Instalasi farmasi di rumah sakit atau dikenal dengan singkatan IFRS adalah bagian penting dari rumah sakit karena merupakan unit bisnis strategis rumah sakit terkait dengan pendapatan rumah sakit (Firman Pribadi dan Juli Santoso, 2014). IFRS memberikan kontribusi sekitar 40% – 60% dari total pendapatan rumah sakit (Trisnantoro, 2005). Di sisi lain hal penting lainya dari peran IFRS ini adalah secara intensif digunakan dalam proses terapi di rumah sakit. Oleh karenanya IFRS ini perlu mendapatkan perhatian serius terkait dengan manajemen persediaan dan Pengendalian obat agar dapat berjalan secara efektif dan efisien.
Fakta menunjukan bahwa kondisi riil dilapangan belumlah menggambarkan peran pernting dari IFRS ini, karena beberpa penelitian menunjukan hal ini seperti penelitian yang dilakukan oleh Mellen dan Pudjirahardjo (2013) menunjukan bahwa model manajemen persediaan di rumah sakit perlu diperbaiki karena tingginya angka stockout dan stagnan yang berakibat pada tingginya angka kerugian di rumah sakit. Penelitian Alfa, Ietje dan Triyanik (2014) menunjukan bahwa model Pareto (ABC) dan EOQ mampu meningkatkan efisiensi di IFRS dibandingkan dengan model persediaan yang diterapkan oleh rumah sakit. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Dewanto, Dwi, dan Firman Pribadi (2015) menunjukan bahwa model Pareto, VEN dan EOQ mampu meningkatkan efisiensi di rumah sakit dibandingkan dengan sistem yang diterapkan oleh rumah sakit. Terakhir penelitian yang dilakukan oleh Zaki Sulistiawan dan Firman Pribadi (2017) yang menggunakan model ROP dan Fuzzy menunjukan bahwa model Fuzzy mampu menaikan angka turn over ratio dan menurunkan biaya persediaan di IFRS.
Uraian di atas menunjukan manajemen persediaan sangatlah penting dalam mengendalikan persediaan obat di rumah sakit, utamanya rumah sakit swasta yang memiliki sumber daya atau dana yang terbatas. Diharapkan dengan sumber daya dan dana yang terbatas, namun dengan manajemen persediaan obat yang baik dan pemakaian obat yang rasional, maka pelayanan kepada pasien dapat dilakukan dengan baik pula (Adita 2007 dan Varghese et.al. 2012).
Ada banyak model terkait dengan manajemen persediaan dan pengendalian persediaan obat seperti model ABC, VEN, kombinasi model ABC-VEN, model EOQ, EOI, JIT, dan Fuzzy Inventory Control atau model Fuzzy.
Model Always Better Control atau yang dikenal dengan model ABC adalah suatu metode pengelompokan obat sesuai dengan tingkat kepentingan relatifnya. Dalam model ini guna menentukan prioritas pengadaan obat berlandaskan pada pedoman jumlah pemakaian dan jumlah biaya yang dikeluarkan. Analisis ABC ini dikenal sebagai “separating the vital few from the trivial many” karena memisahkan item yang berjumlah sedikit namun memiliki nilai yang besar. Analisis ini merupakan suatu penafsiran dari teori Paretto dalam manajemen persediaan (Gupta & Kant 2007).
Dalam aplikasinya model ABC ini memiliki keterbatasan, karena model ini hanya berdasarkan pada jumlah biaya dan tingkat konsumsinya. Padahal di instalasi farmasi rumah sakit (IFRS), terdapat pula obat yang tidak mahal namun sangat vital dalam proses pengobatan di rumah sakit terkait keselamatan jiwa pasien. Pentingnya obat ini tidak terlihat dari analisis ABC, sehingga diperlukan model lain guna mengakomodir pentingnya suatu obat. Model ini dekenal dengan model VEN (Vital, Esensial dan Non esensial). Model VEN mendasarkan modelnya pada nilai kritis dan efek terapi obat terhadap kesehatan pasien dengan mempertimbangkan efisiensi penggunaan dana yang ada. Kombinasi dari model ABC dan VEN (matriks ABC-VEN) ini sangat bermanfaat dalam pengendalian dan pembelian obat dalam jumlah besar tiap-tiap periodenya (Junita & Sari 2012).
