## Perbedaan Klaim Tarif INA-CBG pada Penyakit Sistem Peredaran Darah
Berliana Pusparini 1 , Rita Dian Pratiwi 2
Program Studi Diploma III Rekam Medis dan Informasi Kesehatan Sekolah Vokasi UGM, Yogyakarta
Sekolah Vokasi UGM, Yogyakarta E-mail: ritadianp@ugm.ac.id

## Abstract
The accuracy of diagnosis codes is very important because it affects the results of INa-CBG grouper. In addition, diagnosis codes of circulatory system diseases require more attention because they have particular rules. The results of preliminary study showed that 80% of diagnosis codes were incorrect and resulted in a tariff difference of IDR 1.483.300. The purposes of this research was to evaluate the accuracy of diagnosis codes in circulatory system disease and determine the differences of hospital’s INa-CBG cost and researcher’s INa-CBG cost. This type of research was observational analytic with cross sectional design. The selected population was the medical record of inpatients circulatory system disease. a total of 83 samples were taken using simple random sampling technique. The data collection technique used was study of documentation. Data analysis performed was univariate and bivariate. The results showed that the number of cases of disease in the circulatory system of inpatients in 2019 was 1,591, the number of appropriate diagnosis codes was 33 (39.76%) and the statistical test paired sample t test produced a p-value of 0.001402.
Keywords: accuracy of Diagnosis Codes, Circulatory System Disease, Differences in INa-CBG Rates

## Abstrak
Ketepatan kode diagnosis sangat penting karena mempengaruhi hasil grouper INA-CBg. Selain itu, kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah memerlukan perhatian lebih karena memiliki aturan khusus. Hasil studi pendahuluan menunjukkan bahwa 80% kode diagnosis tidak tepat dan menghasilkan perbedaan tarif sebesar Rp. 1.483.300. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi ketepatan kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah dan mengetahui perbedaan tarif INA-CBg di rumah sakit dan tarif INA-CBg peneliti. Jenis penelitian ini adalah observasional analitik dengan rancangan cross sectional . Populasi yang dipilih adalah rekam medis pasien rawat inap dengan diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah. Jumlah sampel sebanyak 83 yang diambil menggunakan teknik simple random sampling. Teknik pengambilan data yang digunakan adalah studi dokumentasi. Analisis data yang dilakukan adalah univariat dan bivariat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kasus penyakit pada sistem peredaran darah pasien rawat inap tahun 2019 sebanyak 1.591, jumlah kode diagnosis yang tepat sebanyak 33 (39,76%) dan uji statistik paired sample t test menghasilkan p-value sebesar 0,001402.
Kata Kunci: Ketepatan Kode Diagnosis, Penyakit Sistem Peredaran Darah, Perbedaan Tarif INA-CBg

## PENDAHULUAN
Pemerintah Republik Indonesia melaksanakan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) bagi setiap orang untuk mewujudkan hak yang sama dalam memperoleh pelayanan kesehatan yang aman, bermutu dan terjangkau  (Kemenkes RI, 2014).
Penyelenggaraan JKN di Indonesia dilaksanakan oleh BPJS Kesehatan mulai tanggal 1 Januari 2014 (Pemerintah RI, 2011). Salah satu tugas BPJS Kesehatan adalah membayar biaya pelayanan kesehatan pasien peserta JKN berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan (Menkes RI, 2014).
E - mail: berlianapuspa3@gmail.com Program Studi Diploma III Rekam Medis dan Informasi Kesehatan
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 8 No.2 Oktober 2020 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed)
Biaya pelayanan kesehatan pasien peserta JKN dibayar secara kapitasi kepada fasilitas kesehatan tingkat pertama, sedangkan untuk Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjutan (FKRTL) dibayar dengan paket Indonesian Case Base Groups (INA-CBg) (Kemenkes RI, 2014). Pembayaran paket INA-CBg mengacu pada kelompok diagnosis dan tindakan yang mempunyai ciri dan biaya yang mirip atau sama. Pengelompokan tersebut dilakukan menggunakan software grouper berdasarkan kode diagnosis akhir dan tindakan yang diberikan kepada pasien dengan mengacu pada ICD-10 dan ICD- 9CM revisi tahun 2010. Perhitungan tarif INA-CBg sendiri dilakukan berdasarkan data costing dan data coding rumah sakit, sehingga ketepatan kode diagnosis dan tindakan sangat penting dalam sistem pembiayaan. Hal tersebut karena kode diagnosis dan tindakan menjadi penentu besarnya biaya yang dibayarkan ke FKRTL, serta sangat mempengaruhi hasil grouper (Menkes RI, 2016).
