http://ejournal.poltekkes-smg.ac.id/ojs/index.php/link
KARAKTERISTIK RUMAH SAKIT DAN KEAKURATAN KODE DIAGNOSIS MEMPENGARUHI HASIL KLAIM INA-CBGs
Warsi Maryati a*) ; Novita Yuliani b ; Ani Ismayani Justika c
a, b, c Program Studi D3 Rekam Medis dan Informasi Kesehatan; Universitas Duta Bangsa Surakarta Jl. K.H. Samanhudi No. 93 Sondakan Laweyan Surakarta

## Abstrak
Setiap rumah sakit memiliki standar tarif pelayanan kesehatan. Perbedaan tarif rumah sakit dan tarif INA-CBGs  serta  keakuratan  kode  diagnosis  menyebabkan  adanya  kesenjangan  pendapatan  yang diperoleh  rumah  sakit.  Studi  ini  menilai  faktor  yang  menyebabkan  kesenjangan  antara  tarif  rumah sakit  dan  tarif  INA-CBGs,  diantaranya  karakteristik  rumah  sakit  dan  keakuratan  kode  diagnosis. Sampel  diambil  secara  stratified  random  sampling  sebanyak  100  di  dua  rumah  sakit  tahun  2020. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi  dan  kemudian  dianalisis  dengan  uji  Chi-Square. Analisis  jalur  dilakukan  dengan  pendekatan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  menggunakan STATA  13  untuk  menemukan  model  yang  paling  tepat  untuk  menggambarkan  faktor  penyebab kesenjangan  tarif.  Hasil  menunjukkan  bahwa  34%  kode  diagnosis  tidak  akurat  dan  44%  tarif INA-CBGs lebih rendah dari tarif rumah sakit. Rumah sakit milik Pemerintah memiliki log odds 1,037 lebih baik dalam menentukan ketepatan tarif INA-CBGs daripada rumah sakit swasta, namun secara statistik tidak signifikan (b=1,037; CI95%= -0,115 hingga 2,189; p=0,078). Kode diagnosis yang akurat memiliki  log  odds  3,885  lebih  baik  dalam  menentukan  ketepatan  tarif  INA-CBGs  daripada  kode diagnosis yang tidak akurat (b=3,885; CI95% =2,488 hingga 5,282; p<0,001).
Kata kunci: INA-CBGs, kode, diagnosis, tarif, rumah sakit

## Abstract
Each hospital has a standard health service tariff. Differences in hospital rates and INA-CBG rates as well as the accuracy of the diagnosis code cause a gap in the income earned by the hospital. This study assesses the factors that cause the gap between hospital rates and INA-CBG rates, including hospital characteristics  and  the  accuracy  of  diagnosis  codes.  100  samples  were  taken  by  stratified  random sampling in two hospitals in 2020. The data was collected by observation and then analyzed by using the  Chi-Square  test.  Path  analysis  is  carried  out  using  the  Structural  Equation  Modeling  (SEM) approach using STATA 13 to find the most appropriate model to describe the factors causing the tariff gap.  The  results  show  that  34%  of  diagnosis  codes  are  inaccurate  and  44%  of  INA-CBGs  rates  are lower  than  hospital  rates.  Government-owned  hospitals  had  a  log  odds  of  1.037  that  were  better  at determining  the  accuracy  of the  INA-CBGs  rate  than  private  hospitals,  but  this was  not statistically significant (b = 1.037; 95% CI = -0.115 to 2.189; p = 0.078). Accurate diagnostic codes had log odds of 3.885 better in determining the accuracy of INA-CBGs rates than inaccurate diagnostic codes (b = 3.885; 95% CI = 2.488 to 5.282; p <0.001).
