BIMTEK

DETEKSI DAN INVESTIGASI POTENSI FRAUD
DI RUMAH SAKIT BERDASAR PMK NO. 36/ 2015

Senin - Selasa, 25 - 26 Juni 2018 Pukul 08.30 – 16.00 WIB

  LATAR BELAKANG

Fraud layanan kesehatan (atau kecurangan JKN) secara umum mengancam keberlangsungan program JKN. Fraud menyebabkan dana JKN terserap tinggi namun untuk pelayanan kesehatan yang tidak optimal. Saat ini, fraud juga mulai mengancam rumah sakit (RS) Anda. KPK akan menindak provider yang terbukti melakukan fraud mulai tahun 2018. KPK menyebut dalam satu semester pada tahun 2015, ada sekitar 175 ribu klaim dari provider ke BPJS Kesehatan dengan nilai Rp 400 miliar yang terdeteksi ada kecurangan. Per Februari 2017 bahkan sudah ada 1 juta klaim yang terdeteksi (KPK, 2015).

Rumah sakit seringkali tidak sadar telah melakukan tindakan kecurangan JKN. Padahal gejala fraud dapat diketahui dan dilakukan pencegahannya sedini mungkin dengan cara sedehana: deteksi dini potensi fraud. Deteksi potensi fraud dapat menggunakan berbagai metode karena tidak ada satupun instrumen yang dapat mendeteksi semua potensi fraud. Saat ini PKMK FK UGM telah mengembangkan 3 metode yang diharapkan dapat menangkap potensi fraud dengan lebih sensitif.

Deteksi harus ditindaklanjuti dengan investigasi agar dapat membuktikan dugaan potensi fraud. Investigasi membutuhkan keterampilan individu dalam mengumpulkan bukti kuat dugaan fraud. Hasil akhir investigasi adalah pembuktikan apakah dugaan fraud kuat atau tidak. Investigasi akan menjadi kunci dalam penetapan sanksi bagi terduga fraud. Rangkaian keterampilan deteksi dan investigasi potensi fraud patut dimiliki oleh staf RS untuk membantu mengendalikan fraud.

  MATERI

Materi yang akan Anda pelajari dalam Bimtek ini adalah:

1. Teori dasar deteksi potensi fraud layanan kesehatan.
2. Teori deteksi potensi fraud menggunakan metode analisis data klaim, audit klinis, dan analisis berkas rekam medis.
3. Penggunaan instrumen deteksi potensi fraud menggunakan metode analisis data klaim, audit klinis, dan analisis berkas rekam medis.
4. Persiapan investigasi dari hasil deteksi potensi fraud.
5. Pelaporan hasil deteksi dan investigasi potensi fraud.
6. Penyusunan rencana tindak lanjut pasca deteksi dan investigasi potensi fraud.
   
   

  NARASUMBER

Narasumber dalam kegiatan ini adalah

Puti Aulia Rahma, drg., MPH
Peneliti dan pengelola Community of Practice (CoP) Anti Fraud Layanan Kesehatan. Bergabung di Divisi Manajemen Mutu – PKMK FKKKMK UGM sejak 2010. Sejak 2014 fokus dalam edukasi, pengembangan instrumen dan regulasi, serta penelitian terkait pencegahan dan pengendalian fraud layanan kesehatan. Kegiatan pengedalian fraud layanan kesehatan ini dilaksanakan bekerja sama dengan Kementerian Kesehatan, Dinas Kesehatan, BPJS Kesehatan, KPK, ACFE Indonesia, serta fasilitas-fasilitas kesehatan seluruh Indonesia. Narasumber pernah mengikuti konferensi anti fraud yang diselenggarakan oleh NHCAA di Amerika Serikat tahun 2014. Saat ini sedang dalam proses mendapatkan sertifikasi Certified Fraud Examiner (CFE) pada Juni 2018.

