Article history Received April 6, 2021 Accepted December 29, 2021

## ANALISA REKAM MEDIS ELEKTRONIK UNTUK MENENTUKAN DIAGNOSA MEDIS DALAM KATEGORI BAB ICD 10 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Zulius Akbar Amin, Widya Cholil, M. Izman Herdiansyah, Edi Surya Negara Program Pasca Sarjana/Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma Palembang Email: zulius.akbar.amin@gmail.com, widya@binadarma.ac.id, m.herdiansyah@binadarma.ac.id, e.s.negara@binadarma.ac.id

## Abstract
Based on observations of the business process flow at the Siti Fatimah Hospital, the background for this  study  was  the  medical  record  document  and  ICD-10  code  which  was  carried  out  manual diagnosis,  making  it  difficult  for  the  medical  record  section  in  the  proper  and  fast  CHAPTER arrangement of the ICD-10 code. The International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD) can be used to calculate or record a valid patient history of hospitalization. The Cross-Industry Standard Process For Data  Mining (CRISP-DM) method is used in this study to become  a  strategy  to  describe  the  problem  in  general  from  the  domain  or  research  unit.  While  the machine  learning  algorithm  for  multiclass  classification  uses  the  Naïve  Bayes  algorithm,  Support Vector  Machine,  Logistic  Regression  to  create  a  diagnostic  model  for  medical  action.  This  study predicts  ICD-10  chapter  categories  from  medical  action  records  from  electronic  medical  records. With  this  research,  it  is  hoped  that  machine  learning  can  facilitate  the  medical  record  section  in predicting  the  ICD-10  chapter  category  by  analyzing  electronic  medical  record  data  using  the Chapter ICD-10 Decision Support System information system.
Keywords: Electronic Medical Records, ICD-10, Machine Learning.

## Abstrak
Berdasarkan  observasi  di  alur  proses  bisnis  pada  rumah  sakit  RSUD  Siti  Fatimah,  Maka  yang melatarbelakangi  penelitian  ini  adalah  dokumen  rekam  medis  dan  kode  ICD-10  yang  dilakukan diagnosis  manual  sehingga  menyulitkan  bagian  rekam  medis  dalam  menetapkan  BAB  kode  ICD-10 yang tepat dan cepat. International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD) dapat digunakan dalam menghitung atau membuat catatan riwayat perawatan pasien yang valid di  rumah  sakit.  Metode Cross-Industry  Standard  Process  For  Data  Mining (CRISP-DM)  digunakan dalam  penelitian  ini  menjadi  strategi  menguraikan  masalah  secara  umum  dari domain atau  unit penelitian.  Sedangkan  algoritma machine  learning untuk  pengklasifikasian multiclass menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, Logistic Regression untuk membuat model diagnosa tindakan  medis.  Penelitian  ini  memprediksi  kategori  bab  ICD-10  dari  catatan  tindakan  medis  dari rekam  medis  elektronik.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan machine  learning dapat mempermudah  bagian  rekam  medis  dalam  memprediksi  kategori  bab  ICD-10  dengan  menganalisa data  rekam  medis  elektronik  menggunakan  sistem  informasi Chapter  ICD-10  Decision  Support System .
Kata Kunci: Rekam Medis Elektronik, ICD-10, Machine Learning

