Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN OBAT-OBATAN PADA INSTALASI FARMASI DI INTERNAL RUMAH SAKIT Prita Meilanitasari 1), Iwan Vanany2), dan Erwin Widodo 3) 1) Logistik dan Manajemen Rantai Pasok, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1)
[email protected], 2)
[email protected], 3)
[email protected] 2) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 3) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
ABSTRAK Supply chain rumah sakit yang masuk ke dalam lingkup Healthcare Supply Chain (HCSC) dan fokus di bidang farmasi (obat-obatan) disebut dengan Pharmaceutical Supply Chain (PSC). PSC mengkoordinasikan kebutuhan demand, inventory management, serta proses pengiriman yang dilakukan dengan minimasi biaya dan waktu karena berhubungan dengan pelayanan publik dan kebutuhan pasien. Penelitian mengenai pengelolaan persediaan obatobatan banyak dilakukan oleh para ahli di bidang supply chain karena pelaku medis bukan ahli dalam pengelolaan persediaan obat-obatan. Penelitian ini akan membahas mengenai pengelolaan persediaan obat-obatan dengan mempertimbangkan terjadinya kadaluarsa dan shortage obat. Penelitian ini menghasilkan pemodelan yang memiliki fungsi tujuan yaitu minimasi total biaya yang menghubungkan ketersediaan obat di masing-masing unit farmasi yang dipengarui oleh shortage, kadaluarsa, dan multi-layer sales demand. Penelitian dibagi menjadi dua skenario yang diasumsikan keduanya mungkin terjadi di lapangan (rumah sakit). Dari kedua skenario yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa pengaruh kadaluarsa terhadap terjadinya shortage adalah besar. Semakin naiknya persentase kadaluarsa pada obatobatan dengan mempertimbangkan hubungan antar unit farmasi akan menaikkan biaya shortage dan akan menaikkan total biaya secara keseluruhan. Dari hal tersebut rumah sakit perlu mempertimbangkan terjadinya kadaluarsa, shortage, dan service level dalam melakukan perencanaan persediaan untuk meminimumkan total biaya dan mencapai service level yang dapat memenuhi kebutuhan pasien. Kata kunci: Pharmaceutical Supply Chain, Pharmaceutical Inventory, Internal Supply Chain.
PENDAHULUAN Supply chain yang berada dala ranah kesehatan disebut dengan Healthcare Supply Chain (HSC). Dalam prakteknya terdapat banyak permasalahan pada HSC sehingga banyak peneliti yang melakukan penelitian mengenai HSC diantaranya adalah (1) kurangnya koordinasi, (2) permasalahan pada manajemen persediaan termasuk di dalamnya adalah kuantitas, persediaan level, ketersediaan barang dan perhitungan stok, (3) informasi permintaan, (4) ketergantungan sumber daya manusia, (5) manajemen permintaan termasuk di dalamnya adalah perencanaan, pemesanan dan tindakan lanjutan, (6) menghindari shortage, (7) kedaluwarsa, (8) manajemen pergudangan, (9) kontrol suhu, serta (10) visibilitas pengiriman termasuk transit, penundaan, dan visibilitas kedatangan barang (Privett dan Gonsalvez, 2014). Sedangkan HSC yang berfokus di bidang farmasi dinamakan Pharmaceutical Supply Chain (PSC). Dimana PSC sangat penting dalam hubungannya ISBN : 978-602-70604-3-2 1
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
dengan persediaan obat-obatan di rumah sakit. Pelaku medis (dokter, suster, dll) bukan merupakan ahli di bidang supply chain obat-obatan. Mereka dapat melakukan kesalahan terhadap pengelolaan persediaan obat-obatan di rumah sakit. Kesalahan yang dilakukan dalam pengelolaan obat-obatan dapat berakibat fatal terhadap kondisi pasien sebagai pelanggan salah satunya adalah terjadinya shortage. Dimana shortage dapat mengakibatkan terlambatnya penanganan pasien atau dapat mengakibatkan penggunaan obat yang salah karena digunakan sebagai obat pengganti (Paparella, 2012). Mengantisipasi hal tersebut, Kelle et al. (2012) menganalisa hubungan antara permintaan, service level dan ketersediaan ruang (available space) dan menemukan formulasi untuk mengetahui reorder point dari persediaan obat. Sedangkan Kritchanchai dan Meesamut (2014) menggunakan metode