MAGELANG JAWA TENGAH
1,2,3Program Studi RMIK (D-3): Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta E-mail: 1lailiilmi@gmail.com, leerainamhar@gmail.com, 3p.praptana@gmail.com
ABSTRAK
Pemberian kode diagnosis dan tindakan sebagai cerminan pencapai mutu. Kode yang lengkap dan tepat berdampak besar pada pembiayaan kesehatan, pelaporan statistik kesehatan tidak akurat, informasi pengambilan keputusan, data untuk penelitian juga tidak layak. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau ketepatan pemberian kode diagnosis dan penyebab luar pada pasien dengan kasus kecelakaan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan rancangan potong lintang. Sampel pada penelitian ini adalah data sekunder dari rekam medis pasien kasus kecelakaan periode triwulan empat tahun 2020 berjumlah 98. Pengambilan data menggunakan instrument checklist untuk mengukur ketepatan kode, dan panduan wawancara untuk mengetahu faktor yang menyebabkan kode tidak tepat dan akurat. Hasil penelitian ini menjukkan 29% dari 20 kode telah akurat penilaian ini rendah dibandingkan 71% dari 100 kode tidak akurat yang menunjukkan penilaian yang tinggi dikarenakan kesalahan pada digit ke-5 dan kode faktor luar tidak tepat. Hasil uji hubungan antara pendidikan dengan kelengkapan dengan hasil 0,0001<0,05. Sedangkan uji hubungan pengalaman kerja dengan kelengkapan kode didapatkan uji 0,000<0,05. Ketepatan pengodean diagnosis fraktur sudah sampai karakter kelima dan kode external cause belum terlaksana di bagian coding tetapi sudah terlaksana di bagian casemix.
Kata Kunci: Kelengkapan, Coding, Kecelakaan, External Cause, Rumah Sakit. ABSTRACT
Providing a code of diagnosis and action as a reflection of quality achievement. The right code has a major impact on health financing, the reporting of health statistics is inaccurate, informed decision-making, data for research is also inadequate. This study aims to review the accuracy of coding diagnosis and external causes in patients with accident cases. The method used in this research is quantitative descriptive with a cross-sectional design. The sample in this study is secondary data from the medical records of patients with accident cases for the fourth quarter of 2020 totaling 98. Data collection uses a checklist instrument to measure the accuracy of the code and an interview guide to finding out the factors that cause the code to be incorrect and accurate. The results of this study showed 29% of the 20 codes were accurate. This assessment was low compared to 71% of 70 inaccurate codes which indicated a high rating due to an error at digit -5 and an incorrect external factor code. The accuracy
Laili Rahmatul Ilmi1, Lau Lee Yen R.2, Praptana3
TINJAUAN KELENGKAPAN KODE KASUS KECELAKAAN DAN
EXTERNAL CAUSE DI RST. TK. II dr. SOEDJONO TK II
of fracture diagnosis coding has reached the fifth character and the external cause code has not been implemented in the coding section but has been implemented in the case
Keywords: Accuracy, Coding, Injury, External Cause, Hospital
dikelompokkan pada kode (V01-Y98). Pemberian code pada kasus kecelakaan dapat dinilai lengkap dan akurat. Klasifikasi kode external cause untuk menentukan kode external cause harus lengkap sampai karakter kelima, meliputi kategori ketiga yang menunjukkan bagaimana kecelakaan terjadi, karakter keempat yang menunjukan lokasi terjadinya kecelakaan, dan karakter kelima yang menunjukkan aktivitas pasien saat terjadinya kecelakaan (McKenzie et al., 2018).
2. BAHAN DAN METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan metode penelitiannya menggunakan cara observasi dengan pendekatan potong lintang. Proses pengambilan data sekunder dengan menggunakan rekam medis pada kasus kecelakaan. Proses observasi pada data sekunder dengan menggunakan check list observasi untuk mengukur kelengkapan dan ketepatan kode pada kasus kecelekaan. Hasil yang diperoleh dari check list observasi diolah menggunakan software statistic menggunakan Stata 13. Hasil analisis disajikan dalam bentuk tabulasi dan dinarasikan secara deskriptif.
