## SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN KLINIS DALAM PEMBERIAN TERAPI ANTIBIOTIK YANG RASIONAL
Suharyanto
Bagian Ilmu Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran UGM/ RSUP Dr. Sardjito Email: prharyjo2003@yahoo.com

## Rizka Humardewayanti Asdie
Bagian Ilmu Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran UGM/ RSUP Dr. Sardjito Email: rizkaipd2013@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  terapi  antibiotik  yang  rasional  pada  penyakit  infeksi  akan  memperbaiki  simptom  klinis secara lebih cepat, efisien  dibandingkan dengan terapi yang tidak tepat atau tidak sesuai.  Klinisi harus meningkatkan keahlian dalam penggunaan antibiotik yang rasional pada penyakit infeksi yang ringan atau berat dan pada penyakit yang disebabkan oleh virus. Terapi antibiotik yang rasional mencegah terjadinya resistensi  antibiotik.  Sistem  pendukung  pengambilan  keputusan  klinis  (SPKK)  akan  meningkatkan penggunaan  antibiotik  yang  rasional.  Penelitian  ini  mengembangkan  prototipe SPKK untuk  mendukung pengambilan  keputusan  penggunaan  antibiotik  yang  rasional.  Desain  penelitian  ini  menggunakan pendekatan action research. Pengembangan sistem dengan prototiping menggunakan rule based dengan format “IF <gejala> THEN <terapi >”. Pengujian system dilakukan dengan membandingkan output dari klinisi  dan  dari  sistem.  Hasil  evaluasi  system  terdapat  50  data  kuesioner  yang  diberikan  pada  klinisi dengan  hasil  yang  sesuai  dengan  guideline  adalah output dari  klinisi    35  (70%)  dan output system  49 (98%),  X 2 =0,087, p=0,768. Pada hasil atas menunjukkan bahwa sistem memiliki performan yang baik.
Kata kunci : diagnosis, rasional, terapi antibiotik, rule-based "IF THEN".

## ABSTRACT
The  selection  of    rational  antibiotics  therapy  for  infectious  diseases  will  improve  of  the  clinical symptoms  more  quickly  and  efficient  compared  with  delayed  or  inappropriate  therapy.  The  clinicians must increase of knowledge about rational antibiotic using for the mild or severe bacterial infection and the  disease  caused  by  a  virus.  The  rationale  antibiotic  therapy  will  protect  of  the  resistant  antibiotics bacterial. The Clinical Decision Support System will help to increase of the rational antibiotic therapy by Clinician.  This  study  developed  a  prototype  GDSS  to  support  decision  making  of  rational  antibiotics therapy. This study use action research approach. Development of system with prototyping methods and use rule-based system with format of "IF <symptoms> THEN <therapy>. The evaluation of  systems by comparing the output of clinician with the output system. The results of evaluation are 50 quessionnary data    from  clinician,  the  correct  result  35 (70%),  X 2 =0,087,  p=0,768.    The  result  of  output  system  and clinician show that  the system has good performance to support decision making  of antibiotics rational used.
Keywords : diagnostic, rational, antibiotic therapy, rule-based "IF THEN".

## 1. PENDAHULUAN
Terapi antibiotik empiris secara tepat akan memperbaiki gejala klinis lebih cepat dan outcome yang lebih  baik . Klinisi  terkadang  harus  menginisiasi  antibiotik  untuk  masalah  klinis  apakah  penyebabnya infeksi  ini  bakteri  atau  virus,  apakah  infeksi  ini  gejalanya  ringan  ataukah  berat.  Pemberian  antibiotik memerlukan pendekatan dan pertimbangan sehingga tidak terjadi kesalahan dalam pemberian antibotik.
Pemberian  antibiotik  yang  tepat  akan  sangat  membantu  dalam  kesembuhan  pasien  dan  efektivitas biaya.  Pemberian  antibiotik  yang  tidak  tepat  akan  menimbulkan  berbagai  efek  yang  merugikan  antara lain:  kemampuan membunuh bakteri kurang, kecepatan perbaikan klinis menurun, biaya yang meningkat dan yang paling membahayakan adalah terjadinya resistensi bakteri terhadap antibiotik.