min/max untuk meminimaisasi total biaya persediaan dengan memperhatikan safety level dengan menggunakan metode AUN dan VEN. Sebagiam besar peneliti membuat model untuk mengatur pengelolaan obat-obatan. Penelitian yang paling banyak dilakukan adalah tentang pemodelan ptimal yang dimulai dari pabrik obat menuju ke rumah sakit atau distributor. Beberapa diantaranya adalah Susarla et al (2012) yang berfokus pada aliran material pada jaringan multi-eselon pada perusahaan farmasi multinasional. Kemudian Uthayakumar et al. (2013) melakukan penelitian yang meminimumkan total biaya ekspektasi di perusahaan farmasi dan di rumah sakit dan Guerero (2013) membuat pemodelan multi-eselon warehouse dari central pharmacy menuju ke Care Unit dengan menyederhanakan proses. Dari penelitian-penellitian di atas, dapat diketahui bahwa para peneliti cenderung berfokus terhadap hubungan antar eselon di eksternal supply chain. Namun apabila ditelaah kembali, sistem supply chain di internal rumah sakit perlu untuk dipertimbangkan untuk ilakukan penelitian karena berhubungan dengan service level yang harus diberikan oleh pihak rumah sakit kepada pasien. Oleh karena itu penelitian ini berfokus pada internal supply chain yaitu dengan membuat model yang dapat meminimasi total biaya dengan service level yang telah ditetapkan sebelumnya. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk 1). membuat model PSC untuk internal multi-eselon untuk menentukan tingkat persediaan yang optimal dengan mempertimbangkan kadaluarsa dan shortage yang mempengaruhi tingkat persediaan obat-obatan di dalam rumah sakit dan 2) mendapatkan performansi model yang baik untuk situasi pengelolaan dengan jenis permintaan berupa multi-layer sales point demand. METODE Penelitian ini dibagi menjadi tiga tahap. Yang pertama yaitu identifikasi permasalahan dengan menggunakan literature review dan review ahli. Kemudian kedua adalah pembuatan model matematis yang terdiri dari tiga eselon yaitu warehouse pusat (WH), apotek besar (AB) dan depo obat (DO) serta dua skenario yaitu skenario 1 dimana demand obat-obatan dari pasien hanya ada di depo obat saja (eselon ketiga), dan skenario 2 dimana demand obatobatan darii pasien dapat terjadi di epo obat maupuk apotek besar atau bisa disebut dengan multi-layer sales demad. Tahap ketiga adalah analisis dan pembahasan yang didalamnya terdiri dari percobaan numerik dan analisis sensitivitas. Percobaan numerik dan anaisis sensitivitas menggunakan software MATLAB untuk dicari nilai order unit (Q*) yang mendekati optimal sehingga didapatkan nilai total biaya minimum untuk seluruh eselon. Setelah dilakukan ketiga tahap tersebut, kemudian dilakukan pengambilan kesimpuan dan saran sehingga dapat diberikan rekomendasi untuk manajemen rumah sakit sehingga penelitian ini dapat digunakan untuk pembanding dengan yag telah dilakukan oleh pihak
ISBN : 978-602-70604-3-2 2
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
rumah sakit dan dapat terlihat kekurangan yang dapat diperbaiki d masa depan untuk penelitian selanjutnya. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menggunakan 3 eselon yaitu warehouse pusat (WH), apotek besar (AB) dan depo obat (DO) serta dibagi menjadi dua skenario. Skenario 1 yaitu Permintaan tertentu hanya dapat dilayani oleh depo tertentu (contoh: Demand 1 hanya bisa dilayani di Depo 1 dan selanjutnya). Apabila terjadi stockout di depo, maka Depo akan memesannya ke Apotek besar yang melayani Depo tersebut. Kemudian skenario 2 yaitu Permintaan tertentu hanya dapat dilayani oleh depo tertentu (contoh: Demand 1 hanya bisa dilayani di Depo 1 dan selanjutnya). Namun, Apotek besar juga dapat melayani permintaan dari pelanggan (pasien). Apabila terjadi stockout di obatnya (contoh: obat 1) di salah satu depo (contoh: Depo 1) maka Depo tersebut hanya dapat mengambilnya ke Apotek besar yang melayani Depo tersebut. Sehingga Apotek besar melayani permintaan dari Depo dan pelanggan secara simultan. Keduanya dapat dilihat pada gambar berikut ini.
