## EVALUASI PHARMACY SUPPORT SYSTEM DALAM IDENTIFIKASI DRUG RELATED PROBLEMS PADA PASIEN PEDIATRIK RAWAT JALAN
EVALUATION OF PHARMACY SUPPORT SYSTEM IN IDENTIFYING DRUG RELATED PROBLEMS IN PEDIATRIC OUTPATIENT
Irnayanti, Tri Murti Andayani, Fita Rahmawati Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  nilai  diagnostik  software  Pharmacy  Support  System  (sensitivitas, spesifisitas,  nilai  duga  positif  dan  nilai  duga  negatif)  dalam  mengidentifikasi  DRPs,  prevalensi  dan  jenis  DRPs  potensial  yang diidentifikasi oleh apoteker dengan bantuan PSS pada pasien pediatrik rawat jalan.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observasional  dengan  desain  crosssectional  di  RS  PKU  Muhammadiyah  Yogyakarta dan RSUD Kabupaten Sleman. Data yang diambil secara retrospektif pada bulan Oktober-Desember 2014 sebanyak 198 pasien yang digunakan  sebagai  rujukan  untuk  uji  diagnostik.  Kriteria  inklusi  yaitu  pasien  pediatrik  rawat  jalan  usia  0-18  tahun  yang mendapatkan terapi. Data dianalisa menggunakan crosstabs (tabel IIx2) untuk mendapatkan nilai diagnostik.
Hasil  penelitian  menunjukkan  DRPs  potensial  yang  diidentifikasi  oleh  apoteker  dengan  PSS  terjadi  pada  125  (63,13%) pasien pediatrik rawat jalan dengan angka kejadian sebesar 232 kejadian DRPs. PSS memiliki sensitivitas 96,5%; spesifisitas 62,5%; nilai duga positif 66,4%; dan nilai duga negatif 95,8%.
Kata kunci: DRPs, pediatrik, pharmacy support system, uji diagnostik

## ABSTRACT
The aim of the study was to determine the diagnostic value of Pharmacy Support System software (sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value), the prevalence and types of potential DRPs identified by the pharmacist with PSS in pediatric outpatient.
This research is an observational study with cross sectional design in pediatric outpatient of PKU Muhammadiyah Hospital Yogyakarta  and  RSUD  Sleman.  Data  retrospectively  obtained  from  198  patient  in  October-December  2014  (as  a  reference).  The inclusion  criteria  were  pediatric  outpatient  aged  0-18  years  old.  Data  were  analyzed  using  crosstabs  to  determine  the  diagnostic value.
The results show the potential DRPs identified by the pharmacist with PSS occurred in 125 (63.13%) patients with the incidence rate of 232 events. PSS has a sensitivity of 96.5%; a specificity of 62.5%; PPV of 66.4%; and NPV of 95.8%.
Keywords: DRPs, pediatric, pharmacy support system, diagnostic test

## PENDAHULUAN
Terapi  obat  merupakan  bagian  penting perawatan kesehatan untuk mengurangi morbiditas  dan  mortalitas,  serta  meningkatkan kualitas  hidup.  Namun,  masalah  terkait  Drug Related  Problems  (DRPs)  sering  terjadi  dan menyebabkan  penderitaan  bagi  pasien  dan pengeluaran  biaya  yang  cukup  besar  bagi masyarakat.  DRPs  adalah  alasan  yang  umum terjadi  dalam  perawatan  di  rumah  sakit  yang dapat berakibat fatal (Tora dkk., 2014).