Ketepatan kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah memerlukan perhatian lebih karena memiliki beberapa aturan khusus (Menkes RI, 2016), sehingga untuk menentukan kode yang tepat diperlukan ketelitian dan pengetahuan lebih dari petugas coding .
Data Sample Registration System (SRS) Indonesia tahun 2014 menunjukkan bahwa pada peringkat pertama dan kedua dari sepuluh besar penyakit penyebab kematian yang banyak diderita oleh masyarakat Indonesia merupakan penyakit pada sistem peredaran darah (Kemenkes RI, 2017).
Berdasarkan laporan sepuluh besar penyakit rawat inap di Rumkit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga tahun 2019, kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah menduduki peringkat pertama jumlah penyakit terbanyak yang diderita pasien. Data hasil studi pendahuluan yang dilaksanakan peneliti terhadap sepuluh rekam medis pasien rawat inap peserta JKN yang menderita penyakit pada sistem peredaran darah menunjukkan bahwa 80% kode diagnosis tidak tepat dan menghasilkan perbedaan tarif sebesar Rp. 1.483.300 lebih rendah dibandingkan dengan tarif yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10.
Menurut Menkes RI (2008), rekam medis adalah dokumen yang berisi identitas pasien, hasil pemeriksaan, pengobatan, tindakan dan layanan lain yang diberikan kepada pasien. Selain itu, rekam medis juga memuat diagnosis. Menurut
Dorland (2015), diagnosis merupakan penegakan suatu karakteristik penyakit dimana karakteristik tersebut berfungsi untuk membedakan masing – masing penyakit. Hatta (2011) membagi pengertian diagnosis menjadi dua, yaitu diagnosis utama serta diagnosis sekunder, komorbiditas dan komplikasi.
Berdasarkan penelitian Mboi dkk (2018), diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah yang menjadi penyebab kematian tertinggi masyarakat Indonesia adalah penyakit jantung dan stroke . Menurut (Suiraoka, 2012), penyakit jantung merupakan penyakit yang melibatkan pembuluh jantung atau pembuluh darah yang terdiri dari arteri dan vena, sedangkan stroke merupakan suatu kondisi dimana sel – sel saraf otak mengalami kematian akibat adanya perdarahan atau sumbatan pada sebagian pembuluh darah di otak.
Menurut Budi (2011), kegiatan pengodean adalah penentuan kode diagnosis untuk mewakili unsur data menggunakan huruf dan angka atau gabungan dari keduanya. Penentuan kode diagnosis dilakukan dengan menggunakan ICD-10. Hatta (2008) mendefinisikan  ICD  sebagai  klasifikasi  universal tentang penyakit atau masalah kesehatan.
Terdapat beberapa aturan yang berhubungan dengan pengodean diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah, antara lain aturan pengodean additional code , aturan pengodean dagger dan asterisk , aturan pengodean akut dan kronis, aturan pengodean hipertensi sekunder (I15.-), aturan pengodean gejala sisa penyakit serebrovaskular (I69.-) dan aturan pengodean kategori kombinasi yaitu apabila terdapat dua atau lebih diagnosis yang saling berkaitan dapat dijadikan satu kode.
Kode INA-CBg memiliki struktur kode tersendiri. Struktur kode tersebut terdiri dari empat digit. Digit pertama mewakili kode CMg ( Casemix main Groups ) yang berjumlah 29 kode. CMg dilambangkan dengan huruf A sampai dengan huruf Z untuk masing – masing organ tubuh dengan menyesuaikan ICD – 10. Digit kedua merupakan kelompok kasus atau case groups yang diwakili oleh angka 1 – 9. Digit ketiga menggambarkan spesifikasi  kelompok  kasus  ( case type ) yang dilambangkan dengan angka 01 – 99 dan digit keempat yang menunjukkan derajat keparahan atau severity level . Derajat keparahan dilambangkan menggunakan angka 0, I, II dan III (Menkes RI, 2016).
