## EVALUASI PHARMACY SUPPORT SYSTEM DALAM IDENTIFIKASI DRUG RELATED PROBLEMS PADA PASIEN GERIATRIK RAWAT JALAN

## EVALUATION OF PHARMACY SUPPORT SYSTEM IN IDENTIFYING OF DRUG RELATED PROBLEMS ON GERIATRIC OUTPATIENT
Arissa Dwiningrum, Tri Murti Andayani, Fita Rahmawati Fakultas Farmasi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk validitas software Pharmacy Support System melalui uji diagnostik (sensitivitas, spesifisitas, nilai duga positif dan nilai duga negatif) dari  Pharmacy Support System dalam mendeteksi DRPs potensial pada pasien geriatrik  rawat  jalan  dan  untuk  mengetahui  perbedaan  antara  jenis  DRPs  yang  terdeteksi  oleh  farmasis  dan  farmasis  dengan dukungan PSS.
Penelitian  ini  bersifat  analitik  observasional  dengan  desain  cross  sectional.  Pengambilan  data  pada  penelitian  secara retrospektif  (Oktober-  Desember  2014)  dari  RS  PKU  Muahmmadiyah  dan  RSUD  Kabupaten  Sleman  dengan  jumlah  sampel  200 pasien. Kriteria inklusi yaitu pasien dengan usia ≥60 tahun, pasien berasal dari poli penyakit dalam dan saraf. Untuk mengeta hui nilai diagnostik dari PSS dianalisis menggunakan cross tabulation (tabel 2x2) dan analisa menggunakan uji Goodness of fit.
Pharmacy Support System memiliki sensitivitas 99%, spesifisitas 60%, nilai duga positif 76% dan nilai duga negatif 98% dalam mendeteksi DRPs potensial pada pasien geriatri rawat jalan. PSS memiliki sensitivitas dan spesifisitas dalam mendeteksi jenis DRPs yaitu terapi tanpa indikasi (81,4%;98,8%), kondisi yang perlu diterapi (80%;96%), obat tidak tepat (94%;94%), dosis tidak tepat (100%;79%), efek samping obat (89%; 100%) dan interaksi obat (95%; 85%). Dan juga terdapat perbedaan bermakna antara jenis DRPs yang terdeteksi oleh farmasis dan farmasis dengan dukungan PSS.

## Kata kunci: geriatrik, DRPs, clinical decision support system, sistem informasi klinik farmasi

## ABSTRACT
The purpose of this study were to validity of software Pharmacy Supposrt System through the diagnostic test (sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value) of the PSS in identifying potential of DRP on geriatric patient and to determine the difference type of DRPs between pharmacist only and pharmacist in addition with PSS.
This  research  was  an  analytic  observation  with  diagnostic  test  and  cross  sectional  design.  The  data  were  obtained retrospectively  (October  and  December  2014)  from  200  patients  and  prospectively  (Januari  2016)  from  100  patients  at  PKU Muhammadiyah Hospital and RSUD Sleman Yogyakarta. The inclusion criteria were patients aged ≥60 years and come from internal medicine  and  nerve  clinic.  In  order  to  determine  the  diagnostic  value  of  PSS,  we  used  crosstabulation  (2x2)  and  to  explore  the difference in incidence of and the amount of time needed by PSS and manual in detecting DRPs, we utilized goodness of fit test.
Pharmacy Support System has a sensitivity of 99%, spesificity of 60%, PPV of 76%, and NPV of 98%. The sensitivity and specificity in PSS for detection DRPs category are treatment without indication (81,4%; 98,8%),  untreated indication (80%; 96%), improper  medication  (94%;  90%),  adverse  drug  reaction  (89%;  100%)  and  drug  interactions  (95%;  85%).  And  also  there  were significant difference between type of category DRPs dah identified by pharmacist only and pharmacist in addition with PSS p <0,005 in inappropriate dossage and drug-drug intercations.
