## JURNAL ILMIAH PEREKAM DAN INFORMASI KESEHATAN IMELDA
Vol.7 No.2, Agustus 2022, pp. 126-133 ISSN: 2597-7156 (Online),2502-7786 (Print) http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JIPIKI
 126

## Asesmen Kode Penyebab Kematian Di RSUD Panembehan Senopati Bantul Yogyakarta
Suryo Nugroho Markus 1 , Laili Rahmatul Ilmi 2 , Praptana 3 , Sis Wuryanto 4 , Heri Herawan 5 , Sujono Riyadi 6 , Tri Sunarsih 7 1,2,3,4,5 Prodi RMIK, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Indonesia
6 Prodi Keperawatan, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Indonesia
7 Prodi D3 Kebidanan, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Oct14,2021 Revised Jan10, 2022 Accepted Jan 22, 2022 A  complete  medical  record  reflects  the  quality  of  good documentation,  the  complete  of  diagnosis  writing  reduces  incorrect and  inaccurate  code  and  appropriate  reporting  to  support  decision makers.  This  study  aims  to  measure  the  completeness  and  accuracy of the death code and the basic cause of death of patients. This study uses a quantitative descriptive design using a completeness checklist instrument.  Researchers  used  secondary  data  from  the  medical records of patients who died in 2021, the total sample was 199 using the slovin formula. Secondary data analyzed with STATA, presented with  tabulations  and  descriptive  narratives.Tthe  basic  cause  of  the basic cause of death was highest in code J80 at 33 (17%), J12.8 at 21 (11%)  and  the  third  being  E11.9.  Based  on  the  category  of completeness of filling out of the 199 medical records analyzed, there were 37% (75) death forms that were not filled in completely.
Keywords: Medical Record ISC-10 Complete Coding Mortality
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Corresponding Author:
Laili Rahmatul Ilmi, Program Studi Rekam Medis dan Infokes, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Jl.  Brawijaya  Jl.  Ringroad  Barat,  Gamping  Kidul,  Ambarketawang,  Kec.  Gamping,  Kabupaten  Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta. Email: lailiilmi@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Rekam medis merupakan dokumen vital milik pasien yang berisikan tentang riwaya tpenyakit,  diagnosis,  kondisi  saat  ini  hingga  rencana  pengobatan  dan  tindak  lanjut  [1]. Rekam  medis  tidak  hanya  mencatat  proses  pengobatan  namun  monitoring  perawatan kesakitan namun juga ringkasan pasien meninggal [2]. Data kematian yang tertuang dalam rekam  medis  menjadi  data  dan  informasi  untuk  pelaporan  morbiditas  dan  mortalitas  [3]. Diagnosis  yang  tertuang  dalam  rekam  medis  pasien  menjadi  bahan  informasi  untuk pelaporan  rutin,  mendukung  para  pengambil  keputusan  dan  surveilans  [4]  [5]. Kelengkapan  pengisian  diagnosis  dan  penunjang  atau  prosedural  oleh  dokter  pada  rekam medis pasien, sangat mendukung coder pada pemberian kode diagnosis maupun tindakan, sehingga mendukung pada pelaporan kesakitan ataupun kematian tepat dan akurat [6].
127
Penyakit  tidak  menular  merupakan  kondisi  yang  menyumbangkan  penyebab kematian  tertinggi,  informasi  lengkap  terkait  dengan  penyakit  tidak  menular  dapat diperoleh  dari  rekam  medis  baik  manual  maupun  elektronik  [7]  [8].  Pada  tahun  2019, badan  kesehatan  dunia  (WHO)  mendeklarasikan  bahwa  saat  ini  permasalahan  kesehatan yang  menjadi  penyebab  kematian  adalah  karena  covid-19  yang  menjadi  pademi  secara Internasional [9]. Kasus covid-19 tidak hanya berdampak pada sektor ekonomi, pariwisata, salah  satunya  sektor  kesehatan  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  serius  serta  kematian. Kematian  covid-19  menjadi  permasalahan  serius,  sehingga  banyak  multi  disiplin  ilmu bekerjasama untuk menanggulangi permasalahan yang ditimbulkan [10] [11] [12].