Hal – hal tersebut membuat peneliti berkeinginan untuk mengevaluasi ketepatan kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah di Rumkit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga. Selain itu, peneliti juga ingin mengetahui perbedaan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah di Rumkit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga dan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah yang tepat berdasarkan ICD-10.

## METODE
Metode penelitian yang peneliti gunakan adalah observasional analitik dengan rancangan cross sectional. Populasi yang dipilih adalah rekam medis pasien rawat inap peserta JKN dengan diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah tahun 2019 sebanyak 951 berkas dengan jumlah sampel sebanyak 83 sampel yang diambil menggunakan teknik simple random sampling dengan cara undian ( lottery technique ).
Teknik pengambilan data yang digunakan adalah studi dokumentasi dengan menggunakan instrumen berupa ceklis studi dokumentasi. Ceklis  studi dokumentasi digunakan untuk mencatat nomor rekam medis, diagnosis, kode diagnosis rumah sakit, kode diagnosis peneliti, tarif INA-CBg rumah sakit dan tarif INA-CBg peneliti. Adapun dokumen yang digunakan untuk pengumpulan data adalah laporan keadaan morbiditas pasien rawat inap tahun 2019, laporan sepuluh besar penyakit pasien rawat inap tahun 2019, laporan rekapitulasi klaim tahun 2019, rekam medis pasien rawat inap peserta JKN dengan diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah serta data klaim pada aplikasi INA-CBg.
Setelah data terkumpul, selanjutnya dilakukan analisis data yang terdiri dari analisis univariat dan bivariat. Analisis univariat peneliti lakukan dengan menghitung jumlah dan persentase ketepatan kode diagnosis serta rata - rata tarif INA-CBg. Selanjutnya, peneliti melakukan analisis bivariat untuk menguji perbedaan antara tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis di rumah sakit dan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10. uji statistik yang digunakan adalah paired sample t test dengan menggunakan program R studio.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah Kasus Penyakit pada Sistem Peredaran Darah
Berdasarkan laporan data keadaan morbiditas pasien rawat inap dan rekapitulasi klaim tahun 2019, terdapat 1.591 kasus pasien rawat inap dengan diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah dengan 951 pasien diantaranya merupakan peserta JKN. Lima besar penyakit pada sistem peredaran darah yang banyak diderita pasien dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Lima Besar Penyakit pada Sistem Per- edaran Darah No Diagnosis Jumlah % 1. Hipertensi 455 28,60 2. CHF 279 17,54 3. Stroke 218 13,70 4. gagal jantung 160 10,06 5. PJI 98 6,16 Total 1.210 76,06 Penelitian Hernawan dkk. (2017) menunjukkan bahwa terdapat 2.189 kasus penyakit pada sistem peredaran darah pada bulan Januari – Maret 2017 di klinik jantung RSuD Wates. Hal tersebut menunjukkan bahwa jumlah kasus penyakit pada sistem peredaran darah sangat tinggi.
upaya pencegahan penyakit tersebut dapat dilakukan dengan cara merubah gaya hidup, mengatasi obesitas, mengendalikan stres, melakukan aktivitas fisik  dan  olah  raga  serta  menerapkan  pola  makan gizi seimbang (Suiraoka, 2012).

