Jurnal Mandala Pharmacon Indonesia, Vol. 8 No.2  Desember 2022 Avaiable online at www.jurnal-pharmaconmw.com/jmpi p -ISSN : 2442-6032 e -ISSN :  2598-9979
Hubungan  Interaksi  Obat  Antibiotik  dengan Length  of  Stay Pasien Pneumonia di Rumah Sakit “X” Ponorogo

## Bima Nur Priambudi, Samuel Budi Harsono, Inaratul Rizkhy Hanifah
Program Studi S1 Farmasi, Universitas Setia Budi Surakarta

## ABSTRAK
Pneumonia  adalah  penyakit  infeksi  pada  saluran pernapasan  bagian  bawah  yang merupakan penyebab kematian  terbanyak  di  negara-negara  berkembang. Prevalensi penyakit pneumonia di Indonesia tahun 2018 sebanyak 1.017.290 jiwa. Pengobatan pneumonia terdiri dari kombinasi antibiotik dan atau terapi suportif yang apabila  digunakan  secara  bersamaan  akan  berpotensi terjadinya interaksi obat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  interaksi  obat  antibiotik  dalam pengobatan  pasien  pneumonia  dan  menganalisis hubungannya dengan Length of Stay ( LOS ). Penelitian menggunakan metode cross-sectional dengan rancangan  deskriptif  dan  data  diambil  secara retrospektif. Analisis data secara deskriptif menggunakan  aplikasi Lexicomp  Reference,  Medscape Reference dan  buku Stokley’s  Drug  Interaction serta analisis  dengan  metode Chi-Square untuk  mengetahui hubungan antara  kejadian interaksi obat  dengan LOS .
Dari  total  73  sampel  pada  periode  Januari-  Desember tahun  2021    menunjukkan  karakteristik  pasien didominasi  oleh  laki-  laki  sebesar  43  pasien  (58,9%), usia  diatas  46  tahun  sebanyak  56,2%.  Penggunaan antibiotik tunggal terbanyak adalah levofloxacin sebesar 50,8%  dan  antibiotik  kombinasi  azithromycin+ levofloxacin  sebesar  43,5%.  Interaksi  obat  ditemukan pada  54  pasien  dengan  mekanisme  interaksi farmakodinamik, farmakokinetik dan mekanisme tidak diketahui  masing-masing  sebesar  72,5%,  18,1%,  dan 9,3%.  Interaksi  berdasarkan  tingkat  keparahan minor, moderate dan major masing-masing  sebesar  5,2%, 74,3%, dan 20,5%. Potensi interaksi obat antibiotik tidak memiliki  hubungan  dengan  lama  rawat  inap  pasien (nilai signifikansi >0,05).
Kata Kunci : Antibiotik, Interaksi obat, Length of Stay , Pneumonia

## ABSTRACT
Pneumonia  is  an  infectious  disease  of  the  lower respiratory  tract  which  is  the leading  cause  of  death  in developing  countries.  The  prevalence  of  pneumonia  in Indonesia  in  2018  was  1,017,290  people.  Pneumonia treatment consists of a combination of antibiotics and/or supportive  therapy  that  has  the  potential  for  drug interactions when used concurrently. This study aims to identify drug-antibiotic interactions in the treatment of pneumonia patients and analyze their relationship with Length  of  Stay  (LOS).  The  study  was  using  a  cross- sectional method with a descriptive design and the data were  taken  retrospectively.  Descriptive  data  analysis using  the  Lexicomp  Reference  application,  Medscape Reference, and Stokley's Drug Interaction book as well as analysis using the Chi-Square method to  determine  the relationship    between    drug    interactions    and    LOS.
From    a      total      of      73      samples  in      the      January- December  2021  period,  the  characteristics  were dominated by males, 43 patients (58.9%), aged over 46 years as many as 56.2%. The most used antibiotics were levofloxacin  at  50.8%  and  combination  antibiotic azithromycin + levofloxacin at 43.5%. Drug interactions in 54 patients with pharmacodynamic, pharmacokinetic, and  unknown  mechanisms  of  interaction  were  72.5%, 18.1%, and 9.3%, respectively. Interactions based on the severity  of  minor,  moderate,  and  major  were  5.2%, 74.3%,  and  20.5%,  respectively.  The  potential  for antibiotic  drug  interactions  did  not  have  a  relationship with the length of stay of the patient (significance value > 0.05).
Keywords : Antibiotic, Drugs Interaction, Length of Stay (LOS), Pneumonia Penulis Korespondensi : Informasi Artikel Inaratul Rizkhy Hanifah Submitted : 07 Juni 2022 Program Studi S1 Farmasi, Universitas Setia Budi Accepted : 11 Oktober 2022 Surakarta E-mail :  inaratul.rh.setiabudi@gmail.com Published : 27 Desember 2022 DOI :https://doi.org/10.35311/jmpi.v8i2.191

## PENDAHULUAN
Salah satu penyakit infeksi pernapasan  akut  yang  disebabkan  oleh virus  atau  bakteri  adalah  pneumonia. Pneumonia  adalah  kondisi  infeksi  pada paru  yang  menimbulkan  rasa  nyeri  saat bernafas  dan  terganggunya  inhalasi dikarenakan keterbatasan dalam menghirup  oksigen  (Farida et  al .,  2017).
Menurut  data  yang  diperoleh  dari  hasil Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS) pada  tahun  2018  sebanyak  2%  atau
1.017.290 penduduk Indonesia
mengalami pneumonia, meningkat dibandingkan pada tahun 2013 yaitu 1,8%. Prevalensi  pasien  pneumonia  di  Provinsi Jawa  Timur  sendiri  terdapat  sekitar 151.878  jiwa  yang  menderita  penyakit pneumonia (RI, 2013).
