## EVALUASI PHARMACY  SUPPORT  SYSTEM DALAM  IDENTIFIKASI DRUG RELATED PROBLEMS PADA PASIEN KARDIOVASKULAR

## EVALUATION OF PHARMACY SUPPORT SYSTEM TO IDENTIFY THE DRUG RELATED PROBLEMS ON CARDIOVASCULAR PATIENT
Deby Afriani Mpila, Fita Rahmawati, Tri Murti Andayani Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta

## ABSTRAK
Pengobatan  pada  penyakit  kardiovaskular  berpotensi  menyebabkan  drug  related  problems  (DRPs).  Software  Pharmacy Support System (PSS) telah dikembangkan untuk mengidentifikasi DRPs potensial yang dapat membantu apoteker dalam mengambil keputusan klinik dan menghindari kejadian DRPs. Penelitian ini bertujuan untuk validitas software PSS melalui uji diagnostik  dalam membantu  apoteker  mengidentifikasi  DRPs  potensial  pada  terapi  pasien  dengan  penyakit  kardiovaskular;  dan  untuk  mengetahui perbedaan antara prevalensi dan jenis DRPs yang teridentifikasi oleh apoteker secara manual dan apoteker dengan bantuan PSS.
Penelitian ini merupakan penelitian observasional dengan rancangan cross-sectional yang dilakukan pada terapi pasien di Poliklinik Jantung RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Pengambilan data secara retrospektif pada bulan Mei 2015 dengan jumlah sampel sebanyak 200 pasien. Kriteria inklusi yaitu pasien yang berasal dari Poliklinik Jantung. Analisis data menggunakan analisis deskriptif crosstabs untuk mengetahui nilai diagnostik dan untuk mengetahui perbedaan prevalensi dan jenis DRPs dianalisis dengan goodness of fit.
Hasil penelitian menunjukkan PSS memiliki nilai sensitivitas yang baik (95%), tetapi nilai spesifisitasnya rendah (32%). Kategori  DRPs  interaksi  obat,  obat  tidak  efektif,  dosis  obat  terlalu  rendah,  dosis  obat  terlalu  tinggi  dan  interaksi  obat  dapat diidentifikasi secara optimal oleh apoteker dengan PSS (kisaran sensitivitas 90,48 – 100%). Namun, sistem ini kurang optimal pada kategori DRPs indikasi tanpa terapi (sensitivitas 43,39%). Terdapat perbedaan signifikan pada prevalensi dan jenis DRPs kategori indikasi tanpa terapi, dosis obat terlalu rendah, dosis obat terlalu tinggi dan reaksi obat yang tidak diinginkan (p < 0,05).
Kata kunci: pharmacy support system, drug related problems, penyakit  kardiovaskular, resep rawat jalan

## ABSTRACT
Medication of cardiovascular disease could potentially cause drug related problems (DRPs). Software of Pharmacy Support System (PSS) were developed to identification potential DRPs, which help pharmacists to take clinical decision and avoid DRPs. The study  aimed  to  validate  of  PSS  with  diagnostic  test  in  help  pharmacists  to  identify  the  potential  DRPs  on  cardiovascular  patient therapy; and to determine the difference between prevalence and type of DRPs were identified by manual pharmacists medication review and pharmacists in addition with PSS.
The study was observational with cross-sectional design undertaken in cardiovascular patient therapy at Cardiology Clinic of  Dr.  Sardjito  Hospital.  Data  were  obtained  retrospectively  in  May  2015,  as  many  as  200  patients.  The  inclusion  criteria  were patients  come  from  Cardiology  Clinic.  In  order  to  determine  the  diagnostic  value  of  PSS,  we  used  descriptive  crosstabs  and  to determine the difference prevalence and type of DRPs were analyzed by goodness of fit test.
The  result  showed  that  sensitivity  of  PSS  was  good  (95%)  but  their  specificity  was  low  (32%).  DRPs  category  of unnecessary drug therapy, ineffective drugs, dosage too low, dosage too high and drug interactions can be identified optimally by the pharmacist  with  PSS  (sensitivity  range  of  90.48 – 100%).  However,  this  system  was  less  than  optimal  in  the  DRPs  category  of untreated indication  (sensitivity  of  43.39%). There  was a  significant difference  in the  prevalence and type of   DRPs on  untreated indication, dosage to low, dosage to high and drug-drug interaction (p < 0,05).
Keywords: pharmacy support system, drug related problems, cardiovascular diseases, ambulatory prescription

