## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 5, No. 4, September 2024, hlm. 299 - 306 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Ketidaktepatan Kode Diagnosis Kasus Bedah RSU ‘Aisyiyah berdasarkan ICD-10
Nurul Fitri Khumaira*, Annisa Wahyuni, Siska
Program Studi Ilmu Rekam Medis, Apikes Iris
nurulfitri@apikesiris.ac.id, annisawahyuni@apikesiris.ac.id, siskaka@apikesiris.ac.id
Keywords: ABSTRACT ICD-10, Surgery, Coding Accuracy, Medical Record, Hospital The  high  rate  of  coding  inaccuracies  can  impact  medical  treatment  cost claims,  increase  the  workload  of  medical  record  staff,  and  lead  to  poor epidemiological  disease  data  recording.  This  study  aims  to  identify inaccuracies  in  inpatient  surgical  diagnosis  coding  based  on  ICD-10.  The study  uses  a  descriptive  method.  The  population  consists  of  all  inpatient surgical medical records at RSU Aisyiyah Padang in 2023, with a sample size of  84  records  selected  using  simple  random  sampling.  Data  analysis  was performed descriptively using univariate analysis to determine the frequency distribution  and  the  percentage  of  coding  accuracy  based  on  ICD-10.  The study  results  show  that  26.19%  of  diagnosis  codes  were  inaccurate,  while 73.81%  were  accurate.  Coding  inaccuracies  were  categorized  into  three groups: incorrect codes, fourth character errors, and third character errors. The Neoplasms category had the highest percentage of incorrect codes. The inaccuracies were mainly caused by a lack of attention to detail by coders and differences  between  the  doctor's  diagnostic  terminology  and  the  ICD-10. Solutions  to  reduce  these  errors  include  improving  knowledge,  effective communication with doctors, and adherence to coding guidelines. Kata Kunci ABSTRAK ICD-10, Kasus Bedah, Ketepatan Kode, Rekam Medis, Rumah Sakit Tingginya  ketidaktepatan  kode  dapat  berpengaruh  pada  klaim  biaya pengobatan,  peningkatan  beban  kerja  petugas  RM  dan  perekapan  data epidemiologi  penyakit  yang  tidak  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi ketidaktepatan kode diagnosis bedah rawat inap berdasarkan ICD-10.  Penelitian  menggunakan  metode deskriptif.  Populasi  penelitian  ini adalah semua rekam medis bedah rawat inap di RSU Aisyiyah Padang tahun 2023, dengan jumlah sampel sebanyak 84 berkas menggunakan teknik simple random  sampling .  Analisis  data  dilakukan  secara  deskriptif  univariat  untuk mengetahui  frekuensi  distribusi  dan  persentase  ketepatan  kode  diagnosis berdasarkan  ICD-10.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  26,19%  kode diagnosis  tidak  tepat,  sementara  73,81%  tepat.  Ketidaktepatan  kode dikelompokkan atas 3 kategori yaitu salah kode, kesalahan karakter ke-4 dan kesalahan karakter ke-3. Neoplasma merupakan kelompok dengan persentase tertinggi  pada  kategori  salah  kode.  Kesalahan  umumnya  disebabkan  oleh kurangnya  ketelitian  koder  dan  perbedaan  terminologi  diagnosis  dokter dengan  ICD-10.  Solusi  untuk  mengurangi  kesalahan  ini  diantaranya peningkatan  pengetahuan,  komunikasi  yang  baik  dengan  dokter,  dan kepatuhan terhadap pedoman pengkodean.

## Korespondensi Penulis:
Nurul Fitri Khumaira, Apikes Iris, Jl. Gajah Mada No 23 Gunung pangilun Kota Padang
Submitted : 02-07-2024; Accepted : 14-08-2024;
Published: 20-08-2024
Copyright (c) 2024 The Author (s)
Telepon : +6282288411220 Email: nurulfitri@apikesiris.ac.id This  article  is  distributed  under  a  Creative  Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License  (CC  BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Peraturan  Menteri  Kesehatan  RI  nomor  24  tahun  2022  tentang  Rekam  Medis menyatakan  bahwa rekam medis merupakan dokumen yang berisikan tentang data identitas pasien, pemeriksaan, pengobatan, tindakan, dan pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien [1]. Pada dokumen Rekam medis (DRM) pasien terdapat data diagnosis penyakit dan tindakan medis yang dinyatakan dalam kode berdasarkan aturan ICD-10 ( International Statistical Classification of Disease and Related Health Problem ) dan ICD 9 CM ( International Classification of Disease and Revision Clinical Modification ). Peran petugas coder adalah menentukan kode diagnosis dan tindakan medis yang benar dan tepat sesuai dengan aturan ICD. Sistem klasifikasi penyakit dan prosedur berdasarkan jenis dalam suatu kelompok nomor dan abjad kode [2].