Keywords: geriatric patients, DRPs, clinical decision support system, clinical information system of pharmacy

## PENDAHULUAN
Pasien  geriatrik  rawat  jalan  lebih mungkin  mengalami  ADR  sebagai  hasil  dari peningkatan  terkait  usia  dalam  frekuensi penggunaan  obat,  sensitivitas  pada  efek  obat, dan prevalensi kondisi yang dapat meningkatkan  frekuensi  dan  keparahan  ADRs. Populasi geriatrik memiliki permasalahan medis

## KORESPONDENSI:
Arissa Dwiningrum, S.Farm., Apt. Magister Farmasi, Universitas Gadjah Mada Jl. Sekip Utara Yogyakarta Email : arissa.dn@gmail.com
multiple yang mengarah untuk diresepkan obat- obatan  sehingga  menyebabkan  polifarmasi (Ahmed, et al., 2014; Kaur, et al., 2009; Ramanath dan Nedumballi, 2012).
Efek  toksik  dari  obat  dan  DRPs  (Drug Related  Problems)  dapat  memberikan  dampak negatif  terhadap  keselamatan  pasien,  terutama pasien geriatrik. Jika ditinjau dari segi ekonomi, hal  ini  dapat  memperburuk  sistem  pelayanan kesehatan  terhadap  masyarakat.  Istilah  DRP mengacu  kepada  suatu  kejadian  yang  tidak diharapkan dari pengalaman pasien atau diduga
akibat terapi obat sehingga potensial mengganggu  keberhasilan  penyembuhan  yang dikehendaki (Cipolle, et al, 1998).
Potensial  DRPs  sering  terjadi  pada pasien geriatrik sehingga farmasis ikut berperan penting  dalam  identifikasi,  assesment  dan pencegahan  dari  DRPs  potensial.  Hal  ini berguna  untuk  penelusuran  pada  bagian  mana dari  DRPs  potensial  yang  dapat  dihindari dengan  intervensi  farmasis  dalam  kolaborasi dengan  penulis  resep  dan  pasien  (Vinks  dkk., 2006).  Raimbault-Chupin  dkk  (2013)  dalam penelitianya  tentang  DRPs  dan  intervensi farmasis pada penggunaan peresepan elektronik di unit geriatrikk, menunjukkan bahwa setidaknya  pasien  memiliki  1  jenis  DRPs.  DRPs yang  paling  banyak  terjadi  yaitu  indikasi  tidak diterapi  (24,1%),  dosis  terlalu  tinggi  (19,1%), pemberian  obat  tidak  sesuai  (12,9%)  dan interaksi  obat  (9,5%).  Ketidaktepatan  obat  pada pasien  geriatrik,  misalnya  obat  yang  tidak spesifik,  dosis  dan  kombinasi  obat  tidak  tepat banyak terdeteksi.
Pencegahan  dan  identifikasi  DRPs  pada pasien  geriatrik  dan  populasi  khusus  lainnnya merupakan salah satu prinsip dalam meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan dan keamanan  pengobatan  pada  dekade  kini. Laporan IOM (Institute of Medicine) baru-baru ini lebih  fokus  kepada  penemuan  solusi  dari permasalahan  polifarmasi,  pengobatan  yang tidak  aman  dan  DRP  pada  pasien  geriatrik (Kohn  dkk.,  1999) . Penemuan  ini  menunjukkan perlunya  strategi  yang  memungkinkan  untuk melakukan evaluasi lebih dalam terhadap terapi pengobatan  pasien  geriatrik  untuk  mendeteksi potensial  DRPs  yang  dapat  memicu  masalah kesehatan.
Penggunaan  teknologi  informasi  dapat berkontribusi  dalam  mengurangi  DRPs  yang ditunjukkan  dari  penggunaan  CPOE  dengan CDSS.  CPOE/CDSS  dasar  yang  digunakan efektif  dalam  mencegah  kesalahan  obat, khususnya kesalahan administrasi resep, kesalahan  dosis  dan  memiliki  sensitivitas  yang tinggi  untuk  mendeteksi  interaksi  obat-obat (Kaushal  dkk.,  2003;  Rommers  dkk.,  2011;  van Doormaal dkk., 2010).