## 1.  PENDAHULUAN
Catatan  medis  atau  rekam  medis  pasien merupakan catatan, berkas pasien, serta dokumen tentang identitas, laporan pemeriksaan, informasi pengobatan,  dan  tindakan  medis  pasien  pada sarana  pelayanan  untuk  rawat  jalan  dan  rawat inap  baik  yang  dikelola  pemerintah  maupun dikelola  swasta  [1].  Untuk  diagnosis  penyakit, Indonesia  menggunakan  ICD-10  sedangkan untuk prosedur/tindakan Indonesia menggunakan ICD-9-CM [2]. International Statistical Classification  of  Diseases  and  Related  Health Problems (ICD)  digunakan  untuk  menganalisa dan  mendiagnosa  penyakit.  kode  alfanumerik memungkinkan  digunakan  untuk  penyimpanan informasi,  pengambilan  data,  dan  analisis  data yang  mudah.  ICD  menjadi  sebuah  klasifikasi untuk  diagnose  berstandararisasi  internasional dalam  semua  tujuan  epidemiologis  manajemen kesehatan dan umum [3].
Electronic  healthy  record (EHR)  mencakup berbagai  informasi  klinis  pasien  seperti  riwayat medis,  tanda-tanda  vital,  hasil  tes  laboratorium, dan catatan klinis. Data tersebut dapat membantu dalam membangun informasi yang berkelanjutan antara dokter dan pasien. Lebih dari itu, tinjauan sistematis  telah  menunjukkan  bahwa  kualitas perawatan  klinis  dapat  ditingkatkan  dengan menggunakan analisis prediktif berdasarkan data EHR  [4]. Electronic  healthy  record juga  dapat meningkatkan kualitas perawatan klinis menggunakan berbagai analisis berbasis prediksi data. Electronic  healthy  record berisi  data terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  banyak  sistem yang  fokus  terhadap  data  terstruktur  untuk membangun sebuah sistem pengambilan keputusan  klinis  [5].  Sementara  lebih  dari  80% data  kesehatan  adalah  teks.  Contohnya,  catatan klinis  berisi  informasi  tentang  riwayat  medis pasien  dan  pengamatan  serta  pendapat  dokter mengenai interaksinya dengan pasien [6].
Electronik healthy record sangat banyak manfaat seperti membantu untuk menyimpan data pasien, mengurangi  kehilangan  berkas  rekam  medis secara  fisik,  mempercepat  tindakan  pendukung lain  (obat,  laboratorium,  radiologi,  tindakan), mempermudah  mengetahui  untuk    ketersediaan obat,  serta  mempermudah  dalam  transaksi pembayaran.
International Statistical
Classification  of  Diseases  and  Related  Health Problems (ICD) dapat digunakan dalam menghitung  atau  membuat  catatan  riwayat perawatan  pasien  yang  valid.  Saat  ini,  tugas
menetapkan  kode  diagnosis  dilakukan  secara manual  oleh  bagian  rekam  medis.  Dokumen rekam  medis  dan  kode  ICD-10  yang  banyak membuat klasifikasi diagnosis manual menyulitkan bagian rekam medis dalam menetapkan  kode  ICD-10  yang  tepat  dan  cepat. Dengan  dokumen  rekam  medis  yang  telah diklasifikasi maka dapat memudahkan pencarian informasi  dalam  menemukan  Bab  ICD-10  yang tepat  karena  dokumen  rekam  medis  telah dikelompokkan berdasarkan kategori yang mencerminkan isi rekam medis tersebut.
Text  mining  merupakan  proses  pembelajaran yang  berkelanjutan  dari  user  yang  berinteraksi terus  menerus  menggunakan  tools  analisis. Hampir  mirip  pada  data mining ,  teks mining akan  mengekstrak  informasi  yang  tepat  dari beragai sumber data dengan cara identifikasi dan eksplorasi  pola  yang  menarik.  Tetapi  dalam masalah text mining sumber data yang digunakan adalah  golongan  pola  yang  menarik  yang  tidak dapat ditemukan pada database terstruktur tetapi dari  teks  yang  tidak  terstuktur  dalam  kumpulan dokumen  [7].  Dalam  penelitian  ini,  dokumen- dokumen  akan  ditraining  kedalam  sesuai  label ICD-10. Prediksi ini akan mempelajari kumpulan data  yang  berupa  data training sehingga terbentuk  suatu  pola  atau  model  yang  dapat digunakan untuk penentuan suatu kelas pada data test. Di dalam aplikasi modern khususnya dalam proses  klasifikasi  seperti  klasifikasi  teks, klasifikasi  buku,  klasifikasi  film,  klasifikasi gambar atau klasifikasi berita, sangat dimungkinkan  apabila  kategori  kelas  data  yang ada  lebih  dari  2.  Banyak  metodologi machine learning yang dapat digunakan untuk pengklasifikasian multiclass seperti adalah Naïve Bayes,  Support  Vector  Machine,  Logistic Regression .  Penelitian  ini  akan  memprediksi kategori bab ICD-10 dari catatan tindakan medis dari  rekam  medis  elektronik.  Berdasarkan  latar belakang  permasalahan  yang  telah  diuraikan, maka  peneliti  merasa  tertarik  dalam  melakukan Analisa  rekam  medis  elektronik  untuk  membuat model  diagnosa  medis  untuk  memprediksi kategori  bab  ICD10  menggunakan machine learning.

