## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 5, No. 3, Juni 2024, hlm. 243 - 249 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Hubungan Kelengkapan Rekam Medis Terhadap Akurasi Pengkodean ICD-10 dan ICD-9
Annisa Wahyuni*, Nurul Fitri Khumaira, Siska
Program Studi Ilmu Rekam Medis, Apikes Iris annisawahyuni@apikesiris.ac.id, nurulfitri@apikesiris.ac.id, siskaka@apikesiris.ac.id
Keywords: ABSTRACT Completeness, Medical Record, Coding Accuracy, ICD-10, ICD-9 The completeness of medical records is an important factor that affects the quality  of  data  and  coding  accuracy.  Based  on  the  initial  survey  at  the 'Aisyiyah  General  Hospital,  found  from  20  medical  records  still  75% completeness  of  filling  in  the  incoming  and  outgoing  summary  sheets,  the absence  of  anamnesis  and  diagnosis  results,  and  60%  completeness  of  the doctor's item recording component. The purpose of this study was to find out the relationship between the completeness of medical record documents with the  accuracy of  the  ICD-10  and  ICD-9  coding.  This  study used  descriptive and  inferential  quantitative  methods  with  a  population  of  638  documents, and  the  number  of  samples  of  84  files  uses  simple  random techniques.  The frequency of filling in the medical record document is incomplete 89.3%, the duration  of  the ICD-10  code is  26.2%  and  the  ICD-9  CM  was  32.2%.  The analysis  results  showed  that  there  was  no  significant  relationship  between the completeness of medical record documents and the accuracy of the ICD- 10  and  ICD-9  coding  (P-Value  >  0.05).  Complete  medical  records  tend  to have  more  accurate  coding,  while  incomplete  medical  records  often  cause errors  in  coding.  The  importance  of  maintaining  the  completeness  of medical  records  to  increase  coding  accuracy  has  a  positive  impact  on  the management of health data, clinical decision-making, and health insurance claims.  Efforts  to  increase  the  completeness  of  medical  records,  such  as training in medical staff and effective electronic system implementation, are recommended to ensure better coding quality. Kata Kunci ABSTRAK Kelengkapan, Rekam medis, Akurasi pengkodean, ICD-10, ICD-9 Kelengkapan  rekam  medis  merupakan  faktor  penting  yang  mempengaruhi kualitas  data  dan  akurasi  pengkodean.  Berdasarkan  survei  awal  di  Rumah Sakit  Umum  ‘Aisyiyah,  ditemukan  dari  20  rekam  medis  masih  75% kelengkapan  pengisian  lembar  ringkasan  masuk  dan  keluar,  tidak  adanya hasil  anamnesis  dan  diagnose  masuk,  serta  masih  60%  kelengkapan  pada komponen  praktik  pencatatan  item  dokter.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  hubungan  antara  kelengkapan  rekam  medis  dengan akurasi pengkodean ICD-10 dan ICD-9. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif  dan  kuantitatif  inferensial  dengan  populasi  sebanyak  638 dokumen,  jumlah  sampel  84  berkas  menggunakan  teknik  acak  sederhana. Didapatkan  frekuensi  pengisian  rekam  medis  tidak  lengkap  89.3%, ketidakakuratan  kode  ICD-10  yaitu  26.2%  dan  ICD-9  CM  yaitu  32.2%. Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara  kelengkapan  rekam  medis  dengan  akurasi  pengkodean  ICD-10  dan ICD-9  (P-value  >  0.05).  Rekam  medis  yang  lengkap  cenderung  memiliki pengkodean  yang  lebih  akurat,  sementara  rekam  medis  yang  tidak  lengkap sering kali menyebabkan kesalahan dalam pengkodean. Pentingnya menjaga kelengkapan  rekam  medis  untuk  meningkatkan  akurasi  pengkodean,  yang
berdampak positif pada pengelolaan data kesehatan, pengambilan keputusan klinis, dan klaim asuransi kesehatan. Upaya peningkatan kelengkapan rekam medis, seperti pelatihan staf medis dan implementasi sistem elektronik yang efektif,  direkomendasikan  untuk  memastikan  kualitas  pengkodean  yang lebih baik.
