## ANALISIS PENGGUNAAN ANTIBIOTIK PADA PASIEN BEDAH DI RSUD DR SLAMET MARTODIRJO PAMEKASAN DENGAN METODE ATC/DDD
Ratri Rokhani 1* , Maria Ulfa 2 , Lisa Narulita 3 , Muhammad Akram 4 , Sumarno 5 1*,2,5 Fakultas Farmasi Universitas Airlangga, Jl. Dharmawangsa No.4-6, Airlangga, Kec. Gubeng, Kota Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
3,4 RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan, Jl. Raya Panglegur No.4, Kramat, Panglegur, Tlanakan, Kabupaten Pamekasan, Jawa Timur, Indonesia Email: ratrirokhani@gmail.com

## ABSTRAK
Meluasnya  penggunaan  antibiotik  yang  tidak  tepat  merupakan  isu  besar  dalam  kesehatan masyarakat dan keamanan pasien. Penelitian Antimicrobial Resistance in Indonesia (AMRIN) menunjukkan  sebanyak  42%  penggunaan  antibiotik  terindikasi  tidak  tepat  pada  pasien  bedah. Penggunaan antibiotik secara bijak merupakan solusi atas masalah resistensi antibiotik. World Health  Organization (WHO)  dan  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia merekomendasikan penggunaan metode Anatomical Therapeutic Chemical/Defined Daily Dose (ATC/DDD) untuk menilai kuantitas penggunaan antibiotik.. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif-analitik  ( crosssectional )  dengan  pengambilan  data  secara  retrospektif  pada  pasien bedah RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan selama periode Januari-Maret 2020. Kriteria inklusi yaitu pasien rawat inap bedah yang menggunakan antibiotik. Kriteria eksklusi yaitu pasien yang  menggunakan  antibiotik  sediaan  topikal,  pasien  yang  meninggal  selama  penelitian,  dan pasien anak-anak (<18 tahun).  Jumlah sampel didapatkan 382 pasien yang selanjutnya dianalisis menggunakan  metode  ATC/DDD.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  total  DDD  pemakaian antibiotik adalah 72,12/100 pasien-hari dengan total length of stay (LOS) pasien adalah 1854 hari. Antibiotik  dengan  nilai  DDD  paling  tinggi  adalah  seftriakson  yaitu  34,50/100  pasien-hari. Sedangkan antibiotik yang masuk ke dalam segmen DU 90% yaitu seftriakson, siprofloksasin, dan levofloksasin. Penggunaan ketiga antibiotik ini harus dipantau karena berpotensi pada risiko resistensi bakteri terhadap antibiotik.
Kata Kunci : antibiotik, ATC/DDD, resistensi antimikroba, pasien bedah

## ABSTRACT
The widespread use of inappropriate antibiotics is a major issue in public health and patient safety.  Antimicrobial  Resistance  in  Indonesia  (AMRIN)  study  showed  that  there were  42%  of inappropriate antibiotic use in surgical patients. Prudent antibiotics use is one of the solution to resolve this problem. Ministry of Health of Indonesia and World Health Organization (WHO) recommend Anatomical Therapeutic Chemical/Defined Daily Dose (ATC/DDD) as quantitative evaluation of antibiotics to evaluate the appropriateness of antibiotics use. The purpose of this study  was  to  determine  the  value  of  DDD  and  DU  90%  of  antibiotics.  This  research  is  a
Cendekia Journal of Pharmacy STIKES Cendekia Utama Kudus P-ISSN 2559 – 2163           E-ISSN 2599 – 2155 Vol. 5, No. 2, November 2021 http://cjp.jurnal.stikescendekiautamakudus.ac.id
descriptive-analytic  (cross-sectional)  study  with  retrospective  data  collection  in  patients  with diseases in RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan during the January-March 2020 period. The inclusion criteria were inpatients with surgical medicine using antibiotics. Exclusion criteria were  patients  using  topical  antibiotic  preparations,  patients  who  died  during  the  study,  and pediatric patients. The number of samples obtained 382 patients who were further analyzed using the ATC/DDD method. The results showed the total DDD value of antibiotic use was 72,12/100 patient-days with the full length of stay (LOS) of patients being 2270 days. The antibiotic with the highest DDD value was ceftriaxone, 34,50/100 patient-days. While antibiotics that enter the DU 90% segment are ceftriaxone, ciprofloxacine, and levofloxacin, so their use should be monitored because of the potential risk of bacterial resistance to antibiotics.