Pengobatan  utama  pneumonia yang diakibatkan bakteri ialah antibiotik. Penggunaan  antibiotik  harus  sesuai dengan  hasil  kultur  tetapi  dapat menggunakan  antibiotik  empiris  selama menunggu  hasil  kultur  diperoleh  (Eccles et al ., 2014; Wiersinga, Nvmm dan Nvalt,
2018).  Berdasarkan American  Thoracic
Society dan Infectious Diseases Society of America tahun  2019  pengobatan  untuk pasien pneumonia komuniti yaitu antibiotik amoksisiklin, doksisiklin,
makrolida, sefalosporin, dan florokuinolon (Metlay et al ., 2019)
Selain  pengobatan  menggunakan antibiotik,  pneumonia  juga  memerlukan pengobatan  suportif  agar  pengobatan
maksimal.  Apabila  pasien  memiliki komorbid  akan  mendapatkan  berbagai macam terapi, sehingga berisiko mengalami  interaksi  obat.  Penggunaan banyak  obat  (polifarmasi)  berpotensi menyebabkan  terjadinya  interaksi  obat yang  merugikan,  seperti  turunnya  efikasi obat bahkan bisa meningkatkan toksisitas obat. Interaksi obat merupakan berubahnya  efek  kerja  dari  suatu  obat karena  adanya  obat  lain  ketika  diberikan bersamaan  sehingga  efektifitas  obat  lain berubah (Hanutami & Dandan, 2019)
Penelitian  yang  dilakukan  di  RS Respira Yogyakarta menunjukkan terdapat  79  kejadian  interaksi  obat  pada terapi pasien pneumonia (Erviana, 2018). Sebesar 16,48 % termasuk dalam kategori interaksi  mayor,  22,78  %  kategori interaksi moderate, dan 60,76 % interaksi minor.  Potensi  interaksi  mayor  yang ditemukan  antara  lain  interaksi  antara azitromisin  dengan  levofloxacin  secara bersamaan  dapat  memicu  terjadinya aritmia  jantung  ( Lexicomp ,  2022). Penelitian yang sama dilakukan di RSUD DR.  Soedarso  Pontianak  tahun  2019 ditemukan  13  dari  30  sampel  terdapat kasus interaksi obat pada terapi kombinasi antibiotik dengan non- antibiotik dengan tingkat keparahan 25% mayor,  18,75%  moderate,  dan  37,50% minor  (Sari et  al .,  2019).  Interaksi  obat dengan  tingkat  keparahan  mayor  salah satunya yaitu penggunaan obat kortikosteroid (Prednisone,
Methylprednisolone,
dan
Dexamethasone) dengan antibiotik golongan  fluorokuinolon  (Ciprofloxacin dan Levofloxacin) yang apabila digunakan secara  bersamaan  dapat  mempotensi resiko tendinitis (Priastuti & Karuniawati, 2017)
Penelitian terdahulu
telah menganalisis  hubungan  antara  LOS dengan outcome terapi  pneumonia dimana  tidak  ada  hubungan  bermakna (Setiadi et al ., 2019). Studi lain yang telah dilakukan  adalah  analisis  hubungan antara Drug  Related  Problems dengan lama  rawat  inap  (Astuti et  al .,  2020).
Sepanjang  pencarian  literatur  oleh penulis,  belum  ada  penelitian  yang menganalisis  hubungan  antara  interaksi obat  dengan Length  of  Stay (LOS)  pada pasien pneumonia. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi interaksi  obat  pada  terapi  pasien pneumonia  di  salah  satu  rumah  sakit  di Ponorogo dan menganalisis hubungannya dengan LOS.

## METODE PENELITIAN
Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian  non  eksperimental  dengan desain  penelitian  deskriptif  analitik  yang menggunakan  metode cross-sectional , data diambil secara retrospektif.
Pengambilan  sampel  dengan  metode purposive sampling . Penelitian dilakukan di  salah  satu  rumah  sakit  di  Ponorogo pada  bulan  Februari-  April  2022  setelah
mendaptkan  izin  penelitian  dari  KEPK (Komisi Etik Penelitian Kesehatan) RSUD Dr.  Moewardi  dengan  nomor  457/  IV/ HREC/ 2022.

## Populasi dan Sampel
Populasi  penelitian  ini  adalah seluruh  data  rekam  medis  pasien pneumonia  yang  mendapatkan  terapi antibiotik di instalasi rawat inap salah satu rumah sakit di Ponorogo periode Januari- Desember tahun 2021 yaitu sejumlah 254 pasien.
Sampel  pada  penelitian  ini  adalah populasi  yang  memenuhi  kriteria  inklusi penelitian  yaitu  pasien  terdiagnosa pneumonia  baik  diagnosa  utama  atau sekunder (penyerta), semua rentang usia, mendapat terapi antibiotik, memiliki data rontgen dada  yang menunjukkan suspect pneumonia.  Kriteria  eksklusinya  yaitu data  rekam  medis  hilang,  tidak  lengkap, atau  rusak,  pasien  rujuk/  pulang  paksa sebelum  sembuh,  dan  pasien  meninggal. Jumlah  sampel  yang  diperoleh  adalah sebanyak  73  pasien  pneumonia  yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi.

