Tersedia online di https://akbid-dharmahusada-kediri.e-journal.id/JKDH/index

## Pengaruh Sosial Ekonomi terhadap Pemilihan Pelayanan Kesehatan Maternal
Socio-Economic Impact on the Maternal Health Services Selection Lely Khulafa’ur Rosidah 1 , Rahma Novita Asdary 2 1,2 Akbid Dharma Husada Kediri Email: 1 lely_khulafaur @akbiddharmahusadakdr.ac.id , 2 vitasdary@gmail.com

## I N F O   A R T I K E L
Sejarah artikel:
Menerima 18 September 2021 Revisi  21 September 2021 Diterima 26 September 2021 Online 10 Oktober 2021 Kata kunci: Sosial ekonomi Jaminan Kesehatan Nasional Fasilitas Pelayanan Kesehatan

## ABSTRAK
Abstrak:  Menurut statistik WHO, Angka kematian ibu (AKI) di negara-negara maju sekitar 12/100.000 kelahiran  hidup,  sedangkan  di  negara-negara  berkembang  dan  berpenghasilan  rendah    adalah 239/100.000 kelahiran hidup. 99% AKI diperkirakan terjadi di negara berkembang, padahal penyebab kematian  dapat  dicegah  dengan  kebijakan  yang  tepat  mengingat  tujuan  SDGs  salah  satunya  adalah menurunkan AKI. Penelitian ini mengevaluasi status sosial ekonomi berdasarkan keanggotaan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) terhadap pemilihan layanan kesehatan maternal. Penelitian ini merupakan penelitian cross-sectional menggunakan data SDKI  2017. Data ini digunakan untuk menilai proporsi status ekonomi dan keanggotaan JKN dan untuk mengukur hubungan keduanya dengan persalinan di Fasilitas pelayanan kesehatan (Fasyankes), dan persalinan oleh tenaga terampil serta PNC oleh tenaga terampil. Analisis Data menggunakan R software 3.6.3. dengan melakukan Propensity Score Matching (PSM) untuk mengurangi bias seleksi mandiri dengan menyeimbangkan variabel yang diamati antara kelompok responden berdasarkan status ekonomi dengan dan tanpa JKN Regresi Logistik,. Dari 5429 responden, 20.2% adalah penduduk sangat miskin, 20.9% penduduk miskin, 19.9% menengah, 20.8% kaya,  dan  18.2%  sangat  kaya.  Di  antara  penduduk  tersebut,  61.4%  memiliki  keanggotaan  JKN. Kesenjangan substansial dalam pemanfaatan layanan kesehatan maternal antara kelompok sangat miskin dan sangat kaya masih ada terutama memilih Fasyankes untuk proses persalinan sebesar 38 poin lebih rendah  untuk kelompok  sangat  miskin  (58,5%) dibandingkan dengan  kelompok sangat  kaya  (96,9%) pada wanita yang memiliki keanggotaan JKN. Pemilihan Fasyankes untuk proses persalinan cenderung dilakukan  oleh  kelompok  sangat  kaya  dibandingan  oleh  kelompok  sangat  miskin  walaupun  tercakup dalam keanggotaan JKN. Temuan ini konsisten dengan teori ekonomi bahwa cakupan asuransi kesehatan dapat mengurangi hambatan keuangan untuk perawatan dan meningkatkan penyerapan layanan.
Keywords: Sosio Economic National Health Insurance Healthcare facility

## ABSTRACT
Background:  According to WHO data, the maternal mortality rate (MMR) in the developed countries is 12/100,000 live births, whereas it is 239/100,000 live births in developing and low- income countries. Even though the cause of mortality may be prevented with the appropriate legislation, and one of the SDGs goals was to reduce MMR, it is estimated that 99 percent of all maternal  fatalities  occur  in  low-income  countries.  This  study  examines  the  impact  of socioeconomic  status  on  the  choice  of  maternal  health  care  based  on  participation  in  the National Health Insurance (JKN).