## PENDAHULUAN
Di Indonesia, prevalensi penyakit sistem
sirkulasi darah, termasuk penyakit kardiovaskular  terus  meningkat  dan  menjadi peringkat  pertama  kematian  pada  tahun  2000 (Delima dkk., 2009). Farmakoterapi  pada  suatu

## KORESPONDENSI:
Deby Afriani Mpila, S.Farm., Apt. Magister Farmasi, Universitas Gadjah Mada Jl. Sekip Utara Yogyakarta Email : deby.mpila@gmail.com
penyakit kardiovaskular, selain dapat meningkatkan  kesejahteraan,  namun  dapat menyebabkan  kejadian  drug  related  problems (DRPs). Obat-obat kardiovaskular menjadi obat- obatan yang paling banyak terlibat dalam DRPs (Al-Hajje  et  al.,  2012;  Bedouch  et  al.,  2009; Abraham and Devi., 2012; Vijayalakshmi., 2015). DRPs  dapat  menyebabkan  morbiditas  dan mortalitas  yang  signifikan  dan  berkontribusi terhadap meningkatnya biaya kesehatan
(Johnson  dan  Bootman.,  1997).  Oleh  karena  itu, upaya  pendekatan  dalam  mendeteksi  dan mencegah  DRPs  sangat  penting  bagi  rumah sakit (Spinewine et al., 2006).
Aktivitas setiap hari di rumah sakit yang ditandai  dengan  jumlah  pasien  yang  tinggi, sedikitnya  waktu  dan  kecepatan  tinggi  dalam banyak  hal,  memberikan  ruang  terbatas  untuk mengevaluasi terapi obat (Blix., 2007). Teknologi informasi  dalam  proses  manajemen  pengobatan telah disarankan untuk meningkatkan pengobatan  yang  sesuai  dan  aman  (Black  et  al., 2011;  McKibbon  et  al.,  2011).  Penggunaan teknologi  informasi  berbasis  komputerisasi terbukti secara efisien dapat membantu apoteker dalam  mengidentifikasi  DRPs  potensial  (Roten et al., 2009; Tora et al., 2014; Urbina et al., 2014; Zaal et al., 2013).
Penelitian  yang  dilakukan  Niquille  and Bugnon  (2010),  menunjukkan  frekuensi  DRPs mencapai  69%  dari  85  pasien  dengan  penyakit kardiovaskular. Pada penelitian lain 78% dari 97 pasien dengan penyakit gagal jantung mengalami  DRPs.  Selain  itu,  adanya  DRP  telah dikaitkan  dengan  outcome  klinik  yang  buruk (Gastelurrutia  et  al.,  2011).  Kedua  penelitian tersebut  dilakukan  pada    pasien  rawat  jalan yang  pengobatannya  diperiksa  oleh  apoteker setiap  hari.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Urbina  et  al  (2014)  pada  pasien  rawat  inap  di bangsal kardiologi menunjukkan bahwa pemantauan  pasien  melalui  suatu  sistem komputerisasi  CPOE  (computerized  provider  order entry)  memungkinkan  deteksi  setidaknya  satu DRPs pada sepertiga dari pasien (29,8%).
Pusat  Kajian  dan  Konsultasi:  Industri, Manajemen dan Pelayanan Kefarmasian Universitas Gadjah Mada telah mengembangkan suatu  software  sistem  informasi  klinik  yang disebut  Pharmacy  Support  System  (PSS).  Sistem ini  dapat  mengkaji  peresepan  obat  pada  pasien rawat jalan dan menyediakan peringatan adanya DRPs  potensial.  Kehadiran  sistem  ini  dalam pelayanan  kefarmasian  diharapkan  bukan sebagai  pengganti  peran  apoteker  tetapi membantu  apoteker  mengambil  keputusan klinik terkait pengobatan pasien dan menghindari kejadian DRPs.
Pada  teknologi  medis  atau  intervensi, suatu  uji  diagnostik  harus  dievaluasi  sebelum