Keywords: antibiotics,  ATC/DDD, antimicrobial resistance, surgical patients

## LATAR BELAKANG
Antibiotik  merupakan  obat  yang  paling  banyak  diresepkan  di  rumah    sakit, termasuk pada pasien bedah. Secara umum peresepan antibiotik sering suboptimal, tidak hanya di negara berkembang namun juga di negara maju. (Gyssens et al. , 2001; Mettler et  al. ,  2007;  Gaash,  2008;    Kristiansson,  2009;  Sahoo et  al. ,  2010).  Meluasnya penggunaan antibiotik yang tidak tepat merupakan isu besar dalam kesehatan masyarakat dan keamanan pasien (Bish et al. , 2009; Gerber et al ., 2010). Penggunaan antibiotik yang tidak  tepat  dapat  menimbulkan  berbagai  masalah,  diantaranya  pengobatan  akan  lebih mahal,  efek  samping  lebih  toksik,  meluasnya  resistensi  dan  timbulnya  kejadian superinfeksi yang sulit diobati (Gyssens, 2005; Gerber et al. , 2010). Menurut data resistensi, sebanyak 70% bakteri telah resisten terhadap antibiotik yang sering digunakan di rumah sakit (KEMENKES-RI, 2015). Epidemiologi antibiotik ditunjukkan pada studi yang dilakukan di salah satu rumah sakit di Istanbul pada tahun 2011,  menunjukkan  bahwa  dari  553  pasien  yang  dirawat  inap,  sebanyak  199  pasien diantaranya  mendapatkan  terapi  antibiotik  dan  109    dari  553  pasien  diantaranya merupakan pasien di unit bedahStudi Antimicrobial Resistance in Indonesia (AMRIN) yang dilakukan di Rumah Sakit dr. Kariadi dan RSUD dr. Soetomo menunjukkan bahwa sebesar 42% penggunaan antibiotik di rumah sakit terindikasi kurang tepat pada pasien bedah (Tao et al. , 2019).
Beragam  upaya  telah  dilakukan World  Health  Organization (WHO)  untuk mengendalikan resistensi secara global. WHO telah membuat perencanaan aksi global untuk  memerangi  resistensi  antibiotik  dengan  meningkatkan  penggunaan  antibiotik secara bijak dan dengan melakukan evaluasi penggunaan antibiotik (Hadi et al. , 2008). Evaluasi antibiotik dapat dilakukan secara kuantitatif dengan menggunakan Anatomical Therapeutic  Chemical/Defined  Daily  Dose (ATC/DDD)  dan  secara  kualitatif  dengan metode Gyssens (Bisht et al., 2007).  Sistem ATC/DDD dapat digunakan untuk mengukur intensitas obat yang dikonsumsi secara luas di masyarakat sehingga penggunaan obat di suatu  negara  atau  wilayah  dapat  dimonitor  dengan  baik.  Data  tersebut  berguna  untuk mengetahui perubahan penggunaan obat dari waktu ke waktu. Selain itu, data tersebut dapat  pula  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penggunaan  obat  yang  salah  ( misuse ), kurang  ( underuse ),  dan  berlebihan  ( overuse ),  dan  untuk  melakukan  perbandingan penggunaan obat
Selain  itu,  metode  ATC/DDD  dapat  dikombinasikan  dengan Drug  Utilization (DU) 90% dalam rangka menentukan kelompok obat dengan pemakaian yang tinggi di rumah  sakit.  Nilai  DU  90%  menjadi  acuan  data untuk  melihat  kualitas  peresepan  dan kepatuhan terhadap pedoman dan formularium. Dengan mengetahui nilai DU 90%, dapat dilakukan  evaluasi  obat,  pengendalian  penggunaan  obat,  serta  intervensi  yang  tepat apabila  ditemukan  ketidaksesuaian  dengan  formularium.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  nilai  DDD  dan  DU  90%  dari  antibiotik  pada  pasien  bedah  yang menjalani rawat inap di  RSUD dr. Slamet Martodirjo Pamekasan.

