Analisis Hubungan Antara Pemakaian Obat Rata-Rata dengan Beberapa Variabel Ketersediaan Obat Menggunakan Pendekatan Korelasi Pearson Di Puskesmas
Dian Mustofani 1
1 Institut Ilmu Kesehatan Bhakti Wiyata Kediri, dian.mustofani@iik.ac.id
Abstract. Pharmacy installations at puskesmas have an important role, especially in aspects of drug management or management as well as in  pharmaceutical  services, this  is  also  stated  in  the  Ministry  of  Health  Regulation  No.  72  of  2016.  Therefore accuracy in drug planning is an important matter because it will affect the application of controls. drug orders and will also affect pharmaceutical services. The number of drugs available in the pharmacy installation at the health center must be planned as well as possible. This research discusses the analysis of the relationship between drug use  and  several  variables  of  drug  availability  at  the  puskesmas  using  the  Pearson correlation  approach,  with  the  aim  that  drug  procurement  at  the  puskesmas  can  be carried out correctly, so that drug orders and pharmacy services can be well controlled.
Keywords:  statistical  analysis,  correlation  analysis,  procurement  of  drugs  at  the puskesmas.
Abstrak. Instalasi  farmasi  di  puskesmas  memiliki  peran  penting  terutama  dalam aspek manajemen atau pengelolaan obat demikian pula dalam pelayanan kefarmasian, hal ini juga tertuang dalam peraturan kementrian kesehatan no 72 tahun 2016. Oleh karenanya  ketepatan  dalam  perencanaan  obat  merupakan  suatu  hal  yang  penting karena  akan  berpengaruh  dalam  penerapan  pengendalian  pemesanan  obat  dan  juga akan  berpengaruh  dalam  pelayanan  kefarmasian.  Jumlah  obat  yang  tersedia  dalam instalasi farmasi di puskesmas harus direncanakan sebaik-baiknya. Dalam penelitian ini  dibahas  mengenai  analisis  hubungan  antara  pemakaian  obat  dengan  beberapa variabel  ketersediaan  obat  di  puskesmas  dengan menggunakan  pendekatan  korelasi Pearson, dengan tujuan agar pengadaan obat  di  puskesmas dapat  dilakukan dengan tepat, sehingga pemesanan obat dan pelayanan kefarmasian dapat terkendali dengan baik.
Kata Kunci: analisis statistik, analisis korelasi, pengadaan obat di puskesmas .

## 1  Pendahuluan
Farmasi  di  puskesmas  memiliki  peran  penting  dalam  aspek  menejemen (pengelolaan  obat)  maupun  dalam  pelayanan  kefarmasian  dan  ini  saling  terkait dengan  semua  pelayanan  dalam  puskesmas  [1].  Dalam  hal  ini  ketepatan perencanaan  obat  merupakan  suatu  hal  yang  penting  karena  hal  ini  berpengaruh dalam  penerapan  metode  pengendalian  pemesanan  obat  [2],  oleh  karenanya instalasi farmasi harus memastikan perencanaa dengan tepat. Disamping itu dalam

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
suatu  pelayanan  kefarmasian,  manajemen  obat  juga  merupakan  suatu  hal  yang penting, dikarenakan manajemen yang baik juga dapat mendukung pelayanan yang bermutu di puskesmas  yaitu dengan menjamin selalu tersedianya obat setiap saat diperlukan  dalam  jumlah  yang  cukup  dan  mutu  terjamin.  Dalam  [3]  pelayanan kefarmasian  di  puskesmas  merupakan  satu  kesatuan  yang  tidak  terpisahkan  dari pelaksanaan  upaya  kesehatan,  yang  berperan  penting  dalam  meningkatkan  mutu pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat.  Jumlah  obat  yang  tersedia  di  puskesmas harus  direncanakan  dengan  sebaik-baiknya  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan pelayanan pengobatan pada masyarakat wilayah kerja puskesmas  [4]. Ketersediaan obat  dalam  jenis  dan  jumlah  yang  tepat  akan  mempengaruhi  mutu  pelayanan kesehatan.
Perencanaan  obat  yang  tepat  sangat  penting  dalam  pengelolaan  manajemen disuatu puskesmas. Hal ini dikarenakan agar tidak terjadi penumpukan, kekosongan, atau kerusakan obat. Dalam penelitian ini akan dibahas terkait analisis hubungan antara pemakaian obat rata-rata dengan ketersediaan obat disuatu puskesmas, agar dapat nantinya dijadikan sebagai dasar perencanaan obat pada masa mendatang.