diperkenalkan dalam praktek sehari-hari. Keakuratan diagnostik memegang peran penting  dalam  evaluasi  klinis  (Bossuyt  et  al., 2012).  Keakuratan  uji  diagnostik  tergantung pada  nilai sensitivitas dan  spesifisitas  (Omurtag dan Fenton., 2012). Dengan demikian, Penelitian ini  bertujuan  untuk  validitas  software  Pharmacy Support  System  (PSS)  melalui  uji  diagnostik  dan mengetahui  perbedaan  prevalensi  dan  jenis DRPs  yang  teridentifikasi  oleh  apoteker  secara manual dan apoteker dengan bantuan PSS.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian observasional  dengan  rancangan  cross-sectional yang  dilakukan  pada  terapi  pasien  di  Poliklinik Jantung RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Pengambilan data secara retrospektif pada bulan Mei  2015  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  200 pasien. Kriteria inklusi yaitu pasien yang berasal dari  Poliklinik  Jantung  dan  menerima  terapi pada  bulan  Mei  2015.  Sedangkan  kriteria eksklusi  yaitu  data  pasien  tidak  lengkap, misalnya  tidak  tercantum  usia,  jenis  kelamin atau  diagnosa  penyakit.  Penentuan  sampel dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik consecutive  sampling,  yaitu  peneliti  mengambil seluruh  subyek  yang  memenuhi  kriteria  inklusi dan  eksklusi  sebagai  sampel  penelitian  hingga jumlah sampel yang dibutuhkan terpenuhi.
DRP diklasifikasikan menurut Cipolle et al (2004) terdiri dari indikasi tanpa terapi, terapi tanpa  indikasi,  obat  tidak  efektif,  dosis  obat terlalu  rendah,  dosis  obat  terlalu  tinggi  dan reaksi  obat  yang  tidak  diinginkan.  Hasil identifikasi DRPs pada penelitian yang dilakukan  oleh  Octasari  (2016)  digunakan sebagai  data  pembanding  dalam  uji  diagnostik. Analisis  data  menggunakan  analisis  deskriptif crosstabs  (tabel  2x2),  kemudian  dilakukan perhitungan  nilai  diagnostik  PSS  untuk  melihat sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  duga  positif  dan nilai duga negatif menggunakan rumus, sebagai berikut:
Sensitivitas : PB / (PB + NS)*100% Spesifisitas : NB / (PS + NB)*100% Nilai duga positif : PB / (PB + PS)*100% Nilai duga negatif : NB / (NS + NB)*100% Untuk melihat perbedaan profil DRPs (prevalensi  dan  jenis  DRPs)  yang  teridentifikasi
oleh  apoteker  secara  manual  dan  apoteker dengan bantuan PSS dilakukan analisis menggunakan uji statistik goodness of fit. Nilai p < 0,05  dianggap  signifikan  secara  statistik  untuk uji tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Validitas Pharmacy Support System (PSS)
Untuk  menunjukkan  validitas  PSS hingga  dapat  diaplikasikan  dalam  praktik pelayanan kefarmasian, maka dilakukan validasi melalui  uji  diagnostik.  Pada  tahap  validitas, dilakukan pemeriksaan apakah semua peringatan  yang dihasilkan oleh sistem tersebut relevan  secara  klinis  dan  dinilai  berguna (Hoeks.,  2014).  Nilai  sensitivitas,  spesifisitas, nilai  duga  positif  (NDP)  dan  nilai  duga  negatif (NDN)  sangat  penting  untuk  menunjukkan kemampuan PSS  dibandingkan apoteker secara manual dalam menentukan ada tidaknya DRPs. Dengan  analisis  deskriptif  crosstabs,  maka perbandingan  hasil  identifikasi  DRPs  tersebut dapat disajikan dalam bentuk tabel 2 x 2 berikut ini.
