Analisis ABC-VED: Cara Menentukan Prioritas Persediaan Obat di Fasilitas Kesehatan

“Analisis ABC-VED menggabungkan dua klasifikasi: ABC berdasarkan besarnya belanja obat dan VED berdasarkan tingkat kekritisan obat bagi pasien. Hasilnya berupa matriks yang menunjukkan obat mana yang perlu dikontrol ketat. Studi di berbagai rumah sakit menunjukkan sebagian kecil item obat menyerap sebagian besar anggaran. Pengawasan pun dapat difokuskan pada kelompok tersebut tanpa mengabaikan obat vital.”

Pengadaan obat menyerap porsi besar belanja kesehatan, terutama di negara berpenghasilan rendah dan menengah. (1) Fasilitas kesehatan menghadapi dua risiko sekaligus: kekosongan obat yang dibutuhkan pasien dan penumpukan stok yang mengikat anggaran. Analisis ABC dan VED dirancang untuk membantu manajemen menentukan kelompok obat yang paling perlu diawasi. Para penelitinya juga menyarankan agar analisis ini menjadi praktik rutin untuk mencegah kekosongan stok. (2)

Kebutuhan akan sistem prioritas terasa ketika permintaan obat tertentu melonjak, misalnya saat kasus influenza meningkat dan Kemenkes mengeluarkan imbauan agar tidak terjadi panic buying oseltamivir. Tanpa data konsumsi dan klasifikasi yang jelas, faskes sulit menilai apakah stok yang tersedia sudah sesuai kebutuhan.

Apa Itu Analisis ABC dan VED?

Analisis ABC mengelompokkan obat berdasarkan besarnya belanja, bukan berdasarkan penting atau tidaknya obat secara klinis. Nilai belanja tahunan setiap item dihitung dengan mengalikan jumlah pemakaian setahun dengan harga satuannya. (2,3) Yang menentukan adalah total belanja, bukan harga satuan. Obat yang murah per tablet tetapi dipakai setiap hari dapat menyerap anggaran lebih besar daripada obat mahal yang jarang dipakai.

Seluruh item kemudian diurutkan dari nilai belanja terbesar hingga terkecil, lalu dihitung persentase kumulatifnya terhadap total anggaran. (2,3) Batas yang lazim dipakai adalah sekitar 70% belanja kumulatif untuk kelompok A, 20% berikutnya untuk kelompok B, dan 10% sisanya untuk kelompok C. (2)

1. Kelompok A: sekitar 10–15% item yang menyerap sekitar 70% belanja.
2. Kelompok B: sekitar 20–25% item yang menyerap sekitar 20% belanja.
3. Kelompok C: sekitar 65–70% item yang hanya menyerap sekitar 10% belanja. (2)

Perhatikan bahwa ada dua ukuran yang bergerak berlawanan arah. Dari sisi belanja, kelompok A paling besar dan C paling kecil. Dari sisi jumlah item, justru kelompok A paling sedikit dan C paling banyak. Kelompok B berada di tengah pada kedua ukuran tersebut.

Pola ini sejalan dengan prinsip Pareto: sebagian kecil item menyumbang sebagian besar biaya. Batas 70/20/10 juga tidak harus tepat, karena selisih kecil masih dapat diterima. (2) Pengelompokan ini menunjukkan di mana upaya pengendalian paling berdampak. Penghematan dengan persentase yang sama akan menghasilkan nilai rupiah jauh lebih besar bila dilakukan pada obat kelompok A dibandingkan pada obat kelompok C.

Analisis VED (vital, essential, desirable) mengelompokkan obat berdasarkan tingkat kekritisannya bagi pelayanan pasien. (5) Penilaian ini mempertimbangkan nilai kritis obat dan kerugian yang timbul bila obat tersebut tidak tersedia (shortage cost). (2) Obat vital dibutuhkan untuk keselamatan pasien dan harus selalu tersedia. Sebaliknya, kekosongan obat desirable tidak membahayakan kesehatan pasien meskipun berlangsung lama. (2)

Banyak studi memakai istilah VEN, dengan kategori ketiga non-essential. (3,6) Prinsipnya sama: VED dan VEN sama-sama menilai kebutuhan klinis, bukan harga. Pilih satu istilah dan gunakan secara konsisten dalam dokumen perencanaan faskes.

Secara sederhana, ABC menjawab pertanyaan "obat mana yang paling menguras anggaran?", sedangkan VED menjawab "obat mana yang paling berbahaya bila kosong?".

Mengapa ABC dan VED Perlu Digabung?