Hanevi Djasri, dr., MARS
Kepala Divisi Manajemen Mutu – PKMK FKKMK UGM sejak 2003. Sejak 2014 fokus dalam edukasi, pengembangan instrument dan regulasi, serta penelitian terkait pencegahan dan pengendalian fraud layanan kesehatan, terutama yang berhubungan dengan dampak fraud pada mutu pelayanan klinis. Kegiatan pengedalian fraud layanan kesehatan ini dilaksanakan bekerja sama dengan Kementerian Kesehatan, Dinas Kesehatan, BPJS Kesehatan, KPK, ACFE Indonesia, organisasi profesi, serta fasilitas-fasilitas kesehatan seluruh Indonesia.

  SASARAN PESERTA

Peserta yang dapat mengikuti kegiatan ini adalah Anda yang merupakan:

1. Ketua dan anggota Satuan Pengawas Internal (SPI) RS.
2. Ketua dan anggota Tim Pencegahan Kecurangan JKN di RS.
3. Staff IT RS yang sedang mengambangkan sistem deteksi potensi fraud.
4. Mahasiswa yang sedang mempelajari atau meneliti terkait pengembangan instrumen deteksi dan investigasi potensi fraud layanan kesehatan.
5. Anda yang berminat dalam ilmu deteksi dan investigasi potensi fraud dan akan mengajarkannya kepada pihak lain.
   
   

  KESAN PESERTA

 

FASILITAS

Fasilitas yang akan Anda dapatkan dalam MiBi ini adalah:

1. Seminar kit.
2. Materi pelatihan dalam bentuk soft file.
3. Instrumen deteksi potensi fraud menggunakan data klaim, audit klinis, dan berkas rekam medis dalam bentuk soft file.
4. Template laporan hasil deteksi dan investigasi potensi fraud di rumah sakit dalam bentuk soft file.
5. Sertifikat kepesertaan dalam bentuk cetak.
   
   

Kami mendukung kehidupan bumi yang lebih hijau dan sehat. Makanya, kami mengurangi pencetakan berbagai dokumen. Semua materi akan kami kirim ke email Anda. Pastikan email Anda aktif dan storage email Anda cukup.

  PERSIAPAN PESERTA

Hal-hal berikut perlu Anda siapkan dan lakukan sebelum Anda mengikuti MiBi:

1. Notebook/ laptop untuk praktikum.
2. Download semua materi yang kami kirim via email. Bila Anda sempat, pelajari sekilas materi tersebut.
3. Isilah template isian data yang kami sediakan, bawa isian data tersebut saat praktikum.
4. PPK dan berkas rekam medis (termasuk resume medis untuk klaim) sesuai topik (diagnosis/ tindakan) yang Anda pilih.

•  Tanpa ada data, PPK dan rekam medis, Anda tidak dapat praktikum.

  BIAYA

Early bird (1 bulan sebelum acara) Rp. 3.000.000/ orang

• Peserta perorangan Rp. 3.000.000/ orang
• Peserta berkelompok mulai dari 5 – 9 orang Rp. 2.500.000/ orang (mulai dari Rp. 12.500.000 – Rp. 22.500.000)
• Peserta berkelompok mulai dari 10 – lebih Rp. 2.000.000/ orang (mulai dari Rp. 20.000.000 - lebih)

Reguler & Onsite:

• Peserta perorangan Rp. 3.500.000/ orang
• Peserta berkelompok mulai dari 5 – 9 orang Rp. 3.000.000/ orang (mulai dari Rp. 15.000.000 – Rp. 27.000.000)
• Peserta berkelompok mulai dari 10 – lebih Rp. 2.500.000/ orang (mulai dari Rp. 25.000.000 - lebih)

Anda yang telah mengikuti MiBi dengan topik Deteksi Potensi Fraud Di Rumah Sakit Menggunakan Berkas Rekam Medis, berhak mendapat potongan biaya sebesar Rp. 250.000* untuk mengikuti Bimtek ini.
*dari harga normal

 

  KONTAK

Silakan hubungi kami bila Anda membutuhkan informasi lebih lanjut

Informasi Konten
Puti Aulia Rahma, drg., MPH | 081329358583 | This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 

