sakit...

PERENCANAAN PENGADAAN OBAT-OBATAN DALAM INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT

DENGAN PERIODIC REVIEW MODEL

SKRIPSI

ASA V. R.0606076974

UNIVERSITAS INDONESIAFAKULTAS TEKNIK

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRIDEPOK

JUNI 2010

Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010

PERENCANAAN PENGADAAN OBAT-OBATAN DALAM INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT

DENGAN PERIODIC REVIEW MODEL

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

ASA V. R.0606076974

UNIVERSITAS INDONESIAFAKULTAS TEKNIK

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRIDEPOK

JUNI 2010


iii

HALAMAN PENGESAHAN

Skripsi ini diajukan oleh :Nama : Asa V. R.NPM : 0606076974Program Studi : Teknik IndustriJudul Skripsi : Perencanaan Pengadaan Obat-obatan dalam

Instalasi Farmasi Rumah Sakit dengan Periodic Review Model

Telah berhasil dipertahankan di hadapan Dewan Penguji dan diterima sebagai bagian persyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik pada Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia.

DEWAN PENGUJI

Pembimbing : Ir. Amar Rachman, MEIM ( )

Penguji : Ir. Yadrifil, MSc ( )

Penguji : Arian Dhini,ST., MT. ( )

Penguji : Armand Omar Moeis, ST., MSc ( )

Ditetapkan di : DepokTanggal : 30 Juni 2010


iv

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji syukur kepada Tuhan Yesus Kristus atas segala kasih setia dan

berkat-Nya sehingga skripsi ini dapat selesai dengan baik. Penulisan skripsi ini

dilakukan dalam rangka melengkapi persyaratan untuk menyelesaikan Program

Pendidikan Sarjana Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Indonesia.

Tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, skripsi ini tidak akan

terwujud. Oleh karena itu, pada kesempatan ini, rasa terima kasih diucapkan

kepada:

(1) Bapak Ir. Amar Rachman, MEIM, selaku dosen pembimbing skripsi, untuk

segala bimbingan, pengajaran, kesabaran, serta kepeduliannya yang sangat

dirasakan sehingga setiap rintangan dalam pengerjaan skripsi ini dapat dilalui

dengan baik

(2) Bapak Akhmad Hidayatno, ST, MBT., Bapak Farizal, Ph.D., Ibu Isti

Surjandari, PhD, Bapak Komarudin, ST, MEng., dan Bapak Ir. Yadrifil,

M.Sc., atas segala kritik dan saran yang membangun pada kesempatan

pertemuan di seminar 1 dan seminar 2

(3) Bu Har, Mbak Ana, Mbak Willy, Pak Mursyid, Mas Iwan, dan seluruh

karyawan Departemen Teknik Industri atas bantuannya untuk urusan

administrasi skripsi dan kelulusan

(4) Anindya, Bapak Mulyo Prihantono, Bapak Stefanus Lukas, Ibu Ruslina, dan

Ibu Eli yang telah memberikan kesempatan untuk meneliti di rumah sakit

(RS PGI Cikini)

(5) Ibu Henny, Ibu Theresia, Ibu Tuty, Ibu Debby, dan Mas Anta yang telah

membantu dalam pengambilan data dan pemahaman tentang sistem

pengadaan di rumah sakit

(6) Orang tua, Bapak Tatag dan Ibu Retno Indrawanti, atas segala doa, dukungan

materi, semangat, dan tempat bertukar pikiran yang sangat baik

(7) Evi Ferawaty, Dira Ballerina, Leonardo, Nicholas, Rizki Amalia, Tuty

Arsyida, dan Yanti Sianipar, sebagai rekan-rekan satu bimbingan, atas segala

bantuan dan kesediaan berbagi suka dan duka dalam menyelesaikan skripsi


v

(8) Amalia O. Paera, Billy, Christie T. H. L. Gaol, Dinar Sukmaningati, Ismi

Mey Gunanti, Mona Ariesta, Monica N. Romadhona, Norman E. S., Rainy

Nafitri Naland, dan Suryaningsih, atas segala dukungan semangat dan teman

bertukar pikiran yang luar biasa.

Akhirnya, sangat diharapkan agar skripsi ini bisa memberikan inspirasi

dan manfaat bagi semua pihak yang membacanya dan bagi pengembangan ilmu

pengetahuan.

Depok, 23 Juni 2010

Penulis


viiUniversitas Indonesia

ABSTRAK

Nama : Asa V. R.Program Studi : Teknik IndustriJudul : Perencanaan Pengadaan Obat-obatan dalam Instalasi Farmasi

Rumah Sakit dengan Periodic Review Model

Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh perencanaan pengadaan obat-obatan, sehingga dapat menjamin ketersediaan obat-obatan dan mengefisienkan aktivitas pengadaan obat-obatan di rumah sakit. Perencanaan pengadaan dibuat berdasarkan Periodic Review Model dengan metode peramalan permintaan untuk karakter permintaan tidak lumpy dan lumpy. Keterbatasan sumber daya manusia serta banyaknya jenis obat mengakibatkan pengadaan pada rantai suplai rumah sakit lebih tepat dilakukan pada periode tetap yang dapat dihasilkan dari Periodic Review Model. Hasil dari penelitian ini adalah jarak waktu antar pengadaan, persediaan pengaman, serta tingkat persediaan maksimum. Dari 30 sampel obat yang diteliti, diperoleh kenaikan service level dari 80% menjadi 98.661% dan dapat menambah keuntungan penjualan sebanyak 19.02%.

Kata kunci:Pengadaan, Periodic Review Model, Peramalan Permintaan, Service Level

ABSTRACT

Name : Asa V. R.Study Program : Industrial EngineeringTitle : Drugs Procurement Planning at Hospital Pharmaceutical

Installation using Periodic Review Model

The aim of this research is to obtain drugs procurement planning, in order to assure product avalibility and make efficient drugs procurement activity in hospital. Procurement planning is based on Periodic Review Model with demandforecasting for non-lumpy demand and lumpy demand. Limitation of human resources and huge amount of drug types causing fixed period procurement more appropriate for hospital supply chain, which can be obtained from periodic review model. Output from this research are review period, safety stock, and maximum order level. From 30 samples of drugs, output from this research can increase service level from 80% to 98.661% and can increase 19.02% profit.

Key words:Procurement, Periodic Review Model, Demand Forecasting, Service Level


viii Universitas Indonesia

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ............................................................................................ i HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................. ii HALAMAN PENGESAHAN ............................................................................. iii UCAPAN TERIMA KASIH ............................................................................... iv HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH

UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ............................................................ vi ABSTRAK ........................................................................................................ vii DAFTAR ISI .................................................................................................... viii DAFTAR TABEL ............................................................................................... x DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xi 1. PENDAHULUAN ........................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang Masalah ............................................................................ 1 1.2 Diagram Keterkaitan Masalah .................................................................... 4 1.3 Rumusan Permasalahan ............................................................................. 4 1.4 Tujuan Penelitian ....................................................................................... 5 1.5 Ruang Lingkup Penelitian .......................................................................... 5 1.6 Metodologi Penelitian ................................................................................ 5 1.7 Sistematika Penulisan ................................................................................ 8

2. LANDASAN TEORI ..................................................................................... 10 2.1 Persediaan ............................................................................................... 10 2.2 Perencanaan dan Pengendalian Persediaan ............................................... 12 2.2.1 Peramalan Permintaan ..................................................................... 12 2.2.1.1 Metode Kualitatif ................................................................ 14 2.2.1.2 Metode Kuantitatif .............................................................. 15 2.2.1.3 Metode Croston ................................................................... 18 2.2.1.4 Akurasi Ramalan ................................................................. 18 2.2.2 Biaya Persediaan ............................................................................. 19 2.2.3 Periodic Review Model ................................................................... 21 2.2.4 Sistem Pengawasan Persediaan ....................................................... 24

3. PENGUMPULAN DATA .............................................................................. 27 3.1 Profil Perusahaan ..................................................................................... 27 3.1.1 Sejarah ............................................................................................ 27 3.1.2 Layanan yang Tersedia.................................................................... 27 3.2 Sistem Pengadaan Obat-obatan di RS PGI Cikini ..................................... 28 3.3 Data Penelitian ........................................................................................ 30 3.3.1 Nilai Pemakaian Obat dan Kelompok Pemasok ............................... 30 3.3.2 Permintaan ...................................................................................... 30 3.3.3 Biaya dan Lead Time ...................................................................... 33 3.3.4 Service Level .................................................................................. 34

4. PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS ..................................................... 36 4.1 Usulan Perencanaan Pengadaan Obat-obatan ........................................... 36


ix Universitas Indonesia

4.2 Pengolahan Data ...................................................................................... 38 4.2.1 Peramalan ....................................................................................... 39 4.2.2 Pengolahan Data dan Hasil Periodic Review Model ........................ 43 4.2.2.1 Komponen Biaya, Lead Time, dan Probabilitas Tidak Stockout44 4.2.2.2 Pengolahan data dengan Periodic Review Model ................. 46 4.3 Pemrograman Aplikasi Pengadaan ........................................................... 48 4.3.1 Master File ...................................................................................... 49 4.3.2 Aplikasi Pengadaan ......................................................................... 52 4.3.3 Langkah-langkah Penggunaan ......................................................... 55 4.4 Analisis ................................................................................................... 56 4.4.1 Analisis Peramalan Permintaan ....................................................... 56 4.4.2 Analisis Hasil Periodic Review Model ............................................ 59 4.4.3 Analisis Program Perencanaan Pengadaan ....................................... 61

5. KESIMPULAN DAN SARAN ...................................................................... 63 5.1 Kesimpulan ............................................................................................. 63 5.2 Saran ....................................................................................................... 63

DAFTAR REFERENSI ..................................................................................... 65


xUniversitas Indonesia

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Contoh Persediaan ............................................................................. 10Tabel 2.2. Nilai Safety Factor............................................................................. 24Tabel 3.1. Daftar Sampel Obat ........................................................................... 31Tabel 3.2. Pengelompokan Sampel Obat berdasarkan Pemasok........................ 32Tabel 3.3. Data Rata-rata Permintaan dan Standar Deviasi ............................... 33Tabel 3.4. Data Biaya Pengadaan....................................................................... 33Tabel 3.5. Data Biaya Persediaan....................................................................... 34Tabel 4.1. Hasil Penentuan Permintaan Lumpy dan Tidak Lumpy ................... 40Tabel 4.2. Parameter Kontrol dan Asumsi Ramalan Periode Pertama............... 42Tabel 4.3. Hasil Ramalan untuk Minggu I Januari 2010.................................... 43Tabel 4.4. Proses dan Hasil Pengolahan Common Cost..................................... 44Tabel 4.5. Proses dan Hasil Pengolahan Procurement Cost ............................... 44Tabel 4.6. Hasil Pengolahan Biaya Persediaan .................................................. 45Tabel 4.7. Pengolahan dan Hasil Jarak Waktu antar Pengadaan (T), Persediaan