Korespondensi Penulis:
Annisa Wahyuni, Apikes Iris, Jl. Gajah Mada No. 23 Gunung Panggilan Kota Padang Telepon : +6282385614880 Email: annisawahyuni@apikesiris.ac.id
Submitted : 27-04-2024; Accepted : 14-06-2024; Published : 24-06-2024

## Copyright (c) 2024 The Author (s)
This  article  is  distributed  under  a  Creative  Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License  (CC  BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Undang-Undang  No.  47  Tahun  2021  menyatakan  bahwa  rumah  sakit  adalah  institusi  pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan gawat darurat [1]. Pelaksanaan layanan tersebut harus dicatat dan didokumentasikan  dalam  rekam  medis,  sesuai  dengan  PERMENKES  RI  No.  24  Tahun  2022.  Rekam medis mencakup catatan informasi tentang identitas pasien, hasil pemeriksaan, pengobatan, dan tindakan medis  lainnya  yang  diberikan  kepada  pasien  [2].  Catatan-catatan  ini  sangat  penting  dalam  pelayanan pasien karena membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat terkait pengobatan, penanganan, atau tindakan  medis  lainnya  [3].  Rekam  medis  merupakan  bagian  penting  dalam  pelayanan  kesehatan. Dokumen ini berfungsi sebagai sumber informasi yang akurat dan lengkap mengenai kondisi pasien [4]. Akurasi  dan  kelengkapan  dokumen  ini  sangat  penting  untuk  komunikasi  efektif  antara  profesional kesehatan  dan  pasien  [5].  Pentingnya  dokumentasi  rekam  medis  yang  tepat  dan  komprehensif  untuk memfasilitasi pemrosesan klaim yang cepat dan menjunjung tinggi kualitas layanan kesehatan [6]. Selain itu,  akurasi  dalam  dokumentasi  juga  mendukung  kepatuhan  terhadap  hukum  federal  dan  negara  serta mengurangi penipuan, pemborosan, dan penyalahgunaan [7].
Kegiatan pengkodean atau coding adalah proses pengolahan data rekam medis untuk memberikan kode  berupa  huruf,  angka,  atau  kombinasi  keduanya  yang  mewakili  komponen  data.  Setiap  kegiatan, tindakan,  dan  diagnosis  yang  tercatat  dalam  rekam  medis  harus  diberi  kode  dan  diindeks  untuk memudahkan pelayanan serta penyediaan informasi yang mendukung fungsi perencanaan dan penelitian di  bidang  kesehatan.  Pemberian  kode  ini  merupakan  kegiatan  klasifikasi  penyakit  dan  tindakan  yang mengelompokkan  penyakit  dan  tindakan  berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  telah  disepakati.  Pemberian kode  atas  diagnosis  dan  klasifikasi  penyakit  dilakukan  dengan  menggunakan  ICD-10  ( International Classification of Diseases Tenth Edition ) untuk mengkode penyakit, sedangkan ICD-9-CM ( International Classification of Diseases Ninth Edition Clinical Modification ) digunakan untuk mengkode Tindakan [4]. Kode diagnosis yang tidak lengkap atau tidak akurat akan menyebabkan informasi yang diperoleh tidak valid dan berpengaruh pada ketepatan pembuatan laporan oleh petugas yang nantinya akan dipergunakan untuk  menyusun  laporan  morbiditas  menjadi  dasar  pengelompokkan  penyakit  terkait  penagihan  biaya pelayanan,  mengindeks  pencatatan  penyakit  dan  tindakan  di  sarana  pelayanan  kesehatan,  dan  bagi manajemen  rumah  sakit  untuk  melakukan  penilaian  seberapa  baik  suatu  fasilitas  kesehatan  merawat pasien [8].
Keakuratan  pengkodean  diagnosis  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal,  seperti  kelengkapan  dan ketepatan  rekam  medis  [9].  Rekam  medis  yang  tidak  lengkap,  termasuk  informasi  medis  yang  tidak lengkap  atau  tidak  spesifik,  dapat  membuat  kode  diagnosis  kurang  akurat.  Ini  karena  ketidaklengkapan dapat mengurangi detail data pemeriksaan yang ada, membuat petugas koding bingung dan menghasilkan kode  diagnosis  yang  tidak  akurat  [10].  Sistem  pengkodean  ICD  (ICD-9  maupun  ICD-10)  digunakan secara global untuk mencatat dan mengklasifikasikan informasi medis. Akurasi dalam pengkodean sangat bergantung  pada  kelengkapan  informasi  yang  terdapat  dalam  rekam  medis.  Ketidaklengkapan  atau ketidakakuratan  rekam  medis  dapat  mengakibatkan  kesalahan  dalam  pengkodean,  yang  pada  gilirannya mempengaruhi berbagai aspek operasional rumah sakit, seperti analisis data kesehatan, pengajuan klaim asuransi, serta kebijakan dan strategi Kesehatan [11].