This cross-sectional research was based on data from the 2017 Demographic Health Survey (DHS). This dataset was utilized to determine the relationship between economic status and JKN  membership  and  facility-based  delivery,  post-natal  care  (PNC),  and  PNC  with  skilled providers. Data analysis utilizing R software version 3.6.3 and Matching Propensity Score was used  to  decrease  self-selection  bias  by  balancing  the  observed  variables  between  groups  of depending respondents on wealth index with and without JKN to reduce self-selection bias and continued using logistic regression. 20.2% of the 5429 respondents were extremely poor, 20.9% were extremely poor, 19.9% were middle class, 20.8% were extremely wealthy, and 18.2% were extremely  wealthy.  JKN  membership  is  held  by  61.4%  of  these  people.  There  were  still significant disparities in the use of maternal health care between the very poor and the very wealthy, particularly in the choice of facility-based delivery, which is 38 points lower for the extremely poor (58.5%) than the very wealthy (96.9 %) for women with JKN membership. Even though they are JKN members, the very wealthy choose facility-based delivery. This research supports the economic notion that having health insurance might lower financial barriers to care and boost service utilization.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2015  Sustainable  Development Goals (SDGs) sebagai agenda negara di seluruh dunia  dicetuskan  dengan  target  pembangunan dan berlangsung sampai 2030. Beberapa sasaran capaian  yang  telah  ditetapkan  dalam  rangka peningkatan derajat kesehatan dan gizi masyarakat  antara  lain  Angka  Kematian  Ibu (AKI)  306/100.000  kelahiran  hidup,  Angka Kematian  Bayi  (AKB)  24/1.000  kelahiran  hidup, prevalensi  gizi  buruk  pada  anak  di  bawah  usia lima  tahun  sebesar  17/100.000,  dan  prevalensi stunting  pada  anak  di  bawah  usia  dua  tahun sebesar 28/100.000. AKI telah turun 346 kematian menjadi 305 kematian ibu per 100.000 kelahiran hidup,  namun  masih  jauh  dari  target  MDGs yakni  102/100.000  kelahiran  hidup  yang ditetapkan  pada  tahun  2015.  Indonesia,  di  sisi lain,  harus  berusaha  untuk  melampaui  tujuan SDG dengan menurunkan AKI sampai di bawah 70  per  100.000  kelahiran  hidup,  menurunkan angka  kematian  neonatus  menjadi  12  per  1000 kelahiran  hidup,  dan  menurunkan  angka kematian  balita  menjadi  25  per  1000  kelahiran hidup.  Dibandingkan  dengan  negara-negara ASEAN lainnya, AKI Indonesia masih 9 kali lipat Malaysia,  5  kali  Vietnam,  dan  hampir  2  kali Kamboja.  Menurut  statistik  WHO,  AKI  di negara-negara  maju  diperkirakan  12/100.000 kelahiran  hidup,  sedangkan  di  negara-negara terbelakang adalah 239/100.000 kelahiran hidup. 99%  dari  semua  kematian  ibu  diperkirakan terjadi di negara berkembang, padahal penyebab kematian dapat dicegah dengan kebijakan yang tepat [1], [2][3].
Kematian ibu, didefinisikan sebagai kematian  wanita  saat  hamil  atau  dalam  42  hari setelah penghentian kehamilan. Karena satu dari tiga kematian terkait kehamilan terjadi dari satu minggu  hingga  satu  tahun  kelahiran,  sangat penting  untuk  memperhatikan  kematian  ibu yang  terjadi  tidak  hanya  dalam  enam  minggu, tetapi  juga  satu  tahun  [4].  Kematian  ibu  tidak hanya  disebabkan  oleh  kegawatdaruratan  yang terkait dengan kehamilan dan persalinan, tetapi juga  oleh  kualitas  pelayanan  kesehatan  yang buruk, yang dapat dipengaruhi oleh status sosial ekonomi  dan  lokasi  geografis.    Tingginya  AKI jamak  terjadi  pada  populasi  yang  menghadapi
ketimpangan sosial ekonomi. Beberapa penelitian  telah  menunjukan  bahwa  sosial ekonomi  merupakan  salah  satu  faktor  risiko kematian ibu [5], [6].