Penentuan  kodefikasi  penyakit  dan  tindakan  medis  ini  merupakan  kompetensi  utama  seorang Perekam  Medis  Informasi  dan  Kesehatan  (PMIK).  Prosedur  dan  istilah  yang  beraneka  ragam mengakibatkan  pengolahan  kode  yang  kurang  tepat  atau  kurang  akurat  [3].  Ketidaktepatan  kode  dapat menimbulkan  masalah  dalam  administrasi  dan  finansial  rumah  sakit.  Hal  ini  karena  pengkodean  medis tidak hanya sebagai catatan medis pasien saja, namun juga sebagai media dalam menentukan pembiayaan layanan kesehatan [4]. World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa kasus bedah adalah masalah kesehatan global dengan prevalensi yang cukup tinggi. Di Indonesia, prevalensi tindakan bedah tahun 2017 sekitar 1.905 tindakan per 100.000 orang. Jumlah tindakan sebanyak 1.920 pasien yang diambil dari bedah obgyn, bedah umum, dan bedah orthopedi . Persentase tindakan bedah obgyn sebesar 41,62%, bedah umum sebanyak 40,65% dan bedah orthopedi sebanyak 17,73%. Prosedur pembedahan menempati urutan ke-11 dari 50 penanganan pola penyakit di rumah sakit seluruh Indonesia [5].
Menurut  hasil  penelitian  Kurnianingsih  (2020)  tentang  hubungan  pengetahuan  koder  dengan keakuratan kode diagnosis didapatkan hasil sebanyak 66 kasus (69,5%) dengan kode yang akurat, dan 29 kasus (30,5%) dengan kode yang tidak akurat [6]. Hasil penelitian serupa oleh Rahayu (2022) ditemukan bahwa hasil rata-rata kode dignosis bedah yang tepat yaitu 58 (63,74%) dan kode diagnosis yang tidak tepat adalah  sebanyak  33  (36,26%)  [5].  Dari  dua  hasil  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  angka  kejadian ketidaktepatan kode diagnosis di rumah sakit masih tergolong tinggi.
Menurut  penelitian  Endang  (2018)  tentang  faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  kode  diagnosis  di puskesmas  rawat  jalan  kota  Malang  adalah  pengalaman  kerja,  pelatihan  tentang  kodefikasi  diagnosis penyakit, ketersediaan buku ICD-10, ketersediaan SOP kode diagnosis dan pengetahuan tentang kodefikasi diagnosis penyakit. Dimana pengetahuan koder tentang kodefikasi diagnosis penyakit merupakan faktor yang  paling  berperan  terhadap  keakuratan  kodefikasi  diagnosis  penyakit  [7].  Sejalan  dengan  penelitian Vera (2021) bahwa faktor yang mempengaruhi ketepatan kode diagnosis terdiri dari kualifikasi koder, tidak melakukan pengkodean pada karakter ke-4 maupun ke-5, tulisan dokter yang kurang terbaca dengan jelas dan penggunaan istilah yang tidak biasa, ketidaktepatan pemilihan diagnosis utama dan belum ada SPO terkait pengkodean, dan tidak adanya buku penunjang koding dan SIMRS yang sulit dioperasikan [8].
Ketidaktepatan  kode  diagnosis  bisa  mengakibatkan  kerugian  pada  rumah  sakit  terutama  dari  segi financial dan  ketidaksesuaian  data  epidemiologi  penyakit  di  suatu  rumah  sakit.  Peneliti  melakukan observasi pra penelitian di RSU Aisyiyah Padang dan ditemukan ada 2 dari 5 Rekam Medis Bedah atau 40%  data  awal  yang  tidak  tepat  kode  diagnosisnya  berdasarkan  aturan  ICD  10.  Kasus  yang  tidak  tepat tersebut adalah kasus bedah mulut dan bedah digestive . Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  ketidaktepatan  kode  diagnosis  pada  kasus  bedah  di  RSU  Aisyiyah  sesuai dengan klasifikasi ICD-10.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan metode deskriptif yang untuk menganalisis ketidaktepatan kode diagnosis pada kasus bedah pasien rawat inap di RSU ‘Aisyiyah Padang berdasarkan ICD-10 agar dapat meminimalisir dampak dari ketidaktepatan kode ke depannya. Populasi penelitian ini adalah seluruh rekam medis kasus bedah pasien rawat inap yang terdata pada RSU Aisyiyah Padang pada tahun 2023. Sedangkan sampel pada penelitian ini adalah populasi yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi.