Klasifikasi  pasien  yang  teridentifikasi oleh apoteker dengan bantuan PSS dibandingkan  apoteker  secara  manual  pada tabel  I  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  95 pasien pada kategori positif benar (PB) beresiko mengalami  DRPs  potensial  yang  teridentifikasi baik  oleh  apoteker  dengan  PSS  maupun apoteker  secara  manual.  Misalnya,  kondisi pasien  dengan  diagnosis  diabetes  melitus  dan peningkatan  kadar  gula  darah  puasa  dan  gula darah 2 jam  setelah  makan, tetapi pasien  belum mendapatkan  terapi  untuk  menurunkan  kadar gula  darah.  Terdapat  32  pasien  pada  kategori negatif  benar  (NB)  yang  tidak  teridentifikasi adanya  DRPs  potensial  baik  oleh  apoteker dengan PSS maupun apoteker secara manual.
Pada kategori positif semu (PS) sebanyak 68 pasien teridentifikasi oleh apoteker dengan  PSS  memiliki  resiko  mengalami  DRPs potensial,  tetapi  tidak  ditunjukkan  pada  hasil identifikasi  apoteker  secara  manual.  Misalnya, pemberian  fenofibrat  dikontraindikasikan  pada pasien  Chronic  Kidney  Disease  (CKD)  dengan GFR  <  30  mL/min.  Terdapat  5  pasien  pada kategori  negatif  semu  (NS)  yang  teridentifikasi
oleh apoteker secara manual beresiko mengalami DRPs potensial, tetapi tidak teridentifikasi  oleh  apoteker  dengan  PSS. Misalnya, apoteker secara manual menyebutkan bahwa  pada  pasien  CAD  post  PCI  disarankan untuk  mendapatkan  kombinasi  antiplatelet untuk mengurangi resiko komplikasi periprosedural  baik  pada  pasien  diabetes  atau non-diabetes.
Hasil  perhitungan  nilai  diagnostik berdasarkan  tabel  I  menunjukkan  sensitivitas 95%,  spesifisitas  32%,  nilai  duga  positif  58,28% dan  nilai  duga  negatif  86,48%.  Weingart  et  al (2009)  menyebutkan  pada  suatu  sistem  CDS (Clinical  Decision  Suport)  yang  sempurna  akan menjadi  baik  jika  sensitif  100%  dan  spesifik 100%. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa  sistem  peringatan  keamanan  terhadap penggunaan  obat  harus  memiliki  sensitivitas dan  spesifisitas  yang  tinggi,  memberikan informasi  yang  jelas,  tidak  mengganggu  alur kerja, memfasilitasi penanganan terhadap adanya peringatan secara aman dan efisien (Van der  Sijs  et  al.,  2006).  Namun,  tidak  ada  sistem praktis  dapat  mencapai  spesifisitas  100%  dan sensitivitas  100%,  keseimbangan  kedua  nilai perlu  ditentukan  (Coleman  et  al.,  2013).  Sistem saat  ini  cenderung  memiliki  sensitivitas  yang tinggi  tetapi  spesifisitasnya  sering  rendah (Weingart et al., 2009).
Nilai  sensitivitas  95%  menunjukkan bahwa  apoteker  dengan  bantuan  PSS  memiliki kemampuan  untuk  mendeteksi  95%  pasien beresiko  mengalami  DRPs  potensial  yang  juga teridentifikasi  oleh  apoteker  secara  manual. Dengan nilai sensitivitas yang tinggi menunjukkan  bahwa  PSS  dapat  memfasilitasi apoteker  dalam  mengidentifikasi  DRPs  dan mengambil  keputusan  klinis  terkait  pengobatan yang  diterima  pasien.  Penelitian  sebelumnya menyebutkan  >  80%  masalah  terkait  obat  yang teridentifikasi  oleh  ahli  juga  teridentifikasi  oleh sistem.  Meskipun  nilai  positif  palsu  sebesar  < 10%, sistem ini dapat membantu apoteker dalam melakukan  kajian  pengobatan,  memperbaiki klinis  pasien,  kemampuan  manajemen  waktu dan  meningkatkan  kemampuan  apoteker  untuk berkontribusi  pada  penggunaan  obat  yang berkualitas (Bindoff et al., 2007).

