BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan Penelitian dilakukan di PT. Kartasa Indra Farma (Apotek Sanitas Jakarta) yang berada di Jalan K.H. Moh. Mansyur No.19A, Jakarta Pusat. PT. Kartasa Indra Farma (Apotek Sanitas Jakarta) adalah salah satu Apotek yang berdiri sejak tahun 1968 dibawah pemerintahan PT. EGLIN FARMA (CAP LANG) yang dapat melayani mulai dari pencegahan penyakit (preventif), edukasi kesehatan (promotif), pengobatan (kuratif) dan pemulihan (rehabilitative). 1. Visi Apotek Sanitas Jakarta Visi Apotek Sanitas Jakarta adalah menjadi apotek yang menerapkan pelayanan kefarmasian yang bermutu, berkualitas dan terpercaya serta menguntungkan bagi konsumen dan karyawan. 2. Misi Apotek Sanitas Jakarta Misi Apotek Sanitas Jakarta adalah melaksanakan pelayanan kefarmasian yang tepat, cepat, ramah dan informatif dengan menerapkan konsep pharmaceutical care secara profesional. 34

2 35 B. Pembatasan Masalah 1. Penelitian dilakukan selama 4 Bulan (Januari April) dengan melakukan observasi langsung pada Apotek Sanitas Jakarta. 2. Penelitian dimulai dari pukul 07:30 15:00 WIB (1 shift kerja). 3. Penelitian ini difokuskan hanya pada area penerimaan resep obat racikan di Apotek Sanitas Jakarta dari pasien yang baru datang hingga pasien menerima obat secara benar, dimana terjadinya fenomena antrian. 4. Penelitian ini mengenai evaluasi terhadap sistem antrian untuk mendapatkan jumlah Asisten Apoteker yang optimal. 5. Penelitian dilakukan untuk menghitung pola kedatangan dan rata-rata kedatangan (ARV_RATE), pola pelayanan dan rata-rata pelayanan (SRV_TIME), jumlah Asisten Apoteker (NO_SRVRS), kapasitas sistem antrian yang terpakai (LOAD), waktu menunggu rata-rata pelanggan dalam sistem (PWAIT), waktu yang dihabiskan pelanggan dalam sistem (WAITCND), waktu yang dihabiskan pelanggan dalam antrian (WAITUNC).

3 36 C. Pengolahan Data 1. Pengolahan Data Kedatangan Data kedatangana pelanggan diperoleh melalui data primer pada Apotek Sanitas Jakarta. Data tersebut merupakan data keluar masuk pelanggan per bulan pada waktu tertentu. Data pada tabel 4.1 didapat dari jumlah pelanggan yang datang pada Apotek Sanitas Jakarta. Rata-rata kedatangan pelanggan diperoleh dari empat bulan dimana keempat bulan tersebut merupakan bulan yang digunakan untuk memperoleh rata-rata kecepatan kedatangan di Apotek Sanitas Jakarta bulan Januari- April Berikut ini adalah tabel uraian data kedatangan pelanggan pada Apotek Sanitas Jakarta: Tabel 4. 1 Data Kedatangan Pelanggan NO BULAN HARI KERJA KEDATANGAN PELANGGAN 1 JANUARI FEBRUARI MARET APRIL TOTAL RATA-RATA PELANGGAN Sumber: Apotek Sanitas Jakarta (2017) Dari data tingkat kedatangan pelanggan tabel 4.1, maka dapat diperoleh kedatangan pelanggan setiap jamnya seperti pada tabel 4.2.

4 37 Tabel 4. 2 Rata-Rata Kedatangan Pelanggan Apotek Sanitas Jakarta 2017 JANUARI FEBRUARI MARET APRIL µ 3662pelanggan/ 3329pelanggan/ 3950pelanggan/ 3009pelanggan/ 3487pelanggan bulan bulan bulan bulan /bulan 3662pelanggan/ 3329pelanggan/ 3950pelanggan/ 3009pelanggan/ 25hari 24hari 25hari 23hari =146pelanggan/ =139pelanggan/ =158pelanggan/ =131pelanggan/ 143 pelanggan/ hari hari hari hari hari 146pelanggan/7 139pelanggan/7 158pelanggan/7 131pelanggan/7,5,5,5,5 jam=19pelangg jam=18pelangg jam=21pelangg jam=17pelangg 19 pelanggan / an/jam an/jam an/jam an/jam jam 19pelanggan/60 18pelanggan/60 21pelanggan/60 17pelanggan/60 menit menit menit menit =0,3167pelangg =0,3000pelangg =0,3500pelangg =0,2833pelangg 0,3125pelangg an/menit an/menit an/menit an/menit an / menit Sumber: Apotek Sanitas Jakarta (2017) Berdasarkan tabel 4.2 dapat di rata-rata sebagai berikut: R = 19 pelanggan / jam atau pelanggan / menit 2. Pengolahan Data Pelayanan Data pelayanan terhadap pelanggan diperoleh melalui data primer yaitu pengamatan langsung di Apotek Sanitas Jakarta. Data tersebut merupakan data tingkat pelayanan pada Apotek Sanitas Jakarta.