(a)
(b)
Gambar 1 Model Konseptual (a) Skenario 1 ; (b) Skenario 2
Model penelitian yang digunakan pada penelitian ini mengacu pada model matematis yang digunakan oleh Guerrero, et al. (2013). Penelitian mereka menggunakan multi-eselon dan multi-product yang juga akan digunakan pada penelitian ini. Guerrero, et al. (2013) menggunakan 2 eselon dengan fungsi tujuan yaitu meminimalkan jumlah stock on hand total di seluruh eselon. Sedangkan pada penelitian ini akan menggunakan 3 eselon, dengan fungsi tujuan yaitu meminimalkan seluruh total inventory cost (TC) di seluruh eselon. Biaya-biaya yang digunakan pada penelitian ini untuk meminimumkan TC mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Blackburn (2010) yaitu carrying cost, shortage cost, replenishment cost dengan tambahan order cost, untuk pemesanan obat di Warehouse obat ke Distribution Center (DC), dan purchase cost (Tersine,1994 ; Keith N, et al.,2011). TC yang diminimumkan pada penelitian ini adalah TC yang berada pada WH (TCw), AB (TCa), dan DO (TCd). Pemodelan Skenario 1 (Pers.1)
Dimana total biaya yang diminimumkan akan dijabarkan sebagai berikut:
ISBN : 978-602-70604-3-2 3
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
Total Biaya pada Warehouse Pusat (WH)
(Pers.2)
Total Biaya pada Apotek Besar (AB)
(Pers.3)
Total Biaya pada Depo Obat (DO)
(Pers.4)
Dimana batasan yang digunakan dalam skenario 1 ini adalah: 1. Jumlah produk ke-i di instalasi farmasi harus kurang dari atau sama dengan kapasitas instalasi farmasi tersebut. Sehingga batasan untuk WH, AB, dan DO dituliskan sebagai berikut: (Pers.5)
untuk untuk 2.
(Pers.6) (Pers.7)
Jumlah total produk ke-i harus memenuhi lebih dari atau sama dengan target service level untuk permintaan pelanggan dalam satu periode (satu Bulan). Sehingga batasan untuk WH, AB, dan DO dituliskan sebagai berikut: (Pers.8)
untuk untuk
ISBN : 978-602-70604-3-2 4
(Pers.9) (Pers.10)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
Pemodelan Skenario 2 Pemodelan skenario 2 sama dengan yang ada pada sekanrio satu dengan tambahan pada total biaya pada apotek besar (AB) yang berupa penambahan demand langsung dari pasien sebagai berikut.
(Pers.11)
Dengan batasan untuk apotek besar berubah menjadi: 1. 2.
untuk
(Pers.12)
untuk
(Pers.13)
Hasil Penelitian Data parameter yang digunakan berasal dari perkiraan serta hasil pengamatan dan wawancara di lapangan. Untuk keperluan verifikasi dan validasi, maka akan digunakan data dengan ketentuan sebagai berikut: 1. Jenis produk yang digunakan untuk pemodelan ada 3. Yaitu produk farmasi 1 (PF1), produk farmasi 2 (PF2), dan produk farmasi 3 (PF3). 2. Ketiga produk ini akan tersebar di 3 eselon yang masing-masing berjumlah 1 Warehouse Pusat (WH), 2 Apotek Besar (AB1 & AB2), 3 Depo Obat yang berada dalam lingkup AB1 (DO11, DO12 & DO13), serta 3 Depo Obat yang berada dalam lingkup AB2 (DO21, DO22 & DO23). Adapun data parameter yang digunakan adalah sebagai berikut: Tabel 1 Data Parameter yang Dibutuhkan PF1 PF2 PF3 50000 100000 150000 1000 5000 15000 333 1666 5000 5000 5000 5000 Tabel 2 Data Parameter Lain yang Dibutuhkan
DO11
DO12
DO13
PF1
954
60
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
590
44
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
60
27
0
0.2
5000
2
10
200
PF1
730
48
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
525
38
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
56
24
0
0.2
5000
2
10
200
PF1
944
99
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
645
41
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
160
19
0
0.2
5000
2
10
