## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2023 Vol. 5 N o .   4 Hal: 1096-1100 e-ISSN: 2714-8491

## Indeks Pembangunan Manusia, Penduduk Lanjut Usia, Pertumbuhan Ekonomi dan Pengeluaran Kesehatan di Negara-Negara ASEAN
Monica Marcheline 1  , Taufiq Marwa 2 , Sukanto 3
1,2,3 Universitas Sriwijaya
monicamarcheline@gmail.com

## Abstract
This study focuses on the determinants of public sector health expenditure in ASEAN countries, namely the development index. human and economic growth with the time period from 2000-2020. The analysis used to analyze the influence of the Human Development  Index on  Public  Health  Expenditures  in  ASEAN  countries  was  carried  out quantitatively.  The  analytical  tool used is Panel Data Regression with the Ordinary Least Square (OLS) method. The research findings show that the level of the human development index and the elderly population has a positive effect on public health spending and the GDP growth rate has a negative effect on public health spending. This study uncovers two main issues of human capital and economic growth in which human capital includes the human development index and the elderly population has proven to be the main determinant of increasing health spending in the ASEAN Region.
Keywords: Human Development Index, Elderly Population, Economic Growth, Public Health, Expenditure.

## Abstrak
Kajian  ini  berfokus  pada  determinan  pengeluaran  kesehatan  sektor  publik  di  negara-negara  ASEAN  yaitu  indeks pembangunan.  pertumbuhan  manusia  dan  ekonomi  dengan  periode  waktu  2000-2020.  Analisis  yang  digunakan  untuk menganalisis  pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Pengeluaran  Kesehatan  Masyarakat  di  negara-negara ASEAN dilakukan secara kuantitatif. Alat analisis yang digunakan adalah Regresi Data Panel dengan metode Ordinary Least  Square (OLS).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  indeks  pembangunan  manusia  dan  populasi  lansia berpengaruh  positif  terhadap  pengeluaran  kesehatan  masyarakat  dan  tingkat  pertumbuhan  PDB  berpengaruh  negatif terhadap  pengeluaran  kesehatan  masyarakat.  Studi  ini  mengungkap  dua  isu  utama  modal  manusia  dan  pertumbuhan ekonomi  dimana  modal  manusia  termasuk  indeks  pembangunan  manusia  dan  populasi  lanjut  usia  terbukti  menjadi penentu utama peningkatan belanja kesehatan di kawasan ASEAN.
Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Penduduk Lansia, Pertumbuhan Ekonomi, Kesehatan Umum, Pengeluaran.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  meningkatnya  globalisasi  di  negara- negara Asia Tenggara (ASEAN) yang mana perlindungan  sosial  juga  menjadi  isu  kebijakan  publik yang  penting  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Selain tekanan  globalisasi,  beberapa  negara  ASEAN  telah menghadapi  tekanan  dari  penuaan  penduduk  [ 1 ]. Dengan  layanan  dan  teknologi  medis  yang  lebih  baik, serta  urbanisasi,  fertilitas  di  seluruh  negara  ASEAN menurun  dan  angka  harapan  hidup  meningkat  [ 2 ]. Tingkat fertilitas yang rendah dan angka harapan yang lebih  tinggi  akan  memberikan  dampak  terhadap peningkatan penduduk lansia [ 3 ].
Hal yang menyebabkan peningkatan besar pengeluaran kesehatan  yaitu  peningkatan  jumlah  penduduk  berusia 65  tahun  keatas  dan  penurunan  tenaga  kesehatan  [ 4 ]. Hal  ini  didukung  dengan  yang  menemukan  bahwa peningkatan  beban  pengeluaran  kesehatan  yang  tinggi terkait  dengan  penduduk  usia  tua,  khususnya  wanita. Secara umum, pengeluaran tertinggi di beberapa negara terkait  penduduk  lansia,  kebijakan  demografi  dan
jumlah  dokter  dan  tenaga  kesehatan  [ 5 ].  Peningkatan pengeluaran  kesehatan  tidak  terlepas  dari  kondisi demografi,  peningkatan  pembangunan  manusia  dan kesejahteraan  sosial  di  Negara-negara  ASEAN  [ 6 ]. Berkaitan  dengan  fenomena  tersebut  isu  ini  dikaitkan dengan  permintaan  dan  penawaran  dari  pembangunan yang  berpusat  pada  manusia  serta  untuk  menilai kapasitas  produktif  ekonominya  dan  dampaknya terhadap pembangunan demografis [ 7 ].
