## JURNAL KEBIJAKAN KESEHATAN INDONESIA : JKKI
Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI, Vol. 08, No. 01 Maret 2019

## ABSTRAK
Latar Belakang: Komponen utama dalam pengobatan, obat harus selalu tersedia dalam jumlah, jenis, dan kualitas baik saat diperlukan, tidak kurang dan tidak terlalu berlebihan. Dampak pengelolaan yang tidak baik: stockout, overstock, kadaluarsa dan obat rusak. Puskesmas Palaran memiliki jumlah kunjungan mencapai 68.453 kali kunjungan per tahun,tertinggi dari jumlah kunjungan puskesmas lainnya di Kota Samarinda. Hal ini mempengaruhi kebutuhan obat yang diketahui mengalami kelebihan stok. Tujuan: Mengidentifikasi alternatif kebijakan perencanaan kebutuhan obat dengan melakukan peramalan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Metode penelitian: menggunakan jenis penelitian deskriptif. Menggunakan data pemakaian tertinggi untuk 3 jenis obat selama 1 tahun dalam kurun waktu 5 tahun (2010-2015). Hasil: Pemakaian 3 jenis obat tertinggi di Puskesmas Palaran adalah Paracetamol, Amoksisilin dan Captopril. Gambaran jumlah kebutuhan Paracetamol untuk 12 bulan yang akan datang (Februari 2015-Januari 2016) berjumlah 72.948 tablet atau rata-rata 6.079 tablet/bulan. Amoksisilin berjumlah 41.136 tablet atau rata-rata 3.428 tablet/ bulan. Captopril berjumlah 41.736 tablet atau rata-rata 3.478 tablet/bulan. Evaluasi terhadap perencanaan dan pengadaan obat untuk kelompok pemakaian tertinggi dan darurat yang telah dilakukan di Puskesmas Palaran belum berjalan dengan baik. Hal ini dapat dilihat dari perhitungan jumlah pengadaan dan waktu pengadaan yang hanya berdasarkan perkiraan saja serta masih terjadinya beberapa item obat yang mengalami kekosongan selama beberapa bulan pada tahun 2015. Kesimpulan: Pedoman pengadaan obat di Puskesmas Palaran menggunakan data pemakaian jumlah obat tahun sebelumnya, kemudian ditambah atau dikurangi sebagai dasar perencanaan kebutuhan obat tahun berikutnya. Masih terdapat masalah pada kelebihan jumlah obat untuk jenis pemakaian tertinggi dan kekosongan pada jenis obat untuk kebutuhan darurat. Puskesmas Palaran perlu menetapkan prioritas terhadap perencanaan dan pengadaan obat sehingga lebih efektif dan efisien dengan kebutuhan agar tidak terjadi lagi kelebihan dan kekosongan persediaan obat menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins.
Kata Kunci: ARIMA Box-Jenkins, Kebutuhan obat, Alternatif kebijakan

## ABSTRACT
The main component in medication, drugs must always be available in number, type, and good quality when needed, no
less and not too much. Poor management impacts: stockout, overstock, expiration and damaged drugs. Palaran Health Center has a number of visits reaching 68,453 visits per year, the highest of the number of visits to other health centers in Samarinda City. This affects the need for drugs that are known to experience excess stock. Objective: To identify proposed drug needs planning policies by forecasting using the Box-Jenkins ARIMA method. Research method: using descriptive research type. Using the highest usage data for 3 types of drugs for 1 year in a period of 5 years (2010-2015). Results: The use of the 3 highest types of drugs at the Palaran Health Center was Paracetamol, Amoxicillin and Captopril. The description of the number of needs of Paracetamol for the next 12 months (February 2015-January 2016) amounts to 72,948 tablets or an average of 6,079 tablets / month. Amoxicillin amounted to 41,136 tablets or an average of 3,428 tablets / month. Captopril totaled 41,736 tablets or an average of 3,478 tablets / month. The evaluation of the planning and procurement of medicines for the highest use groups and emergencies that have been carried out at the Palaran Health Center has not gone well. This can be seen from the calculation of the number of procurement and procurement times which are only based on estimates and the occurrence of several drug items that have been vacant for several months in 2015. Conclusion: Guidelines for procurement of medicines at Palaran Health Center use data for the previous year, then added or reduced as a basis for planning the following year’s drug needs. There is still a problem with the excess number of drugs for the highest type of use and the vacancy in the type of drug for emergency needs. Palaran Community Health Center needs to set priorities for planning and procuring drugs so that they are more effective and efficient with the need to avoid overloading and vacancies in drug supplies using the Box-Jenkins ARIMA method.