1. PENDAHULUAN
Kualitas suatu rekam medis dikatakan bermutu apabila keseluruhan data yang terisikan secara manual atau elektronik lengkap dan akurat (Noteboom et al., 2017). Salah satu item yang wajib lengkap dan akurat adalah ketersediaan penulisan diagnosis sehingga coder mudah dan jelas dalam memberikan kode diagnosis ataupun tindakan. Pemberian coding yang tepat dan akuran sangat berpengaruh pada data yang digunakan sebagai bahan dan analisis statistik morbiditas maupun mortalitas. (Ilmi, 2018). Setiap fasilitas kesehatan wajib menyelenggarakan rekam medis secara baik dan benar guna mendukung tertib administrasi serta meningkat kualitas data dalam rekam medis tersebut (Ilmi & Purbobinuko, 2020). Kasus kecelakaan di wilayah Jawa Tengah juga terbilang sangat tinggi. Hasil wawancara dengan kepala unit rekam medis di RST TK.II dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah dalam laporan lima besar penyakit.
Proses pengkodean pada kasus kecelakaan dengan memberikan huruf dan angka dan kelengkapan penyebab luar. Kode pada kasus kecelakaan tertuang pada BAB XIX sedangkan untuk external cause tertuang pada BAB XX. Pengkodean external cause
3. HASIL DAN PEMBAHASAN A. HASIL
Analisis univariat
Tabel I. Distribusi frekuensi petugas
rekam medis berdasarkan umur di RST. TK II. dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah.
No. Umur Frekuensi Frekuensi
1. 20-30 tahun 2 50%
2. 31-40 tahun 2 50%
Tabel di atas menunjukan bahwa distribusi umur petugas rekam medis dari 4 responden yang telah diteliti, responden yang berumur 20-30 dan berumur 31-40 memiliki frekuensi yang sama yaitu 50%.
Tabel 2. Distribusi frekuensi petugas
rekam medis berdasarkan pendidikan terakhir di RST. TK II. dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah.
No. Umur Frekuensi Frekuensi
1. RMIKD3- 4 0%
2. D3-non-RMIK 0 0%
3. S1 RMIK 0 0%
Tabel di atas menunjukkan bahwa distribusi pendidikan petugas rekam medis dari 4 responden yang diteliti, petugas rekam medis dengan latar pendidikan D3 RMIK sebanyak (100%).
Tabel 3. Distribusi frekuensi petugas
rekam medis berdasarkan pengalaman kerja di RST. TK II. dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah.
No. Umur Frekuensi Frekuensi
1. 1-5 tahun 1 25%
2. 6-10 tahun 2 50%
3. 10-15 tahun 1 25%
Tabel di atas menunjukkan bahwa distribusi pengalaman kerja petugas rekam medis dari 4 responden yang telah diteliti, petugas rekam medis dengan pengalaman kerja 6-10 tahun lebih banyak yaitu sebanyak 2 responden (50%).
Tebel 4. Distribusi frekuensi
berdasarkan kelengkapan kode kecelakaan lalu lintas di RST. TK II.
dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah. No. Umur Frekuensi Frekuensi
1. Lengkap 44 37%
2. LengkapTidak 76 63% Tabel di atas menunjukkan bahwa distribusi kelengkapan pemberian kode diagnosis pada kasus ke-celakaan prosentase ketidaklengkapan lebih tinggi dibandingkan dengan kelengkapan yaitu kode yang lengkap 44 (37%) dan tidak lengkap 76 (63%).
Tabel 5. Distribusi frekuensi
ber-dasarkan kelengkapan kode external cause kecelakaan lalu lintas di RST. TK II. dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah.
No. Umur Frekuensi Frekuensi
1. Lengkap 34 28%
2. LengkapTidak 86 72%
kelengkapan kode kasus kecelakaan. Diperoleh p=0,000<0,05.
No. Pengalaman kerja Kelengkapan P-value
Lengkap lengkapTidak Total
F % F % F % 1. 1-5 tahun 0 0% 1 7,5% 1 7,5% 2. 6-10 tahun 1 21,3% 1 63,7% 2 63,7% 0,001 3. 10-15 tahun 0 0% 1 7,5% 1 7,5% 1 3 4 100% Analisis bivariate
Tabel 6. Hubungan factor pengalaman kerja dengan kelengkapan kode kecelakaan di RST. TK.II
dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah.
Tabel di atas menunjukkan bahwa distribusi kelengkapan pemberian kode external cause pada kasus kecela-kaan prosentase ketidak lengkapan lebih tinggi dibandingkan dengan kelengkapan yaitu kode yang lengkap 34 (28%) dan tidak lengkap 86 (72%).
Tabel diatas menunjukkan hasil uji statistik tentang pengaruh pengalaman kerja petugas rekam medis dengan
No. Pendidikan Kelengkapan P-value
Lengkap Tidak lengkap Total
F % F % F %
1. D3-RMIK 2 50% 2 50% 1 100%
2. D3-non RMIK 0 0% 1 63,7% 2 0% 0,000
3. S1-RMIK 0 0% 1 7,5% 1 0%
1 3 4 100%
Tabel 7. Hubungan faktor pendidikan dengan kelengkapan kode kecelakaan di RST. TK.II
dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah
kelengkapan kode kasus kecelakaan. Diperoleh p=0,001<0,05.