## Jumlah dan Persentase Ketepatan Kode Diagnosis
Kode diagnosis rumah sakit diperoleh dari data coding/grouping INA-CBg . Ketepatan kode diagnosis dikategorikan menjadi dua, yaitu tepat dan tidak tepat. Kode diagnosis dianggap tepat apabila lengkap dan sesuai dengan ICD-10 tahun 2010, sedangkan kode diagnosis dianggap tidak tepat apabila tidak lengkap dan tidak sesuai dengan ICD-10 tahun 2010. Distribusi ketepatan kode diagnosis dapat dilihat pada tabel berikut:

## Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 8 No.2 Oktober 2020 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed)
Tabel 2. Ketepatan Kode Diagnosis No Kode Jumlah % 1. Tepat 33 39,76 2. Tidak tepat 50 60,24 Total 83 100 Data pada tabel tersebut menunjukkan bahwa terdapat 50 (60,24%) kode diagnosis yang tidak tepat. Hal tersebut menunjukkan bahwa jumlah dan persentase kode diagnosis yang tepat lebih rendah dibandingkan dengan jumlah dan persentase kode diagnosis yang tidak tepat.
Berdasarkan hasil membandingkan kode diagnosis di rumah sakit dengan kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10 oleh peneliti yang sudah dikonsultasikan kepada coder expert, ketidaktepatan kode diagnosis diakibatkan oleh penulisan diagnosis yang tidak sesuai dengan istilah dalam ICD-10, tidak spesifik, tidak lengkap dan tidak konsisten.
Ketidaktepatan kode diagnosis juga disebabkan oleh penentuan kode diagnosis yang tidak sesuai dengan aturan pengodean yang berhubungan dengan  penyakit pada sistem peredaran darah. Selain itu, kode diagnosis tidak tepat karena tidak lengkap, tidak dikode dan karakter keempat tidak tepat. Empat besar penyakit yang menyebabkan kode diagnosis tidak tepat dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Empat Besar Penyakit Penyebab Kode Diagnosis Tidak Tepat No Kode Diagnosis Jumlah Persentase 1. Hipertensi 30 50,86% 2. Penyakit jantung iskemik 10 16,96% 3. CHF dan komplikasinya 7 11,87% 4. STEMI 5 8,48% Total 52 88,17%
Penelitian Hernawan (2017) terhadap 98 rekam medis pasien yang menderita penyakit pada sistem peredaran darah di klinik jantung RSuD Wates menunjukkan bahwa persentase kode diagnosis yang tepat hanya mencapai 18% (18 dari 98). Hal tersebut menunjukkan bahwa tingkat ketepatan kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah di rumah sakit masih sangat rendah.
Hatta (2014) menyatakan bahwa pengumpulan data morbiditas dan mortalitas yang akurat akan sulit dilakukan apabila penulisan diagnosis menggunakan istilah yang berbeda – beda untuk penyakit yang sama, maka perlu dibuat standar terminologi medis yang disesuaikan dengan ICD- 10 dan disahkan oleh kepala rumah sakit. Abiyasa dkk (2012) juga berpendapat bahwa coder harus menganalisis lembar – lembar rekam medis dengan teliti dan melakukan konfirmasi kepada dokter yang bertanggung jawab jika menemukan diagnosis yang  tidak  spesifik,  sehingga  kode  diagnois  yang dihasilkan tepat.

## Tarif INA-CBG
Tarif INA-CBg diperoleh melalui data klaim dalam menu coding/grouping pada INA-CBg. Tarif INA- CBg terdiri atas tarif yang diperoleh dari kode diagnosis di rumah sakit (tarif rumah sakit) dan tarif yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10 (tarif peneliti).
Proses penentuan tarif peneliti dilakukan dengan memasukkan data kode diagnosis dan tindakan ke dalam data coding/grouping pasien. Kode diagnosis yang dimasukkan antara lain, kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah yang tepat sesuai dengan ICD-10 oleh peneliti yang sudah dikonsultasikan kepada coder expert , kode diagnosis sekunder selain penyakit pada sistem peredaran darah yang disesuaikan dengan kode rumah sakit jika ada serta kode tindakan yang disesuaikan dengan kode tindakan rumah sakit. Distribusi data tarif rumah sakit dan tarif peneliti dapat dilihat pada diagram boxplot :
Gambar 1. Diagram Boxplot Tarif Rumah Sakit dan Tarif Peneliti
; DOI : 10.33560/jmiki.v8i2.278
Berdasarkan diagram boxplot di atas, dapat dilihat bahwa tarif rumah sakit lebih rendah dibandingkan dengan tarif peneliti.