Indeks pembangunan manusia (IPM) adalah ukuran lain dari  kesejahteraan  penduduk  suatu  negara,  dengan fokus  pada  tiga dimensi  dasar  pembangunan manusia: kemampuan untuk hidup panjang dan sehat yang diukur dengan  angka  harapan  hidup  saat  lahir;  kemampuan untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diukur  dengan rata-rata  lama  tahun  sekolah  dan  lama  tahun  sekolah yang  diharapkan;  dan  kemampuan  untuk  mencapai standar  hidup  yang  layak  yang  diukur  dengan pendapatan  nasional  bruto  per  kapita  [ 8 ].  Pengeluaran pemerintah  bidang  kesehatan  sangat  ditentukan  oleh kondisi  perekonomian  suatu  negara  yang  diukur  dari Produk  domestik  bruto  (PDB)  yang  merupakan  nilai
semua  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  dalam  suatu perekonomian  selama  periode  tertentu,  merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur ukuran suatu perekonomian.
Selain  itu,  kondisi  penuaan  juga  dengan  diketahui asumsi peningkatan penuaan penduduk yang diprediksi berdasarkan  kondisi  pertumbuhan  penduduk  usia  tua selama  lima  tahun kedepan. Seiring  melambatnya  laju pertumbuhan  penduduk  melambat  di  sebagian  besar negara  ASEAN  dalam  dua  dekade  kedepan,  porsi populasi  muda  akan  menurun  seiring  meningkatnya fertilitas.  Akibatnya,  pertumbuhan  proporsi  penduduk yang menua (di atas 65 tahun) akan semakin tinggi [ 9 ].
Literatur yang membahas tentang pengeluaran pemerintah secara keseluruhan khususnya pengeluaran kesehatan.  Sementara,  beberapa  literatur  mengkaji faktor  penentu  pengeluaran  kesehatan  seperti  indeks pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi yang digunakan untuk menjelaskan pengeluaran kesehatan di negara-negara  berkembang  [ 10 ].  Sejalan  dengan  hal tersebut, terdapat penemuan lainnya dimana ditemukan bahwa indeks pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pengeluaran kesehatan [ 11 ]. Hasil sebaliknya membuktikan  bahwa  pembiayaan  kesehatan  khusus untuk  peningkatan  pembangunan  manusia  akan menurunkan  kinerja  kesehatan  di  beberapa  negara berkembang  [ 12 ].  Dalam  membantu  dan  memperkuat penelitian  ini  terdapat  beberapa  kajian  teori  yang dipakai  seperti,  dimana  yang  telah  diimplementasikan pengaruh  indeks  pembangunan  manusia,  modal manusia dan pertumbuhan ekonomi terhadap pembiayaan  kesehatan  di  negara-negara  yang  sedang berkembang [ 10 ].
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pengeluaran  kesehatan.  Di  negara  berkembang,  modal manusia  juga  berdampak  positif  pada  pertumbuhan pengeluaran kesehatan. Perkembangan indeks pembangunan  manusia  dan  sumber  daya  dan  modal manusia  secara  interaktif  mempengaruhi  pertumbuhan pengeluaran kesehatan untuk negara berkembang secara positif  dan  signifikan.  Analisa  terkait  variabel makroekonomi  dan  dampaknya  pada  pengeluaran kesehatan  telah  dianalisis  yang  mana  kajian  ini menemukan  bahwa  produk  domestik  bruto,  kapasitas fiskal,  penerimaan  pajak,  dan  penuaan  populasi berpengaruh positif pada pengeluaran kesehatan [ 11 ].