Penggunaan  antibiotik  di  beberapa  Negara  maju  dan  negara  berkembang  termasuk  di  Indonesia masih banyak dilakukan secara tidak rasional sehingga akan banyak menimbulkan kerugian pada pasien
dan  meningkatnya kejadian  resistensi  antibiotik  pada  mikroba  yang  sangat  membahayakan.  Di Amerika Serikat,  antimikroba  termasuk    klas  obat  kedua  yang  paling  sering  digunakan  setelah    obat  penyakit jantung atau kardiovaskuler. Penggunaan antibiotik di rumah sakit sekitar 25% - 40% dari jumlah pasien. Jumlah  penggunaaan  antibiotik  sekitar  25%  dari  total  pemakaian  obat.  Penggunaan  antibiotik  yang diresepkan oleh tenaga medis pada praktek swasta sekitar 15%. Beberapa penelitian  di Amerika Serikat menunjukkan  sekitar  50%  penggunaan  antibiotik  tidak  rasional  atau  tidak  tepat  (tidak  berdasarkan indikasi, kesalahan obat, salah dosis atau durasi waktu) [1].
Pada  penelitian  Sutrisno  (2013)  dilakukan  audit  terhadap  penggunaan  antibiotik  pada  pasien pneumonia dengan hasil didapatkan jumlah pemakaian antibiotik yang tidak rasional mencapai 68% [2]. Pemakaian  antibiotik  yang  tidak  tepat  saat  ini  banyak  terjadi  sehingga  dapat  mengakibatkan  kolonisasi bakteri  patogen  yang  resitensi  terhadap  antibiotik.  Koloni  bakteri  yang  resisten  terhadap  antibiotik  bila menginfeksi  individu  akan  menimbulkan  masalah  yang  sangat  merugikan.  Pasien  yang  mengalami superinfeksi  akan  sulit  dilakukan  terapi  dengan  antibiotik  yang  sudah  biasa  digunakan  karena  bakteri sudah  resisten.  Hal  ini  mengakibatkan  pasien  memerlukan  perawatan  inap  yang  lebih  lama,  biaya  yang lebih tinggi dan memiliki risiko kematian yang  tinggi [3].
Salah satu upaya untuk mengurangi kejadian penggunaan antibiotik yang tidak rasional maka perlu dirancang sistem yang dapat membantu dalam memberikan dukungan klinis dalam pemberian antibiotik. Sistem ini diharapkan dapat membantu klinisi dalam memberikan terapi antibiotik sacara tepat agar tidak terjadi  peningkatan  bakteri  yang    resisten  antibiotik.  Resistensi  bakteri  terhadap  antiniotik  akan menghasilkan kolonisasi patogen yang tahan terhadap antibiotik sehingga jika bakteri menginfeksi pasien (mengalami superinfeksi) maka pasien  memerlukan perawatan rawat inap lebih lama, biaya lebih tinggi dan angka mortalitas yang tinggi [3,4,5].
Pemilihan  antibiotik  yang  tepat  pada  penyakit  infeksi  akan  memperbaiki  gejala  klinis  lebih  cepat, efisien    dan  mempengaruhi outcome pada  pasien.  Sebaliknya  terapi  antibiotik  yang  tidak  tepat  akan menimbulkan  resistensi  kuman  patogen  yang  sangat  merugikan  bagi  pasien.  Hal  yang  penting  sebagai pertimbangan  dalam  pemberian  antibiotik  adalah:  1).  Orang-orang  yang  sakit  parah  ( seriously  ill )  yang memerlukan  spektrum  antibiotik  yang  mencakup  untuk  patogen-patogen  yang  resisten.  2).  Penggunaan antibiotik  harus  diminimalkan  dan  tidak  digunakan  pada  pasien  yang    tidak  memerlukan  antibiotik misalnya pada infeksi virus. Dua hal ini dapat memperpanjang usia antibiotik sehingga tidak memerlukan antibiotik yang baru, aman dan efektif [6,7].