Pengaman (SS), dan Tingkat Persediaan Maksimum (M) – Minggu I Januari 2010....................................................................................... 47

Tabel 4.8. Service Level yang akan Didapat dari Periodic Review Model........ 48Tabel 4.9. Keuntungan Tambahan Per Tahun .................................................... 61Tabel 4.10. Perbandingan Standard Error of Forecast antara Hasil Perhitungan

Aplikasi Pengadaan dengan Hasil Perhitungan Perangkat Lunak Minitab 14 ......................................................................................... 62


xiUniversitas Indonesia

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1. Diagram Keterkaitan Masalah ........................................................ 4Gambar 1.2. Diagram Alir Metodologi Penelitian .............................................. 6Gambar 2.1. Persediaan sebagai Kompensasi Perbedaan Intensitas Suplai dan

Permintaan .................................................................................... 11Gambar 2.2. Pola Permintaan Tidak Reguler/Lumpy........................................ 13Gambar 2.3. Klasifikasi Metode Peramalan ...................................................... 14Gambar 2.4. Hubungan Biaya Persediaan dengan Jumlah Barang yang Dibeli 21Gambar 2.5. Pendekatan Periodic Review dengan Permintaan Probalistik dan

Lead Time ..................................................................................... 22Gambar 2.6. Contoh Grafik Hukum Pareto ....................................................... 26Gambar 3.1. Alur Aktivitas Pengadaan Obat-obatan di RS PGI Cikini ............ 29Gambar 4.1. Alur Peramalan Permintaan .......................................................... 36Gambar 4.2. Alur Perhitungan Periodic Review Model .................................... 37Gambar 4.3. Alur Teknis Perencanaan Pengadaan Obat-obatan ....................... 38Gambar 4.4. Tampilan Master File – Biaya Persediaan .................................... 51Gambar 4.5. Tampilan Master File – Biaya Pengadaan .................................... 52Gambar 4.6. Tampilan Sheet ‘Obat 3’ pada file “Aplikasi Pengadaan”............ 53Gambar 4.8. Tampilan Sheet ‘Plan’ pada file “Aplikasi Pengadaan” ............... 54Gambar 4.7. Tampilan Sheet ‘T, SS, M’ pada file “Aplikasi Pengadaan” ........ 54Gambar 4.9. Aktivitas Setup.............................................................................. 55Gambar 4.10. Aktivitas Perencanaan Pengadaan ................................................ 56Gambar 4.11. Frekuensi a dan r Terbaik............................................................ 57


1Universitas Indonesia

BAB 1PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Jumlah rumah sakit (RS) pemerintah pada tahun 1998 adalah 589 RS,

sedangkan RS swasta sebanyak 491 RS. Pada tahun 2008, jumlah RS swasta

meningkat menjadi 653 RS dan RS pemerintah sebanyak 667 RS. Pertumbuhan

jumlah RS swasta lebih besar, yaitu 2,91 persen rata-rata per tahun dibandingkan

RS pemerintah, yaitu 1,25 persen rata-rata per tahun1. Peningkatan jumlah RS ini

memicu terjadinya persaingan yang semakin ketat untuk menunjukkan performa

pelayanan yang baik sehingga mendapatkan loyalitas dari pasien.

Performa pelayanan di RS sangat bergantung kepada manajemen RS

tersebut. Salah satu komponen krusial dari manajemen RS adalah instalasi farmasi

rumah sakit (IFRS). Menurut keputusan Menteri Kesehatan, tugas-tugas IFRS

adalah: melangsungkan pelayanan farmasi yang optimal, menyelenggarakan

kegiatan pelayanan farmasi profesional berdasarkan prosedur kefarmasian dan

kode etik profesi, melaksanakan komunikasi, informasi dan Edukasi (KIE),

memberi pelayanan bermutu melalui analisis dan evaluasi untuk meningkatkan

mutu pelayanan farmasi, melakukan pengawasan berdasarkan aturan-aturan yang

berlaku, menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan di bidang farmasi,

mengadakan penelitian dan pengembangan di bidang farmasi, dan memfasilitasi

serta mendorong tersusunnya standar pengobatan dan formularium RS. Dari

penjabaran di atas, dapat disimpulkan bahwa fungsinya secara umum adalah

mengelola perbekalan farmasi dan pelayanan kefarmasian dalam penggunaan obat

dan alat kesehatan2. Yusmainita (2005) dalam karyanya Pemberdayaan Instalasi

Farmasi Rumah Sakit Bagian I menyatakan bahwa pelayanan IFRS adalah

pelayanan penunjang RS yang menjadi sumber pendapatan terbesar karena 90%

pelayanan kesehatan di RS menggunakan perbekalan farmasi (obat-obatan, bahan

kimia, bahan radiologi, bahan alat kesehatan habis, alat kedokteran, dan gas

1 Elok Dyah Messwati (3 Juni 2009). RS dalam bentuk PT terus bertambah.http://kesehatan.kompas.com/read/2009/06/03/20524345/rs.dalam.bentuk.pt.terus.bertambah.2 Mahfudz, S.Far., Apt. (23 Mei 2009). Pelayanan farmasi di rumah sakit. http://cetak.bangkapos.com/opini/read/436/Pelayanan+Farmasi+di+Rumah+Sakit+.html.


2

Universitas Indonesia

medik), dan 50% dari seluruh pemasukan RS berasal dari pengelolaan perbekalan

farmasi (Susi Suciati & Wiku B. B. Adisasmito, 2006, h.19).

Aspek paling penting dari pelayanan farmasi adalah pengelolaan obat-

obatan karena tidak hanya berdampak kepada biaya atau keuntungan semata,

tetapi juga berdampak kepada sumber daya manusia yang mengelolanya dan

pasien yang mengonsumsinya. Smith Daniels (2006) dalam Supply Chains

Critical to Well-Being of Healthcare Systems Knowledge menyatakan bahwa

walaupun RS adalah industri jasa yang berfokus kepada pelayanan terhadap

konsumen, optimalitas sudah selayaknya dilakukan pada fungsi-fungsi krusial

seperti pengendalian persediaan dan pengadaan obat-obatan karena setiap

keputusan menentukan hidup mati pasien (Woosley, 2009).

Salah satu kendala yang dihadapi dalam aktivitas pengadaaan persediaan

obat-obatan di RS yang diteliti adalah banyaknya jenis obat-obatan dengan variasi

permintaan yang besar sehingga cenderung tidak mudah diprediksi. Selain itu, ada

pula beberapa jenis obat yang masuk ke dalam kategori permintaan lumpy

(permintaan rendah dan ketidakpastian tentang kapan dan berapa jumlah

permintaan sangat tinggi). Biasanya, prediksi permintaan untuk semua jenis obat

didasarkan pada rata-rata penjualan aktual satu bulan terakhir saja, padahal variasi

permintaan cukup besar dan berbeda-beda polanya. Hal ini mengakibatkan

seringkali prediksi salah. Kesalahan prediksi seringkali membuat rencana

pengadaan tidak tepat sehingga persediaan menumpuk saat tidak dibutuhkan.

Selain itu, perencanaan pengadaan persediaan (jumlah stok, jumlah pesanan, dan

waktu pemesanan) selama ini hanya didasari oleh kebiasaan dan intuisi di

lapangan, belum memiliki dasar-dasar pengambilan keputusan yang

memperhatikan kendala-kendala yang dihadapi. Kesalahan prediksi dan

perencanaan pengadaan saat ini mengakibatkan persentase ketersediaan obat

untuk memenuhi permintaan pasien saat ini hanya 80%. Selain itu, jenis obat yang

dikelola sangat banyak sedangkan sumber daya manusia sangat terbatas sehingga

aktivitas perencanaan pengadaan tidak efisien. Perhitungan yang teoritis dan

adaptif diperlukan untuk menjamin ketersediaan obat dalam jumlah dan waktu

yang tepat seta mengefisienkan kerja sumber daya manusia dalam pengontrolan


3


persediaan. Oleh karena itulah, penelitian ini dibuat untuk memperoleh

perencanaan pengadaan obat-obatan yang optimal di RS.

Dua faktor penting dalam solusi model persediaan adalah akurasi prediksi

permintaan berdasarkan karakter permintaan historis dan pemilihan model yang

sesuai dengan kondisi nyata alur suplai dan permintaan. Perlu diperhatikan bahwa

peramalan permintaan dengan karakter lumpy tidak dapat dilakukan dengan

metode permintaan reguler yang umumnya dipakai pada permintaan yang tidak

lumpy. Karena itulah, pada penelitian ini peramalan permintaan yang lumpy akan

dilakukan dengan metode Croston. Karakter permintaan jenis obat lainnya akan

memakai metode pemulusan eksponensial tunggal dan rata-rata bergerak.

Faktor kedua adalah pemilihan model pengadaan persediaan. Model

pengadaan persediaan terbagi menjadi periodic review dan continuous review3.

Sistem persediaan obat-obatan di RS tidak dapat memakai continuous review

model karena keterbatasan-keterbatasan. Batasan pertama adalah model ini

memungkinkan terjadinya pemesanan setiap barang yang pada waktu yang

berbeda-beda, padahal barang-barang yang berasal dari pemasok yang sama atau

yang akan masuk ke dalam lini produksi yang sama dapat dipesan bersamaan

untuk mengefisiensikan aktivitas pengadaan. Selain itu, model ini memerlukan

pengawasan yang terus-menerus. Dalam sebuah disertasi mengenai rantai suplai

rumah sakit (Woosley, 2009), dinyatakan bahwa periodic replenishment model

lebih tepat untuk sistem persediaan obat-obatan di rumah sakit karena pengadaan

lebih mudah dilakukan pada periode yang tetap dan kuantitas yang optimal

berdasarkan perhitungan kuantitas pemesanan ekonomis.

Karena beberapa alasan di atas, perencanaan pengadaan persediaan obat-

obatan di RS pada penelitian ini akan dilakukan dengan periodic review model.

Hasil dari model ini adalah jarak waktu antar pengadaan (T), persediaan

pengaman (SS) dan tingkat pemesanan maksimum (M) yang akan memudahkan

aktivitas pengadaan dan menjamin ketersediaan obat-obatan.

3 Taha, Hamdy A. (2003). Operations research: an introduction (7th ed.). New Jersey: Prentice Hall. hal 429-430


4


1.2 Diagram Keterkaitan Masalah

Latar belakang masalah di atas ditransformasikan menjadi diagram

keterkaitan masalah yang dapat menampilkan permasalahan secara visual dan

sistematis. Diagram keterkaitan masalah penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar

1.1.

Gambar 1.1. Diagram Keterkaitan Masalah

1.3 Rumusan Permasalahan

Berdasarkan diagram keterkaitan masalah pada subbab

sebelumnya, didapatkan bahwa permasalahan yang menjadi fokus penelitian

adalah tidak optimalnya hasil perencanaan pengadaan obat-obatan di RS, terlihat


5


dari tingkat ketersediaan obat rendah dan tidak efisiennya aktivitas pengadaan

obat-obatan.

