ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER TERHADAP PENGGUNAAN ANTIBIOTIK DI INDONESIA DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Latar Belakang : Tingginya penggunaan antibiotik akan meningkatkan potensi penggunaannya yang tidak rasional dan berdampak pada tingkat mortalitas, biaya, kejadian efek samping obat dan resistensi. ATC/DDD merupakan standar yang telah di tetapkan WHO untuk menilai kuantitas penggunaan antibiotik. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pola penggunaan antibiotik di bangsal bedah rumah sakit umum daerah Kerinci tahun 2016 dan 2017 Metode : Pengambilan data dilakukan secara retrospektif dengan metode purposif sampling. Sampel yang memenuhi kriteria inklusi sebanyak 578 pada tahun 2016 dan 643 pada tahun 2017 dan kemudian diolah dengan metode ATC/DDD dan DU 90% Hasil : Hasil penelitian menunjukkan total DDD/100 patient day tahun 2016 sebesar (49,66 DDD/100 patient day) dan mengalami penurunan pada tahun 2017 menjadi (45,43 DDD/100 patient day). Antibiotik yang masuk kedalam segmen DU 90% tahun 2016 yaitu sefotaksim sebesar 83,83% (41,63 DDD/100 patient day) dan seftriakson sebesar 6,69% (3,32 DDD/100 patient day) dan pada tahun 2017 masih sama yaitu sefotaksim sebesar 81,02% (36,81 DDD/100 patient day) dan seftriakson sebesar 10,77% (4,89 DDD/100 patient day). Kesimpulan : Penggunaan antibiotic sangat tinggi dan yang masuk kedalam segman DU 90% berpotensi mengalami resistensi sehingga perlu diawasi penggunaannya. Kata kunci: Kata kunci : ATC/DDD, DU 90%, Antibotik, Farmakoepidimiologi.