Keywords: INA-CBGs, codes, diagnosis, rates, hospitals

## 1. Pendahuluan
Kode diagnosis memiliki peran yang sangat penting  penentuan  biaya  pelayanan  kesehatan. Kode  diagnosis  yang  tidak  berkualitas  akan menyebabkan  kerugian  bagi  rumah  sakit  baik secara  finansial  maupun  dalam  pengambilan
kebijakan  (WHO,  2010).  Kode  diagnosis  sangat membantu dalam perencanaan perawatan pasien di  masa  yang  akan  datang,  pembuatan  rincian tagihan biaya perawatan dan mengurangi risiko manajemen rumah sakit (Hatta, 2013; Cummings dkk, 2011; Dalal & Roy, 2009; Thigpen dkk, 2015). Klaim  biaya  pelayanan  kesehatan  dalam  sistem berbasis  casemix  di  negara  bagian  Victoria,
*) Correspondence Author (Warsi Maryati) E-mail: warsi_maryati@udb.ac.id
Australia bergantung pada kode diagnosis yang tepat,  komprehensif  dan  tepat  waktu.  Sekitar 16%  dari  752  kasus  yang  diaudit  menunjukkan adanya  perubahan  Diagnostic  Related  Groups (DRGs) dan menyebabkan kerugian bagi rumah sakit yang signifikan yaitu AUD 575.300 (Cheng dkk, 2009).
Indonesia  dalam  pelayanan  kesehatannya telah  menerapkan  sistem  casemix  dengan Indonesian Case Based Groups (INA-CBGs) pada program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) yang diselenggarakan oleh Badan Penyelenggaran  Jaminan  Sosial  (BPJS).  Sistem casemix  menggunakan  pengelompokan  tarif berdasarkan  kode  diagnosis sesuai  International Classification  of  Diseases  and  Related  Health Problems  10th  Revision  (ICD-10)  (Menteri Kesehatan RI, 2016). Kesalahan dalam menetapakan  kode  diagnosis  pasien  dapat menyebabkan  perubahan  kode  INA-CBGs sehingga  terdapat  perbedaan  tarif.  Sebagai contoh misalnya, Diabetes mellitus dengan Ulcer of  skin  dikode  dengan  E14.9  dan  L98.4 menghasilkan kode INA-CBGS E-4-10-II dengan tarif  Rp  6.617.568,00.  Kode  diagnosis  tersebut tidak  akurat  karena  Diabetes  mellitus  dengan komplikasi Ulcer of skin dapat dikode kombinasi dengan kode E14.5 sehingga menghasilkan kode INA-CBGs  I-4-15-I  dengan  tarif  Rp  7.575.541,00. Pada satu kasus tersebut maka rumah sakit rugi sebesar Rp 957.973,00.
Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa kode  diagnosis  di  rumah  sakit  umum  secara signifikan  lebih  tepat  dibandingkan  dengan rumah sakit khusus tetapi jumlah kode diagnosis dengan  tipe  kesalahan  besar  di  rumah  sakit umum  lebih  banyak  (Farzandipour  dkk,  2010). Dengan  demikian,  setiap  rumah  sakit  dengan karakteristik berbeda, memiliki tingkat keakuratan  kode  diagnosis  yang  berbeda  juga. Selain  keakuratan  kode  diagnosis,  perbedaan karakteristik rumah sakit seperti kelas, jenis dan kepemilikan rumah sakit menimbulkan perbedaan penetapan tarif pelayanan kesehatan. Hasil  studi  pendahuluan  menunjukkan  rumah sakit  khusus,  rumah  sakit  swasta  dan  rumah sakit  dengan  kelas  yang  lebih  tinggi  cenderung memiliki  tarif  pelayanan  kesehatan  yang  lebih tinggi.  Perbedaan  tarif  antar  rumah  sakit menyebabkan  adanya  kesenjangan  dimana  ada rumah  sakit  yang  diuntungkan  dan  dirugikan dengan adanya kebijakan tarif INA-CBGs.
Kota Surakarta terdapat rumah sakit dengan karakteristik  beragam  (Menteri  Kesehatan  RI, 2019)  dan  berdasarkan  survei  pendahuluan rata-rata  persentase  ketidakakuratan  kode
diagnosis sebanyak
35%.
Persentase ketidaktepatan  kode  diagnosis  tersebut  lebih tinggi dibandingkan rata-rata rumah sakit dalam negeri  lainnya  yaitu  31,5%  (Rohman  dkk,  2011; Sudra  &  Pujihastuti,  2016;  Arifiamto  dkk,  2011; Rahayu  dkk,  2011;  Abiyasa  dkk,  2012; Sarwastutik,  2013;  Pujihastuti  &  Sudra,  2014; Seruni  &  Sugiarsi,  2005;  Karimah  dkk,  2016; Astuti  dkk,  2007)  dan  masih  sangat  jauh  lebih tinggi dibandingkan dengan rumah sakit di luar negeri yaitu 12,71% (Cummings dkk, 2011; Dalal & Roy, 2009; Thigpen dkk, 2015; Cheng dkk, 2009; Farzandipour dkk, 2010).
