Jurnal  Manajemen dan Pelayanan Farmasi (JMPF) Journal of Management and Pharmacy Practice

## DAFTAR ISI
Pengantar dari Penyunting ii Formulir untuk Berlangganan Jurnal Manajemen dan Pelayanan Farmasi iii Analisis Efektivitas Booklet Obat terhadap Tingkat Kepatuhan Pasien 195-202 Diabetes Melitus Tipe 2 Atika Wahyu Puspitasari, Retnosari Andrajati, Anton Bahtiar Pengaruh Pemberian Obat Antihipertensi terhadap Penurunan Tekanan 203-208 Darah Pasien Stroke Iskemik Akut yang Menjalani Rawat Inap di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta Wahyu Sedjatiningsih, Zullies Ikawati, Abdul Gofir Evaluasi Implementasi Standar Pelayanan Kefarmasian oleh Apoteker 209-213 di Apotek Kabupaten Bantul Prabasiwi Nur Fauziyah, Satibi Analisis Peramalan Kebutuhan Sediaan Farmasi dan Alat Kesehatan 214-219 Kategori A Tahun 2011. Devie Ronald Lumy Analisa Pola Peresepan Berdasarkan Peresepan Elektronik di Puskesmas 220-224 Gunung Kidul Zakiyah Oktafiani , Lutfan Lazuardi, Hari Kusnanto Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan dan Loyalitas 225-230 Pasien Rawat Inap: Kajian Empirik Rumah Sakit Islam Fatimah Cilacap Zakki Kholid, Suci Paramithasari Syahlani, Satibi Analisis Strategi Bisnis PT. Soho Industri Farmasi Regular 231-238 Anna Karina Algustie, Basu Swastha Dharmmesta Analisis Sikap Konsumen terhadap Perluasan Merek Prenagen 239-244 Kresy Arba Yuniar, Lukman Hakim, Wakhid Slamet Ciptono Evaluasi  Penggunaan Antibiotika  pada  Infeksi  Kaki  Diabetik 245-249 (Studi  Kasus  Rawat Jalan di Poliklinik Endokrinologi RSUP. Dr. Sardjito Yogyakarta) Ninisita Sri Hadi, Djoko Wahyono, I Dewa Putu Pramantara S. Analisis Efektivitas dan Biaya Penggunaan Zink pada Anak dengan Diare Akut 250-257
di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Yogyakarta Tahun 2011 Sudewi Mukaromah Khoirunnisa, Tri Murti Andayani, Inayati

## ANALISIS PERAMALAN KEBUTUHAN SEDIAAN FARMASI DAN ALAT KESEHATAN KATEGORI A TAHUN 2011

## FORECASTING ANALYSIS OF PHARMACEUTICALS AND MEDICAL DEVICES IN A CATEGORY NEEDED IN 2011
Devie Ronald Lumy Dinas Kesehatan & Sosial Kota Tomohon

## ABSTRAK
Peramalan sediaan farmasi dan alat kesehatan merupakan upaya memperkirakan kebutuhan sediaan farmasi dan alat kesehatan Rumah Sakit. Sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A berdasarkan analisis ABC merepresentasikan jumlah yang sedikit dalam persediaan tetapi memiliki nilai persediaan terbesar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan yang tepat digunakan untuk memperkirakan kebutuhan sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A di Instalasi Farmasi Rumah Sakit Immanuel Bandung.
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pengambilan data secara retrospektif. Analisis peramalan sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A menggunakan metode average of last period, seasonal variation, dan seasonal index with trend adjustment untuk kebutuhan tahun 2011. Data yang dipergunakan adalah data pemakaian sediaan farmasi dan alat kesehatan tahun 2008-2010. Akurasi metode peramalan ditentukan berdasarkan nilai mean absolute deviation (MAD) dan mean squared error (MSE) terkecil.