Beberapa  studi    menunjukkan  bahwa DRPs pada populasi pediatrik menjadi perhatian utama. Penelitian (Rashed dkk., 2012)

## Korespondensi:
Irnayanti, S.Si., Apt. Magister Farmasi, Universitas Gadjah Mada Jl. Sekip Utara Yogyakarta Email   : irnanurdin15@gmail.com
menunjukkan  bahwa  45,2%    pasien  anak  yang dirawat  di  rumah  sakit  di  Arab  Saudi  dan Inggris  mengalami  DRPs  dan  80,3%  dinilai dapat  dicegah.  Studi  lain  menunjukkan  DRPs terjadi  pada  21%  pasien  anak  di  rumah  sakit  di Hong  Kong. Masalah dosis, pemilihan obat dan reaksi  efek  samping  obat  adalah  DRPs  yang paling  sering  terjadi  (Rashed  dkk.,  2014), sedangkan penelitian di Indonesia oleh Nurpeni (2006)  melaporkan  DRPs  potensial  yang  paling banyak  terjadi  pada  pasien  anak  di  rawat  jalan secara  berturut-turut  adalah  dosis  kurang, kontraindikasi,  dosis  berlebih,  butuh  obat,  dan interaksi obat.
Pada  pasien  anak,  medication  error meningkat 3 kali lipat dibanding pasien dewasa. Pasien  pediatrik  harus  diprioritaskan  dalam penanganan  DRPs  karena  kondisi  fisiologisnya masih  belum  sempurna  sehingga  faktor-faktor
metabolisme  dan  absorpsi  obat  tidak  dapat disamakan
dengan pasien
dewasa.
Bioavailabilitas, farmakokinetik, farmakodinamik,  efikasi,  dan  informasi  tentang efek  samping  dapat  berbeda  secara  bermakna antara  pasien  pediatrik  dan  pasien  dewasa karena  adanya  perbedaan  usia,  fungsi  organ, dan  status  penyakit.  (Depkes  RI,  2009; Holdsworth dkk., 2007; Kaushal dkk., 2001).
Teknologi  informasi  telah  dianjurkan dalam  proses  manajemen  pengobatan  untuk meningkatkan kesesuaian dan keamanan pengobatan. Untuk mendukung para klinisi dan apoteker dalam mengidentifikasi dan mencegah terjadinya  DRPs,  penggunaan  Clinical  Decision Support  System  (CDSS)  menunjukkan  efek  yang menguntungkan  dalam  meningkatkan  kualitas dan keamanan pengobatan, mengurangi medication error dan biaya. Pengetahuan berdasarkan  review  sistem  dapat  memastikan bahwa  resep  aman  dan  patuh  terhadap guidelines. Namun demikian, hasilnya  bervariasi dan  masih  sedikit  yang  mengetahui  efek  CDSS terhadap  outcome  pasien  (Kuperman  dkk.,  2007; Tora dkk., 2014).
Computerized  Physician  Order  Entry (CPOE) dengan CDSS menunjukkan aplikasi ini memudahkan  apoteker  dalam  mengkaji  dan mengidentifikasi DRPs. Hal ini dapat mendukung  peran  apoteker  klinik  dalam meningkatkan  keselamatan  pasien    (Bedouch dkk.,  2009).  PSS  diharapkan  dapat  memberikan hasil  yang  serupa,  software  ini  dirancang  dapat menganalisis secara elektronik peresepan pasien dalam mengidentifikasi
kelengkapan administrasi resep dan DRPs, termasuk interaksi obat;  duplikasi  terapi;  dosis  terlalu  tinggi;  dosis terlalu rendah; kontraindikasi.
Dalam pengembangan suatu alat maupun  software  perlu  dilakukan  suatu  uji diagnostik  untuk  mengetahui  sensitivitas  dan spesifisitas  software  yang  mendeskripsikan kemampuan  alat  tersebut  dan  sebagai  hasil pengujian  ini  dapat  diketahui  keterbatasan- keterbatasan  alat  tersebut.  Evaluasi  suatu  CDSS paling  tidak  mempertimbangkan  empat  faktor antara  lain  desain  evaluasi  yang  tepat;  kriteria spesifikasi  untuk  menentukan  manfaat  sistem dalam  evaluasi;  evaluasi  keterbatasan  sistem;
identifikasi  potensi  alasan  terhadap  kurangnya efek sistem. (Berner, 2007).