Penelitian  tentang  klaim  INA-CBGs  sudah pernah dilakukan oleh peneliti lain sebelumnya, namun  hanya  menganalisis  secara  kualitatif perbedaan  besar  tarif  klaim  berdasarkan  kode diagnosis.  Peneliti  juga  pernah  melakukan penelitian  sejenis  dengan  hasil  ada  hubungan antara  keakuratan  kode  diagnosis  dengan ketepatan  klaim  asuransi  JKN  (Maryati,  2017), tetapi  penelitian  tersebut  hanya  menganalisis secara  bivariat  tanpa  melihat  faktor  lain  seperti karakteristik  rumah  sakit.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  faktor  yang mempengaruhi kesenjangan antara tarif operasional  rumah  sakit  dengan  tarif  klaim INA-CBGs  yang  meliputi  karakteriktik  rumah sakit dan keakuratan kode diagnosis.

## 2. Metode
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif  dengan  analisis  data  sekunder  dan desain  studi cross  sectional .  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  dokumen  rekam  medis pasien  rawat  inap  pada  tahun  2020.  Pada penelitian  ini  telah  ditentukan  dua  rumah  sakit sebagai tempat penelitian  dengan pertimbangan karakteristik  rumah  sakit  yang  berbeda.  Sampel yang  akan  diambil  harus  memenuhi  kriteria inklusi  yaitu:  1)  Dokumen  rekam  medis  pasien rawat inap BPJS tahun 2020, 2) Dokumen rekam medis  yang  memiliki  informasi  medis  secara lengkap,  3)  Dokumen  rekam  medis  yang  tidak sedang  digunakan  dalam  masa  perawatan. Sampel  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian multivariat  sebanyak  15  sampai  20  per  variabel (Murti,  2015).  Penelitian  ini  memiliki  5  variabel sehingga sampel yang dibutuhkan adalah 5 x (15 s.d.  20)  yaitu  75  sampai  100,  maka  peneliti menggunakan  100  dokumen.  Sampel  dipilih secara stratified  random  sampling dengan  50 dokumen  untuk  setiap  rumah  sakit . Variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.1 berikut :
Tabel 1 Variabel No Variabel Definisi 1 Keakuratan kode diagnosis Kode diagnosis dalam satu episode perawatan pasien berdasarkan ICD-10 Skala data: Kategorikal Dikategorikan menajdi: Akurat = 0 Tidak Akurat = 1 2 Kelas Rumah Sakit Pengelompokan rumah sakit berdasarkan fasilitas dan kemampuan pelayanan Skala data: Kategorikal Dikategorikan menjadi: A = 0 B = 1 3 Jenis Rumah Sakit Pengelompokan rumah sakit berdasarkan cakupan bidang pelayanan dan jenis penyakit yang dilayani
Skala data: Kategorikal Dikategorikan menjadi :
Khusus = 0 Umum = 1 4 Kepemilikan Rumah Sakit Pengelompokan rumah sakit berdasarkan badan penyelenggara Skala data: Kategorikal
Dikategorikan menajdi : Pemerintah = 0
Swasta = 1 5 Tarif INA-CBGs Tarif INA-CBGs merupakan tarif paket berdasarkan pengelompokan diagnosis Skala data: Kontinu,
Dikategorikan menjadi :
Tepat = 0
Tidak tepat = 1
Pengumpulan  data  keakuratan kode diagnosis
diperoleh
dengan
cara membandingkan  kode  diagnosis  yang  terdapat pada  dokumen  rekam  medis  dengan  data  kode diagnosis  yang  terdapat  pada  INA-CBGs berdasarkan  ICD-10.  Data  kelas,  jenis  dan kepemilikan  rumah  sakit  diperoleh  dari  Profil Rumah  Sakit,  sedangkan  data  tarif  INA-CBGs diperoleh  dari  membandingkan  antara  tarif rumah  sakit  dengan  tarif  hasil  grouper INA-CBGs.  Data  yang  diperoleh  ditulis  pada lembar checklist untuk  direkapitulasi  kemudian dianalisis.