Lebih  lanjut,  penulis  menemukan  bahwa  tingkat pengangguran  dan  pembiayaan  asuransi  kesehatan swasta  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pengeluaran kesehatan. Spesifikasi dan periode sampel yang  berbeda  yang  diterapkan  dalam  model  regresi mengungkapkan  pengeluaran  kesehatan  di  negara- negara The  Organisation  for  Economic  Co-operation and  Development (OECD)  ditentukan  oleh  kebijakan fiskal makro khususnya kondisi keuangan publik [ 12 ],
[ 13 ],  [ 14 ].  Selain  itu,  pengeluaran  kesehatan  publik dapat memberikan interaksi belanja kesehatan pemerintah  dengan  efektivitas  tata  kelola  serta pengendalian korupsi  meningkatkan kesehatan dengan mendorong penurunan kematian ibu, sedangkan belanja kesehatan  pemerintah  yang  berinteraksi  dengan supremasi hukum meningkatkan kematian ibu. Belanja kesehatan publik berinteraksi dengan kualitas peraturan yang  meningkatkan  harapan  hidup  sementara  untuk stabilitas  politik  dengan  belanja  kesehatan  publik menyebabkan penurunan harapan hidup, kesehatan ibu dan  bayi  yang  buruk  serta  memnerikan  efek  pada kualitas  dunia  pendidikan  [ 15 ].  Selain  itu,  indeks pembangunan  manusia  dan  pengeluaran  kesehatan terdapat upaya mewujudkan kesehatan dan pembangunan  manusia  yang  mana  pengeluaran kesehatan  di  sektor  publik  dan  swasta  diperhitungkan sehingga disimpulkan bahwa di negara-negara di mana pendanaan  sektor  swasta  lebih  tinggi,  efisiensi pengeluaran kesehatan publik lebih besar [ 16 ].
Temuan  selanjutnya  menunjukkan  biaya  kesehatan akan  meningkatkan  pembangunan  manusia  dan pembangunan  manusia  itu  sendiri  akan  meningkatkan dorongan pengeluaran kesehatan yang lebih tinggi serta meningkatkan  derajat  kesehatan  dan  kualitas  hidup secara umum harus fokus pada integrasi pembangunan sosial,  kebutuhan  budaya,  pelatihan  ekonomi.  Namun tidak  hanya  itu,  dalam  penelitian  laiinya,  terbukti  dan signifikan  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  terhadap variabel  kesehatan  dan  variabel  terpenting  adalah pendapatan per kapita dan tujuan pembangunan dengan pengeluaran  sektor  swasta  dan  kesehatan  masyarakat dapat  dijelaskan  pengaruhnya  terhadap  perekonomian [ 17 ],  [ 18 ].  Penelitian  lainnya  memberikan  penjelasan bahwa  produk  domestik  bruto,  kapasitas  fiskal, penerimaan  pajak,  dan  penuaan  populasi  berpengaruh positif  terhadap  pengeluaran  kesehatan  publik.  Lebih lanjut,  penelitian  ini  menemukan  bahwa  tingkat pengangguran  dan  pembiayaan  asuransi  kesehatan swasta  secara  langsung  memberikan  dampak  negatif dan  signifikan  terhadap  pengeluaran  kesehatan  publik [ 11 ].  Dari literature  review yang  sudah  dibahas  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  indeks pembangunan  manusia,  penduduk  usia  lanjut  dan pertumbuhan  ekonomi  dapat  memberikan  pengaruh pada  pengeluaran  kesehatan  publik  di  negara-negara ASEAN.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  berfokus  pada  penentu  pengeluaran kesehatan  sektor  publik  negara-negara  ASEAN  yaitu indeks  pembangunan  manusia  dan  pertumbuhan ekonomi dengan periode waktu dari tahun 2000-2020. Hal  ini  dikarenakan  terjadi  peningkatan  pengeluaran kesehatan  publik  meliputi  seiring  meningkatnya populasi  penduduk  usia  60  tahun  ke  atas  di  negara- negara  ASEAN.  Jenis  data  digunakan  adalah  data kuantitatif  yaitu  merupakan  data  dalam  bentuk  angka- angka dan simbol-simbol ataupun berupa statistik, baik
yang digali secara langsung maupun diperoleh melalui hasil pengolahan data kualitatif menjadi kuantitatif [ 19 ].
Penelitian ini menggunakan data panel yaitu kombinasi antara deret waktu ( time-series data) dan kerat lintang ( cross-section data).  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  diperoleh  dari  hasil  publikasi  pihak  lain seperti World Bank, World Health Statistic dan ASEAN Databa se,  berupa  buku  maupun  jurnal,  dan  lain-lain Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua metode  analisis  yaitu  analisis  deskriptif  dan  analisis kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk melihat perkembangan  indeks  pembangunan  manusia,  laju pertumbuhan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dan proporsi  pengeluaran  kesehatan.  Analisis  deskriptif dilakukan menjelaskan secara deskriptif dari grafik dan tabel dari data yang ada.