Salah satu faktor risiko kematian ibu adalah status sosial ekonomi. Pre-eklampsia/ eklampsia, efek  samping  terkait  anestesi,  komplikasi obstetrik,  atau  kesulitan  operasi  caesar  (C- section)  menyebabkan  lebih  dari  100  kali  rasio kematian ibu di beberapa negara berpenghasilan rendah (Low Income Countries - LICs) daripada di  negara  berpenghasilan  tinggi  (High  Income Countries - HICs). Selain itu, ketimpangan dalam penggunaan  pelayanan  kesehatan  ibu,  seperti pelayanan  antenatal  care  (ANC)  di  fasilitas kesehatan  atau  persalinan  berbasis  fasilitas, mempengaruhi buruknya kualitas kesehatan ibu di  daerah  pedesaan.  Meskipun  kematian  ibu  di HICs  telah  menurun  secara  substansial  dalam beberapa  dekade  terakhir,  masih  terjadi  sekitar 10 per 100.000 kelahiran [7].
Risiko  tingginya  AKI  jamak  terjadi  di kabupaten/kota  dengan  cakupan  kunjungan ANC  yang  rendah,  cakupan  persalinan  oleh petugas  kesehatan  yang  rendah,  cakupan kunjungan  post-natal  care  (PNC)  yang  rendah, jumlah rata-rata anak yang tinggi, rata-rata lama sekolah yang rendah bagi wanita usia subur, dan kemiskinan yang tinggi. Akses yang merata dan memadai  ke  layanan  kesehatan  bagi  ibu merupakan  instrumen  penting  bagi  negara- negara untuk mencapai target SDGs [7].
Untuk mengurangi kematian terkait kehamilan/persalinan yang bisa dicegah, faktor- faktor  yang  dapat  berkontribusi  terhadap kematian ibu, seperti status sosial ekonomi yang berkaitan  dengan  pemilihan  fasilitas  kesehatan, harus diidentifikasi. Dengan mengetahui tentang faktor risiko lingkungan kritis, diharapkan  dapat  membantu  mengurangi kematian  ibu.  Oleh  karena  itu  penelitian  kami bertujuan untuk menelaah lebih lanjut mengenai hubungan  antara  status  sosial  ekonomi  dan pemilihan lokasi pelayanan kesehatan maternal. 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian cross-sectional karena menggunakan data cross- sectional  dari  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia  (SDKI)    2017,  yang  dilakukan  oleh
E-ISSN : 2302-3082 ( Online ) ISSN : 2657-1978 ( Print )
Badan  Pusat  Statistik  bekerja  sama  dengan Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana Nasional  dan  Badan  Kependudukan  dan
Keluarga Berencana Nasional. SDKI
menggunakan instrumen standar untuk mengukur pemanfaatan utama layanan ibu guna memastikan  validitas  dan  komparabilitas  hasil di  dalam  satu  negara.  Di  Indonesia,  survei menggunakan  desain  multi-stage  stratified untuk  menghasilkan  sampel  yang  representatif dari  34  provinsi.  Data  SDKI  2017  digunakan untuk  analisis  utama,  dengan  SDKI  2012 digunakan  untuk  mengetahui  penggunaan layanan  JKN  tahun  201.  Data  SDKI  digunakan untuk  menilai  proporsi  status  ekonomi  dan keanggotaan  JKN  dan  untuk  mengukur hubungan  keduanya  dengan  persalinan  di Fasyankes, dan persalinan oleh tenaga terampil serta PNC oleh tenaga terampil. Hasil utama ini dipilih  karena  mewakili  intervensi  utama  yang membantu penurunan MMR. [8].

