MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487

## EVALUASI PERSENTASI KESESUAIAN DENGAN PEDOMAN 3 PENGGUNAAN ANTIBIOTIK DAN ANTIVIRUS PADA PASIEN COVID-19 NON VENTILATOR DI RSUD BANGIL
Vincentina Yenny Triamyanti 1 , Rika Yulia 2* , Fauna Herawati 2 , Abdul Kadir Jaelani 3
1) Program Studi Magister Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Surabaya
2) Departemen Farmasi Klinis dan Komunitas, Fakultas Farmasi, Universitas Surabaya
3) Instalasi Farmasi, Rumah Sakit Umum Bangil, Pasuruan
e-mail: 1) vinc.yenny@gmail.com
2) rika_y@staff.ubaya.ac.id
3) fauna@staff.ubaya.ac.id
4) abusuquf@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19)  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh Severe Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2 .  Penelitian  mengenai  Covid-19  penting  dilakukan karena  belum  adanya evidence  base mengenai  penggunaan  obat-obatan  untuk  Covid-19, adanya drug  repurposing serta  efektivitas  obat  yang  belum  terbukti  dan  masih  kontroversi. Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  profil  pasien  Covid-19  non-ventilator  berdasarkan derajat  penyakit  saat  MRS  dan outcome terapi  saat  keluar  rumah  sakit,  kesesuaian penggunaan  obat  dengan  Pedoman  Tatalaksana  Covid-19  Edisi  3,  kuantitas  penggunaan antibiotik  dengan  metode  DDD/100 patient-days,  risk  ratio dan  perbedaan outcome terapi untuk  penggunaan  antibiotik  dan  antivirus  pada  pasien  Covid-19  di  RSUD  Bangil  Jawa Timur.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observasional  yang  dianalisis  secara  deskriptif dengan  pengambilan  data  secara  retrospektif.  Sampel  penelitian  ini  adalah  pasien  yang terkonfirmasi  Covid-19  yang  menggunakan  terapi  obat  di  RSUD  Bangil  serta  memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi dengan total 100 data pasien. Hasil menunjukkan bahwa kondisi pasien  pada  saat  keluar  rumah  sakit  dengan  derajat  sedang  menggunakan  antivirus  dan antibiotik  lebih  banyak  yang  sembuh  dan  pulang  perbaikan  dengan  persentase  masing- masing  sebesar  84,10%  dan  88,64%.  Terapi  obat  yang  paling  banyak  dikonsumsi  adalah golongan antibiotik dan analgesik. kesesuaian penggunaan antibiotik berdasarkan Pedoman Tatalaksana  Covid-19  Edisi  3  sebesar  88,36%  dan  kesesuaian  penggunaan  antivirus sebesar 96,42%.  Berdasarkan  nilai  DDD/100  patient-days  golongan  antibiotik  yang  banyak digunakan adalah Azitromicin. Nilai RR pada penggunaan antibiotik dan antivirus memiliki hasil  bervariasi,  yaitu  diatas  1  dan  dibawah  1.  Hasil  uji  beda  menunjukkan  bahwa penggunaan  antibiotik  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  kesembuhan  pasien,  dan  untuk penggunaan antivirus mempengaruhi tingkat kesembuhan pasien.
Kata kunci: Antibiotik, Antivirus, Covid-19, Non-Ventilator, DDD

## ABSTRACT
Coronavirus  Disease  2019  (Covid-19)  is  an  infectious  disease  caused  by  Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Coronavirus-2.  Research  on  Covid-19  is  important  because  there  is  no  evidence  base regarding the use of drugs for Covid-19, there is drug repurposing, and the effectiveness of drugs has not  been  proven.  The  amied  of  this  study  was  to  determine  the  profile  of  non-ventilator  Covid-19 patients  based  on  the  degree  of  disease  during  MRS  and  therapeutic  outcomes  when  leaving  the hospital,  suitability  of  drug  use  with  the  Covid-19  Management  Guidelines  Edition  3,  quantity  of antibiotic  use  with  the  DDD/100  patient-days  method,  risk  ratio  and  differences  in  therapeutic
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487
outcomes for the use of antibiotics and antivirals in Covid-19 patients at Bangil Hospital, East Java. This  study  is  an  observational  study  which  was  analyzed  descriptively  with  retrospective  data collection. The sample of this study was confirmed Covid-19 patients who used drug therapy at the Bangil  Hospital  and met  the  inclusion and  exclusion  criteria  with a  total  of  100  patient data.  The results showed that the patient's condition at the time of discharge from the hospital with a moderate degree  of  using  antivirals  and  antibiotics  was  more  likely  to  recover  and  return  home  with  a percentage of 84.10% and 88.64%, respectively. Then the most widely consumed drug therapy is the antibiotic.  The  suitability  of  the  use  of  antibiotics  based  on  the  Covid-19  Management  Guidelines Edition 3 was 88.36% and the suitability of the use of antivirals was 96.42%. Based on the DDD/100 patient-days value, the antibiotic group that is widely used is Azitromicin. The RR values for the use of antibiotics and antivirals have varied results, namely above 1 and below 1. The results of different tests  show  that  the  use  of  antibiotics  does  not  affect  the  patient's  recovery  rate,  and  the  use  of antivirals affects the patient's recovery rate.
