Menghubungkan ke INA-CBGs Engine
Admin Administrator

DATASET FKRTL AKTIF

Dashboard Verifikasi Klaim

FKRTL adalah Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjutan, termasuk rumah sakit. Pantau kesesuaian klinis dan tarif INA-CBG.

Cakupan verifikasi manusiaKlaim dengan keputusan verifikator tersimpan dibagi seluruh klaim.
--%

Daftar Klaim

DATA LIVE

Menyiapkan data audit

No ID Klaim / SEP Catatan Dokter Tindakan (ICD) Total Biaya Status DETAIL
Memuat klaim…

PEMROSESAN TERKENDALI

Batch Analysis

Jalankan pemeriksaan pada dataset klaim aktif.

Simulasi Batch

Pilih volume klaim untuk menjalankan penapisan.

JEJAK VERIFIKASI

Audit Trail

Riwayat keputusan admin BPJS dan catatan verifikasi.

Waktu ID Klaim Admin Aksi Catatan
Memuat riwayat…

Aktivitas Portal RS

Aktivitas pengguna rumah sakit terkait klarifikasi dan dokumen.

Waktu Petugas Faskes ID Klarifikasi Aksi Versi / Detail
Memuat aktivitas RS…

ADMIN BPJS

Manajemen Faskes

Daftarkan fasilitas kesehatan, buat akun petugas RS, dan alokasikan klaim.

Daftarkan faskes

Akun petugas dibuat untuk portal RS. Password disimpan dalam bentuk hash.

Akun petugas RS

Pilih satu atau lebih klaim. Klaim yang sudah terhubung ke faskes lain akan dipindahkan ke faskes ini.

Faskes terdaftar

Memuat data...

Faskes Kode Akun Petugas Jumlah Klaim
Memuat faskes...

TINDAK LANJUT KLAIM

Permintaan Klarifikasi Klaim

Admin Verifikator meninjau klaim, menyusun klarifikasi, lalu menindaklanjuti respons rumah sakit.

Total klarifikasi—
Perlu pemeriksaan akhir—
Perlu ditinjau ≥ 48 jam—
Perlu revisi—
Disetujui—
Terkirim—
Menunggu Respons RS0
Menunggu Penilaian Ulang0
Klarifikasi Terlambat (>48 jam)0

Klarifikasi tersimpan

Memuat data…

ID Klarifikasi Klaim Status Pembaruan Aksi Hapus
Memuat klarifikasi…

RINGKASAN EKSEKUTIF & AUDIT INTELLIGENCE

Dashboard Analitik & Intelijen Medis

Analisis mendalam 5.500 klaim FKRTL: deteksi fraud/anomali, disparitas tarif, korelasi lama rawat, dan penyelamatan dana JKN.

Total Paparan Tagihan 5.500 Klaim
Rp 47,24 M
Total akumulasi biaya diaudit FKRTL
Potensi Hemat Dana JKN 44,7% Tagihan
Rp 21,13 M
Efisiensi dari 1.925 klaim anomali
Tingkat Anomali Klinis Flagged AI
35,0%
1.100 Upcoding · 825 Unbundling
Disparitas Tagihan Anomali Rasio 2,9x
Rp 14,96 Jt
Rata-rata klaim anomali vs Rp 5,16 Jt (aman)
Menampilkan data menyeluruh

Komparasi Finansial per Kategori Klaim

Total Tagihan RS vs Tarif Disetujui INA-CBG vs Potensi Penghematan

Finansial JKN

Korelasi Lama Rawat (LOS) vs Tingkat Anomali

Volume Klaim (Batang) vs % Anomali & Rata-rata Biaya (Garis)

Klinis & LOS

Distribusi Rentang Tagihan & Tingkat Risiko

Proporsi klaim berdasarkan klaster biaya dan tingkat anomali

Segmentasi Risiko

Top 8 Pola Anomali ICD-10 & Tindakan Terbanyak

Kombinasi diagnosis & tindakan dengan akumulasi potensi kebocoran terbesar

Top Kebocoran

Temuan Strategis & Intelijen Klinis

Wawasan utama dari algoritma deteksi pola fraud untuk verifikator medis BPJS

Konsentrasi Anomali Tagihan > Rp 10 Jt

100% dari 1.612 klaim dengan tagihan di atas Rp 10 juta terindikasi anomali klinis. Kategori ini menyumbang Rp 19,60 Miliar (92,7%) dari total seluruh potensi kebocoran dana JKN.

Pangsa Kebocoran: 92,7% Dana Terindikasi

Lonjakan Anomali pada LOS 9-14 Hari

Pasien dengan lama rawat inap ≥ 9 hari mengalami lonjakan biaya tagihan hampir 2x lipat (rata-rata Rp 15,2 Juta vs Rp 7,8 Juta) yang didorong oleh penambahan diagnosis sekunder berat (Upcoding).

Tingkat Anomali LOS ≥ 9: 100% Flagged

Pola Unbundling Bedah & Dialisis

Pelanggaran aturan penagihan terpisah paling dominan ditemukan pada tindakan bedah (apendektomi + laparatomi) dan hemodialisis + injeksi tambahan dengan potensi penyelamatan Rp 9,14 Miliar.

Penyelamatan Unbundling: Rp 9,14 Miliar

Klaim Berdampak Finansial Tertinggi (Top High-Impact Outliers)

Klaim dengan selisih tagihan dan potensi penghematan terbesar yang membutuhkan penelaahan segera.

REKOMENDASI AUDIT PRIORITAS
ID Klaim / SEP Catatan Dokter Tindakan (ICD) Tagihan RS Tarif Disetujui Potensi Hemat Tipe Anomali AKSI
Memuat klaim prioritas…

Metode Penapisan Hybrid AI

HybridFraudDetector menggabungkan Rule Engine deterministik, validasi klinis INA-CBG, dan XGBoost model dengan pengawasan verifikator medis.

  1. Rule Engine deterministik: mencocokkan kombinasi kode dengan aturan koding Permenkes terdaftar.
  2. Validasi klinis dan tarif: mendeteksi disparitas tagihan pada tagihan > Rp 7,5 juta atau rasio tarif ≥ 1,5.
  3. XGBoost Risk Scorer: probabilitas risiko machine learning untuk menandai komorbiditas janggal.

Memuat aturan terdaftar…

Dasar Hukum & Regulasi Kemenkes

Memuat sumber regulasi…

  • Memuat judul sumber…

KlaimGuard Assistant

Rujukan Permenkes dan INA-CBG

Memeriksa indeks regulasi

Ajukan pertanyaan koding atau dasar regulasi klaim.

PORTAL FASILITAS KESEHATAN

Dashboard Klarifikasi Klaim

Memuat profil faskes...

Perlu Respons0
Menunggu Penilaian BPJS0
Perlu Perbaikan0
Selesai0
Mendekati Batas Waktu0

Permintaan Klarifikasi

Semua klarifikasi untuk faskes ini, termasuk yang sudah selesai. Pilih item untuk melihat detail dan riwayat tindak lanjut.