Berdasarkan  survei  awal  melalui  observasi  secara  langsung  di  RSU  ‘Aisyiyah  Padang  terdapat beberapa  permasalahan  pada  kelengkapan  rekam  medis.  Peneliti  mengobservasi  20  rekam  medis,
menemukan  ketidaklengkapan  khususnya  bagian  lembar  ringkasan  masuk  dan  keluar,  ditemukan  tidak adanya  anamnesis  dan  diagnosis  masuk  dan  persentase  ketidaklengkapan  paling  tinggi  didapat  pada komponen praktik pencatan pada item dokter. Persentase kelengkapan komponen berkas ringkasan masuk dan keluar 75%, kemudian persentase kelengkapan pada komponen praktik pencatatan di dapat pada item dokter yaitu 60%. Rumah Sakit Umum Aisyiyah, seperti banyak fasilitas kesehatan lainnya, menghadapi tantangan dalam memastikan kelengkapan dan akurasi rekam medis. Masalah ini menjadi perhatian serius karena berdampak langsung pada kualitas pelayanan kesehatan yang diberikan dan berpengaruh terhadap penagihan  asuransi,  pengumpulan  data  statistik  serta  ketidakakuratan  dalam  pemberian  kode  dapat menyebabkan masalah finansial, misdiagnosis, dan pengambilan keputusan klinis yang kurang tepat. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menjadi  penting  untuk  mengeksplorasi  hubungan  antara  kelengkapan  rekam medis  dan  akurasi  pengkodean  ICD-10  dan  ICD-9  di  RSU  Aisyiyah.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini adalah mengetahui  hubungan  antara  kelengkapan  rekam medis dengan  akurasi pengkodean  ICD-10  dan ICD-9 di rumah sakit.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  cross-sectional  study. Penelitian dilakukan di RSU Aisyiyah Padang. Populasi penelitian ini adalah seluruh rekam medis kasus bedah  tahun  2023,  sedangkan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  sebagian  rekam  medis  yang memenuhi kriteria inklusi dan ekslusi. Adapun kriteria inklusi dalam penelitian ini adalah rekam medis tahun 2023, ditemukan  dengan  kondisi  layak,  dan  semua  formular  rekam  medis  tersedia.  Sedangkan  kriteria  ekslusi adalah  dokumen  yang  tidak  ditemukan.  Teknik  pengambilan  sampel  dengan  metode simple  random sampling dengan jumlah sampel yang dibutuhkan dalam penelitian ini sebanyak 91sampel menggunakan rumus Slovin .  Variabel  bebas  pada  penelitian  ini  adalah  kelengkapan  rekam  medis.  Adapun  variabel terikatnya adalah keakuratan kode ICD-10 dan ICD-9 CM.
Analisis  data  dilakukan  secara  kuantitatif  secara  univariat  untuk  mengetahui  distribusi  frekuensi kelengkapan  dan  keakuratan,  serta  analisis  bivariat  menggunakan uji  chi-square untuk  mengetahui hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  dengan Confidence  Interval sebesar  95%. Adapun hasil dikatakan berhubungan bila didapatkan nilai Pvalue < 0.05, sebaliknya apabila nilai Pvalue > 0.05 maka tidak ada hubungan antar variabel bebas dengan variabel terikat.

## 3. HASIL DAN ANALISIS Hasil Analisis Univariat
Berdasarkan  hasil  analisis data dari  84  sampel rekam  medis dapat  digambarkan  hasil  univariat di RSU ‘Aisyiyah sebagai berikut.