Hasil penelitian dari 24 sampel sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A berdasarkan nilai MAD menunjukkan sebanyak 12 sampel (50%) dengan nilai MAD terkecil untuk metode seasonal index with trend adjustment, 8 sampel (66,67%) dengan nilai MAD terkecil untuk metode average of last period, dan 4 sampel (16,67%) dengan nilai MAD terkecil untuk metode seasonal variation. Berdasarkan nilai MSE, sebanyak 14 sampel (58,33%) dengan nilai MSE terkecil untuk metode seasonal index with trend adjustment , 8 sampel (66,67%) dengan nilai MSE terkecil untuk metode average of last period, dan 2 sampel (8,33%)  dengan nilai MSE terkecil untuk metode seasonal variation. Dari hasil penelitian tersebut  dapat disimpulkan bahwa analisis seasonal index with trend adjustment lebih baik dalam meramalkan kebutuhan sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A dibandingkan dengan metode seasonal variation dan average of last period.
Kata kunci: seasonal index with trend adjustment , Analisis ABC, Rumah Sakit Immanuel Bandung.

## ABSTRACT
Forecasting of pharmaceuticals and medical devices are an effort to estimate the needs of pharmaceuticals and medical devices in hospital. Pharmaceuticals and medical devices of class A based on ABC analysis represents a small amount in stock but has the largest inventory value. This study aimed to determine the exact forecasting that used to estimate the needs of pharmaceuticals and medical devices in class A in the Pharmacy Department Immanuel Hospital Bandung.
This research was a descriptive study with retrospective data collection. Forecasting analysis of pharmaceuticals and medical devices needed used the average of last period, seasonal variation, and seasonal index with trend adjustment in 2011. Forecasting analysis was calculated based on consumtion of pharmaceuticals and medical devices in 2008-2010. Accuracy of forecasting methods were determined by the smallest value of mean absolute deviation (MAD) and mean squared error (MSE).
The results from 24 samples of pharmaceuticals and medical devices in class A showed that there were 12 samples (50%) with the smallest MAD for seasonal index with trend adjustment method, 8 samples (66.67%) with the smallest MAD values   for average of last period method, and 4 samples (16.67%) with the smallest MAD for seasonal variation method. According to MSE, there were 14 samples (58.33%) with the smallest MSE value for the seasonal index with trend adjustment method, 8 samples (66.67%) with the smallest MSE value for the average of last period method, and 2 samples (8, 33%) with the smallest MSE for seasonal variation method. It can be concluded that seasonal index with trend adjustment analysis was better compared the method of seasonal variation and the average of last period to forecasting needs of pharmaceuticals and medical devices in A category.
Keywords:seasonal index with trend adjustment, ABC Analysis, Immanuel Hospital Bandung
Penulis Korespondensi :

## Devie Ronald Lumy
Dinas Kesehatan & Sosial Kota Tomohon Jl. Raya Tomohon Kel. Kakaskasen Tiga Kec. Tomohon Utara Email  : devielumy@gmail.com No.telp  : 085341777065

## PENDAHULUAN
Instalasi Farmasi Rumah Sakit merupakan fasilitas  yang  menyelenggarakan  pelayanan kefarmasian  di  Rumah  Sakit.  Instalasi  Farmasi Rumah  Sakit  memiliki  peran  yang  sangat
penting  bagi  rumah  sakit  dalam  menunjang pelayanan  kesehatan.  Ditinjau  dari  pelayanan kesehatan,  lebih  dari  90%  intervensi  kesehatan yang  dilakukan  di  rumah  sakit  menggunakan sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan.  Sebagai revenue  center, instalasi  farmasi  memberikan pemasukan lebih dari 50% dari total pemasukkan rumah  sakit  (Yusmainita,  2003).  Untuk  belanja sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan  rumah sakit  mengeluarkan  sekitar  40-50%  dari  total
Jurnal Manajemen dan Pelayanan Farmasi
biaya  keseluruhan  (Anonim,  2010).  Untuk  itu, diperlukan  manajemen  persediaan  yang  efektif dan  efisien  untuk  menjamin  penyelenggaraaan pelayanan kefarmasian di rumah sakit terlaksana dengan baik. Manajemen persediaan yang efektif dan  efisien  tercapai  dengan  meminimalkan investasi  terhadap  persediaan  farmasi  dan memenuhi  kebutuhan  persediaan  farmasi  di rumah sakit sesuai dengan permintaannya (West, 2009).