Analisis yang digunakan untuk menganalisis pengaruh Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Pengeluaran Kesehatan Publik di Negara-negara ASEAN dilakukan secara kuantitatif. Alat analisis yang digunakan adalah Regresi  Data  Panel  dengan  metode Ordinary  Least Square (OLS).  Berikut  penghitungan  pengeluaran Kesehatan public pada Persamaan 1.
𝑃𝐻𝐸 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐻𝐷𝐼 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐸𝐺 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑃𝑃 𝑖𝑡 𝑒 𝑖𝑡 (1)
Dimana 𝑃𝐻𝐸 𝑖𝑡 adalah  pengeluaran  kesehatan  publik. 𝐻𝐷𝐼 𝑖𝑡 adalah  indeks  pembangunan  manusia, 𝐸𝐺 𝑖𝑡 adalah  laju  pertumbuhan  PDB  dan 𝑃𝑃 𝑖𝑡 adalah penduduk  lanjut  usia. 𝛽 0 adalah  intersep  dan 𝛽 1 −𝛽 2 adalah  koefisien  regresi  variabel  independen.  I  adalah negara-negara di ASEAN. t adalah periode waktu 2000- 2017 dan 𝑒 𝑖𝑡 adalah Error term.
Pemilihan model Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) akan  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  pengujian yaitu  Uji  Chow,  Uji  Hausman  dan  Uji  Lagrange Multiplier  serta  untuk  pengujian  hipotesis  baik  secara serentak maupun simultan akan dilakukan menggunakan  uji  F,  Uji  t  serta  melihat  pengaruh
variabel  indeks  pembangunan  manusia  dan  laju pertumbuhan  PDB  dalam  menentukan  pengeluaran kesehatan publik digunakan koefisien determinasi [ 20 ].
3. Hasil dan Pembahasan
Proporsi pengeluaran kesehatan terhadap GDP di setiap negara kawasan ASEAN di bagi menjadi tiga kategori periode  rata-rata  yaitu  2000-2006,  2007-2011,  2012- 2017  serta  rata-rata  secara  keseluruhan  yaitu  periode 2000-2017,  dimana  kondisi  proporsi  pengeluaran kesehatan  terhadap  GDP  selama  periode  di  seluruh negara  ASEAN  selama  periode  2000-2017  bergerak fluktuatif.  Berdasarkan  analisa,  rata-rata  periodik proporsi pengeluaran kesehatan yang relatif tinggi yaitu di  Kamboja,  Vietnam,  Thailand  dan  Singapura. Proporsi pengeluaran kesehatan Kamboja yang tertinggi berdasarkan  analisa  periodik  masing-masing  periode yaitu  2000-2005  sebesar  2,65%,  2006-2011  sebesar 6,88%,  2012-2017  sebesar  6,42%  serta  secara keseluruhan  periode  2000-2017  sebesar  6,42%.  Selain itu  dalam  bahasan  tentang  pertumbuhan  ekonomi  di ASEAN di bagi menjadi tiga kategori periode rata-rata, yaitu 2000-2006, 2007-2011, 2012-2017 serta rata-rata secara  keseluruhan  yaitu  periode  2000-2017  yang dijelaskan bahwa selama periode 2000-2017 pertumbuhan ekonomi di ASEAN mengalami fluktuasi. Terlihat bahwa selama periode keseluruhan menunjukkan  bahwa  Negara  Myanmar  memiliki pertumbuhan  ekonomi  tertinggi  yaitu  sebesar  12,72 persen.  Sedangkan  yang  paling  terendah  yaitu  Brunei Darussalam dimana masing-masing periode yaitu 2000- 2005  sebesar  2,2%,  2006-2011  sebesar  2,47%,  dan 2012-2017  sebesar  2,04%.  Secara  umum,  rata-rata pertumbuhan  ekonomi  di  ASEAN  yang  dianalisis berdasarkan rata-rata ketiga periode tersebut di seluruh Negara  ASEAN  kecuali  Myanmar  dan  Brunei Darussalam memiliki nilai pertumbuhan ekonomi 3%- 7%. Selanjutnya dalam bahasan penuaan yang dimiliki oleh  penduduk  di  masing-masing  negara  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Pada  Gambar  1  dapat  dijelaskan  kondisi  penuaan penduduk akan dianalisis berdasarkan spasial menggunakan  pemetaan  dengan  memetakan  penuaan penduduk  secara  rata-rata  selama  periode  2000-2018. Penuaan penduduk diukur dari persentase penduduk 65 tahun keatas terhadap total penduduk