## Usulan Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Obat pada Gudang Farmasi Klinik XYZ dengan Menggunakan Metode EOQ
Ringgo Ismoyo Buwono 1) , Yusuf Priyandari 2) , dan Wakhid Ahmad Jauhari *2)
1) Mahasiswa Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret
2) Dosen Jurusan Teknik Industri, Universitas Sebelas Maret

## Abstract
Klinik  XYS  is  a  company  that  provides  health  care  services.  This  health  care  services  include  medical care  and  treatment  services.  In  it’s  function  as  a  medical  services  provider,  Klinik  XYZ  provides  a pharmacy  services.  These  services  have  an  important  role  for  the  clinic  because  almost  all  of  health services use pharmaceuticals. In the pharmaceutical activities, this company is still having some problem related  to  inventory  management.  From  the  initial  observation,it  is  found  that  several  types  of  drugs excess the stock which affect the expiration. Further, several types of drugs are out of stock which may result in reduction of patient services. Based on further observation the excess and the emptiness of drugs caused by company’s inability to control and plan the inventory. Therefore, this study proposes an EOQ method to plan and control the inventory in order to optimize the drug supply.
Keywords: EOQ, inventory management, inventory planning and controlling

## 1.     Pendahuluan
Klinik  XYZ  adalah  salah  satu  perusahaan  yang  memberikan  jasa  pelayanan  kesehatan. Pelayanan  kesehatan  yang  diberikan  mencakup  pelayanan  medik  dan  pelayanan  perawatan. Pelayanan  tersebut  dilaksanakan  melalui  unit  gawat  darurat,  unit  rawat  jalan  dan  unit  rawat inap.  Dalam  fungsinya  sebagai  penyedia  pelayanan  medik,  Klinik  XYZ  memiliki  pelayanan farmasi.  Menurut  Pasal  1  angka  4  Peraturan  Pemerintah  51  Tahun  2009,  pelayanan  farmasi adalah suatu pelayanan langsung dan bertanggung jawab kepada pasien yang berkaitan dengan Sediaan  Farmasi  dengan  maksud  mencapai  hasil  yang  pasti  untuk  meningkatkan  mutu kehidupan  pasien.  Pelayanan  farmasi  yang  diberikan  yaitu  pelayanan  resep  rawat  inap  dan pelayanan  resep  rawat  jalan.  Pelayanan  tersebut  memiliki  peranan  penting  bagi  klinik  karena hampir  semua  pelayanan  kesehatan  menggunakan  perbekalan  farmasi.  Selain  itu  pelayanan farmasi menjadi sumber pemasukan terbesar bagi klinik. Untuk melakukan pelayanan farmasi, diperlukan gudang farmasi.
Berdasarkan  hasil  observasi,  persediaan  obat-obatan  di  gudang  farmasi  belum  dikelola dengan  baik  sehingga  mengalami  permasalahan  dalam  melakukan  kegiatan  farmasi.  Dari kegiatan  farmasi  yang  dilakukan  perusahaan,  ditemukan  beberapa  jenis  obat  yang  mengalami kelebihan persediaan hingga berdampak pada kadaluarsa. Jika perusahaan mengalami kelebihan persediaan  maka  dapat  merugikan,  karena  menyebabkan  terhentinya  perputaran  uang  atau modal  dan  munculnya  biaya-biaya  tambahan  yang  tidak  diperlukan  (Ernawati  dan  Sunarsih, 2008). Menurut data dari perusahan diketahui nilai dari obat-obatan yang kadaluarsa pada tahun 2012 mencapai Rp 5.427.000,00. Selain adanya kelebihan persediaan, ditemukan juga beberapa jenis obat yang justru mengalami kekosongan persediaan. Menurut keterangan dari perusahaan frekuensi kekosongan obat yang terjadi yaitu sekitar tiga puluh kali per bulannya.  Kekosongan tersebut dapat menghambat pelayanan terhadap pasien.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  perusahaan  harus  memliki  suatu  metode  perencanaan  dan pengendalian  persediaan  obat.  Salah  satu  metode  tersebut  dikenal  dengan  Economic  Order
* Correspondance : jauhari@gmail.com
Quantity  (EOQ).  Menurut  Riyanto  (1995),  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  adalah  jumlah kuantitas barang yang dapat diperoleh dengan biaya yang minimal atau sering dikatakan sebagai jumlah pembelian yang optimal. Dengan metode ini diharapkan dapat mengoptimalkan jumlah persediaan, jumlah pembelian obat dan total biaya persediaan perusahaan.

## 2.     Metode Penelitian
Penelitian ini dibagi menjadi delapan tahap dengan langkah-langkah seperti yang dilakukan pada Gambar 1.
Perhitungan Peramalan Pemakaian Obat dan Memilih Metode Peramalan Berdasarkan MAD ( Mean Absolute Deviation ) Terkecil
Pengumpulan Data Klasifikasi Obat Dengan Analisis ABC dan Analisis VED Agregasi Data Pemakaian Obat Penentuan Bentuk Plot Data Pemakaian Obat Penentuan Model Peramalan Pemakaian Obat Perhitungan Safety Stock, Reorder Point, EOQ ( Economic Order Quantity ) dan Total Inventory Cost Disagregasi Data Pemakaian Masing – Masing Obat
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data-data yang dibutuhkan yaitu data katalog obat, data pemakaian obat bulan Juni 2011- Mei  2013,  data lead  time masing-masing supplier ,  data  biaya  pemesanan  obat  dan  biaya penyimpanan obat.