Beberapa  peneliti  sebelumnya  menjelaskan  bahwa  penyebab  semakin  beratnya pasien  terkonfirmasi  covid-19  karena  komorbiditas  penyakit  tidak  menular  [3]  [13]. Kelengkapan  rekam  medis  sangat  membantu  untuk  melakukan  pengukuran  atas  kualitas informasi klinis pada kasus covid-19 serta  mengidentifikasi informasi penyebab kematian pada  pasien  dengan  kasus  covid-19  [14]  [15].  Informasi  yang  tertuang  tidak  hanya diagnosis  namun coding klinis.  Selain  itu,  pengelompokan coding menggunakan  ICD-10 memberikan  gambaran  jenis  kasus  diagnosis  penyebab  parahnya  penderita  terkonfirmasi covid-19 [16] [17] [18].
Pengelompokkan coding diagnosis  pada  pasien  meninggal  terkonfirmasi  covid-19 membantu  para pengambil kebijakan untuk semakin  menggalakkan  edukasi dan preventif kepada  masyarakat  akan  pentingnya  menjaga  kesehatan  sehingga  mencapai  derajat kesehatan  [19]  [20].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  asesmen  dan pengelompokkan  kode  diagnosis  pada  pasien  meninggal  terkonfirmasi  covid-19  dengan komorbiditasnya menggunakan ICD-10.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  pada  penelitian  ini  yaitu  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Subjek pada  penelitian  ini  adalah  petugas coder dan  kepala  rekam  medis.  Populasinya  adalah rekam medis pasien meninggal dengan kasus covid-19 di tahun 2021. Pengukuran besaran sampel dari rekam medis menggunakan rumus slovin, jumlah yang digunakan adalah 199 rekam  medis.  Data  sekunder  dari  rekam  medis  dikumpulkan  menggunakan checklist melalui  data  yang  diperoleh  diolah  statistik  menggunakan  STATA  13.1.  Hasil  analisis disajikan dalam bentuk tabulasi dan didisekripsikan dengan narasi dekriptif.
128

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Karakteristik Pasien Meninggal Karena Covid-19 No Item N % 1  Jenis Kelamin Laki-laki 117 59 Perempuan 82 41 2  Status perkawinan Belum kawin 16 8.04 Duda 9 4.52 Janda 18 9.05 Kawin 156 78.39 3  Pekerjaan BUMN 8 4.57 Belum tahu 2 1.14 Dosen 1 0.57 Guru 3 1.71 Ibu rumah tangga 28 16.00 Mahasiswa 1 0.57 Pedagang 4 2.29 Pegawai negeri 13 7.43 Pegawai swasta 29 16.57 Buruh 19 10.86 Pelajar 3 1.71 Pensiunan 25 14.29 Petani 9 4.14 TNI/ Polri 3 1.71 Tidak bekerja 4 2.29 Wiraswasta 22 12.57 4  Umur 80-89 7 4 70-79 27 14 60-69 65 33 50-59 51 26 40-49 25 13 30-39 11 6 20-29 6 3 10-20 2 1 1-19 5 3

## Sumber: hasil observasi, 2021
Berdasarkan tabel 1 diketahui bahwa karakteristik pasien meninggal karena covid- 19  telah  dirawat  dengan  tingkat  penyakit  bawaan  dengan  sebaran  jenis  kelamin  tertinggi yaitu  laki-laki  (59%),  dengan  status  pernikahan  menikah  (78,9%),  sebaran  tertinggi  dari berdasarkan  pekerjaan  yaitu  pegawai  swasta  (16,57%)  dan  usia  tertinggi  kisaran  60-69 tahun (33%) merupakan faktor usia dengan angka penyakit komormid dan penyakit kronis yang  lebih  tinggi,  korelasinya  pasien  dengan  faktor  resiko  yang  terkonfirmasi  covid-19
129 memiliki kondisi lebih cepat dan memperberat kondisi sehingga dapat memburuk kondisi. Beberapa  penelitian  menjelaskan  bahwa  penyebab  kematian  tertinggi  pada  saat  pandemi covid-19  berdasarkan  distribusi  usia  rata  rata  diatas  40  tahun  dengan  proses  perawatan diatas 5 hari [19] [15]. Selain itu penelitian  sebelumnya  menjelaskan bahwa faktor resiko usia rentan dan penyakit bawaan memperberat kondisi pasien covid-19 [21].