Perencanaan  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  merupakan  fungsi  yang  menentukan dalam  proses  pengadaan  sediaan  farmasi  dan alat kesehatan di rumah sakit. Metode konsumsi merupakan pilihan pertama dalam perencanaan kebutuhan  sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan di  rumah  sakit,  karena  kemudahan  dan  relatif cepat  dalam  melakukan  perhitungan.  Dalam perencanaan sediaan farmasi dan alat kesehatan menggunakan  metode  konsumsi  diperlukan penyesuaian  kebutuhan  dengan  anggaran  yang tersedia.  Analisis  ABC  merupakan  salah  satu analisis  yang  dapat  diterapkan.  Analisis  ABC membagi  sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan menjadi  tiga  kategori  berdasarkan  penyerapan anggarannya.  Kategori  A  yang  menyerap anggaran tertinggi yaitu 70% sampai 80% dengan representasi  sekitar  15%  dari  persediaan  total. Kategori B dengan nilai persediaan 15% sampai 25%  dari  nilai  total  dengan  jumlah  persediaan sekitar  30%  dari  persediaan  total.  Kategori C  dengan  nilai  persediaan  sekitar  5%  tetapi mewakili sekitar 55% dari persediaan total. Oleh karena itu perlu dibuat kebijakan yang berfokus pada persediaan kategori A yang memiliki nilai serapan  anggaran  terbesar.  Kebijakan  yang dapat dibuat untuk persediaan kategori A adalah dengan  menerapkan  peramalan  kebutuhan yang lebih akurat sesuai kebutuhan rumah sakit (Heizer & Render, 2009).
Penerapan  peramalan  yang  lebih  akurat bertujuan  untuk  meminimalisir  persediaan yang  akan  menyebabkan  naiknya  alokasi  dana untuk  persediaan.  Metode  yang  paling  umum dipergunakan  untuk  peramalan  adalah  analisis time  series .  Metode  ini  didasarkan  atas  asumsi bahwa  pola  permintaan  masa  lalu  merupakan indikator yang baik untuk masa datang.
Salah  satu  analisis time  series adalah seasonal  index yang  dipergunakan  untuk
mengkoreksi  peramalan  berdasarkan  adanya pola  data  yang  berulang  dalam  kurun  waktu tertentu.  Selain  itu,  perlu  ditentukan trend projection untuk mengidentifikasi arah tren data. Penggunakan seasonal  index with trend  projection akan  menghasilkan    peramalan  yang  lebih  baik (Groebner  dkk,  2011).  Penggunaan sesonal  index with trend projection pernah diterapkan di rumah sakit  San  Diego  untuk  mengestimasikan  jumlah hari rawat inap pasien di tahun berikutnya dengan menggunakan  data  dari  66  bulan  sebelumnya. Hasil  menunjukkan  dengan  mengalikan  data yang diperoleh dari indeks variasi musim dengan analisis  tren  diperoleh  analisis  yang  lebih  baik. Dengan peramalan yang lebih baik rumah sakit dapat melakukan perencanaan kebutuhan tempat tidur untuk pasien dan jumlah tenaga medis yang bertugas  dalam  setiap  bulan  selanjutnya  lebih akurat (Sterk & Shryock, 1987).
Peramalan  di  rumah  sakit  ini  kemudian dipertegas  oleh  Mackay  dan  Lee  (1999) yang membandingkan berbagai model statistik  berdasarkan  kompleksitasnya  dalam memperkirakan  kebutuhan  tempat  tidur  yang diperlukan.  Ternyata  diperoleh  hasil  bahwa penggunaan  model  yang  lebih  kompleks tidak  lebih  baik  memberikan  keakuratan peramalan  dibandingkan  dengan  metode  yang lebih  sederhana  seperti  penggunaan  model seasonal .  Model  tersebut  lebih  baik  dilihat  dari kesederhanaan  dan  hasil  yang  diberikan  dalam prediksi.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Padilla dkk  (2007)  melakukan  analisis time  series untuk memperkirakan  biaya  dari  obat  yang  paling umum  digunakan  dalam  pengobatan  di  ruang perawatan  intensif    rumah  sakit.  Analisis time series menggunakan seasonal  variation dan trend projection yang  dibandingkan  dengan  metode autoregressive integrated moving average (ARIMA). Dari penelitian tersebut ditarik kesimpulan bahwa penggunaan seasonal variation dan trend projection dapat  memberikan  informasi  tentang  dinamika penggunaan  obat  di  ruang  perawatan  intensif rumah  sakit,  sedangkan  penggunaan  metode ARIMA  memiliki  banyak  keterbatasan  dalam mengoptimalkan perencanaan penggunaan obat.