## Volume 6 Nomor 1 – Maret 2016
Tabel I. Hasil Identifikasi DRPs oleh Apoteker dengan Bantuan PSS dibandingkan Apoteker secara Manual
Apoteker secara manual Total DRPs Non - DRPs Apoteker + PSS DRP 95 (PB) 68 (PS) 163 Non – DRPs 5 (NS) 32 (NB) 37 TOTAL 100 100 200
Keterangan  :  PB = Positif Benar; PS = Positif Semu; NB = Negatif Benar; NS = Negatif Semu
Tabel II. Nilai Diagnostik dari Tiap Kategori DRPs Kategori DRPs Sensitifitas Spesifisitas NDP NDN Indikasi tanpa terapi 43,39% 95,91% 79,31% 82,45% Terapi tanpa indikasi 90,48% 94,97% 67,86% 98,84% Obat tidak efektif 90,57% 87,76% 72,73% 96,27% Dosis terlalu rendah 100% 84,85% 6,25% 100% Dosis terlau tinggi 100% 96,47% 22,22% 100% Reaksi obat yang tidak diinginkan 100% 38,50% 19,55% 100%
Keterangan: NDP = Nilai Duga Positif; NDN = Nilai Duga Negatif
Tabel III. Profil DRPs Potensial yang Teridentifikasi oleh Apoteker dengan
Bantuan PSS dan Apoteker secara Manual Karakteristik Identifikasi DRPs p* Apoteker + PSS
n=200 (%) Apoteker manual n=200 (%) Prevalensi DRPs 163 (81,5) 100 (50) 0,000 Kategori DRPs Indikasi tanpa terapi 29 (14,5) 53 (26,5) 0,008 Terapi tanpa indikasi 28 (14) 21 (10,5) 0,317 Obat tidak efektif 66 (33) 53 (26,5) 0,233 Dosis obat terlalu rendah 32 (16) 2 (1) 0,000 Dosis obat terlalu tinggi 9 (4) 2 (1) 0,035 Reaksi obat yang tidak diinginkan 133 (66,5) 26 (13) 0,000
Keterangan:  *Goodness of fit dengan nilai p < 0,05 dianggap signifikan secara statistik;
p > 0,05 dianggap tidak signifikan secara statistik
Nilai  spesifisitas  dalam  penelitian  ini menunjukkan  kemampuan  apoteker  dengan bantuan  PSS  untuk  menentukan  32%  pasien tidak  beresiko  mengalami  DRPs  potensial  yang juga teridentifikasi oleh apoteker secara manual.
Menurut  Coleman  et  al  (2013),  semakin  tinggi positif semu (PS) menyebabkan semakin rendah spesifisitas. Penurunan spesifisitas dalam penelitian  ini  disebabkan  karena  identifikasi apoteker secara manual menilai bahwa 68 pasien
(34%)  tidak  tepat  mendapatkan  peringatan adanya  DRPs  potensial.  Mayoritas  jenis  DRPs yang  teridentifikasi  pada  68  pasien  tersebut adalah  interaksi  obat,  dosis  obat  terlalu  rendah, dan  obat  tidak  efektif  terkait  faktor  resiko kontraindikasi obat dan ketidaktepatan pemberian obat. Berdasarkan penelitian Weingart  et  al  (2003)  menyebutkan  dengan positif  semu  sebesar  36,5%  dapat  mengurangi efektivitas  suatu  sistem  karena  menurunnya kredibilitas dan penerimaan sistem tersebut oleh tenaga kesehatan. Spesifisitas dapat ditingkatkan  melalui  integrasi  dan  keterkaitan pengetahuan  dengan  parameter  klinis  pasien maupun  algoritma  terapi  yang  sesuai  (Coleman et al., 2013).
Hasil  uji  diagnostik  lainnya,  yaitu  nilai duga  negatif  (NDN)  menunjukkan  86,48% kemungkinan  pasien  tidak  beresiko  mengalami DRPs  potensial  bila  hasil  identifikasi  apoteker dengan  PSS  negatif.  Nilai  duga  positif  (NDP) merupakan  ukuran  kegunaan  suatu  sistem peringatan  (Saverno  et  al.,  2011).  Ketika  hasil NDP dalam penelitian ini sebesar 58,28%, berarti hanya  95  dari  163  pasien  yang  teridentifikasi oleh  apoteker  dengan  bantuan  PSS  memang benar  beresiko  mengalami  DRPs  sesuai  yang teridentifikasi oleh apoteker secara manual.
Berdasarkan  tabel  II  menunjukkan apoteker dengan bantuan PSS dapat mengidentifikasi  DRPs  secara  optimal  pada kategori terapi tanpa indikasi, obat tidak efektif, dosis  obat  terlalu  rendah,  dosis  obat  terlalu tinggi  dan  interaksi  obat  dengan  kisaran sensitivitas  90,48–100%.  Namun,  sistem  ini kurang  optimal  pada  kategori  DRPs  indikasi tanpa  terapi  (sensitivitas  43,39%).  Berdasarkan suatu  meta-analisis  studi  eksperimental  yang membandingkan  kinerja  manusia  dibantu  oleh otomatisasi diagnostik,  ketika sensitivitas <70%, monitoring  diagnostik  menunjukkan  kinerja lebih buruk dibandingkan kinerja manusia tanpa menggunakan otomatisasi (Wickens and Dixon., 2007).  Nilai  sensitivitas  yang  rendah  pada kategori  ini  disebabkan  kurangnya  peringatan berupa  informasi  pada  database  mengenai algoritma  pengobatan  yang  sesuai  untuk penyakit kardiovaskular. Menurut Coleman et al (2013)  dan  Van  der  Sijs  et  al  (2006),  jika  ingin memperoleh  sensitivitas  yang  tinggi,  maka
jumlah  peringatan  perlu  ditingkatkan,  salah satunya  dengan  melengkapi  data  penggunaan obat pada database. Walaupun dalam penelitian ini  terdapat  nilai  spesifisitas  dan  NDP  yang rendah,  tetapi  PSS  mampu memberikan informasi yang dibutuhkan oleh apoteker untuk melakukan  pengkajian  terhadap  resep  pasien rawat  jalan  dengan  penyakit  kardiovaskular yang beresiko mengalami DRPs potensial.

