KETEPATAN KODE DIAGNOSIS PASIEN RAWAT INAP DALAM PELAKSANAAN SJSN DI RS MATA “Dr. YAP” YOGYAKARTA

RIFA SULISTIYANI, Nuryati, S.Far., MPH.

2014 | Tugas Akhir | D3 REKAM MEDIS

Latar Belakang: Pada 1 Januari 2014 pelaksanaan SJSN dimulai secara bertahap menggunakan sistem software INA CBG’s dalam penentuan besar biaya pelayanan kesehatan dan proses klaim. Dari 19 kode diagnosis pada berkas rekam medis pasien rawat inap di RS Mata “Dr. Yap” Yogyakarta dapat diketahui ketepatan sebanyak 31,58% dan ketidaktepatan sebanyak 68,42%. Ketidaktepatan kode diagnosis mempengaruhi besar biaya klaim yang diperoleh rumah sakit. Angka ketidaktepatan kode diagnosis tinggi maka besar biaya klaim yang diterima rumah sakit tidak sesuai dengan besar biaya pelayanan yang telah diberikan kepada pasien sehingga rumah sakit akan rugi. Untuk itu peneliti ingin mengetahui pengkodean diagnosis pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s pasien rawat inap dalam pelaksanaan SJSN di RS Mata “Dr. Yap” Yogyakarta. Tujuan: Mengetahui proses pelaksanaan pengkodean diagnosis pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s. Mengetahui persentase kesesuaian kode diagnosis pasien rawat inap pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s. Mengetahui persentase ketepatan kode diagnosis pasien rawat inap pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s. Mengetahui faktor penyebab ketidaktepatan pengkodean diagnosis pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s. Metode: Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Rancangan penelitian menggunakan rancangan cross sectional. Subjek penelitian adalah petugas pengkodean, objek penelitian adalah berkas rekam medis dan software INA CBG’s pasien rawat inap SJSN bulan Januari. Teknik pengambilan data yang digunakan adalah teknik simple random sampling. Hasil: Pelaksanaan pengkodean diagnosis pada berkas rekam medis dan software INA CBG’s dilakukan oleh 1 orang petugas pengkodean. Petugas pengkodean juga bertugas melaksanakan assembling dan analisis kelengkapan. Pengkodean diagnosis pasien berdasarkan ICD-10. Proses menemukan kode diagnosis pasien menggunakan buku pintar. Kode diagnosis tersebut ditulis dilembar ringkasan masuk keluar. Pengkodean pada software INA CBG’s melihat diagnosis di resume medis dalam syarat tagihan klaim kemudian diinputkan ke software. Persentase kesesuaian kode diagnosis sebanyak 42,39% dan ketidaksesuaian sebanyak 57,61%. Persentase ketepatan kode diagnosis pada berkas rekam medis adalah kriteria A 53,13%; kriteria B 0%; kriteria C 8,33%; kriteria D 7,29%; kriteria E 31,25%. Persentase ketepatan kode diagnosis pada software INA CBG’s adalah kriteria A 72,40%; kriteria B 0%; kriteria C 9,38%; kriteria D 7,29%; dan kriteria E 10,94%. Faktor penyebab ketidaktepatan kode diagnosis pasien adalah SDM dan prosedur tetap.

Background: January 1st, 2014 implementation of the SJSN be phased using the INA CBG's software systems in the determination of the cost of health care and process claims. From the 19 diagnosis codes on inpatients medical record RS Mata \\"Dr. Yap\\" Yogyakarta is known as much accuracy as much as 31,58% and 68,42% inaccuracy. Inaccuracy of the diagnosis codes affecting the cost of claims acquired hospitals. If inaccuracy of diagnosis codes is high then the cost of claims received by the hospital is not in accordance with the cost of service rendered to the patient so the hospital will lose money. The researchers wanted to know coding diagnoses in medical records files and software INA CBG's inpatients of the SJSN implementation in RS Mata \\"Dr. Yap\\" Yogyakarta. Goals: To determine the diagnosis coding implementation in the medical record file and software INA CBG's. Knowing the percentage of suitability diagnosis codes in the inpatient medical record file and software INA CBG's. Knowing the percentage of accuracy of diagnosis codes in the inpatient medical record file and software INA CBG's. Knowing the causes of coding inaccuracy of diagnosis in the medical record file and software INA CBG's. Methods: The research used in this study is a descriptive study with a qualitative approach. The design of the study using cross-sectional design. Subjects were coding clerk, the object is medical record file and software INA CBG's SJSN inpatients in January. Data retrieval technique using simple random sampling technique. Results: Implementation of coding diagnoses in the medical record file and software INA CBG's done by a coder. Coder also duty on assembling and completeness analysis. Encoding patient diagnosis based on ICD-10. The process of finding code patient diagnoses using smart book. The diagnosis code written entry in discharge record. Encoded in the software look INA CBG’s diagnosis in medical resumes in terms claim bill then entered into the software. Percentage suitability diagnosis code as much as 42,39% and 57,61% mismatch. Percentage accuracy of diagnosis codes on medical record file A criterion is 53,13%; criterion B 0%; criterion C 8,33%; criterion D 7,29%; criterion E 31,25%. Percentage accuracy of diagnosis codes on software INA CBG’s criteria A CBG's is 72,40%; criterion B 0 %; criterion C 9,38%; criterion D 7,29%; and criterion E 10,94%. Factors causing inaccuracy of diagnosis codes are the humans and the standard procedure.

Kata Kunci : Ketepatan, Kesesuaian, ICD-10, Pengkodean