## 2 Metode Penelitian

## 2.1 Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  sekunder, dimana  data  primer  diperoleh  dari  observasi  dengan  petugas  farmasi  Puskesmas Sukorame Kota Kediri, dan data sekunder diperoleh dari data pemakaian obat tahun 2020 dan LPLPO tahun 2020. Adapun variabel yang digunakan adalah jumlah obat awal, jumlah obat masuk, jumlah stok obat, jumlah total pemakaian obat dalam satu tahun.

## 2.2 Korelasi Pearson Product Moment
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  mencari  derajat hubungan  antara  dua  variabel  menggunakan  analisis  korelasi.  Yaitu  dengan menentukan suatu besaran koefisien korelasi dan melihat kuat lemahnya hubungan antara suatu variable dengan variable lain  [5]. Beberapa teknik korelasi yang sangat sering dipakai sampai dengan saat ini diantaranya adalah Korelasi Pearson Product Moment,  Korelasi  Rank  Spearman,  Korelasi  Parsial,  Korelasi  Kontingensi, Korelasi  Eta,  Korelasi  Kendall’s,  Korelasi  Point  Serial,  Korelasi  iserial,  dan Korelasi Liliefors. Pada penelitian ini digunakan korelasi Pearson Product Moment.
Korelasi Pearson Product Moment adalah suatu analisis korelasi sederhana yang digunakan  untuk  menguji  hubungan  antara  dua  variabel  yang  berbentuk  interval atau rasio [4]. Rumus koefisien korelasi Pearson Product Moment :
𝑟 𝑦𝑥 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √{(𝑛 ∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋) 2 }{(𝑛 ∑ 𝑌 2 ) − (∑ 𝑌) 2 }
Dimana : r = koefisien korelasi n = jumlah data ∑ 𝑋 = jumlah skor variable X

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
∑ 𝑌 = jumlah skor variable Y
Koefisien  korelasi  digunakan  untuk  mengukur  kuat  hubungan  antar variable/bentuk/arah  hubungan  dan  kontribusi  variable  terikat.  Tabel  koefisien korelasi dapat dilihat dalam table 1.
Tabel 1: Tabel koefisien korelasi
Hubungan  antara  dua  variable  linier  sempurna,  bila  sebaran  data  tersebut  akan membentuk garis lurus. Akan tetapi pada kenyataannya tidak mudah mendapatkan data yang dapat membentuk garis linier sempurna [6].

## 2.3  Uji Korelasi
Sebelum  dilakukan  uji  korelasi  antar  variabel,  terlebih  dahulu  dilakukan beberapa asumsi diantaranya adalah uji normalitas dan uji linieritas. Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Shapiro-Wilk, uji Liliefors, uji Jarque- Bera,  Shapiro-Francia,  Anderson-Darling,  atau  Kolmogorov  Smirnov.  Dalam penelitian ini digunakan uji normalitas Kolmogorov Smirnov dikarenakan jumlah data >50.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1.   Ringkasan Statistik
Dalam  ringkasan  statistik  ini  akan  dijelaskan  mengenai  informasi  statistik dari  variabel-variabel  data  obat  di  puskesmas  seperti:  1.  jumlah  obat  masuk,  2. jumlah  stok  obat,  3.  jumlah  awal  obat,  4.  jumlah  pemakaian  obat.  Tabel  2 merupakan tabel ringkasan statistik dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2 Ringkasan statistik variabel observasi
Variabel Min Kuartil I Median Mean Kuartil III Max Range Variansi Standar Deviasi Y1 1 30 48 46.98 58,5 1 95 504.403 22.459 Y2 1 51 71 76.04 100 1 143 1.018.729 31.918 X1 1 12 26 29.06 43.50 1 100 384.804 19.616 X2 1.9 44 65 62.94 81.50 1 133 825.420 28.730