Analisis  data  dimulai  dengan  analisis univariat  untuk mengetahui distribusi  frekuensi setiap  variabel,  kemudian  dilanjutkan  analisis bivariat menggunakan uji Chi - Square dan analisis multivariat  menggunakan  uji  Regresi  Logistik Ganda,  sedangkan  untuk  mengetahui  model yang  paling  tepat  dalam  menggambarkan hubungan  keseluruhan  variabel  dianalisis dengan  analisis  jalur.  Analisis  jalur  dilakukan dengan  pendekatan Structural Equation Modeling (SEM)  menggunakan  STATA  13  sesuai  langkah berikut ;  1)  Spesifikasi  Model  yang  meliputi :  a) variabel  eksogen  (kelas,  jenis  dan  kepemilikan rumah sakit), dan b) variabel endogen (ketepatan kode  diagnosis  dan  tarif  INA-CBGs),  2) Identifikasi  Model  dengan  menghitung degree of freedom (df),  3)  Kesesuaian  Model  dan  Estimasi Parameter yang ditunjukan oleh koefisien regresi (b), 4) Respesifikasi model yaitu jika model yang dibuat  peneliti  tidak  sesuai  dengan  model saturasi,  koefisien  regresi  bernilai  sangat  kecil dan secara statistik tidak signifikan (Murti, 2015). Tahapan  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut ini :

## Gambar 1 Tahapan Kegiatan
3. Hasil dan Pembahasan
a. Gambaran Umum Rumah Sakit Penelitian  ini  menggunakan  dua rumah  sakit  besar  di  wilayah  Surakarta dengan  karakteristik  yang  berbeda-beda. Berikut  ini  adalah  gambaran  karakteristik lima rumah sakit tersebut:
Tabel 2 Karakteristik Rumah Sakit No Nama Rumah Sakit Kelas Jenis  Kepemilikan 1 Rumah Sakit A B Umum Swasta 2 Rumah Sakit B A Khusus  Pemerintah
Berdasarkan table  2  di  atas  dapat diketahui  bahwa  dari  dua  rumah  sakit  yang diteliti memiliki karakteristik kelas, jenis dan kepemilikan  yang  berbeda.  Rumah  saki  A merupakan rumah sakit kelas B, jenis rumah sakit  umum  dan  milik  non  Pemerintah (swasta), sedangkan rumah sakit B merupakan rumah sakit kelas A, jenis rumah sakit khusus dan milik Pemerintah.
b. Keakuratan  Kode  Diagnosis  dan  Ketepatan Tarif INA-CBGs
Tabel  3 Keakuratan  Kode  Diagnosis  dan
Ketepatan Tarif INA-CBGs Variabel Tepat Tidak Tepat Jumlah % Jumlah % Kode Diagnosis 66 66 % 34 34 % Tarif INA-CBGs 56 56 % 44 44 %
Jumlah  dokumen  rekam  medis  rawat
inap  yang  diteliti  sebanyak  100  dokumen. Sebagian  besar  kode  diagnosisnya  sudah akurat  yaitu  sebanyak  66%  sedangkan  kode diagnosis  yang  tidak  akurat  sebanyak  34%. Tarif  INA-CBGs  hasil grouping yang  tepat sebanyak 56% sedangkan sisanya 44% dalam kategori tidak tepat (Tabel 3).
c. Hubungan  antara  Karakteristik  Rumah  Sakit dan  Ketepatan  Kode  Diagnosis  dengan Ketepatan Tarif INA-CBGs Hasil  analisis  bivariat  menunjukkan bahwa  kode  diagnosis  memiliki  hubungan yang signifikan dengan tarif INA-CBGs. Kode diagnosis  yang  tepat  dapat  meningkatkan ketepatan tarif INA-CBGs sebesar 42,128 kali lebih  baik  dibandingkan  dengan  kode diagnosis yang tidak tepat (b = 42,128; 95%CI = 11,127 hingga 159,497; p < 0,001).
Rumah sakit khusus, kelas A dan milik Pemerintah memiliki ketepatan tarif INA-CBGs 1,926 kali lebih baik dibandingkan dengan rumah sakit umum, kelas B dan milik swasta
meskipun secara
statistik hubungannya  tidak  signifikan  (b  =  1,926; 95%CI = 0,865 hingga 4,290; p = 0,158). Penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa kode diagnosis di rumah sakit umum secara  signifikan  lebih  tepat  dibandingkan dengan  rumah  sakit  khusus  tetapi  jumlah kode  diagnosis  dengan  tipe  kesalahan  besar di  rumah  sakit  umum  lebih  banyak (Farzandipour dkk, 2010).