ABC hanya melihat nilai belanja, sedangkan VED hanya melihat kekritisan obat. (5) Masing-masing memiliki titik buta. Obat vital yang harganya murah bisa masuk kelompok C dan kurang diawasi bila faskes hanya memakai ABC. Sebaliknya, VED saja tidak menunjukkan di mana anggaran paling banyak terserap.

Matriks ABC-VED dibuat dengan menyilangkan kedua klasifikasi tersebut. Huruf pertama menunjukkan posisi obat pada analisis ABC, sedangkan huruf kedua menunjukkan posisinya pada analisis VED. (2) Contohnya, kode AV berarti obat dengan nilai belanja besar yang sekaligus bersifat vital.

Subkategori dalam matriks kemudian digabung menjadi tiga kategori pengendalian. Kategori I terdiri atas AV, AE, AD, BV, dan CV. Kategori II terdiri atas BE, CE, dan BD. Kategori III hanya berisi CD. (2) Kategori I membutuhkan kontrol ketat, kategori II kontrol sedang, dan kategori III kontrol yang lebih longgar. (7)

Data dari Beberapa Rumah Sakit: Sedikit Item, Belanja Besar

Studi di berbagai rumah sakit menunjukkan pola yang serupa. Sebagian kecil item obat menyerap sebagian besar anggaran, sementara mayoritas item hanya menyumbang porsi belanja yang kecil.

Tabel 1. Ringkasan hasil analisis ABC dan VED di beberapa rumah sakit

Data VED dari Iran juga memperlihatkan sisi lain. Kelompok desirable mencakup 70% item dan menyerap hampir 29% belanja, sedangkan obat vital hanya 10,55% item. (4) Angka seperti ini memberi titik awal bagi komite farmasi untuk meninjau ulang item yang bukan prioritas klinis.

Angka antarstudi tidak dapat dibandingkan secara langsung. Setiap rumah sakit memiliki ukuran, formularium, dan pola penyakit yang berbeda. Kajian naratif terbaru menemukan heterogenitas yang besar antarstudi ABC-VEN. Kajian yang sama juga mencatat bahwa hanya sedikit studi yang menilai pengaruh infrastruktur, sistem pengadaan, dan kebijakan setempat terhadap hasil analisis. (1) Karena itu, setiap faskes perlu menghitung dari datanya sendiri.

Cara Menerapkan Analisis ABC-VED di Fasilitas Kesehatan

Langkah berikut merangkum metode yang digunakan dalam studi-studi di atas:

1. Kumpulkan data konsumsi dan harga setiap item obat selama satu tahun. Studi di Iran menganalisis jumlah konsumsi dan biaya tahunan setiap item obat. (4)
2. Lakukan analisis ABC. Hitung nilai belanja setiap item, urutkan dari yang terbesar, lalu tentukan kelompok A, B, dan C berdasarkan proporsi belanjanya. (3)
3. Tentukan status VED melalui komite. Di rumah sakit Imam Reza, status VED setiap obat dibahas dan disetujui oleh komite obat dan terapi yang beranggotakan dokter, dokter bedah, apoteker, dan farmasis klinis. (4)
4. Susun matriks ABC-VED. Silangkan hasil kedua analisis, lalu kelompokkan menjadi kategori I, II, dan III. (2,7)
5. Tetapkan tingkat pengawasan. Kategori I diawasi paling ketat, sedangkan kategori III dapat dikelola lebih longgar. (7)
6. Hitung jumlah dan waktu pemesanan. Hasil klasifikasi dapat dikombinasikan dengan economic order quantity (EOQ) dan reorder point (ROP). EOQ membantu menentukan jumlah pesanan yang paling efisien dari sisi biaya persediaan, sedangkan ROP menandai titik stok saat pemesanan ulang perlu dilakukan. (3)
7. Ulangi analisis secara berkala. Para peneliti menyarankan agar analisis ini menjadi bagian rutin dari manajemen farmasi. (2,4)

Contoh Perhitungan di Klinik Pratama (Simulasi)

Catatan: Data dalam contoh ini bersifat hipotetis dan disusun penulis untuk ilustrasi. Angka konsumsi dan harga tidak mencerminkan data klinik nyata maupun harga pasar. Metode perhitungannya mengikuti referensi yang dikutip.

Klinik X adalah klinik pratama yang buka 300 hari per tahun. Klinik ini ingin menentukan prioritas pengawasan untuk 10 item obat.