Keywords: ARIMA Box-Jenkins, Drug Needs, Policy Alterna- tive
PENDAHULUAN Pelayanan kesehatan primer ditandai dengan adanya tindakan individu dan kolektif, yang terdiri promosi dan perlindungan kesehatan, pencegahan cedera, diagnosis, perawatan, rehabilitasi, dan pemeliharaan kesehatan. Teknologi dengan kompleksitas tinggi dan kepadatan rendah digunakan untuk memecahkan masalah yang relevan di lingkungan pelayanan kesehatan (1).

## ALTERNATIF KEBIJAKAN PERENCANAAN KEBUTUHAN OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX-JENKIN S UNTUK MENGATASI KELEBIHAN STOK

## DRUG NEEDS PLANNING POLICY PROPOSALUSING THE ARIMA BOX-JENKINS METHOD TO OVERCOME STOCK STRENGTHS
Erwin Purwaningsih 1 , Subirman 2
1 Mahasiswa Minat Administrasi Kebijakan Kesehatan, Program Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat, Universitas Mulawarman
2 Departemen Ilmu Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Mulawarman

## Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI
Obat-obatan adalah salah satu teknologi paling penting yang digunakan oleh masyarakat modern dan pada perawatan kesehatan primer sebagai sumber daya pengobatan (2). Layanan Farmasi berdasarkan Perawatan Kesehatan Primer atau dikenal dengan PHCPS bertujuan untuk berkontribusi pada perawatan yang komprehensif, terintegrasi dan berkesinambungan menangani kebutuhan kesehatan terkait obat dan masalah populasi, baik individu maupun kolektif (1). Puskesmas Palaran adalah salah satu puskesmas yang dilengkapi dengan fasilitas rawat inap, berada di kota Samarinda dengan jumlah kunjungan pasien pertahun mencapai 68.453 kali, menjadikan Puskesmas Palaran menjadi Puskesmas dengan jumlah kunjungan tertinggi diantara puskesmas lainnya. Tingginya kunjungan mempengaruhi jumlah kebutuhan obat yang digunakan. Kebutuhan obat di Puskesmas Palaran diketahui mengalami kelebihan stok (3). Ketersediaan adalah aspek yang penting dan menantang (4). Persediaan obat bagi puskesmas menjadi sangat penting jika disesuaikan dengan jumlah permintaan pasien di puskesmas itu sendiri. Manajemen harus mengupayakan agar persediaan selalu tetap ada dengan jumlah yang sesuai kebutuhan, sehingga dengan demikian dapat dihindari kelebihan ataupun kekurangan persediaan yang dapat mengakibatkan terganggunya kegiatan pengobatan. Penumpukan obat menyebabkan penurunan kualitas obat karena obat-obat tersebut telah disimpan melewati expire date . Hal ini dapat merugikan pihak Puskesmas karena obat-obat yang telah melewati expire date tidak dapat lagi digunakan. Begitu pula jika persediaaan obat-obatan kekurangan/ tidak memadai sehingga ada kebutuhan pasien yang tidak dilayani dengan baik. Perencanaan dalam pembelian persediaan obat harus dilakukan secara tepat agar tidak merugikan semua pihak. Saat ini penentuan kebutuhan obat memiliki beberapa macam metode perhitungan seperti metode konsumsi dan metode morbiditas . Data konsumsi mungkin atau tidak merefleksikan peresepan rasional  atau permintaan aktual untuk obat-obatan. Metode morbiditas menghitung secara teoretis jumlah kebutuhan untuk pengobatan penyakit spesifik, metode ini merupakan metode yang paling kompleks, menghabiskan waktu dan mengakibatkan ketidaksesuaian antara proyeksi dan penggunaan berikutnya (5)Namun metode penentuan kebutuhan obat melalui peramalan belum pernah dilakukan sebelumnya. Peramalan yaitu memperkirakan sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data di masa lampau yang dianalisis secara ilmiah, khususnya menggunakan metode statistik. Peramalan yang