## 2.2 Klasifikasi Obat Dengan Analisis ABC dan Analisis VED
Klasifikasi obat dengan analisis ABC bertujuan untuk mengelompokkan obat berdasarkan nilai  pemakaian  obat  per  satuan  waktu.  Hasil  dari  klasifikasi  dibagi  menjadi  3  kelas.  Obat dengan  kelas  A  memliki  beban  biaya  pemakaian  terbesar,  kelas  B  memliki  beban  biaya pemakaian  sedang,  dan  kelas  C  memliki  beban  biaya  persediaan  rendah.  Sedangkan  analisis
VED  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  obat  berdasarkan  kekritisan  waktu  pemberian  obat kepada  pasien.  Setelah  dilakukan  klasifikasi  obat  dengan  menggunakan  menggunakan  analisis ABC  dan  analisis  VED  langkah  berikutnya  membuat  matrik  ABC.  Dari  matrik  tersebut pembahasan  dalam  penelitian  ini  difokuskan  pada  obat  prioritas  I.  Prioritas  I  merupakan  obat yang  membutuhkan  prioritas  manajemen  yang  lebih  besar  dalam  pengendaliannya  yaitu kelompok AV, AE, AD, BV, dan BE. Matrik analisis ABC dan analisis VED dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Matrik Analisis ABC dan Analisis VED Kategori Obat A B C V AV BV CV E AE BE CE D AD BD CD Sumber: V.R. Thawani dkk. (2004)

## 2.3 Agregasi Data Pemakaian Obat
Obat  prioritas  I  terdiri  dari  beberapa  obat  yang  mempunyai  satuan  yang  berbeda-beda, untuk  mengurangi  terjadinya error dalam  peramalan  dilakukan  penyatuan  atau  agregasi  ke dalam  satuan  yang  sama.  Menurut  Chopra  dan  Meindl  (2001),  peramalan  agregat  seringkali lebih  akurat  daripada  peramalan  disagregat  karena  memiliki  standar  deviasi  relatif  terhadap mean yang lebih kecil, sehingga error peramalan juga lebih kecil.

## 2.4 Penentuan Bentuk Plot Data Pemakaian Obat
Penentuan  bentuk  plot  data  digunakan  untuk  memastikan  sebaran  data  historis  yang  ada sehingga  dapat  ditentukan  teknik  peramalan  yang  dapat  digunakan  untuk  meramalkan pemakaian obat pada periode-periode selanjutnya.

## 2.5 Penentuan Model Peramalan Pemakaian Obat
Penafsiran  model  dilakukan  setelah  mengetahui  bentuk  plot  data  historis  yang  ada. Langkah  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  pola  data  yang  ada  dan  kemudian  menarik kesimpulan jenis teknik peramalan yang akan digunakan. Untuk plot data campuran antara trend dan  siklis  digunakan  model  peramalan  rata-  rata  bergerak  ( Moving  Average ),  pemulusan eksponensial tunggal  ( Single Exponential  Smoothing ),  pemulusan  eksponensial  ganda  ( Double Exponential  Smoothing ), Holt’s  Linear  Exponential  Smoothing dan  model  peramalan regresi linier ( Linear Regresion) .
2.6 Perhitungan  Peramalan  Pemakaian  Obat  dan  Memilih  Metode  Peramalan Bedasarkan MAD ( Mean Absolute Deviation ) Terkecil
Pada tahap ini dilakukan perhitungan peramalan untuk model peramalan terpilih, dari hasil perhitungan  peramalan  tersebut  diukur  kesalahan  peramalannya  menggunakan  metode  MAD ( Mean Absolut Deviation ) terkecil. Metode ini dipilih karena hasilnya akan digunakan sebagai perhitungan nilai standar deviasi pada safety stock masing-masing obat.

## 2.7 Disagregasi Data Pemakaian Masing-Masing Obat
Setelah  mendapatkan  hasil  peramalan  terbaik  langkah  berikutnya  dilakukan  disagregasi data pemakaian masing-masing obat.
2.8 Perhitungan Safety  Stock  Reorder  Point, EOQ  ( Economic  Order  Quantity ) dan Total Inventory Cost
Fungsi  dari safety  stock yaitu  untuk  menjaga  agar  tidak  terjadi stock  out jika  suatu  saat terjadi  pemakaian  yang  diluar  perencanaan. Reorder  point (ROP) atau  pemesanan  kembali merupakan  suatu  saat  dimana  harus  diadakan  pemesanan  kembali.  Satu  titik  atau  saat  dimana harus  diadakan  pesanan  lagi  sedemikian  rupa  sehingga  kedatangan  atau  penerimaan  material yang  dipesan  itu  adalah  tepat  waktu  dimana  persediaan  di  atas safety  stock sama  dengan  nol.
Economic Order Quantity merupakan jumlah pembelian secara teratur yaitu dengan melakukan pembelian secara ekonomis sebesar EOQ. Sedangkan perhitungan total biaya persediaan ( Total Inventory  Cost )  dilakukan  dengan  menghitung total  inventory  cost dari  hasil  EOQ  dan total inventory cost perusahaan