200
ISBN : 978-602-70604-3-2 5
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
DO21
DO22
DO23
AB1
AB2
WH
PF1
795
62
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
495
32
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
58
15
0
0.2
5000
2
10
200
PF1
755
95
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
492
38
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
64
17
0
0.2
5000
2
10
200
PF1
934
48
0
0.2
5000
2
140
800
PF2
530
20
0
0.2
5000
2
50
400
PF3
62
29
0
0.2
5000
2
10
200
PF1
0
0
784
0.2
10000
2
250
1200
PF2
0
0
468
0.2
10000
2
150
800
PF3
0
0
100
0.2
10000
2
50
400
PF1
0
0
948
0.2
10000
2
250
1200
PF2
0
0
532
0.2
10000
2
150
800
PF3
0
0
126
0.2
10000
2
50
400
PF1
0
0
0
0.2
15000
2
500
2000
PF2
0
0
0
0.2
17000
2
260
1500
PF3
0
0
0
0.2
20000
2
100
1000
Data parameter yang digunakan kemudian dimasukkan ke MATLAB untuk didapatkan Q* sehingga didapatkan nilai total biaya masing-masing. Kemudian dapat dilihat pola hubungan antara pengaruh kadaluarsa terhadap shortage yang akan mempengaruhi nilai total biaya. Sehingga dapat diketahui skenario yang lebih baik dibandingkan yang lain dan pengaruhnya terhadap pelayanan di internal rumah sakit. Adapun hasil penelitian yang berupa total biaya didapatkan sebagai berikut: Tabel 3 Hasil Penelitian untuk Skenario 1 Total Biaya pada Skenario 1 untuk Service Level (1-α) sebagai berikut
f
e
0.950
0.900
0.850
0.800
0.750
0.700
0.2
0
67,325,614
67,236,524
67,156,915
67,088,832
67,035,341
67,003,141
0.2
0.05
35,013,155
33,981,552
33,578,082
32,840,532
32,015,739
31,505,990
0.2
0.1
14,325,752
13,554,643
12,823,737
12,132,551
11,518,481
11,088,669
0.2
0.2
23,268,807
21,810,853
20,432,263
19,187,567
18,037,125
16,985,749
0.2
0.3
33,921,237
31,688,938
29,561,540
27,545,804
25,640,208
23,489,093
0.2
0.4
47,913,781
44,447,527
41,160,821
38,059,783
35,145,623
32,414,892
0.2
0.5
70,730,431
64,953,208
59,513,506
54,411,602
49,657,186
45,225,013
Tabel 1 di atas memberi gambaran hubungan antara service level (1-α) dengan nilai fraksi expiry rate (e). Nilai e = 0.1 merupakan nilai yang memiliki jumlah total biaya yang terendah (berlaku untuk tiap perubahan (1-α)). Berdasarkan tabel di atas, perbandingan antara service level dengan fraksi expiry rate adalah berbanding lurus. Semakin besar nilai ‘e’ dan semakin besar nilai (1-α), maka akan semakin besar pula total biaya yang dikeluarkan. Total biaya terendah pada skenario 1 berdasarkan tabel 1 di atas adalah Rp. 11,088,669.00 berada pada service level 0.7, dan fraksi expiry rate 0.1. Pada prakteknya, rumah sakit lebih memilih ISBN : 978-602-70604-3-2 6
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
service level yang lebih tinggi walaupun biayanya cenderung lebh tinggi. Oleh karena itu untuk penggunaan skenario 1 semacam ini perlu menekan angka persentase kadaluarsa hingga pada titik 10 persen maksimum. Terutama untuk produk yang sifatnya krusial yaitu produk 3. Produk 3 perlu memiliki service level 95% karena sifatnya krusial. Tabel 4 Hasil Penelitian untuk Skenario 2 f
e
Total Biaya pada Skenario 2 untuk Service Level (1-α) sebagai berikut 0.950
0.900
0.850
0.800
0.750
0.700
0.2
0
75,724,125
75,587,570
75,457,661
75,334,985
75,219,812
75,112,709
0.2
0.05
44,650,465
43,537,448
43,073,210
42,268,608
41,374,617
40,787,062
0.2
0.1
19,928,457
18,701,108
17,520,559
16,390,548
15,342,758
14,459,459
0.2
0.2
31,147,631
29,266,354
27,459,071
25,721,725
24,060,036
22,479,349
0.2
0.3
44,161,990
41,387,216
38,722,164
36,174,307
33,731,810
31,394,774
0.2
0.4
61,270,978
57,030,948
52,987,018
49,149,895
45,510,034
42,052,608