Informasi Penyelenggaraan
Anantasia Noviana, SE | 082116161620 | This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 
Maria Lelyana | 081329760006 | This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 

 

 

Kerangka Acuan Webinar

Peran Dinas Kesehatan Kabupaten/ Kota dalam Pencegahan Penyalahgunaan
Dana Kapitasi – Berbagi Best Practice dari Dinkes Kota Yogyakarta

  Latar Belakang

Pemerintah telah menggelontorkan anggaran yang besar untuk dana kapitasi melalui Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan. Tahun 2016, sebanyak 9.767 puskesmas dan fasiltas kesehatan tingkat pertama (FKTP) lainnya di seluruh Indonesia menerima dana kapitasi sebesar Rp 13 triliun. Pada 2017, dana kapitasi yang digelontorkan diperkirakan Rp 14 triliun. Rata-rata setiap FKTP akan mendapatkan dana kapitasi sebesar Rp 400 juta per tahun (ICW, 2018).

Besarnya dana kapitasi ini dihadapkan pada permasalahan korupsi di tingkat daerah. Hasil pemantauan Indonesia Corruption Watch (ICW) terhadap potensi korupsi dana kapitasi di FKTP milik daerah, ada delapan kasus dalam rentang waktu 2014-2018. Kerugian negara yang ditimbulkan mencapai Rp 5,8 miliar. Diantara 14 tersangka korupsi, 8 diantaranya adalah pejabat dinas kesehatan kabupaten (ICW, 2018).

Korupsi yang dilakukan menunjukkan minimnya kesadaran peran oknum pejabat dinas kesehatan yang seharusnya melakukan pengawasan dalam pengelolaan dana kapitasi untuk FKTP. Dalam Perpres No. 32/ 2014, kepala dinas kesehatan bersama dengan kepala FKTP melakukan pengawasan secara berjenjang terhadap penerimaan dan pemanfaatan dana kapitasi oleh bendahara dana kapitasi JKN pada FKTP. Pengawan pengelolaan dana kapitasi secara fungsional juga dilakukan oleh aparat pengawasan intern pemerintah kabupaten/ kota sesuai ketentuan yang berlaku. Pengawasan ini bertujuan untuk meyakinkan efektifitas, efisiensi, dan akuntabilitas pengelolaan dan pemanfaatan dana kapitasi.

Pengelolaan dana kapitasi yang tidak sesuai ketentuan termasuk salah satu bentuk fraud dalam layanan kesehatan di FKTP, menurut PMK No. 36/ 2015. Untuk mencegahn fraud ini, PMK No. 36/ 2015 mengamanatkan dinas kesehatan kabupaten/ kota untuk mencegah fraud di FKTP dengan cara: (1) membuat kebijakan untuk mencegah kecurangan JKN di FKTP; (2) membentuk Tim Pencegahan Kecurangan JKN di FKTP; (3) menyosialisasikan kebijakan, pedoman, dan budaya baru yang berorientasi pada kendali mutu dan kendali biaya; (4) mendorong pelaksanaan tata kelola organisasi dan tata kelola klinik yang baik; (5) melakukan upaya pencegahan, deteksi dan penindakan Kecurangan JKN di FKTP; dan (6) menyelesaikan perselisihan Kecurangan JKN. Sayangnya, belum semua dinas kesehatan kabupaten/ kota melakukan fungsi ini. Padahal, dari berbagai kajian yang pernah dilakukan oleh KPK dan ICW potensi fraud layanan kesehatan di FKTP semakin membesar.

 

  Tujuan

Tujuan webinar secara umum untuk berbagi best practice yang telah dilakukan Dinkes Kota Yogyakarta dalam membangun sistem untuk mencegah penyalahgunaan dana kapitasi. Secara khusus kegiatan ini bertujuan untuk mendiskusikan:

1. Program kerja anti korupsi di internal Dinkes Kota Yogyakarta.
2. Mekanisme Dinkes Kota Yogyakarta mencegah penyalahgunaan dana kapitasi.
3. Pembentukan Tim Pencegahan Kecurangan JKN di tingkat dinas kesehatan.
   