Keywords: Antibiotic, Antiviral, Covid-19, Non-Ventilated, DDD

## PENDAHULUAN
Coronavirus (Covid-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus SARS- CoV-2. Kebanyakan orang yang terinfeksi virus ini mengalami penyakit pernapasan ringan hingga sedang dan sembuh tanpa memerlukan perawatan khusus (Coccia, 2021). Pandemi Covid-19 menyebabkan lebih dari 472 juta kasus dengan 6,09 juta kematian di seluruh dunia pada 24 Maret 2022 (WHO, 2022). Penularan  Covid-19 secara terus menerus dari  sindrom pernapasan akut coronavirus 2 (SARSCoV-2) di seluruh dunia, mutasi virus menyebabkan gelombang Covid-19 (Fontanet et al ., 2021). Salah satu mutasi ini adalah ditetapkan sebagai varian Beta. Dilaporkan lebih menular dengan kekhawatiran bahwa strain ini akan resisten terhadap vaksin yang dikembangkan berdasarkan galur SARS-CoV-2 (Mascola et al ., 2021).
Berdasarkan  kondisi  dan  beratnya  kasus  Covid-19  dibedakan  menjadi  beberapa kategori, yaitu tanpa gejala, ringan, sedang, berat dan kritis. Kategori pertama, tanpa gejala merupakan kondisi paling ringan, kondisi ini menunjukkan pasien tidak mengalami gejala apapun terkait penyakitnya. Kategori kedua, yaitu ringan dengan keadaan pasien terdapat gejala  tanpa  ada  bukti  pneumonia  virus  atau  tanpa  hipoksia.  Gejala  yang  muncul  seperti demam,  batuk, fatigue ,  anoreksia,  napas  pendek,  mialgia.  Gejala  tidak  spesifik  lainnya seperti  sakit  tenggorokan,  kongesti  hidung,  sakit  kepala,  diare,  mual  dan  muntah,  hilang pembau  (anosmia)  atau  hilang  perasa  (ageusia)  yang  muncul  sebelum  gejala  pernapasan. Pasien usia tua dan immunocompromised gejala atipikal seperti fatigue , penurunan kesadaran, mobilitas  menurun,  diare,  hilang  nafsu  makan,  delirium,  dan  tidak  ada  demam.  Ketiga,
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487
sedang  atau  moderat  pada  pasien  remaja  atau  dewasa.  Pasien  dengan  tanda  klinis pneumonia  (demam,  batuk,  sesak,  napas  cepat)  tetapi  tidak  ada  tanda  pneumonia  berat termasuk  SpO 2 >  93%.  Keempat,  berat  atau  pneumonia  berat  pada  pasien  remaja  atau dewasa,  pasien  dengan  tanda  klinis  pneumonia  (demam,  batuk,  sesak,  napas  cepat) ditambah satu dari frekuensi napas >30x/menit, distres pernapasan berat atau SpO 2 <93% pada  udara  ruangan  (PDPI  dkk,  2020).  Berdasarkan  beberapa  penelitian  mengenai  data demografi pasien Covid-19 pada beberapa rumah sakit di Jawa Timur yang salah satunya menjelaskan tentang derajat keparahan, pasien non ventilator (derajat ringan, sedang, berat) mempunyai jumlah paling banyak atau mempunyai persentase paling besar dibandingkan dengan pasien dengan ventilator (kritis). Menurut penelitian Dianita (2021) di RSUD bangil sebanyak 81% pasien Covid-19 merupakan pasien dengan derajat ringan, sedang, dan berat (non ventilator).
Pedoman  terapi  Covid-19  menurut  WHO  yang  berlaku  di  Indonesia  saat  ini merekomendasikan supportive therapy untuk penanganan Covid-19, antara lain: terapi untuk gejala  yang  terjadi,  pemberian  oksigen,  penggunaan  antibiotik,  terapi  cairan,  penggunaan vasopresor,  dan  tindakan  medis (termasuk  pemasangan  ventilator) untuk  menyelamatkan nyawa  pasien.  Terapi  pengobatan  Covid-19  yang  mendesak  terkait  terapi  yang  disetujui, aman  serta  efektif  selama  pandemi  sangatlah  penting  sehingga  penggunaan  obat  yang sudah  ada  untuk  indikasi  lain  sebagai  terapi  Covid-19 ( drug  repurposing atau  penggunaan obat kembali) dilakukan karena dianggap sebagai  pendekatan yang efisien dan ekonomis, keamanan  obat  sudah  terbukti  pada  manusia  sehingga  diproses  ulang  untuk  pengobatan penyakit  baru. Drug  repurposing atau  penggunaan  obat  kembali  merupakan  proses  untuk mengidentifikasi indikasi baru dari obat yang telah ada atau telah digunakan (Singh et al ., 2020). WHO merekomendasikan perawatan suportif tetap dimaksimalkan untuk menunjang terapi utama dalam pengobatan Covid-19 (WHO, 2020). Beberapa terapi diuji klinis sebagai terapi  pengobatan  Covid-19  antara  lain  antivirus  seperti:  1)  antivirus,  yaitu  oseltamivir, kombinasi  lopinavir  dan  ritonavir,  remdesivir,  favipiravir,  2)  kortikosteroid  salah  satunya dexametasone,  3)  penghambat  interleukin  (IL)-6  yaitu  tocilizumab,  4)  antimalaria  yaitu hidroklorokuin dan klorokuin, 5) ivermectin dan 6) antibiotik spektrum luas (Khadka et al ., 2020).  Berdasarkan  rekomendasi  dari  WHO  maka  perlu  dilakukan  evaluasi  terhadap penggunaan antibiotik dan antivirus pada pasien Covid-19 non ventilator di RSUD Bangil.