Instalasi  Farmasi  Rumah  Sakit  Immanuel Bandung  dalam  melakukan  estimasi  kebutuhan masih  dirasakan  belum  efektif  yang  nampak
Volume 2 Nomor 4 - Desember 2012
dengan berlebihnya persediaan tertentu ataupun seringnya  terjadi  kekurangan  persediaan  per bulannya.  Untuk  itu,  diharapkan  penggunaan metode seasonal  index dan trend  projection dapat menghasilkan  peramalan  kebutuhan  sediaan farmasi  dan  alat  kesehatan  yang  lebih  baik terutama untuk sediaan farmasi Kategori A yang memiliki nilai persediaan yang tinggi.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  analisis data secara retrospektif yang disampaikan secara deskriptif  analitik.  Data  yang  dipergunakan adalah  penggunaan  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  Rumah  Sakit  Immanuel  Bandung tahun 2008-2011.
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengidentifikasi  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  yang  masuk  dalam  kategori  A  pada tahun  2010  berdasarkan  analisis  ABC.  Sediaan farmasi dan alat kesehatan yang termasuk dalam kategori  A  tersebut  kemudian  diambil  sampel untuk  dilakukan forecasting untuk  tahun  2011. Data  yang  dipergunakan  berdasarkan  data  3 tahun  penggunaan  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  yaitu  tahun  2008-2010.  Analisis time series yang  dipergunakan  adalah average  of  last period,  seasonal  variation, dan seasonal  index  with trend  adjustment. Keakuratan  metode  peramalan dinilai  dengan  menghitung  nilai  kesalahan peramalan  berdasarkan  nilai  MAD  dan  MSE. Metode  peramalan  yang  menunjukkan  nilai MAD  dan  MSE  yang  lebih  kecil  menunjukkan bahwa  metode  peramalan  tersebut  lebih  tepat untuk dipergunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelusuran data pemakaian sediaan farmasi tahun 2010 total anggaran yang dikeluarkan  rumah  sakit  Immanuel  Bandung untuk  pemakaian  sediaan  farmasi  dan  alat
kesehatan  sebesar    Rp.  49.980.404.635,00.  Dari pengeluaran  tersebut  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan kategori A menyerap anggaran sebesar Rp  37.473.410.371,98  atau  sekitar  75%  dari anggaran  rumah  sakit  yang  dikeluarkan  untuk sediaan farmasi dan alat kesehatan. Jumlah item sediaan farmasi dan alat kesehatan yang masuk dalam  kategori  A  sendiri  sekitar  15%  dari  total item  sediaan  farmasi  yang  dipakai  rumah  sakit pada tahun 2010 seperti yang ditunjukkan pada tabel I dan gambar 1.
Peramalan  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  dilakukan  dengan  menggunakan 25  sampel  sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan kategori  A  berdasarkan  nilai  penyerapan anggaran terbesar. Sampel yang diambil memiliki total  anggaran  sebanyak  Rp  10.508.048.369,00 dengan persentase sebesar 28% terhadap seluruh sediaan  farmasi  kategori  A.  Dengan  persentase 28%  dari  seluruh  serapan  anggaran  sediaan farmasi kategori A, 25 sampel tersebut dianggap telah mewakili sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A.