Pemberian antibiotik harus dipertimbangkan efek yang optimal dari antibiotik. Ada 10 Pertanyaan yang harus dijawab sebelum memberikan terapi antibiotik secara bijaksana yaitu:
1. Apakah antibiotik memang dibutuhkan?
2. Sebelum  antibiotik  diberikan  apakah  spesimen  pasien  klinik  sudah  terambil,  diperiksa  dan dikultur?
3. Organisme apa yang diperkirakan sebagai penyebab?
4. Antibiotik apa yang harus dipilih? Apakah bisa menggunakan antibiotik lainnya?
5. Apakah bisa diberikan terapi kombinasi antibiotik dan ada diindikasi?
6. Apakah ada faktor host ?
7. Apa rute pemberian yang terbaik pada pemberian antibiotik?
8. Berapa dosis yang tepat digunakan untuk terapi?
9. Apa harus diakukan modifikasi terapi setelah ada hasil pemeriksaan kultur?
10. Berapa lama durasi terapi yang optimal?
Pemberian antibiotik harus memperhatikan 10 pertanyaan diatas sebagai pedoman bagi klinisi dalam memberikan  antibiotik  secara  tepat.  Durasi  optimal  terapi  antibiotik  yang  tepat  belum  diketahui  secara pasti, pada beberapa penyakit sudah diketahui misalnya minimum 6 minggu pada terapi osteomielitis atau selama  10-14  hari  pada peritonitis dan  pada  TB  paru  6  bulan.  Sangat  penting  bagi  klinisi  dalam memberikan terapi antibiotik pada pasien secara adekuat dan dalam waktu yang tidak lama [7,8,9].
Kejadian  resistensi  antibiotik  pada  bakteri  merupakan  hal  yang  harus  dipertimbangkan  dalam pemberian  antibiotik.  Saat  ini  diketahui  bahwa  obat  antibiotik    berspektrum  luas  digunakan  secara berlebihan ( cephalosporin generasi ketiga dibandingkan cephalosporin generasi pertama).  Hal ini dapat menimbulkan  kolonisasi  individu  dengan  bakteri  yang  resisten  terhadap  generasi  ketiga  dibandingkan generasi  pertama cephalosporin .  Pada  pasien  yang  terinfeksi  organisme  resisten  antibiotik  ini  akan mengalami keadaan  yang  merugikan karena  memerlukan durasi rawat inap  lebih lama,  biaya perawatan yang lebih besar dan risiko kematian mengalami peningkatan [3,10,11,12,13].
Pemanfaatan  SPKK  telah  banyak  terbukti  dapat  membantu  dokter  merawat  pasien  menjadi  lebih baik  [14]. Penambahan  informasi  yang  relevan  akan  meningkatkan  kemampuan  SPKK  menjadi  lebih
baik  dalam  memberikan  dukungan  pengambilan  keputusan  dan  dapat  menjadi  alat  pendidikan  yang efektif untuk memperbaiki perilaku dokter [15].  Sistem pendukung keputusan klinis dapat meningkatkan kinerja  klinisi  dan  memiliki  efek  yang baik  pada  pasien  [16].  Sistem  pendukung keputusan  klinis  aman digunakan, efektif, meningkatkan kualitas dan kontrol inisiasi pengobatan oleh dokter pada saat menjalani training. [17].  Penggunaan  SPK  dapat  membantu  meningkatkan  kemampuan  dokter  dalam  melakukan perawatan pasien dan memfasilitasi screening berkonsultasi dengan spesialis [18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Desain  penelitian  adalah action  research dengan  melibatkan  partisipan  yang  terdiri:  1  dari akademisi, dokter spesialis penyakit dalam konsultan infeksi 1 orang dan 1 orang teknisi.   Pengembangan sistem berbasis knowledge dengan rule based system IF THEN . Proses pemilihan antibiotik  didasarkan pada  basis  pengetahuan  hasil  kompromi  dari  ahli  (pengambil  keputusan)  dan guideline .  Metode pengembangan sistem  dengan  membuat prototipe.  Pengujian  system dengan  melakukan uji alpha untuk mengetahui aspek fungsional sistem. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner pada klinisi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan dan  Perancangan Sistem
Pengembangan  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  kebutuhan  sistem.  Kebutuhan  sistem  untuk perancangan ini adalah perangkat keras  dan perangkat lunak untuk perancangan sistem. Kebutuhan hardware saat ini  sudah  standart.  Pengembangan  sistem  dilakukan  dengan  melibatkan  peranan  dan  kerja  sama  dari anggota  tim  yaitu:  dokter  spesialis  penyakit  dalam  1  orang  yang  berperan  dalam  memberikan  aturan dalam  mendiagnosis  dan  mengevaluasi  sistem  yang  dikembangkan,  klinisi  1  orang  sebagai  sumber informasi  dalam  penggunaan  standar  terapi  pelayanan  kesehatan  dan  peneliti  yang    berperan  dalam pengumpulan  data,  identifikasi  kebutuhan  sistem,  perancangan  antarmuka, database dan  pemrograman sistem. Evaluasi sistem dilakukan oleh anggota tim sesuai peranan masing-masing.