Belum terdapat data mengenai sensitivitas  maupun  spesifisitas  software  PSS untuk  melihat  kemampuan  software  tersebut dalam  mengidentifikasi  DRPs  pada  pasien pediatrik  rawat  jalan.  Oleh  karena  itu  peneliti memandang  perlu  untuk  dilakukan  evaluasi untuk mengkonfirmasi kelayakan software melalui uji diagnostik. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai sarana dalam pengembangan software Pharmacy Support System.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian observasional dengan desain crosssectional melalui  penelusuran  data  secara  retrospektif. Pengambilan data secara retrospektif pada bulan Oktober-Desember 2014 di RS PKU Muhammadiyah  dan  RSUD  Sleman  pada  200 pasien pediatrik rawat jalan untuk mengevaluasi validitas  PSS  melalui  uji  diagnostik.  Uji diagnostik  dilakukan  dengan  membandingkan jumlah  pasien  yang  mengalami  kejadian  DRPs yang  terdeteksi  oleh  apoteker  dengan  bantuan PSS  dengan  cara  manual  (referensi)  yang disajikan  dalam  tabel  2x2  (crosstab).  Selanjutnya dihitung nilai diagnostik antara lain sensitivitas, spesifisitas,  nilai  duga  positif,  dan  nilai  duga negatif dengan menggunakan rumus berikut:
Sensitivitas : TP  / (TP + FP) Spesifisitas : TN / (FN + TN) Nilai duga positif : TP / (TP + FN) Nilai duga negatif : TN / (FP + TN)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penilaian  validitas  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan uji diagnostik untuk memperoleh  sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  duga positif  dan  nilai  duga  negatif.  Menurut  Dahlan (2009),  dalam  penelitian  diagnostik,  harus memiliki  gold  standard  atau  reference  standard atau  jika  tidak  tersedia  keduanya  dapat digunakan  parameter  lain  yang  dijadikan sebagai  rujukan  akhir  untuk  menentukan apakah  pasien  mengalami  hasil  positif  (Ada DRPs)  atau  hasil  negatif  (Tidak  Ada  DRPs). Hingga  sekarang  belum  terdapat  gold  standar yang  sudah  dipublikasikan  untuk  menilai kemampuan  peringatan  keamanan  obat  secara
objektif. Penelitian oleh (van der Sijs dkk., 2010) mengevaluasi kemampuan sistem dengan membandingkan  beberapa  sistem  CPOE/CDS yang telah digunakan di rumah sakit di Belanda. Pada  penelitian  ini  digunakan  penelitian sebelumnya tentang DRPs pada pasien pediatrik rawat  jalan  oleh  (Arfania,  2015)  sebagai referensi.

## Identifikasi DRPs
Pada penelitian ini, DRPs potensial yang diidentifikasi  oleh  apoteker  dengan  dukungan PSS terjadi  pada 125 (63,13%) peresepan pasien pediatrik  rawat  jalan    dengan      total    kejadian DRPs    potensial    adalah  sebesar  232  kejadian dengan  mayoritas  kejadian  DRPs  potesial  pada kategori  dosis  terlalu  rendah.  Hasil  yang berbeda  ditunjukkan  apoteker  tanpa  PSS  yang
mengidentifikasi  152  kejadian  DRPs  potensial (Tabel I).

## Uji Diagnostik PSS
Berdasarkan tabel 2x2 hasil uji diagnostik  (Tabel  II),  diperoleh  nilai  diagnostik PSS.  apoteker  dengan  PSS    yaitu  sensitivitas 0,965  (96,5%),  spesifisitas  0,625  (62,5%),  NDP 0,664  (66,4%)  dan  NDN  0,958  (95,8%).  Dalam penelitian  ini,  sensitivitas  didefinisikan  sebagai kemampuan  apoteker  dengan  PSS  dalam memberikan  gambaran  positif  pada  subyek yang  mengalami  DRPs    (mendeteksi  ada  DRPs) sebesar 96,5%. Sedangkan spesifisitas didefinisikan  sebagai  kemampuan  apoteker dengan  PSS  dalam  memberikan  gambaran negatif  pada  subyek  yang  tidak  mengalami DRPs  (mendeteksi  tidak  ada  DRP)  sebesar 62,5%.