Dilihat  dari  tabel  II,  sebanyak  25  sampel sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan  kategori  A tersebut  terdiri  dari  22  sampel  sediaan  farmasi
Tabel I.  Pembagian kategori sediaan farmasi dan alat kesehatan dengan jumlah item dan nilai serapan anggarannya untuk tahun 2010 Kategori Jumlah Item Nilai (Rp) Kategori A 361 Rp.    37.473.410.371,98 Kategori B 647 Rp.    10.003.796.408,40 Kategori C 1336 Rp.      2.503.197.854,40 Total 2344 Rp.    49.980.404.634,78
75% 20% 5% 15% 43% 100% JUMLAH ANGGARAN Jumlah Item Sediaan Farmasi dan Alat Kesehatan (%) A B C
Gambar 1  Grafik analisis ABC pemakaian sediaan farmasi dan alat kesehatan tahun 2010
dan  3  sampel  alat  kesehatan.  Alat  kesehatan terdiri  dari  BD  Venf  Pro  Safety  18  G,  BD  Venf Pro  Safety  20  G,  dan  Broadced  Hospital  Pack. Sampel  sediaan  farmasi  didominasi  dengan sediaan injeksi sebanyak 15 sampel, sediaan infus sebanyak  5  sampel,  dan  sediaan  oral  sebanyak 2  sampel.  Jika  dilihat  dari  banyaknya  sampel sediaan injeksi yang terwakili dapat disimpulkan sediaan injeksi menyerap anggaran paling besar.
Dari 25 sediaan farmasi dan alat kesehatan tersebut terdapat obat yang tidak dapat dilakukan perhitungan peramalan yaitu ozid injeksi. Hal ini terjadi karena ozid injeksi baru digunakan pada bulan kedua tahun 2010, sehingga datanya tidak memenuhi  syarat  untuk  dilakukan  peramalan menggunakan  metode seasonal  variation dan seasonal index with trend adjustment .
Berdasarkan  nilai  MAD  dari  24  sampel sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A yang dilakukan  analisis  peramalan  terlihat  pada  tabel
III, sebanyak 12 sampel dengan nilai MAD terkecil untuk metode seasonal index with trend adjustment, 8 sampel dengan nilai MAD terkecil untuk metode average  of  last  period, dan  4  sampel  dengan  nilai MAD terkecil untuk metode seasonal variation.
Berdasarkan  nilai  MSE  dari  24  sampel sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan  kategori  A yang dilakukan analisis peramalan terlihat pada tabel  III,  sebanyak  14  sampel  dengan  nilai  MSE terkecil  untuk  metode seasonal  index  with  trend adjustment ,  8  sampel  dengan  nilai  MSE  terkecil untuk metode average of last period, dan 2 sampel dengan nilai MSE terkecil untuk metode seasonal variation.
Dari  nilai  MAD  dan  MSE  tersebut menunjukkan  bahwa  metode seasonal  index  with trend  adjustment menunjukkan  nilai  kesalahan peramalan  yang  terkecil  pada  sebagian  besar sampel  sediaan  farmasi  dan  alat  kesehatan, sehingga  paling  sesuai  dipergunakan  sebagai
Tabel II.   Serapan anggaran masing-masing sampel sediaan farmasi
dan alat kesehatan Kategori A tahun 2010 No. Nama Sediaan Bentuk Sediaan Anggaran (Rp) 1. Ringer Lact 500 (Sanbe) Botol 701,611,658 2. BD Venf Pro Safety 20 G Unit 658,894,500 3. Pantozol IV Vial 555,027,000 4. Ringers Lact 500 (Wida) Botol 552,538,140 5. Cravit infus 100ml/500mg Botol 544,500,000 6. Lancid 30mg caps Kapsul 523,382,750 7. Nexium inj Vial 518,859,616 8. Tetagam P inj 1ml Ampul 513,876,000 9. Merofen 1 Gr Vial 505,978,000 10. Broadced Hospital Pack Unit 451,572,000 11. Cravit 500 mg tab Tablet 449,757,000 12. Ozid inj Vial 405,460,000 13. BD Venf Pro Safety 18 G Unit 372,574,125 14. Brainact 500mg inj Ampul 361,059,600 15. Sevoflurane 250 (Abbott) Botol 352,852,500 16. Vomceran 4mg inj Ampul 352,357,500 17. Hexilon inj 125mg Vial 342,723,150 18. Lovenox inj 60 Syringe 338,724,012 19. Omz inj Vial 308,550,000 20. Neurotam inj. 3 Gram Ampul 308,091,300 21. Avelox Infus. 250ml Botol 303,820,902 22. Sulperazone 1 Gr inj Vial 273,727,316 23. Vomceran 8 Mg inj Ampul 272,503,000 24. Cernevit inj Vial 270,134,700 25. Remopain 3 %  inj Ampul 269,473,600
metode untuk melakukan peramalan kebutuhan sediaan farmasi dan alat kesehatan kategori A di rumah sakit Immanuel Bandung.
Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang sama  dibandingkan  dengan  penelitian  Padilla dkk (2007)  yang  melakukan  analisis time  series untuk memperkirakan biaya dari obat yang paling umum  digunakan  dalam  pengobatan  di  ruang perawatan  intensif    rumah  sakit.  Analisis time series menggunakan seasonal  variation dan trend projection yang  dibandingkan  dengan  metode autoregressive integrated moving average (ARIMA). Dari penelitian tersebut ditarik kesimpulan yang sama  dengan  penelitian  ini  bahwa  penggunaan seasonal  index  with trend  projection lebih  unggul dalam peramalan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan  bahwa  analisis seasonal  index  with trend  projection lebih  tepat  dipergunakan  dalam peramalan  kebutuhan  sediaan  farmasi  dan  alat kesehatan  kategori  A  dibandingkan  dengan menggunakan  metode seasonal  variation dan average of last period .

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim,  2010, Pedoman  Pengelolaan  Perbekalan Farmasi di Rumah Sakit , Kemenkes, Jakarta. Groebner, D. F., Shannon, P. W., Fry, P. C., Smith,
K.  D.,  2011, Business  Statistics: A  Decision- Making  Approach ,  8th  Ed.,  Prentice  Hall, New Jersey.
Tabel III.   Akumulasi nilai MAD dan MSE analisis forecasting Sediaan Nilai MAD terkecil Nilai MSE terkecil A B C A B C Ringer Lactat 500 cc (Sanbe)   BD Venf Pro Safety 20 G   Pantozol IV   Ringers Lact 500 cc (Wida)   Cravit Infus 100 ml/500 mg   Lancid 30mg caps   Nexium Inj   Tetagam P Inj 1ml   Merofen 1 Gr   Broadced Hospital Pack   Cravit 500 mg Tab   BD Venf Pro Safety 18 G   Brainact 500mg Inj   Sevoflurane 250 mL (Abbott)   Vomceran 4mg Inj   Hexilon Inj 125mg   Lovenox Inj 60   Omz Inj   Neurotam Inj. 3 Gram   Avelox Inj. 250ml   Sulperazone 1 Gr Inj   Vomceran 8 Mg Inj   Cernevit inj   Remopain 3 %  Amp   TOTAL 8 4 12 8 2 14
Keterangan: A = metode average of last period, B = metode seasonal variation, C = metode seasonal index with tren adjustment
Jurnal Manajemen dan Pelayanan Farmasi
Heizer,  J.,  dan  Render,  B.,  2009, Manajemen Operasi . Ed ke-9. Sungkono C, penerjemah;
Penerbit Salemba Empat, Jakarta .
Mackay,  M.,  dan  Lee,  M.,  1999,  Choice  of  models for  the  analysis  and  forecasting  of  hospital beds, Health  Care  Management  Science 8:3, http://www.springerlink.com/content/ m735808382318312. diakses 8 Desember 2011. Padilla,  A.,  Ferriols,  R.,  Alós,  M.,  2007,  A  time series  analysis  of  the  cost  of  the  most common  drug  treatment  groups  in  an intensive care unit. Farmacia Hospitalaria 31: 307-310.
Sterk,  W.E.,  dan  Shryock,  E.G.,  1987,  Modern Methods  Improve  Hospital  Forecasting.
Healthcare Financial Management, 41:97. West,  D.,  2009,  Purchasing  and  inventory management,  in:  Desselle  S.P.,Zgarrick D.P.,  editor, Pharmacy  Management:
Essentials  for  All  Practice  Settings, 2nd Ed.,McGraw-Hill, New York.
Yusmainita,  2003, Pemberdayaan  instalasi  farmasi rumah  sakit  bagian  I .  http://www.tempo. co.id/medika/arsip/122002/top-1.htm, diakses 30 November 2011.