Tabel 1. Distribusi Frekuensi Kelengkapan Rekam Medis
Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang Kelengkapan Rekam Medis n % Tidang Lengkap 75 89.3 Lengkap 9 10.7 Total 84 100
Berdasarkan  tabel  1,  didapatkan  informasi  bahwa  dari  hasil  analisis  84  rekam  medis,  sebanyak 89.3%  rekam  medis  pasien  tidak  lengkap,  dan  sebanyak  10.7%  rekam  medis  kasus  bedah  di  RSU ‘Aisyiyah  Padang  telah  lengkap.  Dari  6  komponen  yang  dianalisis,  persentase  tertinggi  yang  tidak lengkap pada komponen kelengkapan dan kekonsistensian diagnosis pada item dokter anestesi, komponen kekonsistenan  pencatatan  dokter,  komponen  pencatatan  hal-hal  yang  dilakukan  saat  perawatan  dan pengobatan  oleh  perawat,  serta  komponen  cara  atau  praktek  pencatatan  oleh  dokter.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Mahendradhata  et  al.  (2017)  mengkaji  sistem  rekam  medis  di  berbagai  rumah  sakit  di Indonesia dan menemukan bahwa rata-rata 75% rekam medis tidak lengkap. Faktor-faktor penyebabnya termasuk  kurangnya  pelatihan,  keterbatasan  sumber  daya  manusia,  dan  sistem  pencatatan  yang  manual [12].
Kelengkapan  rekam  medis  sangat  berpengaruh  pada  kualitas  dan  keselamatan  perawatan  pasien. Rekam medis yang tidak lengkap dapat mengakibatkan pengambilan keputusan klinis yang kurang tepat, meningkatkan  risiko  kesalahan  medis,  dan  mengurangi  efisiensi  perawatan  [13].  Sebuah  meta-analisis yang  mengevaluasi  dampak  rekam  medis  elektronik  (EHR)  pada  kualitas  pelayanan  kesehatan
menemukan bahwa implementasi EHR dapat meningkatkan kelengkapan dokumentasi medis hingga 25- 30%.  Ini  menunjukkan  bahwa  teknologi  informasi  kesehatan  dapat  berperan  penting  dalam  mengatasi masalah kelengkapan rekam medis [14]. Adapun terkait gambaran ketepatan kode dignosa dan prosedur pada kasus bedah di RSU ‘Aisyiyah dapat digambarkan sebagai berikut.
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Ketepatan Kode Diagnosa Kasus Bedah di
RSU ‘Aisyiyah Padang Ketepatan Kode Diagnosa n % Tidak Akurat 22 26.2 Akurat 62 73.8 Total 84 100
Berdasarkan  tabel  2,  didapatkan  informasi  bahwa  dari  hasil  analisis  84  rekam  medis  sebanyak 26.2%  tidak  akurat  dalam pemberian  kode  dan  73.8%  akurat  dalam  pemberian  kode  pada  rekam  medis kasus  bedah  di  RSU  ‘Aisyiyah  Padang.  Akurasi  dalam  pemberian  kode  sangat  penting  dalam  sistem perawatan  kesehatan.  Kode  medis  digunakan  untuk  penagihan  asuransi,  pengumpulan  data  statistik, analisis  kualitas  perawatan,  dan  penelitian  epidemiologi.  Ketidakakuratan  dalam  pemberian  kode  dapat menyebabkan masalah finansial, misdiagnosis, dan pengambilan keputusan klinis yang kurang tepat [15]. Sebuah  studi  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  sistem  rekam  medis  elektronik  (EHR) dapat  meningkatkan  akurasi  pengkodean  hingga  85%.  Namun,  tantangan  yang  masih  dihadapi  adalah integrasi data dan pelatihan staf dalam menggunakan sistem tersebut [16].
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Ketetapan Kode Prosedur Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang Ketepatan Kode Prosedur n % Tidak Akurat 27 32.1 Akurat 57 67.9 Total 84 100
Berdasarkan  tabel  3,  didapatkan  informasi  bahwa  dari  hasil  analisis  84  rekam  medis  sebanyak 32.1%  tidak  akurat  dalam  pemberian  kode  dan  67.9%  rekam  medis  kasus  bedah  di  RSU  ‘Aisyiyah Padang telah akurat. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara  ketidaktepatan  kode  tindakan  pasien  rawat  inap  peserta  JKN  terhadap  tarif  di  rumah  sakit.  Jika kode  tindakan  tidak  tepat,  maka  tarif  yang  dibebankan  kepada  pasien  dapat  lebih  tinggi  atau  malah sebaliknya  lebih  rendah  dari  tarif  yang  telah  ditetapkan  oleh  rumah  sakit  [17].  Ketidakakuratan  dalam pemberian  kode  prosedur  dapat  berdampak  signifikan  pada  berbagai  aspek,  termasuk  penagihan, pelaporan statistik, dan kualitas pengelolaan kesehatan.

