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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
3
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
4
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
5
Universitas Indonesia
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:
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
6
Universitas Indonesia
Gambar 1.2. Diagram Alir Metodologi Penelitian
1. Identifikasi masalah
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
7
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
8
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
9
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
10Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
11
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
12
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
13
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Universitas Indonesia
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
Universitas Indonesia
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-
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
15
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
16
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
17
Universitas Indonesia
(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)
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
18
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
19
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
20
Universitas Indonesia
(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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
21
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
22
Universitas Indonesia
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)
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
23
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
24
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
25
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
26
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
27Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
28
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
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
Universitas Indonesia
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”
dapat diakses kapan pun dengan tingkat keamanan yang baik karena hanya
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
Universitas Indonesia
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
dapat diakses kapan pun dengan tingkat keamanan yang baik karena hanya
. 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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
30
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
31
Universitas Indonesia
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%
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
32
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
33
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
34
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
35
Universitas Indonesia
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.
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
36Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
37
Universitas Indonesia
Gambar 4.2. Alur Perhitungan Periodic Review Model
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
38
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
39
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
40
Universitas Indonesia
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
Perencanaan pengadaan..., Asa V.R., FTUI, 2010
41
Universitas Indonesia
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
Top Related