Tabel I. Kejadian DRPs Potensial Pasien Pediatrik Rawat Jalan RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta dan
RSUD Kabupaten Sleman Kategori DRPs Apoteker dengan PSS Apoteker tanpa PSS (referensi) Kejadian DRPs n= 232 (%) Kejadian DRPs n= 152 (%) Dosis terlalu rendah 130 (56,03) 42 (27,63) Dosis terlalu tinggi 23 (  9,91) 0 (   0    ) Obat Tidak Tepat 25 (10,78) 13 (  8,55) Interaksi Obat-Obat 54 (23,28) 97 (63,82) Tabel II. Tabel 2x2 Hasil Uji Diagnostik Pharmacy Support System Apoteker tanpa PSS Total Ada DRPs Tidak Ada DRPs Apoteker dengan PSS Ada DRPs 83 (TP) 42 (FN) 125 Tidak Ada DRPs 3 (FP) 70 (TN) 73 Total 86 112 198 Keterangan: FN= False Negative; TP= True Negative; FP= False Positive; TN= True Negative Tabel III. Gambaran Nilai Diagnostik PSS di Tiap Kategori DRPs Kategori DRPs potensial Nilai Diagnostik (%) Sensitivitas Spesifisitas NDP NDN Dosis terlalu rendah 94,7 65,6 39,5 98,1 Obat tidak tepat 90,9 90,1 52,6 99,4 Interaksi obat-obat 60,3 95,7 85,3 85,3
Keterangan: NDP= Nilai duga positif; NDN= Nilai duga negatif
Idealnya  sensitivitas  dan  spesifisitas bernilai 100 %. Pada kenyataannya, keadaan itu sulit untuk dicapai, namun bisa didekati (Murti, 1997).  Rendahnya  spesifisitas  PSS  diperkirakan akibat sensitivitas yang tinggi dalam mendeteksi DRPs.  Penelitian  oleh  Roten  dkk.,  (2010) menunjukkan  suatu  electronic  queries  (EQ) memiliki  sensitivitas  85%  dan  spesifisitas  60,4% dalam  mendeteksi  DRPs  pada  pasien  yang dirawat di rumah sakit. EQ dinilai efisien dalam melakukan  skrining  DRPs  dengan  cepat sehingga membantu apotoker mengkaji peresepan.
Optimalisasi sensitivitas dan spesifisitas CPOE/CDSS dapat dilakukan dengan  menggabungkan  aturan  klinis  untuk mendeteksi DRPs yang dianggap relevan secara klinis dengan menggabungkan data dari catatan rekam  medik  elektronik  (Zaal  dkk.,  2013).  Nilai duga  positif  (NDP)  dan  nilai  duga  negatif (NDN)  berturut-turut  diperoleh  sebesar    66,4% dan 95,8%. NDP dalam penelitian menunjukkan besar  subyek  yang    mengalami  DRPs  ini  benar- benar  DRPs.  NDN  menunjukkan  besar  subyek yang  tidak  mengalami  DRPs  benar-benar  tidak terdapat DRPs.
Nilai diagnostik dari tiap kategori DRPs potensial  yang  diidentifikasi  oleh  apoteker dengan  PSS  dapat  dilihat  pada  tabel  III. Sensitivitas  paling  tinggi  diperoleh  pada kategori dosis terlalu rendah (94,7%) dan paling rendah  pada  kategori  interaksi  obat  (60,3%). Spesifisitas  paling  tinggi  diperoleh  pada kategori  interaksi  obat  (95,7%)  dan  paling rendah  pada  kategori  dosis  terlalu  rendah (65,6%).