5 38 Dari hasil penelitian yang dilakukan pada periode penelitian, didapat data rata-rata kecepatan pelayanan yang dilakukan oleh masing-masing asisten apoteker dalam mengerjakan obat racikan pelanggan sebagai berikut: Tabel 4. 3 Data Rata-Rata Kecepatan Pelayanan BULAN ASISTEN APOTEKER RATA-RATA PELAYANAN PELANGGAN PER BULAN RATA-RATA PELAYANAN PELANGGAN PER HARI RATA-RATA PELAYANAN PELANGGAN PER JAM KECEPATAN PELAYANAN JANUARI FEBRUARI MARET µ µ/ 7,5 JAM 450 MENIT/ µ AA AA AA AA AA AA APRIL AA AA µ Sumber: Apotek Sanitas Jakarta (2017) Berdasarkan tabel 4.3 rata-rata jumlah pelanggan yang dilayani pada tiap asisten apoteker: T = 6 menit/pelanggan. 3. Asisten Apoteker yang Mengerjakan Resep Racikan Jumlah asisten apoteker dalam meracik obat terbilang minim karena penerimaan resep obat racikan sehari-hari dalam satu hari kerja cukup banyak. Jika asisten apoteker yang mengerjakan obat racikan juga melakukan pekerjaan lain seperti melakukan penyerahan obat yang sudah selesai dan melakukan

6 39 permintaan obat ke gudang, menelepon dokter untuk mengkonfirmasi resep pelanggan jika ada tulisan yang tidak terbaca oleh asisten apoteker, dan juga asisten apoteker harus melakukan cek kembali pada resep yang sudah selesai sebelum resep tersebut diberikan kepada pelanggan maka waktu yang digunakan untuk meracik akan semakin lama oleh sebab itu perlu adanya penambahan asisten apoteker di bagian peracikan agar dapat bergantian jika asisten apoteker yang lain ingin memenuhi kebutuhan pribadinya seperti makan, beribadah, ke toilet. Hal ini tentunya dapat dimengerti dan dapat ditoleransi oleh pihak manajemen. Selain itu juga terdapat hambatan lainnya seperti system error dan sebagainya. Tentunya kegiatan-kegiatan tadi berpengaruh pada waktu dan jumlah asisten apoteker. Pada kesehariannya jumlah asisten apoteker yang mengerjakan resep obat racikan berjumlah 2 (dua) orang, dimana jumlah asisten apoteker (NO_SRVRS) ini yang akan menentukan seberapa lama waktu yang dibutuhkan pelanggan menunggu dalam antrian (WAITUNC). S = 2 AsistenApoeker 4. Kapasitas Sistem Antrian Yang Terpakai Pada Apotek Sanitas Jakarta Tingkat kegunaan fasilitas adalah pemanfaatan atau penggunaan dari sebuah fasilitas pelayanan yang tersedia pada perusahaan yang menawarkan produk atau jasa, dalam hal ini fasilitas yang dimaksud adalah asisten apoteker. Jika asisten apoteker sangat sibuk dalam melayani pelanggan,dalam hal

7 40 pengerjaan obat racikan maupun obat paten itu artinya waktu kerja asisten apoteker sangat efektif dan tingkat kegunaan/utilitas fasilitas (asisten apoteker) sudah sangat baik Tabel 4.4 Utilitas Pelayanan Asisten Apoteker BULAN JUMLAH KEDATANGAN (MENIT) JUMLAH PELAYANAN (MENIT) JUMLAH AA JANUARI 0,3167 6,0 2 FEBRUARI 0,3000 6,5 2 MARET 0,3500 5,0 2 APRIL 0,2833 5,5 2 RATA-RATA 0, Sumber: Apotek Sanitas Jakarta (2017) 1. Sistem Analisis Kondisi real Parameter Diketahui : R = ; T = 6; S = 2 Hasil penghitungan dibawah menggunakan bantuan software LINGO 11 Tabel 4.5 Analisis Kinerja Antrian real Value ARV_RATE SRV_TIME (T) 6 NO_SVRS (S) 2 LOAD PWAIT WAITCND 48 WAITUNC Sumber : LINGO 11