## 2.  METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  Metode  CRISP-DM merupakan  standarisasi  proses data  mining sebagai  strategi  pemecahan  masalah  secara umum  dari  bisnis  atau  unit  penelitian  [8].
Pendekatan  ini  secara  garis  besar  terdiri  dari  6 fase, sebagai berikut :
1. Business  Understanding  Phase .  Pada  tahap persiapan  penelitian,  penulis  melakukan pengamatan  (  observasi  )  alur  proses  bisnis terlebih dahulu pada objek secara langsung.
2. Data  Understanding  Phase.  Pada  fase  ini peneliti  mempelajari  alur  proses  data didalam  rumah  sakit  yang  sudah  berjalan menggunakan
Sistem Informasi
Managemen Rumah Sakit (SIM-RS).
3. Data preparation phase. Peneliti melakukan seleksi  data  tindakan  yang  telah  dilabeli dengan BAB ICD-10 dari database SIM RS menggunakan SQL Query.
4. Modeling phase ,  pada  fase  ini  data  yang sudah dimiliki dilakukan text preprocessing, training dan testing menggunakan algoritma machine learning yang digunakan yaitu naïve  bayes,  support  vector  machine, logistic  regression menggunakan  data training dan testing.
5. Evaluation  Phase ,  pada  fase  ini  akan dilakukan  pengukuran  kesalahan,  analisis akan  mengukur precision , recall dan  F1- s core .
6. Development  Phase ,  pada  fase  ini  akan dilakukan pembuatan program menggunakan  model  yang  telah  dibuat untuk menunjang proses keputusan diagnose medis.
Dataset yang akan digunakan pada penelitian ini menggunakan  Data  dari Database SIM  RS  Di RSUD  Siti  Fatimah  Provinsi  Sumatera  Selatan. Penelitian  ini  peneliti  menggunakan  tabel tindakan  medis  dan  diagnose  penyakit  ICD-10 berupa  data  CSV  dari  tindakan  medis  yang merupakan  kata-kata  dalam  bentuk  teks.  Data penunjang  yang  lain  adalah  data  sekunder  yang terdiri  dari  beberapa  jurnal  dan  buku  yang berkaitan  dengan  penelitian.  Teknik  studi dokumentasi  tentang  catatan  medis  dari  tahun 2019  dan  2020  di  RSUD  Siti  Fatimah  Provinsi Sumatera Selatan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dilakukan pembahasan pengembangan dalam klasifikasi tindakan medis dalam  memprediksi  BAB  ICD-10  menggunakan algoritma naive  bayes,  support  vector  machine, logistic regression . Model prediksi dikembangkan  dan  dievaluasi  pada  bab  ini. Bagian  ini  juga  dilakukan  pembahasan  tentang proses  pembuatan  model  dan  evaluasi  hasilnya menggunakan precision, recall dan f1-score lalu dibuatkan program untuk mendukung pengambilan keputusan BAB ICD-10 .
Gambar 2 . Model Penelitian

## Preprocessing
Dataset  tindakan  medis  yang  digunakan  pada penelitian ini dilakukan preprocessing
menggunakan tokenizing,  case  folding proses preprocessing dilakukan dataset  dilakukan pengisian teks pada data yang kosong menggunakan modul python . fillna (). Selanjutnya  mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil dan melakukan proses data reduction menghapus simbol  dan  angka  pada  kolom  tindakan menggunakan modul . re (). Tokenizing dilakukan
menggunakan modul python . split () dan melakukan data cleaning menggunakan stopword ,  hasil  dari preprocessing di  simpan variable  array bernama corpus_indo.  Pada  kode selanjutnya  membuat  kolom  baru  bernama tindakan_cleaning dengan value array berdasarkan index variable bernama df selanjutnya  menghapus  kolom  tindakan_refill. Setelah  proses preprocessing dilakukan  dataset siap digunakan untuk proses training dan testing.

## Training dan Testing
Setelah  data  tindakan  medis  berhasil  dilakukan proses preprocessing selanjutnya  dilakukan membagi  data training dan testing  dataset yang digunakan untuk proses training adalah 0.9 atau 90% dari jumlah dataset dan untuk proses testing adalah  0.1  atau  10%  dari  jumlah dataset . Random state 42 digunakan agar hasil pembagian split tetap sama. Proses classification penelitian  ini  menggunakan  algoritma machine learning  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine, Logistic Regressio n. proses menempatkan dokumen  teks  secara  otomatis  ke  dalam  suatu class atau  kategori  berdasarkan  isi  dari  teks tersebut.