Idealnya  sensitivitas  dan  spesifisitas bernilai 100 %. Pada kenyataannya, keadaan itu sulit untuk dicapai, namun bisa didekati (Murti, 1997).  Rendahnya  spesifisitas  PSS  diperkirakan akibat sensitivitas yang tinggi dalam mendeteksi DRPs.  Penelitian  oleh  Roten  dkk.,  (2010) menunjukkan  suatu  electronic  queries  (EQ) memiliki  sensitivitas  85%  dan  spesifisitas  60,4% dalam  mendeteksi  DRPs  pada  pasien  yang dirawat di rumah sakit. EQ dinilai efisien dalam melakukan  skrining  DRPs  dengan  cepat sehingga membantu apotoker mengkaji
peresepan. Optimalisasi
sensitivitas dan spesifisitas CPOE/CDSS dapat dilakukan dengan  menggabungkan  aturan  klinis  untuk
mendeteksi DRPs yang dianggap relevan secara klinis dengan menggabungkan data dari catatan rekam  medik  elektronik  (Zaal  dkk.,  2013).  Nilai duga  positif  (NDP)  dan  nilai  duga  negatif (NDN)  berturut-turut  diperoleh  sebesar    66,4% dan 95,8%. NDP dalam penelitian menunjukkan besar  subyek  yang    mengalami  DRPs  ini  benar- benar  DRPs.  NDN  menunjukkan  besar  subyek yang  tidak  mengalami  DRPs  benar-benar  tidak terdapat DRPs.
Nilai diagnostik dari tiap kategori DRPs potensial  yang  diidentifikasi  oleh  apoteker dengan  PSS  dapat  dilihat  pada  tabel  III. Sensitivitas  paling  tinggi  diperoleh  pada kategori dosis terlalu rendah (94,7%) dan paling rendah  pada  kategori  interaksi  obat  (60,3%). Spesifisitas  paling  tinggi  diperoleh  pada kategori  interaksi  obat  (95,7%)  dan  paling rendah  pada  kategori  dosis  terlalu  rendah (65,6%).
Pada  kategori  dosis  terlalu  rendah, sensitivitas  94,7%  dan  spesifisitas  65,6%  yang diperoleh  baik  meskipun  NDP  masih  rendah (39,5%). Spesifisitas dinilai belum optimal dalam mengidentifikasi tidak adanya DRPs. Spesifisitas dan  NDP  yang  rendah  dipengaruhi  oleh kejadian  dosis  terlalu  rendah  yang  dideteksi oleh  apoteker  dengan  PSS  lebih  banyak dibanding  dibandingkan  oleh  apoteker  tanpa PSS.  Hal  ini  diduga  terkait  database  dosis  obat dan  keputusan  klinis  tiap  apoteker  yang mungkin berbeda dalam mengidentifikasi DRPs. Ketidaktepatan  dosis  adalah  DRPs  yang  paling sering  dijumpai  pada  pasien  pediatrik.  Hal  ini didukung  oleh  studi  yang  bertujuan  untuk menilai  tingkat  medication  error  dan  efek perhitungan  dosis  dengan  sistem  komputeriasi (CDSS) pada pasien pediatrik terutama di rawat jalan.    Hasil  penelitian  melaporkan  bahwa  dari 836  kejadian  medication  error  536  (64%) merupakan  kejadian  underdose.  Perhitungan dosis  secara  komputerisasi  secara  signifikan mengurangi jumlah kesalahan  (Kirk dkk., 2005). Penelitian oleh (Nurpeni, 2006) juga melaporkan kejadian dosis kurang adalah DRPs yang paling sering  ditemukan  pada  pasien  pediatrik  rawat jalan.