1.4 Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang yang telah divisualisasikan dalam diagram

keterkaitan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh

perencanaan pengadaan obatan-obatan dengan periodic review model untuk

menjamin ketersediaan obat dan mengefisienkan rangkaian aktivitas pengadaan

obat-obatan.

1.5 Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini adalah:

1. Penelitian dilakukan pada bidang Farmasi suatu RS swasta di Jakarta

2. Jenis obat-obatan yang menjadi objek penelitian adalah obat-obatan yang

menjadi suplai unit rawat inap dan rawat jalan

3. Data yang akan digunakan adalah data historis dari minggu pertama bulan

Januari 2009-minggu terakhir bulan Desember 2009

4. Berdasarkan wawancara dengan karyawan bagian pelayanan obat,

diketahui bahwa service level yang telah dicapai oleh RS saat ini adalah

80%

5. Sampel obat yang diteliti diambil dari setiap kelompok obat yang

diklasifikasikan berdasarkan Hukum Pareto

6. Hasil dari penelitian ini adalah model perencanaan pengadaan obat di RS

yang terdiri dari peramalan permintaan terbaik dengan akurasi terbaik,

jarak waktu antar pengadaan (T), persediaan pengaman (SS), dan tingkat

persediaan maksimum (M).

1.6 Metodologi Penelitian

Pada bagian berikut ini diberikan langkah-langkah metodologi yang

digunakan dalam penelitian perencanaan pengadaan obat-obatan dalam instalasi

farmasi RS dengan periodic review model seperti yang digambarkan pada Gambar

1.2 dengan uraian sebagai berikut:


6


Gambar 1.2. Diagram Alir Metodologi Penelitian

1. Identifikasi masalah


7


Penentuan tema dan fokus penelitian dilakukan melalui studi literatur.

Literatur yang dipelajari adalah tentang teori tentang perencanaan dan

pengendalian persediaan, teori peramalan, pengetahuan tentang instalasi

farmasi RS, dan sistem pengadaan obat-obatan RS.

2. Perumusan masalah

Setelah mengidentifikasikan masalah dengan studi literatur, diperoleh

rumusan masalah yaitu: tidak optimalnya hasil perencanaan pengadaan

obat-obatan di RS, terlihat dari ketersediaan obat-obatan yang hanya

mencapai 80%, aktivitas pengadaan yang tidak efisien, dan biaya

persediaan yang tinggi.

3. Penentuan tujuan penelitian

Tujuan penelitan didasarkan pada rumusan masalah. Tujuan penelitian ini

adalah memperoleh perencanaan pengadaan obatan-obatan yang optimal

dengan periodic review model, untuk menjamin ketersediaan obat dan

mengefisienkan aktivitas pengadaan.

4. Pengumpulan data

Data-data yang diperlukan untuk mencapai tujuan penelitian ini adalah:

Nilai obat untuk analisis Pareto

Data pemasok obat

Data historis permintaan

Komponen biaya dan lead time

Service level saat ini

Pengumpulan data dilakukan dengan cara sebagai berikut:

Wawancara dengan narasumber untuk mengetahui kebijakan

perencanaan persediaan saat ini

Pengumpulan data sekunder

Observasi langsung untuk mengetahui kondisi gudang

5. Pembuatan Model dan Pengolahan Data

Model yang dipakai berdasarkan pada teori periodic review model. Model

ini bertujuan untuk menjamin ketersediaan obat dan mengefisienkan

rangkaian aktivitas pengadaan obat-obatan. Setelah itu, dibuat pula


8


program (dalam bentuk Microsoft Excel dengan aplikasi VBA) untuk

pemakaian secara berkelanjutan.

6. Analisis Hasil

Pada tahap ini setiap hasil yang diperoleh akan diinterpretasikan dan

dievaluasi, yaitu perbandingan perencanaan pengadaan saat ini dengan

hasil dari metode perencanaan pengadaan yang diusulkan, terdiri dari

analisis metode peramalan, analisis hasil dari periodic review model, dan

analisis program perancanaan pengadaan.

7. Penarikan kesimpulan

Pada tahap ini, kesimpulan ditarik berdasarkan analisis hasil pengolahan

data.

1.7 Sistematika Penulisan

Penelitian dalam skripsi ini mengikuti standar Pedoman Tugas Akhir

Universitas Indonesia, terdiri dari Bab Pendahuluan hingga Kesimpulan. Bab

pertama berisi latar belakang dalam merumuskan masalah yang akan menjadi

bahan penelitian yang juga digambarkan dalam diagram keterkaitan masalah.

Pada bab ini juga dijelaskan tujuan penelitian, ruang lingkup yang menjadi fokus

penelitian, dan sistematika penulisan.

Bab kedua berisi konsep-konsep dan metodologi yang digunakan sebagai

bahan referensi dalam merancang sistem perencanaan pengadaan obat-obatan di

RS. Teori-teori yang terkait adalah tentang perencanaan dan pengendalian

persediaan, teori peramalan, pengetahuan tentang instalasi farmasi RS, dan

perencanaan pengadaan obat-obatan RS yang tertuang dalam metode periodic

review model.

Bab ketiga berisi deskripsi dari kondisi kebijakan persediaan RS saat ini

dan data-data yang diperlukan sebagai bahan masukan dalam membuat

perencanaan pengadaan persediaan di RS.

Bab keempat berisi hasil pengolahan data dengan metode periodic review

model. Pada bab ini juga akan dijelaskan analisis usulan perencanaan pengadaan

dan penerapan dalam aktivitas pengadaan secara rutin.


9


Setelah pengolahan data dan analisis dari setiap hasil yang didapat,

dibuatlah bab kesimpulan. Bab ini berisi kesimpulan penelitian dan

rekomendasi perencanaan pengadaan yang sesuai dengan karakter rantai

suplai di RS berdasarkan analisis dan pengolahan data.



BAB 2LANDASAN TEORI

2.1 Persediaan

Persediaan adalah akumulasi sumber daya material yang disimpan dalam

sistem transformasi. Semua kegiatan memiliki simpanan material, walaupun

tipenya berbeda-beda. Tingkat kepentingan jenis persediaan yang disimpan sangat

tergantung pada kegiatan utama suatu perusahaan. Tabel 2.1 menunjukkan

beberapa contoh persediaan pada perusahaan/institusi yang berbeda.

Tabel 2.1. Contoh Persediaan

(Sumber: Operations Management Fifth Edition, 2007)

Persediaan diperlukan karena ada perbedaan waktu atau jumlah suplai dan

permintaan. Jika suplai dari setiap barang tersedia tepat ketika ada permintaan,

barang tersebut tidak perlu disimpan. Perbedaan waktu dan jumlah ini dapat

dianalogikan dengan tangki air seperti pada Gambar 2.1. Jika dari waktu ke

waktu, debit air yang masuk (suplai) berbeda dengan debit air yang keluar

(permintaan), tangki air (persediaan) akan diperlukan untuk mengelola suplai.

Ketika debit air yang masuk melebihi debit air yang keluar, jumlah persediaan

meningkat; ketika debit air yang keluar melebihi debit air yang masuk, persediaan

menurun. Jadi, jika perusahaan dapat menyesuaikan debit air yang masuk dengan

debit air yang keluar, maka perusahaan tersebut dapat mengatur tingkat

persediaan.


11


Gambar 2.1. Persediaan sebagai Kompensasi Perbedaan Intensitas Suplai danPermintaan

(Sumber: Operations Management Fifth Edition, 2007)

Sistem manajemen persediaan pada umumnya bertujuan untuk

menyeimbangkan ketersediaan barang atau pelayanan terhadap konsumen dengan

biaya pengadaan barang tersebut. Meminimumkan biaya yang berkaitan dengan

pengadaan barang adalah salah satu cara untuk mencapai tingkat ketersediaan

barang.

Ketersediaan barang diukur dari probabilitas kemampuan untuk memenuhi

permintaan dari jumlah persediaan yang dimiliki. Probabilitas ini disebut service

level. Service level ditunjukkan dengan nilai antara 0 dan 1. Service level dicapai

dengan mengendalikan jumlah permintaan yang tidak dapat dipenuhi.

(2.1)

(2.2)

s’dE(z) menunjukkan jumlah persediaan yang akan habis pada jarak waktu

antar pengadaan. E(z) disebut unit normal loss integral yang nilainya dibentuk

dalam tabel sebagai fungsi dari deviasi normal z. D/Q menunjukkan frekuensi


12


pengadaan per satuan waktu. Frekuensi pengadaan dikalikan dengan jumlah

persediaan yang akan habis pada jarak waktu antar pengadaan sama dengan

jumlah persediaan yang akan habis selama satuan periode waktu.

2.2 Perencanaan dan Pengendalian Persediaan

Pada setiap titik dalam sistem persediaan, manajer operasional perlu

mengkoordinasikan aktivitas harian untuk menjamin lancarnya sistem.

Permintaan akan datang dari konsumen dan mengurangi jumlah persediaan.

Pemesanan barang perlu dilakukan untuk menggantikan persediaan yang sudah

terpakai untuk memenuhi permintaan. Dalam mengelola sistem ini, tiga jenis

keputusan yang perlu diambil adalah:

Berapa banyak yang akan dipesan? (berkaitan dengan peramalan

permintaan dan biaya persediaan)

Kapan pemesanan barang akan dilakukan? (berkaitan dengan review

model)

Bagaimana cara mengontrol sistem persediaan? (berkaitan dengan sistem

pengendalian persediaan)

2.2.1 Peramalan Permintaan

Karakteristik permintaan perlu diketahui dengan baik sehingga metode

peramalan yang digunakan sesuai dengan karakteristik permintaan tersebut.

Peramalan permintaan sangat penting karena menjadi masukan dasar untuk

perencanaan dan pengendalian semua area fungsional, seperti logistik, pemasaran,

produksi, dan keuangan. Peramalan pada area logistik berkaitan dengan karakter

perubahan permintaan dari waktu ke waktu, besar variabilitasnya, dan derajat

acak (degree of randomness).

Tingkat permintaan dari waktu ke waktu akan membentuk suatu pola.

Permintaan akan disebut permintaan reguler jika polanya membentuk salah satu

dari tiga pola berikut: pola permintaan acak yang tidak memiliki kecenderungan

dan musim, pola permintaan acak dengan kecenderungan naik/turun namun tidak

musiman, atau pola permintaan acak dengan kecenderungan dan musiman.


13


Selama variasinya kecil, peramalan permintaan akan mudah didapatkan dari

beberapa prosedur peramalan yang terkenal.