   

  Lokasi dan Waktu

Lokasi : Lab. Leadership Gd. IKM Lt. 3 Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat, dan Keperawatan UGM
Waktu : Kamis, 22 Maret 2018 pukul 10.00 – 11.30 WIB

  Narasumber

dr. Fita Yulia Kisworini, M.Kes

  Peserta

1. Dinas Kesehatan seluruh Indonesia
2. Peserta Community of Practice Anti Fraud Layanan Kesehatan – PKMK FKKMK UGM
   
   

  Jadwal Kegiatan

Waktu (WIB)	Kegiatan	Fasilitator
10.00 – 10.10	Pembukaan dan Paparan Rundown oleh Moderator	drg. Puti Aulia Rahma, MPH
10.10 – 10.40	Paparan Kepala Dinas Kesehatan DI Yogyakarta materi	dr. Fita Yulia Kisworini, M.Kes
10.40 – 11.20	Diskusi	drg. Puti Aulia Rahma, MPH
11.20 – 11.30	Penutup	drg. Puti Aulia Rahma, MPH

video rekaman webinar

  Informasi dan Pendaftaran

Maria Lelyana (Lely)
Pusat Kebijakan dan Manajemen Kesehatan
Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat, dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
Telp/Fax. (0274) 549425 (hunting), 081329760006 (HP/WA)
Email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Website: www.mutupelayanankesehatan.net 

 

Kecurangan perawatan kesehatan adalah penipuan yang disengaja yang digunakan untuk mendapatkan manfaat yang tidak sah (Busch, 2007). Tidak seperti kesalahan dan pelecehan, perilaku curang biasanya didefinisikan sebagai kejahatan hukum. Namun, tidak ada konsensus global mengenai definisi kecurangan dan pelecehan dalam layanan kesehatan atau asuransi kesehatan. Diperkirakan sekitar 10 % dari pengeluaran sistem perawatan kesehatan terbuang karena kecurangan dan penyalahgunaan (Gee, Button, Brooks, & Vincke, 2010). Oleh karena itu, skala kecurangan dan penyalahgunaan layanan kesehatan cukup besar untuk menjadikannya isu prioritas untuk sistem kesehatan.

Meningkatnya penggunaan sistem komputer pada rekam medis telah menyebabkan peluang baru untuk deteksi kecurangan dan penyalahgunaan yang lebih baik. Menggabungkan metode otomatis dan pengetahuan statistik mengarah ke cabang sains interdisipliner yang baru muncul, diberi nama Knowledge Discovery dari Database (KDD). Data mining merupkan inti dari KDD. Data mining dapat membantu pembayar pihak ketiga seperti organisasi asuransi kesehatan untuk mendapatkan pengetahuan yang bermanfaat dari ribuan klaim dan mengidentifikasi subkumpulan klaim atau klaim yang lebih kecil untuk penilaian lebih lanjut dan pengawasan atas kecurangan dan penyalahgunaan (Rashidian et al., 2012). Dengan cara ini, pendekatan data mining adalah bagian dari sistem audit berbasis IT yang lebih efisien dan efektif.

Maimon dan Rokach (2010) telah mendefinisikan KDD sebagai proses terorganisir untuk mengidentifikasi pola yang valid, baru, berguna, dan mudah dipahami dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Mereka mendefinisikan Data Mining (DM) sebagai inti proses KDD, yang melibatkan kesimpulan algoritma yang mengeksplorasi data, mengembangkan model dan menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui (Maimon & Rokach, 2010). KDD melibatkan beberapa langkah, mulai dari pemahaman lingkungan organisasi, menentukan tujuan yang jelas, memahami data, pembersihan, persiapan dan transformasi data, memilih pendekatan data mining yang tepat, menerapkan algoritma data mining, dan evaluasi dan interpretasi temuan (Rashidian et al., 2012; Maimon & Rokach, 2010)