Pengembangan  sistem  sangat  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan user dalam  menyelesaikan masalah. Langkah awal pengembangan sistem adalah analisis kebutuhan sistem dengan mengidentifikasi proses-proses  dan  masalah-masalah  yang  ada.  Analisis  kebutuhan  sistem  berhubungan  dengan input , proses, output , dan user interface sistem yang akan dikembangkan.
Semua  data  kebutuhan    sistem  diperoleh  dari  surve,  hasil  wawancara  dengan  dokter  spesialis penyakit  dalam  konsultan  penyakit  infeksi,  kepustakaan  dan guideline .  Kebutuhan-kebutuhan  dalam pengembangan SPKK baik perangkat keras, perangkat lunak, database , antarmuka, rule base harus sesuai kebutuhan user [19]. Kebutuhan yang diperlukan dalam pengembangan sistem sebagai berikut: Pada  pengembangan  sistem  diperlukan  data-data input sebagai  masukan  sistem  yang  diproses menghasilkan output . Data-data  tersebut dihasilkan dari wawancara, survey, kepustakaan, guideline dan sumber lain yang diperlukan. Kebutuhan data-data dalam pengembangan sistem ini antara lain:
1. Data pengguna sistem, seperti: username , password . 2. Data pasien, seperti: kode pasien, nama pasien, jenis kelamin, alamat, pekerjaan dan diagnosis.
3. Data gejala seperti: kode gejala, nama gejala dan keterangan.
4. Data hasil pemeriksaan laboratorium, seperti: kode pemeriksaan, pemeriksaan laboratorium dan keterangan.
5. Data hubungan gejala, hasil laboratorium, diagnosis dan penggunaan antibiotik.
6. Preferensi berdasarkan rule base dengan format ”IF THEN” .
Semua komponen sistem, perangkat keras dan perangkat lunak akan diintegrasikan untuk melakukan proses-proses sistem untuk mendukung pengambilan keputusan sehingga lebih cepat dan cermat. Setelah semua  komponen  sistem  dan coding selesai,  dilakukan  uji  coba  sistem  mulai  dari  pengujian  struktur, urutan prosedur, rule, instruksi-instruksi, tampilan antarmuka, link dan koneksi database . Output yang akan dihasilkan oleh sistem  terdiri dari informasi-informasi yang berhubungan dengan penyakit infeksi antara lain:
1. Informasi gejala-gejala penyakit.
2. Informasi hasil laboratorium.
3. Informasi penggunaan antibiotik.
Sistem  dikembangkan  menggunakan  2  model  antarmuka  sebagai  media    beriteraksi  antara user dengan  sistem  yaitu: Yes/No  Question .  Model  ini  digunakan  untuk  kemudahan user dalam  berinteraksi
dengan  sistem. User dapat  memilih  memilih  ”Ya”  atau  ”Tidak”  sesuai  dengan  pernyataan  pada  sistem. Model  yang  lain  adalah Option  dialog yang  terdiri  dari  menu-menu  berbentuk  pohon  hirarki  untuk memilih  menu-menu  yang  ada    dalam  sistem  [20].  Kedua  model  ini  dipilih  sebagai  antarmuka  sistem dengan alasan bahwa:
1. Kedua model relatif mudah digunakan oleh user .
2. Model menu digunakan, karena sistem memiliki proses yang memiliki beberapa subproses.
3. Model Yes/No  Question digunakan  karena  sistem  yang  dikembangkan  membutuhkan input pilihan “Ya” atau “Tdk” dari user . Bila user memilih “Ya” maka sistem akan memberi skore “1” dan bila memilih “Tdk” sistem akan memberikan skore “0” serta nama gejala akan dihilangkan sehingga sistem hanya memunculkan   gejala-gejala yang ditemukan saja. Model ini  digunakan untuk  memilih  kondisi  yang  ditemukan  pada  pasien.  Pada  sistem  ini  menggunakan  beberapa objek sebagai media pemilihan seperti textbox dan objek untuk pilihan seperti radiobutton atau combobox [21].