Tabel 4 Hubungan antara Karakteristik Rumah Sakit dan Kode Diagnosis dengan Tarif INA-CBGs
Variabel Bebas
Variabel Terikat: Tarif INA-CBGs
OR CI (95%) p Tepat (%) Tidak Tepat (%) Batas Bawah Batas Atas Kode Diagnosis Tepat (%) 53 (80,3%) 13 (19,7%) 42,128 11,127 159,497 <0.001 Tidak Tepat (%) 3 (8,8%) 31 (91,2%) Kelas Rumah Sakit A (%) 32 (64%) 18 (36%) 1,926 0,865 4,290 0,158 B (%) 24 (48%) 26 (52%) Jenis Rumah Sakit Khusus (%) 32 (64%) 18 (36%) 1,926 0,865 4,290 0,158 Umum (%) 24 (48%) 26 (52%) Kepemilikan Rumah Sakit Pemerintah (%) 32 (64%) 18 (36%) 1,926 0,865 4,290 0,158 Swasta (%) 24 (48%) 26 (52%)
d. Hasil Analisis Jalur
1) Spesifikasi Model Uji spesifikasi model menggambarkan hubungan antara variabel-varibel yang diteliti. Pada penelitian  ini  terdapat  5  variabel  yang terukur  ( observed  variable )  yaitu  kelas  RS, jenis RS, kepemilikan RS, keakuratan kode diagnosis dan ketepatan tarif INA-CBGs.
2) Identifikasi Model Identifikasi model dilakukan dengan  mengidentifikasi  terlebih  dahulu jumlah  variabel  yang  terukur,  jumlah variabel  endogen,  variabel  eksogen  dan parameter yang akan diestimasi,
kemudian  dihitung degree  of  freedom (df) yang  menunjukkan  analisis  jalur  dapat dilakukan  atau  tidak.  Model  yang  akan diuji sesuai Gambar 2 berikut.
Gambar 2 Model Yang Dianalisis Jalur
a) Jumlah variabel terukur  : 5
b) Variabel endogen : 2 c) Variabel eksogen : 3 d) Jumlah parameter : 6
Rumus  degree  of  freedom  sebagai berikut : df  =  (jumlah  variabel  terukur  x  (jumlah variabel  terukur  +  1)  /  2 – (variabel  endogen  +  variabel eksogen + jumlah parameter)
= (5 x (5 + 1) / 2 – (2 + 3 + 6) = (30 / 2) – 11 = 15 – 11 = 4 Analisis jalur bisa dilakukan apabila df  ≥  0,  sedangkan  pada  model  analisis jalur  ini  didapatkan  nilai  df  adalah  4  dan disebut  analisis  jalur  over  identified  yang berarti analisis jalur ini dapat dilakukan.
3) Kesesuaian Model dan Estimasi Parameter Berdasarkan  hasil  analisis  jalur dengan  menggunakan  STATA,  diperoleh model  yang  paling  fit  menggambarkan hubungan  antar  variabel  adalah  sebagai berikut:
Gambar 3 Spesifikasi Model Hasil Analisis
Jalur
Tabel 5 Hasil Analisis Jalur Variabel Dependen Variabel Independen Koefisien Jalur (b) Standard Error CI (95%) p Batas Bawah Batas Atas Direct Effect Tarif INA-CBGs Kepemilikan RS Milik Pemerintah 1,037 0,588 -0,115 2,189 0,078 Kode Diagnosis Akurat 3,885 0,713 2,488 5,282 <0,001 Indirect Effect Kode Diagnosis Kepemilikan RS Milik Pemerintah 0,178 0,423 -0,650 1,007 0,673 N Observasi 100 Log likelihood -105.24066 df 5 AIC 220.4813 BIC 233.5072
Kepemilikan_RS binomial logit Kode_Diagnosis binomial logit -.75 Tarif_INACBGs binomial logit -2 .18 1 3.9
Tabel  5  menunjukkan  hasil  analisis jalur dengan pemilihan Generalized Structural  Equetion  Modeling (GSEM)  pada STATA 13 dengan rincian sebagai berikut:
1. Hubungan Langsung
a. Rumah  sakit  milik  Pemerintah memiliki log odds 1,037 lebih baik dalam menentukan ketepatan tarif INA-CBGs  daripada  rumah  sakit swasta,  namun  secara  statistik tidak  signifikan  (b=1,037;  CI95%= -0,115 hingga 2,189; p=0,078)
b. Kode  diagnosis  yang  akurat memiliki log odds 3,885 lebih baik dalam menentukan ketepatan tarif INA-CBGs daripada kode diagnosis  yang  tidak  akurat (b=3,885;  CI95%  =2,488  hingga 5,282; p<0,001)
2. Hubungan Tidak Langsung Rumah  sakit  milik  Pemerintah memiliki  log  odds  0,178  lebih  baik dalam  menentukan  kode  diagnosis daripada  rumah  sakit  swasta  namun secara statistik tidak signifikan (b=0,178;  CI95%=-0,650  hingga  1,007;
p=0,673) Perbedaan karakteristik rumah sakit seperti kepemilikan rumah sakit menyebabkan
perbedaan
dalam
penetapan  tarif  pelayanan  kesehatan. Rumah  sakit  swasta  cenderung  memiliki tarif  pelayanan  kesehatan  yang  lebih tinggi.