Hasil perhitungan menggunakan program R studio menunjukkan bahwa tarif rumah sakit memiliki nilai min Rp. 1.562.100, nilai mean Rp. 3.266.024 dan nilai max Rp. 9.818.100, sedangkan tarif peneliti memiliki nilai min Rp. 1.758.600, nilai mean Rp.
3.716.847 dan nilai max Rp. 9.818.100. Selain itu, hasil perhitungan menggunakan program microsoft excel menunjukkan bahwa jumlah tarif rumah sakit sebesar Rp. 271.080.000, sedangkan jumlah tarif peneliti sebesar Rp. 308.498.300. Selisih jumlah dari kedua tarif tersebut sebesar Rp. 37.418.300.
Selisih tarif rumah sakit dan peneliti disebabkan oleh adanya 41 perbedaan tarif rumah sakit dan tarif peneliti dari 50 kasus dengan kode diagnosis yang tidak tepat. Perbedaan tersebut berupa kenaikan dan  penurunan  tarif  rumah  sakit.  Grafik  kenaikan dan penurunan tarif rumah sakit dapat dilihat pada grafik berikut:
Gambar  2.  Grafik  Kenaikan  dan  Penurunan Tarif Rumah Sakit
Berdasarkan  grafik  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa persentase tarif yang mengalami penurunan lebih tinggi dibandingkan dengan persentase tarif yang mengalami kenaikan.
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa rata – rata tarif rumah sakit lebih rendah dibandingkan dengan tarif peneliti, sehingga rumah sakit mengalami kerugian. Kerugian terbesar disebabkan oleh kode diagnosis penyakit hipertensi dan komplikasinya
yaitu sebesar Rp. 29.699.000. Selisih tarif INA- CBg yang diperoleh dari kode diagnosis di rumah sakit dan kode diagnosis yang tepat sesuai ICD- 10 tidak terlalu besar bagi rumah sakit, tetapi berpengaruh terhadap pendapatan rumah sakit yang akan digunakan untuk kepentingan operasional, pengembangan dan gaji petugas.
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Maryati (2017) terhadap 218 rekam medis pasien rawat inap yang menderita penyakit diabetes mellitus selama tahun 2015 di RSuD dr. Soehadi Prijonegoro Sragen, juga menunjukkan bahwa jumlah tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis rumah sakit lebih rendah dibandingkan dengan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis peneliti. Tarif yang diperoleh dari kode diagnosis rumah sakit sebesar Rp. 360.821.000, sedangkan tarif yang diperoleh dari kode diagnosis peneliti sebesar Rp. 382.730.100. Selisih dari kedua tarif tersebut sebesar Rp. 21.909.100.

## Perbedaan Tarif INA-CBG
Hasil uji statistik paired sample t test untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan antara tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis rumah sakit dan tarif INA-CBg yang diperoleh dari peneliti, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Statistik No Tarif Rata - rata p-value 1. Rumah sakit 3.266.024 0,001402 2. Peneliti 3.716.847 Berdasarkan hasil uji tersebut, dapat diketahui bahwa p-value =  0,001402  <  α  =  0,05,  sehingga H 0 ditolak dan H a diterima. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis di Rumah Sakit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga dan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10.
Ketepatan kode diagnosis dapat mempengaruhi dan menimbulkan perbedaan tarif INA-CBg. Hal tersebut terbukti dari sebanyak 50 kode yang tidak tepat menghasilkan 41 tarif INA-CBg yang berbeda. Perbedaan tarif INA-CBg paling banyak disebabkan oleh kode diagnosis hipertensi yaitu sebanyak 24 kode.
