BPJS Kesehatan KC Purwokerto Dorong Layanan Berkualitas dan Inovatif 

PURWOKERTO, iNewsPurwokerto.id – BPJS Kesehatan Kantor Cabang (KC) Purwokerto terus meningkatkan mutu layanan dengan berbagai inovasi dan strategi. 

Kepala BPJS Kesehatan KC Purwokerto, Niken Sawitri, menegaskan bahwa komitmen peningkatan mutu layanan diwujudkan melalui tata nilai organisasi yang meliputi Integritas, Kolaborasi, Pelayanan Prima, dan Inovatif (Inisiatif). 

Baca Juga

132.541 Peserta JKN PBI di Banyumas Raya Dinonaktifkan, Ini Penjelasan BPJS

"Kolaborasi adalah koentji untuk memastikan keberlangsungan program JKN bagi generasi penerus yang lebih unggul," ujarnya.

Hingga Juni 2025, cakupan kepesertaan JKN di wilayah kerja KC Purwokerto telah mencapai 98,77 persen, atau sebanyak 4.886.900 jiwa dari total 4.985.944 penduduk di wilayah Banyumas, Purbalingga, dan Cilacap. 

Capaian ini menandakan progres signifikan dalam upaya mencapai Universal Health Coverage (UHC).

Baca Juga

BPJS Kesehatan Purwokerto dan TKMKB Sinergi Kawal Mutu Layanan JKN

"Program JKN turut mendorong pertumbuhan fasilitas kesehatan di wilayah KC Purwokerto. Tercatat ada puluhan Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) dan Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjutan (FKRTL) yang telah bekerja sama hingga Mei 2025. Layanan JKN dijamin mudah, cepat, dan setara, tanpa biaya tambahan, tanpa diskriminasi, dan tanpa batasan hari rawat inap,"jelasnya.

BPJS Kesehatan terus mendorong transformasi layanan melalui digitalisasi demi meningkatkan kemudahan dan responsivitas kepada peserta. Sejumlah inovasi telah diterapkan, antara lain penggunaan Nomor Induk Kependudukan (NIK) sebagai identitas tunggal peserta, layanan tanpa kebutuhan fotokopi berkas, serta akses informasi dan pengaduan yang kini dapat dilakukan melalui aplikasi Mobile JKN dan Care Center 165. 

Selain itu, digitalisasi juga mencakup sistem autodebet untuk pembayaran iuran dan klaim fasilitas kesehatan, serta optimalisasi SIPP (Saluran Informasi dan Penanganan Pengaduan) yang kini dilengkapi teknologi machine learning untuk penanganan keluhan peserta secara lebih cepat dan akurat.

Editor : EldeJoyosemito