Ketika permintaan tergolong jarang karena rendahnya total permintaan

dan tingginya ketidakpastian tentang kapan dan berapa jumlah permintaan,

permintaan disebut lumpy atau tidak reguler. Contohnya dapat dilihat pada

Gambar 2.2. Pola permintaan yang lumpy memiliki ciri-ciri permintaan yang tidak

sering dan berjumlah besar. Pada lingkungan pengawasan secara periodik, hal ini

ditunjukkan dengan banyaknya periode yang permintaannya 0 (nol) dan ketika

ada permintaan, jumlahnya cenderung besar 1 . Secara statistik, karakteristik

permintaan yang lumpy ditunjukkan dengan membandingkan standar deviasi

permintaan historis (sd) dan rata-rata permintaan historis (d). Ballou (2004)

mengatakan ”since sd > d, the item is believed to have a lumpy demand pattern”

(h. 367). Permintaan dengan pola lumpy tidak mudah diramalkan dengan prosedur

peramalan yang dipakai secara umum. Namun, karena jenis barang ini umumnya

mencapai 50% dari semua jenis persediaan, prosedur peramalannya tetap harus

dipertimbangkan dengan baik.

Gambar 2.2. Pola Permintaan Tidak Reguler/Lumpy

(Sumber: Introduction to Logistics Systems Planning and Control, 2004)

1 Schultz, Carl R. (1987). Forecasting and inventory control for sporadic demand under periodic review. The Journal of The Operation Research Society, 38, 453-458.


Peramalan adalah usaha yang dlakukan untuk memperkirakan permintaan

dari variabel-variabel yang tidak pasti.

memerlukan prediksi

dan permintaan. Metode peramalan dikelompokkan menjadi

yaitu kualitatif dan kuantitatif.

Gambar 2.

(Sumber: Introduction to Logistics Systems Planning and Control

2.2.1.1 Metode Kualitatif

Metode kualitatif

komparatif yang menghasilkan perkiraan kuantitatif untuk masa yang akan

Kualitatif

Sales force assessment

Penelitian pasar

Metode Delphi


adalah usaha yang dlakukan untuk memperkirakan permintaan

variabel yang tidak pasti. Perencanaan dan pengendalian persediaan

ksi karena adanya perbedaan waktu dalam menyesuaikan suplai

Metode peramalan dikelompokkan menjadi dua kategori besar

dan kuantitatif.

Gambar 2.3. Klasifikasi Metode Peramalan

Introduction to Logistics Systems Planning and Control, 200

2.2.1.1 Metode Kualitatif

de kualitatif menggunakan penilaian, intuisi, survei

menghasilkan perkiraan kuantitatif untuk masa yang akan

Metode Peramalan

Kualitatif

Sales force assessment

Penelitian pasar

Metode Delphi

Kuantitatif

Metode Kausal

Regresi

Model ekonometri

Model masukan-keluaran

Analisis siklus hidup

Model simulasi komputer

Neural network

Deret waktu

Teknik dasar

Rata-rata bergerak

Teknik pemulusan eksponensial

Pendekatan dekompsosisi

Metode BoxJenkins

14


adalah usaha yang dlakukan untuk memperkirakan permintaan

Perencanaan dan pengendalian persediaan

karena adanya perbedaan waktu dalam menyesuaikan suplai

dua kategori besar

, 2004)

survei, atau teknik

menghasilkan perkiraan kuantitatif untuk masa yang akan

Teknik dasar

rata bergerak

Teknik pemulusan eksponensial

Pendekatan dekompsosisi

Metode Box-


15


datang. Informasi yang berkaitan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi

ramalan biasanya tidak kuantitatif dan subjektif. Data historis tidak tersedia atau

hanya sedikit mempengaruhi peramalan permintaan yang akan datang. Karakter

metode yang tidak ilmiah ini membuat metode kualitatif sulit untuk

distandarisasikan dan divalidasikan akurasinya. Namun, mungkin saja hanya

metode ini yang dapat dipakai pada suatu kondisi, misalnya untuk meramalkan

penjualan produk baru, perubahan kebijakan pemerintah, atau dampak dari

teknologi baru. Metode ini biasanya digunakan untuk peramalan jangka sedang

hingga jangka panjang.

Pada pendekatan sales force assessment, ramalan permintaan berasal dari

divisi sales. Dasar pemikirannya adalah divisi sales dapat membuat perkiraan

yang akurat karena mengetahui perilaku pelanggan. Melalui penelitian pasar,

ramalan permintaan didasarkan pada hasil survei pelanggan atau pengguna

potensial. Pendekatan ini membutuhkan waktu lama untuk menghasilkan ramalan

dan membutuhkan pengetahuan yang baik tentang teori sampling. Pada metode

Delphi, ramalan dibuat berdasarkan pendapat para ahli yang didapat melalui

kuesioner. Teknik ini biasanya digunakan untuk memperkirakan pengaruh

perubahan politik atau ekonomi makro pada permintaan produk tertentu.

2.2.1.2 Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif dapat dipakai secara efektif untuk peramalan jangka

pendek jika data historis permintaan tersedia. Dasar dari pemikiran ini adalah

membuat asumsi bahwa permintaan pada waktu yang akan datang merupakan

replikasi dari permintaan masa lalu. Karakter metode yang kuantitatif ini

memungkinkan adanya pemakaian model matematis dan statistik sebagai alat

bantu utama untuk membuat ramalan. Metode ini dibagi dua, yaitu kausal dan

deret waktu. Aturan dasar dalam memilih satu dari sekian banyak metode

peramalan adalah memilih pendekatan yang sederhana terlebih dahulu karena

lebih mudah dimengerti dan dijelaskan, serta dapat memberikan hasil yang sama

atau bahkan lebih baik daripada metode yang kompleks.2

2 Ghiani, G., Laporte, G., & Musmanno, R. (2004). Introduction to logistics systems planning and control. West Sussex: John Wiley & Sons Ltd. h. 29.


16


Dasar pemikiran model kausal adalah tingkat ramalan permintaan

dipengaruhi oleh variabel-variabel lain. Metode ini memerlukan penjabaran

hubungan sebab akibat yang baik sehingga dapat mengatisipasi perubahan besar

pada pola permintaan dan menjadi pilihan metode peramalan yang akurat untuk

jangka menengah hingga jangka panjang. Masalah utama pada pemakaian metode

ini adalah sulitnya menentukan variabel kausal. Penentuan variabel ini umumnya

akan memerlukan banyak waktu. Gambar 2.2 menunjukkan beberapa teknik yang

tergolong metode kausal, namun hanya regresi yang banyak dipakai. Regresi

adalah metode statistik yang menghubungkan variabel dependen y (yang

mewakili ramalan permintaan) dengan beberapa variabel kausal x1, x2, …, xn yang

nilainya diketahui atau dapat diprediksi. Fungsi y dirumuskan pada rumus (2.3).

Hubungannya mungkin saja linier seperti pada rumus (2.4) atau tidak linier.

Karena itulah, data observasi mengenai hubungan variabel kausal dengan variabel

dependen harus tersedia.

(2.3)

(2.4)

Metode deret waktu mengasumsikan bahwa pola permintaan historis sama

dengan permintaan yang akan datang. Teknik-teknik dalam metode ini cocok

untuk peramalan permintaan jangka pendek hingga sedang karena pada jangka

tersebut kemungkinan perubahan sangat kecil.

Dekomposisi deret waktu memakai asumsi bahwa pola permintaan produk

disebabkan oleh efek-efek yang diuraikan menjadi: kecenderungan, variasi siklis,

variasi musiman, dan variasi jumlah. Teknik dasar adalah pendekatan peramalan

permintaan yang dipakai pada kondisi pola permintaan masa lalu yang memiliki

ciri-ciri: tidak menunjukkan efek siklis, tidak menunjukkan pola musiman, dan

kecenderungannya konstan. Ramalan permintaan harus dibuat hanya untuk satu

periode berikutnya, seperti ditunjukkan pada rumus (2.5). pT+1 menunjukkan

ramalan pada periode T+1 dan dT menunjukkan permintaan aktual pada periode

T. Hasil ramalan ini cenderung kurang akurat.


17


(2.5)

Metode rata-rata bergerak memakai rata-rata dari permintaan historis

terakhir selama r bulan sebagai ramalan satu periode berikutnya (r > 1). dT+k

menunjukkan permintaan aktual pada periode T+k.

Metode pemulusan eksponensial (atau juga disebut metode Brown) adalah

evolusi dari teknik rata-rata bergerak. Ramalan permintaan didapatkan dengan

mempertimbangkan semua data historis dan memberi bobot pada data yang lebih

lama (old). Ramalan permintaan untuk satu periode yang akan datang didapat

melalui rumus:

(2.7)

di mana a (0,1) adalah konstanta pemulusan. pT menunjukkan ramalan

permintaan untuk periode T yang dibuat pada periode T – 1 dan dT menunjukkan

data permintaan aktual periode T. Pemilihan nilai a sangat mempengaruhi hasil

dari metode pemulusan eksponensial. Nilai a yang tinggi artinya bobot lebih

besar diberikan pada data permintaan aktual periode terbaru sehingga variasi

permintaan dapat diikuti dengan cepat. Berbeda dengan itu, nilai a yang lebih

rendah artinya metode peramalan tidak terlalu bergantung kepada fluktuasi acak,

tetapi juga tidak dapat menyesuaikan variasi dengan cepat. Biasanya nilai a yang

dipilih adalah antara 0.01 sampai 0.3. Namun, nilai lebih besar juga

direkomendasikan untuk pola permintaan yang cepat berubah-ubah.

Metode Box-Jenkins terdiri dari tiga prosedur. Pertama, identifikasi

metode peramalan apa saja yang cocok untuk data historis yang ada. Data historis

dipakai untuk membangkitkan rangkaian fungsi korelasi, setelah itu dibandingkan

satu sama lain. Prosedur kedua yaitu evaluasi parameter. Pada prosedur ini

(2.6)


18


dilakukan pemilihan koefisien metode peramalan yang meminimumkan

mean squared error. Prosedur terakhir adalah menentukan fungsi autokorelasi

kesalahan untuk memverifikasi kelayakan metode yang dipilih. Ketika ada data

permintaan baru yang dimasukkan, semua prosedur diulangi kembali.

2.2.1.3 Metode Croston

Metode-metode yang sudah dijelaskan di atas kurang dapat diterapkan

pada pola permintaan lumpy. Metode yang secara umum digunakan untuk

membuat ramalan permintaan lumpy adalah metode Croston3. Metode ini terdiri

dari metode pemulusan eksponensial tunggal terpisah untuk meramalkan jumlah

permintaan dan jarak waktu antar permintaan. Permintaan pada periode t

dilambangkan dengan Dt. Jika Dt > 0 (ada permintaan), pembaruan peramalan

untuk rata-rata jumlah permintaan dan rata-rata jumlah periode antara permintaan

yang satu dan permintaan berikutnya ditentukan dengan persamaan:

(2.8)

dan

(2.9)

di mana a dan b adalah konstanta pemulusan, j adalah jumlah periode sejak

permintaan terakhir, adalah ramalan jumlah permintaan rata-rata pada akhir

periode t, dan adalah perkiraan jumlah periode antara rata-rata permintaan

yang satu dengan permintaan berikutnya. Jika Dt = 0, ramalan tidak perlu

diperbarui.