dilakukan untuk memprediksi jumlah obat-obatan yang merupakan 3 besar jenis obat dengan permintaan tertinggi.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif. Sesuai dengan tujuan penelitian, subjek penelitian menggunakan data sekunder berupa laporan analisa masalah Puskesmas Palaran. Identifikasi dilanjutkan menggunakan laporan pemakaian dan lembar permintaan obat (LPLPO) Puskesmas Palaran selama 5 tahun (2010-2015) ditambah 1 bulan  (2016). Data dari pihak puskesmas selanjutnya divalidasi dengan data yang ada di Gudang Farmasi Kota (GFK) Samarinda. Selanjutnya dilakukan perhitungan perencanaan kebutuhan obat untuk 1 tahun berikutnya menggunakan aplikasi minitab dengan program ARIMA Box-jenkins.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh data penggunaan jenis obat berdasarkan jumlah pemakaian oleh pasien. Berikut ini akan ditunjukkan data penggunaan obat yang dikategorikan dalam 10 besar pemakaian obat di Puskesmas Palaran :
0 20000 40000 60000 80000 100000 Paracetamol Tab 500 mg Amoksisilin Kap 500 mg Captopril Tab 25 mg CTM Tab 4 mg Deksametason Tab 0.5 mg Antasida Doen Komb Tab NA Diklofenac Tab 50 mg Asam Mefenamat Kap 500 mg Gliseril Guay  Tab 100 mg Vitamin C Tab 50 mg Perbandingan Jenis Obat dengan Jumlah Pemakaian Puskesmas palaran Gambar 1. Perbandingan Jenis Obat Dengan Jumlah Pemakaian di Puskesmas Palaran
Berdasarkan data LPLPO Puskesmas Palaran, penggunaan jumlah obat tertinggi diPuskesmas Palaran diantaranya Paracetamol tablet 500 mg (93.200 tablet), Amoksisilin kapsul 500 mg (49.000 kapsul), Captopril tablet 25 mg (38.500 tablet) ,CTM tablet 4 mg (38.000 tablet), Deksametason tablet 0.5 mg (36.000 tablet), Antasida Doen Komb Tab (33.200 tablet), Na diklofenac tablet 50 mg (28.150 tablet), Asam mefenamat kapsul 500 mg (27.200 kapsul), Gliseril guayakolat tablet 100 mg (22.000 tablet), dan Vitamin C asam askorbat tablet 50 mg (17.000 tablet (6). Terdapat 3 jenis obat dengan jumlah pemakaian tertinggi yaitu Paracetamol tablet 500 mg, Amoksisilin kapsul 500 mg dan Captopril tablet 25 mg.
Peramalan ( Forecasting ) Peramalan merupakan suatu teknik untuk memperkirakan suatu nilai pada nilai yang akan datang dengan memperhatikan data pada masa lalu maupun data pada saat ini. Metode peramalan dapat dibagi dalam dua kategori utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif (7). ARIMA merupakan suatu metode yang menghasilkan ramalan-ramalan berdasarkan sintesis dari pola data secara historis (8). ARIMA ini sama sekali mengabaikan variabel independen karena model ini menggunakan nilai sekarang dan nilai-nilai lampau dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat (9).

## Peramalan ARIMA Menggunakan Software
Minitab 16 Program Minitab merupakan perangkat lunak ( software) yang dapat digunakan sebagai media pengolahan data yang menyediakan berbagai jenis perintah yang memungkinkan proses pemasukan data, manipulasi data, pembuatan grafik, peringkas numerik, dan analisa statistika. Salah satu kegunaan Minitab adalah dalam membantu proses peramalan mulai dari pemasukkan/input data sampai pada peramalan data itu sendiri.