Berdasarkan  analisis  keakuratan kode  diagnosis  pada  rekam  medis  pasien didapatkan  sebanyak  34  (34%)  kode diagnosis yang
tidak akurat. Ketidakakuratan  kode  diagnosis  tersebut disebabkan  karena  informasi  medis  yang kurang lengkap
terutama hasil pemeriksaan penunjang. Kelengkapan  penulisan  informasi medis  pada  setiap  formulir  rekam  medis juga  memiliki  peran  penting  dalam menentukan  kode  yang  benar  melalui diagnosa  yang  ditetapkan  oleh  dokter. Diagnosis  tanpa  hasil  investigasi  lengkap dapat  menyebabkan  kode  diagnosis  tidak diklaim, yang dapat memengaruhi tingkat keparahan  diagnosis  (Rohman,  2011). Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  kode yang akurat adalah dengan memperhatikan  informasi  pendukung atau  penyebab  lain  yang  mempengaruhi kode  diagnosis  (Astuti  dkk,  2007).
Penelitian  sebelumnya  juga  menyatakan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara  kelengkapan  informasi  dalam dokumen rekam medis dengan keakuratan  kode  diagnosis  penyakit  pada dokumen  rekam  medis  rawat  inap  (p  = 0,000) (Pujihastuti dan Sudra, 2014).
Selain kelengkapan informasi medis, penggunaan  aturan  morbiditas  juga mendukung  keakuratan  kode  diagnosis. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa beberapa  ketidaktepatan  kode  diagnosis disebabkan  oleh  kesalahan  penentuan kode  diagnostik  utama.  Ketidakakuratan ini  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor antara lain penulisan diagnosis yang tidak jelas  dan  tidak  spesifik  sehingga  salah dalam  menentukan  diagnosis  utama (Ningtyas  dkk,  2019;  Iman  &  Barsasella, 2018; Maryati,
2016; Opitasari & Nurwahyuni, 2018; Widyaningrum, 2015). Dalam  rangka  menghasilkan  kode diagnosis  yang  akurat,  coder  sebaiknya memiliki  kompetensi  pendidikan  yang sesuai, keterampilan mengkode yang baik dan  penglaman  yang  cukup.  Tanpa adanya  dukungan  dari  faktor  coder, diagnosis  tidak  dapat  dikode  dengan akurat.

## 4. Simpulan dan Saran
Kode diagnosis secara signifikan berhubungan  dengan  tarif  INA-CBGs.  Semakin akurat  kode  diagnosis  maka  semakin  tepat  tarif INA-CBGs.  Ketepatan  tarif  INA-CBGs  dapat menentukan  jumlah  pendapatan  yang  diterima oleh rumah sakit. Rumah sakit milik Pemerintah memiliki  ketepatan  tarif  INA-CBGs  yang  lebih baik  daripada  rumah  sakit  milik  swasta. Ketidakakuratan  kode  diagnosis  disebabkan karena  informasi  medis  yang  tidak  ditulis dengan  lengkap  dan  hasil  pemeriksaan penunjang  yang  tidak  disertakan  dalam  rekam medis. Pendidikan, keterampilan dan pengalaman  coder  juga  menjadi  bagian  yang tidak  terpisahkan  dari  faktor  pendukung keakuratan kode diagnosis.