Langkah 1: Hitung nilai belanja dan tentukan kelompok ABC

Tabel 2. Simulasi analisis ABC di Klinik X

Dengan batas sekitar 70/20/10, amoksisilin, amlodipin, dan metformin masuk kelompok A. (2) Ketiganya hanya 30% item, tetapi menyerap 70,8% belanja. Proporsi item kelompok A dalam simulasi ini lebih besar daripada di rumah sakit karena daftarnya hanya berisi 10 item. Pada formularium berisi ratusan item, kelompok A biasanya hanya sekitar 10–15% item. (2)

Jumlah pemakaian juga tidak menentukan kelompok. Parasetamol paling banyak dipakai (36.000 tablet), tetapi masuk kelompok B karena harga satuannya rendah. Akibatnya, total belanjanya berada di bawah ketiga obat kelompok A.

Perhatikan pula epinefrin. Harga per ampulnya paling mahal dalam daftar, tetapi total belanjanya kecil karena jarang dipakai, sehingga obat ini masuk kelompok C.

Dampak pengelompokan ini terlihat saat klinik berupaya berhemat. Bila belanja amoksisilin berhasil ditekan 10%, misalnya melalui perbandingan harga antarpemasok, klinik menghemat Rp960.000. Penghematan 10% pada CTM hanya bernilai Rp24.000, atau sekitar 40 kali lebih kecil.

Langkah 2: Tentukan status VED dan susun matriks

Status VED di bawah adalah contoh keputusan komite klinik. Klinik lain dapat memutuskan berbeda sesuai pola layanannya.

Tabel 3. Simulasi matriks ABC-VED di Klinik X

Epinefrin intramuskular adalah terapi lini pertama anafilaksis. (10) Karena itu, obat ini berstatus vital dan masuk kategori I meskipun belanjanya termasuk yang terkecil. Bila klinik hanya memakai analisis ABC, epinefrin berisiko kurang diawasi.

Langkah 3: Hitung jumlah dan titik pemesanan (contoh: amoksisilin)

Asumsi yang dipakai adalah sebagai berikut: biaya sekali pesan (S) Rp50.000; biaya simpan (H) 20% dari harga, yaitu Rp80 per kapsul per tahun; waktu tunggu pengiriman (lead time) 7 hari; dan safety stock yang ditetapkan klinik setara 3 hari pemakaian.

1. EOQ = √(2 × D × S / H) = √(2 × 24.000 × 50.000 / 80) ≈ 5.500 kapsul per pesanan, atau sekitar 4–5 kali pesan per tahun. (3)
2. Pemakaian rata-rata = 24.000 / 300 hari = 80 kapsul per hari.
3. Pemakaian selama lead time = 80 × 7 = 560 kapsul.
4. Safety stock = 3 × 80 = 240 kapsul.
5. ROP = 560 + 240 = 800 kapsul. (3)

Artinya, setiap kali stok amoksisilin tersisa sekitar 800 kapsul, klinik memesan ulang sekitar 5.500 kapsul.

Langkah 4: Terapkan kebijakan pengendalian per kategori

Studi di rumah sakit pendidikan India memberikan arahan untuk tiap subkategori. (2) Bila diterapkan pada simulasi ini:

1. Amoksisilin, amlodipin, metformin (AE) dan oralit (BV): obat yang mahal sekaligus penting. Stok penyangga dijaga rendah agar modal tidak tertahan, tetapi pemakaian dan sisa stok dipantau ketat. (2) Pada kelompok inilah perhitungan EOQ dan ROP paling bermanfaat.
2. Salbutamol dan epinefrin (CV): murah tetapi kritis. Karena biaya simpannya rendah, obat seperti ini dapat dibeli untuk kebutuhan setahun sekaligus lalu disimpan. (2) Tanggal kedaluwarsa tetap perlu dipantau agar stok selalu dapat dipakai.
3. Parasetamol (kategori II) serta vitamin B kompleks, antasida, dan CTM (kategori III): dapat dipesan satu atau dua kali setahun untuk menghemat biaya pemesanan tanpa menahan banyak modal. (2)
4. Obat desirable: studi yang sama menyarankan agar kebutuhan item AD ditinjau, termasuk kemungkinan mengeluarkannya dari daftar obat. (2) Prinsip serupa dapat dipertimbangkan untuk item desirable lain yang tidak lagi dibutuhkan.

Arahan ini berasal dari rumah sakit tersier. Klinik perlu menyesuaikannya dengan kapasitas gudang, umur simpan obat, dan sistem pengadaannya.

Apa Batasan Analisis ABC-VED?