2.2.1.4 Akurasi Ramalan

Masa depan tidak dapat dicerminkan dengan sempurna oleh kejadian di

masa lalu. Karena itulah, akurasi ramalan dinilai berdasarkan derajat kesalahan.

3 Shenstone, Lydia & Hyndman, Rob J. (2005). Research: Stochastic models underlying croston’s method for intermittent demand forecasting. February 2, 2005. Monash University.


19


Derajat kesalahan menunjukkan seberapa tepat ramalan memprediksikan

permintaan yang akan datang. Kesalahan ramalan didefinisikan seperti pada

rumus (2.8) sedangkan standar deviasi dari ramalan (standard error of forecast)

diekspresikan pada rumus (2.9). Jika ada beberapa metode peramalan yang

dipakai untuk membuat ramalan permintaan yang akan datang, maka metode

terbaik adalah metode yang memberikan standar deviasi ramalan terkecil.

(2.10)

(2.11)

2.2.2 Biaya Persediaan

Biaya yang berkaitan dengan sistem pengadaan persediaan dapat

dikelompokkan ke dalam empat kategori, yaitu: biaya pengadaan, biaya

penyimpanan, biaya stockout, dan biaya keusangan. Biaya pengadaan adalah

biaya untuk mendapatkan persediaan. Jenis biaya ini dibagi lagi menjadi common

cost dan procurement cost. Common cost adalah biaya yang jumlahnya tidak

tergantung pada jumlah jenis barang yang dibeli sedangkan procurement cost

adalah biaya yang besarnya tergantung pada banyaknya jenis barang yang dibeli.

Beberapa contoh bagian dari biaya pengadaan ini adalah:

Reorder cost, yaitu biaya pembuatan dan pengolahan pesanan melalui

divisi pembelian dan keuangan (jika barang dibeli), atau biaya pengaturan

proses produksi (jika barang dibuat oleh perusahaan itu sendiri)

Purchasing cost atau manufacturing cost, tergantung kepada apakah

barang dibeli dari pemasok atau dibuat oleh perusahaan

Biaya penanganan barang pada titik penerimaan

Kategori biaya yang kedua adalah biaya penyimpanan. Biaya

penyimpanan muncul ketika barang disimpan dalam jangka waktu tertentu. Jenis

biaya ini terdiri dari:

Opportunity/capital cost yang menunjukkan return on investment yang

akan diperoleh perusahaan jika nilai uang dari persediaan yang disimpan

diinvestasikan pada kegiatan ekonomi yang lebih menguntungkan


20


(misalnya pasar saham). Biaya ini umumnya dihitung berdasarkan suku

bunga bank.

Warehousing cost. Jika perusahaan memiliki gudang sendiri, maka biaya

ini terdiri dari biaya pembangunan ruangan dan perlengkapan, upah

karyawan, asuransi persediaan, biaya pemeliharaan, biaya energi, dan

pajak bangunan. Jika perusahaan menyewa gudang, biaya pembangunan

digantikan dengan biaya sewa gudang tersebut.

Kategori biaya selanjutnya adalah biaya stockout. Biaya stockout muncul

jika permintaan pelanggan tidak dapat dipenuhi. Biaya ini sangat dipengaruhi

oleh perilaku pelanggan dan sulit untuk dievaluasi dengan akurat. Biaya ini dapat

diklasifikasikan sebagai berikut:

Biaya kehilangan penjualan (lost sales), yaitu biaya yang muncul jika

barang yang tidak dapat dipenuhi permintaannya mudah didapatkan dari

pesaing. Biaya kehilangan penjualan adalah keuntungan yang hilang

karena permintaan suatu barang tidak dapat dipenuhi dan adanya efek

negatif stockout terhadap penjualan pada waktu yang akan datang.

Biaya backorder. Ketika barang tidak memiliki substitusi, permintaan

yang tidak dapat dipenuhi akan dipenuhi pada waktu yang akan datang.

Hal ini akan menimbulkan biaya penalti.

Kategori biaya yang keempat adalah biaya keusangan. Biaya keusangan

muncul ketika barang yang disimpan kehilangan sebagian nilainya dari waktu ke

waktu. Hal ini terjadi pada persediaan makanan yang semakin membusuk,

persediaan pakaian yang akan ketinggalan jaman, atau persediaan koran yang

tidak terjual. Barang tersebut memiliki nilai tertentu pada akhir masa hidupnya,

disebut dengan salvage value.

Biaya pengadaan dan stockout akan berbanding terbalik dengan kuantitas

barang yang dibeli, sedangkan biaya penyimpanan berbanding lurus dengan

kuantitas persediaan. Hubungan antara biaya persediaan dengan kuantitas barang

yang dibeli adalah seperti pada Gambar 2.4. Gambar ini menunjukkan bahwa dari

waktu ke waktu, biaya total awalnya akan menurun, lalu pada titik perpotongan

antara fungsi biaya penyimpanan dan biaya pengadaan pergerakan biaya total


21


menjadi naik. Karena itulah, penetapan kuantittas ini diperlukan untuk

mengoptimalkan komponen-komponen biaya yang terkait dengan persediaan.

Gambar 2.4. Hubungan Biaya Persediaan dengan Jumlah Barang yang Dibeli

(Sumber: Business Logistics/Supply Chain Management, 2004)

2.2.3 Periodic Review Model

Sebelum lebih jauh menjelaskan tentang Periodic Review Model, perlu

diketahui bahwa secara garis besar ada dua pendekatan dalam sistem pengadaan

barang. Pendekatan yang umumnya dipelajari adalah continous review. Pada

pendekatan ini, pengawasan jumlah persediaan harus dilakukan terus-menerus.

Pembelian barang akan dilakukan ketika jumlah persediaan mencapai titik

pemesanan kembali. Kelebihan dari pendekatan ini adalah walaupun waktu

pengadaan barang tidak tetap (tergantung pada variasi tingkat permintaan), jumlah

barang yang dibeli (Q) adalah konstan dan dapat diatur pada kuantitas pemesanan

ekonomis yang optimum. Pengawasan persediaan yang terus-menerus ini

memerlukan banyak waktu, tetapi pada lingkungan yang pencatatannya sudah

terkomputerisasi, hal ini bukanlah masalah kecuali jika pencatatannya tidak

akurat.

Pendekatan alternatif yang jauh lebih sederhana adalah pendekatan

periodic review. Dengan pendekatan ini, pengadaan barang dilakukan pada jarak

Tot

al r

elev

ant c

ost

Biaya total

Biaya penyimpanan

Biaya pengadaan & stockout


22


waktu yang tetap dan reguler. Jumlah persediaan hanya perlu diketahui pada akhir

setiap periode, lalu dilakukan pengadaan untuk menaikkan jumlah persediaan

sampai titik tertentu yang telah ditentukan. Titik persediaan maksimum ini

merupakan antisipasi untuk memenuhi permintaan selama interval waktu antar

pengadaan barang dan lead time kedatangan barang. Persediaan pengaman juga

perlu dihitung untuk mengantisipasi variasi permintaan. Pendekatan ini

digambarkan pada Gambar 2.5.

Gambar 2.5. Pendekatan Periodic Review dengan Permintaan Probalistik danLead Time

(Sumber: Operations Management, 2007)

Pendekatan untuk menghitung jarak antar periode pengadaan (T*) dimulai

dengan penghitungan model pengendalian persedian dasar (Q*).

(2.12)

(2.13)

Lalu, titik di mana probabilitas tidak terjadinya stockout setara dengan

area di bawah kurva distribusi normal adalah sama dengan titik tingkat persediaan

maksimum (M*). Jumlahnya dihitung dengan rumus berikut:

(2.14)


23


d(T* + LT) adalah rata-rata distribusi permintaan selama jarak antar periode

pengadaan dan lead time, d adalah rata-rata permintaan per periode, dan s’d adalah

standar deviasi dari distribusi permintaan selama jarak antar periode pengadaan

dan lead time. Standar deviasi ini dihitung dengan rumus sebagai berikut:

(2.15)

Model periodic review yang sudah dijelaskan di atas adalah untuk satu

jenis barang. Pada model tersebut diasumsikan bahwa setiap jenis barang yang

menjadi persediaan dikendalikan sendiri-sendiri, tidak berhubungan dengan yang

lain. Pada banyak perusahaan, ini bukanlah asumsi yang benar karena beberapa

jenis barang dapat dibeli dari pemasok yang sama atau diproduksi pada waktu dan

tempat yang sama. Pengadaan beberapa jenis barang pada waktu yang sama dapat

memberikan keuntungan ekonomis, seperti mendapat diskon atau hanya

membutuhkan sedikit alat pembawa (carrier). Karena itulah, diperlukan kebijakan

persediaan yang disebut pemesanan bersama. Kebijakan pemesanan bersama

menentukan waktu pengadaan untuk semua jenis barang yang pembeliaannya

dilakukan bersamaan, lalu menghitung tingkat persediaan maksimum untuk setiap

jenis barang (M*) yang dikaitkan dengan biaya dan service level.

(2.16)

O adalah common cost dan i menunjukkan jenis barang. Tingkat persediaan

maksimum untuk setiap jenis barang didapatkan melalui rumus:

(2.17)

Nilai z pada z(s’d) menunjukkan angka standar deviasi dari rata-rata

distribusi permintaan selama lead time yang memberikan probabilitas ada

persediaan selama periode lead time (P). Nilai z didapat dari tabel distribusi

normal untuk area di bawah kurva P. Nilai z disebut juga faktor keamanan yang


24


menunjukkan service level tertentu. Tabel 2.2 menunjukkan beberapa nilai faktor

keamanan yang sering digunakan.

Tabel 2.2. Nilai Safety Factor

Service Level (%) Faktor Keamanan

50 0.0075 0.6780 0.8485 1.0490 1.2894 1.5695 1.6596 1.7597 1.8898 2.0599 2.33

99.86 3.0099.99 4.00

(Sumber: Introduction to Materials Management, 2004)

Hasil dari periodic review model dapat ditunjukkan dengan service level,

dengan penghitungan seperti pada rumus 2.2. Dalam periodic review model, M.

Eric Johnson, Hau L. Lee, Tom Davis, dan Robert Hall (1995) dalam karyanya

Expressions for Item Fill Rates in Periodic Inventory Systems menyatakan bahwa

perencanaan dapat dikatakan akurat ketika service level mencapai lebih dari 90%

dan variabilitas permintaan rendah (Ballou, 2004, h. 361).

2.2.4 Sistem Pengawasan Persediaan

Persediaan memiliki kompleksitas tersendiri dalam pengawasannya.

Ribuan jenis persediaan, yang disuplai dari ratusan pemasok berbeda, dengan

ribuan pelanggan, memungkinkan terjadinya kompleksitas dalam aktivitas

pengawasan persediaan sehari-hari. Untuk mengendalikan kompleksitas ini,

pengelola perlu melakukan dua hal. Pertama, harus ada pembedaan jenis-jenis

persediaan sehingga dapat diterapkan tingkat pengawasan yang berbeda-beda


25


tergantung pada tingkat kepentingan persediaan. Kedua, perlu dilakukan investasi

sistem informasi yang sesuai dengan kondisi rantai suplai persediaan.