Tabel 2. Besar Penyebab Kematian Berdasarkan Kode ICD-10 Kode ICD-10 N % B34.2 9 5% E11.9 17 9% J12.8 21 11% J80 33 17% J96.9 8 4% N17.9 6 3% R57.2 7 4% A41.9 4 2%
Sumber: hasil pengukuran pengodean diagnosis dengan ICD-10 Berdasarkan  tabel  2  diketahui  bahwa  sebaran  penyakit  yang  menjadi  penyebab kematian yang dikode menggunakan ICD-10, diagnosis tertinggi pada kode J80 atau Adult respiratory  distress  syndrome sebesar  33  kasus  (17%),  tertinggi  kedua  yaitu  J96.8  atau Adult respiratory distress syndrome sebesar 21 kasus (11%). Hal  tersebut  selaras  dengan hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  penyebab  pasien  meninggal  karena  covid-19  karena memiliki  riwayat  penyakit  sebelumnya  [22]  [23],  salah  satunya  adalah  penyakit  sistem pernafasan  kronis  sehingga  memperberat  kondisi  pasien  yang  berdampak  pada  kematian [24] [15] [25].
UCOD ( Underlying Cause Of Death )
Tabel 3. Kode ICD-10 Sebagai UCOD Periode Tahun 2021 Kode ICD-10 N % J80 33 17% J12.8 21 11% E11.9 17 9% B34.2 9 5% J96.9 8 4% I10 7 4% R57.2 7 4% N17.9 6 3% A41.9 4 2% I12.0 4 2% I50.0 4 2% C53.9 3 2% I13.2 3 2% N18.5 3 2%

## Sumber: hasil pengukuran pengodean diagnosis dengan ICD-10
Berdasarkan tabel bahwa penyebab dasar pasien meninggal tertinggi pada kode J80 atau Adult  respiratory  distress  syndrome sebesar  33  (17%),  J12.8  sebesar  21  (11%)  dan ketiga yaitu E11.9 atau diabetes mellitus unspecified. Bahwasannya penyakit menular dan tidak  menular  yang  diderita  tersebut  akan  dituliskan  pada  formulir  penyebab  kematian
130
sebagai  informasi  tambahan  penyebab  dasar  kematian,  oleh  karena  itu  pentingnya  dalam mendokumentasian rekam medis secara baik [26] [27] [28].

## Ketepatan Coding Covid
Tabel 4. Hasil Pengukuran Kelengkapan Pengisian Diagnosis Pada Formulir
Keterangan Kematian Tepat freq. Percent Cum 1 75 37.69 37.69 2 124 62.31 100

## Sumber: hasil pengukuran pengodean diagnosis dengan ICD-10
Tabel 4 menjelaskan pengukuran kelengkapan pengisian diagnosis penyerta, antara dan  penyebab  kematian  yang  dilampirkan  di  rekam  medis  pasien.  Dari  199  rekam  medis yang  dianalisis,  terdapat  37%  (75)  formulir  kematian  yang  tidak  terisi  lengkap  Formulir tersebut  terdapat  pada  bagian  kedua  ringkasan  masuk  dan  keluar  (RMK).  Pada  formulir tersebut  berisikan  diagnosis  dan  kondisi  yang  menginformasikan  penyebab  pasien meninggal.  Tata  cara  proses  pengodean  pasien  meninggal,  coder  akan  memberikan  code pada  setiap  diagnosis  atau  kondisi  pasien  meninggal,  selanjutnya  menggunakan  tabel ACME MMDS untuk  mengetahui korelasi  penyebab  penyakit dan  menentukan penyabab utama  pasien  meninggal  [29]  [17].  Apabila  formulir  tersebut  tidak  terisi,  maka Kelengkapan  formulir  penyebab  kematian  akan  berpengaruh  pada  ketepatan  pemberian kode  kematian  di  rekam  medis  serta  ketepatan  pada  laporan  kematian  [5]  [30]  [31]  [32]. Kelengkapan  pada  formulir  kematian  akan  mencerminkan  mutu  layanan  dan pendokumentasi rekam medis yang baik [33] [32].

