Installation

npm i bpjs-bridge

Usage

import { PcareService } from "@newustechnology/bpjs-bridging";

const pcare = new PcareService({
consId: "...",
secretKey: "...",
userKey: "...",
username: "...",
password: "..."
},redist);

const dokter = await pcare.dokter.get(0, 10);
console.log(dokter);

📌 Fitur Utama

• ⚡ Redis Caching untuk mempercepat response BPJS
• 🔐 Request signing otomatis (X-Signature, Authorization, Timestamp)
• 🧩 Arsitektur service modular (PcareService, FktpService, AntrolService)
• 📚 Auto-retry request & error handling kuat
• 🧵 Prefix Redis per fasilitas kesehatan
• 🧼 Pattern deletion & flush cache
• 📦 Endpoints BPJS terstruktur via config JSON
• 🚀 Support transaksi BPJS GET/POST/PUT/DELETE

Dokumentasi Fitur Redis Cache pada FktpService

Dokumentasi ini menjelaskan cara kerja sistem caching Redis yang diimplementasikan pada class FktpService. Tujuannya adalah mempercepat respons API BPJS, mengurangi beban request berulang, serta meningkatkan performa aplikasi.

🚀 1. Overview Arsitektur

Class FktpService berfungsi sebagai service utama untuk memanggil endpoint BPJS (PCare, Antrean, VClaim, iCare) dengan fitur tambahan berupa:

• Redis caching
• Prefix key dinamis per fasyankes/puskesmas
• Otomatis menyimpan dan mengambil cache berdasarkan parameter API
• TTL (kadaluarsa cache) otomatis
• Penghapusan berdasarkan pola (pattern deletion)
• Flush semua cache

🧩 2. Cara Kerja Redis Cache

a. Inisialisasi Redis

constructor(config, redisClient, chachePrefix) {
  this.client = createBpjsClient(config);

  if (redisClient) {
    this.redisClient = redisClient;

    this.redisClient.on("connect", () => console.info("Redis connected"));
    this.redisClient.on("error", err => console.error("Redis error:", err));

    if (chachePrefix) {
      this.defaultRedisKeyPrefix =
        this.defaultRedisKeyPrefix + "_" + chachePrefix + ":";
    }
  }
}

Fitur ini memungkinkan:

• Menggunakan Redis secara opsional
• Menghasilkan prefix unik untuk setiap instansi faskes
• Mempermudah isolasi cache antar puskesmas

📦 3. Menyimpan Data ke Redis (set)

private async set(key, value, expInSecond = 3600)

Fungsi ini:

• Menerima key dan value
• Mengubah value menjadi JSON string
• Menyimpan ke Redis dengan TTL default 3600 detik (1 jam)

Flow:

1. Serialize → JSON.stringify
2. Redis SET key with EXPIRE

🔍 4. Mengambil Data dari Redis (get)

private async get(key)

Fungsi:

• Mencari key di Redis
• Mengembalikan string JSON atau null jika tidak ada
• Logging otomatis jika cache ditemukan

Jika data ditemukan:

• System tidak memanggil API BPJS
• Mengembalikan data sebagai fake AxiosResponse

🗑️ 5. Menghapus Cache (del)

private async del(key)

Menghapus satu cache berdasarkan key lengkap.

🧹 6. Hapus Banyak Key Berdasarkan Pola (deleteKeysByPattern)

private async deleteKeysByPattern(pattern)

Contoh:

• Menghapus semua cache endpoint PCare:
  deleteKeysByPattern("pcare_*")

Fitur ini sangat berguna ketika:

• Fasyankes update mapping
• Data referensi berubah
• Harus invalidasi cache massal

💣 7. Flush Semua Cache

private async flushAll()

Membersihkan seluruh isi Redis.

🔥 8. Mekanisme utama caching di callEndpoint

Langkah-langkah lengkap:

1️⃣ Generate cacheKey

const cacheKey = `${name}:${JSON.stringify(params)}`;

2️⃣ Cek apakah data sudah ada di Redis

const cachedData = await this.get(cacheKey);

Jika ada → langsung return:

return {
  data: parsed,
  status: 200,
  statusText: "OK",
  headers: {},
  config: client.defaults,
};

Tanpa memanggil API BPJS!

3️⃣ Jika tidak ada cache → BPJS request dijalankan

const res = await this.client({ url: endpoint, method: "GET" });

4️⃣ Data response yang bukan string disimpan ke Redis

await this.set(cacheKey, res.data);

📘 9. Keuntungan Implementasi Cache

| Fitur | Manfaat | | -------------------- | ------------------------------------------------- | | Redis TTL | Otomatis invalidasi cache usang | | Prefix per puskesmas | Cache tidak saling tercampur | | Fake AxiosResponse | Kompatibel dengan semua service yang expect Axios | | Pattern deletion | Mudah invalidasi cache masal | | Response lebih cepat | Hemat request ke BPJS |

📝 10. Contoh Struktur Key Redis

bpjs_bridge_fktp_puskesmasA:pcare_diagnosa:{"kode":"A00"}
bpjs_bridge_fktp_puskesmasA:pcare_obat:{"kdObat":"40102"}
bpjs_bridge_fktp_puskesmasB:vclaim_peserta:{"nokartu":"000123"}

Prefix → per instansi
Suffix → berdasarkan endpoint + parameter

🧪 11. Cara Menggunakan dalam Service PCare / Antrean

const res = await fktpService.callEndpoint("pcare_diagnosa", { kode: "A00" });

Jika sudah pernah dipanggil → langsung ambil dari Redis.

📄 12. Catatan Penting

• Cache hanya berjalan untuk request GET, sesuai pola:

  if (method === "GET") save to Redis

• Untuk POST/PUT/DELETE → tidak disimpan agar tidak membuat konflik data.
• TTL default bisa diganti sesuai kebutuhan.

✅ Penutup

Dokumentasi ini menjelaskan seluruh mekanisme internal caching Redis yang digunakan pada sistem BPJS Bridge.
Implementasi ini membuat aplikasi lebih cepat, efisien, dan hemat pemanggilan API.

🧑‍💻 Kontributor

Terima kasih kepada semua kontributor yang telah membantu pengembangan project ini 🙏

📄 Lisensi

MIT License © Newus Teknologi

❤️ Dukungan

Jika project ini bermanfaat, jangan lupa:

⭐ Star repository 🍴 Fork bila ingin modifikasi 🐛 Open issue untuk bug/fitur baru