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Dari tabel 2 di atas diketahui bahwa jumlah obat masuk (Y1) minimum adalah sebesar 1% dan nilai maksimum adalah sebesar  1% dengan nilai rata-rata jumlah obat masuk adalah 46,98. Jumlah stok obat (Y2) minimum adalah sebesar 1% dan nilai maksimum 1% dengan rata-rata jumlah stok obat adalah 76.04. Jumlah awal obat (X1) minimum adalah sebesar 1% dan maksimum 1%  dapat dikatakan bahwa puskesmas memiliki stok obat dengan jumlah maksimum untuk jenis obat tertentu saja dengan nilai rata-rata jumlah stok obat sebesar 29.06. Jumlah pemakaian obat (X2)  minimum  sebesar  1.9%  dan  maksimum  1%  dengan  rata-rata  jumlah pemakaian adalah sebesar 62.94. Dengan melihat data tersebut dapat dilihat bahwa jumlah  stok  obat  dipuskesmas  memenuhi  jumlah  rata-rata  pemakaian  yang diimbangi dengan tepatnya jumlah obat saat masuk.

## 3.2.  Scatterplot Matrix
Scatterplot  Matrix  memberikan  informasi  tentang  pola  hubungan,  bentuk distribusi, dan korelasi antara variabel respon dan variabel prediktor maupun antar variabel prediktor [7]. Scatterplot matrix variabel yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar 1.

## Gambar 1 Scatterplot Matrix
Dalam  Gambar  1  dapat  dilihat  terkait  pola  hubungan,  bentuk  distribusi  dan korelasi  antara  variabel  predictor  dan  variabel  respon,  maupun  antar  variabel predictor.  Dari  gambar  ditunjukkan  bahwa  terdapat  4  variabel  dengan  bentuk histogram simetris dan memiliki bentuk histogram mirip dengan distribusi normal. Yaitu variabel Y1 (jumlah obat masuk), Y2 (jumlah stok obat), X1 (jumlah awal obat), X2 (jumlah pemakaian obat)
Bentuk hubungan yang terlihat dalam scatterplot matrix diatas adalah sebanyak 3 pola hubungan yag terbentuk antara variabel respon dengan predictor. Variabel yang  memiliki  bentuk  hubungan  adalah  Y1  (jumlah  obat  masuk)  dengan  X2 (jumlah pemakaian obat), Y2 (jumlah stok obat) dengan X1 (jumlah awal obat), Y2

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
(jumlah  stok  obat)  dengan  X2  (jumlah  pemakaian  obat),  X1  (jumlah  awal  obat) dengan X2 (jumlah pemakaian obat) penjelasan lebih lanjut terkait hubungan akan dijelaskan dalam analisis korelasi.
Uji Normalitas  dalam perhitungan statistik  dari variabel pemakaian obat rata- rata dengan beberapa variabel ketersediaan obat adalah dengan menguji Hipotesa berikut:
H 0 : Data ketersediaan obat berdistriusi Normal H 1 : Data ketersediaan obat tidak berdistribusi Normal Dengan  melihat p-value pada  hasil  perhitungan,  dengan  beberapa  ketentuan dibawah ini :
✓ Bila p-value < 0,05  maka  H 0 ditolak,  berarti  data  ketersediaan  obat  tidak terdistribusi normal
✓ Bila p-value > 0,05 maka H 0 diterima, berarti data kelembaban berdistribusi normal
Berikut merupakan hasil uji normalitas dari variabel data ketersediaan obat dengan menggunakan  uji  normalitas  Kolmogorov  Smirnov,  seperti  yang  terlihat  dalam Tabel 3.
Tabel 3 Ringkasan Hasil Uji Normalitas Variabel Skewness Kolmogorov Smirnov p-value Y1 0.200 0.080 0.093 Y2 0.233 0.067 0.200 X1 0.556 0.084 0.066 X2 0.036 0.043 0.200
Dalam Tabel 3, terlihat bahwa untuk semua variabel data nilai p-value > 0,05 maka H 0 diterima,  berarti  data  ketersediaan  obat  terdistriusi  Normal.  Untuk  mengukur hubungan linier antara dua variabel acak kontinu, akan digunakan korelasi Pearson Product Moment

## 3.3.  Korelasi Pearson Product Moment
Dalam korelasi pearson product moment, apabila suatu hubungan bernilai tidak sama  dengan  0,  maka  dapat  diartikan  ada  hubungan  antar  variabel.  Untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel  tersebut  dapat  dilihat  dalam  Tabel  4 merupakan ringkasan hasil uji korelasi Pearson Product Moment dari variabel data.
Tabel 4 Ringkasan Hasil Uji Korelasi Variabel Data Korelasi Positif Besar Korelasi p-value Y1, X1 0.147 Sangat Rendah 0.135 Y1, X2 0.737 Kuat 0.000 Y2, X1 0.718 Kuat 0.000 Y2, X2 0.890 Kuat Sekali 0.000 X1, X2 0.604 Kuat 0.000

