Analisis Kelengkapan Tanda Tangan Dokter pada Formulir Rekam Medis Rawat Inap RSI Siti Rahmah Padang Tahun 2018 Menggunakan Algoritma

Authors

  • Syamsul Kamal Apikes Iris Padang

DOI:

https://doi.org/10.32763/juke.v13i2.201

Keywords:

C4.5 Algorithm, Knime, rekam medis, kelengkapan

Abstract

Program aplikasi Knime dan algoritma C 4.5 dapat memberikan informasi yang akurat dan tepat kepada pengambil keputusan dalam menentukan kelengkapan tanda tangan dokter, sebab tanda tangan dokter sangat penting terutama bagi pasien dan dokter. Dalam melakukan tindakan, jika tidak ada tanda tangan dokter dalam penangannya, dan pasien mengalami cacat disebabkan kesalahan dokter, maka dokter tidak bisa dituntut secara hukum karena kelengkapan informasi pada data asuhan kesehatan tersebut.
Tujuan penelitian melihat sejauh mana dokter tidak mengisi tanda tangan pada status pasien dan dampaknya pada pasien, dokter dan pihak rumah sakit, dan penyebab dokter tidak menanda tangani
Metode yang digunakan adalah kuantitatif kualitatif (mixed methodology), dimana penelitian ini merupakan perpaduan antara kualitatif dan kuantitatif, Metode ini merupakan metode yang bersifat sistematis dan menggunakan model-model yang bersifat matematis,wawancara dari beberapa orang staf medis serta melihat dan meneliti dokumen rekam medis yang ada untuk dilakukan pengolahan data yang hasil akhirnya berupa angka atau grafik yang dapat dibaca, Dalam mengambil data di rumah sakit yang begitu komplek ini, dilakukan dengan memakai rumus Slovin,. Dari hasil yang di dapat disimpulkan dari 69 data pasien, dokter tidak menanda tangani pasien sebanyak 35 orang atau 50,7 % sedang yang ditanda tangani sebanyak 34 orang atau 49,3 %, faktor penyebabnya karena tidak diberitahu pada bagian rekam medis bahwa tanda tangan itu penting adanya.

References

Abdillah, S. (2011). Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Diagnosa Penyakit Stroke dengan Klasifikasi Data Mining pada Rumah Sakit Santa Maria Pemalang.

Adhatrao, K., Gaykar, A., Dhawan, A., Jha, R., & Honrao, V. (2013). Predicting Students’ Performance using ID3 and C4.5 Classification Algorithm. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP), 3(5).

Bungin, B. (2006). Metodologi Penelitian Kuantitatif (Pertama). Fajar Interpratma.

D.K, G., & Shashidhara, M. . (2012). Classification of Women Health Desease (Fibroid) Using Decision Tree Algorithm. International Journal of Computer Application in Engineering Science, II(III).

Elisa, E. (2017). Analisa dan Penerapan Algoritma C 4.5 dalan Data Mining untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Pennyebab Kecelakaan Kerja Konstruksi PT. Arupadhatu Adisesanti. JOIN, 2, 36.

Falahah, & Dyar Dwiki adriadi nur. (2015). Pengembangan Aplikasi Sentiment Analysis Menggunakan Metode Naive Bayes. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia.

Fiandra, A. Y., Defit, S., & Yuhandri. (2017). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Data Rekam Medis Berdasarkan International Classification Diseases (ICD-10). Jurnal Resti, 1.

Indar, I., Indar, & Naiem, M. F. (2013). Faktor Yang Berhubungan Dengan Kelengkapan Rekam Medis Di Rsud H. Padjonga Dg. Ngalle Takalar. Jurnal AKK, 2, No 2, 10–18.

Jantan, H., Hamdan, A. R., & Othman, Z. A. (2010). Human Talent Prediction in HRM using C4.5 Classification Algorithm. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE), 02(08).

Kesehatan, U. (2004). Undang-undang no 29 tahun 2004 tentang Praktek Kedokteran.

Kristianto, A., & Ernawati, D. (2015). TINJAUAN KELENGKAPAN DOKUMEN REKAM MEDIS BERDASARKAN ELEMEN PENILAIAN STANDAR JCI DI BANGSAL RAJAWALI 4B RSUP DR.KARIADI SEMARANG TAHUN 2015.

Mardi, Y. (2018). Data Mining Rekam Medis Untuk Menentukan Penyakit Terbanyak Menggunakan Decision Tree C4.5. Jurnals Sains Dan Informatika.

Mellal, B. (2014). A comparative study of decision tree ID3 and C4.5. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Special Issue on Advances in Vehicular Ad Hoc Networking and Applications.

Menkes. (2008). Permenkes No. 269/Menkes/Per/III Tentang Rekam Medis.

Menkes. (2009). Undang-Undang No. 44 tentang Rumah Sakit.

Murni, T., Suhartina, I., & Dwi, I. (2019). Analisis Kuantitatif Ketidaklengkapan Pengisian Resume Medis Berdasarkan Program Quality Assurance (Suatu Studi di Rumah Sakit Delta Surya Sidoarjo). Jurnal Kesehatan Vokasional, 4 No 2.

Putri, Y. treacilia H. (2020). Analisis Kelengkapan Pengisian Berkas Rekam Medis Rawat Inap di Rumah Sakit Umum Muhammadiyah Ponorogo. Jurnal Online Stikes Ponorogo, 4 no 1.

Santosa, E., Rosa, E., & Nadya, F. (2014). Kelengkapan Pengisian Berkas Rekam Medis Pelayanan Medik Rawat Jalan Dan Patient Safety Di Rsgmp Umy. Jurnal Medicoeticolegal Dan Manajemen Rumah Sakit, 3(1).

Swastina, L. (2013). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa. Jurnal Gema Aktualita, 2 No. 1.

Widodo, P. P., Handayanto, R. T., & Herlawati, H. (2013). Penerapan Data Mining Dengan Matlab.

Published

2020-11-30

How to Cite

Kamal, S. (2020). Analisis Kelengkapan Tanda Tangan Dokter pada Formulir Rekam Medis Rawat Inap RSI Siti Rahmah Padang Tahun 2018 Menggunakan Algoritma. Jurnal Kesehatan, 13(2), 71-77. https://doi.org/10.32763/juke.v13i2.201