## 3.     Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  katalog  obat  merupakan  data  mengenai  identitas  obat  yang  berisi  nama  obat,  berat netto,  jenis  obat,  satuan  obat,  jumlah  obat  per  dus,  harga  satuan,  kategori  VED,  dan supplier .
Contoh data katalog obat terdapat pada Tabel 2.
Data pemakaian obat yang digunakan adalah data pemakaian per bulan pada periode Juni 2011-Mei 2013. Contoh data pemakaian obat terdapat pada Tabel 3.
Tabel 2. Contoh Data Katalog Obat No Nama Obat Berat Netto Jenis Satuan Qty per Dus Harga Satuan VED Supplier 1 Alinamin 25 mg/10 ml injeksi ampul 5 15,000 Rp V PT. Takeda Indonesia 2 Adona 10 ml/50 mg injeksi ampul 10 25,170 Rp V PT. Tanabe 3 Aminophylline 24 mg/ml injeksi ampul 24 6,000 Rp V OGB Dexa 4 Cefotaxime 1 g injeksi vial 1 3,200 Rp V OGB Dexa 5 Ceftriaxone 1 g injeksi vial 1 3,500 Rp V PT. Indofarma 6 Combivent 2,5 ml injeksi ampul 20 10,880 Rp V PT. Fahrenheit 7 Cercul 125 mg/ml injeksi ampul 5 25,080 Rp V PT. Phapros Tbk. 8 Dexamethasone 5 mg/ml injeksi ampul 100 1,950 Rp V PT. Lucas Djaja 9 Farsix 2 ml injeksi ampul 5 7,600 Rp V PT. Fahrenheit 10 Ottogenta 80 mg/2ml injeksi ampul 5 8,800 Rp V PT. Otto Pharmaceutical Industries 11 Ketorolac 30 mg/ml injeksi ampul 6 10,000 Rp V PT. Ethica 12 Kanamycin Sulfate 1 g injeksi vial 10 5,500 Rp V PT. Meiji 13 Lidokain 20 mg/ml injeksi ampul 100 1,200 Rp V PT. Phapros Tbk. 14 Sohobal 500 mg injeksi ampul 10 15,400 Rp V PT. Soho Industri Pharmasi 15 Metronidazole 500 mg/100 ml infus plabot 24 22,000 Rp V PT. Ikapharmindo Putramas 16 Neurotropic 9 ml injeksi vial 10 4,850 Rp D PT. Global Multi Pharmalab 17 Norages 500 mg/2 ml injeksi ampul 5 8,000 Rp E PT. Indofarma 18 Ondansetron 8 mg/4 ml injeksi ampul 5 8,800 Rp V PT. Soho Industri Pharmasi 19 Orasic 50 mg/ml injeksi ampul 5 12,450 Rp D PT. Otto Pharmaceutical Industries 20 Pehacain 2 ml injeksi ampul 20 3,425 Rp E PT. Phapros Tbk. 21 Phytomenadione 10 mg/ml injeksi ampul 30 1,917 Rp E PT. Phapros Tbk. 22 Vertivom 2 ml injeksi ampul 10 4,400 Rp V PT. Global Multi Pharmalab 23 Pepzol 40 mg injeksi vial 1 132,000 Rp D PT. Mahakam Beta Farma 24 Ranitidin 25 mg/ml injeksi ampul 5 2,570 Rp V PT. Otto Pharmaceutical Industries 25 Piracetam 3 g injeksi ampul 5 22,000 Rp V PT. Ethica 26 Scopamin 20 mg/ml injeksi ampul 5 12,100 Rp D PT. Otto Pharmaceutical Industries 27 Tranxa 50 mg/ml injeksi ampul 5 7,150 Rp V PT. Bernofarm 28 Ulsikur 2 ml injeksi ampul 5
5,000 Rp V PT. Kalbe Farma Tbk. 29 Stesolid 10 mg/2 ml injeksi ampul 5 13,800 Rp V PT. Actavis 30 Aminoral 716 mg tablet tablet 100 6,050 Rp V PT. Soho Industri Pharmasi 31 Aminophylline 200 mg tablet tablet 1000 70 Rp V PT. Coronet Crown 32 Ancibloc 10 mg tablet tablet 100 1,760 Rp V PT. Dexa Medica 33 Adrome 10 mg tablet tablet 100 320 Rp V PT. Pertiwi Agung (Landson) 34 Ascomin 15 ml syrup botol 1 2,000 Rp D PT. Minorock 35 Acid 60 ml syrup botol 1
2,900 Rp V PT. Zenith Pharmaceuticals 36 Aletrol Tetes Mata 5 ml drops botol 1 10,000 Rp V PT. Erella 37 Alprazolam 1 mg tablet tablet 100 1,100 Rp V PT. Dexa Medica 38 Antalgin 500 mg tablet tablet 1000
99 Rp V PT. Zenith Pharmaceuticals 39 Aldactone 100 mg tablet tablet 100 5,733 Rp V PT. Soho Industri Pharmasi 40 Reverton 30 mg tablet tablet 100 110 Rp V PT. Ifars 41 Bintamox 500 mg tablet tablet 100 490 Rp V PT. Hexpharm Jaya 42 Vit B6 10 mg tablet tablet 1000 22 Rp D PT. Afi Farma 43 Vit B1 50 mg tablet tablet 1000 40 Rp D PT. Afi Farma 44 Bidium 2 mg tablet tablet 100 106 Rp V PT. Bima Mitra Farma 45 Bralin 500 mg tablet tablet 30 9,900 Rp D PT. Bernofarm 46 Bronchosal 4 mg tablet tablet 100 118 Rp E PT. Ifars 47 Bufagan 60 ml syrup botol 1
2,800 Rp E PT. Bufa 48 Proliver 242 mg tablet tablet 30 4,400 Rp V PT. Simex Pharmaceutical Indonesia 49 Bunofa 400 mg tablet tablet 100 210 Rp E PT. Nufarindo 50 Berzymplex 207,5 mg tablet tablet 100 440 Rp D PT. Bernofarm 51 Cefixime 100 mg kapsul kapsul 50 1,300 Rp V PT. Dexa Medica 52 CTM 4 mg tablet tablet 1000 15 Rp D PT. Zenith Pharmaceuticals 53 Clonidine 0,15 mg tablet tablet 100 235 Rp V PT. Indofarma 54 Cloroquin 150 mg tablet tablet 1000 200 Rp V PT. Indofarma 55 CPZ 100 mg tablet tablet 1000 50 Rp V PT. Kimia Farma 56 Cefadroxil kapsul 500 mg kapsul kapsul 100 650 Rp V PT. Dexa Medica 57 Cefadroxil syrup 125 mg syrup botol 1 6,500 Rp V PT. Hexpharm Jaya 58 Idaneuron 500 mg tablet tablet 100 180 Rp D PT. Afi Farma 59 Carbidu 0,5 mg