Jenis persediaan tertentu mungkin saja lebih penting dibandingkan jenis

persediaan lainnya. Beberapa jenis barang memiliki tingkat pemakaian yang

sangat tinggi sehingga banyak pelanggan yang akan kecewa jika kehabisan

persediaan barang tersebut. Jenis barang lainnya memiliki nilai/harga cukup

tinggi, sehingga membutuhkan cukup banyak dana untuk menyimpan barang

tersebut dalam jumlah banyak. Salah satu cara untuk membedakan persediaan

adalah memberi peringkat berdasarkan nilai pemakaian (jumlah yang

terpakai/terjual dikalikan dengan nilai/harga satu unit barang). Jenis barang

dengan nilai pemakaian tinggi mendapatkan pengawasan penuh, sedangkan jenis

barang dengan nilai pemakaian rendah hanya membutuhkan pengawasan yang

cukup (lebih jarang dibandingkan jenis barang dengan nilai pemakaian tinggi).

Umumnya, sedikit jenis barang memberikan proporsi nilai pemakaian yang besar.

Fenomena ini dikenal sebagai hukum Pareto, atau disebut juga dengan aturan

80/20. Hukum Pareto juga disebut aturan 80/20 yang diartikan menjadi 80%

penjualan berasal dari 20% jenis barang. Hukum Pareto juga digunakan pada

bidang lain pada manajemen operasional. Dalam konteks pengawasan persediaan,

aturan ini dipakai untuk mengklasifikasikan jenis barang berdasarkan nilai

pemakaian. Salah satu klasifikasi yang sering dipakai adalah sebagai berikut:

Kelas A: 20% jenis barang memberikan penjualan sekitar 80%

Kelas B: 30% jenis barang memberikan penjualan sekitar 15%

Kelas C: 50% jenis barang memberikan penjualan sekitar 5% 4

Contoh dari grafik hasil klasifikasi Hukum Pareto dapat dilihat pada

Gambar 2.6.Selain nilai pemakaian, kriteria di bawah ini juga dapat dipakai untuk

mengklasifikasikan persediaan:

Konsekuensi stockout. Prioritas tinggi diberikan kepada jenis barang yang

menyebabkan penundaan atau mengganggu aliran operasional lainnya,

atau merugikan pelanggan, jika persediaan habis.

4 Arnold, J. R. Tony & Chapman, Stephen N. (2004). Introduction to materials management (5thed.). Pearson Prentice Hall: New Jersey. h. 250.


26


Ketidakpastian suplai. Beberapa jenis barang, walaupun nilainya rendah,

mungkin saja membutuhkan perhatian lebih jika suplai tidak pasti.

Gambar 2.6. Contoh Grafik Hukum Pareto

(Sumber: Operations Management, 2007)

Risiko keusangan atau pembusukan tinggi. Jenis barang yang dapat

kehilangan nilainya karena keusangan atau pembusukan mungkin

membutuhkan perhatian dan pengawasan ekstra.

Sistem klasifikasi yang lebih kompleks mungkin memasukkan kriteria-

kriteria di atas dengan klasifikasi berbeda untuk setiap kriteria. Misalnya, suatu

jenis barang mungkin dikelompokkan sebagai kelas A/B/A yang berarti termasuk

kelas A berdasarkan nilai, kelas B berdasarkan konsekuensi stockout, dan kelas A

berdasarkan risiko keusangan.



BAB 3PENGUMPULAN DATA

3.1 Profil Perusahaan

3.1.1 Sejarah

RS PGI Cikini adalah salah satu RS swasta tertua di Indonesia. Awalnya,

RS ini diberi nama RS Ratu Emma yang didirikan pada tanggal 12 Januari 1898

oleh Ny. Adriana Josina de Graaf-Kooman, istri misionaris Belanda, dengan

tujuan untuk merawat orang-orang sakit dari berbagai golongan masyarakat tanpa

memandang kedudukan dan untuk semua suku, bangsa, dan agama. Biaya

pendirian RS diperoleh dari Ratu Belanda pada saat itu, yaitu Ratu Emma. Dana

yang didapat digunakan untuk membeli bekas rumah pelukis kenamaan Raden

Saleh di Menteng (Huis van Raden Saleh). Rumah inilah yang dijadikan RS

dengan nama pusat layanan kesehatan Stichting Medische Voorziening Kooningen

Emma Zuikenhuis Tjikini. RS ini terletak di pusat kota Jakarta, namun tetap

mempertahankan suasana taman yang jarang ditemui di kota Jakarta. Namanya

berubah menjadi RS Tjikini pada 1 Agustus 1913.

3.1.2 Layanan yang Tersedia

RS PGI Cikini menyediakan pelayanan kesehatan yang lengkap dan

unggul, dengan tenaga medis dan perawatan yang berpengalaman serta

berkualitas tinggi. Layanan-layanan yang tersedia, yaitu: layanan gawat darurat,

unit rawat jalan, dan unit rawat inap.

Layanan gawat darurat beroperasi setiap hari dengan kapasitas 11 tempat

tidur, termasuk 2 kamar VIP. Tersedia pula armada ambulans untuk evakuasi

medis dan keadaan darurat. Unit rawat jalan terdiri dari klinik penyakit dalam

(ginjal hipertensi, hematologi, rheumatologi, endokrin, gastro, hepatologi,

infeksi/tropik, dan jantung), klinik paru-paru, obstetrik & ginekologi, mata,

neurologi, anak, penyakit kulit, gigi, telinga hidung tenggorokan (THT), psikiater,

penyakit tulang, rehabilitasi, gizi, dan klinik bedah dengan spesialis bedah

berpengalaman, juga dilengkapi dengan layanan one-day-care.


28


Unit rawat inap berkapasitas 341 tempat tidur yang terdiri atas kamar

super VIP, kelas VIP, kelas semi VIP, kelas 1, kelas 2, dan kelas 3. Ada pula

instalasi rawat intensif (ICU dan ICCU), instalasi rawat intensif untuk anak (ICU

anak), instalasi perawatan bayi, juga dilengkapi dengan kamar operasi.

Layanan instalasi penunjang medis terdiri dari instalasi laboratorium

kesehatan, yang mencakup hematologi, kimia darah, dan mikrobiologi, serta

instalasi radiologi dengan peralatan pemeriksaan yang canggih, seperti:

bonedensitometer, USG & color doppler flow imaging, mammografi, radiografi,

DSA, dan CT scan. Tersedia pula layanan lain seperti pelayanan jenazah dan

rumah duka, pelayanan kerohanian, dan pelayanan sosio medik.

3.2 Sistem Pengadaan Obat-obatan di RS PGI Cikini

Obat-obatan dikelola oleh instalasi farmasi RS. Dari data tahun 2009,

tercatat ada 3379 jenis obat yang dikelola oleh instalasi farmasi RS. Semua

persediaan disimpan di satu gudang pusat dan diolah atau diatur pembagiannya

pada gudang farmasi. Semua pengambilan obat, baik rawat inap ataupun rawat

jalan dilakukan melalui instalasi farmasi .

Aktivitas pelayanan obat dilakukan oleh pekerja farmasi. Seorang

apoteker senior menjadi penanggung jawab pelayanan obat. Beliau memiliki staf

yang tugasnya dibagi-bagi menjadi: pengelola obat untuk rawat inap dan obat

untuk rawat jalan. Di gudang, aktivitas gudang dikepalai oleh seorang

penanggung jawab dengan beberapa anggota yang melakukan aktivitas

operasional bagian administrasi, pengawas mutasi (keluar masuknya) barang, dan

pengawas jumlah persediaan. Selain itu, ada pula seorang karyawan yang

tugasnya dikhususkan untuk memprediksi permintaan dan berhubungan langsung

dengan pemasok untuk melakukan pengadaan barang. Penanggung jawab

pelayanan obat, gudang, dan pengadaan obat bertanggung jawab langsung pada

seorang kepala instalasi farmasi.

Berdasarkan wawancara dengan kepala instalasi farmasi dan penanggung

jawab pengadaan barang, diketahui bahwa perencanaan pengadaan barang dibuat

setiap awal bulan dengan asumsi bahwa proyeksi permintaan yang akan datang

adalah sama dengan rata-rata penjualan satu bulan sebelumnya. Tidak ada alokasi


dana tertentu yang menjadi batas maksimal untuk pengeluaran obat per bulan

Gambar 3.1 memperlihatkan alur aktivitas perencanaan

barang sampai ke gudang.

Gambar 3.1. Alur Aktivitas Pengadaan

Pengawasan jumlah persediaan dilakukan

pemakaian obat yang mengikuti

menggunakan alat bantu perangkat lunak yang bernama “Billing Farmasi”

dapat diakses kapan pun dengan tingkat keamanan yang baik karena hanya

karyawan yang berkepentingan saja yang dapat mengetahuinya

ini mencatat jumlah obat yang terjual

obat yang masuk ke

perangkat lunak. Pencatatannya

stok. Sebenarnya, aplikasi

mengetahui jumlah

namun hal ini belum dilakukan. Karena itulah, pencatatan manual

dilakukan setiap hari.

menghabiskan waktu dan tenaga pekerja farmasi.

•Membuat perencanaan kebutuhan satu bulan yang akan datang

•Rencana = rata-rata permintaan 1 bulan lalu

Perencanaan kebutuhan


dana tertentu yang menjadi batas maksimal untuk pengeluaran obat per bulan

Gambar 3.1 memperlihatkan alur aktivitas perencanaan pengadaan

barang sampai ke gudang.