## Analisis Data
Data  rekam  medis  yang  diambil meliputi  nomor  rekam  medis,  identitas pasien,  data  riwayat  semua  obat  yang digunakan  (nama  obat,  dosis,  dan  rute pemberian),  serta LOS atau  lama  rawat inap.  Data  tersebut  selanjutnya  diolah dengan  analisis  secara  deskriptif  dengan perolehan  persentase  data  berdasarkan
jenis kelamin, usia, lama rawat inap, dan penyakit penyerta.
Analisis  potensi  interaksi  obat antibiotik dengan obat lain mengacu pada penelusuran literatur yaitu Drug Interaction Fact, Stockley’s Drug
Interaction,  Lexicomp  Drugs  Interaction Checker,  Medscape ,  dan  jurnal  yang sesuai.  Kemudian  untuk  menganalisis hubungan  interaksi  obat  dengan  LOS
menggunakan aplikasi IBM SPSS versi 26 dengan metode Chi-Square Test .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Pasien Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan,  terdapat  73  pasien  yang memenuhi  kriteria  inklusi  dan  kriteria eksklusi.  Karakteristik  pasien  disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Distribusi pasien pneumonia rawat inap di Rumah Sakit “X” Ponorogo
No. Karaktersitik Jumlah Persentase (%) 1 Jenis Kelamin Laki- Laki 43 58,9 Perempuan 30 41,1 2 Usia 17-45 tahun 32 43,8 >46 tahun 41 56,2 Pengelompokan pasien berdasarkan jenis kelamin pada tabel 1 menunjukkan bahwa pasien berjenis kelamin laki-laki mendominasi  kasus  pneumonia  yaitu  43 pasien  laki-  laki  (58,9%).  Sementara  itu pasien perempuan jumlahnya lebih sedikit yaitu 30 pasien perempuan (41,1%). Pada laki-laki  dengan  kebiasaan  merokok menjadi faktor risiko terjadinya Community Acquired Pneumoniae (CAP) pada  usia  dewasa  (Henig  &  Kaye,  2017). Orang  dewasa  sehat  yang  secara  terus menerus  menghirup  paparan  asap  rokok dapat  memicu  tingginya  risiko  terkena penyakit  paru-  paru  dan  mendukung kondisi  yang  menyebabkan  pneumonia dan  penyakit  bronkitis  (Elfidasari et  al ., 2013).  Penelitian  yang  sama  dilakukan Faizah  dan  Wuryana  menunjukkan mayoritas penderita pneumonia ialah laki- laki  sebesar  55%  dan  perempuan
penderita pneumonia sebesar 45% (Faizah & Wuryana, 2018).
Kelompok rentang usia > 46 tahun menjadi  mayoritas  pasien  yang  terkena pneumonia. Usia  46 tahun ke atas sudah memasuki  lansia  awal  dimana  pada  usia ini tubuh mengalami perubahan anatomi fisiologi  yang  diakibatkan  terjadinya proses  penuaan  yang  menyebabkan masalah serius pada cadangan fungsional paru,  meningkatnya  resistensi  saluran nafas  terhadap  infeksi  serta  menurunnya fungsi  kekebalan  tubuh  (Farida et  al ., 2017). Menurut penelitian Pramono dkk., menunjukkan pasien pneumonia nosokomial  atau Hospital  Acquired Pneumoniae paling  banyak  terjadi  pada rentang  usia  51-65  dengan  jenis  kelamin laki-laki  dengan  persentase  61%.  Hal  ini kemungkinan  terjadi  karena  semakin bertambah usia, maka  fungsi  organ  akan
menurun,  respon  imun  tubuh  menurun, dan pemulihan akan melambat (Pramono et al ., 2021).
Length  of  Stay (LOS)  atau  lama rawat  inap  pasien  dihitung  dari  awal pasien  masuk  rumah  sakit  hingga  keluar
rumah sakit dalam keadaan sembuh atau rawat jalan yang sudah membaik dan telah diperbolehkan pulang  oleh dokter rumah sakit.  Data  lama  rawat  inap  pasien disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Distribusi pasien berdasarkan lama rawat inap/LOS No. Lama Rawat Inap Jumlah Persentase (%) 1 3-10 hari 47 64,4 2 >10 hari 26 35,6 3 Total 73 100
Tabel 2 menunjukkan lamanya rawat inap pasien  pneumonia  terbanyak  pada rentang  kurang  dari  10  hari  dengan persentase 64,4%. Sebuah studi menunjukkan  lama  perawatan  pasien pneumonia  paling  tinggi  yaitu  8-14  hari sebesar 34 pasien dari jumlah keselurahan yaitu 58 pasien (Farida et al ., 2017). Studi oleh American Thoracic Society menyatakan  lama  rawat  inap  pasien pneumonia  berkisar  5-10  hari,  pasien dengan  lebih  dari  10  lama  rawat  inap diantaranya  pasien  geriatrik  dengan komorbid     (Metlay et    al .,    2019).