tablet tablet 100 168 Rp V PT. Sampharindo Perdana 60 Carsida 550 mg tablet tablet 100 160 Rp V PT. Sampharindo Perdana 61 Cavicur tablet 20 mg tablet tablet 100 440 Rp D PT. Erella 62 Cavicur syrup 60 ml syrup botol 1 6,750 Rp D PT. Erella 63 Dekorin 216 mg tablet tablet 200 170 Rp E PT. Mecosin Indonesia Jakarta 64 Dogmatil 50 mg tablet tablet 100 3,465 Rp V Delegrange 65 Dextaco 2,5 mg tablet tablet 100 204 Rp E PT. Berlico Mulia Farma 66 Dulcolac 10 mg 10 mg suppo rectal 50 15,500 Rp E PT. Boerhringer Ingelheim 67 Dulcolac 5 mg 5 mg suppo rectal 6 20,000 Rp E PT. Boerhringer Ingelheim 68 Diltiazem 30 mg tablet tablet 100 175 Rp V PT. Indofarma 69 Detrichol 600 mg tablet tablet 100 1,870 Rp V PT. Global Multi Pharmalab 70 Dextral 75 mg tablet tablet 150 267 Rp E PT. Molex Ayus 71 Dilantin 100 mg kapsul kapsul 1 650 Rp V PT. Ikapharmindo Putramas 72 Dexigen 5 g salep buah 1 5,000 Rp E PT. Ifars 73 Erytromicin 2 mg syrup botol 1 9,000 Rp V PT. Indofarma 74 Eryra 500 mg tablet tablet 100 760 Rp V PT. Rama Emerald Multi Sukses 75 Eflin 62,5 mg tablet tablet 100 902 Rp E PT. Meprofarm 76 Faryzol tablet 500 mg tablet tablet 100 173
Rp E PT. Ifars
Tabel 3. Contoh Data Pemakaian Obat 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 1 Alinamin 25 mg/10 ml injeksi 0 0 3 2 0 0 1 3 2 1 1 2 2 Adona 10 ml/50 mg injeksi 20 0 13 7 5 11 24 7 10 10 7 17 3 Aminophylline 24 mg/ml injeksi 0 8 6 12 2 1 3 1 5 1 13 3 4 Cefotaxime 1 g injeksi 378 411 480 469 527 377 658 599 610 438 521 493 5 Ceftriaxone 1 g injeksi 166 225 221 180 156 145 196 162 315 112 150 180 6 Combivent 2,5 ml injeksi 20 0 14 6 0 0 4 5 5 5 2 3 7 Cercul 125 mg/ml injeksi 62 30 17 31 39 36 35 27 102 35 24 89 8 Dexamethasone 5 mg/ml injeksi 34 105 50 35 31 6 50 11 106 23 28 60 9 Farsix 2 ml injeksi 17 30 32 15 10 16 51 15 15 11 8 18 10 Ottogenta 80 mg/2ml injeksi 0 0 0 0 0 47 109 170 163 118 21 120 11 Ketorolac 30 mg/ml injeksi 64 65 52 51 84 65 116 62 91 63 45 72 12 Kanamycin Sulfate 1 g injeksi 0 0 6 4 10 0 0 10 2 0 10 10 13 Lidokain 20 mg/ml injeksi 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 14 Sohobal 500 mg injeksi 22 15 8 10 30 31 33 24 12 21 18 30 15 Metronidazole 500 mg/100 ml infus 130 8 38 26 62 62 147 25 134 140 55 120 16 Neurotropic 9 ml injeksi 1 0 2 0 2 6 4.5 3.5 1 2 2 12 17 Norages 500 mg/2 ml injeksi 0 0 3 2 14 0 0 2 2 3 17 3 18 Ondansetron 8 mg/4 ml injeksi 25 32 73 44 43 16 54 16 21 58 30 70 19 Orasic 50 mg/ml injeksi 15 0 9 6 0 4 1 10 2 3 1 3 20 Pehacain 2 ml injeksi 10 0 10 0 20 3 9 11 5 10 5 10 21 Phytomenadione 10 mg/ml injeksi 20 0 17 13 0 8 15 5 1 2 2 2 22 Vertivom 2 ml injeksi 0 0 0 0 0 141 241 162 135 139 138 172 23 Pepzol 40 mg injeksi 0 0 0 0 0 0 0 0 11 2 10 13 24 Ranitidin 25 mg/ml injeksi 424 490 460 415 406 337 612 431 510 416 451 510 25 Piracetam 3 g injeksi 4 0 3 2 0 0 0 1 3 0 1 1 26 Scopamin 20 mg/ml injeksi 0 0 0 0 0 0 11 19 10 3 15 3 27 Tranxa 50 mg/ml injeksi 83 30 32 17 10 23 42 11 22 92 31 115 28 Ulsikur 2 ml injeksi 0 0 0 0 0 105 139 72 48 122 36 130 29 Stesolid 10 mg/2 ml injeksi 0.5 0.5 2 1 1 0 0 10 12 7 6 17 30 Aminoral 716 mg tablet 77 47 31 19 0 60 0 10 0 10 15 13 31 Aminophylline 200 mg tablet 161 254 180 136 141 30 24 35 35 20 150 183 32 Ancibloc 10 mg tablet 0 30 4 6 10 10 20 10 10 20 28 12 33 Adrome 10 mg tablet 200 55 77 189 20 20 86 60 60 30 102 62 34 Ascomin 15 ml syrup 0 0 0 0 0 1 2 3 1 2 4 3 35 Acid 60 ml syrup 170 153 177 163 193 133 56 52 135 110 130 170 36 Aletrol Tetes Mata 5 ml drops 3 2 3 3 9 3 2 5 5 7 1 9 37 Alprazolam 1 mg tablet 21 43 34 20 4 22 56 33 22 23 22 14 38 Antalgin 500 mg tablet 73 40 45 55 34 52 25 19 40 42 20 25 39 Aldactone 100 mg tablet 0 0 0 0 0 0 0 0 45 30 50 13 40 Reverton 30 mg tablet 38 40 60 41 25 65 60 28 38 50 42 110 41 Bintamox 500 mg tablet 168 51 167 59 80 75 176 56 65 120 232 276 42 Vit B6 10 mg tablet 570 565 370 520 415 255 40 30 75 76 241 400 43 Vit B1 50 mg tablet 120 82 238 124 40 20 15 10 15 40 80 836 44 Bidium 2 mg tablet 86 94 247 163 93 64 68 40 55 30 75 45 45 Bralin 500 mg tablet 0 0 0 0 0 40 14 30 40 60 25 109
Jenis Berat Netto Nama Obat No 2011
2012
Data lead time masing-masing supplier menampilkan selang waktu antara saat pemesanan hingga diterimanya obat dalam satuan minggu. Contoh data lead time masing-masing supplier terdapat pada Tabel 4.
Biaya  pemesanan  adalah  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  mendatangkan  barang  dari  luar. Biaya pesan yang digunakan Klinik XYZ yaitu sebesar Rp 5.000,-  per sekali pesan.