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  dengan  desain  observasional  yang  dianalisis secara  deskriptif.  Sumber  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  rekam  medis dari  Instalasi  Farmasi  dengan  arah  pengambilan  data  secara  retrospektif.  Populasi  pada penelitian  ini  adalah  pasien  yang  terkonfirmasi  Covid-19.  Pasien  tersebut  adalah  pasien yang  menjalani  rawat  inap  kategori  sedang  atau  berat  di  RSUD  Bangil.  Besar  sampel diambil  dengan  menggunakan  metode  total  sampling  yaitu  sampel  diambil  dari  populasi terjangkau  seluruh  pasien  terkonfirmasi  Covid-19  di  ruang  isolasi  tanpa  menggunakan ventilator  (derajat  sedang  atau  berat)  sejumlah  100  orang.  Jumlah  pasien  tersebut diklasifikasikan  berdasarkan  derajat  keparahan  dihitung  menurut  usia,  jenis  kelamin  dan lama rawat inap untuk setiap derajat keparahan. Sampel pada penelitian ini adalah pasien yang  terkonfirmasi  Covid-19  yang  menggunakan  terapi  obat  di  RSUD  Bangil  Jawa  Timur yang  memenuhi  kriteria  inklusi  dan  eksklusi.  Kriteria  Inklusi  meliputi,  pasien  Covid-19 dengan kategori derajat sedang dan berat; pasien rawat inap Covid-19 usia diatas 18 tahun; pasien  memiliki  data  rekam  medis  yang  lengkap;  pasien  rawat  inap  dewasa  Covid-19 dengan  atau  tanpa  komorbid  dan  atau  penyakit  komplikasi.  Sedangkan  kriteria  ekskusi meliputi, pasien Covid-19 yang pindah atas kemauan sendiri atau dirujuk ke RS lain; pasien rawat  inap  yang  terkonfirmasi  positif  Covid-19  yang  meninggal  sebelum  mendapatkan terapi  obat;  pasien  Covid-19  dengan  kondisi  tertentu,  misal  wanita  hamil,  alergi  dengan obat  yang  diberikan.  Metode  analisis  kuantitatif  pada  kesesuaian  penggunaan  obat merupakan  perhitungan  dosis  obat  yang  diberikan  pasien  dengan  menggunakan  metode Defined Daily Dose (DDD). Analisis tentang kesesuaian dan ketepatan penggunaan dosis obat dalam  satuan  persentase,  kemudian  dibandingkan  dengan  Buku  Pedoman  Tatalaksana Covid-19  Edisi  3  Tahun  2020.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  menggunakan  IBM  SPSS  25.
Penelitian ini telah mendapatkan Sertifikat Laik Etik dari Komite Etik RSUD Bangil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyakit  virus  corona  mulai  diidentifikasi  sejak  tahun  2019  (Covid-19)  yang dikaitkan dengan penyakit penyebab kematian cukup besar. Telah dilaporkan bahwa usia yang paling terdampak tinggi Covid-19 adalah pasien lanjut usia dengan resiko 6 kali lipat lebih  tinggi.  Adanya  keadaan  tersebut  maka  butuh  dilakukan  analisis  obat  bagi  pasien Covid-19 non ventilator. Berdasarkan beratnya kasus, Covid-19 dibedakan menjadi 5
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487
tingkatan,  yaitu  tanpa  gejala,  ringan,  sedang,  berat  dan  kritis.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  penanganan  atau  terapi  yang  diberikan  harus  berbeda  agar  tidak  memperburuk kondisi pasien (PDPI dkk., 2020).
Sampel yang diklasifikasikan berdasarkan derajat keparahan dihitung menurut usia, jenis  kelamin  dan  lama  rawat  inap  untuk  setiap  derajat  keparahan.  Data  dari  sampel menunjukkan bahwa jumlah pasien Covid-19 dengan derajat sedang tertinggi yang berada pada usia 36-45 (dewasa akhir) dan 46-55 (lansia awal) dengan persentase 22% dan derajat keparahan berat terbanyak berada pada rentang usia 56-65 (lansia akhir) dengan persentase sampel  17%.  Berdasarkan  jenis  kelamin,  pasien  Covid-19  lebih  banyak  laki-laki  dengan jumlah  56  orang.  Berdasarkan  lama  rawat  inap,  derajat  keparahan  berat  lebih  lama dibandingkan dengan derajat keparahan sedang, hal ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  data  demografi  sampel  maka  dibagi  sesuai  dengan  usia  dan  jenis kelamin.  Hasil  persentase  terbanyak  didapatkan pada  usia  36-45  tahun  (golongan  dewasa akhir).  Golongan usia  tersebut termasuk  yang  terbanyak  karena  sering melakukan kontak erat. Sedangkan jika berdasarkan jenis kelamin yang paling banyak terkena yaitu laki-laki.