Belum  adanya  penggunaan  sistem elektronik  pendukung  keputusan  klinik  farmasi
dalam  mendeteksi  DRPs  potensial  di  Indonesia. Sekarang  ini,  Pusat  Kajian  dan  Konsultasi Industri,
Manajemen dan Pelayanan Kefarmasian  Fakultas  Farmasi  Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
sedang mengembangkan  sistem  elektronik  pendukung keputusan klinik farmasi yang dapat membantu identifikasi  DRPs  dan  penyebab-penyebabnya untuk  pasien  rawat  jalan  yang  dinamakan Pharmacy  Support  System  atau  disingkat  dengan PSS.  Pengembangan  PSS  saat  ini  masih  dalam implementasi  tahap  awal  dan  evaluasi.  PSS memiliki  potensi  besar  untuk  digunakan  secara massal  sebagai  sistem  pendukung  farmasis dalam  analisa  DRPs.  Untuk  mencapai  hal tersebut, PSS harus memiliki kehandalan dengan menunjukkan  nilai  diagnostik  (sensitivitas, spesifisitas,  nilai  duga  negatif  dan  nilai  duga positif)  yang  tinggi.  Pembuktian  ini  harus dilakukan  dengan  pengujian  terhadap  PSS. Dengan  demikian,  peneliti  tertarik  untuk melakukan  uji  coba  PSS  pada  pasien  geriatrik rawat  jalan  untuk  melihat  kehandalannya sebagai pendukung pengambil keputusan klinik farmasi.

## METODE
Penelitian ini bersifat kualitatif observasional  dengan  desain  analitik  uji diagnostik  dan  cross  sectional.  Pengambilan  data dilakukan secara retrospektif (Oktober- Desember  2014)  dari  RS  PKU  Muhammadiyah dan  RSUD  Kabupaten  Sleman  dengan  jumlah sampel 200 pasien. Penelitian ini diawali dengan melihat kejadian DRPs pada pasien geriatri yang terdeteksi secara PSS dan manual (Kontrol) yang ditujukkan  pada  hasil  crosstabulation  (tabel  2x2), kemudian dilakukan perhitungan nilai diagnostik untuk melihat sensitivitas, spesifisitas,  nilai  duga  positif  dan  nilai  duga negatif dari PSS dalam mendeteksi tiap kategori DRPs menggunakan rumus;
Sensitivitas : TP / (TP + FP) Spesifisitas : TN / (FN + TN) Nilai duga positif  : TP / (TP + FN) Nilai duga negatif  : TN / (FP + TN)
Nilai sensitivitas dan spesifisitas dikatakan valid bila menunjukkan >70%.
Selanjutnya membandingkan jenis DRPs yang  terdeteksi  oleh  farmasis  dan  farmasis dengan  dukungan  PSS  dilakukan  analisa menggunakan  uji  statistik  goodness  of  fit  yang ditunjukkan dengan nilai p <0,05.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Validitas Pharmacy Support System
Berdasarkan  hasil  crosstab  dari  jumlah kejadian  DRPs  pada  200  pasien  geriatrik  yang terdeteksi  secara  manual  (Kontrol)  dan  PSS, diperoleh  nilai  True  Negatif  (TN),  Fase  Negatif (FN),  True  Positif  (TP)  dan  False  Positif  (FP). Adaapun  distribusi  kategori  dari  uji  diagnostik yang  diperoleh  dari  hasil  crosstab  dapat  dilihat pada Tabel I.