Biaya  penyimpanan  adalah  biaya  yang  dikeluarkan  berkenaan  dengan  diadakannya persediaan  barang.  Biaya  yang  ditetapkan  Klinik  XYZ  sebesar  Rp  43,-  per  unit  per  tahun. Jumlah tersebut diperoleh dari gaji bulanan pegawai bagian gudang  dibagi dengan total jumlah persediaan obat di gudang periode Januari 2013. Nilai tersebut kemudian ditambahkan dengan hasil perkalian antara interest rate (suku bunga bank) tahun 2013 dengan harga masing-masing obat. Contoh hasil penentuan biaya simpan dari setiap obat terdapat pada Tabel 5.
Tabel 4. Contoh Data Pemakaian Obat No Supplier Lead Time (minggu) 1 Bintang toedjoe 2 2 Delegrange 3 3 Mesifarma TM 3 4 OGB Dexa 2 5 Otsuka 1 6 PT. Actavis 4 7 PT. Afi Farma 1 8 PT. Berlico Mulia Farma 2 9 PT. Bernofarm 1 10 PT. Bima Mitra Farma 1 11 PT. Boerhringer Ingelheim 2 12 PT. Bufa 1 13 PT. Combiphar 2 14 PT. Coronet Crown 2 15 PT. Dexa Medica 1 16 PT. Erella 2 17 PT. Ethica 2 18 PT. Fahrenheit 2 19 PT. Global Multi Pharmalab 1 20 PT. Graha Farma 2 21 PT. Hexpharm Jaya 2 22 PT. Ifars 1 23 PT. Ikapharmindo Putramas 2 24 PT. Indofarma 2 25 PT. Itrasal 2 26 PT. Kalbe Farma Tbk. 2 27 PT. Lapi Laboratories 1 28 PT. Lucas Djaja 1 29 PT. Mahakam Beta Farma 1 30 PT. Mecosin Indonesia Jakarta 1 31 PT. Meiji 1 32 PT. Meprofarm 3 33 PT. Mersi 3 34 PT. Minorock 2 35 PT. Molex Ayus 1 36 PT. Mutifa 2 37 PT. Nufarindo 2 38 PT. Otto Pharmaceutical Industries 1 39 PT. Pertiwi Agung (Landson) 2 40 PT. Phapros Tbk. 2 41 PT. Prapta Nirmala 1 42 PT. Rama Emerald Multi Sukses 2 43 PT. Sampharindo Perdana 1 44 PT. Simex Pharmaceutical Indonesia 2 45 PT. Soho Industri Pharmasi 2 46 PT. Takeda Indonesia 3 47 PT. Tanabe 2 48 PT. Trifa Laboratories 1 49 PT. Zenith Pharmaceuticals 1 50 Sanbe Farma 3
51 Solas
1
Tabel 5. Contoh Data Biaya Simpan Obat No
Nama Obat Berat Netto Jenis Biaya Simpan 1 RL 500 ml infus 606 Rp 2 Aqua 25 ml injeksi 606 Rp 3 Cefotaxime 1 g injeksi 283 Rp 4 Metronidazole 500 mg/100 ml infus 1,693 Rp 5 Pepzol 40 mg injeksi 9,943 Rp 6 Ranitidin 25 mg/ml injeksi 236 Rp 7 Cercul 125 mg/ml injeksi 1,924 Rp 8 D5 500 ml infus 943 Rp 9 Ottogenta 80 mg/2ml injeksi 703 Rp 10 Faktu 60 mg 60 mg suppo 7,483 Rp 11 Ketorolac 30 mg/ml injeksi 793 Rp 12 Ulsicral 5 ml/500 mg syrup 3,118 Rp 13 Vertivom 2 ml injeksi 373 Rp 14 Ceftriaxone 1 g injeksi 306 Rp 15 Proliver 242 mg tablet 373 Rp 16 Melidox 7,5 mg tablet 95 Rp 17 Acid 60 ml syrup 261 Rp 18 Tranxa 50 mg/ml injeksi 579 Rp 19 Tramadol HCl 50 mg tablet 253 Rp 20 Ondansetron 8 mg/4 ml injeksi 703 Rp 21 Adona 10 ml/50 mg injeksi 1,931 Rp 22 Sohobal 500 mg injeksi 1,198 Rp 23 Ulsikur 2 ml injeksi 418 Rp 24 Bralin 500 mg tablet 786 Rp 25 Dulcolac 5 mg 5 mg suppo 1,543 Rp 26 L Bio 1 g sachet 365 Rp 27 Vertizin 25 mg tablet 187 Rp 28 Cavicur syrup 60 ml syrup 549 Rp 29 Prostide 5 mg tablet 769 Rp 30 Dulcolac 10 mg 10 mg suppo 1,206 Rp 31 Omeprazole 20 mg kapsul 74 Rp 32 Nystin 12 ml syrup 2,271 Rp 33 Farsix 2 ml injeksi 613 Rp 34 NaCL 500 ml infus 606 Rp 35 Kina 200 mg tablet 106 Rp 36 Sohobal 500 mcg kapsul 183 Rp 37 Cefadroxil kapsul 500 mg kapsul 92 Rp 38 Aminoral 716 mg tablet 497 Rp 39 Perifas 25 mg tablet 134 Rp 40 Stesolid 10 mg/2 ml injeksi 1,078 Rp 41 D 5 1/2 NS 500 ml infus 943 Rp 42 Solathim 500 mg kapsul 75 Rp 43 Dextral 75 mg tablet 63 Rp 44 Imboost Force 660 mg syrup 3,756 Rp 45 Cefadroxil syrup 125 mg syrup 531 Rp 46 Faktu 102,5 mg 102,5 mg suppo 724 Rp 47 Dexamethasone 5 mg/ml injeksi 189 Rp 48 Scopamin 20 mg/ml injeksi 951 Rp 49 Renapar 400 mg tablet 208 Rp 50 L-Zink 5 ml/10 mg syrup 2,106 Rp 51 Bintamox 500 mg tablet 80 Rp 52 Mulsanol 60 ml syrup 332 Rp 53 Feritrin 1266,6 mg tablet 208 Rp 54 Nephrolit 460 mg kapsul 83 Rp 55 Piracetam 3 g injeksi 1,693 Rp 56 Papaverine HCl 40 mg tablet 51 Rp 57 Scopma 10 mg tablet 77 Rp 58 Orasic 50 mg/ml injeksi 977 Rp 59 Levofloxacin 500 mg tablet 111 Rp 60 Proclozam 10 mg tablet 164 Rp 61 Zetamol syrup 60 ml syrup 242 Rp 62 Erytromicin 2 mg syrup 718 Rp 63 Kanamycin Sulfate 1 g injeksi 456 Rp 64 Thepidron 8 mg tablet 53 Rp 65 Hico Gel 15 gr salep 681 Rp 66 Combivent 2,5 ml injeksi 859 Rp 67 Histigo 6 mg tablet 60 Rp 68 Sinova 10 mg tablet 109 Rp 69 Cefixime 100 mg kapsul 141 Rp 70 Adrome 10 mg tablet 67 Rp 71 Bufagan 60 ml syrup 253 Rp 72 Aldactone 100 mg tablet 473 Rp 73 Farmalat 10 mg tablet 53 Rp 74 Dogmatil 50 mg tablet 303 Rp 75 Sulfadoxine 525 mg tablet 82
Rp