## Hubungan  Kelengkapan  Pengisian  Rekam  Medis  Terhadap  Keakuratan  Kode  Diagnosis  Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang
Tabel 4. Hubungan Kelengkapan Pengisian Rekam Medis Terhadap Keakuratan Kode
Diagnosis Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang Kelengkapan Pengisian DRM Keakuratan Kode ICD-10 Total Nilai P-Value Tidak Akurat (%)  Akurat (%) Tidak Lengkap 18 (24%) 57 (76%) 75 (100%) 0.232 Lengkap 4 (44.4%) 5 (55.6%) 9 (100%) Total 22 (26.2%) 62 (73.8%)  84 (100%)
Berdasarkan  tabel  4  menunjukkan  bahwa  dari  84  sampel  rekam  medis  pasien  kasus  bedah  tahun 2023 terdapat 18 rekam medis yang tidak tidak lengkap dan tidak akurat pada kode ICD-10 (24%). Hal ini  menunjukkan  adanya  masalah  signifikan  dalam  proses  pencatatan  data  medis  yang  dapat mengakibatkan  kesalahan  diagnosis  dan  perawatan  pasien.  Sebanyak  57  rekam  medis  tidak  lengkap namun  akurat  kode  ICD-10  sebesar  76%,  meskipun  data  yang  dicatat  kurang  lengkap,  keakuratan  kode ICD-10  tetap  terjaga,  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  petugas  rekam  medis  memiliki  pemahaman
yang  baik  tentang  pengkodean  ICD-10  meskipun  informasi  yang  tercatat  tidak  lengkap.  Sedangkan terdapat 4 rekam medis lengkap tetapi tidak akurat (44.4%), Ini menandakan bahwa meskipun informasi yang  dicatat  sudah  lengkap,  kesalahan  dalam  pengkodean  masih  terjadi,  yang  dapat  disebabkan  oleh kurangnya  pemahaman  atau  kesalahan  dalam  interpretasi  data  klinis.  Adapun  5  rekam  medis  yang lengkap  dan  akurat  (55.6%),  menunjukkan  bahwa  sebagian  kecil  dari  sampel  telah  memenuhi  standar yang diinginkan.
Hasil uji statistik bivariat didapatkan nilai P-value 0.232 (>0.05) yang artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara kelengkapan pengisian rekam medis terhadap keakuratan kode ICD-10. Meskipun beberapa  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan  antara  kelengkapan  rekam  medis  dan  keakuratan pengkodean  ICD-10,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  P-value  0.232  mengindikasikan  bahwa  mungkin terdapat  faktor-faktor  lain  yang  lebih  dominan.  Faktor  pengalaman  dan  pelatihan  koder  mungkin  lebih berpengaruh  dibandingkan  kelengkapan  rekam  medis,  selain  itu  implementasi  teknologi  informasi kesehatan  dapat  meningkatkan  akurasi  pengkodean  dengan  membantu  mengelola  informasi  medis  yang kompleks [18].
Adapun rekomendasi yang dapat dilakukan dengan pelatihan dan pendidikan dengan menyediakan pelatihan  rutin  bagi  staf  koder  medis  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  keterampilan  dalam pengkodean  ICD-10  dan  pentingnya  kelengkapan  rekam  medis.  Adanya  peningkatan  pelatihan  dan pendidikan  berkelanjutan  bagi  petugas  rekam  medis  untuk  memastikan  mereka  tidak  hanya  mengerti pentingnya  kelengkapan  data  tetapi  juga  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  pengkodean  dengan akurat.  Rinehart-Thompson  (2017)  menekankan  pentingnya  pelatihan  berkelanjutan  dalam  menjaga kualitas  pengelolaan  data  Kesehatan  [19].  Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  yang  dilakukan  oleh Nuraini  dan  Sukmawati  (2022)  namun  persentase  rekam  medis  yang  lengkap  dan  akurat  lebih  rendah yaitu didapatkan 25% rekam medis tidak lengkap dan tidak akurat, 60% tidak lengkap namun akurat, 10% lengkap tetapi tidak akurat, dan 5% lengkap dan akurat [20]. Selain itu, perlu mengadopsi sistem rekam medis  elektronik  yang  terintegrasi  dengan  fitur  pengkodean  otomatis  dan  pengingat  untuk  melengkapi data dapat mengurangi kesalahan manual dan memastikan kelengkapan rekam medis.