Alur Aktivitas Pengadaan Obat-obatan di RS P

Pengawasan jumlah persediaan dilakukan berdasarkan prioritas nilai

pemakaian obat yang mengikuti Hukum Pareto. Dalam mengelola persediaan,

menggunakan alat bantu perangkat lunak yang bernama “Billing Farmasi”


karyawan yang berkepentingan saja yang dapat mengetahuinya.

umlah obat yang terjual secara lengkap. Namun, pencatatan jumlah

obat yang masuk ke tempat penyimpanan belum tercatat dengan baik pada

perangkat lunak. Pencatatannya masih menggunakan cara manual

Sebenarnya, aplikasi “Billing Farmasi” dapat dipakai sebagai sarana untuk

jumlah obat yang masuk ke tempat penyimpanan

namun hal ini belum dilakukan. Karena itulah, pencatatan manual

dilakukan setiap hari. Cara kerja seperti ini sangat tidak efisien karena

menghabiskan waktu dan tenaga pekerja farmasi.

kebutuhan satu bulan yang

Perencanaan kebutuhan

•Mencatat jumlah persediaan saat ini

•Menghitung kuantitas pembelian

Perencanaan Pembelian •Memesan obat via telepon

kepada supplier•Membuat •Setelah obat datang,

membuat

29


dana tertentu yang menjadi batas maksimal untuk pengeluaran obat per bulan.

pengadaan obat sampai

di RS PGI Cikini

berdasarkan prioritas nilai

mengelola persediaan, RS

menggunakan alat bantu perangkat lunak yang bernama “Billing Farmasi” yang


. Perangkat lunak

. Namun, pencatatan jumlah

penyimpanan belum tercatat dengan baik pada

masih menggunakan cara manual melalui kartu

dapat dipakai sebagai sarana untuk

penyimpanan setiap waktu,

namun hal ini belum dilakukan. Karena itulah, pencatatan manual masih perlu

Cara kerja seperti ini sangat tidak efisien karena

Memesan obat via telepon kepada supplierMembuat purchase orderSetelah obat datang, membuat receiving note

Melakukan pembelian


30


3.3 Data Penelitian

Seperti yang telah disebutkan pada Landasan Teori, diperlukan beberapa

data untuk membentuk perencanaan pengadaan. Data-data yang diperlukan

adalah: nilai obat untuk analisis Pareto, data pemasok obat, data historis

permintaan, komponen biaya dan lead time, serta service level saat ini. Data-data

yang diperoleh berasal dari aplikasi “Billing Farmasi” yang menjadi sistem

informasi di RS, observasi langsung, dan wawancara dengan kepala bidang

farmasi serta karyawan di instalasi farmasi.

3.3.1 Nilai Pemakaian Obat dan Kelompok Pemasok

Dari 3379 jenis obat yang dikelola instalasi farmasi RS, klasifikasi setiap

kelas adalah sebagai berikut:

Kelas A: 80,02% penjualan berasal dari 12,96% jenis obat

Kelas B: 14,98% penjualan berasal dari 19,63% jenis obat

Kelas C: 5% penjualan berasal dari 67,41% jenis obat

Perencanaan pengadaan obat-obatan yang dibuat dalam penelitian ini

dapat berlaku pada semua jenis obat. Namun, dalam penelitian ini, perencanaan

pengadaan dibatasi untuk 30 jenis obat yang berasal dari kelas A, B, dan C.

Sampel diambil sejumlah 20 jenis obat dengan nilai pemakaian tertinggi dari

kelas A, 5 jenis obat dengan nilai pemakaian tertinggi dari kelas B, dan 5 jenis

obat dengan nilai pemakaian tertinggi dari kelas C. Kelas, kumulatif % jenis obat,

dan kumulatif % nilai pemakaian dapat dilihat pada Tabel 3.1. Suplai 30 sampel

obat ini berasal dari 11 pemasok. Pada kondisi sebenarnya, jumlah pemasok lebih

dari 11, dan jumlah jenis obat yang berasal dari suatu pemasok lebih banyak.

Pengelompokkan sampel berdasarkan pemasok dapat dilihat pada Tabel 3.2.

3.3.2 Permintaan

Permintaan obat yang menjadi bahan penelitian ini adalah permintaan obat

dari pasien rawat jalan dan pasien rawat inap yang tercatat lengkap pada aplikasi

“Billing Farmasi”. Data permintaan yang diambil adalah data historis dari

periode


31


Tabel 3.1. Daftar Sampel Obat

(sumber: RS, telah diolah kembali)

No.Klasifi-

kasi Pareto

Kode Nama Obat

% Kumulatif Jenis Obat dari Total

Jumlah Jenis Obat

% Kumulatif

Nilai Pemakaian Obat dari Total Nilai Pemakaian

Obat1 A sulpea Sulperazon Ampul 0,03% 2,01%

2 A albumb2Albummin cutter 25% 100 ml

0,06% 3,60%

3 A meronv2 Meronem IV 1 gr vial 0,09% 4,92%4 A clafov2 Claforan 1 gr vial 0,12% 6,21%5 A sulbaa01 Sulbacef 500 mg injeksi 0,15% 7,43%6 A terfv1 Terfacef 1 gr vial 0,18% 8,62%7 A progr Prograf 1 mg 0,21% 9,77%8 A nexiuv Nexium 40 mg injeksi 0,24% 10,91%9 A eprexv2 Eprex 4000 – 1 ml vial 0,27% 12,02%

10 A omz40 Omz injeksi 10 ml 0,30% 13,10%11 A broadv1 Broadced 1 gr vial 0,33% 14,17%12 A caprol Caprol 40 mg / 10 ml 0,36% 15,13%13 A hemapa Hemapo 3000 iu injeksi 0,39% 15,88%14 A spuitx06 Spuit Terumo 10 cc 0,42% 16,58%15 A dianeb5 Dianeal 1,5% Twinbag 0,45% 17,28%16 A trijev1 Trijec 1 gr injeksi 0,48% 17,96%17 A meropa01 Meropenem 1 gram 0,51% 18,65%18 A losecv1 Losec 40 mg vial 0,54% 19,32%19 A lancef Lancef 1 gr injeksi 0,57% 19,96%

20 A albumb8Albummin cutter 20% 100 ml

0,60% 20,60%

21 B unasyt3 Unasyn 1,5 gram vial 12,99% 80,07%22 B tanapt1 Tanapres 5 mg tablet 13,02% 80,12%23 B micart1 Micardis 40 mg tablet 13,05% 80,17%24 B infusx02 Infus Set Microdip Anak 13,08% 80,21%25 B cordat2 Cordarone Tablet 13,11% 80,26%26 C chlort1 Chlorpenon 4 mg Tablet 32,62% 95,01%27 C phisib1 Phisiogel 150 ml 32,65% 95,02%28 C rimacc4 Rimactane 600 mg Tablet 32,68% 95,03%29 C avandt1 Avandamet 4 mg / 500 mg 32,71% 95,04%30 C md-cal Md-cal Tablet 32,74% 95,05%


32


Tabel 3.2. Pengelompokan Sampel Obat berdasarkan Pemasok

(sumber: RS)

1 Januari 2009 sampai 2 Januari 2010. Karena variabilitas data yang sangat

tinggi, data permintaan dikelompokkan menjadi satuan waktu mingguan, menjadi

dari minggu pertama Januari 2009 sampai minggu terakhir Desember 2009.

Dengan perubahan ini, data historis permintaan setiap obat yang tadinya 365

periode hari menjadi 52 periode mingguan sehingga cukup menggambarkan pola

permintaan setiap obat. Pada dasarnya, perubahan ini diperbolehkan asalkan

jumlah total data tidak menjadi terlalu sedikit. Sebagai contoh, jika satuan waktu

yang dipilih adalah bulanan, maka total data historis menciut menjadi dua belas

periode bulanan. Jumlah ini dirasa sedikit dan kurang dapat menggambarkan pola

permintaan secara detail. Tabel 3.3 menunjukkan rata-rata dan standar deviasi

permintaan. Dari tabel dapat terlihat bahwa secara umum variabilitas permintaan

30 sampel obat cukup besar. Karena banyaknya data permintaan, rincian

permintaan secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 1.

NoKlasifikasi

ParetoKode

Kode Pemasok

NoKlasifikasi

ParetoKode

Kode Pemasok

1 A sulpea 1 A sulbaa012 A omz40 2 A meropa013 B unasyt3 1 A terfv1 54 B tanapt1 1 A progr 61 A albumb2 1 A broadv12 A meronv2 2 A hemapa3 A eprexv2 3 A dianeb54 A caprol 1 A spuitx065 A albumb8 2 B infusx021 A clafov2 1 A trijev12 A nexiuv 2 A lancef3 A losecv1 1 B micart1 104 B cordat2 1 C chlort1 115 C phisib16 C rimacc47 C avandt18 C md-cal

14

27

8

3

9


33


Tabel 3.3. Data Rata-rata Permintaan dan Standar Deviasi

(sumber: RS, telah diolah kembali)

3.3.3 Biaya dan Lead Time

Data biaya yang dikumpulkan adalah sesuai dengan kebutuhan komponen

biaya yang dibutuhkan untuk membeli/melakukan pengadaan barang. Komponen

biaya yang pertama adalah biaya pengadaan yang terdiri dari common cost dan

procurement cost. Common cost bagi RS PGI Cikini adalah biaya tenaga kerja

yang mengelola kegiatan perencanaan dan pengadaan obat serta biaya listrik yang

digunakan sumber energi alat bantu komputer untuk membuat perencanaan.

Procurement cost bagi RS terdiri dari biaya administrasi untuk pembuatan

purchase order (PO) dan biaya telepon untuk menghubungi pemasok. Jumlah PO

rata-rata harian adalah 20 PO. Rincian biayanya adalah seperti pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4. Data Biaya Pengadaan

(sumber: RS)

No Kode D sd No Kode D sd1 sulpea 76.64 30.98 16 trijev1 39.19 20.35 2 albumb2 10.83 8.05 17 meropa01 30.71 24.53 3 meronv2 27.31 16.61 18 losecv1 37.99 20.31 4 clafov2 59.36 30.11 19 lancef 47.43 23.00 5 sulbaa01 65.56 30.81 20 albumb8 4.60 4.03 6 terfv1 64.46 21.44 21 unasyt3 2.40 4.58 7 progr 425.75 257.50 22 tanapt1 47.37 33.26 8 nexiuv 69.44 30.36 23 micart1 35.04 30.75 9 eprexv2 22.23 8.03 24 infusx02 30.04 13.77

10 omz40 84.86 28.54 25 cordat2 65.22 43.55 11 broadv1 58.17 28.99 26 chlort1 668.25 263.6112 caprol 84.89 30.50 27 phisib1 0.81 1.48 13 hemapa 35.33 10.38 28 rimacc4 9.12 18.71 14 spuitx06 1,681.09 389.94 29 avandt1 0.67 2.86 15 dianeb5 144.46 76.81 30 md-cal 48.54 58.04

Uraian Nominal (Rp.) Jenis BiayaBiaya tenaga kerja per bulan 2,000,000 Common costBiaya listrik per bulan 100,000 Common costBiaya telepon per bulan 100,000 Procurement costBiaya administrasi per order 200 Procurement cost


34


Komponen biaya yang kedua adalah biaya persediaan. Pada RS yang

diteliti, biaya persediaan terdiri dari biaya modal (suku bunga deposito bank

saat ini sebesar 6,50% dikalikan dengan harga beli obat) dan biaya gudang

(biaya listrik, biaya pemeliharaan, dan biaya perlengkapan). Biaya listrik

dibagi lagi menjadi dua nilai karena ada dua cara penyimpanan obat, yaitu

pada suhu ruang dan suhu di bawah 0 oC (di dalam kulkas). Tenaga kerja

yang mengelola mutasi barang dan kegiatan administrasi berjumlah 6 orang.

Tenaga kerja yang melakukan aktivitas pemeliharaan gudang adalah satu

orang. Rincian biayanya adalah seperti pada Tabel 3.5.

Tabel 3.5. Data Biaya Persediaan

(sumber: RS)

Lead time sejak obat dipesan sampai obat masuk ke gudang adalah 2 hari,

sama untuk setiap pemasok.