Hal  tersebut  dikarenakan  keadaan  hormonal  dan  imun,  serta  enzim  reseptor  virus  lebih banyak ditemukan pada laki-laki. Enzim yang dimaksudkan adalah Angiotensin-Converting Enzyme 2  (ACE  2)  (Esmaeil et  al .,  2022). Angiotensin - Converting  Enzyme 2  (ACE2)  adalah enzim yang menempel pada permukaan luar (membran) sel-sel di beberapa organ, seperti paru-paru,  arteri,  jantung,  ginjal,  dan  usus.  ACE2  bekerja  mengkatalisis  perubahan angiotensin  II  (suatu  vasokonstriktor  peptida)  menjadi  angiotensin  1-7  (suatu  vasodilator) (Elezagic et al ., 2021).
Berdasarkan  data  demografi  terdapat  100  sampel.  Apabila  dilihat  dari  kategori beratnya  kasus  Covid-19,  pasien  kategori  sedang  sebanyak  45  sampel  (45%)  dan  pasien Covid-19  kategori  berat  sebanyak  55  sampel  (55%).  Berdasarkan  total  lama  rawat  inap pasien  kategori  sedang  selama  456  hari  sedangkan  pasien  kategori  berat  selama  797  hari.
Pernyataan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Faktor  yang  dapat  mempengaruhi  lama perawatan pasien adalah penyakit penyerta (komorbid) yang dimiliki pasien. Pasien dengan penyakit penyerta dapat menimbulkan komplikasi yang dapat memperpanjang perawatan di rumah sakit (Hiroyuki et al ., 2021).
Hasil  dari  seluruh  sampel  penelitian  kategori  pasien  sedang  sebanyak  24  sampel (24%)  laki-laki  lebih  banyak  terinfeksi  Covid-19  dibandingkan  perempuan  sebanyak  20
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487
sampel (20%). Hasil dari sampel penelitian kategori pasien berat berdasarkan jenis kelamin terlihat bahwa pasien jenis kelamin laki – laki 32 sampel (32%) lebih banyak terinfeksi Covid- 19 dibandingkan perempuan hanya 24 sampel (24%). Hal tersebut sesuai dengan penelitian yang  berjudul  Pandemi  Covid-19  dalam  Perspektif  Demografi  menyatakan  bahwa  pasien Covid-19  lebih  banyak  berjenis  kelamin  laki-laki  51,5%  daripada  perempuan  48,5%. Penelitian lainnya juga menemukan  bahwa terdapat perilaku berbeda antara laki – laki dan perempuan  dalam  menjaga  kesehatannya  (Goncalves et  al .,  2020).  Data  sampel  derajat keparahan  berpengaruh  terhadap  kondisi  pasien  yang  keluar  dari  rumah  sakit.  Data paparan itu dapat dilihat pada Tabel 2. Data menunjukkan pasien pada derajat keparahan sedang  memiliki  kondisi  yang  baik  tanpa  ada  pasien  yang  meninggal,  sedangkan  pada derajat  keparahan  berat  terdapat  19  pasien  yang  meninggal.  Penggunaan  antibiotik  dan antivirus terbanyak yaitu pada pasien dengan gejala sedang.
Profil  sampel  penelitian  berdasarkan  kondisi  keluar  rumah  sakit  dipengaruhi  oleh derajat  keparahan.  Berdasarkan  data  penelitian  terdapat  dua  keadaan  pasien,  yaitu  gejala sedang dan gejala berat. Pasien dengan gejala sedang pulang dalam keadaaan sembuh lebih banyak  daripada  pasien  yang  pulang  dalam  perbaikan.  Pasien  Covid-19  dengan  gejala sedang tidak ada yang meninggal.  Pasien Covid-19 gejala berat lebih banyak yang pulang dalam keadaaan sembuh daripada keadaan perbaikan. Keadaan perbaikan yang dimaksud adalah pasien masih diberikan obat-obatan untuk menunjang penyembuhannya (Kim et al ., 2020). Pasien dengan gejala berat terdapat yang meninggal.  Dengan demikian maka dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  pasien  dengan outcome sembuh  lebih  banyak  dibandingkan jumlah kematian.
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487

## Tabel 1. Profil Derajat Keparahan
Penelitian  ini  sesusai  dengan  penelitian  di  Korea  bahwa  total  seluruh  sampel penelitian sebanyak 5621, pasien yang sembuh sebesar 5387 lebih banyak sedangkan pasien yang  meninggal  sebesar  234  lebih  sedikit.  Faktor  risiko  yang  menyebabkan  kematian diantaranya  adalah  masuk  ICU  sebab  pasien  di  ICU  memiliki  kejadian  gagal  nafas  yang lebih tinggi. Selain itu keadaan parah atau tidaknya pasien dipengaruhi oleh usia, yaitu usia diatas 60 tahun serta sesak nafas dapat dihubungkan dengan kematian (Luis et al ., 2022).