Adapun kriteria inklusi adalah rekam medis kasus bedah umum dan bedah mulut pada tahun 2023 di RSU Aisyiyah Padang dan rekam medis yang telah diberi kode diagnosis berdasarkan ICD-10 oleh tenaga
medis atau koder yang berwenang. Sedangkan kriteria eksklusi adalah dokumen rekam medis yang tidak dituliskan kode diagnosisnya atau rekam medis yang hilang, dan rekam medis yang datanya rusak sehingga tidak dapat diinterpretasikan dengan benar.
Populasi  rekam  medis  dalam  penelitian  ini  sebanyak  638  rekam  medis,  dengan  jumlah  sampel sebanyak 84 rekam medis. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode simple random sampling , dengan bantuan aplikasi microsoft excel. Pengumpulan data dilakukan menggunakan tabel ceklist, dengan melihat diagnosa,  kode  diagnosis  oleh  rumah  sakit,  Kode  diagnosis  berdasarkan  ICD-10,  ketepatan  pengkodean (tepat  dan  tidak  tepat),  dan  klasifikasi  penyakit  berdasarkan  ICD-10.  Analisis  data  dilakukan  secara deskriptif  univariat  untuk  mengetahui  frekuensi  distribusi  dan  persentase  ketepatan  kode  diagnosis berdasarkan ICD-10.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Hasil  analisis  84  sampel  yang  memenuhi  kriteria  inklusi  dan  eksklusi,  didapatkan  distribusi klasifikasi penyakit berdasarkan pengelompokkan ICD-10 sebagai berikut.
Tabel 1. Distribusi Klasifikasi Diagnosis Rawat Inap Kasus Bedah Berdasarkan ICD-10 Klasifikasi Jumlah Rekam Medis Persentase Neoplasma (C00-D48) 14 16,67 DM dengan komplikasi Gangren (E11) 3 3,57 Disease of Dygestive system (K00-K93) 51 60,71 Disease of Skin (L00-L99) 4 4,76 Disease of Musculoskeletal System (M00-M99) 2 2,38 Disease of Genitourinary System (N00-N99) 3 3,57 Condition in perinatal period (P00-P96) 1 1,19 Congenital malformation (Q00-Q99) 2 2,38 Injury (S00-T98) 4 4,76 Total 84 100
Tabel 1 menunjukkan epidemiologi kasus bedah rawat inap yang diteliti terbanyak adalah Kode K sebesar 60,71% terkait penyakit sistem digestive dan jumlah paling sedikit adalah kode P sebesar 1,19% yaitu  penyakit  pada  periode  perinatal.  Distribusi  jumlah  kejadian  kasus  berdasarkan  pengelompokkan penyakit pada ICD-10 dapat membantu pemegang kebijakan kesehatan untuk mendeteksi dan melakukan promosi kesehatan sebagai langkah pencegahan penyakit dimasa yang akan datang di suatu wilayah kerja rumah  sakit  tertentu.  Sehingga  dalam  tujuan  ini  perlu  adanya  ketepatan  dalam  pengkodean  penyakit  di Rumah sakit.
Ketepatan  dalam  menentukan  kode  diagnosis  suatu  penyakit  disesuaikan  berdasarkan  aturan pengkodean yang ada pada ICD-10. ICD-10 mengelompokkan kode berdasarkan klasifikasi penyakit [2]. Kode diagnosis yang dianalisis peneliti adalah berdasarkan observasi langsung kode yang tertulis pada 84 Rekam  medis  pasien  yang  masuk  kedalam  kategori  inklusi  dan  eksklusi.  Hasil  analisis  rekam  medis didapatkan data ketidaktepatan kode diagnosis dengan jumlah persentase sebagai berikut.