Setelah dilakukan perhitungan, diperoleh  nilai  diagnostik  dari  PSS  antara  lain; sensitivitas  99%,  spesifisitas  60%,  Nilai  Duga Negatif  (NDN)  76%  dan  Nilai  Duga  Positif (NDP)  98%.  Nilai  spesifisitas  dari  PSS  masih cukup  rendah  yaitu  60%,  menunjukkan  bahwa PSS  ini  belum  cukup  baik  dalam  mendeteksi DRPs pada pasien geriatrik yang tidak memiliki DRPs. Hal ini disebabkan karena PSS merupakan  sistem  elektronik  yang  belum terintegrasi  dengan  data  profil  pasien,  Dalam sistem  PSS,  data  profil  pasien  seperti  identitas pasien,  berat  badan,  usia,  riwayat  alergi,  data laboratorim,  tanda-tanda  vital,  anamnesis, diagnosa,  obat  yang  sedang  digunakan  dan riwayat  penggunaan  obat  belum  terintegrasi dengan  database  pengetahuan.  Seperti  yang dikemukakan  oleh  Coleman  dkk  (2013)  bahwa sebuah  sistem  harus  mampu  menarik  informasi tambahan  dari  luar  database  pengetahuan seperti  pengumpulan  informasi  berdasar  bukti tentang  obat  dan  interaksinya.  Salah  satu  cara untuk  meningkatkan  spesifisitas  yaitu  dengan melakukan  integrasi  informasi  individu  pasien seperti  nilai  laboratorium  dan  penyakit  dengan informasi obat. Nilai sensitivitas dan spesifisitas harus diatas 70%. Hal ini didukung dari sebuah meta  analisa  menunjukkan  bahwa  sensitivitas dan  spesifisitas  dari  peringatan  otomatis dibawah  70%,  hasil  analisa  dari  manusia  yang dibantu  dengan  automatisasi  diagnostik  lebih jelek  dibandingkan  tanpa  adanya  adanya peringatan  otomatis  (Coleman  dkk.,  2013). Besarnya  nilai  sensitivitas  dan  spesifisitas  dari
Pharmacy  Support  System  pada  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh Roten  dkk  (2010)  yang  melakukan  validasi terhadap  alat  skrining  untuk  apoteker  klinik yang  terdiri  dari  Electronic  Queries  (EQs)  untuk mengidentifikasi  resiko  DRPs.  Alat  EQs  ini memiiki sensitivitas sebesar 85,1% dan spesifisitas sebesar 60,4% yang dapat memfasilitasi  skrining  resep  yang  efisisen  dan cepat  dalam  persiapan  visite  bangsal.  PSS  yang masih  memiliki  spesifisitas  yang  relatif  rendah diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat,  seperti  yang  dikemukakan  oleh Zaal  dkk  (2013)  bahwa  farmasi  klinik  dengan tambahan CDSS dapat mendeteksi banyak DRPs meskipun dengan spesifisitas yang rendah.
Komponen  yang  ada  dalam  PSS  ini antara  lain  indikasi,  efektivitas,  dosis,  durasi, ketidaktepatan  obat  pada  pasien  geriatri,  efek samping  dan  interaksi  obat-obat.  Dengan menggunakan  pustaka  literatur  seperti  Drug Information  Handbbok,  Beers  Criteria  untuk ketidaktepatan penggunaan obat secara potensial  pada  geriatrik  dan  Drug  Interaction Facts  sebagai  database  untuk  informasi  obat dalam  mendeteksi  seluruh  komponen  DRPs pada PSS. Alat yang dikembangkan oleh Hanlon dkk  (2002)  yang  dinamakan  “The  Medication Appropriateness  Index”.  Indeks  yang  didesain untuk  mengukur  10  komponen  peresepan  obat yang  meliputi  indikasi,  efektivitas,  dosis, kepraktisan,  interaksi  obat-obat,  interaksi  obat- penyakit,  duplikasi  dan  durasi.  The  Medication Appropriateness  Index  ini  terbukti  bermanfaat dalam mengurangi ketidaktepatan resep.
Klasifikasi DRPs yang diidentifikasi oleh PSS dan manual pada penelitian ini berdasarkan teori  DRPs  menurut  Cipolle  et  al  (1998).  Nilai diagnostik  dari  tiap  kategori  DRPspada  PSS dapat dilihat pada Tabel II.
Sensitivitas untuk masing-masing dari 5 kategori DRPs berkisar antara 80% hingga 100% dan  spesifisitas  berkisar  antara  79%  hingga 100%.  Secara  keselurahan,  tingkat  sensitivitas dan  spesifisitas  pada  software  PSS  untuk  semua komponen  dapat  diterima  dalam  identifikasi DRPs  pada  pasien  geriatrik.  Akan  tetapi, spesifisitas  PSS  pada  kategori  dosis  tidak  tepat masih  rendah  yaitu  26%.Nilai  duga  positif  dari kategori  kondisi  yang  perlu  diterapi  dan  dosis
tidak  tepat  juga  memiliki  nilai  yang  masih rendah  yaitu  8,9%  dan  57,1%  secara  berurutan. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa software PSS  dapat  berguna  dalam  identifikasi  DRPs pada  pasien  geriatrik  rawat  jalan.  Terlihat bahwa sensitivitas >80% untuk semua komponen  PSS  dalam  identifikasi  DRPs.  Akan tetapi, sensitivitas dan spesifisitas dari PSS harus ditingkatkan sehingga lebih optimal.
