ABSTRAK

EVALUASI MEDICATION ERROR PADA RESEP PASIEN DIABETES MELLITUS TIPE IIDITINJAUDARI FASE PRESCRIBING, TRANSCRIBING,DAN DISPENSINGDIINSTALASI RAWAT JALAN RUMAH SAKITUMUM DAERAH PAMBALAH BATUNG AMUNTAI (Oleh: Amalina; Pembimbing: Nurlely & Okta Muthia Sari; 2021; 75 halaman)

Medication error adalah suatu kejadian yang dapat merugikan pasien akibat dari penggunaan obat dan perawatan selama penanganan tenaga kesehatan yang sebetulnya dapat dicegah. Medication error dapat terjadi pada setiap tahapan pengobatan baik pada tahap prescribing, transcribing, dispensing, dan administration. Tujuan penelitian ini untuk menentukan nilai persentase kejadian medication error dari fase prescribing, transcribing, dan dispensing pada pasien diabetes mellitus tipe II di Instalasi Rawat Jalan RSUD Pambalah Batung Amuntai. Jenis penelitian ini termasuk non eksperimental dengan desain yang digunakan adalah cross sectional. Pengambilan data dilakukan secara prospektif mulai dari bulan Oktober sampai November 2021. Hasil penelitian menunjukan bahwa ditemukan medication error pada ketiga fase tersebut.  Pada fase prescribing potensi kesalahan terjadi karena tidak ada SIP dokter 100%, tidak ada atau tidak lengkap bentuk sediaan 100%, tidak ada atau tidak jelas aturan pakai 1,15%, tidak ada alamat pasien 2,70%, tidak ada jenis kelamin 10%, dan tidak ada berat badan pasien 100%. Pada fase transcribing potensi kesalahan terjadi karena salah membaca nama obat 0,77%,  salah membaca dosis obat 1,15%, dan salah membaca aturan pakai 0,77%. Pada fase dispensing potensi kesalahan terjadi karena salah menyiapkan obat 1,92%, salah menyiapkan kekuatan obat 1,15%, salah menulis label obat 36,15%, dan obat ada yang kurang 1,92%. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan nilai persentase yang didapatkan pada resep pasien diabetes mellitus tipe II pada fase prescribing sebesar 30,98%, fase transcribing sebesar 0,38%, dan fase dispensing sebesar 5,14%.

Kata kunci: Medication Error, Diabetes Mellitus Tipe II, RSUD Pambalah Batung Amuntai