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 8 No.2 Oktober 2020 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed)
Hasil penelitian Maryati (2017) juga menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara ketepatan kode diagnosis diabetes mellitus dengan ketepatan klaim asuransi JKN di RSuD dr. Soehadi Prijonegoro Sragen dengan p-value sebesar p<0,001. Penelitian tersebut juga menyebutkan bahwa terdapat perbedaan antara tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis dari rumah sakit dan kode diagnosis peneliti dengan selisih sebesar Rp. 21.909.100 akibat kesalahan pemilihan karakter ke empat dan komplikasi yang tidak dikode.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa terdapat 1.591 kasus pasien rawat inap dengan diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah, dimana 951 kasus diantaranya merupakan peserta JKN. Jumlah ketepatan kode diagnosis penyakit pada sistem peredaran darah di Rumah Sakit TK. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga adalah 33 dengan persentase sebesar 39,76%. Rata - rata tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis di Rumah Sakit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga sebesar Rp. 3.266.024, sedangkan rata - rata tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10 sebesar Rp. 3.716.847, serta terdapat perbedaan antara tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis di Rumah Sakit Tk. IV 04.07.03 dr. Asmir Salatiga dan tarif INA-CBg yang diperoleh dari kode diagnosis yang tepat berdasarkan ICD-10 ( p-value =  0,001402;  α  = 0,05). Dengan demikian, rumah sakit perlu untuk membuat daftar terminologi medis untuk penyakit yang sering muncul dan disesuaikan dengan ICD- 10 bagi dokter, memberikan pelatihan bagi petugas coding mengenai pengodean diagnosis dan tindakan yang tepat sesuai dengan ICD-10. Selain itu, dalam menentukan kode diagnosis dan tindakan sebaiknya petugas coding memeriksa setiap hasil pemeriksaan penunjuang, lembar operasi atau pemberian tindakan dan lembar pemberian obat untuk proses coding, serta melakukan konfirmasi kepada dokter jika terdapat diagnosis yang tidak terbaca dan tidak spesifik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abiyasa, M. T., Ernawati, D., & Kresnowati, L.  (2012).  Hubungan  Antara  Spesifitas Penulisan Diagnosis Terhadap Akurasi Kode pada RM 1 Dokumen Rawat Inap Rumah Sakit Bhayangkara Semarang. Jurnal Visikes , 11 No. 2 , 99–104.
Budi, S. C. (2011). Manajemen Unit Kerja Rekam medis (1st ed.). Quantum.
Dorland, W. A. N. (2015). Kamus Saku Kedokteran Dorland (S. Tharmapalan (ed.); 29th ed.). Elsevier Pte Ltd.
Hatta, g. R. (2008). Pedoman Manajemen Informasi Kesehatan di Sarana Pelayanan Kesehatan . uI Press.
Hatta, g. R. (2011). Pedoman Manajemen Informasi Kesehatan di Sarana Pelayanan Kesehatan, Edisi Revisi . uI Press.
Hatta, g. R. (2014). Pedoman  Manajemen Informasi Kesehatan di Sarana Pelayanan Kesehatan (g. R. Hatta (ed.); 3rd ed.). Penerbit universitas Indonesia (uI Press).
Hernawan, H., Ningsih, K. P., & Winarsih. (2017). Ketepatan Kode Diagnosis Sistem Sirkulasi di Klinik Jantung RSuD Wates. Jkesvo (Jurnal Kesehatan Vokasional) , 2 No. 1 , 148–153.
Kemenkes RI. (2014). Buku Pegangan Sosialisasi Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) dan Sistem Jaminan Sosial Nasional . Kementerian Kesehatan RI.
Kemenkes RI. (2017). Tekan angka Kematian melalui Program Indonesia Sehat dengan Pendekatan Keluarga . http://www.depkes. go.id/pdf.php?id=17061600003.
Maryati, W. (2017). Hubungan antara Keakuratan Kode Diagnosis Diabetes mellitus dengan Ketepatan Klaim asuransi . 15–19.
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 269 Tahun 2008 tentang Rekam Medis, (2008).
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2014 tentang Pedoman Pelaksanaan Program Jaminan Kesehatan Nasional, (2014).
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 76 Tahun 2016 tentang Pedoman Indonesian Case Base groups (INA-CBg) dalam Pelaksanaan Jaminan Kesehatan Nasional, (2016).
Nafsiah Mboi, D. (2018). On the road to universal health care in Indonesia, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016 .
undang - undang Republik Indonesia Nomor 24
Tahun 2011 tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial, (2011).
Suiraoka, I. (2012). Penyakit Degeneratif (me- ngenal, mencegah dan mengurangi Faktor Risiko 9 Penyakit Degeneratif) (1st ed.). Nuha Medika.