Penelitian lain menyebutkan bahwa terapi antibiotik memiliki durasi efektif pada 10- 14  hari  masa  terapi  (Watkins  & Lemonovich,  2011).  Pasien  pneumonia yang  diteliti  sebanyak  73  pasien,  kondisi pasien tersebut  dengan penyakit penyerta tanpa  penyakit  penyerta.  Berdasarkan hasil  penelitian  ditemukan  47  penyakit penyerta  dimana  belum  tentu  setiap pasien  memiliki  penyakit  penyerta  atau setiap  pasien  memiliki  lebih  dari  1 penyakit penyerta. Data penyakit penyerta pasien disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Distribusi pasien berdasarkan penyakit penyerta No.  Penyakit Penyerta Jumlah Persentase (%) 1 Penyakit Kardiovaskuler 15 36,2 2 Diabetes Mellitus 6 12,8 3 Dispepsia 5 10,6 4 Hiperkoagulan 5 10,6 5 Tromboemboli Vena 3 6,4 6 Vertigo 2 4,3 7 Hiperplasia Prostat Jinak 1 2,1 8 Bekas Sectio Caesarian (BSC) 1 2,1 9 Elektrolit Imbalance 1 2,1 10 Gagal Ginjal Kronis 1 2,1 11 Hiperkoagulopati 1 2,1 12 Batu Empedu 1 2,1 13 Hiperurisemia 1 2,1 14 Nyeri Punggung Bawah 1 2,1 15 Kontraksi Atrium Prematur 1 2,1 16 Total 47 100
Berdasarkan  tabel  3,  penyakit  penyerta yang  paling  banyak  yaitu  penyakit kardiovaskuler dengan persentase 36,2%. Studi klinis telah menyatakan bahwa pada pasien  penderita  gagal  jantung,  respon imunologis  akan  berkurang,  dan  bukti eksperimental menunjukkan bahwa paru- paru  yang  mengalami  kongesti  dapat mendukung cepatnya pertumbuhan bakteri  umum  seperti Staphylococcus aureus dan Streptococcus  pneumoniae pneumococcus )  di  paru-paru.  Data epidemiologis  juga  menunjukkan  bahwa faktor risiko pneumonia erat pada kondisi penyakit  riwayat  gagal  jantung.  Oleh karena itu, hubungan sebab-akibat antara gagal  jantung  dan  pneumonia  memiliki kemungkinan bersifat dua arah (Hasanah
et  al .,  2020).  Penelitian  yang  dilakukan oleh  (Farida et  al .,  2020)    juga menunjukkan  pasien  pneumonia  paling banyak  memiliki  penyakit  penyerta kardiovaskuler sebanyak 50,9%.

## Identifikasi Potensi Interaksi Obat
Berdasarkan  data  rekam  medik pasien  dan  data  penggunaan  obat  pasien dapat  dilakukan  identifikasi  potensi interaksi obat. Analisis ini mengacu pada penelusuran literatur yaitu Drug Interaction Fact, Stockley’s Drug Interaction,  Lexicomp  Drugs  Interaction Checker,  Medscape ,  dan  jurnal  yang sesuai.  Identifikasi  potensi  interaksi  obat berdasarkan pada pemakaian obat secara bersamaan per harinya pada setiap pasien disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Potensi interaksi obat pada pasien pneumonia
No. Interaksi Obat Jumlah Pasien Persentase (%) 1 Terdapat Interaksi Obat 54 73,9 2 Tidak Terdapat Interaksi obat 19 26,1 3 Total 73 100 Dari  total  73  pasien,  ditemukan adanya 54 pasien (73,9%) yang penggunaan  obatnya  berpotensi  terjadi interaksi obat. Potensi interaksi obat yang ditemukan  kemungkinan  besar  terjadi pada penggunaan obat kombinasi
antibiotik dengan antibiotik atau antibiotik dengan obat lain. Hal ini dapat berisiko terjadi karena kurangnya pengawasan,  monitoring  terapi  yang diberikan, dan evaluasi. Tabel 5. Potensi interaksi obat berdasarkan mekanismenya No. Interaksi Obat Jumlah Kejadian Persentase (%) 1 Farmakodinamik 652 72,5 2 Farmakokinetik 163 18,1 3 Unknown 84 9,3 4 Total 899 100
Pada  penelitian  ini,  dari  54  pasien ditemukan  interaksi  obat  sebanyak  899 kejadian. Hasil ini diperoleh dari analisis riwayat pengobatan pasien setiap harinya selama  rawat  inap.  Berdasarkan  tabel  5, interaksi  yang  terjadi  dikelompokkan berdasarkan mekanismenya, dimana dapat  diketahui  kejadian  interaksi  obat pada fase farmakodinamik sebesar 72,5% (652  kejadian),  kejadian  interaksi  obat pada  fase  farmakokinetik  sebesar  18,1% (163  kejadian),  dan  9,3%  (84  kejadian) tidak diketahui pasti mekanisme interaksi obatnya.
Mekanisme interaksi obat dikelompokan  menjadi  3  yaitu  interaksi farmakokinetik merupakan interaksi yang mengubah  proses  ADME  (absorbsi, distribusi,  metabolimse,  dan  ekskresi) suatu  obat  karena  pengaruh  obat  lain, interaksi  farmakodinamik  merupakan interaksi antar obat- obatan yang memiliki efek farmakologis atau efek samping yang serupa maupun yang berlawanan, sedangkan  interaksi  obat unknown merupakan  interaksi  obat  yang  secara jelas belum diketahui mekanismenya.
Tabel 6. Potensi interaksi obat berdasarkan tingkat keparahannya
No. Tingkat Keparahan Jumlah Kejadian Persentase (%) 1 Minor 47 5,2 2 Moderate 668 74,3 3 Major 184 20,5 4 Total 899 100
Berdasarkan  tabel  6,  potensi interaksi  obat  yang  paling  banyak  terjadi yaitu tingkat keparahan moderate sebesar 74,3%,  kemudian  tingkat  keparahan major sebesar  20,5%,  dan  tingkat keparahan minor sebesar  5,2%.  Hasil  ini didapatkan dari analisis riwayat
pengobatan pasien setiap harinya selama rawat  inap.  Tingkat  keparahan  interaksi major merupakan interaksi yang menyebabkan  potensi  kerusakan  organ tubuh secara permanen atau mengancam jiwa. Tingkat keparahan interaksi moderate merupakan  interaksi  dimana berpotensi menyebabkan penurunan
kondisi klinis pasien, sehingga
memerlukan monitoring. Tingkat keparahan  interaksi  minor  merupakan interaksi yang memiliki efek ringan, tidak terlihat,  dan  tidak  mempengaruhi  hasil pengobatan.