8 41

9 42 a. Faktor utilitas pelayanan Asisten Apoteker (LOAD) = 1.875% Peluang bahwa Asisten Apoteker sedang menganggur sehingga pengambil paspor harus menunggu untuk dilayani adalah sebesar 1.875%, berarti sekitar % peluang Asisten Apoteker sibuk. b. Waktu menunggu pelanggan rata-rata dalam sistem (PWAIT) = Kemungkinan waktu yang dihabiskan pelanggan dalam antrian sebelum pelanggan tersebut mendapat gilirannya untuk dilayani yaitu selama menit. c. Waktu Rata-Rata Yang Dihabiskan Pelanggan Dalam Sistem (WAITCND) = 48 Waktu rata-rata yang dihabiskan tiap pelanggan dalam keseluruhan sistem antrian dari menunggu dan dilayani adalah 48 menit. d. Waktu Rata-Rata Yang Dihabiskan Pelanggan Dalam antrian (WAITUCN) = Waktu rata-rata yang dihabiskan tiap pelanggan untuk menunggu dalam antrian sampai dilayani adalah menit atau 43 menit 33 detik 2. Sistem antrian dengan penambahan satu Asisten Apoteker Diketahui : R = ; T = 6; S = 2 Hasil penghitungan dibawah menggunakan bantuan software LINGO 11

10 43 Tabel 4.6 Analisis Kinerja Antrian Penambahan Satu Asisten Apoteker Parameter Value ARV_RATE SRV_TIME (T) 6 NO_SVRS (S) 3 LOAD PWAIT WAITCND WAITUNC Sumber : LINGO 11 a. Faktor utilitas pelayanan Asisten Apoteker (LOAD) = 1.875% Peluang bahwa Asisten Apoteker sedang menganggur sehingga pengambil paspor harus menunggu untuk dilayani adalah sebesar 1.875%, berarti sekitar 9.125% peluang Asisten Apoteker sibuk. b. Waktu menunggu pelanggan rata-rata dalam sistem (PWAIT) = Kemungkinan waktu yang dihabiskan pelanggan dalam antrian sebelum pelanggan tersebut mendapat gilirannya untuk dilayani yaitu selama menit. c. Waktu Rata-Rata Yang Dihabiskan Pelanggan Dalam Sistem (WAITCND) = atau 5 menit 20 detik Waktu rata-rata yang dihabiskan tiap pelanggan dalam keseluruhan sistem antrian dari menunggu dan dilayani adalah 5 menit 20 detik. d. Waktu Rata-Rata Yang Dihabiskan Pelanggan Dalam antrian (WAITUCN) =

11 44 Waktu rata-rata yang dihabiskan tiap pelanggan untuk menunggu dalam antrian sampai dilayani adalah menit atau 2 menit 4 detik. 5. Pembahasan Hasil Penelitian Tabel 4.7 Perbandingan Kinerja Antrian dan Tingkat Efisiensi pada Sistem Antrian, dan Penambahan 1 Asisten Apoteker Kinerja Model Antrian Real Model Antrian Penambahan 1 Asisten Apoteker Perbandingan R T S LOAD PWAIT WAITCND WAITUNC Sumber : LINGO 11 Setelah kinerja sistem model antrian maupun skenario yang sudah dihitung, dapat dilakukan perbandingan antara kedua model antrian tersebut. Hal ini dilakukan agar diketahui seberapa besar perubahan kinerja dan tingkat efisiensi yang dihasilkan pada sistem antrian jika dilakukan penambahan 1 Asisten Apoteker. Tabel 4.7 menunjukkan bahwa dengan menambah 1 Asisten Apoteker seluruh pelayanan resep obat racikan di Apotek Sanitas Jakarta menjadi 50% lebih cepat dibanding jumlah Asisten Apoteker real dengan peluang Asisten Apoteker menganggur sebesar %. Waktu rata-rata pelanggan menunggu dalam sistem antrian mengalami kenaikan yang cukup signifikan yaitu sebesar menit