## Keakuratan Code ICD-10
Tabel 5. Hasil Pengukuran Pemberian Kode Kematian Menggunakan ICD-10
Akurat freq. Percent Cum 1 30 15.08 15.08 2 8 4.02 19.10 3 161 80.90 100

## Sumber: hasil pengukuran keakuratan kode diagnosis dengan ICD-10
Tabel  5  merupakan  pengukuran  pemberian  kode  diagnosis  menggunakan  ICD-10. Kode  1  merupakan  pengkategorian  kode  tidak  lengkap  dan  tidak  akurat.  Kode  2 merupakan kategori kode terisi lengkap dan akurat sampai karakter ke 4. Dari tabel diatas diketahui  terdapat  15.08%  (30  kode)  kode  terisi  lengkap  namun  tidak  akurat,  meskipun persentase  kelengkapan  dan  keakuratan  kode  hingga  karakter  ke  4  mencapai  80%  (161 kasus).  Kelengkapan  dan  keakuratan  pemberian  kode  akan  sangat  mendukung  dan mengasilkan  laporan  yang  akurat  [6]  [16],  selain  itu  dapat  dijadikan  tolak  ukur  bahwa diagnosis  yang  dituliskan  lengkap  sehingga  dapat  memberikan  kemudahan  kepada coder untuk  memberikan  kode  yang  tepat  [2],  selain  itu  peneliti  lain  juga  menjelaskan  bahwa kelengkapan  dan  ketepatan  kode  juga  akan  membantu  para  pemangku  kebihakan  serta sebagai bentuk prediksi terkait penyakit penyakit yang menyebabkan kematian [35] [3].

## 4. KESIMPULAN
Hasil  asesmen  rekam  medis  pasien  meninggal  bahwa  karakteristik  pasien  yang dirawat  dengan  kasus  penyakit  kronis  dan  meninggal  dengan  sebaran  jenis  kelamin tertinggi  yaitu  laki-laki  (59%),  dengan  status  pernikahan  menikah  (78,9%),  sebaran tertinggi  dari  berdasarkan  pekerjaan  yaitu  pegawai  swasta  (16,57%)  dan  usia  tertinggi kisaran 60-69 tahun (33%). Sedangkan sebaran penyakit yang menjadi penyebab kematian
131 yang  dikode  menggunakan  ICD-10,  diagnosis  tertinggi  pada  kode  J80  atau Adult respiratory  distress  syndrome sebesar  33  kasus  (17%),  tertinggi  kedua  yaitu  J96.8  atau Adult  respiratory  distress  syndrome sebesar  21  kasus  (11%).  Untuk  penyebab  dasar penyebab dasar pasien  meninggal tertinggi  pada kode J80 atau Adult respiratory distress syndrome sebesar 33 (17%), J12.8 sebesar 21 (11%) dan ketiga yaitu E11.9 atau diabetes mellitus  unspecified .  Berdasarkan  kategori  kelengkapan  pengisiannya  dari  199  rekam medis  yang  dianalisis,  terdapat  37%  (75)  formulir  kematian  yang  tidak  terisi  lengkap. Apabila di asesmen secara rinci, terdapat 15% (30 kode) kode terisi lengkap namun akurat tidak akurat, meskipun persentase kelengkapan dan keakuratan kode hingga karakter ke 4 mencapai 80% (161 kasus).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  ucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  Direktur  dan  staf  rekam  medis  di RSUD  Panembahan  Senopati  Bantul  Yogyakarta,  tim  peneliti  dari  Universitas  Jenderal Achmad Yani Yogyakarta atas dedikasinya sehingga artikel ini dapat dipublikasikan.