Gambar 2. Tampilan Worksheet MINITAB
a. Pemasukan data ke dalam program MINITAB. 1. Jalankan Program Minitab 16 dengan cara klik Minitab 16 statistical software dan akan muncul tampilan seperti gambar 2. 2. Data Window, untuk memasukkan data yang akan dianalisis dengan menggunakan program Minitab. Untuk memasukkan data runtun waktu yang akan diolah terlebih dahulu klik pada Cell baris 1 kolom C1. Kemudian ketik data pertama dan seterusnya secara menurun artinya dalam kolom yang sama dan format kolom tersebut harus numeric atau angka.
3. Session Window, untuk menampilkan output kecuali grafik karena pada grafik akan muncul
output tersendiri b. Menggambarkan Grafik Data Runtun Waktu 1. Pilih menu Stat → Time Series → Time Series Plot. Setelah itu muncul tampilan seperti berikut:
Gambar 3. Memilih Jenis Grafik
2. Klik Simple → OK , maka akan muncul seperti berikut :
Erwin Purwaningsih, Subirman:  Alternatif Kebijkan Perencanaan Kebutuhan Obat
Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI
Gambar 4. Menggambar Grafik Data Runtun Waktu
Klik data yang akan digambar semisal kolom C1 masukkan ke dalam series, lalu klik OK .
c. Menggambar Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) 1. Pilih menu Stat → Time Series → Autocorrelation. (untuk menggambar grafik Autocorrelation Function (ACF) dan pilih
→ PartialAutocorrelation Function . (untuk menggambar grafik Partial Autocorrelation Function (PACF)). Setelah itu muncul tampilan seperti di bawah ini:
Gambar 5. Menggambar Grafik Autocorrelation Function
Gambar.6. Menggambar Grafik Partial Autocorrelation Function
2. Klik/sorot data yang akan dicari grafik Fungsi Auto Korelasi (FAK) dan grafik Fungsi Auto Korelasi Parsial (FAKP) kemudian klik tombol select maka nama kolom akan tampak pada kotak Series . Setelah itu pilih model yang dianggap sesuai. Ketikkan judul pada kotak Title lalu klik OK.
d. Menghitung Data Selisih ( Differencing )
Data selisih digunakan untuk menentukan kestasioneran data runtun waktu jika data aslinya tidak stasioner. Langkah-langkahnya yaitu.
1. Pilih menu Stat → Time Series → Differences. Setelah itu muncul tampilan seperti di bawah ini:
Gambar 7. Menghitung Data Selisih
2. Klik/sorot data yang akan dicari selisihnya kemudian klik tombol select maka nama kolom akan tampak pada kotak series . Setelah itu pilih kolom mana yang akan ditempati hasil selisih dari data tadi. Untuk lag selalu isi dengan 1. Jika ingin mencari data selisih ke n maka data yang dipilih dalam series adalah data ke n – 1 untuk kotak lag selalu diisi dengan 1. Lalu klik OK.
e. Melakukan Peramalan 1. Pilih menu Stat → Time Series → ARIMA. Setelah itu muncul tampilan seperti di bawah ini:
Gambar 8. Melakukan Peramalan
2. Klik/sorot data yang akan ingin diramal, data tersebut merupakan data asli bukan data selisih. Kemudian klik tombol Select maka akan tampil pada kotak series. Setelah itu isi kolom Autoregressive, Difference dan Moving Average sesuai dengan model yang cocok. Misalnya jika model yang cocok adalah AR (1) maka isi Autoregressive dengan 1 dan kotak yang lainnya 0. Kotak Difference diisi sesuai dengan data selisih keberapa data tersebut stasioner artinya jika data tersebut stasioner pada selisih kedua maka isi Difference dengan 2, dan Moving Average diisi sesuai dengan grafik yang asumsinya sama dengan Moving Average misal grafik sama dengan asumsi Moving Average pada MA (1) maka isi Moving Average dengan 1.
3. Pilih Graph.pilihACF of residuals, fungsinya
untuk mendeteksi proses white noise pada residual. Klik OK.