3.3.4 Service Level

Saat ini, service level yang sudah dicapai RS adalah sekitar 80%. Data ini

diperoleh dari wawancara dengan karyawan bagian pelayanan obat. Obat yang

tidak dapat dipenuhi akan disubstitusi dengan obat lain, sesuai rujukan dokter

yang mengeluarkan resep. Jika dokter tersebut tidak mengizinkan untuk

mensubstitusi obat, dokter akan melihat tingkat kepentingan obat tersebut. Jika

obat tidak terlalu dibutuhkan dalam waktu dekat, pasien akan diminta mencari

obat di luar instalasi farmasi RS (apotek lain). Jika obat harus segera dikonsumsi

UraianNominal

(Rp.)Satuan Waktu

Jenis Biaya

Biaya listrik (tanpa kulkas) 1,494,374 Per bulan ListrikBiaya listrik (dengan kulkas) 2,154,125 Per bulan ListrikBiaya tenaga kerja 2,000,000 Per bulan PemeliharaanKelengkapan alat kebersihan 50,000 Per bulan PemeliharaanBiaya pemeliharaan pendingin ruangan 60,000 Per 3 bulan PemeliharaanBiaya pemeliharaan computer 100,000 Per tahun PemeliharaanAlat tulis kantor 100,000 Per bulan Perlengkapan


35


dalam waktu dekat, maka pihak RS akan berusaha mencarikan obat tersebut dari

RS lain, pemasok lain, atau apotek lain. Kedua solusi ini tentunya menimbulkan

ketidakefesiensian kerja pengelola perencanaan pengadaan obat-obatan sehingga

perlu dibuat perencanaan yang lebih baik untuk meningkatkan service level.



BAB 4PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

4.1 Usulan Perencanaan Pengadaan Obat-obatan

Setelah mempelajari berbagai literatur seperti yang sudah dijabarkan pada

Landasan Teori, dapat diambil beberapa hal yang menjadi keluaran yang

diperlukan dari perencanaan pengadaan obat-obatan RS, yaitu: keputusan tentang

jumlah obat yang dibutuhkan dan yang perlu dibeli (procured), keputusan tentang

kapan akan dilakukan pengadaan, serta bagaimana cara mengawasi persediaan.

Keputusan tentang jumlah kebutuhan dapat diperoleh melalui proses peramalan

permintaan, sedangkan keputusan tentang waktu pengadaan dan cara pengawasan

persediaan dapat diperoleh melalui penghitungan dengan periodic review model.

Periodic review model menjadi model yang terpilih pada penelitian ini karena

continous review model tidak dapat diterapkan pada RS yang mengelola banyak

jenis obat-obatan sedangkan teknologi sistem informasi komputer dan perangkat

lunak RS yang seharusnya dapat mengotomatisasi pengambilan keputusan belum

dapat berfungsi optimal. Aktivitas operasional pengadaan obat-obatan dengan

periodic review model juga lebih efisien karena intensitas pengawasan persediaan

dapat dikurangi sesuai hasil perhitungan. Rangkaian proses pada usulan

perencanaan pengadaan obat-obatan dapat dilihat pada Gambar 4.1 sampai sampai

Gambar 4.3.

Gambar 4.1. Alur Peramalan Permintaan


37


Gambar 4.2. Alur Perhitungan Periodic Review Model


38


Gambar 4.3. Alur Teknis Perencanaan Pengadaan Obat-obatan

Dengan keterangan gambar:

Ketiga alur di atas diintegrasikan ke dalam aplikasi yang akan

mempermudah penghitungan perencanaan pengadaan obat-obatan di RS.

Mixrosoft Excel with Visual Basic Application (VBA) adalah perangkat lunak yang

terpilih untuk membuat alat bantu karena beberapa keunggulan yang akan

dijelaskan lebih lanjut pada subbab 4.3.

4.2 Pengolahan Data

Seperti penjabaran usulan perencanaan pengadaan obat-obatan yang

tertera pada Gambar 4.1 sampai Gambar 4.3, ada lima proses pengolahan data


39


untuk mendapatkan keluaran dari perencanaan pengadaan ini. Proses-proses

tersebut akan dijelaskan pada subbab ini.

4.2.1 Peramalan

Sebelum meramalkan permintaan, karakter permintaan harus diidentifikasi

dengan baik. Langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung rata-rata

permintaan historis (d) dan standar deviasinya (sd) untuk melihat variabilitas

permintaan. Sesuai dengan pernyataan pada Landasan Teori, jika standar deviasi

lebih besar atau sama dengan rata-rata permintaan historis, maka permintaan

disebut lumpy 1 . Langkah ini menjadi langkah pertama yang perlu dilakukan

karena umumnya karakter permintaan di RS memiliki ciri-ciri lumpy2 sehingga

tidak dapat diramalkan dengan metode kuantitatif yang reguler, seperti rata-rata

bergerak atau pemulusan eksponensial tunggal.

Data yang dipakai adalah data mingguan selama tahun 2009. Berdasarkan

informasi dari karyawan bidang pelayanan obat, biasanya pola permintaan

berulang setiap 3 bulan. Asumsi ini hanya berdasarkan intuisi, belum dibuktikan

berdasarkan data yang ada. Karena itulah, range data yang diambil adalah data

permintaan historis selama satu tahun untuk melihat apakah asumsi tersebut benar

dan berharap dapat melihat pola berulang permintaan di RS. Tahun yang dipilih

adalah tahun 2009 karena merupakan periode waktu terbaru dan paling dekat

dengan waktu penelitian (awal 2010) sehingga paling baik untuk meramalkan

permintaan yang akan datang.

Hasil penentuan karakter permintaan pada 30 sampel obat adalah seperti

pada Tabel 4.1. 5 dari 30 sampel obat berkarakter lumpy, yaitu obat dengan kode

unasyt3, phisib1, rimacc4, avandt1, dan md-cal. Hasil ini menjadi petunjuk bahwa

tidak semua permintaan di RS dapat memakai metode peramalan kuantitatif yang

reguler karena adanya permintaan yang lumpy.

1 Ballou, R.H. (2004). Business logistics/supply chain management (5th ed.). New Jersey: Prentice-Hall Inc. h. 367.2 Woosley, John Michael. (2009). Dissertation: Improving healthcare supply chains and decision making in the management of pharmaceuticals. Louisiana State University. hal 25


40


Tabel 4.1. Hasil Penentuan Permintaan Lumpy dan Tidak Lumpy

Pada penelitian ini, 5 jenis obat yang lumpy akan diramalkan dengan

metode Croston yang sudah dipakai secara umum untuk meramalkan permintaan

lumpy serta dinyatakan dalam sebuah penelitian tentang peramalan oleh Johnston

F. R. & Boylan, J. E. (1996) bahwa metode ini menghasilkan akurasi ramalan

yang lebih unggul dibandingkan metode pemulusan eksponensial tunggal. Metode

No Kode D sd Karakter Permintaan1 sulpea 76.64 30.98 Tidak Lumpy2 albumb2 10.83 8.05 Tidak Lumpy3 meronv2 27.31 16.61 Tidak Lumpy4 clafov2 59.36 30.11 Tidak Lumpy5 sulbaa01 65.56 30.81 Tidak Lumpy6 terfv1 64.46 21.44 Tidak Lumpy7 progr 425.75 257.50 Tidak Lumpy8 nexiuv 69.44 30.36 Tidak Lumpy9 eprexv2 22.23 8.03 Tidak Lumpy

10 omz40 84.86 28.54 Tidak Lumpy11 broadv1 58.17 28.99 Tidak Lumpy12 caprol 84.89 30.50 Tidak Lumpy13 hemapa 35.33 10.38 Tidak Lumpy14 spuitx06 1,681.09 389.94 Tidak Lumpy15 dianeb5 144.46 76.81 Tidak Lumpy16 trijev1 39.19 20.35 Tidak Lumpy17 meropa01 30.71 24.53 Tidak Lumpy18 losecv1 37.99 20.31 Tidak Lumpy19 lancef 47.43 23.00 Tidak Lumpy20 albumb8 4.60 4.03 Tidak Lumpy21 unasyt3 2.40 4.58 Lumpy22 tanapt1 47.37 33.26 Tidak Lumpy23 micart1 35.04 30.75 Tidak Lumpy24 infusx02 30.04 13.77 Tidak Lumpy25 cordat2 65.22 43.55 Tidak Lumpy26 chlort1 668.25 263.61 Tidak Lumpy27 phisib1 0.81 1.48 Lumpy28 rimacc4 9.12 18.71 Lumpy29 avandt1 0.67 2.86 Lumpy30 md-cal 48.54 58.04 Lumpy


41


ini memiliki konsep dasar seperti pemulusan eksponensial tunggal sehingga

membutuhkan penetapan parameter konstanta pemulusan. Parameter yang dipakai

untuk meramalkan jumlah permintaan dan jarak waktu antara dua periode yang

permintaannya tidak nol dalah sama. Dalam penelitian ini, parameter konstanta

pemulusan yang dipakai adalah 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, dan 1.

Perbedaannya adalah metode Croston memisahkan ramalan jumlah permintaan

dengan jarak antara dua periode yang permintaannya tidak 0. Ramalan yang

dihasilkan berasal dari metode Croston yang menggunakan salah satu nilai

parameter dengan standard error of forecast terkecil. 25 sampel obat yang lain

akan diramalkan dengan beberapa metode peramalan kuantitatif agar akurasinya

dapat diperlihatkan secara ilmiah dengan standard error of forecast. Data historis

permintaan digambarkan melalui grafik untuk melihat variasi musiman, siklis,

dan kecenderungan. Perubahan permintaan dari waktu ke waktu dapat dilihat pada

Lampiran 2.

Dapat dilihat bahwa variasi jumlah cukup besar dengan rata-rata konstan.

Tidak ada variasi musiman dan siklis yang cukup besar dari 25 sampel obat yang

tidak lumpy. Karena itulah, metode pemulusan eksponensial tunggal menjadi

salah satu metode peramalan yang dipilih. Metode ini memberikan performa baik

ketika dipakai pada pola deret waktu, atau pada pola permintaan yang perubahan

kecenderungan dan musimannya tidak besar3. Karena variasi jumlah dari data

historis cukup besar, konstanta a yang menjadi parameter kontrol adalah dari

0,1 hingga 1 dengan jarak 0,1. Data historis yang dipakai adalah 52 minggu,

dengan ramalan periode minggu kedua adalah sama dengan permintaan aktual

periode minggu pertama (naive method).

Sebagai perbandingan, metode rata-rata bergerak juga dipilih untuk

meramalkan permintaan obat karena saat ini proses peramalan yang dilakukan di

RS adalah berdasarkan rata-rata bergerak dengan periode musiman 4 minggu/1

bulan. Pada akhirnya akan dilihat apakah pemakaian metode ini memberikan

perencanaan pengadaan obat-obatan dalam instalasi farmasi rumah sakit...

Documents