Isi 3 data, lihat hasilnya dalam 10 detik.
jam/bulan untuk koding manual
kasus berpotensi salah kode
klaim berisiko
jam/bulan
akurasi koding
potensi diselamatkan
Berdasarkan studi AHIMA (165.000 rekam medis) dan riset akurasi koding rumah sakit Indonesia. Catatan: 35% adalah tingkat ketidaksesuaian kode saat audit ulang (termasuk kode kurang spesifik, prosedur terlewat, dan severity tidak optimal) — berbeda dengan tingkat klaim ditolak/pending (rata-rata 3–8%).
Kalkulator ini menggunakan data dari studi AHIMA (American Health Information Management Association) yang menganalisis 165.000 rekam medis, serta riset akurasi koding di rumah sakit Indonesia. Berikut asumsi yang digunakan:
Rata-rata 40 menit per kasus untuk proses koding ICD-10 manual, termasuk membaca resume medis, mencari kode diagnosis, dan verifikasi. Angka ini konsisten dengan temuan di RS tipe B dan C di Indonesia.
Studi AHIMA menunjukkan 35% kasus mengalami ketidaksesuaian kode saat dilakukan audit ulang. Error ini mencakup diagnosis yang kurang spesifik, kode prosedur yang terlewat, dan severity level yang tidak optimal.
Klaim yang salah kode berisiko kehilangan 20-40% dari nilai tarif INA-CBG. Ini terjadi karena downcoding (tarif lebih rendah dari seharusnya), pending klaim, atau penolakan verifikasi BPJS.
Dengan Clinical Decision Support System berbasis AI, waktu koding berkurang hingga 70% dan akurasi meningkat ke 95%. Sistem AI menganalisis resume medis, menyarankan kode ICD-10 yang tepat, dan mendeteksi potensi masalah sebelum klaim diajukan.
| Metrik | Manual | Dengan AI |
|---|---|---|
| Waktu per kasus | 40 menit | 12 menit |
| Akurasi koding | 65% | 95% |
| Tingkat pending klaim | 15-25% | < 5% |
| Revenue recovery | - | 75% dari at-risk |
Jam koding manual menunjukkan total waktu yang dihabiskan tim coder Anda setiap bulan hanya untuk proses koding ICD-10. Waktu ini bisa dialokasikan untuk tugas bernilai lebih tinggi seperti audit klaim dan verifikasi dokumentasi klinis.
Kasus berpotensi salah kode adalah estimasi jumlah klaim yang mungkin mengalami ketidaksesuaian kode berdasarkan benchmark industri 35%. Tidak semua error ini menyebabkan kerugian finansial, tapi setiap error adalah risiko.
Klaim berisiko menghitung potensi kerugian finansial dari error koding, menggunakan rentang 20-40% dari nilai tarif. Angka ini mencakup downcoding, pending, dan potensi penolakan klaim.
Potensi recovery menunjukkan berapa banyak dari klaim berisiko yang bisa diselamatkan dengan bantuan CDSS AI. Angka 75% adalah estimasi konservatif berdasarkan pengalaman implementasi di 50+ rumah sakit pengguna MedMinutes.