Knowledge  base (basis  pengetahuan)  merupakan  kumpulan  pengetahuan  yang  terdiri  dari  fakta, rules , konsep, teori, metode, prosedur, heuristik, dan relasi. Basis pengetahuan merupakan informasi yang terorganisir  dan  teranalisa,    mudah  dimengerti  dan  dapat  diaplikasikan  dalam  pengambilan  keputusan [22].
Salah satu cara merepresentasikan knowledge (pengetahuan) adalah menggunakan rule . Rule dengan struktur IF/THEN sebagai logika untuk menghubungkan informasi pada IF yang dikenal sebagai premis, dengan  informasi  dalam  bagian  THEN.  Gabungan rule yang  saling  berkaitan  disebut rule  set [22,23]. Format umum rule sebagai berikut:
IF <kondisi> THEN <pernyataan> atau IF <kondisi> THEN <pernyataan1> ELSE <pernyataan2>

## 3.1.1 Inference engine
Inference  engine (mesin  inferensi)  merupakan  pengolah  pengetahuan  sebagai  tiruan  cara  berpikir seorang  pakar.  Mesin  inferensi  memproses  informasi  yang  diberikan  dan  menggunakan  pengetahuan dalam knowledge base untuk menarik kesimpulan (menentukan diagnosis dan terapi) [22,23]..
3.1.2 Langkah-langkah dalam proses pemilihan antibiotik
Dalam  menentukan  diagnosis  dan  terapi  antibiotik  maka  dilakukan  langkah-langkah  berdasarkan rule  bases ”IF  THEN”  dengan  beberapa    langkah.  Proses  pembuatan rule dimulai  dengan  menentukan kriteria  dan  proses  diagnosis.  Nilai  0  bila  pernyataan  salah  (Tidak)  dan  pemberian  nilai  1  (Ya)  jika pernyataan bernilai benar. Berdasarkan kriteria penggunaan antibiotik pada penyakit tertentu maka akan terdiri  dari  gejala-gejala  yang  bernilai  benar  dan  ada  yang  bernilai  salah. Rule dalam  sistem  ini menggabungkan gejala-gejala yang benilai benar dan bernilai salah untuk menentukan proses selanjutnya dari  sistem  [22,23]. Rule  base yang  digunakan  dalam  sistem  untuk  menentukan    diagnosis,    dan pemberian antibiotik maka secara garis besar dibuat format seperti dibawah ini:
IF Gejala(1)=0 and  Gejala(2)=0  and Kondisi(1)=0  THEN Proses(1) IF Gejala(1)=0 and  Gejala(2)=0  and Kondisi(2)=0  THEN Proses(2) IF Gejala(1)=0 and  Gejala(2)=0  and Kondisi(3)=0  THEN Proses(2) IF Gejala(1)=1 and  Gejala(2)=1  and Kondisi(3)=1 THEN Proses(4)
Rule  base diatas    dapat  dijelaskan  melalui  susunan  logika  dari  pola  berpikir  seorang  ahli  dalam menentukan  diagnosis  penyakit  dan  antibiotik  yang  paling  rasional.  Pola  pemikiran  dari  ahli  tersebut dapat disusun dengan seperti dibawah:
IF Gejala(1)=Tidak and Gejala(2)=Tidak and Kondisi(n)=Tidak THEN Proses(1) IF Gejala(1)=Ya and  Gejala(2)=Tidak  and Kondisi (n)=Tidak THEN Proses(2) IF Gejala(1)= Ya and  Gejala(2)=Tidak  or Kondisi (n)=Tidak THEN Proses(3)
Pada logika  diatas dapat diketahui bahwa bila gejala 1, gejala 2 dan gejala 3 bernilai (0) atau tidak maka sistem akan menentukan kombinasi nilai yang ada untuk menentukan proses-proses diagnosis dan pemberian antibiotik untuk  penyakit yang dialami pasien.

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem dapat dioperasikan dengan baik. Pengujian awal sistem  dilakukan  oleh  klinisi  secara  simulasi  dengan  memasukan  gejala-gejala  penyakit  dan  sistem memberikan output dan  hasil  dihitung  prosentase  yang  sesuai  dengan guideline .  Pengujian  validitas sistem  dengan  membandingkan  hasil  yang  diberikan  oleh  klinisi  dengan  hasil output dari  sistem. Pengujian dilakukan dengan input data dari kuesioner dari klinisi dan output dari sistem seperti tabel 1.