Klasifikasi VED bergantung pada penilaian komite. Karena itu, obat yang sama dapat memperoleh status berbeda di fasilitas yang berbeda. Hasil analisis juga dipengaruhi konteks setempat, sehingga persentase dari satu rumah sakit tidak dapat dijadikan patokan bagi faskes lain. (1,4)

Referensi yang digunakan dalam artikel ini sebagian besar berasal dari rumah sakit. Bukti penerapan ABC-VED di klinik pratama atau apotek belum tersedia dalam referensi tersebut.

Kesimpulan

Analisis ABC-VED membantu faskes melihat dua hal sekaligus: obat mana yang paling banyak menyerap anggaran dan obat mana yang paling kritis bagi pasien. Data dari beberapa rumah sakit konsisten menunjukkan bahwa sebagian kecil item obat menyerap sebagian besar belanja. (4,8,9) Untuk praktik sehari-hari, mulailah dari data konsumsi tahunan, libatkan komite klinis dalam penentuan status VED, dan gunakan matriks sebagai dasar menentukan obat yang harus selalu tersedia serta diawasi ketat.

FAQ

Apa perbedaan analisis VED dan VEN?

Perbedaannya hanya pada kategori ketiga: desirable pada VED dan non-essential pada VEN. Keduanya sama-sama mengelompokkan obat berdasarkan tingkat kekritisannya bagi pasien. (3,5,6)

Apakah obat kelompok C boleh diabaikan dalam pengawasan stok?

Tidak selalu. Kelompok C hanya menunjukkan kontribusi belanja yang kecil. Obat kelompok C yang berstatus vital, seperti epinefrin, tetap perlu dijaga ketersediaannya karena status vital mencerminkan kekritisan obat bagi pelayanan pasien. (5,10)

Apakah analisis ABC-VED bisa diterapkan di faskes kecil?

Bisa, selama faskes memiliki data konsumsi dan harga obat. Studi di Nepal menerapkan analisis ini di rumah sakit dengan kapasitas 50 tempat tidur. (7) Studi khusus pada klinik pratama belum tersedia dalam referensi artikel ini.

Seberapa sering analisis ABC-VED perlu dilakukan?

Para peneliti menyarankan agar analisis dilakukan secara rutin. (2,4) Referensi yang digunakan tidak menetapkan frekuensi yang spesifik.

Daftar Pustaka

1. Optimizing drug procurement using ABC-VEN: a narrative review and conceptual framework. J Multidiscip Healthc. [Tahun perlu dilengkapi];19. Tersedia dari: dovepress.com
2. Devnani M, Gupta AK, Nigah R. ABC and VED analysis of the pharmacy store of a tertiary care teaching, research and referral healthcare institute of India. J Young Pharm. 2010;2(2):201-5. doi:10.4103/0975-1483.63170
3. Romadhon S, Wardoyo R. Prioritizing drug procurement using ABC, VEN, EOQ and ROP combination. IJCCS. 2021;15(2):209-20. doi:10.22146/ijccs.63486
4. Hazrati E, Paknejad B, Azarashk A, Taheri M. ABC and VED analysis of Imam Reza Educational Hospital pharmacy. [Jurnal dan tahun perlu dilengkapi]. Tersedia dari: brieflands.com
5. ABC-VED analysis of drugs procured in the drug store of a tertiary care teaching hospital. [Jurnal dan tahun perlu dilengkapi]. Tersedia dari: PMC12563570
6. Nguyen PH, Dang TVK, Nguyen PT, Vo TMH, Nguyen TTM. 5-year inventory management of drug products using ABC-VEN analysis in the pharmacy store of a specialized public hospital in Vietnam. Pharmacia. 2022;69(2):517-25.
7. Strategic inventory control in hospital pharmacies: an ABC-VED approach in a hospital of developing country, Nepal. IJSIRT. [Tahun perlu dilengkapi];3(1). doi:10.3126/ijsirt.v3i1.81804
8. [Penulis perlu dilengkapi]. Application of ABC-VED analysis for inventory control in drug store of a tertiary care hospital of North Maharashtra. 2022 Aug;10(2). Tersedia dari: pimr.org.in
9. ABC–VED analysis of expendable medical stores at a tertiary care hospital. . Tersedia dari: PMC4297849
10. Cardona V, Ansotegui IJ, Ebisawa M, El-Gamal Y, Fernandez Rivas M, Fineman S, et al. World Allergy Organization anaphylaxis guidance 2020. World Allergy Organ J. 2020;13(10):100472. doi:10.1016/j.waojou.2020.100472