Gambar 1. Persentase Ketidaktepatan Kode Diagnosa
73,81% 26,19% Persentase Ketidaktepatan Kode Diagnosis
Pasien Bedah
Tepat Tidak Tepat
Dari gambar 1, dapat dilihat bahwa ketepatan kode diagnosis pasien rawat inap kasus bedah di RSU ‘Aisyiyah Padang sejumlah 62 berkas dengan persentase 73,81% dan kode yang tidak tepat sebanyak 22 berkas  dengan  persentase  26,19%.  Jumlah  ketidaktepatan  kode  diagnosis  ini  bisa  mempengaruhi  klaim biaya Rumah sakit ke pihak penyelenggara jaminan kesehatan/asuransi. Selain itu juga dapat meningkatkan beban kerja pegawai rekam medis karena harus memperbaiki kembali rekam medis yang dikembalikan oleh pihak jamkes. Hal ini sesuai dengan penelitian putri tahun 2021, bahwa salah satu tugas pokok perekam medis adalah Assembling, Analisis ketidak lengkapan dan koding. Sehingga apabila satu dokumen rekam medis mengalami pending claim karena kesalahan input kode, maka petugas rekam medis harus melakukan pengecekan kembali pada rekam medis yang dikembalikan tersebut dan menjadi penambah beban kerja bagi  petugas  rekam  medis  [9].  Solusi  untuk  hal  ini  adalah  pengkodean  yang  berkualitas  sesuai  aturan pengkodean. Petugas koding (koder) harus rutin melakukan upgrade ilmu agar dapat mengode dengan tepat dan akurat.
Untuk mengetahui ketidaktepatan kode diagnosis oleh koder tiap klasifikasi penyakit berdasarkan ICD-10, dapat dilihat pada tabel distribusi ketidaktepatan kode berdasarkan kelompok penyakitnya berikut.
Tabel 2. Distribusi Ketidaktepatan Kode Berdasarkan Kelompok Penyakit Klasifikasi Jumlah Rekam Medis Jumlah Kode Tidak Tepat Persentase Tiap Kelompok Penyakit Persentase Semua Kasus Bedah Neoplasma (C00-D48) 14 10 71,43 45,45 DM dengan komplikasi Gangren (E11) 3 2 66,67 9,09 Disease  of  Dygestive  system (K00-K93) 51 6 11,76 27,27 Disease of Skin (L00-L99) 4 1 25,00 4,55 Disease of Musculoskeletal System (M00-M99) 2 0 0,00 0,00 Disease of Genitourinary System (N00-N99) 3 2 66,67 9,09 Condition  in  perinatal  period (P00-P96) 1 0 0,00 0,00 Congenital  malformation  (Q00- Q99) 2 0 0,00 0,00 Injury (S00-T98) 4 1 25,00 4,55 Total 84 22
Dari tabel 2 dapat dilihat bahwa kelompok penyakit paling tinggi angka ketidaktepatan kode adalah penyakit neoplasma yaitu 71,43 % kode yang tidak tepat dari semua kasus neoplasma , dan 45,45% dari semua kasus bedah, kemudian kasus DM dengan komplikasi gangrene dan penyakit sistem Genitourinary sebesar 66,67% dari tiap kelompok penyakit dan hanya 9,09% dari semua kasus bedah. Kasus digestive 11,76%  tidak  tepat  dari  kelompok  penyakit,  namun  27,27%  dari  seluruh  kasus  bedah  karena  angka epidemilogi jumlah kasus yang diteliti tinggi. Sedangkan untuk kasus kelompok penyakit muskuloskeletal , kondisi perinatal dan kongenital pada penelitian ini, koder dapat memberikan kode dengan tepat. Tingginya persentase  pengkodean  yang  tidak  tepat  untuk  tiap  kelompok  penyakit  dapat  diajadikan  sebagai  dasar pengambil keputusan di rumah sakit untuk memberikan pelatihan apa yang diperlukan oleh koder di rumah sakit tersebut untuk meminimalisir ketidaktepatan kode di masa yang akan datang.
Hasil  analisis  pada  84  rekam  medis  kasus  bedah  didapatkan  ketidaktepatan  kode  diagnosis dikelompokkan menjadi 3 kategori berikut.