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif-analitik  ( cross-sectional ) dengan pengambilan data secara retrospektif. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah Purposive-Sampling ,  dimana  pengambilan  sampel  menggunakan  kriteria  inklusi  dan ekslusi  yang  telah  ditentukan.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di  bagian  penyakit  dalam
RSUD  dr.  H.  Slamet  Martodirdjo,  Pamekasan  dengan Ethical  Clearance No: 401/31/432.603/2020.

## Penentuan Sampel
Sampel penelitian adalah pasien penyakit dalam yang menggunakan antibiotika mulai bulan Januari sampai Maret 2020. Kriteria inklusi yaitu pasien rawat inap penyakit dalam yang menggunakan antibiotika. Kriteria eksklusi yaitu pasien yang menggunakan antibiotika sediaan topikal, pasien yang meninggal selama penelitian, dan pasien anak- anak  (<  18  tahun).  Pasien  dengan  rekam  medik  yang  lengkap  dan  terbaca  mencakup nama, umur,  nama antibiotika,  dosis, lama penggunaan antibiotika, jenis infeksi, serta length of stay (LOS)/(lama rawat inap). Analisis Data
Data  yang  diambil  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  metode Anatomical Therapeutic  Chemical (ATC)  dan Defined  Daily  Dose (DDD).  Klasifikasi  ATC berdasarkan  kepada  organ  atau  sistem  target,  kelas  terapi,  dan  struktur  kimiawi  obat (Bisht et  al., 2019).  DDD  merupakan  dosis  pemeliharaan  rata-rata  per  hari  yang digunakan untuk indikasi utama pada orang dewasa. Kode ATC dan nilai DDD dilihat di situs  web  (http://www.whocc.no/atc-ddd-in-dex/).  Data  antibiotika  dengan  kode  J01 dikumpulkan dan dihitung berdasarkan unit DDD/100 pasien-hari. Proporsi penggunaan antibiotika  dihitung  berdasarkan  unit  penggunaan  tersebut  dan  antibiotika  dengan penggunaan mencapai 90% dari total penggunaan ditentukan dari proporsi tersebut (DU 90%) (WHO, 2014; Wertemeir, 2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  tentang  analisis  penggunaan  antibiotika  pada  pasien  rawat  inap  di bagian  bedah  selama  periode  Januari-Maret  2020  diperoleh  sampel  yang  memenuhi kriteria inklusi sebanyak 606 pasien, dimana sebanyak 224 pasien masuk kriteria eksklusi, sehingga  jumlah  data  yang  diperoleh  adalah  382  pasien.  Data  yang  diperoleh menunjukkan bahwa 190 (49,73%) pasien laki-laki dan 192 (50,27%) pasien perempuan. Data pasien yang mendapatkan terapi dengan antibiotika dengan kelompok usia 19-60 tahun (dewasa) 281 (73,56%) pasien dan usia ≥ 60 tahun (geriatri) 101 (26,44%) pasien. Pasien lanjut usia pada penelitian ini cukup banyak, hal ini dikarenakan semakin lanjut usia seseorang maka akan mengalami kemunduran terutama di bidang kemampuan fisik dan  rentan  terhadap  berbagai  penyakit  infeksi  karena  penurunan  imunitas  pada  lansia (Linehan et al., 2015). Pada penelitian ini mayoritas pasien dirawat selama ≥7 hari 158 (32,78%)  pasien,  sedangkan  data  LOS  pasien  paling  sedikit  1  hari  35  (9,16%)  pasien (Tabel 1).
