Kombinasi Metode ABC dan MMSL dalam Pengendalian Stok Obat

Siti Hartinah, Kusrini Kusrini, Mei P Kurniawan

Abstract


Abstract - In hospitals, problems often occur in the management of drug supplies with the condition that the drug runs out due to spending in one year 30% for the investment cost of drugs. In overcoming this problem, the hospital should have good drug data processing, processing can be done by doing good management. The author will use the ABC method combined with MMSL. ABC functions in grouping A, B, and C and is combined with MMSL in calculating Maximum Stock and Minimum stock. From this study, it was found that using the ABC method of drug analysis was grouped based on drug use into three groups, namely group A with a percentage of 21.90%, group B with a percentage of 32.25%, and group C with a percentage of 45.85%. For the results of MMSL, namely combining several variables in the ABC to MMSL algorithm. The results of the MMSL entered into the drug stock control process that the optimal prediction was 17.15% MAPE compared to the MAPE investment value of 19.05% and the MAPE lead time 18.14%.

Keywords  - MMSL, Classification, Prediction, ABC Analysis

 

Abstrak - Pada rumah sakit sering terjadi permasalahan pada pengelolaan persedian obat dengan kondisi obat habis disebabkan oleh pengeluaran dalam satu tahun 30 % untuk biaya investasi obat.  Dalam mengatasi permasalahan ini rumah sakit  seharunya mempunyai pengolahan data obat yang baik, cara pengolahan bisa dengan melakukan management yang baik. Penelitian ini menggunakan metode ABC dikombinasikan dengan MMSL. ABC berfungsi dalam pengelompokan A,B dan C serta dikombinasikan dengan  MMSL dalam menghitung Maximum Stock  dan Minimum stock.  Dari penelitian ini mandapatkan hasil bahwa dengan menggunakan metode ABC analisis obat  dikelompokan berdasarkan pemakaian obat menjadi tiga kelompok yaitu kelompok A dengan persentase 21.90%, kelompok B dengan persentase 32.25% dan kelompok C dengan persentase 45.85%. Untuk hasil dari MMSL yakni mengkombinasikan beberapa variabel pada algoritma ABC ke MMSL. Hasil dari MMSL masuk kedalam proses pengendalian stock obat  bahwa prediksi yang optimal yakni MAPE 17.15% dibandingkan dengan nilai investasi MAPE 19.05% dan Lead time MAPE 18.14%.

Kata Kunci - MMSL, Klasifikasi, Prediksi , ABC Analisis..


Keywords


MMSL; Classification; Prediction; ABC Analysis

Full Text:

PDF

References


B. Santoso, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.

F. Binsar and T. Mauritsius, “Drug stock optimization based on consumption patterns for hospital formulary using deep learning approach,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng., vol. 9, no. 3, pp. 2689–2697, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/31932020.

B. Santoso, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk keperluan bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.

M. Y. Martei et al., “Impact of essential medicine stock outs on cancer therapy delivery in a resource-limited setting,” J. Glob. Oncol., vol. 2019, no. 5, 2019, doi: 10.1200/JGO.18.00230.

T. Maryana, K. Kusrini, and H. Al Fatta, “Analisis Perbandingan Predisksi Obat Dengan Menggunakan Metode Abc Analisys Dan Svr Pada Aplikasi ‘Morbis,’” J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 174, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1016.

R. Ly and M. Raweewan, “Flexible ABC Inventory Classification,” KnE Life Sci., vol. 4, no. 2, p. 228, 2018, doi: 10.18502/kls.v4i2.1676.

T. R. Indarti, S. Satibi, and E. Yuniarti, “Pengendalian Persediaan Obat dengan Minimum-Maximum Stock Level di Instalasi Farmasi RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta,” J. Manaj. DAN PELAYANAN Farm. (Journal Manag. Pharm. Pract., vol. 9, no. 3, p. 192, 2019, doi: 10.22146/jmpf.45295.

P. D. Cerna and T. J. Abdulahi, “Prediction of Anti-Retroviral Drug Consumption for HIV Patient in Hospital Pharmacy using Data Mining Technique,” Int. J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 2, pp. 52–59, 2016, doi: 10.5815/ijitcs.2016.02.07.

D. Suwardiyanto, M. Nur Shodiq, D. Hidayat Kusuma, and T. Oktalita Sari, “Sistem Prediksi Kebutuhan Obat di Puskesmas Menggunakan Metode Least Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 4, no. 1, pp. 75–80, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1085.




DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.1431

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 JurTI (Jurnal Teknologi Informasi)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) terindex :

 

JurrTI (Jurnal Teknologi Informasi)

Program Studi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Asahan.

Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran – 21224  – Sumatera Utara

Telp/WA : 082370952109 - 081268777854

E-Mail : jurtischolar@gmail.com

JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) s licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License