Tabel 3. Kategori Ketidaktepatan Kode Diagnosis Berdasarkan ICD-10 Kategori Jumlah Rekam Medis Persentase Salah Kode 12 54,55 Salah Karakter ke-3 1 5,55 Salah Karakter ke-4 9 40,91 Total 22 100
Berdasarkan tabel 3, hasil analisis ketidaktepatan kode diagnosis sesuai aturan pengkodean ICD-10 terdapat 3 kategori penyebab terbanyak secara berurutan yaitu ketidaktepatan karena salah kode sebanyak
12 dokumen dengan persentase 54,55%, ketidaktepatan kode karena kesalahan pada kategori ke-4 sebanyak 9 kasus dengan persentase 40,91%, dan ketidaktepatan karena salah kode pada karakter ke-3 sebanyak 1 dokumen dengan persentase 5,55%. Penelitian Utami (2024) yang menganalisis klasifikasi ketidaktepatan kode atas 4 macam yaitu salah kode, salah kategori karakter ke-4, kode tidak lengkap, dan tidak diberi kode tambahan,  dengan  total  persentase  ketidaktepatan  kode  sebesar  30%  [10].  Adapun  faktor  yang mempengaruhi ketidaktepatan kode adalah komunikasi antara petugas coding dengan dokter, kelengkapan informasi medis, kelengkapan penulisan diagnosis, beban kerja petugas koding dan pengetahuan petugas coding maupun dokter tentang ICD-10 [11].
Ketidaktepatan  kode  akibat  salah  kode  sebanyak  12  dokumen  dengan  total  54,55%  dapat digambarkan pada tabel berikut.
Tabel 4. Kategori Ketidaktepatan Kode Akibat Salah Kode Klasifikasi Jumlah Dokumen yang Salah Kode Persentase Neoplasma (C00-D48) 8 36,36 Disease of Dygestive system (K00-K93) 2 9,09 Disease of Skin (L00-L99) 1 4,55 Injury (S00-T98) 1 4,55 Total 12 54,55
Berdasarkan  tabel  4,  dapat  disimpulkan  bahwa  kategori  penyakit neoplasma adalah  kelompok penyakit paling banyak terjadi ketidaktepatan karena salah kode oleh koder dengan persentase 36,36% dari semua berkas yang tidak tepat pengkodeannya. Hal ini karena terdapat aturan tersendiri terkait pengkodean pada  BAB Neoplasma menurut  ICD-10.  Salah  satunya  pada  ICD-10,  penyakit neoplasma dibagi  atas klasifikasi benign neoplasm , in-situ neoplasm , malignant neoplasm , secondary neoplasm ( metastase ), dan unknown  behavior  neoplasm .  Selain  itu,  pengkodean neoplasma dibedakan  menjadi  2  kode  yaitu  kode topografi dan kode morfologi. Dari berbagai literasi penelitian ditemukan bahwa masih banyak rumah sakit yang  tidak  menggunakan  aturan  khusus  pengkodean Neoplasma baik  dari  kode  topografi  ataupun morfologi.  Penelitian  Lulumanin  (2021)  yang mengkaji  faktor  yang mempengaruhi  ketidaktepatan  kode Neoplasma antara lain adalah penulisan diagnosis, kelengkapan pengisian informasi, tidak adanya hasil lab patologi anatomi, dan kualitas coder itu sendiri [12]. Pengecekan dokumen pemeriksaan Patologi Anatomi (PA)  untuk  menentukan  histologi  tumor  yang  mengarah  ke  jinak,  ganas  atau in  situ .  Apabila  tidak  ada pemeriksaan PA, maka kode diagnosis masuk ke dalam kategori uncertain / unknown behavior neoplasm [13].
Hasil  observasi  peneliti  menemukan  bahwa  tidak  semua  rekam  medis  kasus neoplasma ini  yang terdapat  bukti  pemeriksaan  PA.  Disamping  itu,  dokter  hanya  menuliskan  diagnosa neoplasma dan anatominya. Contoh kasus diagnosa dokter adalah tumor Mammae dan tidak dijelaskan jenis neoplasmanya. Dari  hasil  observasi  tidak  terdapat  pemeriksaan  PA.  Namun  koder  mengode  dengan  kode  D24  ( benign neoplasm of breast ). Kode yang tepat berdasarkan aturan ICD-10 adalah D48.6 ( Neoplasm of uncertain or unknown  behaviour  of  Breast )  karena  tumor mammae ada  yang  jinak/ganas  dan  pada  kasus  ini  tidak terdapat lembar pemeriksaan penunjang PA untuk menentukan histologi tumornya. Sehingga dalam hal ini koder hanya memastikan bahwa lokasi tumornya tepat tanpa memperhatikan jenis neoplasmanya termasuk dalam kategori jinak, ganas ataupun kategori yang tidak jelas. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tingginya  angka  ketidaktepatan  kode  karena  salah  kode  disebabkan  karena  ketidaktahuan  koder  terkait pathogenesis jinak dan ganasnya kasus neoplasma, dan ketidak telitian koder dalam meninjau rekam medis apakah terdapat lembar pemeriksaan Patologi Anatomi atau tidak. Solusinya adalah koder harus melakukan pengecekan  lembar  pemeriksaan  penunjang  untuk  mencari  tahu  informasi  yang  dibutuhkan  dalam menentukan kode yang tepat.