## 3.2 Klasifikasi Obat Dengan Analisis ABC dan Analisis VED
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  analisis  ABC-VED,  yaitu  penentuan  nilai pemakaian obat, penentuan persentase nilai pemakaian dari setiap obat, mengurutkan persentase nilai  pemakaian  obat  dari  terbesar  hingga  terkecil,  mengklasifikasikan  obat  dalam  kelas  A,  B, dan  C,  mengklasifikasikan  obat  dalam  kategori  V,  E,  dan  D  dan  membuat  matrik  ABC-VED. Setelah dibuat matriks diperoleh obat prioritas I sebanyak 43 jenis.

## 3.3 Agregasi Data Pemakaian Obat
Contoh perhitungan pemakaian agregat obat bulan Juni 2011  yaitu:
      43 1 q q Aq C R PA
(1)
= (460 x 7500) + (133 x 7500) + …. + (3 x 9075)
= Rp 20.524.694,-

## 3.4 Penentuan Bentuk Plot Data Pemakaian Obat
Dari hasil agregasi kemudian dibentuk  plot data untuk  mengidentifikasi pola historis data pemakaian obat bulan Juni 2011 – Mei 2013. Diagram pencar data pemakaian obat dapat dilihat pada gambar 2.
- 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 30,000,000 35,000,000 40,000,000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Pemakaian obat BKA BKB Periode R u p ia h
Gambar 2. Diagram Pencar Data Pemakaian Obat