## REFERENCES
[1] C.  H.  Earnshaw,  A.  Pedersen,  J.  Evans,  T.  Cross,  O.  Gaillemin,  and  A.  Vilches- Moraga,  “Improving  the  quality  of  discharge  summaries  through  a  direct  feedback system,” Futur. Healthc. J. , vol. 7, no. 2, pp. 149–154, 2020, doi: 10.7861/fhj.2019- 0046.
[2] U.  Zellweger,  C.  Junker,  and  M.  Bopp,  “Cause  of  death  coding  in  Switzerland : evaluation  based  on  a  nationwide  individual  linkage  of  mortality  and  hospital  in- patient records,” vol. 2, pp. 1–15, 2019.
[3] World  Health  Organization,  “Medical  certification,  ICD  mortality  coding,  and reporting mortality associated with COVID-19,” Tech. Note , vol. 19, no. June, pp. 1– 13,  2020,  [Online].  Available:  https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019- nCoV-mortality-reporting-2020-1.
[4] R. H. Hazard et al. , “The quality  of medical death  certification of  cause  of death in hospitals  in  rural  Bangladesh:  Impact  of  introducing  the  International  Form  of Medical  Certificate  of  Cause  of Death,” BMC Health Serv. Res. , vol. 17,  no. 1,  pp. 1–8, 2017, doi: 10.1186/s12913-017-2628-y.
[5] L. Falci, E. J.  L. Argov, G. Van Wye, M. Plitt, A. Soto, and M. Huynh, “Practice of Epidemiology Examination of Cause-of-Death Data Quality Among New York City Deaths Due to Cancer , Pneumonia , or Diabetes From 2010 to 2014,” vol. 187, no. 1, pp. 144–152, 2018, doi: 10.1093/aje/kwx207.
[6] C. Opitasari and A. Nurwahyuni, “The completeness and accuracy of clinical coding for  diagnosis and  medical procedure  on  the INA-CBGs  claim amounts at  a hospital in South Jakarta,” vol. 9, no. 1, pp. 14–18, 2018, doi: 10.22435/hsji.v9i1.464.
[7] A.  H.  Krist et  al. ,  “Electronic  health  record  functionality  needed  to  better  support primary  care,” J.  Am.  Med.  Informatics  Assoc. ,  2014,  doi:  10.1136/amiajnl-2013- 002229.
[8] U. E. Paulista, P. D. E. P. Em, and C. Biológicas, “The 2nd International Conference on Health Sciences,” in The 2nd International Conference on Health Sciences , 2017, pp. 1–186.
[9] World Health Organization (WHO), “COVID-19 Weekly Epidemiological Update,” 2022.
[10]  S. A. Lauer et al. , “The Incubation Period of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) From Publicly Reported Confirmed Cases: Estimation and Application,” Ann. Intern. Med. , vol. 2019, 2020, doi: 10.7326/m20-0504.
[11]  Y.  Wu,  C.  Chen,  and  Y.  Chan,  “The  outbreak  of  COVID-19 :  An  overview,” J.
132
Chinese Med. Assoc. , vol. 83, pp. 217–220, 2020,
doi: 10.1097/JCMA.0000000000000270>Wu.
[12]  S.  Yokohama,  “Morbidity  and  Mortality  Weekly  Report  (  MMWR  )  Initial Investigation  of  Transmission  of  COVID-19  Among  Crew  Members  During Quarantine of a Cruise,” vol. 69, no. February, 2020.
[13]  R.  M.  Burke et  al. ,  “Active  Monitoring  of  Persons  Exposed  to  Patients  with Confirmed  COVID-19  -  United  States,  January-February  2020,” MMWR.  Morb. Mortal. Wkly. Rep. , vol. 69, no. 9, pp. 245–246, 2020, doi: 10.15585/mmwr.mm6909e1.