## Hubungan  Kelengkapan  Pengisian  Rekam  Medis  Terhadap  Keakuratan  Kode  Prosedur  Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang
Tabel 5. Hubungan Kelengkapan Pengisian Rekam Medis Terhadap Keakuratan Kode Prosedur
Kasus Bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang Kelengkapan Pengisian DRM  Keakuratan Kode ICD-9 CM Total Nilai P-Value Tidak Akurat (%)  Akurat (%) Tidak Lengkap 25 (33.3%) 50 (66.7%)  75 (100%) 0.712 Lengkap 2 (22.2%) 7 (77.8%) 9 (100%) Total 27 (32.1%) 57 (67.9%)  84 (100%)
Berdasarkan  tabel  5  ditunjukkan  bahwa  dari  84  sampel  rekam  medis  pasien  kasus  bedah  tahun 2023  terdapat  25  rekam  medis  yang  tidak  tidak  lengkap  dan  tidak  akurat  pada  kode  ICD-10  (33.3%), sebanyak 50 rekam medis tidak lengkap namun akurat kode ICD-10 sebesar 66.7%. Sedangkan terdapat 2 rekam medis lengkap tetapi tidak akurat (22.2%) dan 7  rekam medis yang lengkap dan akurat (77.8%). Adapun  dari  hasil  uji  statistik  bivariat  didapatkan  nilai  P-value  0.712  (>0.05)  yang  artinya  tidak  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  kelengkapan  pengisian  rekam  medis  terhadap  keakuratan  kode  ICD-9 CM. Hal ini konsisten dengan beberapa penelitian lain yang juga tidak menemukan hubungan signifikan antara  kedua  variabel  ini.  Faktor  seperti  pelatihan  koder,  pengalaman,  dan  penggunaan  teknologi pendukung  lebih  berpengaruh  terhadap  akurasi  pengkodean  [21],  [22].  Teknologi  ini  membantu  koder dengan  memberikan  saran  pengkodean  berdasarkan  analisis  otomatis  terhadap  teks  rekam  medis  [22]. Ketidaklengkapan dan ketidakakuratan dalam rekam medis dapat menyebabkan berbagai masalah serius, termasuk  kesalahan  dalam  penagihan,  ketidakjelasan  dalam  riwayat  pasien,  dan  kesulitan  dalam pengambilan keputusan klinis [23].
Meskipun pengkodean akurat, ketidaklengkapan informasi dalam rekam medis masih menimbulkan masalah, seperti penundaan dalam perawatan pasien dan kesulitan dalam analisis data kesehatan. Rekam medis yang lengkap namun tidak akurat dalam pengkodean bisa menyebabkan klaim asuransi yang salah, yang  pada  akhirnya  bisa  merugikan  rumah  sakit  secara  finansial  dan  mengganggu  proses  administrasi
[24].  Dengan  33.3%  rekam  medis  yang  tidak  lengkap  dan  tidak  akurat  serta  66.7%  berkas  yang  tidak lengkap  namun  akurat  dalam  ICD-10  di  RSU  'Aisyiyah  Padang,  ada  kebutuhan  mendesak  untuk perbaikan  dalam  sistem  pengkodean  dan  pencatatan  mereka.  menunjukkan  bahwa  persentase  kesalahan dan  ketidaklengkapan  masih  cukup  tinggi,  dan  langkah-langkah  perbaikan  yang  diperlukan  mencakup pelatihan, implementasi teknologi EHR, audit dan umpan balik, serta peningkatan dokumentasi klinis.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penjabaran  hasil  penelitian  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  sebanyak  89.3%  rekam  medis tidak  lengkap,  ketidakakuratan  kode  ICD-10  yaitu  26.2%  dan  ICD-9  CM  yaitu  32.2%.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  kelengkapan  rekam  medis  dengan akurasi pengkodean ICD-10 dan ICD-9 (P-value > 0.05). Rekam medis yang lengkap cenderung memiliki pengkodean  yang  lebih  akurat,  sementara  rekam  medis  yang  tidak  lengkap  sering  kali  menyebabkan kesalahan  dalam  pengkodean.  Temuan  ini  menekankan  pentingnya  menjaga  kelengkapan  rekam  medis untuk meningkatkan akurasi pengkodean, yang pada gilirannya berdampak positif pada pengelolaan data kesehatan, pengambilan keputusan klinis, dan klaim asuransi kesehatan. Upaya peningkatan kelengkapan rekam  medis,  seperti  pelatihan  staf  medis  dan  implementasi  sistem  elektronik  yang  efektif, direkomendasikan untuk memastikan kualitas pengkodean yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima  kasih  kepada  LPPM  Apikes  Iris,  RSU  Aisyiyah Padang,  dan  semua pihak yang terlibat dalam kelancaran proses penelitian dari awal hingga akhir penelitian.