Sebuah  peringatan  dari  sistem  CDSS harus memiliki sensitivitas dan spesifisitas yang tinggi,  dapat  memberikan  informasi  yang  jelas, tidak  mengganggu  alur  kerja  dan  memberikan peringatan  yang  tepat  (Van  der  Sijs  dkk.,  2006). Sistem  yang  ada  saat  ini  cenderung  memiliki sensitivitas  yang  tinggi  tetapi  sering  memiliki spesifisitas  yang  rendah  (Weingart  dkk.,  2009). Sensitivitas  dibawah  100%  dapat  beresiko  dan mungkin  berkontribusi  membahayakan  pasien,
terutama  untuk  kejadian  efek  samping  atau kejadian  yang  merugikan.  Sensitivitas  yang tinggi  akan  meningkatkan  jumlah  peringatan. Menurut  Coleman dkk (2013), sistem CDS yang sempurna  akan  baik  dengan  sensitivitas  100% dan  spesifisitas  100%.  Selama  penelusuran literatur,  tidak  ada  sumber  referensi  yang menyebutkan  angka  valid  dari  sensitivitas  dan spesifisitas  dari  sebuah  CDSS.  Namun  pada penelitian Roten et al., (2010) yang menggunakan  alat  CDSS  dengan  sensitivitas 85,1%  dan  sensitivitas  60,4%  menunjukkan sebuah  alat  yang  efektif  dan  cepat  dalam membantu  skrining  resep  untuk  melihat permasalahan  terkait  obat,  sehingga  alat  ini dapat  diterima  untuk  digunakan  sebagai  sistem pendukung pengambil keputusan klinik farmasi.
Tabel I. Tabel 2x2 Hasil Identifikasi DRPs pada Pasien Geriatrik oleh Farmasi dan Farmasis dengan PSS
Identifikasi DRPs Farmasis Total DRPs Non DRPs Farmasis dengan PSS DRPs 111 (TP) 35 (FN) 146 Non DRPs 1 (FP) 53 (TN) 54 TOTAL 112 88 200
Keterangan: FN= False Negative; TP= True Negative; FP= False Positive; TN= True Negative
Tabel II. Nilai Diagnostik dari Tiap Kategori DRPs pada

## Pharmacy Support System
Kategori DRPs Sensitifitas Spesifisitas NDP NDN Terapi tanpa indikasi 81,4% 98,8% 91,6% 97% Kondisi perlu diterapi 80% 96,8% 57,1% 98,9% Obat tidak tepat 94% 94% 78% 98% Dosis tidak tepat 100% 79% 15% 100% Interaksi obat 95% 85% 60% 98%
Keterangan; DRPs:Drug Related Problems, NDP: Nilai Duga Positif, NDN: Nilai Duga Negatif
Tabel III. Kategori Kejadian DRPs pada Pasien Geriatrik di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta dan RSUD Kabupaten Sleman
KategoriDRPs Jumlah Kejadian DRPs Nilai p Farmasis n=201 (%) Farmasis dengan PSS n=300 (%) Indikasi yang tidak diterapi Obat tanpa indikasi Obat tidak tepat Dosis tidak tepat Efek Samping Obat Interaksi obat 32 (16) 11 (6) 39 (19) 7 (4) 47 (23) 65 (32) 30 (10) 15 (5) 51 (17) 59 (20) 40 (13) 105 (35) 0,799 0,433 0,206 0,000* 0,453 0,002*
*) uji Goodness of fit dengan nilai p <0,05 dianggap signifikan

## Analisis Drug Related Problems (DRPs)
Pada  penelitian  dari  200  pasien,  total kejadian  DRPs  yang  terdeteksi  oleh  PSS  (300 kejadian)  lebih  besar  daripada  total  kejadian DRPs  yang  terdeteksi  secara  manual  yaitu  201 kejadian.  Distribusi  kejadian  DRPs  pada  pasien geriatrik dapat dilihat pada Tabel III.