## Sample
Wanita yang terdapat dalam SDKI 2017 sebanyak 49.627 orang. Kriteria dalam penelitian ini yakni wanita usia 15-49 tahun, sedang hamil atau  postpartum  (<6  bulan),  mengisi  kuesioner lengkap. Teknik sampling yang digunakan yakni convenient sampling V ariable

## Independen
Status  Ekonomi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berdasarkan  Informasi  mengenai Index  Kemiskinan  SDKI  yang  menggambarkan status  sosial  ekonomi  rumah  tangga  dan digunakan  untuk  menghitung  indeks  kekayaan rumah tangga.
Variabel  independen  kedua  yakni  status keanggotaan  JKN.  Keanggotaan  responden dalam  JKN  didtentukan  dengan  pertanyaan "Apakah  Anda  ditanggung  oleh  asuransi kesehatan?" dan "Apa bentuk asuransi kesehatan yang Anda miliki?"

## Dependen
Persalinan di Fasyankes Persalinan yang dilakukan di fasilitas kesehatan, antara  lain  puskesmas,  klinik  atau  rumah bersalin, dan rumah sakit, serta persalinan yang dilakukan  oleh  dokter  atau  bidan  swasta  . Contoh:  Semua  kelahiran  hidup  dalam  5  tahun sebelum survei pada wanita usia 15-49
Persalinan oleh tenaga terampil Persalinan  dilakukan  dengan  bantuan  tenaga terampil seperti dokter umum, dokter kandungan,  bidan,  dan  perawat  terampil. Contoh:  Semua  kelahiran  hidup  dalam  5  tahun sebelum survei pada wanita usia 15-49 PNC oleh tenaga terampil
Pelayanan  kesehatan  ibu  diberikan  selama  24 jam  pertama  sampai  3  hari  setelah  melahirkan (OF  1)  oleh  tenaga  terampil.  Contoh:  Semua kelahiran  hidup  dalam  2  tahun  sebelum  survei pada wanita usia 15-49

## Etik
Prosedur dan kuesioner survei SDKI 2017 telah ditinjau  dan  disetujui  oleh  ICF  International Institutional  Review  Board  (IRB),  dan  protokol survei telah ditinjau oleh ICF IRB, Kementerian Kesehatan RI, dan BKKBN untuk perlindungan manusia. mata pelajaran.

## Penentuan Index Kemiskinan
Indeks  kekayaan  adalah  ukuran  gabungan  dari standar  hidup  kumulatif  rumah  tangga.  Indeks kemiskinan dihitung dengan menggunakan data yang mudah dikumpulkan tentang kepemilikan rumah  tangga  atas  aset  tertentu,  seperti  televisi dan  sepeda;  bahan  yang  digunakan  untuk konstruksi  perumahan;  dan  jenis  akses  air  dan fasilitas  sanitasi.  Rumah  tangga  diberi  skor berdasarkan  jumlah  dan  jenis  barang  konsumsi yang  mereka  miliki,  mulai  dari  televisi  hingga sepeda atau mobil, dan karakteristik perumahan seperti  sumber  air  minum,  fasilitas  toilet,  dan bahan  lantai.  Skor  ini  diturunkan  dengan menggunakan analisis komponen utama. Kuintil kekayaan nasional disusun dengan memberikan skor rumah tangga untuk setiap anggota rumah tangga biasa (de jure), memberi peringkat setiap orang dalam populasi rumah tangga berdasarkan  skor  mereka,  dan  kemudian membagi  distribusinya  menjadi  lima  kategori yang  sama,  masing-masing  dengan  20%  dari populasi [8].