Metode data mining ada 2 yaitu metode 'diawasi' dan 'tidak diawasi' (Phua, Lee, Smith, & Gayler, 2010; Li et al., 2008; Bolton & Hand , 2002). Metode yang diawasi mencoba menemukan hubungan antara variabel input (atribut dan fitur) dan variabel output (dependen) (atau atribut target). Metode pembelajaran yang tidak diawasi diterapkan bila tidak ada informasi awal tentang variabel dependen yang tersedia untuk digunakan. Metode yang diawasi berguna untuk mendeteksi pola penipuan dan penyalahgunaan yang sebelumnya dikenal. Secara teori, kita dapat menerapkan pendekatan tanpa pengawasan untuk mengidentifikasi jenis kecurangan atau penyalahgunaan baru. Metode yang disarankan biasanya menilai satu atribut klaim dalam kaitannya dengan klaim lainnya dan menentukan bagaimana kaitannya dengan atau berbeda satu sama lain. Ada tujuh langkah umum untuk untuk mendeteksi kecurangan dan pelecehan (setelah melakukan preprocessing data):

1. Mengidentifikasi atribut data yang paling penting oleh domain pakar
2. Mendefinisikan fitur baru yang merupakan indikator perilaku penipuan atau penyalahgunaan oleh domain ahli atau algoritma otomatis seperti induksi aturan asosiasi
3. Mengidentifikasi catatan yang tidak biasa dengan metode deteksi outlier untuk penyelidikan
4. Tidak termasuk outliers dari data dan clustering (atau re-clustering) catatan berdasarkan fitur yang diekstrak
5. Mengidentifikasi cluster outlier dan menyelidiki catatan dalam kelompok tersebut secara lebih rinci dan menentukan catatan yang salah atau kasar (misalnya dengan inspeksi)
6. Merancang model yang diawasi berdasarkan catatan berlabel dan memilih fitur yang paling diskriminatif
7. Menerapkan metode yang diawasi sebagai tugas pemrosesan online rutin dan menerapkan metode tanpa pengawasan (deteksi dan pengelompokan outlier) dalam jangka waktu tertentu untuk menyempurnakan langkah-langkah sebelumnya dan mendeteksi kasus penipuan baru.

Text: Eva Tirtabayu Hasri S.Kep., MPH

Editor: PAR

*Bila Anda merasa artikel ini bermanfaat, silakan share artikel ini. Sehingga manfaat ini juga dapat dirasakan orang sekitar Anda.
*Anda kami persilakan untuk menggunakan artikel ini untuk berbagai keperluan. Namun, jangan lupa mencantumkan nama penulis dan referensi terkait lainnya untuk menghindari plagiarisme.

Pada menu Webinar ini Anda dapat menemukan informasi pelaksanaan Webinar serta video rekaman hasil Webinar yang diselenggarakan oleh pengelola Community of Practice (CoP) Anti Fraud Layanan Kesehatan. Silakan klik masing-masing topik Webinar untuk mengakses video rekaman yang Anda butuhkan.

Silakan klik topik Webinar yang Anda minati berikut ini:

1. Permenkes Pencegahan Fraud Baru Akhirnya Terbit Juga: Bagaimana Kita Berbagi Peran?
2. Diskusi Temuan Kejaksaan Terkait Potensi Fraud Dana JKN Oleh RS Swasta Di Sumatera Utara
3. Regulasi Baru tentang Pencegahan Kecurangan JKN: Kapan Terbit? Bagaimana Kesiapan Sistem Pendukungnya?
4. Penggunaan Teknologi Informasi Rumah Sakit Untuk Deteksi Potensi Fraud: Best Practice dari RSUP Prof. Dr. R.D Kandou – Manado
5. Implementasi Instrumen Pencegahan & Deteksi Dini Potensi Kecurangan JKN di Rumah Sakit
6. Peran Dinas Kesehatan dalam Upaya Pencegahan Fraud di Fasilitas Kesehatan
7. Peran Dinas Kesehatan Kabupaten/ Kota Dalam Pencegahan Penyalahgunaan Dana Kapitasi – Berbagi Best Practice Dari Dinkes Kota Yogyakarta