## Support Vector Machine
Module  python  yang  utama  digunakan  yaitu SGDCClassifer ,  selain  itu  penelitian  ini  juga menggunakan
CountVectorizer dan TfidfVectorizer dari  module sklearn yang dikemas  menggunakan pipeline karena  dapat dilakukan  sejumlah  kerja  secara  bersamaan dalam tahap yang berbeda yang dilakukan secara kontinu  pada  algoritma  SVM  yang  diproses. SGDClassifer  menggunakan  parameter hinge loss yang digunakan untuk klasifikasi, penalty l2 standar  regular  untuk linear  Support  vector machine, alpha  menggunakan  nilai default 0.0001, random state = 42 untuk membagi array dalam  untuk  mendapakan  hasil  yang  sama, max_iter nilai yang digunakan untuk mengulang kembali  ke  awal training .  Tol none pelatihan akan  berhenti  jika loss melebihi  nilai  titik loss yang ada.
Tabel 1 . Precision, recall , dan F1-Score Support

## Vector Machine
Hasil pengukuran menunjukkan algoritma untuk dengan  nilai precision 1  dan  nilai recall 0.61
sehingga bisa dikatakan model dapat mengklasifikasi  hampir  seluruh  tindakan  medis pada class X0099^019  (XIX-Injury, poisoning and  certain  other  consequences  of  external causes ).

## Logistic Regression
Module  python  yang  utama  digunakan  yaitu LogisticRegression ,  selain  itu  penelitian  ini menggunakan CountVectorizer dan TfidfVectorizer dari  module sklearn yang dikemas  menggunakan pipeline karena  dapat dilakukan  sejumlah  kerja  secara  bersamaan dalam tahap yang berbeda yang dilakukan secara kontinu pada algoritma Logistic Regression yang diproses. LogisticRegression menggunakan parameter n_jobs yang  memiliki value bilangan integer digunakan  untuk  menentukan  jumlah CPU Cores yang digunakan, n_jobs diberi nilai 1 tetapi  parameter  ini  akan  diabaikan  jika parameter solver =  liblinear,  parameter  C memiliki value bilangan float  , parameter  ini untuk  meningkatkan  besaran  nilai  parameter dalam  menerapkan  penalti  untuk  mengurangi overfitting saat melatih model.
Tabel 2 . Precision, recall , dan F1-Score Logistic Regression

## Naïve Bayes
Module  python  yang  utama  digunakan  seperti MultinomialNB , selain itu penelitian ini menggunakan CountVectorizer
dan TfidfVectorizer dari  module sklearn yang dikemas  menggunakan pipeline karena  dapat dilakukan  sejumlah  kerja  secara  bersamaan dalam tahap yang berbeda yang dilakukan secara kontinu  pada  algoritma MultinomialNB yang diproses.  Proses  klasifikasi  dengan  algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk dengan menghitung  kemungkinan  kalimat  tindakan medis terhadap kelas/labelnya.
Tabel  3 . Precision,  recall ,  dan F1-Score  Naïve Bayes
Hasil  pengukuran  menunjukkan  algoritma  untuk dengan nilai precision 0.80 dan nilai recall 0.13 sehingga bisa dikatakan model dapat
mengklasifikasi  hampir  seluruh  tindakan  medis pada  class  X0099^012  ( XII-Diseases  of  the musculoskeletal system and connective tissue)

## Evaluasi
Secara  keseluruhan  class, Support  Vector Machine dan Logistic  Regression memiliki tingkat  akurasi  yang  sama  0.52%  sedangkan naïve bayes memiliki akurasi sebenar 0.49% dari multi  class dengan  jumlah  class  sebanyak  22 chapter diagnosa penyakit, tingkat akurasi ketiga algoritma yang tertera dalam gambar 3.
Gambar 3 . Tingkat Akurasi Algoritma