di negara-negara di  Kawasan  ASEAN,  penuaan  penduduk  di  ASEAN selama  periode  2000-2018  menunjukkan  bahwa dominasi  penduduk  lanjut  usia  terbanyak  terletak  di Thailand  dan  Singapura  yang  secara  persentase  lebih dari 7% total penduduk negara tersebut. Thailand adalah salah  satu  negara  dengan  penuaan  tercepat  di  dunia, dengan  tingkat  kesuburan yang  rendah, harapan  hidup yang  panjang,  dan  populasi baby  boomer yang  besar. Thailand saat ini menduduki peringkat ketiga populasi yang menua paling cepat di dunia. Jumlah orang berusia 60 tahun ke atas di Thailand sekarang mencapai sekitar 13 juta, terhitung 20% dari populasi. Penuaan populasi adalah  kejadian  yang  relatif  baru  di  Thailand,  pada tahun  2001  Thailand  menjadi  populasi  yang  menua dengan lebih dari 7% populasi berusia di atas 65 tahun. Pada  tahun  2050,  populasi  penuaan  Thailand diperkirakan akan meningkat menjadi 20 juta, terhitung 35,8%  dari  populasi.  Selain  di  Thailand,  penuaan penduduk  juga  terjadi  di  Singapura.  Negara  tersebut merupakan salah satu populasi yang menua paling cepat di dunia di mana sekitar 25% populasinya berusia lebih dari 65 tahun.
Berdasarkan  pertimbangan  tersebut  pemilihan  model dilakukan berdasarkan perbandingan hasil statistik yaitu perbandingan p-value maka  model  yang  akan  di interpretasikan berdasarkan hasil akhir pengujian yaitu Fixed Effect Model (FEM) pada Tabel 1.
Tabel 1. Estimasi Fixed Effect Model.
Variabel
Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 0.720 0.355 2.030 0.043 EG? -0.019 0.008 -2.198  0.029** HDI? 3.254 0.687 4.737  0.000** PP? 0.166 0.031 5.256  0.000** Fixed Effects (Cross) Bruneidarusalam--C -0.713 Myanmar--C -1.170 Kamboja--C 2.768 Filipina--C 0.436 Indonesia--C -0.922 Singapura--C -1.310 Laos--C 0.091 Thailand--C -1.017 Malaysia--C 0.187 Vietnam--C 1.650 R-squared 0.8770 Adjusted R-squared 0.8682 F-statistic 0.5372 Prob(F-statistic) 99.289 Durbin-Watson stat 0.0000
Tahapan  selanjutnya  setelah  pemilihan  model  terbaik yaitu melakukan prosudur pengujian statistik meliputi : Uji F, uji t, dan koefisien determinasi. Hasil pengujian F  statistik  menunjukkan  nilai  probabilitas  F  statistik lebih kecil dari taraf nyata 5% ( 0.003 < 0.05 ), sehingga secara  bersama-sama  variabel  tingkat  fertilitas, persentase angka kelangsungan hidup kelompok wanita 65  tahun  ke  atas  dan  proporsi  pengeluaran  kesehatan terhadap  GDP  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuuhan ekonomi. Setelah dilakukan uji simultan
maka  prosedur selanjutnya  yaitu  melakukan pengujian parsial  menggunakan  uji  t.  Berdasarkan  pengujian p- value yang  lebih  kecil  daripada  α  (0,000  <  0,05) sehingga  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  secara  parsial laju  pertumbuhan  PDB,  indeks  pembagunan  manusia dan  penduduk  lanjut  usia  berpengaruh  signifikan terhadap  pengeluaran  kesehatan  publik.  Prosudur terakhir  dalam  pengujian  statistik  yaitu  pengujian koefisien determinasi yang menunjukkan bahwa variasi variabel  parsial  laju  pertumbuhan  PDB,  indeks pembagunan  manusia  dan  penduduk  lanjut  usia terhadap pengeluaran kesehatan publik dapat menjelaskan  variasi  variabel  pengeluaran  kesehatan publik  sebesar  87,70%,  sedangkan  sisanya  12,3% dipengaruhi  variabel  yang  tidak  dimasukkan  dalam model penelitian. Setelah dilakukan prosedur pengujian statistik  maka  tahap  akhir  adalah  membaca  model penelitian  dan  dinterpretasikan  secara  teori  dan  gap kajian literatur.