[14]  WHO,  “International  Guidelines  For  Certification  and  Classification  (Coding)  of Covid-19 as Cause of Death Based on ICD International Statistical Classification of Diseases Table of Contents,” no. April, 2020.
[15]  B.  Singh,  “International  comparisons  of  COVID-19  deaths  in  the  presence  of comorbidities  require  uniform  mortality  coding  guidelines,” Int.  J.  Epidemiol. ,  vol. 50, no. 2, pp. 373–377, 2021, doi: 10.1093/ije/dyaa276.
[16]  H.  Asari,  L. R. Ilmi, and N. Intan, “Kelengkapan  dan  Keakuratan  Pemberian  Kode Diagnosis Kasus Neoplasma,” Pros. Semin. Rekam Medis dan Inf. Kesehat. “Inovasi Teknol.  Inf.  Untuk  Mendukung  Kerja  PMIK  Dalam  Rangka  Kendali  Biaya  di Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan,” vol.  80,  pp.  39–43,  2020,  [Online].  Available: https://publikasi.aptirmik.or.id/index.php/procinovasiTI/article/view/75.
[17]  L. R. Ilmi and Z. Purbobinuko, “Penentu Penyebab Kematian Di Rsud Panembahan Senopati  Bantul :  Miscoding  Berdampak  Pada  Laporan  Statistik  Kematian,” J. Manaj. Inf. Kesehat. Indones. , vol. 8, no. 1, p. 86, 2020, doi: 10.33560/jmiki.v8i1.253.
[18]  L.  R.  Ilmi,  “Cause  of  Death  Reported  and  Administrative  Code  with  Sepsis  and Trend in Panembahan Senopati General Hospital,” Proceeding- 2nd ISMOHIM , vol. 5, no. 1, pp. 82–86, 2020.
[19]  X. Jin et al. , “Epidemiological, clinical and virological characteristics of 74 cases of coronavirus-infected  disease  2019  (COVID-19)  with  gastrointestinal  symptoms,” Gut , pp. 1–8, 2020, doi: 10.1136/gutjnl-2020-320926.
[20]  J.  Miki,  R.  Rampatige,  N.  Richards,  T.  Adair,  J.  Cortez-Escalante,  and  J.  Vargas- Herrera,  “Saving  lives  through  certifying  deaths:  Assessing  the  impact  of  two interventions to improve  cause of  death data in Perú,” BMC  Public Health , vol. 18, no. 1, pp. 1–11, 2018, doi: 10.1186/s12889-018-6264-1.
[21]  H.  Zhang et  al. ,  “Age-Related  Risk  Factors  and  Complications  of  Patients  With COVID-19:  A  Population-Based  Retrospective  Study,” Front.  Med. ,  vol.  8,  no. January, pp. 1–12, 2022, doi: 10.3389/fmed.2021.757459.
[22]  N. S. Elbarbary, T. J. dos Santos, C. de Beaufort, E. Wiltshire, A. Pulungan, and A. E.  Scaramuzza,  “The  Challenges  of  Managing  Pediatric  Diabetes  and  Other Endocrine Disorders During the COVID-19 Pandemic: Results From an International Cross-Sectional  Electronic  Survey,” Front.  Endocrinol.  (Lausanne). ,  vol.  12,  no. November, pp. 1–19, 2021, doi: 10.3389/fendo.2021.735554.
[23]  P.  K.  Lindenauer,  T.  Lagu,  M.  S.  Shieh,  P.  S.  Pekow,  and  M.  B.  Rothberg, “Association  of  Diagnostic  Coding  with  trends  in  hospitalizations  and  mortality  of patients with pneumonia, 2003-2009,” JAMA - J. Am. Med. Assoc. , vol. 307, no. 13, pp. 1405–1413, 2012, doi: 10.1001/jama.2012.384.
