Implementasi CBR dalam Penentuan Obat yang Tepat Bagi Pasien (Studi Kasus Resep ISPA)

Abstract

Berdasarkan penelitian yang di lakukan oleh Martin Khor pada tahun 2005, Data tentang tren dalam penggunaan obat -obatan menunjukkan bahwa rata-rata jumlah obat yang digunakan meningkat 1990-2003 2,2-2,7 per pasien. Hanya 40-50% dari pasien diperlakukan sesuai dengan pedoman pengobatan standar.Hasil Survei Kesehatan Rumah Tangga ditahun 1986 menunjukkan 42,2% bayi dan 40,6% Balita yang sakit disebabkan ISPA. Data Puskesmas (1986) menunjukkan bahwa 5 1,0% bayi dan 43,1% Balita pengunjung puskesmas menderita ISPA. Pada SKRT 1992 dilemukan bahwa proporsi kematian bayi akibat ISPA adalah 36,0% di golongan umur 14 tahun adalah 13,0% yang sedangkan pada kelompok umur Balita berkisar 2,3%, sebagian besar disebabkan oleh pneumonia. Untuk membantu menurunkan angka kematian Balita karna pneumonia, Sub. Dit. P21SPA Dit. Jen. PPM-PLT telah membuat Buku Pedoman Pemberantasan Penyakit ISPA. Dalam buku tersebut, telah bahwa disebutkan salah satu tujuan program ISPA yaitu menurunkan penggunaan antibiotik den obat batuk yang kurang tepat pada pengobatan penyakit ISPA (Enny Muchlastriningsih SKM).Dengan menggunakan Computing Approach Case-Basedd Reasoning (CBR) yang dikombinasikan dengan Algoritma Pembelajaran Mesin (Mechine Learning algorithm) Nearest Neighbor (NN) sebagai metodologi yang diterapkan pada sebuah sistem penunjang keputusan, diharapkan mampu untuk membantu mengurangi angka kesalahan dalam pemberian obat dan resep pada pasien