Penggunaan antibiotika selama periode pengamatan diolah dengan Antimicrobial Consumption  tool  (AMC  tool )  sesuai  pedoman  WHO  untuk  pengkajian  konsumsi antibiotika dengan metoda ATC/DDD. DDD adalah asumsi dosis pemeliharaan rata-rata per hari dari sebuah obat yang digunakan untuk indikasi utamanya pada orang dewasa. DDD dapat digunakan untuk mengkaji kuantitas penggunaan suatu obat, salah satunya antibiotika (WHO, 2014). Pada penelitian ini terdapat 10 antibiotika yang memiliki nilai DDD standar WHO dan memiliki kode ATC (Tabel 2). Nilai total DDD/100 pasien-hari pemakaian antibiotika selama Januari-Maret 2020 adalah 72,12, dengan total LOS pasien adalah  2270  hari.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  total  DDD/100  pasien-hari pemakaian  antibiotika  rumah  sakit  ini  masih  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  hasil penelitian yang dilakukan Pratama (2019) di RSUD Kerinci Jambi selama periode tahun 2017 yaitu sebesar 45,43 (Tao et al ., 2019). Namun, hasil penelitian ini menunjukkan
bahwa nilai total DDD/100 pasien-hari pemakaian antibiotika rumah sakit ini masih lebih rendah  dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  Andila et  al. (2017)  di RSUA Surabaya selama periode November 2016-April 2017 yaitu sebesar 95,30 [16]. Sebagai pembanding lainnya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Bai et  al . (2015) di Unit  Bedah  Rumah  Sakit  di  India  selama  periode  Juni-Juli  2013  dengan  nilai  total DDD/100 pasien-hari adalah sebesar 129,65, dimana hasil ini lebih tinggi dibandingkan dengan penelitian di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan ini (Bai et al. , 2015).
Tabel 1 Data Demografi Pasein Rawat Inap Bedah
Karakteristik Pasien Jumlah Persentase (%) Jenis Kelamin Laki-laki 190 49,73 Perempuan 192 50,27 Usia 19-60 tahun 281 73,56 >60 tahun 101 26,44 Lama Rawat Inap 1 hari 35 9,16 2 hari 70 18,32 3 hari 58 15,18 4 hari 69 18,06 5 hari 49 12,82 6 hari 43 11,25 >7 hari 58 15,18
Hasil pengamatan menunjukkan bahwa jenis antibiotika dengan nilai DDD/100 pasien-hari paling tinggi adalah seftriakson yaitu 34,50. Hal ini menjelaskan bahwa setiap 100 hari rawat inap sebanyak 34,50 (dibulatkan menjadi 35)pasien mendapat seftriakson sesuai  DDD  standar  WHO  yaitu  2  gram.  Nilai  DDD/100  pasien-hari  terbesar  kedua adalah siprofloksasin yaitu 23,50 dan nilai DDD/100 pasien-hari terbesar ketiga adalah levofloksasin yaitu 6,05. Antibiotika lain yang digunakan adalah sefuroksim, sefpirom, seftazidim, sefotaksim, gentamisin, meropenem, dan metronidazol yang memiliki nilai DDD/100 pasienhari kurang dari 5. Sedangkan antibiotika dengan nilai DDD/100 pasien- hari terkecil adalah seftazidim yaitu 0,17.