Tabel 2. Profil Derajat Keparahan dan Kondisi Keluar Rumah Sakit
Derajat Keparahan Kondisi Keluar Rumah Sakit Sembuh Pulang Perbaikan Meninggal Total Pasien Derajat Sedang                  N= 25             N= 19                 N= 0                    44 (N=44) (44%)                            (56,82%)        (43,18%)               (0%)                 (100%) Dengan antibiotik 22 50,00% 17 38,64% 0 0% 44 100% Tanpa antibiotik 3 6,81% 2 4,55% 0 0% Antibiotik sesuai 15 10 0 39
Pasien Covid-19 Sedang Keterangan                                                Jumlah       Persentase Usia (tahun) 17 – 25 7 7% 26 – 35 7 7% 36 – 45 12 12% 46 – 55 10 10% 56 – 65 7 7% 65 – atas 1 1% Jenis Kelamin Lama rawat inap Laki-laki Perempuan 456 hari 24 20 Pasien Covid-19 Berat Usia 17 – 25 3 3% 26 – 35 5 5% 36 – 45 14 14% 46 – 55 13 13% 56 – 65 17 17% 65 – atas 4 4% Jenis Kelamin Lama rawat inap Laki-laki Perempuan 797 hari 32 24
MEDFARM: Jurnal Farmasi dan Kesehatan, Vol. 11, No. 2, 2022, Hal, 127-141 e-ISSN : 2715-9957 p-ISSN: 2354-8487
Antibiotik tidak sesuai 38,47% 8 20,51% 25,64% 6 15,38% 0% 0 0% 100% Dengan Antivirus Tanpa antivirus 24 54,55% 1 2,26% 13 29,55% 6 13,64% 0 0% 0 0% 44 100% Antivirus sesuai 16 43,24% 12 32,44% 0 0% 37 100% Antivirus tidak sesuai 8 21,62% 1 2,70% 0 0% Pasien Derajat Berat (N=56) (56%) Dengan antibiotik N= 30 (53,57%) 27 48,21% N= 7 (12,50%) 6 10,71% N= 19 (33,93%) 18 32,14% 56 (100%) 56 100% Tanpa antibiotik 3 4,36% 1 1,79% 1 1,79% Antibiotik sesuai Antibiotik tidak sesuai 20 38,46% 6 11,54% 4 7,69% 3 5,77% 14 29,92% 5 9,62% 56 100% Dengan Antivirus Tanpa antivirus 26 46,43% 4 7,14% 6 10,71% 1 1,79% 17 30,36% 2 3,57% 52 100% Antivirus sesuai Antivirus tidak sesuai 22 44,00% 4 8,00% 7 14,00% 0 0% 16 32,00% 1 2,00% 100%
Berdasarkan data penelitian terdapat 7 macam antibiotik rute parenteral dan  1 macam antibiotik rute oral.  1 antibiotik dengan rute oral tersebut adalah Azitromisin.  Nilai  DDD/100  hari  rawat  inap  terbesar  untuk  antibiotik  rute parenteral menunjukkan jenis Moxifloxacin sedangkan nilai terendah didapatkan oleh  antibiotik  Cefoperazone.  Perhitungan  DDD/100  dilakukan  pada  setiap masing-masing jenis antibiotik. Tabel 3 menunjukkan nilai DDD/100 pada setiap jenis  antibiotik  berdasarkan  dari  data  LOS  dan  jumlah  total  penggunaan antibiotik pada masing-masingnya (Huipeng, 2020).
Data antibiotik yang memiliki persentase rendah dikarenakan pergantian macam antibiotik sehingga terjadi pemutusan durasi obat. Persentase antibiotik yang rendah ini juga didasari oleh adanya alergi dari pasien sehingga memutus penggunaan  obat  yang  pertama  kali  diberikan  untuk  terapi.  DDD  per  100  hari rawat inap menunjukkan rata-rata dosis terapi obat per hari yang diindikasikan pada keriteria umur dewasa (Rodrigo et al ., 2020). Nilai DDD per 100 hari rawat inap  yang  tinggi  menunjukkan  penggunaan  antibiotic  yang  kurang  baik  atau peresepan yang irasional (Weirsinga et al ., 2020).
