Peramalan Kebutuhan Obat Kronis Berdasarkan Data Klaim BPJS Kesehatan Menggunakan Model ARIMA di Kabupaten Gunungkidul, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia.
Isi Artikel Utama
Page: 486-493
Abstrak
Penyakit kronis memerlukan terapi obat yang berkelanjutan dan menimbulkan kebutuhan yang stabil terhadap obat esensial, terutama dalam sistem jaminan kesehatan semesta. Di Indonesia, pemanfaatan obat dalam Program Jaminan Kesehatan Nasional terdokumentasi melalui data klaim administrasi, yang memberikan dasar penting untuk analisis dan perencanaan kebutuhan obat. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan obat kronis di Kabupaten Gunungkidul, Daerah Istimewa Yogyakarta, menggunakan data klaim jaminan kesehatan dengan pendekatan peramalan deret waktu. Analisis retrospektif dilakukan menggunakan data klaim yang diagregasi secara mingguan. Pola pemanfaatan obat dianalisis, dan peramalan kebutuhan dilakukan menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average sesuai dengan prosedur standar analisis deret waktu. Akurasi peramalan dievaluasi dengan membandingkan nilai hasil peramalan dengan pemanfaatan aktual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu menangkap pola kebutuhan mingguan dan fluktuasi jangka pendek secara baik, dengan hasil peramalan yang mendekati tren pemanfaatan aktual. Temuan ini menunjukkan bahwa peramalan berbasis data klaim dapat memberikan estimasi kebutuhan obat kronis yang andal. Penelitian ini menegaskan pentingnya integrasi model peramalan dalam perencanaan persediaan farmasi untuk mendukung ketersediaan obat yang tepat waktu dan meningkatkan efisiensi logistik dalam pelaksanaan jaminan kesehatan di tingkat regional.
Unduhan
Rincian Artikel

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Referensi
] Unger T, Borghi C, Charchar F, Khan NA, Poulter NR, Prabhakaran D, et al. 2020 International Society of Hypertension Global Hypertension Practice Guidelines. Hypertension. 2020 June;75(6):1334–57. DOI: https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.120.15026
] Bertolotti F, Schettini F, Bellavia D, Ferrario L, Foglia E. A Prediction Framework for Pharmaceutical Drug Consumption Using Short Time-Series [Internet]. Rochester, NY: Social Science Research Network; 2024. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4719401
] Tolosşi-Halacheva LM, Andreev R, Shcherbakov O, Nevo E. Challenges in Modeling Drug Shortage Events in the Pharmaceutical Domain. In: 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW) [Internet]. 2024. p. 140–3. DOI: https://doi.org/10.1109/ICDEW61823.2024.00024
] Gupta G. Supply Chain Role in Cost Reduction, Predictability & Reliability in Pharmaceutical Industry. JFMR. 2025;6(1):310–5. DOI: https://doi.org/10.54660/.IJFMR.2025.6.1.310-315
] Ng JYS, Ramadani RV, Hendrawan D, Duc DT, Kiet PHT. National Health Insurance Databases in Indonesia, Vietnam and the Philippines. PharmacoEconomics Open. 2019 Dec;3(4):517–26. DOI: https://doi.org/10.1007/s41669-019-0127-2
] Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC, Ljung GM. Time series analysis: forecasting and control. Fifth edition. Hoboken, New Jersey: Wiley; 2016. 1 p. (Wiley series in probability and statistics).
] Silver EA, Pyke DF, Peterson R, Silver EA. Inventory management and production planning and scheduling. 3. ed. New York Weinheim: Wiley; 1998. 754 p.
] Hyndman RJ, Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice [Internet]. 3rd ed. Melbourne: OTexts; 2021.
] World Health Organization. Noncommunicable diseases [Internet]. [cited 2026 Jan 20]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases
] BPJS Kesehatan. BPJS Kesehatan Annual Report 2022 [Internet]. Jakarta; 2022 [cited 2026 Jan 20]. Available from: https://www.bpjs-kesehatan.go.id/bpjs/pages/detail/2022/annual-report
] Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Kabupaten Gunungkidul dalam Angka 2024 [Internet]. Yogyakarta: Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta; 2024 [cited 2026 Jan 20]. Available from: https://yogyakarta.bps.go.id
] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 17 Tahun 2023 tentang Kesehatan [Internet]. Jakarta; 2023.