Urutan  kedua  terbanyak  pada  kategori  salah  kode  adalah  kelompok  penyakit  saluran  pencernaan yaitu  sebesar  9,09%.  Terdapat  2  kasus  yang  salah  kode  pada  kelompok  penyakit  ini.  Kesalahan  kode diakibatkan  karena  ketidaktahuan  petugas  koder  terkait  terminologi  medis  diagnosis  yang  ditulis  oleh dokter.  Contoh  kasus  yaitu  dokter menulis  diagnosa Multiple  Gangren  Radix 13,22,23  yang merupakan kerusakan  pada  area  dental,  koder  mengode  dengan  R02  ( Gangrene  NEC ),  sedangkan  kode  yang  tepat adalah K04.1 ( Necrosis of pulp ) karena memiliki arti dan maksud terminologi yang sama dengan gangrene radix.
Penelitian Agustin (2017) yang mengkaji hubungan ketepatan terminologi medis dengan keakuratan kode diagnosis menemukan bahwa terdapat hubungan dengan peluang terminologi medis yang tidak tepat akan menyebabkan 1,7 kali terjadinya kode yang tidak akurat dibanding terminologi medis yang tepat [14]. Sehingga solusi untuk permasalahan ini adalah koder perlu untuk mengonfirmasi terkait diagnosa kepada dokter dan berusaha untuk mencari tahu arti terminologi medis di media informasi. Hal ini sejalan dengan penelitian  Suryani  (2023)  yang  menyatakan  bahwa  tidak  ada  korelasi  bermakna  diantara  ketepatan terminologi medis dengan keakuratan kode diagnosis karena petugas koding selalu bertanya kepada dokter ketika  menemukan  kesulitan  menentukan  arti  terminologi  medis  dan  pembacaan  diagnosis  serta pengalaman bekerja yang sudah lebih dari 5 tahun [15].
Ketidaktepatan kode akibat kesalahan pada kategori ke-4 sebanyak 9 dokumen yaitu sebesar 40,91% ketidaktepatan kode dapat digambarkan pada tabel berikut.
Tabel 5. Kategori Ketidaktepatan Kode Akibat Kesalahan pada Karakter ke-4 Klasifikasi Jumlah Berkas yang Salah Karakter ke-4 Persentase Neoplasma (C00-D48) 2 9,09 DM dengan komplikasi Gangren (E11) 2 9,09 Disease of Dygestive system (K00-K93) 3 13,64 Disease of Genitourinary System (N00-N99) 2 9,09 Total 9 40,91
Berdasarkan tabel 5, ketidaktepatan kode karena kesalahan pada karakter ke-4 terbanyak adalah pada kelompok penyakit saluran cerna yaitu sebesar 13,64%. Hasil analisis kode diagnosa pada berkas adalah Multiple  gangrene pada radix  pulpa .  Koder  mengode  dengan  K04.0 pulpitis yang  artinya  infeksi  pada pulpa . Infeksi dan gangrene adalah 2 hal dengan patogenesis penyakit yang berbeda. Terminologi lain dari gangrene adalah necrosis . Sehingga kode yang tepat adalah K04.1 necrosis of pulpa . Perbedaan terminologi dokter  dan  terminologi  di  ICD-10  serta  ketidaktahuan  koder  terkait  patogenesis  penyakit  saluran  cerna menjadi  dasar  penyebab  ketidaktepatan  kode.  Pada  kelompok  penyakit neoplasma dan  DM  dengan komplikasi gangrene akibat  kesalahan  pada  karakter  4  karena  kurang  telitinya  koder  dalam  memeriksa informasi  tambahan  dalam  rekam  medis.  Analisis  kesalahan  karakter  ke-4  pada  penyakit Genitourinary system terjadi karena kurang telitinya koder dalam melakukan pengkodean. Diagnosa Fimosis dikode oleh petugas RM dengan N74.1, sementara itu kode N74.1 tidak ada pada ICD-10, kode yang tepat adalah N74. Hal ini sesuai dengan penelitian Utami (2024) bahwa kesalahan pada karakter ke-4 karena petugas medis tidak teliti dalam memeriksa informasi tambahan pada dokumen rekam medis pasien [10].