Deteksi  DRPs  pada  kategori  obat  tidak tepat tidak dapat dilakukan secara otomatis oleh PSS.  Apoteker  hanya  dapat  melihat  informasi
obat  yang  tersedia  pada  fitur  PSS  dan pengetahuan  apoteker  untuk  mengidentifikasi adanya duplikasi obat dengan melihat informasi golongan  obat  dan  indikasi  obat  maupun informasi  kontraindikasi  yang  tersedia  pada kolom  informasi  obat  untuk  menentukan  ada atau  tidaknya  DRPs.  Nilai  sensitivitas  (90,9%) dan  spesifisitas  (95,1%)  hampir  seimbang  pada kategori  obat  tidak  tepat.  Artinya,  walaupun analisa  tidak  dilakukan  secara  otomatis  pada kategori  ini,  database  informasi  obat  yang tersedia  pada  PSS  sangat  mendukung  apoteker dalam  membuat  keputusan.  Sebuah  studi  yang dilakukan  oleh  (Stultz  dan  Nahata,  2012) melaporkan  penggunaan  CPOE/CDSS  pada pasien pediatrik menunjukkan jumlah peringatan  duplikasi  obat  yang  tinggi  disertai dengan  tingginya  peringatan  yang  diabaikan oleh  praktisi.  Namun  demikian,  spesifisitas program tersebut masih rendah karena keterbatasan software, sehingga masih diperlukan  penelitian  untuk  membuat  sistem CDS  terkait  duplikasi  obat  yang  dapat memberikan peringatan kepada praktisi dengan tepat  sehingga  mencegah  terjadinya  duplikasi terapi  yang  seharusnya  tidak  perlu  terjadi (Stultz dan Nahata, 2012).
PSS  mempunyai  sensitivitas  60,3% namun  dinilai  belum  optimal  pada  kategori
DRPs adanya interaksi obat. Apoteker tanpa PSS mengidentifikasi  kejadian  interaksi  obat  pada pasien  pediatrik  rawat  jalan  lebih  banyak dibandingkan dengan apoteker dengan PSS. Hal ini  dimungkinkan  terkait  dengan  database interaksi  obat.  Namun  demikian,  spesifisitas, NDP  dan  NDN  diperoleh  cukup  tinggi    yaitu berturut-turut  95,7%  85,3%  dan  85,3%.  Hasil yang  berbeda  ditunjukkan  oleh  (Doormal  dkk., 2010). Sensitivitas dan spesifisitas yang diperoleh  pada  kategori  interaksi  obat  sangat tinggi yaitu berturut-turut 91% dan 96%. Namun demikian,  NDP  yang  diperoleh  masih  rendah (12%).  Hampir  semua  kejadian  interaksi  obat berhasil  dideteksi  oleh  sistem,  tetapi  mayoritas permasalahan  interaksi  obat  bukan  merupakan medication  error  menurut  metode  medication review secara manual.

## KESIMPULAN
Pharmacy Support System (PSS) menunjukkan  kemampuan  yang  baik  dalam membantu  apoteker  untuk  mengidentifikasi adanya  DRPs  potensial  pada  pasien  pediatrik rawat  jalan.  Namun  demikian  PSS  masih memerlukan  pengembangan  sistem  lebih  lanjut untuk mencapai nilai sensitivitas dan spesifistas yang  lebih  tinggi  untuk  optimalisasi  sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Arfania,  M.,  2015.  'DRPs  pada  Pasien  Pediatrik
di  Instalasi  Rawat  Jalan  RS  PKU Muhammadiyah  Yogyakarta  dan  RSUD Kabupaten Sleman',Tesis. Program
Pascasarjana  Universitas  Gadjah  Mada,
Yogyakarta.
Bedouch, P., Allenet, B., Grass,  G., A., Labarère,
J.,  Brudieu,  E.,  Bosson,  J.-L.,  dkk.,  2009. Drug-Related  Problems  in  Medical Wards  with  a  Computerized  Physician Order  Entry  System.  Journal  of  Clinical Pharmacy and Therapeutics, 34: 187–195. Berner,  E.S.  (Editor),  2007.  Clinical  Decision
Support Systems: Theory and Practice, 2nd ed,  Health  informatics.  Springer,  New York, NY.
Depkes  RI,  2009.  Pedoman  Pelayanan  Kefarmasian
Untuk  Pasien  Pediatrik.  Direktorat  Bina
Farmasi
Komunitas dan Klinik,
Departemen Kesehatan  RI, Jakarta.