5. Ucapan Terima Kasih
Terima kasih disampaikan kepada Kementerian  Riset dan Teknologi / Badan  Riset dan  Inovasi  Nasional  Republik  Indonesia  yang telah  mendanai  serta  mendukung  penelitian  ini sampai selesai.
6. Daftar Pustaka
Abiyasa,  M.T.; Ernawati,  D.;  dan  Kresnowati,  L. 2012. Hubungan antara Spesifitas Penulisan Diagnosis terhadap Akurasi Kode Pada RM 1  Dokumen  Rawat  Inap  Rumah  Sakit Bhayangkara Semarang. Jurnal Visi Kesehatan , vol.11, no. 2, pp. 99-104, 2012. Arifianto,  E.;  Kresnowati,  L.;  Ernawati,  D.  2011. Keakuratan Kode Diagnosa Utama
Dokumen Rekam Medis Pada Kasus Partus Dengan  Sectio  Cesarean  di  Rumah  Sakit Panti Wilasa  Citarum. Jurnal  Visi  Kesehatan , vol. 10, no. 2, pp. 84-88.
Astuti,  R.D;  Riyoko;  Lena,  D.  2007.  Tinjauan Akurasi  Kode  Diagnosis  Utama  Pasien Rawat  Inap  Berdasarkan  ICD-10  Bangsal Dahlia  di  RSUD  Sukoharjo  Triwulan  IV Tahun 2007. Jurnal Rekam Medis, vol. 2, no. 1, pp. 25-30.
Cheng, P.; Gilchrist, A.; Robinson, K.M.; Paul, L. 2009. The Risk and Consequences of Clinical Miscoding  due  to  Inadequate  Medical Documentation: A Case Study of the Impact on  Health  Services  Funding. Health Information Management Journal , vol. 38, no. 1, pp. 35-46.
Cummings,  E.;  Maher,  R.;  Showell,  C.M.;  Croft, T.;  Tolman,  J.;  Vickers,  J.;  Stirling,  C.; Robinson,  A.;  Turner,  P.  2011.  Hospital coding  of  Dementia:  is  it  accurate? Health Information Management Journal , vol. 40, no. 3, pp. 5-11.
Dalal,  S.;  Roy,  B.  2010.  Reliability  of  Clinical
Coding of Hip Facture Surgery: Implications  for  Payment  by  Results? ”, Inernational Journal Care Injured, vol. 40, no. 1, pp. 738-741.
Farzandipour, M.; Sheikhtaheri, A.; Sadoughi, F. 2010.  Effective  Factors  on  Accuracy  of Principal  Diagnosis  Coding  Based  on International  Classification  of  Diseases,  the 10 th Revision  (ICD-10), International  Journal of Information Management, vol. 30, no. 5, pp.
78 – 84.
Hatta,  G.  2013. Pedoman  Manajemen  Informasi Kesehatan  di  Sarana Pelayanan Kesehatan, Jakarta: Universitas Indonesia Press. Iman,  A.T.  &  Barsasella,  D.  2019.  Pengaruh Kodifikasi  ICD  10  dan  ICD  9  CM  terhadap Klaim  JKN  Rawat  Inap  di  RSUD  Dr. Soekardjo  Kota  Tasikmalaya  Tahun  2018. JPHI. 6(22): 40-49.
Karimah, R.N.; Setiawan, D.; Nurmalia, P.S. 2016. Analisis
Ketepatan Kode
Diagnosis Penyakit Gastroenteritis Acute Berdasarkan
Dokumen  Rekam  Medis  di  Rumah  Sakit Balung  Jember, Journal  of  Agromedicine  and Medical Sciences, vol. 2, no. 2, pp. 12-17.
Maryati,  W.  2016.  Faktor  yang  Mempengaruhi Kualitas  Diagnosis  Koding  dan  Rekam Medis  di  RSUD  Dr.  Moewardi  Surakarta. Journal  of  Health  Policy  Management. 2  (1): 61-70
Maryati, W. 2017. Hubungan antara Keakuratan Kode  Diagnosis  Diabetes  Mellitus  dengan Ketepatan Klaim Asuransi, Seminar
Manajemen  Informasi  Kesehatan ,  APIKES Citra Medika Surakarta, pp. 15-19.