Gambar 9. Menggambar Grafik ACF of Residuals
4. Klik Kotak Forecast. maka akan muncul tampilan sebagai berikut:
Gambar 10. Menghitung Periode Peramalan
Isi Lead dengan angka beberapa periode yang akan diramalkan
5. Pilh Storage... Setelah itu muncul tampilan seperti di bawah ini:
Gambar 11. Kotak Dialog Pilihan Residual kemudian pilih residuals . Lalu klik OK. Abaikan pilihan yang lain. Klik OK.
Paracetamol Data tentang jumlah pemakaian dan hasil peramalan Paracetamol dengan menggunakan metode ARIMA akan ditunjukkan pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 Data Pemakaian obat Paracetamol di Puskesmas Palaran Samarinda Tahun 2010-2015
Bulan Tahun Pemakaian Obat Tahun Hasil Peramalan 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 12000 14000 9000 26000 8000 6000 5630 Februari 15000 14000 4000 18500 8000 6538 - Maret 12000 14000 8000 21600 5200 6452 - April 11000 13000 8000 13200 10000 6368 - Mei 11000 13000 9000 9000 8200 6283 - Juni 13000 12000 3000 14500 7000 6200 - Juli 16000 15000 8000 11800 8000 6117 - Agustus 13000 7000 7000 12000 7000 6034 - September 10000 7000 8200 12200 7000 5952 - Oktober 15000 3000 4800 11400 10500 5871 - Nopember 12000 8000 10600 12300 9000 5790 - Desember 14000 8000 11000 18000 6000 5710 - Rata-Rata 12.833 10.667 7.550 15.042 7.825 6079

## Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI
PEMBAHASAN Pusat Kesehatan Masyarakat (PUSKESMAS) dalam menjalankan fungsinya yaitu melaksanakan pelayanan kesehatan dasar secara langsung kepada masyarakat salah satunya kegiatan pelayanan pengobatan selalu membutuhkan obat publik. Pusat Kesehatan Masyarakat harus menyediakan data dan informasi mutasi obat serta kasus penyakit dengan baik dan akurat, mengetahui jumlah dan jenis obat publik yang dibutuhkan. Pusat
Kesehatan Masyarakat harus dapat menyusun perencanaan kebutuhan obat yang selanjutnya diserahkan ke Dinas Kesehatan untuk kemudian dikompilasi menjadi perencanaan secara umum dalam upaya memenuhi kebutuhan obat di semua Pusat Kesehatan Masyarakat yang ada di wilayah kerjanya (10).
Obat merupakan bagian penting dalam pelayanan kesehatan, sehingga pemerintah berkewajiban menjamin ketersediaan, pemerataan

## Amoksisilin
Data tentang jumlah pemakaian dan hasil peramalan Amoksisilin dengan menggunakan metode ARIMA akan ditunjukkan pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Pemakaian obat Amoksisilin di Puskesmas Palaran Samarinda Tahun 2010-2015
Bulan Tahun Pemakaian Obat Tahun Hasil Peramalan 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 7200 8200 6000 10000 5500 5000 3467 Februari 10200 8000 6400 4600 5000 2692 - Maret 9600 8300 6000 13000 5100 3965 - April 7200 8300 8800 8000 4500 3186 - Mei 9600 8500 8900 7000 6500 3634 - Juni 7000 7500 2900 2200 4000 3367 - Juli 9000 8200 5100 6000 3200 3523 - Agustus 8500 7000 7000 5000 3200 3430 - September 7500 4000 4300 7200 2000 3485 - Oktober 8000 2000 3200 6000 2500 3453 - Nopember 8200 5000 6000 6800 2500 3472 - Desember 8200 2600 3000 7000 1500 3460 - Rata-Rata 8.350 6.467 5.633 6.900 3.792 3428
Captopril Data tentang jumlah pemakaian dan hasil peramalan Captopril dengan menggunakan metode ARIMA akan ditunjukkan pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3   Data Pemakaian obat Captopril di Puskesmas Palaran Samarinda Tahun 2010-2015