Tabel diatas menunjukkan hasil uji statistik tentang pengaruh pendidikan petugas rekam medis dengan
B. PEMBAHASAN Kelengkapan Kode
Akurasi kode diagnosa pada kasus kecelakaan lalu lintas di RST. TK.II dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah kelengkapan yaitu kode yang lengkap 44 (37%) dan tidak lengkap 76 (63%). Prosentase kelengkapan pemberian kode masih rendah dibandingkan dengan kode yang lengkap.. Pemberian kode pada digit ke-5 diagnosa fraktur belum dikode atau salah penempat-an kode, diagnose sekunder juga belum kode. Hasil penelitian terkait kelenagkapn coding menjelaskan bah-wa pengaruh kelengkapan pemeberian kode akan berdampak pada laporan statistic morbidat ataupun mortalitas kualitasnya dapat terjami. (Ilmi, 2018). Kelengkapan kode yang diisikan tidak hanya berpengaruh pada data pelaporan, namun juga berdampak pada kelengkapan dan ketepatan klaim pembiayaan kesehatan (Opitasari & Nurwahyuni, 2018). Kode yang tepat dan pembiayaan yang sesuai menggambarkan bahwa kualitas data yang diisikan dalam rekam medis dapat dipertanggungjawabkan (Staff et al., 2016). Tidak hanya itu namun peneliti lain menjelaskan bahwa pelaporan yang tepat juga sangat berpengaruh pada pengambilan keputusan dan kebijakan bidang kesehatan (S. Reza Jafarazdeh, 2017).
Sedangkan untuk kelengkapan kode external cause masih terbilang rendah dari segi kelengkapan yaitu kode yang
lengkap 34 (28%) dan tidak lengkap 86 (72%). Keakuran dan kelengkapan pemberian kode external cause pada kasus kecelakaan sebaiknya dilengkapi untuk mengetahui penyebab kecelakaan yang berdampak kesakitan (Hedegaard & Johnson, 2019). Dengan kelengkapan kode tersebut dapat membantu menulusur akar masalah kejadian kecelakaan, selain itu kelengkapan akan berpengaruh pada laporan yang dibuat (Fleischmann-struzeketal., 2018).
Faktor pengalaman kerja dengan kelengkapan kode
Hasil uji hubungan antara pengalaman bekerja dengan kelengakap kode dari 4 petugas yang diteliti. Responden yang memiliki pengalaman kerja antara 5-10 tahun memiliki kemampuan me-lengkapi lebih tinggi sebesar (63,7%) dari-pada yang berpengalaman antara 1-5 tahun (7,5%). Jika melihat hasil uji hubungannya antara pengalaman kerja dengan kelengkapan pemberian kode diperoleh nilai p-value sebesar 0,0001<0,005, sehingga Ho ditolak artinya ada hubungan antara lama bekerja dengan tingkat kelengkapan kode. Beberapa penelitian menjelaskan bahwa factor internal yang didapatkan dari pengalaman kerja juga bisa berpengaruh pada pemberian kode hal ini dikarekan kurangnya update ilmu serta motivasi dalam bekerja (Boo et al., 2014). Namun factor pengetahuan tersebut dapan dioptimalkan dengan memberikan stimulus berupa
pelatih-an untuk peningkatpelatih-an pengetahupelatih-an (Opitasari & Nurwahyuni, 2018) (S. Reza Jafarazdeh, 2017).
Faktor pendidikan dengan kelengkapan kode
Hasil uji hubungan antara pendidikan dengan kelengakap kode dari 4 petugas yang diteliti. Responden dengan latar belakang pendidikan D3 RMIK lengkap mengisi (50%) dan tidak lengkap (50%). Sedangkan dengan pendidikan di luar RMIK dan S1-RMIK hasilnya (0%). Karena tidak ada petugas yang pendidikannya diluar RMIK dan S1-RMIK. Jika melihat hasil uji hubungannya antara pen-didikan dengan kelengkapan pemberian kode diperoleh nilai p-value sebesar 0,0000<0,005, sehingga Ho ditolak artinya ada hubungan antara pendidkan dengan tingkat kelengkapan kode. Kode yang diisikan mengacu pada kaidah pengkodean yang baik benar akan sangat berpengaruh pada be-berapa aspek, salah satunya keakuratan pembuatan pelaporan yang mendukung pengambilan keputusan (World Health Organization, 2020) (Zellweger et al., 2019). Selain itu, pemahaman dari petugas terkait kaidah pengkodean juga berpengaruh pada ketepatan coding yang diberikan, sehingga berdampak pula pada ketepatan dan keakuratan kode dan pelaporan angka kesakitan maupun kematian (Ilmi & Purbobinuko, 2020). (Massad et al., 2019).