## 3.5 Penentuan Model Peramalan Pemakaian Obat
Berdasarkan  plot  di  gambar  2,  terlihat  bahwa  data  berada  dalam  batas  kontrol  BKA  dan BKB  serta  memiliki  pola  data  campuran  antara  trend  dan  siklis  dikarenakan  data  mengalami kenaikan dan fluktuasi dengan jangka waktu yang panjang. Dengan demikian, model peramalan yang akan digunakan adalah model peramalan Moving Average , Single Exponential Smoothing , Double Exponential Smoothing , Holt’s Linear Exponential Smoothing , Linear Regresion .
3.6 Perhitungan  Peramalan  Pemakaian  Obat  dan  Memilih  Metode  Peramalan Bedasarkan MAD ( Mean Absolute Deviation ) Terkecil
Berikut ini merupakan hasil perhitungan peramalan yang dilakukan untuk pemakaian obat periode Juni 2013-Mei 2014:
1. Peramalan metode Moving Average dengan T = 3 T Xi F t T t i t      1
(2) 3 322 . 944 . 26 034 . 949 . 30 008 . 924 . 24 24    F = 27.605.788 t t t F X e   (3) 24 24 24 F X e   788 . 605 . 27 827 . 067 . 34   = 6.462.039    n t t n n e MAD 1 (4) 21 039 . 462 . 6 .... 168 . 153 . 2 345 . 632 . 1     = 4.209.583 2. Peramalan metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0,1
F (t+1) =  A (t) +  (1 -  ) F (t) (5)
F 24 = (0,1 x 26.944.322) + (0,9 x 25.416.147) = 25.416.147
t t t F X e   24 24 24 F X e   147 . 416 . 25 827 . 067 . 34   = 8.651.680    n t t n n e MAD 1 23 680 . 651 . 8 .... 398 . 74 . 1 205 . 575 . 4     = 4.391.061
3. Peramalan metode Double Exponential Smoothing dengan α = 0,1
1 F (t) =  F (t) + (1 -  ) 1 F (t - 1) (6) 1 F 24 = (0,1 x 25.416.147) + (0,9 x 22.963.630) = 23.208.882
t t t F X e   24 24 24 F X e   882 . 208 . 23 827 . 067 . 34   = 10.858.945
   n t t n n e MAD 1 23 945 . 858 . 10 .... 167 . 186 . 2 205 . 575 . 4     = 5.323.375
4. Peramalan metode Holt’s Linear Exponential Smoothing
S t =  X t + (1-  )(S t-1 + T t-1 )
(7)
S 23 = (0,2 x 26.944.322) + (0,8 x (29.036.975+307) = 28.618.690
T t = β(S t – S t-1 ) + (1 – β)T t-1 (8)
T 23 = (0,3 x (28.618.690 – 29.036.975)) + (0,7 x 307) = -125.270
F t+m = S t + (T t . m)
(9)
F 24 = 28.618.690 + (125.270) = 28.493.420
t t t F X e   24 24 24 F X e   420 . 493 . 28 827 . 067 . 34   = 5.574.407    n t t n n e MAD 1 23 407 . 574 . 5 .... 439 . 220 . 1 741 . 274 . 3     = 4.833.458

## 5. Peramalan metode Linear Regresion
)) 827 . 067 . 34 24 ( ... ) 489 . 949 . 15 2 ( ) 694 . 524 . 20 1 (( 1          N i i i Y X
= 7.958.097.377
        N i i X 1 = 1 + 2 + 3 + .... + 24 = 300
    
   N i i Y 1 = 20.524.694 + 15.949.489 + .... + 34.067.827 = 587.341.626
   N i i X 1 2 1 2 + 2 2 + 3 2 + .... + 24 2 6. = 4.900 2 1 1 2 1 1 1                                N i i N i i N i N i N i i i N X X N Yi Xi Y X N B (10)   ) 300 ( ) 900 . 4 24 ( 626 . 341 . 587 300 ) 377 . 097 . 958 . 7 24 ( 2      
= 535.937
Buwono, Priyandari, Jauhari – Usulan Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Obat...  37 N X B Y A N i i N i i N       1 1 (11) 24 ) 300 937 . 535 ( 626 . 341 . 587    = 17.773.361
Y(t) = A N +B N (t) (12)
Y 24 = 17.773.361 + (535.937 x 24) = 30.635.838 t t t F X e   24 24 24 F X e   838 . 635 . 0 3 827 . 067 . 34   = 3.431.989    n t t n n e MAD 1 24 989 . 431 . 3 .... 744 . 895 . 2 397 . 215 . 2    
= 3.615.959
Dari perhitungan di atas maka dipilih metode peramalan Linear Regresion karena memiliki MAD paling kecil.