Tabel 1. Data pengujian sistem berdasarkan input dari kuesioner klinisi Variabel Sistem Total Benar Salah Klinisi Benar 35 0 35 Salah 14 1 15 Total 49 1 50
Pengujian dilakukan dengan 50 keusioner pada tiap guideline dengan hasil kesesuaian diagnosis dari klinisi  dengan guideline sebesar  35  (70%)  dan guideline dan output sistem  49  (98%)  sesuai  kedua guideline yang menunjukkan bahwa sistem memiliki validitas untuk memberikan dukungan pengambilan keputusan bagi klinisi.
Benar Salah 49 1 35 15 Sistem Klinisi
Gambar 1.  Perbandingan jumlah hasil output dari Klinisi dengan sistem
Pada gambar 2. Menunjukkan bahwa output dari sistem adalah 49 (98%) sedangkan hasil dari klinisi 35  (70%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistema  memiliki output yang  lebih  baik  dari  klinisi  sehingga dapat digunakan untuk memberikan dukungan dalam penggunaan antibiotik secara rasional.
Tabel 2. Perbandingan hasil diagnosis dari Klinisi dengan Sistem
Variabel Sistem X 2 p 95% CI Benar Salah Lower  Upper Klinisi  Benar 35 0  2.381 0,300* 0,936  1.227 Salah 14 1 Catatan : *. Uji Fisher Exact Klinisi : Tenaga kesehatan (Dokter) Sistem : Sistem yang dikembangkan
Dari  tabel  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  kinerja  sistem  berdasarkan  guideline  adalah  98% dibandingkan dengan hasil diagnosis klinisi dengan hasil kinerja berdasarkan guidelline adalah  70% (X 2 = 2,381;  p=  0,300).    Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  digunakan  untuk  memberikan dukungan  bagi  klinisi  untuk  memberikan  antibiotik  pada  pasien  secara  tepat.  Pengembangan  sistem  ini diharapkan dapat dilanjutkan dengan memperbaiki sistem sehingga  menjadi lebih baik. Penelitian yang dilakukan  oleh  Weber  (2007)  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  klinis  dengan  reliabilitas  dan validitas  sistem  95%  (±3%)  hal  ini  memiliki  hasil  yang  telah  dikembangkan  saat  ini  [24].  Penelitian Murthy  (2008)  membandingkan  kinerja  sistem  SCAR  dalam  menginvestigasi  prediksi preoperative dibandingkan dengan perawat. Hasil pengujian system adalah sensitivitas 91,5% dan spesifisitas 82,7%. Pengujian dengan metode McNemar’s test menghasil nilai 0,0455 (p=0,8312)  dan 0,05 (p=0,8231) dan pada  penggabungan  kemampuan  perawat  yang  direkomendasi  OSCAR  memiliki  sensitivitas  sampai 98,2% [25].

## 4. KESIMPULAN
Pengembangan  sistem  telah  dilakukan  dan  sistem  memiliki  performa  yang  baik  untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam penggunaan antibiotik yang rasional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Betts, Robert F., et.al. , (2003). Principles of Antibiotik Use. Reese & Betts': A Practical Approach to Infectious Diseases . 5th Edition. Lippincott Williams & Wilkins.
[2] Sutrisno,  E.  (2013). Impact  Of  Irrational  Antibiotik  Therapy  To  Hospital  Cost  Of  Care  Of Pneumonia  Inpatients In Dr. Sardjito Hospital . Thesis. Medical Faculty of Gadjah Mada University.
[3] Tunger, O., Karakaya, Y.,  Cetin, C.B., Dinc, G.,  Borand, H.,2009. Rational antibiotik use. J Infect Dev Countr 3.2,88-93
[4] McCue  J.  D.,1999.  Antibiotik  Use  in  the  Elderly:  Issues  and  Nonissues. Clinical  Infectious Diseases . 28,750–2.