4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kelengkapan pemberian kode pada kasus kecelakaan dan external cause sangat berpengaruh pada berbagai aspek. Diantaranya kelengkapan dan ketepatan pelaporan kesehatan yang dibuat, sehingga juga berpengaruh pada kualitas laporan morbiditas dan kematian, sehingga dapat membantu optimalisasi para pemangku kebijakan kesehatan.
5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada seluruh pimpinan tertinggi dan jajaran serta bagian rekam medis RST. Tk.II dr. Soedjono Magelang Jawa Tengah atas kesempatan yang diberikan kepada peneliti sehingga penelitian ini berjalan lancar. Ucapan terima kasih kepada Fakultas Kesehat-an Universitas Jenderal Achmad YKesehat-ani Yogyakarta atas ijin yang diberikan.
6. DAFTAR PUSTAKA
Boo, Y., Han, W. M., Lim, H., & Choi, Y. (2014). Analysis of questions regarding morbidity coding posted to the online coding clinic of the Korean Medical Record Association. 43(3), 29–36. Fleischmann-struzek, C., Thomas-ru, D. O.,
Schettler, A., Schwarzkopf, D., Stacke, A., Seymour, C. W., Haas, C., Dennler, U., & Reinhart, K. (2018). Comparing the validity of different ICD coding
abstraction strategies for sepsis case identification in German claims data. 1–12.
Hedegaard, H., & Johnson, R. L. (2019). External Cause-of-injury Framework for Categorizing Mechanism and Intent of Injury. 136.
Ilmi, L. R. (2018). Keakuratan Kode Diagnosis Dengan Icd-10 Di Puskesmas Pengasih I Dan Pengasih II Kualitas Informasi Kelengkapan data Data administrasi Lengkap Data demograi. 6(2).
Ilmi, L. R., & Purbobinuko, Z. (2020). Penentu Penyebab Kematian Di Rsud Panembahan Senopati Bantul : Miscoding Berdampak Pada Laporan Statistik Kematian. Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia, 8(1), 86. https://doi.org/10.33560/jmiki. v8i1.253
Massad, S., Dalloul, H., Ramlawi, A., Rayyan, I., Salman, R., & Johansson, L. A. (2019). Accuracy of mortality statistics in Palestine: A retrospective cohort study. BMJ Open, 9(4), 1–8. https://doi.org/10.1136/ bmjopen-2018-026640
McKenzie, K., Fingerhut, L., Walker, S., Harrison, A., & Harrison, J. E. (2012). Classifying external causes of injury: History, current approaches, and future directions. Epidemiologic Reviews, 34(1), 4–16. https://doi.org/10.1093/ epirev/mxr014
Noteboom, C., Hafner, J., & Wahbeh, A. (2017). Characteristics of Complete and Incomplete Physicians’ Unlearning with Electronic Medical Record.
Journal of the Midwest Association for Information Systems, 2017(2), 57–72. https://doi.org/10.17705/3jmwa.00031 Opitasari, C., & Nurwahyuni, A. (2018). The
completeness and accuracy of clinical coding for diagnosis and medical procedure on the INA-CBGs claim amounts at a hospital in South Jakarta. 9(1), 14–18. https://doi.org/10.22435/ hsji.v9i1.464
S. Reza Jafarazdeh, B. S. T. J. M. (2017). Quantifying the improvement in sepsis diagnosis, documentation and coding: the marginal causal effect of year of hospitalization on sepsis diagnosis. Physiology & Behavior, 176(5), 139–148. https://doi.org/10.1016/j. physbeh.2017.03.040
Staff, M., Roberts, C., & March, L. (2016). The completeness of electronic medical record data for patients with Type 2 Diabetes in primary care and its implications for computer modelling of predicted clinical outcomes. Primary Care Diabetes, 1–8. https://doi. org/10.1016/j.pcd.2016.02.002
World Health Organization. (2020). Medical certification, ICD mortality coding, and reporting mortality associated with COVID-19. Technical Note, 19(June), 1–13. https://www.who.int/ publications/i/item/WHO-2019-nCoV-mortality-reporting-2020-1
Zellweger, U., Junker, C., & Bopp, M. (2019). Cause of death coding in Switzerland : evaluation based on a nationwide individual linkage of mortality and hospital in-patient records. 2, 1–15.