## REFERENSI
[1] Pemerintah Indonesia, Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 47 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Perumahsakitan . Jakarta: Pemerintah Indonesia, 2021.
[2] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 24 Tahun 2022 tentang Rekam Medis . Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2022.
[3] P. Permatasari, “Tinjauan Ketepatan Kode Icd-10 Pada Kasus Persalinan Secara Sectio Caesaria Di Rumah Sakit An-Nisa Pada Triwulan 1 Tahun 2019,” Universitas Esa Unggul, 2020.
[4] R.  Daniyah,  S.  E.  Utami,  and  M.  A.  Khuluq,  “Hubungan  Kelengkapan  Dokumen  Rekam  Medis  Dengan Akurasi  Coding  ICD-10  Di  Rumah  Sakit  Islam  Masyitoh  Bangil,” JRMIK ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  33–44,  Jan. 2024, doi: 10.58535/jrmik.v5i1.65.
[5] W.  Abdelrahman  and  A.  Abdelmageed,  “Medical  record  keeping:  clarity,  accuracy,  and  timeliness  are essential,” BMJ , p. f7716, Jan. 2014, doi: 10.1136/bmj.f7716.
[6] A.  Wahyuni,  D.  Oktavia,  and  Z.  A.  Lukmanita,  “The  Completeness  of  Filling  Out  Medical  Record Documents and the Accuracy of Codes at Reksodiwiryo Hospital,” J. Heal. Sci. Epidemiol. , vol. 2, no. 1, pp. 45–50, 2024.
[7] S.  J.  Weiner,  S.  Wang,  B.  Kelly,  G.  Sharma,  and  A.  Schwartz,  “How  accurate  is  the  medical  record?  A comparison of the physician’s note with a concealed audio recording in unannounced standardized patient encounters,” J.  Am.  Med.  Informatics  Assoc. ,  vol.  27,  no.  5,  pp.  770–775,  May  2020,  doi: 10.1093/jamia/ocaa027.
[8] N. K. A. Ekayanti, A. D. Susanto, and N. Suarjana, “Analisis Hubungan Kelengkapan Pengisisan Resume Medis  Pasien  Rawat  Inap  dengan  Penentuan  Kode  Penyebab  Kematian  di  Rumah  Sakit  Umum  Dharma Yadnya  Denpasar,”  in Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Teknologi,  Sains,  dan  Sosial  Humaniora (SINTESA) , 2019, pp. 623–636.
[9] A. E. Pramono, N. Nuryati, D. B. Santoso, and M. F. Salim, “Ketepatan Kodifikasi Klinis Berdasarkan ICD- 10 di Puskesmas dan Rumah Sakit di Indonesia: Sebuah Studi Literatur,” J. Rekam Medis dan Inf. Kesehat. , vol. 4, no. 2, pp. 98–106, Oct. 2021, doi: 10.31983/jrmik.v4i2.7688.
[10] M. W. Santi, R. U. Azizah, F. Erawantini, and G. Alfiansyah, “Ketepatan dan Kelengkapan Informasi Medis dalam Kaitannya dengan Keakuratan Kode Diagnosis,” J. Penelit. Kesehat. “SUARA FORIKES,” vol.  13, no. 3, pp. 630–635, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.33846/sf13311.
[11] I.  W.  G.  Arimbawa,  N.  P.  L.  Yunawati,  and  I.  A.  P.  F.  Paramita,  “Hubungan  Kelengkapan  Penulisan Diagnosis  Terhadap  Keakuratan  Kode  ICD-10  Kasus  Obstetri  Triwulan  III  Pasien  Rawat  Inap  Di  RSU Premagana,” J.  Manaj.  Inf.  Kesehat.  Indones. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  31–35,  Mar.  2022,  doi: 10.33560/jmiki.v10i1.370.