Model ABC-VEN perhatian utamanya baru pada pengendalian obat berdasarkan jumah, nilai dan pentingnya kegunaan obat belum membicarakan efektivitas dan efisiensi persediaan terkait dengan biaya total persediaan. Ada beberapa model manajemen persediaan terkait efektifitas dan efisiensi persediaan yang banyak digunakan dalam manajemen persediaan obat yaitu, model Economic order quantity (EOQ),model Economic order interval (EOI), dan model lainya terkait manajemen persediaan yaitu model Just In Time (JIT).
Penerapan model EOQ tidak dapat serta merta dapat diterapkan di rumah sakit, karena karakter konsumsi obat yang dinamis sehingga melanggar asumsi EOQ yang bersifat statis. Oleh karenanya beberapa peneliti melakukan modifikasi pada formula EOQ dengan berbagai macam pendekatan diantaranya Wongmongkolrit dan Rassamethes (2011) yang menggunakan pendekatan model stochastic EOQ, Tanthathemee dan Phruksaphanrat (2012) yang menggunakan finite horizon EOQ waktu diskrit atau pengendalian inventori menggunakan teori logika fuzzy. Atau penelitian yang dilakukan oleh Kotb dan Fergany (2011) serta Zhang dan Wang (2011) yang menggunakan pendekatan melalui multi item EOQ.
Terkait dengan model EOQ yaitu kapan waktu memesan kembali persediaan atau waktu pembelian kembali obat adalah tingkat Reorder Point (ROP). Reorder Point merupakan waktu pemesanan kembali obat yang akan dibutuhkan. Reorder point masing-masing item obat penting diketahui agar supaya ketersediaan obat terjamin, sehingga pemesanan obat dilakukan pada saat yang tepat yaitu saat stok obat tidak berlebih dan tidak kosong. Perhitungan Reorder Point ini ditentukan oleh lamanya lead time, pemakaian rata-rata obat dan safety stock.
Pada prakteknya, penentuan ROP untuk persediaan obat-obatan di lingkungan rumah sakit agak sulit karena laju pemakaian obat-obatan yang berbeda-beda atau dinamis. Ada yang mempunyai pola bulanan dan adakalanya berpola tahunan (musiman). Untuk itu penentuan ROP disarankan hanya pada periode tertentu saja ketika pola pada periode tersebut dianggap sama. Masalah akan timbul bila pada periode tersebut terjadi perubahan pola pemakaian obat. Untuk mengatasi hal tersebut di atas maka dikembangkan ROP dinamis maupun ROP yang berdasarkan pada teori fuzzy.
Teori ROP dinamis sebetulnya sama dengan teori ROP statis. Perbedaannya pada penentuan ROP dinamis, penentuan ROP dilakukan setiap waktu dengan melakukan prediksi laju pemakaian yang terjadi, sehingga pada hari berikutnya akan berlaku ROP yang baru (Babai dan Dallery, 2006) (Thormaehlen n.d., ?) ( Van Donselaar dan Broekmeulen n.d., ?). Di sisi lain pendekatan dengan teori fuzzy terbagi dua, yaitu dengan melakukan optimasi untuk mendapatkan ROP yang optimal (Wang & Zhao 2007) (Usenik etal. 2005) dan dengan melakukan perhitungan setiap harinya, sambil menentukan ROP dan atau menentukan jumlah pemesanan yang harus dilakukan (Tanthatemee dan Phruksapahanrat, 2012) (Hung etal., 1997). Pendekatan teori Fuzzy juga dilakukan untuk mengetahui EOQ seperti dilakukan oleh Purnomo, Wee dan Chiu (2012).
