digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

RAMALAN PERMINTAAN DAN MANAJEMEN INVENTORI ALAT PERLINDUNGAN DIRI (APD) SAAT PANDEMI COVID-19 (STUDI KASUS: RUMAH SAKIT XYZ)

271 views
Save At List
Penulis : Nadya Christie [29119043]
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Dr.Eng. Mursyid Hasan Basri, S.T., M.T.
Jenis Koleksi : Tesis
Tahun Terbit :
Penerbit : Magister Bisnis dan Administrasi - Teknologi
Fakultas : Sekolah Bisnis dan Manajemen
Subjek : General management
Kata Kunci : ramalan permintaan, kalkulator alat perlindungan diri (APD), COVID-19, ARIMA, manajemen persediaan, kuantitas pesanan ekonomis
Sumber :
Staf Input/Edit : Yose Ali Rahman  
File : 2 file
Tanggal Input : 04 Mar 2021

Sampai dengan Januari 2021, jumlah kasus COVID-19 di Indonesia masih meningkat tiap harinya, khususnya di Provinsi Jawa Barat. Tingkat hunian di rumah sakit di Jawa Barat, khususnya di Kota Bogor, Depok, Bekasi, dan Bandung Raya mencapai 80 persen, di atas anjuran WHO untuk tingkat hunian rumah sakit, yakni 60 persen. Hal ini membuat prediksi Alat Pelindungan Diri (APD) di rumah sakit dibutuhkan untuk mengatasi permintaan yang meningkat, terutama di Rumah Sakit XYZ yang merupakan rumah sakit rujukan nasional untuk provinsi Jawab Barat. Kurangnya metode ramalan rumah sakit berdampak pada kurangnya Alat Perlindungan Diri (APD) yang akan memengaruhi layanan terutama kepada pasien. Tantangannya adalah membuat sistem yang mudah digunakan namun akurat untuk meramalkan permintaan APD di rumah sakit selama pandemic COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode terbaik untuk meramalkan pasien COVID-19 yang dirawat di Rumah Sakit, menentukan banyaknya APD yang dibutuhkan selama 14 hari ke depan, serta menentukan model persediaan yang cocok untuk Rumah Sakit. Penelitian ini membandingkan tiga metode peramalan, yakni ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), Single Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing untuk meramalkan banyak pasien COVID-19 yang dirawat di Ruangan Isolasi Bertekanan Negatif, Ruang Isolasi Bertekanan Udara Normal, ICUIntermediate, dan ICU-Isolasi. Hasil peramalan tersebut, selanjutnya dimasukkan ke kalkulator APD untuk dikonversikan menjadi jumlah APD yang dibutuhkan. Metode terbaik dipilih berdasarkan pengukuran akurasi ramalan dengan menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Squared Error), and MAD (Mean Absolut Deviance) / MAE (Mean Absolute Error). Metode yang memiliki nilai pengukuran akurasi terkecil merupakan metode yang terbaik. Sedangkan untuk model persediaan, dibandingkan metode EOQ (Economic Order Quantity), dan model periode waktu tetap, serta metode naif. Hasilnya, metode terbaik untuk meramalkan banyaknya pasien COVID-19 yang dirawat di rumah sakit XYZ adalah dengan menggunakan metode ARIMA, karena memiliki nilai MAD, MAPE, RMSE yang terbaik. Ternyata, model EOQ adalah model yang terbaik walaupun dalam kondisi pandemi COVID-19. Karena memiliki nilai rata-rata persediaan yang terbaik.

Artikel Terkait