## Profil Drug Related Problems (DRPs)
Profil
DRPs
potensial yang
teridentifikasi  oleh  apoteker  secara  manual  dan apoteker dengan bantuan PSS meliputi: prevalensi  dan  jenis  DRPs.  Berdasarkan  analisis statistik  goodness  of  fit,  terdapat  perbedaan signifikan pada prevalensi DRPs yang teridentifikasi  oleh  apoteker  dengan  PSS  dan apoteker  secara  manual  (p  <  0,05).  Dari  200 subyek penelitian, pasien yang beresiko mengalami  DRPs  paling  banyak  teridentifikasi oleh  apoteker  dengan  bantuan  PSS  (81,5%) dibandingkan  apoteker  secara  manual  (50%) (tabel  III).  Penelitian  sebelumnya  yang  serupa menunjukkan bahwa analisis DRPs menggunakan  sistem  komputerisasi  secara efisien  lebih  banyak  mengidentifikasi  pasien yang  beresiko  mengalami  DRPs  dibandingkan pengkajian  secara  manual  pada  rekam  medis pasien (Isaksen et al., 1999).
Terdapat  perbedaan  signifikan  pada kategori indikasi tanpa terapi, dosis obat terlalu rendah, dosis obat terlalu tinggi dan reaksi obat yang  tidak  diinginkan  yang  teridentifikasi  oleh apoteker  dengan  PSS  dan  apoteker  secara manual (p < 0,05). Apoteker dengan bantuan PSS menemukan  lebih  banyak  pasien  beresiko mengalami  DRPs  dibandingkan  apoteker  secara manual  pada  kategori  reaksi  obat  yang  tidak diinginkan  –  interaksi  obat  (133  versus  26 pasien),  dosis  obat  terlalu  rendah  (32  versus  2 pasien)  dan  dosis  obat  terlalu  tinggi  (9  versus  2 pasien).  Apoteker  secara  manual  menemukan lebih  banyak  pasien  beresiko  mengalami  DRPs pada kategori indikasi tanpa terapi (53 versus 29 pasien) (tabel III). Zaal et al (2013) menyebutkan bahwa  CDSS  (clinical  decision  support  system) yang  mencakup  prinsip  dasar  pendukung keputusan  apoteker  klinik  relatif  mengeluarkan lebih  banyak  peringatan  pada  masalah  terkait
keamanan  (misalnya,  dosis  terlalu  tinggi), efektivitas  (misalnya,  dosis  terlalu  rendah)  dan interaksi  obat  dibandingkan  apoteker  klinik tanpa CDSS.
Identifikasi DRPs oleh apoteker dengan bantuan PSS dibandingkan apoteker secara manual pada 2  kategori  DRPs  lainnya,  yaitu  terapi  tanpa indikasi  (28  versus  21  pasien)  dan  obat  tidak efektif (66 versus 53 pasien) menunjukkan tidak terdapat perbedaan signifikan (p > 0,05). Dengan kata lain, hasil identifikasi pasien yang beresiko mengalami DRPs oleh apoteker dengan PSS dan apoteker  secara  manual  pada  kedua  kategori tersebut  secara  statistik  tidak  terlihat  berbeda (tabel III).

