Analisis Kelengkapan Dokumentasi Informed Consent Pasien Rawat Inap Di RS Bhayangkara Setukpa
Keywords:
informed consent, perlindungan hukum, rekam medisAbstract
Informed consent merupakan komponen penting dalam pelayanan kesehatan yang memiliki nilai etika dan hukum, khususnya pada pelayanan rawat inap yang melibatkan tindakan medis berisiko. Dokumentasi informed consent yang lengkap diperlukan untuk menjamin terpenuhinya hak pasien atas informasi serta memberikan perlindungan hukum bagi tenaga kesehatan dan rumah sakit. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kelengkapan dokumentasi informed consent pasien rawat inap di Rumah Sakit Bhayangkara Setukpa Lemdiklat Polri. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui telaah dokumen. Populasi penelitian berjumlah 196 formulir informed consent periode Mei–Juni 2024, dengan sampel sebanyak 132 formulir yang dipilih menggunakan teknik simple random sampling. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi menggunakan checklist berdasarkan ketentuan peraturan perundang-undangan, studi dokumentasi, serta wawancara semi terstruktur dengan petugas rekam medis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelengkapan dokumentasi informed consent masih belum optimal, terutama pada aspek pemberian informasi medis, penjelasan alternatif tindakan dan risiko, serta autentifikasi pihak terkait. Ketidaklengkapan tersebut berpotensi menurunkan mutu pelayanan kesehatan dan melemahkan fungsi informed consent sebagai alat perlindungan hukum. Oleh karena itu, disimpulkan bahwa diperlukan peningkatan kepatuhan terhadap standar prosedur operasional, penguatan pemahaman aspek hukum, serta perbaikan sistem pengawasan agar dokumentasi informed consent dapat memenuhi ketentuan yang berlaku.
References
Hafizh, V., Putra, C., Al-husaini, M., Wahyu, A. P., & Raharja, A. R. (2025). Design of an Intelligent Monitoring System Based on Internet of Things ( IoT ) with Random Forest Regression Algorithm for Height Detection in Cherry Tomato Plants Perancangan Sistem Monitoring Cerdas Berbasis Internet of Things ( IoT ) dengan Algoritma R. 5(January), 10–25.
Jayadi, J., Hafizh, V., Putra, C., Raharja, A. R., & Al-husaini, M. (2026). Deteksi Dini Kesehatan Mental Mahasiswa dengan Machine Learning : Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Random Forest Pendahuluan Tinjauan Pustaka. 16(1), 134–141.
Jayadi, J., Raharja, A. R., Pramudianto, A., & Muchsam, Y. (2024). Application of Naïve Bayes Classifier Algorithm for Classification of Scholarship Recipients at SMA PGRI 2 Bandung. 13(2), 33–41.
Muchsam, Y., Oktora, A., Maulana, M. A., & Yuda, M. sandi. (2025). Kepuasan Pasien Terhadap Pendaftaran Online Rawat Jalan: Strategi Peningkatan Mutu Pelayanan di Rumah Sakit X - sains.ac.id. 02(01).
Putra, V. H. C., Raharja, A. R., Al-Husaini, M., Panjaitan, F., Kanugrahan, G., & Juliana, G. (2025). Perancangan dan simulasi pemantauan kualitas air irigasi sawah berbasis internet of things menggunakan algoritma xgboost. 16(3), 442–449.
R.N, M. T., Setiatin, S., Ramalinda, D., & Raharja, A. R. (2024). ANALISIS DIMENSI MUTU TERHADAP TINGKAT KEPUASAN PELAYANAN KESEHATAN PADA ERA PANDEMI COVID-19 ( Di Puskesmas Cikembar Tahun 2020 ). 19.
R.N, M. T., Sindrawati, S., & Raharja, A. R. (2024). Review Of Incomplete Filling Of Informed Consent Forms In Surgical Poly In January 2022. January.
Raharja, A. R., Putra, V. H. C., Kanugrahan, G., & Tho, C. (2024). Indonesian Sign Language (SIBI) Detection: A Landmark-Based Approach with Scikit-Learn Utilizing Random Forest Classifier. 2024 Ninth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), 1–8. https://doi.org/10.1109/ICIC64337.2024.10956917
Ramalinda, D., Raharja, A. R., Setiatin, S., Hidayati, M., Pramudianto, A., & Jayadi. (2024). PENGANTAR TEKNOLOGI INFORMASI PADA REKAM MEDIS. In Mafy Media Literasi.
Raspati, G., Muchsam, Y., Yuda2, M. S., Maulana, M. A., & Yuningsih, Y. Y. (2025). Efek GHRM dan Personal Moral Norm terhadap Employee Green Behavior di Sektor Perbankan. 18(2).
Rismayadi, A. A., Raharja, A. R., Hariyanti, I., & Forest, R. (n.d.). 152 Ali A.Rismayadi, Rudhi W. Febrianto., Agung R. Raharja, Ifani Hariyanti Perbandingan Kinerja Metode Machine Learning SVM, Random Forest, dan KNN dalam Prediksi Harga Saham Apple. 152–160.
Sindrawati, Syaripudin, D., & Raharja, A. R. (2024). SisInfo PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA DATA NILAI SISWA SisInfo. 6(2), 47–55.
Solihin, S., Raharja, A. R., Putra, V. H. C., & Al-Husaini, M. (2026). PERBANDINGAN DECISION TREE DAN LOGISTIC REGRESSION UNTUK DETEKSI PENYAKIT DAUN MULTISPESIES MENGGUNAKAN Pendahuluan Metodologi Penelitian ini menggunakan rancangan eksperimen untuk membandingkan kinerja dua algoritma pembelajaran mesin , yaitu Decision Tr. 17(1), 142–151.
Winarni, R., Reza, Y. A., Maulana, M. A., & Muchsam, Y. (2024). Jurnal Pijar Studi Manajemen dan Bisnis PENGARUH ULASAN DAN RATING TERHADAP PERINGKAT PENJUAL DI. 3(1), 223–233.
Zahafirah, N. S., Muchsam, Y., Bandung, U., Indonesia, U. S., & Bekasi, K. (2024). Analisis Penggunaan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) pada Unit Kerja Rekam Medis dengan Metode HOT-Fit di RSUD X. 1(1).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Salma Fakhirah Rusjdi, Encep Yayat
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