Bulan Tahun Pemakaian Obat Tahun Hasil Peramalan 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 4000 4100 3500 2900 2500 4200 3433 Februari 4200 4500 2000 3400 2000 3748 - Maret 4300 4000 2500 7700 3000 3564 - April 4000 5300 4000 4500 2400 3488 - Mei 5200 4100 3800 5000 3600 3456 - Juni 4700 4400 2000 2200 2800 3443 - Juli 4800 5200 1000 3000 2700 3437 - Agustus 5000 4100 1000 5600 4000 3435 - September 4000 4500 3100 5000 5000 3434 - Oktober 5500 4000 3000 4700 2000 3433 - Nopember 5500 4000 2900 2100 2900 3433 - Desember 4000 5200 2400 4000 3000 3433 - Rata-Rata 4.600 4.450 2.600 4.175 2.992 3478
dan keterjangkauan obat (11). Instalasi farmasi merupakan bagian dari proses penyelenggara pelayanan medik, pelayanan penunjang medik, kegiatan penelitian, pengembangan, pendidikan, pelatihan, dan pemeliharaan sarana (12). Salah satu faktor penting dalam perencanaan obat adalah pemakaian periode sebelumnya (13). Dari penelitian ini, diketahui bahwa Puskesmas Palaran melakukan perencanaan kebutuhan obat untuk tahun berikutnya dengan cara akumulasi penggunaan obat tahun saat ini ditambah atau dikurangi sesuai dengan perkiraan tren penyakit dan kunjungan pasien pada tahun berikutnya, dengan mempertimbangkan beberapa aspek pendukung lainnya. Perhitungan perencanaan kebutuhan obat juga berhubungan dengan lead time dan stok pengaman. Lead time atau masa tenggang yang dibutuhkan dari mulai pemesanan obat dilakukan sampai pengiriman barang. Bila proses di instalasi farmasi cepat dan stok obat sesuai antara yang dicantumkan pada form permintaan obat dengan stok yang ada dalam sistem komputerisasi, maka tidak ditemukan masalah pada pemesanan barang dan pembayaran obat. Bila pembayaran obat sesuai dengan jatuh temponya, maka tidak ada penundaan pengiriman barang yang telah dipesan. Masalah terjadi bila pembelian obat dirasa sudah cukup tinggi, maka beberapa pesanan obat dengan pertimbangan tertentu akan dilakukan penundaan pemesanan, dan hal tersebut akan mengganggu ketersediaan obat. Stok pengaman diperlukan untuk menghindari kekosongan obat akibat kenaikan jumlah pemakaian. Besarnya stok pengaman dapat ditentukan antara lain dengan berdasarkan lead time (14). Diperlukan perhitungan safety stock obat dan menentukan lead time dalam perhitungan usulan perencanaan obat sehingga bisa didapatkan perhitungan perencanaan obat yang lebih akurat (15). Dalam hal ini stok obat di Puskesmas Palaran diketahui berlebihan, sehingga dikhawatirkan penumpukan obat akan berisiko rusak karena akan mendekati masa kadaluarsa. Salah satu metode perencanaan kebutuhan obat yang seringkali digunakan yaitu metode konsumsi. Namun hal ini memiliki kelemahan yaitu jika kebutuhan obat yang diperlukan tidak sesuai kebutuhan, maka dikhawatirkan akan terjadi penumpukan obat di apotik sehingga berakibat menurunnya kualitas obat dan hal lainnya yang dapat terjadi. Berbeda jika dengan penggunaan metode peramalan karena metode ini lebih mempertimbangkan aspek efektivitas dan efisiensi baik dari jumlah obat ataupun dalam hal kebutuhan anggaran belanja obat.