## Statistik
Untuk  analisis  data  kami  akan  menggunakan Regresi Logistik dengan R software version 3.6.3. Karena kepemilikan asuransi kesehatan bukanlah  proses  acak  dan  tergantung  pada karakteristik  individu,  kami  menggunakan Propensity  Score  Matching  (PSM)  untuk mengurangi  bias  seleksi  mandiri  dengan menyeimbangkan  kovariat  yang  diamati  antara
kelompok perempuan berdasarkan status ekonomi  dengan  dan  tanpa  JKN.  Kami menggunakan  perbedaan  rata-rata  standar absolut  sebagai  ukuran  paling  umum  untuk memastikan  keseimbangan  dalam  kelompok perlakuan  dan  kontrol  sehubungan  dengan variabel independen. Selanjutnya, kami menerapkan  pengujian  hipotesis  berganda menggunakan  prosedur  Bonferroni  dan  Holm untuk mengontrol inflasi tipe 1 error (probabilitas menolak hipotesis nol yang benar) karena  pengujian  hipotesis  nol  secara  simultan untuk tiga hasil utama

## 3. HASIL PENELITIAN
Karakteristik  sampel  penelitian  kami  dapat dilihat pada Table 1Table 1 Karakteristik Sampel. Secara  keseluruhan,  61%  ibu  yang  baru melahirkan  memiliki  asuransi  JKN  pada  tahun 2017.  Mayoritas  responden  berusia  kurang  dari 35  tahun,  menikah,  dengan  dua  anak  atau kurang, telah menyelesaikan pendidikan menengah,  tidak  memiliki  pekerjaan,  tidak terpapar internet dan surat kabar, dan tinggal di wilayah Jawa-Bali.
Meskipun  masyarakat  miskin  dan  hampir miskin  memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan subsidi penuh atau sebagian melalui JKN, hanya ada sedikit perbedaan dalam distribusi responden  di  seluruh  segmen  kekayaan  dalam populasi  yang  diasuransikan  dan  yang  tidak diasuransikan,  dengan  pengecualian  lebih sedikit  responden  dalam  kekayaan  tertinggi. kuintil  di  antara  kelompok  yang  tidak
diasuransikan. Proporsi sample yang menerima pelayanan kesehatan maternal lebih tinggi pada sampel  yang  termasuk  dalam  program  JKN dibandingkan dengan yang tidak masuk dalam program  JKN  (tidak  memiliki  asuransi).  Pada kategori  kunjungan  ANC  4+  terdapat  78,6% sampel  yang  memiliki  kanggotaan  JKN  dan tentu  saja  sampel  yang  tidak  memiliki keanggotaan  JKN  memiliki  presentasi  lebih rendah  yakni  71,0%.  Sedangkan  pada  kategori kunjungan  ANC  4+  dan  menerima  komponen klinis  ANC,  sebanyak  23,4%  sample  memiliki keanggotaan  JKN,  sedangkan  19,8%  yang ANC4+  dan  menerima  komponen  klinis  ANC tidak memiliki keanggotaan JKN.
Pada  responden  yang  mendapat  pelayanan tenaga  terampil  pada  saat  proses  persalinan, sebanyak  94,4%  memiliki  JKN.  Pada  sampel yang  tidak  memiliki  JKN,  pada  saat  persalinan mendapat  pelayanan  dari  tenaga  terampil sebanyak  90,6%.  Pada  kelompok  sampel  yang memiliki JKN, yang memilih lokasi persalinan di fasyankes sebanyak 86,8%, sedangkan kelompok sampel yang tidak memiliki JKN sebanyak 78,1% memilih  lokasi  persalinan  di  Fasyankes. Begitupun  dengan  variable  lainnya,  dimana kelompok  sampel  yang  memiliki  JKN  memiliki proporsi  yang  lebih  besar  dalam  mendapat pelayanan  kesehatan  maternal  dibandingkan dengan  kelompok  yang  tidak  memiliki  JKN (layanan  PNC  (90,2%  vs  85,4%);    PNC  oleh tenaga terampil (89,3% vs 83,7%)).