Interaksi  obat  yang  paling  banyak terjadi adalah antara azithromycin dengan levofloxacin  (tabel  7).  Interaksi  ini termasuk  dalam  mekanisme  interaksi farmakodinamik  dan  dengan  tingkat keparahan moderate .  Azitrhomycin  bila digunakan bersamaan dengan levofloxacin  dapat  memicu  terjadinya aritmia  jantung  (Wolters  Kluwer,  2022). Kedua antibiotik ini termasuk dalam agen dengan  potensi  perpanjangan  QT  yang
jika  dikonsumsi  secara  bersamaan  dapat mengakibatkan  risiko  aritmia  ventrikel dan  kematian  secara  tiba-tiba  karena perpanjangan  interval  QT  meningkat seiring bertambahnya konsentrasi plasma kuinolon. Interval QT adalah waktu yang diperlukan  jantung  untuk  melakukan repolarisasi  setelah  depolarisasi  terjadi. Secara umum kombinasi obat yang dapat
memperpanjang  QT  dan  menyebabkan aritmia tidak dapat diprediksi tetapi dapat terjadi  apabila  memiliki  faktor  risiko tertentu  seperti  sindrom  QT  panjang, gangguan elektrolit (misalnya hipokalemia, hipomagnesmia), dan penyakit  jantung  (Nachimuthu et  al ., 2012; Tisdale et al ., 2013).
Tabel 7. Jenis dan nama obat yang berinteraksi obat per hari pada setiap pasien.
No. Interaksi Obat Mekanisme Keparahan Kejadian Persentas e (%) 1 Melibatkan Antar Obat Antibiotika Azithromycin+ Levofloxacin Farmakodinamik Moderate 259 28,81 Levofloxacin+ Kotrimoksazol Unknown Moderate 8 0,89 Subtotal 267 29,70 2 Melibatkan Obat Antibiotika dengan Non Antibiotika Levofloxacin+ Dexamethasone Farmakodinamik Moderate 109 12,12 Levofloxacin+ Sukralfat Farmakokinetik Major 84 9,34 Levofloxacin+ Ondansetron Farmakodinamik Moderate 78 8,68 Azithromycin+ Ondansetron Farmakodinamik Moderate 47 5,23 Levofloxacin+ Meloxicam Farmakodinamik Major 33 3,67 Levofloxacin+ Domperidone Unknown Moderate 30 3,34 Levofloxacin+ Valsartan Farmakodinamik Moderate 26 2,89 Levofloxacin+ Loperamid Farmakodinamik Minor 24 2,67 Levofloxacin+ Ca Carbonat Farmakokinetik Moderate 24 2,67 Levofloxacin+ Insulin Aspart Farmakodinamik Moderate 23 2,56 Azithromycin+ Domperidone Farmakodinamik Moderate 14 1,56 Levofloxacin+ Metamizole Unknown Major 13 1,45 Azithromycin+ Loperamid Unknown Minor 12 1,33 Levofloxacin+ Chlorpromazine Farmakodinamik Major 12 1,33 Levofloxacin+ Ca Gluconas Farmakokinetik Moderate 12 1,33 Levofloxacin+ Na. Diklofenak Unknown Major 11 1,22 Levofloxacin+ Analsik Unknown Major 10 1,11 Azithromycin+ Chlorpromazine Farmakodinamik Major 9 1,00 Azithromycin+ Edoxaban Farmakokinetik Moderate 8 0,89 Azithromycin+ Enoxaparin Farmakokinetik Major 8 0,89 Levofloxacin+ Actrapid Farmakodinamik Moderate 8 0,89 Levofloxacin+ Alprazolam Farmakokinetik Minor 8 0,89 Levofloxacin+ Osteocal Farmakokinetik Moderate 7 0,78 Azithromycin+ Atorvastatin Farmakokinetik Moderate 6 0,67 Levofloxacin+ Candesartan Farmakodinamik Moderate 4 0,44 Azithromycin+ Digoxin Farmakokinetik Major 3 0,33 Azithromycin+ Lovastatin Farmakokinetik Moderate 3 0,33 Ceftriaxone+ Furosemide Farmakodinamik Minor 3 0,33 Levofloxacin+ Novomix Farmakodinamik Moderate 2 0,22 Levofloxacin+ Ketorolac Farmakodinamik Major 1 0,11 3 Subtotal 632 70,30 4 Total 899 100
Pemberian  obat  dexamethasone (kortikosteoroid) secara bersamaan dengan levofloxacin (florokuinolon) dapat meningkatkan  risiko  tendinitis  atau ruptur tendon (Wise et al ., 2012). Secara khusus terapi obat golongan kortikosteroid dilakukan
untuk meredakan  nyeri  dan  radang  akan  tetapi apabila  terapi  dexamethasone  digunakan secara  bersamaan  dengan  antibiotik levofloxacin akan berdampak
melemahnya  tendon  dan  mengakibatkan ruptur tendon. Pemberian terapi levofloxacin dengan dexamethasone
secara  bersama  dapat  terjadi  interaksi farmakodinamik yang dapat
meningkatkan  risiko  ruptur  tendon (Wolters Kluwer, 2022).