## KESIMPULAN
PSS memiliki nilai sensitivitas yang baik (95%)  tetapi  nilai  spesifisitasnya  rendah  (32%). Kategori  DRPs  interaksi  obat,  obat  tidak  efektif, dosis  obat  terlalu  rendah,  dosis  obat  terlalu tinggi  dan  interaksi  obat  dapat  diidentifikasi secara  optimal  oleh  apoteker  dengan  PSS (kisaran sensitivitas 90,48–100%). Namun, sistem ini kurang optimal pada kategori DRPs indikasi tanpa  terapi  (sensitivitas  43,39%).  Terdapat perbedaan  signifikan  pada  prevalensi  dan  jenis DRPs  kategori  indikasi  tanpa  terapi,  dosis  obat terlalu  rendah,  dosis  obat  terlalu  tinggi  dan reaksi  obat  yang  tidak  diinginkan  yang teridentifikasi  oleh  apoteker  dengan  bantuan PSS  dan  apoteker  secara  manual  (p  <  0,05).

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham,  R.R.,  and  Devi,  A.M.,  2012,  Drug
Related Problems and Reactive Pharmacist  Interventions  for  Inpatients Receiving Cardiovascular Drugs, International  Journal  of  Basic  Medical Sciences and Pharmacy (IJBMSP), 3: 1154– 1166. Al-Hajje, A.H., Atoui, F., Awada, S., Rachidi, S., Zein, S., Salameh, P., 2012, Drug-Related Problems Identified by Clinical
Pharmacist’s  Students  and  Pharmacist’s Interventions,  Annales  Pharmaceutiques

## Françaises, 70: 169–176.
Bedouch,  P.,  Allenet,  B.,  Grass,  A.,  Labarere,  J., Brudieu,  E.,  Bosson,  J.L.,  et  al.,  2009, Drug-Related  Problems  in  Medical Wards  with  a  Computerized  Physician Order  Entry  System,  Journal  of  Clinical

## Pharmacy and Therapeutics, 34: 187–195.
Bindoff,  I.K.,  Tenni,  P.C.,  Peterson,  G.M.,  Kang,
B.H., Jackson, S.L., 2007, Development of an  Intelligent  Decision  Support  System for Medication Review, Journal of Clinical

## Pharmacy and Therapeutics, 32: 81–88.
Black,  A.D.,  Car,  J.,  Pagliari,  C.,  Anandan,  C., Cresswell, K., Bokun, T., et al., 2011, The Impact  of  eHealth  on  the  Quality  and Safety  of  Health  Care:  A  Systematic Overview, PLoS Medicine, 8: 1–16.
Blix,  H.S.,  2007,  Drug  Related  Problems  in Hospitalised  Patients:  A  prospective bedside  study  of  an  issue  needing particular attention, Dissertations,
Faculty of Medicine, University of Oslo. Bossuyt,  P.M.M.,  Reitsma,  J.B.,  Linnet,  K.,  and
Moons, K.G.M., 2012, Beyond Diagnostic Accuracy:  The  Clinical  Utility  of Diagnostic  Tests,  Clinical  Chemistry,  58: 1636–1643.
Cipolle,  R.J.,  Strand,  L.M.,  and  Morley,  P.C.,
2004,  Pharmaceutical  Care  Practice:  The Clinician’s  Guide ,  2 nd Ed,  McGraw-Hill,
Health Professions Division, New York.
Coleman,  J.J.,  Van  der  Sijs,  H.,  Haefeli,  W.E.,
Slight,  S.P.,  McDowell,  S.E.,  Seidling, H.M.,  et  al.,  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.
Delima,  Mihardja,  L.,  dan  Siswoyo,  H.,  2009, Prevalensi  dan  Faktor  Determinan Penyakit  Jantung  di  Indonesia,  Buletin Penelitian Kesehatan, 37: 142–159.
Gastelurrutia,  P.,  Benrimoj,  S.I.,  Espejo,  J.,
Tuneu, L., Mangues, M.A., Bayes-Genis, A., 2011, Negative Clinical Outcomes
Associated With Drug-Related Problems in  Heart  Failure  (HF)  Outpatients:
Impact of a Pharmacist in a Multidisciplinary  HF  Clinic,  Journal  of

## Cardiac Failure, 17: 217–223.
Hoeks,  A.M.,  2014,  'Alert  methods  as  success factors:  Iinfluencing  effectiveness  of  a clinical  decision  support  system  in clinical practice', Tesis, Eindhoven University  of  Technology,  Eindhoven Belanda.
Isaksen,  S.F.,  Jonassen,  J.,  Malone,  D.C.,  Billups,
S.J.,  Carter,  B.L.,  Sintek,  C.D.,  1999, Estimating Risk Factors for Patients with Potential  Drug-Related  Problems  Using Electronic  Pharmacy  Data,  Annals  of