Tabel 3. Profil DDD Per 100 Hari Rawat Inap
Kode ATC Nama Antibiotik DDD dalam WHO Jumlah gram DDD/100 hari rawat inap J01FA10 Azitromisin 0,3 99,5 26,26 J01MA14 Moxifloxacin 0,4 98,8 19,56 J01DD04 J01DD12 Ceftriaxone Cefoperazone 2 248 8 9,82 0,16 J01MA12 Levoflokasin 0,5 159,75 25,30 J01DD02 Ceftacidime 4 138 2,73 J01DH02 Meropenem 3 510 13,46 J01DC02 Cefuroxime 3 6 0,16 Total 1268,05 97,44
Antibiotik  merupakan  salah  satu  golongan  obat  yang  digunakan  dalam  terapi pengobatan  pasien  Covid-19.  Penggunaan  antibiotik  ini  digunakan  sebagai  terapi profilaksis  dalam  jangka  waktu  yang  tidak  lama  agar  tidak  menimbulkan  resistensi. Kesesuaian penggunaan antibiotik dinilai  dari  ketepatan pemilihan antibiotik. Menurut Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3 menjelaskan bahwa penggunaan terapi antibiotik yang  disarankan  adalah  Azitromisin  atau  Levofloksasin  sebagai  alternatif  ketika ditemukan  adanya  infeksi  bakteri  (PDPI  dkk.,  2020).  Penilaian  tidak  tepat  dalam pemilihan  diagnosis  mengacu  pada  diagnosa  awal  pasien  Covid-19  sehingga  jika  tidak terdapat  kesesuaian  seperti  penambahan  jenis  antibiotik  bisa  dimungkinkan  tambahan
4
penggunaan antibiotik tersebut ditujukan untuk penyakit penyerta lainnya, penggunaan antibiotik maksimal harus 5 hari (Gennaro et al ., 2020). Penilaian kesesuaian lainnya yang dapat  dinilai  adalah  dosis  antibiotik  yang  digunakan  rumah  sakit  dibandingkan  dosis yang tercantum pada Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3. Berdasarkan data sampel diketahui  jumlah  pasien  yang  menggunakan  dosis  antibiotik  dengan  tepat  sesuai pedoman  yaitu  77  pasien.  Adapun  rinciannya  adalah  Azitromisin  48,05%  dan Levofloksasin 51,95%.
Penilaian  dosis  antibiotik  dibutuhkan  interval  pemberian  untuk  melihat banyaknya  terapi  yang  diberikan  kepada  pasien  dalam  satu  hari.  Nilai  persentase interval  menunjukkan  penggunaan  antibiotik  yang  tepat  berdasarkan  Pedoman Tatalaksana  Covid-19  Edisi  3  (PDPI  dkk.,  2020).  Berdasarkan  data  sampel  diketahui jumlah pasien yang mendapat lama pemberian antibiotik tepat sesuai pedoman yaitu 77 pasien.  Persentase  terbanyak  dari  obat  yang  dikatakan  tepat  oleh  pedoman  yaitu Levofloksasin.  Adanya  penggunaan  antibiotik  yang  ketat  dapat  memperbaiki  kondisi pasien  sehingga  dapat  meningkatkan  angka  kesembuhan  dan  menurunkan  angka kematian.
Pemilihan  terapi  antivirus  sesuai  pedoman  adalah  Favipiravir  dan  Remdesivir.
Favipiravir  diindikasikan  untuk  terapi  infeksi  virus  influenza  pandemik  baru, penggunaan antivirus ini terbatas untuk pengobatan kasus yang tidak membaik dengan antivirus lainnya. Saat ini obat ini digunakan sebagai obat uji untuk Covid-19 (Lapostolle et  al .,  2020).  Penggunaan  antivirus  sebagai  terapi  digunakan  untuk  menekan perkembangan  virus  bukan  untuk  memusnahkan  seluruh  virus.  Ketepatan  pemilihan antivirus bergantung pada diagnosa pasien dan pilihan antivirus yang diresepkan. Profil pemilihan  antivirus  dibandingkan  dengan  yang  tercantum  berdasarkan  Pedoman Tatalaksana  Covid-19  Edisi  3.  Antivirus  yang  sesuai  menurut  pedoman  adalah Favipiravir atau Remdesivir (PDPI dkk., 2020).
Data  interval  penggunaan  antivirus  mendukung  data  profil  dosis  yang diberikan. Selain Favipiravir terdapat Remdesivir sebagai antivirus alternatif yang dapat digunakan. Lama pemberian antivirus pada pasien yang dirawat di  RSUD Bangil Jawa Timur  memiliki  persentase  tepat  lama  pemberian  yang  lebih  besar  dibandingkan  yang tidak  tepat. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  RSUD Bangil  dalam  penanganan  pasien  telah sesuai dengan Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3 (PDPI dkk., 2020).
Ketepatan  dosis  antibiotik  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Tabel  tersebut  terdapat persentase  terhadap  dosis  antibiotik  yang  digunakan  di  rumah  sakit  dan  dosis  yang tercantum berdasarkan Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3. Persentase terbanyak dari antibiotik  yang  dikatakan  tepat  oleh  pedoman  yaitu  Azitromisin  dan  Levofloksasin. Antibiotik  Meropenem,  Moxifloxacin,  Ceftriaxone,  Cefoperazone,  Ceftacidime  dan Cefuroxime dikatakan tidak tepat Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3.