Tabel 2 Nilai DDD/100 Pasien-Hari Pasien Bedah
No.  Kode ATC Jenis Antibiotik Rute DDD (gram)  DDD/100 Pasien 1 J01GB03 Gentamisin Intravena 0,20 0,78 2 J01MA12 Levofloksasin Intravena 0,54 6,05 3 J01DH02 Meropenem Intravena 2,8 5,21 4 J01XD01 Metronidazole Intravena 1,4 4,32 5 J01DD01 Sefotaksim Intravena 4 0,6 6 J01DE02 Sefpirom Intravena 4 0,75 7 J01DD02 Seftazidim Intravena 4 0,8 8 J01DD04 Seftriakson Intravena 4,4 34,50 9 J01DC02 Sefuroksim Intravena 2,3 0,9 10 J01MA02 Siprofloksasin Intravena 0,8 23,10 Total 72,12
Banyaknya  variasi  penggunaan  antibiotika  ini  dikarenakan  kondisi  infeksi  dari pasien yang berbeda-beda. Hal ini dapat meningkatkan potensi munculnya resistensi pada antibiotika  yang  digunakan  (KEMENKES-RI,  2015).  Sebagai  pembanding,  terdapat penelitian yang dilakukan oleh Pratama pada tahun 2019 di RSUD Kerinci Jambi selama periode  tahun  2017.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  didapatkan  antibiotika  dengan DDD/100 pasien hari terbesar adalah sefotaksim sebesar 36,62, nilai ini lebih tinggi bila dibandingkan dengan hasil penelitian yang dilakukan di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan yaitu sebesar 0,60. Antibiotika dengan DDD/100 pasien hari terbesar kedua adalah  seftriakson  sebesar  4,89,  nilai  ini  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  hasil penelitian yang dilakukan di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan yaitu sebesar 34,50.  Sedangkan  antibiotika  dengan  DDD/100  pasien-hari  terbesar  ketiga  adalah metronidazol  sebesar  1,38,  nilai  ini  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  hasil penelitian yang dilakukan di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan yaitu sebesar 4,32 (Pratama, 2019).
Sebagai pembanding lainnya, terdapat penelitian yang dilakukan oleh Andila et al. pada tahun 2017 di RSUA Surabaya selama periode November 2016-April 2017. Hasil dari  penelitian  tersebut  didapatkan  antibiotika  dengan  DDD/100  pasien-hari  terbesar adalah  seftriakson sebesar  42,49, nilai  ini lebih tinggi  bila  dibandingkan  dengan  hasil penelitian yang dilakukan di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan yaitu sebesar 34,50. Nilai DDD/100 pasien-hari metronidazol adalah sebesar 12,5, nilai ini lebih tinggi bila  dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di  RSUD  dr.  H.  Slamet Martodirdjo  Pamekasan  yaitu  sebesar  4,32.  Sedangkan  antibiotika  dengan  DDD/100 pasien-hari siprofloksasin adalah sebesar 6,42, nilai ini lebih rendah bila dibandingkan dengan hasil penelitian yang dilakukan di RSUD dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan yaitu sebesar 23,10 (Andila et al. , 2019).
Berdasarkan  pola  konsumsi  antibiotika  yang  ditampilkan  pada  tabel  3,  dapat diketahui  antibiotika  apa  saja  yang  masuk  ke  dalam  segmen  DU  90%  penggunaan. Golongan antibiotika yang masuk ke dalam segmen DU 90% dengan urutan yang terbesar hingga  terkecil  berturut–  turut  yaitu  seftriakson,  siprofloksasin,  dan  levofloksasin. Sedangkan  sisanya  yaitu  meropenem,  sefuroksim,  sefuroksim,  seftazidim,  gentamisin, sefotaksim, dan sefpirom masuk dalam segmen DU 10%.
Tabel 3 Nilai % DU Pasien Bedah No. Kode ATC Jenis Antibiotik DDD/100 pasien-hari % DDD/100 Pasien-hari % DU 1 J01DD04 Seftriakson 34,50 44,90 90 10 2 J01MA02 Siprofloksasin 23,10 33,1 3 J01MA12 Levofloksasin 6.05 7,96 4 J01XD01 Metronidazole 5,21 5,68 5 J01GB03 Meropenem 5,21 1,03 6 J01DD01 Sefuroksim 0,9 0,79 7 J01DE02 Seftazidim 0,8 0,38 8 J01DC02 Gentamisin 0,75 0,36 9 J01DH02 Sefotaksim 0,75 0,22 10 J01DD02 Sefpirom 0,6 0,16 Total 100 100
Banyaknya  variasi  jenis  antibiotika  menyebabkan  rentannya  insiden  resistensi antibiotika  dan  meningkatkan  peluang  munculnya  resistensi  terhadap antibiotika  yang digunakan. Perbedaan jenis serta nilai DDD antibiotika dapat disebabkan oleh beberapa hal diantaranya adalah perbedaan restriksi, perbedaan karakteristik populasi khusus, serta perbedaan  masalah  medis  (WHO,  2014).  Pada  penelitian  ini  DDD/100  pasien-hari meropenem  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  penelitian  pembanding,  hal  ini dimungkinkan karena meropenem merupakan salah satu antibiotika spektrum luas yang dibatasi penggunaannya, karena lebih sering menyebabkan resistensi dan efek samping (Khan et al. , 2014). Meropenem biasanya digunakan pada terapi empiris infeksi serius pada pasien rawat inap yang baru mendapatkan antibiotika β-laktam lain, hal ini karena adanya  peningkatan  resiko  infeksi  oleh  bakteri  yang  resisten  terhadap  sefalosporin maupun penisilin (Petri et al. , 2011).