## Pharmacotherapy, 33: 406–412.
Johnson,  J.A.,  and  Bootman,  J.L.,  1997,  Drug- Related Morbidity and Mortality and the Economic  Impact  of  Pharmaceutical Care,  American  Journal  of  Health-System Pharmacy: AJHP, 54: 554–558.
McKibbon,  K.A.,  Lokker,  C.,  Handler,  S.M.,
Dolovich, L.R., Holbrook, A.M.,
O’Reilly, D., et al., 2012, The Effectiveness of Integrated Health
Information  Technologies  Across  the Phases  of  Medication  Management:  a Systematic  Review  of  Randomized Controlled Trials,  Journal of the American Medical Informatics Association, 19: 22–30. Niquille, A., and Bugnon, O., 2010, Relationship Between  Drug-Related  Problems  and health  outcomes:  a  cross-sectional  study among cardiovascular
patients,
Pharmacy World & Science, 32: 512–519.
Octasari,  P.M.,  2016,  'Faktor  Resiko  Kejadian Drug  Related  Problems  pada  Pasien Rawat  Jalan  Poliklinik  Kardiologi  di RSUP  Dr.  Sardjito',  Tesis,  Fakultas Farmasi,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Omurtag,  A.,  and  Fenton,  A.A.,  2012,  Assessing
Diagnostic Tests: How to Correct for the Combined  Effects  of  Interpretation  and Reference Standard, PLOS ONE, 7: 1–8.
Roten,  I.,  Marty,  S.,  and  Beney,  J.,  2009, Electronic Screening of Medical Records to  Detect  Inpatients  at  Risk  of  Drug- Related  Problems,  Pharmacy  World  &
Science, 32: 103–107.
Saverno,  K.R.,  Hines,  L.E.,  Warholak,  T.L.,
Grizzle,  A.J.,  Babits,  L.,  Clark,  C.,  et  al., 2011,  Ability  of  Pharmacy  Clinical Decision-Support  Software  to  Alert Users about Clinically Important Drug— Drug Interactions, Journal of the American Medical Informatics Association, 18: 32–37. Spinewine,  A.,  Dhillon,  S.,  Mallet,  L.,  Tulkens, P.M.,  Wilmotte,  L.,  Swine,  C.,  2006, Implementation  of  Ward-Based  Clinical Pharmacy Services in Belgium--
Description  of  the  Impact  on  a  Geriatric Unit,  The  Annals  of  Pharmacotherapy,  40: 720–728.
Tora,  H.,  Bo,  H.,  Bodil,  L.,  Göran,  P.,  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.
Urbina,  O.,  Ferrández,  O.,  Luque,  S.,  Grau,  S.,
Mojal, S., Pellicer, R., et al., 2014, Patient Risk  Factors  for  Developing  a  Drug- Related  Problem  in  a  Cardiology  Ward,
Therapeutics and Clinical Risk
Management, 11: 9–15.
Van  der  Sijs,  H.,  Aarts,  J.,  Vulto,  A.,  Berg,  M.,
2006,  Overriding  of  Drug  Safety  Alerts in Computerized Physician Order Entry,

## Journal of the American Medical Informatics
Association, 13: 138–147.
Vijayalakshmi,  S.,  2015,  Clinical  Pharmacist’s Interventions on Drug Related Problems in a Tertiary  Care  Hospital,  International Journal  of  Pharmacy  and  Pharmaceutical

## Sciences, 7: 401–404.
Weingart,  S.N.,  Toth,  M.,  Sands,  D.Z.,  Aronson, M.D.,  Davis,  R.B.,  Phillips,  R.S.,  2003, Physicians’ Decisions to Override
Computerized  Drug  Alerts  in  Primary Care,  Archives  of  Internal  Medicine,  163: 2625–2631.
Wickens,  C.D.,  and  Dixon,  S.R.,  2007,  The
Benefits of Imperfect Diagnostic Automation: a Synthesis of the
Literature,  Theor Issues Ergon, 8 (3): 201– 212. Zaal,  R.J.,  Jansen,  M.M.P.M.,  Essenberg,  M.D.,
Tijssen,  C.C.,  Roukema,  J.A.,  Bemt,
P.M.L.A. van den, 2013, Identification of
Drug-Related  Problems  by  a  Clinical Pharmacist in Addition to Computerized Alerts,  International  Journal  of  Clinical Pharmacy, 35: 753–762.