Hasil kebutuhan obat yang diperoleh didapat dari perhitungan secara akumulatif tiap tahunnya
dalam jangka waktu 5 tahun terakhir. Jadi lebih kepada penentuan kebutuhan obat sesuai dengan tingkat frekuensi pemakaian obat itu sendiri. Jika pada metode konsumsi kelemahan penentuan kebutuhan obat terletak pada dikhawatirkannya terjadi penumpukan obat , borosnya pengeluaran anggaran belanja obat ataupun penurunan kualitas obat, berbeda pada metode peramalan karena pada metode ini tidak termasuk pada pertimbangan lead time dan buffer stock obat. Sehingga penentuan obat hanya untuk periode tertentu tanpa memperhatikan sisi persediaan obat pada masa tunggu tertentu. Tetapi mengingat kini pengajuan jumlah kebutuhan obat tidak melalui proses pengiriman namun dengan proses penjemputan (pihak puskesmas mengambil obat pada gudang farmasi kota) maka metode peramalan lebih cocok untuk digunakan, karena lead time kurang dibutuhkan sebagai bagian dari proses perhitungan kebutuhan obat. Besarnya persediaan (stok akhir) dan komposisi obat yang dimiliki dapat diketahui setelah diadakan penyetokan ( stock opname ) pada setiap periode, sehingga agar tujuan inventory control tercapai yaitu terciptanya keseimbangan antara persediaan dan permintaan, maka stock opname harus seimbang dengan permintaan pada satu periode waktu tertentu (14). Hal ini disebabkan setiap jenis obat memiliki karakteristik data time series yang berbeda (16). Besarnya stok akhir obat menjadi dasar pengadaan obat karena dari stok akhir tidak saja diketahui jumlah dan jenis obat yang diperlukan, tetapi juga diketahui percepatan pergerakan obat, sehingga kita dapat menentukan obat-obat yang bergerak cepat (laku keras) dapat disediakan lebih banyak (17). Dikenal pula adanya istilah stagnan obat, penyebab stagnan obat karena adanya pengadaan obat yang berlebihan dan perilaku user dalam penggunaan obat (18). Ketidakefisienan dan ketidaklancaran pengelolaan obat akan memberi dampak negatif, baik secara medik, sosial maupun secara ekonomi (20). Idealnya pemilihan obat juga dilakukan setelah mengetahui gambaran pola penyakit dan karakteristik pasien. Sedangkan jumlah kunjungan lebih berpengaruh terhadap jumlah obat yang harus disediakan (21). Data atau informasi jumlah kunjungan tiap-tiap penyakit harus diketahui dengan tepat, sehingga dapat dipakai sebagai dasar penetapan pengadaan obat, terutama bila kita akan menggunakan metode epidemiologi (14). Sistem Informasi Perencanaan Pengadaan Obat dibutuhkan  untuk mengetahui jumlah obat yang direncanakan untuk dipesan secara efektif (22). Sehingga penentuan kebutuhan obat dapat berjalan secara efektif dan efisien.

## Erwin Purwaningsih, Subirman:  Alternatif Kebijkan Perencanaan Kebutuhan Obat

## Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI

## KESIMPULAN
Perencanaan kebutuhan obat di Puskesmas Palaran belum efektif. Hal ini dibuktikan dengan adanya masalah penumpukan stok obat yang berlebihan dan kosongnya obat untuk kebutuhan darurat. Metode peramalan kebutuhan obat dapat menjadi salah satu alternatif kebijakan dalam perencanaan kebutuhan obat untuk hasil yang lebih akurat dengan beberapa pertimbangan tambahan. Beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan dalam perencanaan obat di Puskesmas atau pelayanan kesehatan lainnya yaitu standarisasi obat atau formularium, anggaran, pemakaian periode sebelumnya, stok akhir dan kapasitas gudang, lead time dan stok pengaman, jumlah kunjungan dan pola penyakit.
DAFTAR PUSTAKA 1. OPS/OMS. Servicios farmacéuticos basados en la atención primaria de salud. Documento de posición de la OPS/OMS. La renovacion de la atención primaria de salud de las Americas. 2013. 106 p.
2. Starfield  B.  Atenção  Primária:  equilíbrio  entre necessidades de saúde, serviços e tecnologia. 2.ed.  Brasília  (DF):  UNESCO,  Ministério  da Saúde, 2004. 726p. 2004;
3. Dinas Kesehatan Kota Samarinda. Profil Dinas Kesehatan Kota Samarinda. 2013;
4. Management Sciences for Health. MDS-3: managing access to medicines and health technologies. Arlington: MSH; 2014. 2014;
5. Akhlaghi L. Quantifying pharmaceutical requirements. Manag Access to Med Heal Technol [Internet]. 2012; Available from: http:// www.msh.org/resource-center/ebookstore/ copyright.cfm.
