Logistic Forecasting

Istilah Forecasting sering kita dengar, betapa pentingnya forecasting (peramalan) dalam kegiatan usaha apapun bentuknya, seperti rumah sakit yang termasuk dalam kegiatan usaha yang berskala besar, baik dari segi uang yang beredar, jumlah SDM (dokter dan karyawan), variasi jenis barang dan besarnya jumlah pasien. Seperti yang akan kita urai dalam materi ini forecasting yang dimaksud disini adalah Logistic Forecasting pada aplikasi SIMRS.

Terlihat jelas perbedaan rumah sakit yang melakukan forecasting dan tidak. Karena dengan melakukan forecasting rumah sakit tersebut dapat memperkirakan jumlah stock yang harus disediakan dalam periode waktu tertentu untuk menekan uang yang berhenti dalam satu bulannya. Kelebihan stock ataupun penumpukan persediaan dalam gudang dapat dihindari. Sayangnya hal ini jarang diperhatikan oleh rumah sakit skala kecil ataupun rumah sakit yang baru berdiri. Padahal apabila melakukan forecasting dapat menghemat pengeluaran yang tidak perlu dan dapat menggunakan uang dari pembiayaan yang tidak perlu tersebut untuk digunakan berinvestasi alat-alat dalam bentuk lain yang dapat menguntungkan rumah sakit tersebut.

Aplikasi CMSM (Complete Medical Software Manajemen) mampu mengumpulkan ribuan data transaksi. Dengan metode yang tepat data tersebut dapat kita kumpulkan kemudian untuk dianalisa, kami menyediakan 2 metode Forecasting yaitu : Minimum Maximum Stock Level (MMSL) dan Pattern Recognition, berikut penjelasannya :

Logistic Forecasting pada aplikasi SIMRS

a. MMSL (Minimum Maximum Stock Level), metode ini adalah dengan melakukan analisa besarnya item barang (obat) berdasarkan transaksi pasien selama 1 bulan yang lalu dengan poli by weekly (mingguan), dimana selama 1 minggu akan dibagi menjadi 4 minggu ke belakang, akan diambil nilai rata-rata dari transaksi perminggu tersebut yang kemudian di kali dengan nilai bobot tiap-tiap minggunya, untuk keterangan lebih lanjut tentang metode MMSL silahkan klik link disini : Minimum Maximum Stock Level (MMSL).

b. Pattern Recognition (Pengenalan Pola), berbeda dengan metode diatas jika pada MMSL peramalan bersumber dari object (pasien) maka pada pengenalan pola peramalan bersumber dari subjectnya yaitu sumber pembuat resep yaitu Dokter, jadi yang dilakukan pertama kali oleh program adalah meramalkan dahulu dokter siapa yang akan praktek besok…? ketika sudah mendapatkan daftar dokter yang praktek selanjutnya meramalkan pasien dari dokter tersebut yang kemungkinan akan berkunjung besok…? kemudian tahap paling akhir adalah memprediksi obat yang akan digunakan keesokan harinya, untuk keterangan lebih lanjut tentang metode Pattern Recognition silahkan klik link disini : Pattern Recognition

 

Copyright (c) 2015 – 2016 by SistemRumahSakit.com

^