Berdasarkan  Persamaan  1,  ditunjukkan  bahwa  tingkat fertilitas,  persentase  angka  kelangsungan  hidup kelompok  wanita  65  tahun  ke  atas  dan  proporsi pengeluaran  kesehatan  terhadap  GDP  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Artinya,  berdasarkan  nilai  koefisien  laju  pertumbuhan (EG) 𝛽 1 =  -0.019723  yang  dapat  diartikan  bahwa semakin  meningkatnya  laju  pertumbuhan  sebesar  1 persen  maka  akan menurunkan  pengeluaran kesehatan publik.  berbanding  terbalik  dengan  variabel  lainnya menunjukkan nilai koefisen persentase Indeks Pembangunan Manusia 𝛽 2 3.254951 yang menjelaskan bahwa setiap peningkatan persentase indeks pembangunan  manusia  sebesar  1%  akan  menambah pengeluan  kesehatan  publik  sebesar  3.25495%. Sementara  itu,  berdasarkan  untuk  nilai  koefisen penduduk  lanjut  usia  terhadap  pengeluaran  kesehatan publik 𝛽 3 = 0.166874 yang dapat diartikan bahwa setiap meningkatnya  penduduk  lanjut  usia  maka  proporsi pengeluaran  kesehatan  akan  meningkat  sebesar 0.16687%.

## 4. Kesimpulan
Studi berfokus menganalisis pengaruh laju pertumbuhan  PDB,  indeks  pembagunan  manusia  dan penduduk  lanjut  usia  terhadap  pengeluaran  kesehatan publik  di  negara  Kawasan  ASEAN  selama  periode 2000-2017.  Hasil  temuan  penelitian  menunjukkan bahwa  tingkat  indeks  pembangunan  manusia  dan penduduk  lanjut  usia  berpengaruh  positif  terhadap pengeluaran  kesehatan  publik  dan  laju  pertumbuhan PDB  berpengaruh  negatif  terhadap  pengeluaran kesehatan publik. Kajian ini mengungkap dua isu utama modal manusia dan pertumbuhan ekonomi yang mana modal manusia meliputi indeks pembangunan manusia dan  penduduk  lanjut  usia  terbukti  menjadi  penentu utama peningkatan pengeluaran kesehatan di Kawasan ASEAN.  Isu  pembangunan  manusia  dan  penduduk lanjut  usia  di  beberapa  negara  menjadi  isu  strategis dalam  perekonomian  modern  yang  mana  kondisi
pembangunan manusia memberikan dampak signifikan terhadap  perekonomian  khususnya  dari  sisi  alokasi anggaran kesehatan. Dikarenakan hal tersebut, direkomendasi untuk diteliti lebih lanjut terkait dengan kebijakan negara-negara berkembang khususnya Singapura dan Thailand yang mengalami permasalahan demografi  sehingga  perlu  pertimbangan  lebih  spesifik terkait  alokasi  anggaran  kesehatan  dalam  menjaga stabilitas demografi.

## Daftar Rujukan
[1] Taali, M., Prihatinta, T., & Prihadyatama, A. (2021). Penuaan Populasi  Dan  Dampaknya  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Makro  Jangka  Panjang  Di  Asia  Timur. MANAJEMEN , 1 (2), 204-213. https://doi.org/10.51903/manajemen.v1i2.140
[2] Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic development (The Addison-Wesley Series In Economics) . Pearson UK.