12 45 lebih cepat. Rata-rata waktu yang dihabiskan pelanggan untuk menunggu dalam antrian sampai dilayani oleh 3 Asisten Apoteker menjadi lebih cepat menit atau 20 menit 44 detik. Rata-rata waktu yang dihabiskan oleh setiap orang dalam keseluruhan sistem antrian dari menunggu dan dilayani oleh 3 Asisten Apoteker menjadi lebih cepat menit atau 21 menit 20 detik. Dari penjelasan hasil output waktu dan jumlah Asisten Apoteker pada Apotek Sanitas Jakarta menyimpulkan bahwa dengan menambahkan satu Asisten Apoteker akan mengurangi jumlah antrian dan akan membawa keuntungan pada Apotek Sanitas Jakarta karena dapat melayani seluruh resep yang masuk kedalam Apotek Sanitas Jakarta terutama pada resep obat racikan. D. Asisten Apoteker Harapan Pelanggan Waktu tunggu antrian yang cukup lama menyebabkan para pelanggan Apotek Sanitas Jakarta mengeluhkan tentang pelayanan yang diberikan oleh para asisten apoteker yang tersedia. Data diatas merupakan hasil perhitunganrata-rata kedatangan pelanggan (ARV_RATE), rata-rata pelayanan asisten apoteker kepada pelanggan (SRV_TIME), asisten apoteker yang mengerjakan resep racikan (NO_SRVRS), kapasitas sistem antrian yang terpakai pada apotek sanitas jakarta (LOAD), waktu menunggu pelanggan rata-rata dalam sistem (PWAIT), waktu rata-rata yang dihabiskan pelanggan dalam sistem (WAITCND), waktu rata-rata yang dihabiskan pelanggan dalam antrian (WAITUNC) selama penelitian 4 bulan hari dari Januari 2017 sampai dengan April 2017.

13 46 Penulis mencoba melakukan perhitungan ulang dengan menambah asisten apoteker menjadi 3 orang asisten apoteker dengan tetap menggunakan sistem antrian QMMC (Queuing ) Multi Channel Single Phase. Berikut ini adalah perhitungan ulang setelah diketahui waktu harapan pelanggan ketika sedang menunggu obat racikan, jika Apotek Sanitas Jakarta menggunakan 3 orang asisten apoteker dalam memberikan pelayanan kepada pelanggan: Jumlah kedatangan rata-rata (λ) Jumlah pelanggan rata-rata yang dilayani (µ) Jumlah asisten apoteker (M) : 0,3125 Pelanggan : 6 Pelanggan : 3 Karyawan E. Keterkaitan pembahasan dengan penelitian terdahulu Pembahasan pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Bodroastuti pada tahun 2012 di Apotik Purnama Semarang dengan menggunakan model simulasi berganda diangap masih belum memenuhi standar dikarenakan masih sering dijumpai antrian yang panjang pada pelayanan di Apotik Purnama Semarang. Oleh karena itu Apotik Purnama Semarang melakukan perbaikan dengan menambahkan jumlah Asisten Apoteker dan jumlah reseptir agar dapat mengurangi panjangnya antrian. Asisten Apoteker semula 2 Asisten Apoteker dan 2 reseptir menjadi 3 Asisten Apoteker dan 4 reseptir. Dengan adanya penambahan jumlah Asisten Apoteker dan reseptir akan membawa keuntungan bagi perusahaan dengan meningkatnya jumlah pasien yang menebus obat dan meningkatnya pendapatan perusahaan.

14 47 Pembahasan penelitian ini menggunakan model antrian yang di pakai oleh Apotek Sanitas Jakarta yaitu QMMC (Simple Queuing System). Penelitian dilakukan pada alur penerimaan resep obat racikan hingga obat siap di serahkan kepada pasien. Dengan menggunakan model QMMC dari software LINGO dapet menghasilkan jumlah Asisten Apoteker yang optimal dan waktu tunggu yang minimal, sehingga dapat mengurangi panjangnya antrian pada Apotek Sanitas Jakarta. Sama dengan Apotik PurnamaSemarang, Apotek Sanitas Jakarta juga melakukan perbaikan sistem pengerjaan resep obat racikan dengan menambah jumlah Asisten Apoteker yang semula 2 Asisten Apoteker menjadi 3 Asisten Apoteker dengan hasil waktu tunggu menjadi minimal yaitu selama 2 menit 20 detik.