Table 1 Karakteristik Sampel
Variable Semua JKN Tidak masuk dalam JKN % N % N % N Sample Keseluruhan 100.0 5429 61.4 3332 38.3 2097 Outcomes  variables: ANC 4+ 75.6 4107 78.6 2618 71.0 1489 ANC 4+ dan mendapat pelayanan komprehensif 22.0 1194 23.4 780 19.8 414 Persalinan oleh tenaga terampil 92.9 5045 94.4 2892 90.6 1900 Persalinan di Fasyankes 83.5 4531 86.8 3145 78.1 1639 PNC 88.4 4795 90.2 3004 85.4 1791 PNC oleh tenaga terampil 87.1 4729 89.3 2097 83.7 1756 Variable Kontrol Usia (tahun): 15-24 25.1 1364 22.9 764 28.6 600 25-34 51.9 2819 52.4 1745 51.2 1074
E-ISSN : 2302-3082 ( Online ) ISSN : 2657-1978 ( Print )
Variable Semua JKN Tidak masuk dalam JKN % N % N % N 35-42 21.0 1140 22.4 747 18.7 392 42-49 2.0 107 2.3 76 1.5 31 Status Pernikahan Tidak Menikah 1.9 104 1.6 54 2.4 50 Menikah 98.1 5325 98.4 3277 97.6 2047 Parity 1 32.7 1776 32.4 1081 33.2 695 2 35.3 1918 34.2 1139 37.1 778 3 18.9 1027 19.5 648 18.1 379 4 8.0 437 8.4 279 7.5 158 >5 5.0 271 5.5 184 4.2 87 Pendidikan Tidak  bersekolah  (tidak  lulus  pendidikan dasar) 6.5 352 6.4 212 6.7 140 Pendidikan dasar (lulus) 18.0 979 16.9 562 19.9 417 Pendidikan menengah (tidak lulus) 28.3 1535 25.6 852 32.6 683 Pendidikan menengah (lulus) 31.0 1684 30.9 1029 31.2 655 Pendidikan tinggi 16.2 879 20.3 677 9.6 202 Pekerjaan Tidak bekerja 56.7 3076 52.7 1755 63 1320 Petani 6.8 367 6.2 206 7.6 160 Buruh 24.9 1352 25.5 849 24 503 Pegawai 11.7 634 15.6 520 5.4 114 Paparan terhadap Internet Tidak sama sekali 61.7 3351 57.5 1916 68.4 1435 <1x per minggu 30.3 1645 32.7 1090 26.5 556 >1x per minggu 8.0 433 9.8 326 5.1 107 Membaca Koran: Tidak sama sekali 4.1 220 3.8 128 4.4 92 <1x per minggu 12.9 702 13.3 443 12.3 259 >1x per minggu 83.0 4506 82.9 2760 83.3 1746 Index Kemiskinan Sangat miskin 20.2 1098 19.5 650 21.4 448 Miskin 20.9 1135 19.2 640 23.6 495 Menengah 19.9 1079 19.2 640 20.9 439 Kaya 20.8 1129 20.6 688 21.1 442 Sangat Kaya 18.2 987 21.4 714 13.0 273 Residensi Rural 51.9 2818 48.3 1610 57.6 1208 Urban 48.1 2611 51.7 1721 42.4 890 Wilayah Tempat Tinggal: Indonesia Timur 3.5 192 3.9 131 2.9 62 Sulawesi 7.4 402 8.9 297 5 105 Kalimantan 6.0 326 5.2 174 7.2 152 Nusa Tenggara 4.9 263 4.5 151 5.4 113 Sumatra 22.7 1235 22.9 765 22.4 470 Jawa & Bali 55.4 3010 54.4 1814 57 1196
Menurut model regresi logistik, peluang keanggotaan JKN diprediksi seperti yang tertera pada
Table 2 .    Jenis  pekerjaan  dan  akses  internet  merupakan  prediktor  terpenting  dari  status  partisipasi dalam JKN. Misalnya, wanita yang bekerja di sebagai pegawai 2,34 kali lebih mungkin untuk memiliki keanggotaan  JKN  dibandingkan  dengan  perempuan  yang  tidak  memiliki  pekerjaan  (95%  CI  =  1,74- 3,16).  Wanita  yang  terpapar  internet  minimal  seminggu  sekali  memiliki  kemungkinan  1,46  untuk memiliki  keanggotaan  JKN  dibandingkan  wanita  yang  tidak  terpapar  internet  (95%  CI  =  1,09-1,97). Akan tetapi tidak ada perbedaan signifikan dalam status keanggotaan JKN yang berdasarkan index kemiskinan (dibandingkan dengan kelompok termiskin).