Menteri Kesehatan RI.;, “ Rekapitulasi Data Rumah Sakit ”, Diakses  tanggal  15  Juli  2019 http://sirs.yankes.kemkes.go.id/rsonline/r eport/datars
Menteri  Kesehatan  RI.;.  “ Peraturan  Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  76  Tahun 2016  Tentang  Pedoman  Indonesian  Case  Base Groups  (INA-CBGs)  dalam  Pelaksanaan Jaminan Kesehatan Nasional ”, Jakarta, 2016. Murti,  B.  2015. Desain  dan  Ukuran  Sampel  untuk Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif  di  Bidang Kesehatan .  Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.
Ningtyas, NK., Sugiarsi, S., Wariyanti, AS. 2019. Analisis  Akurasi  Kode  Diagnosis  Utama Kasus  Persalinan  Sebelum  dan  Sesudah Verifikasi  pada  Pasien  BPJS  di  RSUP  Dr. Soeradji Tirtonegoro Klaten. Jurnal Kesehatan Vokasional. 4(1):1-11.
Opitasari,  C.  &  Nurwahyuni,  A.  2018.
Kelengkapan dan Keakuratan Coding Klinis untuk  Diagnosis  dan  Prosedur  Medis Jumlah Klaim INA-CBGs di Rumah Sakit di Jakarta Selatan. HSJI . 9(1): 14-18.
Pujihastuti,  A.;  Sudra,  R.I.  2014.  Hubungan Kelengkapan Informasi dengan  Keakuratan Kode  Diagnosis  dan  Tindakan  Pada Dokumen Rekam Medis Rawat Inap, Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia, vol. 3, no. 1, pp. 60-64.
Rahayu,  H.;  Ernawati,  D.;  Kresnowati,  L.  2011. Akurasi Kode Diagnosis Utama Pada RM 1 Dokumen Rekam Medis Ruang Karmel dan Karakteristik  Petugas  Koding  Rawat  Inap Rumah Sakit Mardi Rahayu Kudus Periode Desember 2009, Jurnal Visi Kesehatan , vol. 10, no. 1, pp. 1-5.
Rohman,  H.;  Hariyono,  W.;  Rosyidah.  2011. Kebijakan  Pengisian  Diagnosis  Utama  dan Keakuratan  Kode  Diagnosis  Pada  Rekam Medis
di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Yogyakarta, Jurnal KESMAS, vol. 5, no. 2, pp. 162-232.
Sarwastutik.  2013.  Tinjauan  Keakuratan  Kode Diagnosis  Pada  Dokumen  Rekam  Medis Pasien  Rawat  Inap  dengan  Kondisi  Utama Typhoid  FeverBerdasarkan  ICD-X  di  RSU PKU  Muhammadiyah  Delanggu, Jurnal Informasi Kesehatan , vol. 3, no. 2, pp. 8-13. Seruni, F.D.A.; Sugiarsi, S. 2015. Problem Solving Cycle  SWOT  Keakuratan  Kode  Diagnosis Kasus  Obstetri  Pada  Lembar  Masuk  dan Keluar (RM 1a) Pasien Rawat Inap di RSUD Dr.  Sayidiman  Magetan, Jurnal  Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia, vol. 3, no. 2, pp. 5-13.
Sudra,  R.I.;  Pujihastuti,  A.  2016.  Pengaruh
Penulisan  Dianosis  dan  Pengetahuan
Petugas  Rekam  Medis  tentang  Terminologi Medis Terhadap Keakuratan Kode
Diagnosis ”, Jurnal  Manajemen  Informasi Kesehatan Indonesia, vol. 4, no. 1, pp. 67-72.
Thigpen,  J.L.;  Pharm;  Dillon,  C.;  Forster,  K.B.; Henault,  L.;  Quinn,  E.K.;  Tripodis,  Y.; Berger, P.B.; Hylek, E.M.; Limdi, N.A. 2015. Validity  of  International  Classification  of Disease  Codes  to  Identify  Ischemic  Stroke and  Intracranial  Hemorrhage  among Individuals  with  Associated  Diagnosis  of Atrial  Fibrillation. Circulatory  Cardiovascular Quaility Outcomes , vol. 8, no. 1, pp. 8 – 14.
Widyaningrum,  L.  2015.  Akurasi  diagnosis  dan pemilihan  ulang  kode  utama  berdasarkan Aturan  Morbiditas  Asuransi  Kesehatan INA-CBGs. JMIKI . 3(2): 27-31. World  Health  Organization,  2010. International Satistical  Classification  of  Diseases  and  Related Health Problems Tenth Revision volume 1, 2 dan 3, Geneva.