## DEPLOYMENT
Perencanaan  untuk Deployment yang  dimulai dari  langkah  awal  dan  terlaksana  menjadi  satu kesatuan  dalam  CRISP-DM  menjadi  sistem informasi Chapter  ICD-10  Decision  Support System yang berguna untuk proses bisnis dalam hal  ini  dibuat  dan  digunakan  untuk  membantu penetapan  BAB  ICD-10  yang  digunakan  oleh bagian rekam medis.
Gambar  3 . Chapter  ICD-10  Decision  Support Sistem
Sistem  akan  menampilkan  daftar  pasien  yang masih  aktif  dan  secara  sistem  masih  dilayani dalam  SIM  RS  untuk  membantu  memprediksi BAB  ICD-10  oleh  bagian  rekam  medis.  Sistem menampikan  informasi  nomor  pendaftaran, nomor  rekam  medis,  unit  Pelayanan,  lokasi Pelayanan.  Menu  dengan  nama  ML  yang berwarna  biru  akan  menampikan  hasil  prediksi dari  model  yang  telah  dibuat  sebelumnya  yaitu Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  Logistic Regression .
Gambar 4 . System Prediction Result
Hasil  Prediksi  BAB  ICD-10  diperoleh  sesuai dengan  informasi  dan  dokumen  daftar  tindakan yang  diberikan  oleh  Para  Medis  Untuk  Pasien, Sehingga  Informasi  dapat  membantu  bagian rekam  medis  untuk  menetapkan  BAB  ICD-10 pada  pasien.  Dimana  sebelumnya  rekam  medis melakukan  proses  penetapan  diagnosa  secara manual  setelah  pasien  pulang  dengan  membaca dokumen rekam medis, hasil pemeriksaan labor / radiologi selama pasien di rumah sakit.

## 4.  PENUTUP

## Kesimpulan
System Prediction Result yang memiliki perbedaan  hasil  karena  perbedaan  karakter dokumen tindakan medis yang dibaca oleh model penelitian.
Diketahui  bahwa  Diagnosa  ICD-10  pada  Class X0099^015  (XV- Pregnancy,  Childbirth  and  the Puerperium )  memiliki Precision,  Recall,  F1- Score dengan nilai tinggi.
Model  penelitian  dapat  digunakan  dalam  sistem informasi  Chapter  ICD-10 Decision  Support System yang diharapkan membantu bagian rekam medis dalam menentukan BAB ICD-10.

## Saran
Perlunya Penelitian lebih lanjut untuk mengetahui  faktor  pembedaan  hasil  antar  model dan penggunaan variatif metode lain menggunakan  dataset  penelitian  ini  untuk meningkatkan nilai akurasi algoritma.
Perlunya  Penelitian  lebih  lanjut  penyebab Rendahnya Class Lain selain class X0099^015.
Hasil  dari  analisis  rekam  medis  dapat  digunakan sebagai  penyediaan Knowledge  Manajemen bagi Rumah Sakit.

## 5.  REFERENSI
[1] R. Depkes, Peraturan Menteri Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  269  Tahun 2008  Tetang  Rekam  Medis .  Indonesia,
2008, p. 7. [2] R. Depkes, “Peraturan Menteri Kesehatan
Republik  Indonesia  Nomor  27  Tahun 2014  tentang  Petunjuk  Teknis  Sistem Indonesian  Case  Base  Groups  (INA- CBGs),” p. 50, 2014. [3] World Health Organization, International
Statistical  Classification  of  Diseases  and Related Health Problems . 2010.
[4] A. D. Black et al. , “The impact of ehealth on the quality and safety of health care: A systematic overview,” PLoS Med. , vol. 8, no. 1, pp. 1–16, 2011, doi:
10.1371/journal.pmed.1000387.
[5] E. Choi, M. T. Bahadori, A. Schuetz, W. F.  Stewart,  and  J.  Sun,  “Doctor  AI: Predicting  Clinical  Events  via  Recurrent Neural  Networks.,” JMLR  Workshop Conf. Proc. , vol. 56, pp. 301–318, 2016.
[6] J.  Huang,  C.  Osorio,  and  L.  W.  Sy,  “An empirical  evaluation  of  deep  learning  for ICD-9 code assignment using MIMIC-III clinical notes,” Comput. Methods
Programs  Biomed. ,  vol.  177,  pp.  141–
153, 2019, doi: 10.1016/j.cmpb.2019.05.024. [7] R.  Feldman  and  J.  Sanger, The  Text Mining Handbook . 2006.
[8] C.  McCue, Data  Mining  and  Predictive Analytics . 2015.