Ketidaktepatan kode akibat kesalahan pada kategori ke-3 sebanyak 1 dokumen yaitu sebesar 4,55% yang dapat digambarkan pada tabel berikut.
Tabel 6. Kategori Ketidaktepatan Kode Akibat Kesalahan pada Karakter ke-3 Klasifikasi Jumlah Berkas yang Salah pada Karakter ke-3 Persentase Disease of Dygestive system (K00-K93) 1 4,55 Total 1 4,55
Pada tabel 6, ketidaktepatan kode akibat kesalahan pada karakter ke-3 hanya sebesar 4,55% yaitu pada kasus bedah saluran cerna. Diagnosa utama dokter adalah gangrene pulpa , koder mengode dengan K01.1 Impacted  tooth ,  sementara  untuk  kode  diagnosa  yang  tepat  berdasarkan  ICD-10  adalah  K04.1 Necrosis of pulp . Kesalahan kode oleh koder kemungkinan disebabkan oleh ketidaktelitian koder dalam mengkaji  lembar  penunjang  untuk  menentukan  kode  diagnosa  utama.  Hal  ini  didukung  oleh  penelitian Utami (2024) yang mengkaji faktor penyebab kesalahan kode salah satunya adalah kurangnya ketelitian petugas rekam medis dalam membaca informasi tambahan pasien dan tidak lengkapnya dokumen rekam medis  sehingga  petugas  kesulitan  menemukan  informasi  yang  dibutuhkan  [10].  Sebaiknya  koder  dalam menentukan  kode  diagnosis  harus  memeriksa  semua  lembar  dokumen  penunjang  yang  terdapat  dalam rekam medis pasien agar kualitas pengkodeannya tepat dan akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  diatas,  angka  ketidaktepatan  kode  diagnosis  masih  lumayan tinggi yaitu sebesar 26,19% dan kode yang tepat adalah 73,81%. Ketidaktepatan kode dikelompokkan atas 3 kategori yaitu salah kode, salah pada karakter ke-4 dan kesalahan pada karakter ke-3. Adapun penyebab ketidaktepatan kode diagnosis pada penelitian ini adalah karena ketidaktahuan koder terkait pathogenesis jinak  dan  ganasnya kasus neoplasma, kurang telitinya  koder dalam menentukan  kode,  tidak  teliti  dalam memeriksa informasi tambahan yang ada dalam rekam medis dan adanya perbedaan terminologi diagnosis oleh dokter dengan terminologi penyakit pada ICD-10. Ketidaktepatan kode diagnosis rekam medis dapat berpengaruh pada klaim biaya pengobatan, terjadinya peningkatan beban kerja petugas rekam medis dan perekapan data epidemiologi kasus rumah sakit yang tidak baik. Pentingnya upgrade ilmu berkelanjutan, komunikasi yang baik dengan dokter dan tenaga medis lainnya, teliti dalam meninjau lembaran – lembaran penunjang  dalam  rekam  medis  serta  kepatuhan  terhadap  pedoman  pengkodean  menjadi  solusi  untuk meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kualitas pengkodean.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Yayasan  Iris  yang  sudah  mendanai  penelitian,  LPPM  Apikes  Iris,  RSU ‘Aisyiyah Padang, dan semua pihak yang telah memberikan support bagi peneliti untuk menyelesaikan penelitian sebagai bagian dari Tridharma Perguruan Tinggi.

## REFERENSI
[1] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 24 Tahun 2022 tentang Rekam Medis . Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2022.
[2] AAPC, “What Is ICD-10?,” 2020. https://www.aapc.com/resources/what-is-icd-10 (accessed Feb. 15, 2024).
[3] W.  Maryati,  I.  O.  Rahayuningrum,  and  N.  P.  Sari,  “Dampak  Beban  Kerja  Coder  yang  Tinggi  Terhadap Ketidakakuratan Kode Diagnosis,” J. Manaj. Inf. Kesehat. Indones. , vol. 8, no. 1, pp. 44–49, Mar. 2020, doi: 10.33560/jmiki.v8i1.252.
[4] AAPC, “What is medical coding?,” 2018. https://www.aapc.com/resources/what-is-medical-coding (accessed Feb. 15, 2024).