Penggunaan secara bersama levofloxacin dan sukralfat dapat berpotensi  interaksi  dengan  tingkat keparahan  major.  Interaksi  antara levofloxacin  dengan  sukralfat  dapat menghambat  absorbsi  levofloxacin.  Hal ini  terjadi  karena  sukralfat  akan menurunkan konsentrasi serum daripada levofloxacin. Senyawa aluminium hidroksida  Al(OH) 3 yang  terkandung  di dalam sukralfat akan membentuk khelat yang  tidak  dapat  larut  antara  kation dengan gugus 4-keto dan 3-karboksil dari levofloxacin  yang  akan  mengurangi penyerapan  levofloxacin  itu  sendiri (Wolters  Kluwer,  2022).  Interaksi  ini terjadi  pada  fase  absorbsi  dengan mekanisme  farmakokinetik  dan  dapat
mengakibatkan penurunan kadar plasma levofloxacin  karena  proses  absorbsi terganggu.  Hal  ini  dapat  menyebabkan turunnya efektifitas terapi pada pengobatan pasien pneumonia (Erviana, 2018).  Interaksi  obat  yang  mengganggu proses  absorbsi  obat  dapat  dicegah melalui pemberian jeda waktu konsumsi antar  kedua  obat  selama  2  jam. Levofloxacin dapat diberikan pada 2 jam sebelum pemberian sukralfat, jeda waktu pemberian  obat  mencegah  terjadinya penurunan  absorbsi  dari  levofloxacin (Wolters Kluwer, 2022).
Potensi interaksi antara levofloxacin  dengan  ondansetron  dan azithromycin dengan ondansetron berada  pada  fase  farmakodinamik. Levofloxacin  yang  digunakan  secara bersama dengan ondansetron menyebabkan perpanjangan interval QT, karena levofloxacin menginduksi hambatan  HERG/Ikr  (Raini,  2016). Memanjangnya  interval  QT  dapat menimbulkan  efek  aditif,  meningkatkan risiko  aritmia  ventrikel,  serta  kematian secara  tiba-  tiba.  Hal  ini  juga  dapat diperparah  dengan  faktor  risiko  seperti sindrom  QT  panjang  bawaan,  gangguan elektrolit, dan penyakit jantung (Farida et al ., 2020)
Pemberian terapi secara bersama antara  levofloxacin  dengan  meloxicam berpotensi meningkatkan efek neuroeksitasi  yaitu  berupa  kejang  dari obat kuinolon tersebut. Meloxicam dalam
hal  ini  termasuk Nonsteroidal  Anti- Inflammatory Drugs (NSAID) yang bisa menaikkan  konsentrasi  serum  dari kuinolon. Sejumlah studi kasus melaporkan terdapat pasien yang mendapat  terapi  obat  NSAID  secara berbarengan  dengan  antibiotik  kuinolon mengalami peningkatan risiko terjadinya kejang. Mekanisme interaksi ini
disebabkan  oleh  meningkatnya  reseptor
GABA-A ( Gamma-aminobutyric A ) sentral.  Beberapa  obat  golongan  NSAID mempotensiasi epileptogenik yang ditemukan dari studi in vitro. Antibiotik kuniolon  juga  diketahui  menimbulkan risiko  pemicu  terjadinya  kejang  pada individu  yang  berisiko  dengan  faktor tertentu. Oleh sebab itu pemberian terapi antara NSAID dengan antibiotik kuinolon  secara  bersamaan  dapat berpotensi  menyebabkan  risiko  kejang yang lebih tinggi (Wolters Kluwer, 2022).
Menurut  (Indira et  al .,  2015)  bahwa toksisitas sistem safar pusat dapat terjadi akibat  dari  penggunaan  antibiotik golongan  fluorokuinolon  dengan  obat golongan  NSAID  secara  bersamaan. Penghambatan  pengikatan  asam  GABA ke  reseptor  otak  oleh  cincin  piperazin dari  antibiotik  florokuinolon  serta penggunaan NSAID dapat secara sinergis meningkatkan  efek  ini.  Pasien  dengan riwayat  epilepsi  memiliki  resiko  lebih besar (Kamsidi, 2019).

## Hubungan  Interaksi  Obat  Dengan LOS Pasien Pneumonia
Hubungan  antara  interaksi  obat dengan  lama  rawat  inap  pasien  (LOS) dapat diketahui dengan analisis menggunakan metode Chi- square sehingga  dapat  diketahui  pengaruh terjadinya  interaksi  obat  terhadap  lama perawatan pasien di rumah sakit.
Tabel 8. Nilai signifikansi berdasarkan uji Chi- Square No. Potensi Interaksi Obat LOS Total P- Significance ≤10 hari >10 hari 1 Ada 34 20 54 0,669 2 Tidak Ada 13 6 19 3 Total 47 26 73
Berdasarkan  tabel  8,  hasil  uji statistik Chi-  Square interaksi  obat antibiotik  dengan  LOS  dapat  diketahui bahwa nilai signifikansi 0,669 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa interaksi obat tidak  berhubungan  dengan  LOS  pasien pneumonia.  Lama  rawat  inap/  LOS  pada penelitian  ini  dikategorikan  menjadi  dua
yaitu ≤10 hari dan >10 hari. Hal tersebut didasarkan  pada  pertimbangan  bahwa organisasi American  Thoracic  Society menyatakan  lama  rawat  inap  pasien pneumonia  berkisar  5-10  hari,  pasien dengan  lebih  dari  10  lama  rawat  inap diantaranya  pasien  geriatrik  dengan
penyerta  atau  komorbid  (Metlay et  al ., 2019).