6. Puskesmas Palaran. Laporan Pemakaian dan Lembar Permintaan Obat (LPLPO). 2014;
7. Aswi S. AnalisisDeretWaktuTeoridanAplikasi. Andira Publisher: Makassar. 2006;
8. Sadeq, A. Analisis Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Metode ARIMA. 2008;
9. Juanda, Bambang J. EkonometrikaDeretWaktuTeoridanAplikasi. IPB Press: Bogor. 2012;
10. Rumbay IN, Soleman GDKT. Analisis Perencanaan Obat di Dinas Kesehatan Kabupaten Minahasa Tenggara Analysis of Drugs Planning in Health Office Southeast Minahasa Ragency. Jikmu. 2015;5(No 2b):469–78.
11. Sutriatmoko S, Satibi S, Puspandari DA. Analisis Penerapan E-Procurement Obat Dengan Prosedur E-Purchasing Berdasar E-Catalogue Di Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah. J Manaj DAN PELAYANAN Farm (Journal Manag Pharm Pract [Internet].
2015;5(4):267–74. Available from: https://journal.
ugm.ac.id/jmpf/article/view/29430 12. Siregar, Ch. J.P., dan Amalia L. Farmasi Rumah Sakit, Teori dan Penerapan. Penerbit Buku Kedokteran EGC. Jakarta hal. 25- 26, 32-33. 2004;
13. Silalahi BNB. Prinsip Manajemen Rumah Sakit. Lembaga Pengembangan Manajemen Indonesia. Jakarta. 1989;
14. Susi Suciati dkk. Analisis Perencanaan Obat Berdasarkan ABC Indeks Kritis Di Instalasi Farmasi. 2006;09(01):19–26.
15. Fenty Ayu Rosmania SS. Analisis Pengelolaan Obat Sebagai Dasar Pengendalian Safety Stock Pada Stagnant dan Stockout Obat. J Adm Kesehat Indones Vol 3 Nomor 1 Januari- Juni 2015 [Internet]. 2015;3:1–10. Available from: https://e-journal.unair.ac.id/JAKI/article/ viewFile/1483/1144
16. Tanuwijaya H. Penerapan Metode Winter’s Exponential Smoothing Dan Single Moving Average Dalam Sistem Informasi Pengadaan Obat Rumah Sakit. Semin Nas Manaj Teknol XI ITS pp  … [Internet]. 2010; Available from: http:// www.academia.edu/download/36863093/12._ Prosiding_Haryanto_Tanuwijaya-Ok_Print.pdf 17. Anief M. Manajemen Farmasi. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. 1995;
18. Cuyno Mellen R, Pudjirahardjo WJ. Faktor Penyebab Dan Kerugian Akibat Stockout Dan Stagnant Obat Di Unit Logistik Rsu Haji Surabaya Drugs Stockout and Stagnant Determinants and Loss in Logistic Unit of Haji General Hospital Surabaya. J Adm Kesehat Indones [Internet]. 2013;1:99–107. Available from: http://www. journal.unair.ac.id/filerPDF/10. Renie Cuyno_ JAKIv1n1.pdf
19. Febreani SH, Chalidyanto D. Pengelolaan Sediaan Obat Pada Logistik Farmasi Rumah Sakit Umum Tipe B di Jawa Timur. J Adm Kesehat Indones. 2016;4(2):136–45.
20. Malinggas NER, Soleman T, Posangi J. Analisis Manajemen Logistik Obat di Instalasi Farmasi Rumah Sakit Daerah DR Sam Ratulangi Tondano. Pascasarj Univ Sam Ratulangi Manad [Internet]. 2015;5(2):448–60. Available from: http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jikmu/ article/download/7853/7904
21. Depkes RI. Pedoman perencanaan dan Pengelolaan Obat. Departemen Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta. 1990;
22. Rahmawatie E, Santosa S. Sistem Informasi Perencanaan Pengadaan Obat di Dinas Kesehatan Kabupaten Boyolali. J Pseudocode [Internet]. 2015;2(1):45–52. Available from: http://www.journal.unair.ac.id/filerPDF/10. Renie Cuyno_JAKIv1n1.pdf