## Hasil  analisis  statistik  menggunakan
Goodness  of  fit  menunjukkan  adanya  perbedaan yang  signifikan  antara  kejadian  DRPs  pada kategori dosis obat tidak tepat dan interaksi obat pada  pasien  geriatrik  yang  terdeteksi  secara manual  dan  PSS  (p  <0,05).  Farmasis  dengan dukungan  PSS  dapat  mendeteksi  DRPs  lebih banyak  daripada  manual  pada  kategori  dosis obat  tidak  tepat  sebanyak  20%  dari  total  300 kejadian  dan  interaksi  obat  sebanyak  35%  dari total  300  kejadian.  Hal  ini  dapat  disebabkan karena  sensitivitas  dari  PSS  yang  cukup  tinggi sehingga lebih banyak mengeluarkan peringatan terkait  dosis  yang  harus  diperhatikan  oleh farmasis  sebagai  pengambil  keputusan  dan sensitivitas  yang  masih  rendah  dari  PSS.  Selain itu,  pada  penelitian  restrospektif  ini  peneliti tidak  memperoleh  data  laboratorium  pasien yang  digunakan  untuk  penyesuaian  dosis  pada pasien geriatrik dengan penurunan fungsi organ sehingga menjadi keterbatasan dalam mendeteksi  DRPs  yang  juga  menyebabkan spesifisitasnya rendah.
Besarnya  jumlah  kejadian  DRPs  pada penelitian  ini  berbeda  dengan  hasil  penelitian yang  dilakukan  oleh  Zaal  dkk  (2013)  yang menunjukkan  bahwa  farmasis  klinik  dengan adanya  CPOE/CDSS  hanya  dapat  mendeteksi sebesar  8%  DRPs  dari  total  442  DRPs  potensial yang terdeteksi hanya oleh farmasis.Akan tetapi,
penggunaan  CDSS  selama  review  pengobatan dapat  mengidentifikasi  DRPs  dengan  jumlah yang  signifikan  lebih  banyak,  tetapi  bersamaan dengan  penggunaan  CDSS  juga  menunjukkan tingkat implementasi yang lebih rendah. Hal ini terlihat  dari  DRPs  yang  dapat  diatasi  pada sebelum  dan  sesudah  penggunaan  CDSS memiliki  jumlah  yang  sama  (Verdoorn  dkk., 2015)
Bindoff  dkk  (2007)  menyebutkan  hasil sensitivitas  dalam  pengembangan  dan  evaluasi sebuah sistem berbasis pengetahuan yang dapat mengidentifikasi  DRPs  aktual  dan  potensial. Aturan-aturannya  dibangun  secara  bertahap dan  meningkatkan  akurasi  dari  database pengetahuan.  Lebih  dari  80%  dari  MRP (Medication  Related  Problem)  yang  teridentifikasi oleh  ahli  juga  terdeteksi  oleh  sistem.  Meskipun nilai positif palsu sebesar <10%, sistem ini dapat membantu  farmasis  dalam  melakukan  review pengobatan,  memperbaiki  klinis  pasien  dan manajemen waktu.
Kategori  kejadian  DRPs  yang  paling banyak  muncul  yaitu  interaksi  obat  baik  yang terdeteksi  oleh  farmasis  maupun  farmasis dengan adanya PSS. Farmasis rumah sakit dapat mendeteksi  65  interaksi  obat  (32%)  dari  total kejadian  DRPs  yang  terdeteksi  yaitu  201 kejadian, sedangkan farmasis dengan menggunakan  aplaikasi  PSS  dapat  mendeteksi 105  interaksi  obat  (35%)  dari  total  300  kejadian DRPs yang terdeteksi. Penelitian Tora dkk (2014) juga  menunjukkan  bahwa  kejadian  DRPs  pada kategori  interaksi  obat  (37%)  merupakan peringatan yang paling banyak muncul dari alat skrining EQs.