## 3.7 Disagregasi Data Pemakaian Masing-Masing Obat
Setelah didapatkan hasil peramalan terbaik, langkah selanjutnya dilakukan disagregasi dari satuan Rupiah ke masing-masing satuan obat. Contoh  perhitungan disagregasi pemakaian obat Cefotaxime  yaitu:
1. Penentuan rasio pemakaian obat Cefotaxime
T C R r q Aq q   (13) 626 . 341 . 587 200 . 3 216 . 13   Cefo r = 0,072 2. Penentuan pemakaian obat Cefotaxime (rupiah)
p q q R r R   (14) R cefo = 0,072 x 409.433.112 = Rp 29.480.998,58 3. Penentuan pemakaian obat Cefotaxime (unit)
q q qu C R R  (15) 200 . 3 58 , 998 . 480 . 29  Cefo R = 9.213 vial
3.8 Perhitungan Safety  Stock  Reorder  Point, EOQ  ( Economic  Order  Quantity ) dan Total Inventory Cost
Contoh perhitungan safety stock obat Cefotaxime yaitu:
1. Penentuan standar deviasi seluruh obat.
MAD total   25 , 1 
(16) 959 . 615 . 3 25 , 1   949 . 519 . 4 
2. Penentuan standar deviasi obat Cefotaxime (rupiah).
q total q r     (17) cefo total cefo r     = 4.519.959 x 0,072
= Rp 325.456,34 3. Penentuan standar deviasi obat Cefotaxime (unit).
q q qu C    (18) 200 . 3 34 , 456 . 325  cefo  = 102 unit
4. Penentuan safety stock obat Cefotaxime.
q q Z SS    (19)
SS cefo = 2,326 x 102 = 237 vial Pada penelitian ini perhitungan safety stock obat prioritas I digunakan service level sebesar 99% untuk menghindari adanya stock out .
Contoh perhitungan reorder point obat Cefotaxime yaitu:
q r q q SS L D ROP    ) ( (20)
ROP cefo 237 2 48 213 . 9          = 620 vial
Besar reorder  point berbanding  lurus  dengan  besar  rata-rata  pemakaian  obat  per  minggu, lead  time dan safety  stock .  Jadi  semakin  besar  rata-rata  pemakaian  obat, lead  time dan safety stock maka semakin besar pula tingkat reorder point . Contoh perhitungan  EOQ obat Cefotaxime yaitu:
H DS EOQ 2  (21) 283 5000 9213 2    cefo
EOQ
= 571 vial
Perhitungan total inventory cost dari hasil perhitungan EOQ yaitu:
   N q q q q N H S D TIC 1 2 (22) 724 000 . 5 46 2 ... 693 . 1 000 . 5 88 2 283 000 . 5 571 2              = Rp 3.460.808,-
Sedangkan perhitungan total inventory cost menurut perusahaan yaitu :
            N q q q q XYZ S p H X TIC 1 (23)                   000 . 5 16 724 7 ... 000 . 5 16 693 . 1 77 000 . 5 16 283 605             
= Rp 6.417.022,-
Dari  hasil  perhitungan  TIC  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  efisisensi  biaya  sebesar Rp 2.956.214,00.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  EOQ  tidak  hanya  berfungsi  untuk mengoptimalkan persediaan tetapi juga mengurangi total biaya persediaan perusahaan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat diketahui bahwa metode EOQ dapat digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  persediaan  yang  terjadi  di  Klinik  XYZ.  Dengan  demikian  tidak akan  terjadi  lagi  kekosongan  dan  kekurangan  persediaan  karena  jumlahnya  akan  menjadi optimal. Selain itu dengan diimplementasikannya metode ini, total biaya persediaan perusahaan juga akan berkurang. Saran yang dapat diberikan, yaitu dalam perhitungan EOQ sebaiknya juga mencakup obat prioritas II supaya persediaan lebih optimal.

## Daftar Pustaka
Chopra,  S.  dan  Meindl,  P.  (2001).  Supply  Chain  Management  :  Strategy,  Planning  and Operation. New Jersey : Prentice-Hall, Inc.
Fogarty,  D.W.,  Blackstone,  J.H.,  dan  Hoffman,  T.R.  1991.  Production  and  Inventory Management Ed. 2. United States : South-Western College Pub.
Gaspersz,  V.  (1998).  Production  and  Inventory  Control  Berdasarkan  Pendekatan  Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT Menuju Manufacturing 21. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Makridakis, S., Wheelright, S.C. dan Mc Gee, V.(1991). Metode dan Aplikasi Peramalan, Edisi 2, Jilid I, Jakarta, Erlangga.
Republik  Indonesia.  (2009).  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  No.  51  Tahun  2009 tentang Pekerjaan Kefarmasian.
Riyanto, B. (1995). Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan, Edisi keempat, BPFE Yogyakarta. Sipper,  D.,  Bulfin,  Jr.  R.  L,  (1997).  Production  Planning,  Control  and  Integration.  Singapore:
McGraw-Hill.
Thawarni  VR,  dkk.  “Economic  analysis  of  drug  expenditure  in  Government  Medical  College hospital, Nagpur.” The Indian Journal of Pharmacology 36 (2004). Page 15-19.
Herjanto,  E.  (1999).  Manajemen  Produksi  dan  Operasi.  Jakarta  :  PT.  Gramedia  Widiasarana Indonesia.