Pemprov Jatim, Bhirawa – RSUD dr. Soedono Madiun resmi meluncurkan SAKTI (Sistem Analisa Klaim Terintegrasi Berbasis Inteligensi), sebuah terobosan berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk menekan angka klaim pending dan verifikasi pascaklaim (VPK) BPJS Kesehatan. Inovasi ini ditandai dengan penandatangan nota kesepahaman (MoU) antara RSUD dr. Soedono, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, dan Perhimpunan Rumah Sakit Seluruh Indonesia (PERSI) Wilayah Jawa Timur.
Penandatangan MoU berlangsung di Ruang Rapat Sekretaris Daerah Provinsi Jawa Timur, Jalan Pahlawan 110 Surabaya, pada Selasa (1/9/2026). Acara ini dihadiri oleh sejumlah pejabat kunci, termasuk Asisten Administrasi Umum (Asisten III) Setdaprov Jatim, R. Heru Wahono Santoso, yang mewakili Sekretaris Daerah Provinsi Jawa Timur, Adhy Karyono.
Turut hadir dalam acara tersebut Direktur Rumah Sakit Islam (RSI) Surabaya Jemursari, dr. Bangun Trapsila Purwaka, Sp.OG, Subsp. K.Fm., M.Kes., yang juga menjabat sebagai Ketua PERSI Wilayah Jawa Timur. Kolaborasi ini menempatkan RSUD dr. Soedono sebagai rumah sakit percontohan (pilot project) untuk implementasi machine learning dan AI dalam tata kelola klaim BPJS.
Langkah ini diambil di tengah tantangan serius yang dihadapi rumah sakit di Indonesia, khususnya terkait ketergantungan pendapatan pada klaim BPJS Kesehatan. Data menunjukkan bahwa pada tahun 2025, defisit Dana Jaminan Sosial Kesehatan (DJSK) mencapai Rp17,13 triliun, melonjak drastis dibandingkan tahun sebelumnya. Kondisi ini diperparah dengan tingginya angka klaim pending yang mengancam stabilitas arus kas rumah sakit.
Di RSUD dr. Soedono sendiri, ketergantungan pada pendapatan dari BPJS Kesehatan mencapai 83,7 persen dari total pasien. Pada semester I tahun 2026 (Januari–Mei), rumah sakit ini mengajukan 107.904 berkas klaim senilai Rp99,03 miliar. Dari jumlah tersebut, tercatat 1.375 berkas klaim pending senilai Rp11,85 miliar, atau sekitar 11,97 persen dari total nilai klaim. Selain itu, temuan verifikasi pascaklaim (VPK) senilai Rp1,71 miliar berpotensi menjadi kewajiban pengembalian dana (refund) yang langsung mengurangi pendapatan efektif rumah sakit.
SAKTI dirancang sebagai sistem berbasis AI yang mengintegrasikan seluruh alur proses klaim BPJS, mulai dari verifikasi berkas, koding diagnosis dan tindakan medis (ICD-9, ICD-10, dan INA-CBGs), hingga deteksi dini potensi kesalahan administrasi. Sistem ini dikembangkan melalui kolaborasi strategis antara RSUD dr. Soedono, ITS, dan PERSI Jawa Timur.
SAKTI menjalankan tiga fungsi utama kecerdasan buatan. Pertama, fungsi prediktif di depan pelayanan. Digitalisasi dan otomatisasi verifikasi awal yang memeriksa kelengkapan dokumen sejak pasien terdaftar, sehingga potensi kesalahan administrasi dapat diantisipasi sejak dini sebelum klaim diajukan.
Kedua, fungsi dukungan klinis di tengah pelayanan. Membantu tenaga kesehatan memeriksa kelengkapan data saat penyusunan SOAP dan pemeriksaan penunjang, memberikan rekomendasi kode diagnosis dan tindakan medis secara akurat sesuai standar ICD-10, ICD-9, dan INA-CBGs untuk menekan kesalahan pengkodean yang menjadi penyebab utama verifikasi pasca-klaim.
Ketiga, fungsi protektif di akhir pelayanan: Memastikan seluruh kelengkapan persyaratan klaim BPJS terpenuhi sebelum dokumen diajukan melalui integrasi dengan Rekam Medik Elektronik (RME) dan dashboard monitoring real-time. Fungsi protektif ini menjadi pengaman akhir untuk menekan risiko penundaan atau penolakan klaim, menjaga stabilitas arus kas, dan menjamin keberlanjutan operasional rumah sakit.
Dalam sambutannya, Direktur Utama RSUD dr. Soedono Madiun, dr. Ananda Haris, Sp.BS., M.A.R.S., menegaskan bahwa kolaborasi ini merupakan langkah strategis untuk mengatasi masalah klaim pending yang telah lama menjadi hambatan bagi rumah sakit.
“Kami sebagai pilot proyek, rumah sakit sebagai pilot proyek, untuk machine learningnya artificial intelligence dalam hal klaim BPJS,” ujar dr. Ananda Haris.
Ia menambahkan bahwa implementasi SAKTI tidak akan berhenti di RSUD dr. Soedono saja. “Harapannya setelah AI ini terlaksana dan terimplementasi di rumah sakit, kami dari Rumah Sakit Soedono bersama PERSI berniat untuk menduplikasi klaim AI ini kepada seluruh rumah sakit di Jawa Timur,” jelasnya.
Dr. Ananda Haris juga menyoroti pentingnya akurasi klaim untuk menghindari tuduhan fraud dari BPJS Kesehatan. “Klaim yang kita berangkatkan kepada BPJS diharapkan dapat akurat dan dapat lebih tepat, sehingga tidak ada yang dianggap fraud BPJS,” tegasnya.
Proyek perubahan ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi verifikasi klaim berbasis AI di seluruh rumah sakit wilayah Pemerintahan Jawa Timur. Dengan keberhasilan implementasi di RSUD dr. Soedono, model SAKTI direncanakan akan direplikasi ke rumah sakit lain di Jawa Timur, sehingga memberikan dampak sistemik pada ekosistem kesehatan di tingkat provinsi.
RSUD dr. Soedono sebagai rumah sakit rujukan regional yang melayani 6 kabupaten/kota di wilayah PAWITANDIROGO (Pacitan, Ngawi, Magetan, Kabupaten Madiun, Kota Madiun, dan Ponorogo) dengan populasi lebih dari 2 juta jiwa, memiliki karakteristik unik yang mendukung implementasi SAKTI. Selain ketergantungan pendapatan yang tinggi pada klaim BPJS (83,7 persen dari total pasien), rumah sakit ini juga memiliki kesiapan infrastruktur database rekam medis yang terintegrasi.
Implementasi SAKTI juga diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan kebijakan digitalisasi tata kelola klaim di tingkat nasional. Hal ini sejalan dengan dorongan pemerintah untuk transformasi digital di sektor kesehatan melalui Asta Cita penguatan SDM, sains, teknologi dan kesehatan serta Asta Cita reformasi birokrasi dan pemberantasan korupsi.
Dengan adanya SAKTI, RSUD dr. Soedono diharapkan dapat menjadi role model sistem klaim berbasis AI dalam tata kelola pendapatan yang transparan, akuntabel, dan berkelanjutan di wilayah Jawa Timur. Inovasi ini juga diharapkan dapat menjadi bukti empiris tentang efektivitas implementasi sistem klaim berbasis AI yang terintegrasi penuh dengan SIMRS/RME di rumah sakit daerah di Indonesia.[aya.kt]