Penelitian yang dilakukan oleh Hammar dkk  (2015)  dengan  menggunakan  Electronic Expert System (EES) dapat mengeluarkan geriatric alert  (22,6%)  yang  meliputi  dosis  terlalu  tinggi dan  ketidaktepatan  obat  pada  geriatrik  yang merupakan  urutan  tertinggi  kedua  dari  lima kategori  peringatan  pada  EES.  Peringatan  yang berhubungan  secara  klinik  dan  diikuti  dengan perubahan  pada  terapi  pengobatan  dapat menjadi starategi untuk meningkatkan spesifisitas dari peringatan pada sebuah Clinical Decision Support System (CDSS).

## KESIMPULAN
PSS  ini  menunjukkan  sebuah  alat skrining  yang  efisien  dan  cepat  sebagai  sistem pendukung pengambil keputusan klinis farmasi dalam  mendeteksi  DRPs  potensial.  Pharmacy Support  System  (PSS)  ini  harus  dikembangkan lebih  lanjut  untuk  mencapai  nilai  spesifisitas yang  lebih  tinggi.  Selain  itu  juga  PSS  dapat mendeteksi  DRPs  yang  tidak  terdeteksi  oleh farmasis saja pada kategori dosis tidak tepat dan interaksi obat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, B., Nanji, K., Mujeeb, R., dan Patel, M.J.,
2014,  Effects  of  Polypharmacy  on Adverse Drug Reactions among
Geriatric  Outpatients  at  a  Tertiary  Care
Hospital  in  Karachi:  A  Prospective Cohort Study, PLoS ONE, 9: e112133.
Coleman,  J.J.,  van  der  Sijs,  H.,  Haefeli,  W.E.,
Slight,  S.P.,  McDowell,  S.E.,  Seidling, H.M.,  dkk.,  2013,  On  the  alert:  future priorities  for  alerts  in  clinical  decision support  for  computerized  physician order  entry  identified  from  a  European workshop,  BMC  Medical  Informatics  and

## Decision Making, 13: 111.
Kaushal,  R.,  Shojania,  K.G.,  dan  Bates,  D.W., 2003,  Effects  of  computerized  physician order entry and clinical decision support systems on medication safety: a
systematic  review,  Archives  of  internal medicine, 163: 1409–1416.
Ramanath,  K.V.  dan  Nedumballi,  S.,  2012,
Assessment of
Medication-Related Problems in Geriatrie Patients of a Rural Tertiary  Care  Hospital,  Journal  of  Young
Pharmacists, 4: 273–278.
Rommers, M.K., Teepe-Twiss, I.M., dan Guchelaar,  H.-J.,  2011,  A  Computerized Adverse  Drug  Event  Alerting  System Using  Clinical  Rules:  A  Retrospective and  Prospective  Comparison  with Conventional Medication Surveillance in the  Netherlands,  Drug  Safety,  34:  233– 242.
Roten,  I.,  Marty,  S.,  dan  Beney,  J.,  2010, Electronic  screening  of  medical  records to  detect  inpatients  at  risk  of  drug- related  problems,  Pharmacy  World  & Science, 32: 103–107.
Van  Doormaal,  J.E.,  Rommers,  M.K.,  Kosterink,
J.G., Teepe-Twiss, I.M., Haaijer- Ruskamp,  F.M.,  dan  Mol,  P.G.,  2010, Comparison  of  methods  for  identifying patients  at  risk  of  medication-related harm,  Quality  and  Safety  in  Health  Care, 19: 1–5.
Verdoorn,  S.,  Kwint,  H.-F.,  Bouvy,  M., Gussekloo, J., dan Hoogland, P., 2015, A comparison  of  drug-related  problems before  and  after  the  introduction  of clinical  decision  support  system  during medication review.
Vinks,  T.H.A.M.,  Koning,  F.H.P.,  Lange,  T.M., dan  Egberts,  T.C.G.,  2006,  Identification of  Potential  Drug-related  Problems  in the Elderly: The Role of the Community Pharmacist,  Pharmacy  World  &  Science, 28: 33–38.
Zaal,  R.J.,  Jansen,  M.M.P.M.,  Duisenberg-van Essenberg,  M.,  Tijssen,  C.C.,  Roukema, J.A.,  dan  van  den  Bemt,  P.M.L.A.,  2013, Identification  of  drug-related  problems by  a  clinical  pharmacist  in  addition  to computerized alerts, International Journal of Clinical Pharmacy, 35: 753–762.