Penelitian  yang  dilakukan  di  salah satu  Rumah  Sakit  di  Palembang  dapat disimpulkan  bahwa  antara  lama  hari rawat inap dengan jumlah kejadian DRPs tidak memiliki hubungan secara signifikan (Rikmasari,  2021).  Hasil  analisis  ini membuktikan  bahwasannya  tidak  semua kejadian interaksi obat dapat mempengaruhi lama rawat inap pasien di rumah  sakit  bergantung  pada  solusi  dan tindakan  yang  dilakukan  oleh  tenaga kesehatan  dalam  menangani  adanya interaksi  tersebut.  Terkadang  dokter mengetahui akan ada interaksi obat yang terjadi, namun pengobatan tetap diberikan untuk mendapatkan efek terapi yang lebih cepat dan maksimal.
Walaupun tidak terdapat hubungan yang  signifkan  antara  variabel  kejadian interaksi obat antibiotik dengan LOS atau lama rawat inap pasien, dari penelitian ini peran  apoteker  sangat  diperlukan  dalam mendeteksi  kemungkinan  terdapatnya potensi interaksi obat dan mencegahnya.

## KESIMPULAN
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa  penggunaan  kombinasi  obat  oleh 54  pasien  berpotensi  terjadi  interaksi obat.
Persentase interaksi obat
berdasarkan mekanismenya yaitu farmakodinamik,  farmakokinetik  dan unknown  berturut-turut    sebesar  72,5%, 18,1% dan 9,3%. Tingkat keparahan yang
terjadi yaitu mayor, moderate, dan minor berturut-turut sebesar 20,5%, 74,3%, dan 5,2%.    Tidak  ada  hubungan  yang bermakna secara statistik antara interaksi obat  dengan  LOS  pasien,  dengan  nilai P=0,669.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  S.  Y.,  Ihsan,  M.,  &  Rahmawati,  F. (2020).  Hubungan  antara  Drug- Related  Problems  dan  Lama  Rawat Inap  pada  Pasien  dengan  Diabetes Tipe  2. Jurnal  Manajemen  Dan Pelayanan Farmasi , 10 , 77–90.
Eccles,  S.,  Pincus,  C.,  Higgins,  B., Woodhead, M., Aliyu, S., Ashton, C., Brown, J., Greenwood, S., Jaafar, A. F., Lim, W. S., Moore, M., Orme, S., Roper, L. A., Searle, S., Watkins, J., Hooper,  J.,  &  Daniels,  R.  (2014). Diagnosis  and  management  of community  and  hospital  acquired pneumonia  in  adults:  Summary  of NICE guidance. The BMJ ,
349 (December), 1–5. https://doi.org/10.1136/bmj.g6722
Elfidasari,  D.,  Noriko,  N.,  Mirasaraswati, A.,  Feroza,  A.,  &  Canadianti,  S.  F. (2013).  Deteksi  bakteri  Klebsiella pneumonia  pada  beberapa  jenis rokok konsumsi masyarakat. Jurnal Al Azhar Indonesia: Seri Sains Dan Teknologi , 2 (1), 41–47.
Erviana, R. (2018). Potensi Interaksi Obat Pada Pasien Terdiagnosa Pneumonia Di  Rumah  Sakit  Paru  Respira Yogyakarta. PHARMACY:  Jurnal Farmasi Indonesia (Pharmaceutical Journal  of  Indonesia) , 14 (2),  199– 211.
Faizah,  A.  K.,  &  Wuryana,  D.  (2018). Kajian  Interaksi  Obat  Pada  Pasien Pneumonia  Di  Rs  Pendidikan Surabaya. Scientia : Jurnal Farmasi Dan Kesehatan , 8 (1), 89. https://doi.org/10.36434/scientia.v 8i1.141
Farida,  Y.,  Putri,  V.  W.,  Hanafi,  M.,  &
Herdianti, N. S. (2020). Profil Pasien dan  Penggunaan  Antibiotik  pada Kasus
Community-Acquired Pneumonia  Rawat  Inap  di  Rumah Sakit  Akademik  wilayah  Sukoharjo. JPSCR:  Journal  of  Pharmaceutical Science and Clinical Research , 5 (2), 151. https://doi.org/10.20961/jpscr.v5i2
.39763
Farida,  Y.,  Trisna,  A.,  &  Nur,  D.  (2017). Study of Antibiotic Use on Pneumonia  Patient  in  Surakarta Referral Hospital Studi Penggunaan
Antibiotik  Pada  Pasien  Pneumonia di  Rumah  Sakit  Rujukan  Daerah Surakarta. Journal of Pharmaceutical Science and Clinical Research , 02 (01), 44–52. https://doi.org/10.20961/jpscr.v2i0 1.5240
Hanutami,  B.,  &  Dandan,  K.  L.  (2019). Identifikasi  potensi  interaksi  antar obat  pada  resep  umum  di  Apotek Kimia  Farma  58  Kota  Bandung Bulan  April  2019. Jurnal  Farmaka ,
17 .
Hasanah, D. Y., Nauli, S. E., Prima Putri, V. K., Arifianto, H., Suryana, N. M., Suryani,  L.  D.,  Aditya,  W.,  & Probodewi,  P.  (2020).  Gangguan Kardiovaskular  pada  infeksi  COVID 19. Indones J Cardiol , 41 (2), 59–68.
Henig, O., & Kaye, K. S. (2017). Bacterial pneumonia in older adults. Infectious  Disease  Clinics , 31 (4), 689–713.