[3] Bloom,  D.  E.,  Chatterji,  S.,  Kowal,  P.,  Lloyd-Sherlock,  P., McKee,  M.,  Rechel,  B.,  ...  &  Smith,  J.  P.  (2015). Macroeconomic  implications  of  population  ageing  and selected  policy  responses. The  Lancet , 385 (9968),  649-657. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)61464-1
[4] Srivastava,  P.  (2011).  Regional  corridors  development  in regional  cooperation. Asian  Development  Bank  Economics Working Paper Series , (258).
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1874493
[5] Jakovljevic,  M.,  Potapchik,  E.,  Popovich,  L.,  Barik,  D.,  & Getzen, T. E. (2017). Evolving health expenditure landscape of the  BRICS  nations  and  projections  to  2025. Health economics , 26 (7), 844-852. https://doi.org/10.1002/hec.3406.
[6] Arsyad,  L.  (2016). Ekonomi  pembangunan  (Edisi  Kelima) . Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
[7] Qureshi,  M.  A.  (2008). Challenging  trickle‐down  approach: Modelling  and  simulation  of  public  expenditure  and  human development–the  case  of  Pakistan. International  Journal  of Social
Economics , 35 (4), 269-282.
https://doi.org/10.1108/03068290810854547
[8] ASEAN Secretariat. (2020). ASEAN Key Figures 2020 .
[9] Aseanstat.org. (2019). ASEAN Key Figures 2019 .
[10] Sarwar,  A.,  Khan,  M.  A.,  Sarwar,  Z.,  &  Khan,  W.  (2021). Financial  development,  human  capital  and  its  impact  on economic  growth  of  emerging  countries. Asian  Journal  of
Economics
and
Banking , 5 (1), 86-100.
https://doi.org/10.1108/AJEB-06-2020-0015
[11] Sfakianakis, G., Grigorakis, N., Galyfianakis, G., & Katharaki, M.  (2020).  The  impact  of  macro-fiscal  factors  and  private health  insurance  financing  on  public  health  expenditure: evidence  from  the  OECD  countries  for  the  period  2000– 2017. EuroMed Journal of Business , 16 (1), 1-24. https://doi.org/10.1108/EMJB-03-2020-0029
[12] Mohanty, R. K., & Behera, D. (2020). How effective is public health  care  expenditure  in  improving  health  outcome?  An empirical evidence from the Indian States. Work Pap , 1-29.
[13] Alhassan, G. N., Adedoyin, F. F., Bekun, F. V., & Agabo, T. J.  (2021).  Does  life  expectancy,  death  rate  and  public  health expenditure  matter  in  sustaining  economic  growth  under COVID‐19:  Empirical  evidence  from  Nigeria?. Journal  of Public Affairs , 21 (4), e2302. https://doi.org/10.1002/pa.2302.
[14] Osakede,  U.  A.  (2021).  Public  health  spending  and  health outcome  in  Nigeria:  the  role  of  governance. International Journal of
Development Issues , 20 (1), 95-112. https://doi.org/10.1108/IJDI-10-2019-0169
[15] Baldacci, E., Guin‐Siu, M. T., & Mello, L. D. (2003). More on the  effectiveness  of  public  spending  on  health  care  and education:  a  covariance  structure  model. Journal  of International  Development:  The  Journal  of  the  Development Studies
Association , 15 (6), 709-725.
https://doi.org/10.1002/jid.1025.
[16] Alin, O. P. R. E. A. N. A., & Marieta, M. D. (2011). Correlation analysis  between  the  health  system  and  human  development level  within  the  European  Union. International  Journal  of Trade, Economics and Finance , 2 (2), 99.
[17] Sekhar,  R.  H.  (2006).  Influence  of  income  and  education  on household  health  expenditure:  The  case  of  tribal  Orissa. The Orissa journal of commerce , 28 , 133-144.
[18] Hlafa, B., Sibanda, K., & Hompashe, D. M. (2019). The impact of  public  health  expenditure  on  health  outcomes  in  South Africa. International  journal  of  environmental  research  and public
health , 16 (16), 2993.
https://doi.org/10.3390/ijerph16162993
[19] Teguh, M. (2005). Metodologi Penelitian Ekonomi Teori dan Aplikasi . PT. Raja Grafindo Persada.
[20] Greene,  W.  H.  (2012). Econometric  Analysis,  7th  ed .  New York: Prentice Hall.
[21] World Bank. (2020). External debt stocks (% of GNI) .  ASEAN World.