0.2
0.5
88,918,629
82,062,124
75,550,488
69,380,481
63,552,204
58,058,330
Berdasarkan tabel 2 di atas dengan menggunakan hasil perhitungan MATLAB sebagai alat bantu, didapatkan total biaya terkecil untuk skenario 2 berada pada kondisi fraksi expiry rate 0.1 dan SL 0.7. Apabila dilihat dari masing-maisng SL, nilai terkecil masing-masing berada pada fraksi expiry rate sebesar 0.1. Disarankan, untuk menekan fraksi expiry rate pada titik 0.1 apabila total biaya yang diinginkan menjadi rendah. Namun, seperti yang ada pada skenario 1, untuk produk 3 yang sifatnya krusial sebaiknya memaksimalkan nilai service level sehingga risiko yang didapatkan apabila terjadi shortage dapat ditekan sehingga kerugian bagi pasien maupun pihak rumah sakit akan semakin sedikit. KESIMPULAN DAN SARAN Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, didapatkan beberapa kesimpulan adalah sebagai berikut: 1. Penelitian ini telah berhasil membuat model yang berfungsi untuk meminimalkan total biaya dengan mempertimbangkan terjadinya kadaluarsa dan shortage. Dimana level kadaluarsa harus dapat ditekan sampai 10%. Dimana servce level pada produk 3 (produk krusial) harus maksimum. 2. Terjadinya kadaluarsa pada penyimpanan obat-obatan di rumah sakit sangat perlu untuk dipertimbangkan dalam menyusun perencanaan pengelolaan persediaan. 3. Penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam menyususn rencana pengelolaan obat-obatan antar eselon di dalam rumah sakit secara umum. 4. Rekomendasi yang dapat diberikan akibat dari peneitian ini terhadap rumah sakit adalah pihak rumah sakit harus bisa menggolongkan obat-obatan yang sifatnya kitis, maupun yang sifatnya fast moving sehingga dapat diperkirakan kuantitas yang dibutuhkan serta meminimasi total biaya dengan service level yang cukup tinggi. Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah: 1. Pertimbangkan untuk melakukan penelitian awal tentang risiko yang mungkin terjadi dalam pengelolaan obat-obatan di rumah sakit sehingga dapat dimasukkan ke dalam persamaan untuk bagian dari carrying cost. 2. Perlu dipertimbangkan untuk menggunakan simulasi yang dapat memberikan pilihan lain kepada pihak rumah sakit agar pengelolaan obat-obatannya terjaga dengan baik.
ISBN : 978-602-70604-3-2 7
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
3. Perlu dipertimbangkan kemungkinan terjadinya adanya perpindahan obat-obatan yang terjadi antar depo obat untuk memenuhi demand. DAFTAR PUSTAKA Chopra, Sunil., Meindl, Peter.,2010, Supply Chain Management, New Jersey: Pearson. Guerrero, WJ., et al., 2013, Joint-optimization of inventory policies on a multi-product multiechelon pharmaceutical system with batching and ordering constraints, European Journal of Operation Research 231, 98-108. Herist,Keith N., Rollins, Brent., Perri,Matthew., 2011, Financial Analysis in Pharmacy Practice, London: Pharmaceutical Press. Simchi-Levi, David,2008, Designing and Managing the Supply Chain Concepts, Strategies, and Case Studies, USA: McGraw-Hill Companies,Inc. Tersine, Richard J, 1994, Principles of Inventory and Materials Management Fourth Edition, USA: Prentice Hall. Uthayakumar, R., Priyan,S., 2013, Pharmaceutical supply chain and inventory management strategies: Optimization for a pharmaceutical company and a hospital, Operations Research for Health Care 2, 52-64. Uthayakumar, R., Priyan,S., 2014, Optimal inventory management strategies for pharmaceutical company and hospital supply chain in a fuzzy–stochastic environment, Operations Research for Health Care3, 177-190.
ISBN : 978-602-70604-3-2 8