Selain  itu  pada  penelitian  di  RSUD  dr.  H.  Slamet  Martodirdjo  Pamekasan antibiotika  dengan  nilai  DDD/100  pasienhari  tertinggi  adalah  seftriakson,  hal  ini disebabkan salah satunya karena seftriakson adalah antibiotika spektrum luas yang dapat digunakan  pada  sebagian  besar  infeksi,  sehingga  jumlah  pemakaiannya  juga  tinggi (Laudano et  al., 2011).  Tingginya  penggunaan  beberapa  antibiotika  perlu  dilakukan pengendalian penggunaan. Beberapa cara yang penting untuk mengendalikan resistensi antibiotika  dengan  mengontrol  penggunaan  antibiotika.  Resistensi  antibiotika dipengaruhi  oleh  tingginya  pemakaian  antibiotika,  sehingga  diperlukan  pemantauan penggunaan antibiotika terutama terhadap antibiotika yang masuk kedalam sigmen DU 90%. Pemantauan akan menyebabkan pergeseran pada pola sensitifitas antibiotika dan kesesuaian  penggunaan  antibiotika.  Studi  kualitatif  dapat  digunakan  untuk menindaklanjuti data sigmen DU 90% untuk memantau penggunaan obat yang rasional (Pradipta et al. , 2015).
Penggunaan  antibiotika  yang  tidak  tepat  dapat  menyebabkan  peningkatan kegagalan  terapi  serta  kemungkinan  berkembangnya  resistensi.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan penelitian lanjutan tentang evaluasi penggunaan antibiotika secara kualitatif dengan  metode  gyssen,  serta  dilakukan  intervensi  yang  tepat  untuk  meningkatkan rasionalitas  penggunaan  antibiotika  serta  untuk  menekan  angka  resistensi  antibiotika. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  tentang  evaluasi penggunaan  antibiotika  secara  kualitatif  dengan  metode  gyssen,  serta  dilakukan intervensi yang tepat untuk meningkatkan penggunaan antibiotika secara bijak dengan harapan dapat menekan angka resistensi antibiotika.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa nilai total Defined Daily Dose (DDD) pemakaian antibiotika selama Januari-Maret 2020 adalah 72,12/100 pasien- hari dengan total length of stay (LOS) pasien adalah 2270 hari. Antibiotika dengan nilai DDD paling tinggi adalah seftriakson yaitu 34,50/100 pasien-hari. Sedangkan antibiotika yang  masuk  ke  dalam  segmen  DU  90%  yaitu  seftriakson,  siprofloksasin,  dan levofloksasin,  sehingga  harus  dipantau  penggunaannya  karena  berpotensi  pada  risiko resistensi bakteri terhadap antibiotika.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  tentang evaluasi penggunaan antibiotika secara kualitatif dengan metode gyssen, serta dilakukan
intervensi yang tepat untuk meningkatkan penggunaan antibiotika secara bijak dengan harapan dapat menekan angka resistensi antibiotika.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  pejabat  dan  staf  RSUD  dr.  H.  Slamet  Martodirdjo Pamekasan  yang  telah  memberikan  bantuan  perijinan  dalam  pengambilan  data  serta pembimbing dari Fakultas Farmasi Universitas Airlangga Surabaya atas bimbingannya sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Andila,  V.  R.  P.,  Suprapti,  B.,  Nugroho,  C.  W.  &  Shinta,  D.  W.  (2017).    Analisis Penggunaan  Antibiotika  Pada  Pasien  Rawat  Inap  di  KSM  Penyakit  dalam Menggunakan Defined Daily . [skripsi]. Surabaya. Fakultas Farmasi Universitas Airlangga.