Tabel 4. Profil Ketepatan Penggunaan Antibiotik
Pemilihan Antibiotik Pemilihan Antibiotik Berdasarkan Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3 Jumlah Pasien Persentase (%) Keterangan Azitromisin Azitromisin dan Levofloksasin 7 7 Tepat Levofloksasin 2 2 Tepat Meropenem Inj 1 g 5 5 Tidak Tepat Moxifloxacin 400 mg 11 11 Tidak Tepat Ceftriaxone Inj 1 g 1 1 Tidak Tepat Cefoperazone 1 1 Tidak Tepat Cefuroxime 2 2 Tidak Tepat Azitromisin + Moxifloxacin 10 10 Tidak Tepat Levofloksasin + Moxifloxacin 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Ceftriaxone 7 7 Tidak Tepat Moxifloxacin + Ceftriaxone 6 6 Tidak Tepat Levofloksasin + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem 2 2 Tidak Tepat Meropenem + Moxifloxacin 1 1 Tidak Tepat Meropenem + Ceftriaxone 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Moxifloxacin + Ceftriaxone 1 1 Tidak Tepat Azitromisin + Moxifloxacin + Ceftriaxone 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin + Moxifloxacin 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem + Ceftazidime 2 2 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem + Moxifloxacin 1 1 Tidak Tepat Azitrotromisin + Levofloksasin + Meropenem + Ceftriaxone 4 4 Tidak Tepat Azitrotromisin + Meropenem + Moxifloxacin + Ceftriaxone 2 2 Tidak Tepat Azitrotromisin + Meropenem + Moxifloxacin 4 4 Tidak Tepat
Azitromisin + Meropenem 2 2 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin + Meropenem + Ceftazidime 2 2 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin + Meropenem + Moxifloxacin 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin Meropenem + Moxifloxacin + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Azitrotromisin + Ceftriaxone 2 2 Tidak Tepat Azitromisin + Levofloksasin + Meropenem 2 2 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem + Moxifloxacin + Ceftriaxone + Cefoperazone 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem + Ceftriaxone + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Meropenem + Moxifloxacin + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin + Meropenem + Moxifloxacin + Ceftazidime 2 2 Tidak Tepat Levofloksasin + Azitromisin + Moxifloxacin + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Meropenem + Moxifloxacin + Ceftriaxone + Ceftacidime 1 1 Tidak Tepat Tanpa Antibiotik 9 9 Tidak Tepat TOTAL 100 100
Ketepatan  dosis  antivirus  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Ketepatan  dosis  yang digunakan didasarkan Pedoman Tatalaksana Covid-19 Edisi 3. Ketepatan dosis antivirus Remdesivir dan Favipiravir sebanyak 69,51% dan 30,49%. Berdasarkan nilai signifikansi penggunaan antibiotik pada pasien gejala sedang maupun berat menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan karena nilai sig. > 0,05. Penggunaan antivirus pada pasien gejala sedang maupun berat tidak terdapat perbedaan signifikan karena nilai sig. > 0,05.  Hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 5. Profil Ketepatan Penggunaan Antivirus
Tabel 6. Hasil Uji Beda Penggunaan Antibiotik dan Antivirus
Derajat Keparahan Kondisi Keluar Rumah Sakit Mean Pulang Sembuh Pulang Perbaikan Meninggal Sig. Pasien Gejala Sedang Dengan antibiotik 22 17 0 13,00 0,167 Tanpa antibiotik 3 2 0 1,67 Pasien Gejala Sedang Dengan antivirus 24 13 0 12,33 0,236 Tanpa antivirus 1 6 0 2,33 Pasien Gejala Berat Dengan antibiotik 27 6 19 17,33 0,061 Tanpa antibiotik 3 1 0 1,33 Pasien Gejala Berat Dengan antivirus 26 7 17 16,67 0,059 Tanpa antivirus 4 0 2 2,00
Berdasarkan hasil uji beda, diketahui bahwa tidak terdapat perbedaan siginifikan pada penggunaan antivirus pasien gejala sedang maupun berat. Hal ini menunjukkan bahwa  penggunaan  antivirus  maupun  tidak  menggunakan  tidak  berpengaruh  pada kesembuhan  pasien.  Penggunaan  antibiotik  gejala  sedang  dan  berat,  tidak  ada perbedaan  signifikan.  Artinya  tindakan  pemberian  antibiotik  pada  pasien  gejala sedang  tidak  menentukan  tingkat  kesembuhan  pasien.  Tentu  hal  ini  didasari  pada karakteristik individu pada masing-masing pasien. Pemberian antibiotik dan antivirus yang  sesuai  akan  membantu  penyembuhan  pasien  Covid-19  sehingga  keluar  dari rumah sakit dalam kondisi sembuh dan juga perbaikan (Andrew dan Michael, 2022).

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian diperoleh kesimpulan bahwa pasien Covid-19 non ventilator  di  RSUD  Bangil  lebih  banyak  laki-laki  karena  hal  ini  dipengaruhi  ACE2. Hasil  evaluasi  penggunaan  antibiotik  berdasarkan  nilai  DDD  menunjukkan  bahwa antibiotik terbanyak yang digunakan adalah Moksifloksasin. Sedangkan berdasarkan hasil  uji  beda  menunjukkan  bahwa  penggunaan  antibiotik  dan  antivirus  tidak berpengaruh signifikan pada tingkat kesembuhan pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrew,  F.  S.  and  Michael,  R.  W.  2022. Chapter  15  -  ANOVA:  Testing  for  Differences Among Many Samples and Much More . Practical Business Statistics.
Coccia  M.  2021.  The  impact  of  first  and  second  wave  of  the  COVID-19  pandemic  in society: comparative analysis to support control measures to cope with negative effects of future infectious diseases. Journal of Environmental Research 197.