Indira, I. R., Antonius, N. W. P., & Ema, R.
(2015). Evaluasi  Potensi  Interaksi
Obat-Obat Pada Pasien Rawat Inap Penderita Infeksi Saluran Kemih di
RSD dr. Soebandi Jember . Universitas Negeri Jember.
Kamsidi,  F.  N.  (2019). Identifikasi Interaksi  Obat  Antibiotik  Pada Penyakit Bronkopneumonia Di Rumah Sakit Panti Wilasa Dr. Cipto
Semarang  Tahun  2018 .  Universitas Setia Budi.
Metlay, J. P., Waterer, G. W., Long, A. C.,
Anzueto, A., Brozek, J., Crothers, K., Cooley, L. A., Dean, N. C., Fine, M. J., Flanders,  S.  A.,  Griffin,  M.  R., Metersky,  M.  L.,  Musher,  D.  M., Restrepo,  M.  I.,  &  Whitney,  C.  G. (2019).  Diagnosis  and  treatment  of adults  with  community-acquired pneumonia. American  Journal  of Respiratory  and  Critical  Care Medicine , 200 (7), E45–E67.
https://doi.org/10.1164/rccm.20190
8-1581ST
Nachimuthu, S., Assar, M. D., & Schussler, J.  M.  (2012).  Drug-induced  QT interval  prolongation:  mechanisms and clinical management. Therapeutic  Advances  in  Drug Safety , 3 (5), 241–253.
Pramono, W. B., Suryani, S., & Prihartini, H.  (2021).  Profil  Pasien  Hospital- Acquired  Pneumonia  (HAP)  Pasca Kraniotomi  di  ICU  RSUD  Prof.  Dr. Margono  Soekarjo. Mandala  Of Health , 14 (2), 99–110.
Priastuti, N. F., & Karuniawati, H. (2017).
Analisis  Drug  Related  Problems Terkait  Dengan  Ketidaktepatan Dosis  Dan  Interaksi  Obat  Pada Pasien  Penyakit  Paru  Obstruksi Kronik  (PPOK)  Di  RSUD  DR. Moewardi  Tahun  2015 .  Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Raini,  M.  (2016). Antibiotik  golongan fluorokuinolon: Manfaat dan kerugian .  National  Institute  of Health  Research  and  Development, Indonesian Ministry ….
RI,  K.  (2013). Riset  Kesehatan  Dasar: Laporan Nasional, Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan . Kemenkes RI.
Rikmasari,  Y.  (2021).  Hubungan  Jumlah Kejadian  Drug  Related  Problems Dengan  Lama  Hari  Rawat  Pada Pasien Dispepsia Di Rumah Sakit X Palembang. Borobudur  Pharmacy Review , 1 (1), 44–52.
Sari, S. M., Yuswar, M. A., & Untari, E. K. (2019).  Kajian  Interaksi  Antibiotik Pada  Penderita  Pneumonia  Rawat
Inap Di Rsud Dr Soedarso Pontianak Periode  Januari-Juni  2019. Jurnal Mahasiswa Farmasi Fakultas
Kedokteran UNTAN , 4 (1).
Setiadi,  F.,  Kumala,  S.,  Utami,  H.,  &
Subhan,  A.  (2019).  Analisis  Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Outcome  Terapi  Pasien  Pneumonia Di  Rumah  Sakit  Umum  Pusat Fatmawati Jakarta. Healthy Tadulako Journal (Jurnal Kesehatan Tadulako) , 5 (3), 18–28.
Tisdale, J. E., Jaynes, H. A., Kingery, J. R., Mourad,  N.  A.,  Trujillo,  T.  N., Overholser,  B.  R.,  &  Kovacs,  R.  J. (2013). Development and validation of a risk score to predict QT interval prolongation in hospitalized patients. Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes , 6 (4), 479–487.
Watkins,  R.  R.,  &  Lemonovich,  T.  L. (2011).  Diagnosis  and  management of  community-acquired  pneumonia in adults. American
Family Physician , 83 (11), 1299–1306.
Wiersinga,  W.  J.,  Nvmm,  P.  M.  J.  B.,  & Nvalt,  W.  G.  B.  (2018).  The  Dutch Working Party  on  Antibiotic  Policy (  SWAB  )  and  Dutch  Association  of Chest         Physicians          ( NVALT )
CONCEPT Consensus Guidelines for Diagnosis and Treatment of Community-Acquired Pneumonia in Adults. The Dutch Working Party on Antibiotic      Policy              (  SWAB  ) andDutch  Association  of  Chest Physicians  (  NVALT  )  CONCEPT Consensus Guidelines for Diagnosis and  Treatment  of  Community- Acquired  Pneumonia  in  Adults ,
76 (1), 4–13.
Wise, B. L., Peloquin, C., Choi, H., Lane, N. E., & Zhang, Y. (2012). Impact of age, sex,  obesity,  and  steroid  use  on quinolone-associated tendon disorders. The American Journal of Medicine , 125 (12), 1228-e23.
Wolters  Kluwer.  (2022). Lexicomp® editors  take  preventing  medication errors  as  seriously  as  you  do . https://go.wolterskluwer.com/lexic omp-drug-references-int- b.html?utm_source=google&utm_ medium=cpc&utm_campaign=ALL _Lexicomp_INT_Brand&utm_cont ent=001-ETA- Brand_Phrase&utm_term=lexicom p&gclid=CjwKCAiA- dCcBhBQEiwAeWidtYaNc9UpK_9 Na9wlFFAHtGKSt9UvsATsbNpMe mpAV77F_svwhm4vtxoC- roQAvD_BwE#