Bai, M., Selvarjan, S., Srinivasamurthy, S. K., Dutta, T. K., & Shewade, D. G (2015).
Pattern of use of antibiotics in hospitalized patients in the medicine department of  a  tertiary  care  hospital.  International  Journal  of  Basic  &  Clinical Pharmacology . 2015:4(5):888-94.
Bisht  R,  Katiyar  A,  Singh  R,  Mittal  P  (2009). Antibiotic  resistance-A  global  issue  of concern. Asian journal of pharmaceutical and clinical research. Apr;2(2):34-9.
Hadi U, Duerink DO, Lestari ES, Nagelkerke NJ, Keuter M, In't Veld DH, Suwandojo E, Rahardjo E, Van Den Broek P, Gyssens IC (2008). Audit of antibiotic prescribing in two governmental teaching hospitals in Indonesia. Clinical microbiology and infection . Jul 1;14(7):698- 707.
Kemenkes  RI  (2011).  Pedoman  Pelayanan  Kefarmasian  Untuk  Terapi  Antibiotika.
Republik Indonesia: Kementerian Kesehatan.
Kemenkes RI (2015). Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 8 Tahun 2015  Tentang  Program  Pengendalian  Resistensi  Antimikroba  di  Rumah  Sakit.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Khan MU, Yousuf RI, Shoaib MH (2014). Drug utilization evaluation of meropenem and correlation of side effects with renal status of patients in a teaching based hospital. Pak J Pharm Sci. 2014 Sep 1;27(5):1503-8.
Klein EY, Van Boeckel TP, Martinez EM, Pant S, Gandra S, Levin SA,  Goossens H, Laxminarayan  R  (2018). Global  increase  and  geographic  convergence  in antibiotic  consumption  between  2000  and  2015.  Proceedings  of  the  National Academy of Sciences . 2018 Apr 10;115(15):E3463-70.
Laudano JB (2011). Ceftaroline fosamil: a new broad-spectrum cephalosporin. Journal of antimicrobial chemotherapy . 2011 Apr 1;66(suppl_3):iii11-8. Linehan E, Fitzgerald D (2015). Ageing and the immune system: focus on macrophages. European Journal of Microbiology and Immunology . 2015 Mar 1;5(1):14-24. Petri WA (2011). Penicillins, cephalosporins, and other β-lactam antibiotics. Goodman and Gilman’s the pharmacological basis of therapeutics. 12th ed . New York, NY: McGraw-Hill. 2011:1477-504.
Pradipta IS, Ronasih E, Kartikawati AD, Hartanto H, Amelia R, Febrina E, Abdulah R (2015). Three years of antibacterial consumption in Indonesian community health centers: The application of anatomical therapeutic chemical/defined daily doses and drug utilization 90% method to monitor antibacterial use. Journal of family
& community medicine. May;22(2):101.
Pratama S (2019).  Monitoring penggunaan antibiotika di Bangsal Bedah RSUD Kerinci. Riset Informasi Kesehatan. Jun 30;8(1):57- 62. Tao W, Ivanovska V, Schweickert B, Muller A (2019). Proxy indicators for antibiotic consumption; surveillance needed to control antimicrobial resistance. Bulletin of the World Health Organization . 2019 Jan 1;97(1):3. Wertheimer AI, Santella TM (2007). Problems using the defined daily dose (DDD) as a statistical basis for drug pricing and reimbursement. International Federation of Pharmaceutical Manufacturers and Associations. Switzerland . World  Health  Organization  (2014). Antimicrobial  resistance:  global  report  on surveillance. World Health Organization
World  Health  Organization  (2014). WHO  Collaborating  Centre  for  Drug Statistics  Methodology,  ATC  classification  index  with  DDDs.  World  Health Organization Collaborating Centre for Drug Statistics Methodology .