[12] Y.  Mahendradhata et  al. , The  Republic  of  Indonesia  Health  System  Review .  World  Health  Organization (WHO), 2017.
[13] B. Teklewold, G. Knfe, and F. Dandena, “Improving Completeness of Surgical Inpatient Medical Records in Saint Paul’s Hospital Millennium Medical College, Addis Ababa, Ethiopia,” Hosp. Top. , vol. 101, no. 3, pp.
208–214, Jul. 2023, doi: 10.1080/00185868.2021.2005500.
[14] P. Campanella et al. , “The Impact of Electronic Health Records on Healthcare Quality: a Systematic Review and  Meta-analysis,” Eur.  J.  Public  Health ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  60–64,  Feb.  2016,  doi: 10.1093/eurpub/ckv122.
[15] K.  J.  O’Malley,  K.  F.  Cook,  M.  D.  Price,  K.  R.  Wildes,  J.  F.  Hurdle,  and  C.  M.  Ashton,  “Measuring Diagnoses:  ICD  Code  Accuracy,” Health  Serv.  Res. ,  vol.  40,  no.  5p2,  pp.  1620–1639,  Oct.  2005,  doi: 10.1111/j.1475-6773.2005.00444.x.
[16] S.  Bowman,  “Impact  of  Electronic  Health  Record  Systems  on  Information  Integrity:  Quality  and  Safety Implications,” Perspect. Heal. Inf. Manag. , vol. 10, no. 1c, pp. 1–19, 2013.
[17] Y. F. Nanjo, B. H. Kartiko, and N. L. G. A. N. Yudha, “Analisis Pengaruh Ketidaketepatan Kode Diagnosis dan Kode Tindakan Pasien Rawat Inap Peserta Jaminan Kesehatan Nasional terhadap Tarif di Rumah Sakit Umum Daerah Wangaya Kota Denpasar,” J. Heal. Care Media , vol. 6, no. 2, pp. 86–94, 2022.
[18] C.  A.  Eastwood et  al. ,  “Training  and  Experience  of  Coding  with  the  World  Health  Organization’s International  Classification  of  Diseases,  Eleventh  Revision,” Heal.  Inf.  Manag.  J. ,  vol.  52,  no.  2,  pp.  92– 100, May 2023, doi: 10.1177/18333583211038633.
[19] M. S. Brodnik, L. A. Rinehart-Thompson, and R. B. Reynolds, Fundamentals of Law for Health Informatics and Information Management, 4th Edition . AHIMA Press, 2017.
[20] A.  H.  Faradila,  R.  A.  Wijayanti,  N.  Nuraini,  and  R.  D.  C.  Dewi,  “Analisis  Faktor  Penyebab Ketidaklengkapan  Pengisian  Rekam  Medis  Pasien  Rawat  Jalan  di  Puskesmas  Babadan  Kabupaten Ponorogo,” J-REMI  J. Rekam Med. dan Inf. Kesehat. , vol. 4, no. 2, pp. 89–96, Mar. 2023, doi: 10.25047/j- remi.v4i2.3831.
[21] L. Robinson, G. W. Marshall, and M. B. Stamps, “Sales force use of technology: antecedents to technology acceptance,” J. Bus. Res. , vol. 58, no. 12, pp. 1623–1631, Dec. 2005, doi: 10.1016/j.jbusres.2004.07.010.
[22] D. Ravi et al. , “Deep Learning for Health Informatics,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 21, no. 1, pp. 4–21, Jan. 2017, doi: 10.1109/JBHI.2016.2636665.
[23] B.  Shickel,  P.  J.  Tighe,  A.  Bihorac,  and  P.  Rashidi,  “Deep  EHR:  A  Survey  of  Recent Advances  in  Deep Learning  Techniques  for  Electronic  Health  Record  (EHR) Analysis,” IEEE  J.  Biomed.  Heal.  Informatics , vol. 22, no. 5, pp. 1589–1604, Sep. 2018, doi: 10.1109/JBHI.2017.2767063.
[24] Y. Zhuang, L. R. Sheets, Y.-W. Chen, Z.-Y. Shae, J. J. P. Tsai, and C.-R. Shyu, “A Patient-Centric Health Information Exchange Framework Using Blockchain Technology,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 24, no. 8, pp. 2169–2176, Aug. 2020, doi: 10.1109/JBHI.2020.2993072.