Doormal,  J.E.,  Rommers,  M.K.,  Kosterink,
J.G.W.,  Teepe-Twiss,  I.M.,  Haaijer- Ruskamp,  F.M.,  dan  Mol,  P.G.M.,  2010. Comparison  of  Methods  for  Identifying Patient  at  Risk  of  Medication-related Harm.  Quality  and  Safety  in  Health  Care,
19: .
Holdsworth,  M.T.,  Fichtl,  R.E.,  Raisch,  D.W., Hewryk, A., Behta, M., Mendez-Rico, E., dkk.,  2007.  Impact  of  Computerized Prescriber Order Entry on  the Incidence of  Adverse  Drug  Events  in  Pediatric Inpatients. Pediatrics, 120: 1058–1066.
Kaushal,  R.,  Bates,  D.W.,  Landrigan,  C., McKenna, K.J., Clapp, M.D., Federico, F., dkk.,  2001.  Medication  Errors  and
Adverse  Drug  Events  in  Pediatric Inpatients. JAMA, 285: 2114–2120.
Kirk,  R.C.,  Li-Meng  Goh,  D.,  Packia,  J.,  Min Kam,  H.,  dan  Ong,  B.K.C.,  2005. Computer Calculated Dose in Paediatric Prescribing. Drug Safety, 28: 817–824.
Kuperman,  G.J.,  Bobb,  A.,  Payne,  T.H.,  Avery, A.J., Gandhi, T.K., Burns, G., dkk., 2007. Medication-related  Clinical  Decision Support  in  Computerized  Provider Order Entry Systems: A  Review.  Journal of  the  American  Medical  Informatics Association, 14: 29–40.
Murti,  B.,  1997.  Prinsip  Dan  Metode  Riset

## Epidemiologi.  Gadjah  Mada  University
Press, Yogyakarta.
Nurpeni,  H.,  2006.  'Identifikasi  Drug  Related Problems  Potensial  Pada  Resep  Dokter Anak  di  Instalasi  Rawat  Jalan  Rumah Sakit  Panti  Rapih  Yogyakarta',  Skripsi. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Rashed, A.N., Neubert, A., Tomlin, S., Jackman,
J.,  Alhamdan,  H.,  AlShaikh,  A.,  dkk., 2012. Epidemiology and Potential Associated Risk Factors of Drug-Related Problems  in  Hospitalised  Children  in the  United  Kingdom  and  Saudi  Arabia. European Journal of Clinical Pharmacology,
68: 1657–1666.
Rashed,  A.N.,  Wilton,  L.,  Lo,  C.C.H.,  Kwong, B.Y.S., Leung, S., dan Wong, I.C.K., 2014. Epidemiology and Potential Risk Factors of  Drug-Related  Problems  in  Hong
Kong  Paediatric  Wards:  Drug-Related
Problems in Paediatric Patients in Hong Kong. British Journal of Clinical Pharmacology, 77: 873–879.
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.
Scheepers-Hoeks, A.-M.J.W., 2014. 'Alerts
Methods as Success Factors:  Influencing Effectiveness  of  a  Clinical  Decision
Support  System  in  Clinical  Practice',
Thesis. University of Technology Eindhoven, Netherlands. Stultz, J.S. dan Nahata, M.C., 2012. Computerized Clinical Decision Support for Medication Prescribing and Utilization  in  Pediatrics.  Journal  of  the American  Medical  Informatics  Association, 19: 942–953.
Tora, H., Bo, H., Bodil, L., Göran, P., dan Birgit,
E., 2014. Potential Drug Related Problems  Detected  by  Electronic  Expert Support  System  in  Patients  with  Multi- Dose  Drug  Dispensing.  International Journal of Clinical Pharmacy, 36: 943–952. van  der  Sijs,  H.,  Bouamar,  R.,  van  Gelder,  T.,
Aarts,  J.,  Berg,  M.,  dan  Vulto,  A.,  2010. Functionality  Test  for  Drug  Safety Alerting  in  Computerized  Physician Order  Entry  Systems. International Journal of Medical Informatics, 79: 243–251. 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.