Dianita, A. A. 2021. Evaluasi Penggunaan Obat Pada Pasien Covid-19 Periode Agustus – November Di Rumah Sakit Umum Daerah Bangil.
Elezagic,  D,  Johannis  W,  Burst  V,  Klein  F  and  Streichert  T.  2021.  Venous  blood  gas analysis  in  patients  with  COVID-19  symptoms in  the  early  assessment of  virus positivity . Journal of Laboratory Medicine 45(1): 27-30.
Fontanet  A,  Autran  B,  Lina  B,  Kieny  MP,  Karim  SSA,  Sridhar  D.  2021. SARS-CoV-2 variants and ending the COVID-19 pandemic . England 397: 952.
Esmaeil,  M.  H.,  Jamaatic,  N.  D.  R.  Hakime,  S.,  Maryam,  M.,  Mirenayat,  Mohsen  S., Somayeh,  L.,  N.  K.,  K.  2022.  Decreased  serum  levels  of  angiotensin  converting enzyme  (ACE)2  and  enhanced  cytokine  levels  with  severity  of  COVID-19: normalisation upon disease recovery. Journal of Heliyon : 8(2).
Gennaro, F. Di, Pizzol, D., Marotta, C., Antunes, M., Racalbuto, V., Veronese, N., Smith, L.  2020.  Coronavirus  Diseases  (COVID-19  Current  Status  and  Future Perspectives: A Narrative Review. International Journal of   Environmental Research and Public Health Environmental Research and Public  Health , 17(2690), 1 – 11.
Goncalves Mendes Neto A, Lo KB, Wattoo A, Salacup G, Pelayo J, DeJoy R, et al. 2020 Bacterial infections and patterns of   antibiotic  use  in  patients  with COVID-19. Journal Medicine Virology : 1 – 7.
Hiroyuki, N., Yosihiro, N., Hisako, M., Naoya, S., Akiko, S., Sathosi, K., The Japanese Respiratory  Society,  Scientific  Assembly  for  Allergy,  Immunology,  and Inflammation.  2021.  The  prevalence  of  comorbid  respiratory  disease  among COVID-19 patients, and mortality during   the  first  wave  in  Japan:  A nationwide  survey  by  the  Japanese  Respiratory  Society. Journal  Respiratory Investigation 59(5): 679-682. Huipeng  Ge,  Xiufen  Wang,  Xiangning  Yuan.  2020. The  epidemiology  and  clinical information about COVID – 19 . Springer: Germany.
Khadka S, Yuchi A, Shrestha DB, Budhathoki P, Al-Subari SMM, Ziad Alhouzani TM.
2020.  Repurposing  Drugs  for  COVID-19:  An  Approach  for  Treatment  in  the Pandemic. Journal of Alternatif There Health Medicine 26: 100.
Kim  MS,  An  MH,  Kim  WJ,  Hwang  T-H.  2020.  Comparative  efficacy  and  safety  of pharmacological  interventions  for  the  treatment  of  COVID-19:  A systematic review and network meta-analysis. PLoS Medical 17(12).
Lapostolle, F., Schneider, E., Vianu, I., Dollet, G., Roche, B., Berdah, J., Adnet, F. 2020.
Clinical Features of 1487 COVID ‑ 19 Patients with Outpatient Management in the Greater Paris: The COVID ‑ Call Study. Internal and Emergency Medicine .
Luis,  F.R.,  Alejandro,  R.,  Alirio,  B.  D.  P.,  Tanouxa,  Y.  V.  Fuentesa,  Esteban  G.  G.,  M. LIVEN-COVID-19 Investigators and COVID-19 SEMICYUC Study Group. 2022. Dexamethasone  as  risk-factor  for  ICU-acquired  respiratory  tract  infections  in severe COVID-19. Journal of Critical Care 69. Mascola  JR,  Graham  BS,  Fauci  AS.  2021. SARS-CoV-2  Viral  Variants-Tackling  a Moving Target . United States: JAMA. 1261.
PDPI, PERKI, PERDATIN, IDAI. 2020. Pedoman Tata Laksana Covid – 19 edisi 3 . Jakarta.
Rodrigo  da  Rosa  Mesquita,  Luiz  Carlos  Francelino  Silva  Junior,  Fernanda  Mayara Santos Santana. 2020. Clinical manifestations of COVID-19 in the general population: systematic review. Austria: Springer-Verlag.
Singh  TU,  Parida  S,  Lingaraju  MC,  Kesavan  M,  Kumar  D,  Singh  RK.  2020.  Drug repurposing  approach  to  fight  COVID-19.  Journal  of  Pharmacolology  Reports 72(6): 1479 – 508.
Wiersinga WJ, Rhodes A, Cheng AC, Peacock SJ, Prescott HC. 2020. Pathophysiology, Transmission, Diagnosis, and Treatment of   Coronavirus  Disease  2019  (COVID  - 19): A   Review. Journal of Medicine Association 324(8): 782 – 93. WHO. 2021. Covid-19 Clinical Management Living Guidelance. WHO. 2022. About Covid Patient.