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Dalam Tabel 4 diketahui bahwa hasil uji korelasi pearson product moment sama dengan hasil yang terdapat dalam scatterplot matriks untuk sebaran data. Namun dalam table lebih terlihat variabel yang memiliki hubungan keeratan tertinggi yaitu sebesar 0.890 dibanding dengan variabel lain, yaitu variabel Y2 (jumlah stok obat) dengan X2 (jumlah pemakaian obat). Untuk nilai korelasi terendah terdapat dalam hubungan antara variabel Y1 (jumlah obat masuk) dengan X1 (jumlah awal obat) yaitu sebesar 0.147.
Untuk nilai korelasi antara variabel Y2 (jumlah stok obat) dengan X2 (jumlah pemakaian  obat)  dapat  disimpulkan  memiliki  hubungan  yang  positif  kuat  antara kedua variabel. Dalam artian, jika jumlah pemakaian obat naik maka nilai stok obat naik juga akan naik. Demikian pula untuk korelasi antara variabel Y1 (jumlah obat masuk) dengan X2 (jumlah pemakaian obat) dan antara variabel Y2 (jumlah stok obat) dengan X1 (jumlah awal obat), dapat disimpulkan memiliki hubungan yang positif kuat antara variabel Y1 (jumlah obat masuk) dengan X2 (jumlah pemakaian obat) dan juga antara variabel Y2 (jumlah stok obat) dengan X1 (jumlah awal obat). Yang memberikan arti jika jumlah pemakaian obat meningkat, maka jumlah obat yang  masuk  juga  meningkat,  dan  jika  jumlah  awal  obat  meningkat  maka  akan diikuti dengan peningkatan jumlah stok obat. Untuk nilai korelasi terendah antara variabel  Y1  (jumlah  obat  masuk)  dengan  X1  (jumlah  awal  obat)  maka  dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara kedua variabel tersebut.

## 4 Kesimpulan
Dalam  penelitian ini,  diperoleh  hasil  hubungan  keeratan  tertinggi  adalah  pada variabel Y2 (jumlah stok obat) dengan X2 (jumlah pemakaian obat) yaitu sebesar 0.890. Untuk hubungan keeratan terendah terdapat pada variabel Y1 (jumlah obat masuk) dengan X1 (jumlah awal obat) yaitu sebesar 0.147. Hal ini menunjukkan adanya  hubungan  positif  kuat  antara  variabel  jumlah  pemakaian  obat  dengan jumlah stok obat dalam puskesmas.

## 5 Daftar Pustaka
[1]  Kemenkes, Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 72 Tentang Standar Pelayanan Kefarmasian di Rumah Sakit, 2016.
[2]  I. Titik Rahayu, "Pengendalian Persediaan Obat dengan Minimum-Maximum Stock Level di Instalasi Farmasi RSIP Dr.Sardjito Yogyakarta," JMPF, vol. 9 Nomor 3, pp. 192-202, 2019.
[3]  Permenkes, Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 74 tahun 2016 tentang Standar Pelayanan Kefarmasian di Puskesmas, Jakarta: Menkes RI, 2016.
[4]  W. Wahyuni, Analisis Ketersediaan Obat di Puskesmas Batunadua Kota Padangsidimpuan Tahun 2017, Padang: Skripsi, 2017.
[5]  D. Mustofani, Modul Ajar Statistika, Kediri: IIK Press, 2022.
[6]  M. J. d. Smith, Statistical Analysis Handbook A Comprehensive Handbook of Statistical Concepts, Techniques and Software Tools, Drumlin Security Ltd, Edinburgh: The Winchelsea Press, 2018.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
[7]  M. dkk, "Analisis Hubungan Antara Kelembaban Relatif Dengan Beberapa Variabel Iklim Dengan Pendekatan Korelasi Pearson Di Samudera Hindia," Jurnal Siger Matematika, vol. 02, no. maret, pp. 25-33, 2021.
[8]  G. G. Kencana, "Analisis Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Oat Antibiotik di RSUD CIcalengka Tahun 2014," ARSI, vol. Vol 3 Nomor 1, pp. 42-52, 2016.