[24]  P.  K.  Lindenauer,  T.  Lagu,  M.  S.  Shieh,  P.  S.  Pekow,  and  M.  B.  Rothberg, “Association  of  Diagnostic  Coding  with  trends  in  hospitalizations  and  mortality  of patients with pneumonia, 2003-2009,” JAMA - J. Am. Med. Assoc. , vol. 307, no. 13, pp. 1405–1413, 2012, doi: 10.1001/jama.2012.384.
133
[25]  H.  C.  Prescott,  J.  J.  Osterholzer,  K.  M.  Langa,  D.  C.  Angus,  and  T.  J.  Iwashyna, “Late mortality after sepsis: Propensity matched cohort study,” BMJ , vol. 353, pp. 1– 8, 2016, doi: 10.1136/bmj.i2375.
[26]  Y.  Miyasaka et  al. ,  “Mortality  Trends  in  Patients  Diagnosed  With  First  Atrial Fibrillation. A 21-Year Community-Based Study,” J. Am. Coll. Cardiol. , vol. 49, no. 9, pp. 986–992, 2007, doi: 10.1016/j.jacc.2006.10.062.
[27]  A.  J.  Walker et  al. ,  “  Clinical  coding  of  long  COVID  in  English  primary  care:  a federated analysis of 58 million patient records in situ using OpenSAFELY ,” Br. J. Gen. Pract. , vol. 71, no. 712, pp. e806–e814, 2021, doi: 10.3399/bjgp.2021.0301.
[28]  J. Austin, M. Barras, and C. Sullivan, “Interventions designed to improve the safety and quality of therapeutic anticoagulation in an inpatient electronic medical record,” International Journal of Medical Informatics , vol. 135. 2020, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.104066.
[29]  E. N. Rahmawati and S. Lestari, “[Tinjauan Keakuratan Kode Sebab Dasar Kematian pada Sertifikat Kematian di RSUP dr. Soeradji Tirtonegoro Klaten],” Infokes , vol. 8, no. 2, pp. 86–97, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[30]  R. J. Jolley et al. , “Validation and  optimisation  of an ICD-10-coded  case  definition for  sepsis  using  administrative  health  data,” BMJ  Open ,  vol.  5,  no.  12,  pp.  1–10, 2015, doi: 10.1136/bmjopen-2015-009487.
[31]  E.  K.  Nichols et  al. ,  “The  WHO  2016  verbal  autopsy  instrument :  An  international standard suitable for automated analysis by InterVA , InSilicoVA , and Tariff 2 . 0,” pp. 1–9, 2018.
[32]  G.  Filippatos et  al. ,  “The  quality  of  death  certification  practice  in  Greece,” Hippokratia , vol. 20, no. 1, pp. 19–25, 2016.
[33]  G.  Husabø et  al. ,  “Early  diagnosis  of  sepsis  in  emergency  departments,  time  to treatment, and association  with  mortality:  An observational  study,” PLoS  One , vol. 15, no. 1, pp. 1–15, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0227652.
[34]  B. S. T. J. M. S. Reza Jafarazdeh, “Quantifying the improvement in sepsis diagnosis, documentation  and  coding:  the  marginal  causal  effect  of  year  of  hospitalization  on sepsis  diagnosis,” Physiol.  Behav. ,  vol.  176,  no.  5,  pp.  139–148,  2017,  doi: 10.1016/j.physbeh.2017.03.040.
[35]  C.  Noteboom,  J.  Hafner,  and  A.  Wahbeh,  “Characteristics  of  Complete  and Incomplete  Physicians’  Unlearning  with  Electronic  Medical  Record,” J.  Midwest Assoc. Inf. Syst. , vol. 2017, no. 2, pp. 57–72, 2017, doi: 10.17705/3jmwa.00031.

## BIOGRAPHIES OF AUTHORS
Suryo Nugroho Markus, SE., MPH . Dosen tetap prodi RMIK Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.
Laili  Rahmatul  Ilmi,  A.Md.,  SKM.,  MPH. Dosen  tetap  prodi  RMIK  Fakultas  Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.