[5] R. Rahayu, L. Indawati, L. Widjaja, and N. A. Rumana, “Tinjauan Ketepatan Kode Diagnosis Pada Kasus Bedah Pasien Rawat Inap di RSKD Duren Sawit,” Cerdika J. Ilm. Indones. , vol. 2, no. 11, pp. 917–925, 2022, doi: https://doi.org/10.59141/cerdika.v2i11.455.
[6] W. Kurnianingsih, “Hubungan Pengetahuan Coder dengan Keakuratan Kode Diagnosis Pasien Rawat Jalan BPJS berdasarkan ICD – 10 Di Rumah Sakit Nirmala Suri Sukoharjo,” J. Manaj. Inf. dan Adm. Kesehat. , vol. 3, no. 1, pp. 18–24, Jun. 2020, doi: 10.32585/jmiak.v3i01.680.
[7] E. S. D. Hastuti and M. Ali, “Faktor-faktor yang Berpengaruh pada Akurasi Kode diagnosis di Puskesmas Rawat  Jalan  Kota  Malang,” J.  Kedokt.  Brawijaya ,  vol.  30,  no.  3,  pp.  228–234,  Feb.  2019,  doi: 10.21776/ub.jkb.2019.030.03.12.
[8] V.  Y.  Budiyani,  A.  S.  Wariyanti,  and  S.  Wahyuningsih,  “Literature  Review  Faktor  yang  Mempengaruhi Ketepatan Petugas Koding Diagnosis Berdasarkan Unsur 5M,” Indones. J. Heal. Inf. Manag. , vol. 1, no. 1, pp. 14–20, Jun. 2021, doi: 10.54877/ijhim.v1i1.3.
[9] C.  A.  Putri  and  M.  Hidayati,  “Analisis  Kebutuhan  Sumber  Daya  Manusia  Petugas  Rekam  Medis  Dengan Menggunakan  Metode  Analisis  Beban  Kerja  Kesehatan(Abk-Kes),” J.  Manaj.  Kesehat.  Yayasan  RS.Dr. Soetomo , vol. 7, no. 2, pp. 257–266, Oct. 2021, doi: 10.29241/jmk.v7i2.637.
[10] Y.  T.  Utami,  L.  Widyaningrum,  and  S.  Santi,  “Analisis  Ketepatan  Kode  Diagnosis  Dan  Tindakan  Kasus Obstetri  Pasien  Rawat  Inap  Di  RSUD  Waras  Wiris  Boyolali,” Infokes  J.  Ilm.  Rekam  Medis  dan  Inform. Kesehat. , vol. 14, no. 1, pp. 14–21, Feb. 2024, doi: 10.47701/infokes.v14i1.3773.
[11] R. Rosita and N. Wiqoyah, “Hubungan Ketepatan Penulisan Terminologi Medis Diagnosis Utama Dengan Keakuratan Kode Kasus Penyakit Dalam Pasien Rawat Inap,” Indones. J. Med. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 38–42, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.poltekkesbhaktimulia.ac.id/index.php/ijms/article/view/130
[12] S.  Lulumanin,  L.  Widyaningrum,  and  S.  W.  Nugraheni,  “Studi  Literatur  Keakuratan  Kode  Diagnosis Neoplasma  Berdasarkan  ICD-10,”  in Prosiding  Seminar  Informasi  Kesehatan  Nasional  (SIKesNas) , Universitas Duta Bangsa Surakarta, 2021, pp. 270–278. doi: https://doi.org/10.47701/sikenas.v0i0.1261.
[13] National Cancer Institute, “ICD-10-CM Chapter 2: Neoplasms (C00-D49),” 2018. https://training.seer.cancer.gov/icd10cm/neoplasm/ (accessed Jun. 28, 2024).
[14] D.  M.  Agustine  and  R.  D.  Pratiwi,  “Hubungan  Ketepatan  Terminologi  Medis  dengan  Keakuratan  Kode Diagnosis Rawat Jalan oleh Petugas Kesehatan di Puskesmas Bambanglipuro Bantul,” J. Kesehat. Vokasional , vol. 2, no. 1, pp. 113–121, Nov. 2017, doi: 10.22146/jkesvo.30315.
[15] N. W. A. Suryani, M. Sudiari, P. I. Farmani, and P. A. Laksmini, “Hubungan Ketepatan Terminologi Medis Diagnosis Utama dengan Keakuratan Koding Diagnosis Pasien BPJS Kesehatan di Rumah Sakit Umum X
Denpasar,” J.  Manaj.  Inf.  Kesehat.  Indones. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  113–122,  Oct.  2022,  doi: 10.33560/jmiki.v10i2.369.