Dari penjelasan di atas tampak jelas bahwa tujuan efektivitas dan efisiensi pengelolaan perbekalan farmasi pada instalasi farmasi rumah sakit adalah untuk meminimalkan nilai persediaan dengan tetap mempertimbangkan ketersediaan sesuai dengan kebutuhan. Dengan melalui pendekatan manajemen logistik perbekalan farmasi yang dimulai dari perencanaan, pengadaan, penyimpanan, distribusi sampai penggunaan yang dalam tiap tahap harus saling berkoordinasi dan terkendali dapat dicapai pengelolaan obat yang efisien dan efektif. Karenanya penelitian model persediaan berbasiskan model Fuzzy Inventory Control dan perancangan sistem informasi berbasiskan model fuzzy inventory control pada instalasi farmasi rumah sakit menjadi menarik dan penting, karena hasil penelitian ini akan memberikan manfaat tidak hanya pada pengembangan teori manajemen persediaan, namun juga memberikan manfaat pada sistem kebijakan dan praktik manajemen persediaan di rumah sakit. Sehingga hasil penelitian ini pada akhirnya dapat menurunkan biaya kesehatan di Indonesai yang selama ini banyak terjadi karena ketidakefektivan dan ketidakefisienan manajemen obat di rumah sakit.
Unruk penelitian penggunaan model Fuzzy Inventory Control dapat dilihat pada penelitian yang dilakukan oleh Zaki Sulistiawan dan Firman Pribadi dengan judul “Studi Perancangan Model Penentuan Jumlah Pemesanan dan Reorder Point Menggunakan Fuzzy Inventory Control Terhadap Nilai Persediaan”.
Daftar Pustaka
Adita, T.Y. 2007, Manajemen Administrasi RS. Edisi ke dua, UI Press, Jakarta
Firman Pribadi dan Juli Santoso, 2014, Using Balance Using Balanced Scorecard Approach to Analyze The Performance of Pharmacy Installation in Implementing Strategy Mapping., European Journal of Business and Management
Mellen dan Pudjirahardjo (2013), Faktor Penyebab Dan Kerugian Akibat Stockout Dan Stagnant Obat Di Unit Logistik Rsu Haji Surabaya., Jurnal Administrasi Kesehatan Indonesia Volume 1 Nomor 1 Januari – Maret
Gupta, S & Kant, S 2007, Hospital Sores Management- An Integrated Approach, Jaypee Brothers Medical Publishers, New delhi , India
Junita, I, 2012. ABC-VED Analysis and Economic Order Interval (EOI)-Multiple Items for Medicine Inventory Control in Hospital. International Conference on Business and Management, Phuket,Thailand
Khurana S, Chhillar N, Gautam VKS 2013, Inventory Control techniques in Medical Stores of a tertiary care neuropsychiatry hospital in Delhi, Scientific Research Publish. Diambil dari http://www.scirp.org
Kotb KAM & Fergany HA 2011, Muti-Item EOQ Model with Both Demand Dependent Unit Cost and Varying Leading Time via geometric Programming. Journal Applied Mathematics, 2011, dari http://www.scirp.org
Muin, A. 2008, Perencanaan Obat Antibiotik Berdasarkan Kombinasi Metode Konsumsi dengan Analisis ABC dan Reorder Point terhadap Nilai Persediaan dan Turnover Ratio diInstalasi Farmasi RS Darul Istiqomah Kaliwungu-Kendal. Tesis, Prodi Magister Ilmu Kesehatan Masyarakat Konsentrasi Administrasi RS, Universita Diponegoro
Reddy, VV 2002, Hospital Materials Management, dalam Managing a Modern Hospital, eds A.V Srinivasan, Sage publications, New Delhi, India
Sheina, B & Umam MR, Sholikahah, 2010, Penyimpanan Obat di Gudang Instalasi Farmasi RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta Unit I, Jurnal Kesehatan Masyarakat Vol. 4, No.1, September 2010.
Suciati, S. 2006. Analisis Perencanaan Obat Berdasarkan ABC Indeks Kritis di Instalasi farmasi. Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan Vol. 09 No. 01, maret 2006
Varghese, V, Rossetti M, Pohl E, Apras S, Marek D . 2012, Applying Actual Usage Inventory Management Best Practice in a Health Care Supply Chain , International Journal Supply Chain Management Vol. 01, No. 2, September 2012.
Zaki Sulistiawan dan Firman Pribadi, 2017., Studi Perancangan Model Penentuan Jumlah Pemesanan dan Reorder Point Menggunakan Fuzzy Inventory Control Terhadap Nilai Persediaan. 1 Proceeding Health Architecture, 1(1) Mei
Zhang B & Wang X, 2011, Optimal Policy and Simple Algorithm for a Deteriorated Multi-Item EOQ Problem, Amaerican Journal of Operation Research dari http://www.scirp.org/journal/ajor
Leave a Reply