[5] Stalam, M, Kaye, D., 2004. Antibiotik agents in the elderly. Infect Dis Clin N Am . 18, 533–549
[6] Chambers, H.F., (2003). Bactericidal vs. Bacteriostatic Antibiotik Therapy: A Clinical Mini-Review . Vol.VI  Issue  4  October.  Published  by  National  Foundation  for  Infectious  Diseases  4733  Bethesda Avenue, Suite 750, Bethesda
[7] Herring,  A.R.,  Williamson,  J.C.,  2007.  Principles  of  Antimicrobial  Use  in  Older  Adults. Clin Geriatr Med 23, 481–497
[8] Tunger, O., Karakaya, Y.,  Cetin, C.B., Dinc, G.,  Borand, H., 2009. Rational antibiotik use . J Infect Developing Countries ; 3.2,88-93.
[9] Mehrotra, R., De Gaudio, R., Palazzo, M., 2004. Antibiotik pharmacokinetic and pharmacodynamic considerations in critical illness. Intensive Care Med , 30:2145–2156
[10] Roberts,  J.A.  ,  Lipman,  J.,  2009.  Pharmacokinetic  issues  for  antibiotiks  in  the critically ill patient . Crit Care Med ., 37, 3
[11] Matuszkiewicz - Rowińska,  j.,    Małyszko,  J.,  Wojtaszek,E.,  Paweł  Kulicki,  P.  (2012).  Dosing  of antibiotiks  in  critically  ill  patients:are  we  left  to  wander  in  the dark? Polskie  Archiwum  Medycyny Wewnętrznej ; 122.12
[12] Cathrine Mc Kenzie., 2011. Antibiotik dosing in critical illness. J Antimicrob Chemother ; 66 Suppl 2: ii25–ii31.
[13] Betts, Robert  F.; Chapman, Stanley, W., , Robert, P. L. 2003. Principles of Antibiotik Use . Reese & Betts': A Practical Approach to Infectious Diseases, 5th Edition. Lippincott Williams & Wilkins.
[14] Payne, T. H. (2000). Computer Decision Support Systems. Chest ;118, 47S-52S
[15] Thomas,  KW,  Dayton,  CS  dan  W  Peterson,  M.W.,  1999.  Evaluation  of  Internet-Based  Clinical Decision Support Systems. J Med Internet Res . 1.2, e6.
[16] Garg, A.X., Adhikari, N.K.J., McDonald, H., Neill K. J., Adhikari, McDonald, H., Arellano, M.P.R., Devereaux,  P.J.,  Beyene,  J.,  Sam,  J.  and  Haynes  B.R.,  2005.  Effects  of  computerized  clinical decision  support  systems  on  practitioner  performance  and  patient  outcomes:  a  systematic  review. JAMA ;293, 10, 1223-38.
[17] Vadher  B,  Patterson,  D  L  H , and Leaning, M., 1997. Evaluation of a decision support system  for initiation and control of oral anticoagulation in a randromised trial. BMJ ; 314:1252.
[18] Knab,  J.H.,  Wallace,  M.S.,  Wagner,  R.  L.,  Tsoukatos,  J.,  and Weinger,  M.B.,  2001.  The  Use  of  a Computer-Based  Decision  Support  System  Facilitates  Primary  Care  Physicians’  Management  of Chronic Pain . Anesth Analg ; 93, 712-720
[19] Turban, Efraim, Aronson, J. E., Liang, Ting-Peng. (2005), Decision Support Systems and Intelligent Systems . International Edition, Edisi 7, New Jersey: Pearson Prentice-Hall Education International.
[20] Downtown.,  (1992). Engineering  The  Human-Computer  Interface .  McGraw-Hill  book  Company. London.
[21] Kusumadewi,  S,  dan  Hartati,  S.  (2007).  “Utilizing  Fuzzy  Multi-Attributr  Decision  Making  for Group  Clinical  Decision  Making  Model”, Proccedings  of  International  Conference  on Soft Computing,  Intelligent  System  &  Information  Technology (ICSIIT  2007),  18-24,  UK  Petra, Surabaya.
[22] Intan,  R.,  Mukaidono, M.,  2002.  On  Knowledge-based Fuzzy Sets. International  Journal of  Fuzzy Systems , 4.2.
[23] Durkin, J, (1994). Expert Systems Design and Development , Prentice Hall.
[24] Weber,  S.,2007.  Clinical  Decision  Support  Systems  and  How  Critical  Care  Clinicians  Use  Them. Journal of Healthcare Information Management. 21. 2, 41-52
[25] Murthy1, B. V. S., Lake S. P. dan Fisher, A. C., 2008. Evaluation of a decision support system to predict preoperative investigations. British Journal of Anaesthesia 100. 3, 315–21