Table 2 Faktor yang berhubungan dengan keanggotakan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) 2017
Variable AOR 95% CI P-Value Pekerjaan Tidak bekerja (Referensi) Petani 0.96 (0.74-1.27) 0.794 Buruh 1.17 (0.99-1.40) 0.073 Pegawai 2.34 (1.74-3.16) <0.0001 Akses Internet Tidak sama sekali (Referensi) <1x per minggu 1.26 (1.07-1.47) 0.004 >1x per minggu 1.46 (1.09-1.97) 0.012 Indeks Kemiskinan Sangat Miskin (Referensi) Miskin 0.85 (0.67-1.08) 0.173 Menengah 0.89 (0.68-1.15) 0.365 Kaya 0.82 (0.62-1.08) 0.150 Sangat Kaya 1.04 (0.75-1.44) 0.812 AOR – adjusted odds ratio, CI – confidence interval
Berdasarkan sub-kelompok ekonomi menunjukkan  bahwa  perbedaan  hasil  yang terkait  dengan  pendaftaran  JKN  lebih  besar untuk  kelompok  dengan  sangat  miskin dibandingkan  dengan  yang  sangat  kaya. Kesenjangan  substansial  dalam  pemanfaatan layanan kesehatan ibu antara kelompok sangat
miskin  dan  sangat  kaya  masih  ada  terutama memilih  fasyankes  untuk  proses  persalinan sebesar 38 poin lebih rendah untuk kelompok sangat  miskin  (58,5%)  dibandingkan  dengan kelompok  sangat  kaya  (96,9%)  pada  wanita yang memiliki keanggotaan JKN.
Table 3 Pelayanan Kesehatan Maternal berdasarkan Status Ekonomi
Grup JKN Tidak Masuk JKN % Rerata (95% CI) P-value Persalinan oleh Tenaga Terampil Sangat Miskin (Referensi) 78.8 71.6 7.2 (2.2 – 12.1) 0.005 Miskin 94.0 89.8 4.2 (0.7-7.5) 0.017 Menengah 98.0 95.8 2.2 (-0.8-5.2) 0.156 Kaya 99.1 96.0 3.1 (0.0-6.1) 0.051 Sangat Kaya 99.3 100.0 -0.7(-1.3-(-0.1) 0.021 Persalinan di Fasyankes Sangat Miskin (Referensi) 58.5 45.2 13.3 (7.7 – 18.9) <0.0001 Miskin 82.2 69.7 12.5 (7.1-17.9) <0.0001 Menengah 90.0 81.0 9.0 (2.4-15.5) 0.007 Kaya 93.2 80.6 12.6(7.3-18.0) <0.0001 Sangat Kaya 96.9 91.9 5.0 (-1.0-11.1) 0.1 PNC oleh Tenaga Terampil Sangat Miskin (Referensi) 73.3 63.0 10.3 (4.5-15.9) <0.0001 Miskin 86.9 80.7 6.2 (1.3-11.0) 0.013 Menengah 91.0 88.2 2.8 (-1.6-7.2) 0.206 Kaya 95.9 87.8 8.1 (2.4-11.7) 0.003 Sangat Kaya 95.2 94.7 0.5 (-3.6-4.6) 0.808 % Rerata: average treatment effect on the treated (Kelompok yang memiliki keanggotaan JKN)
E-ISSN : 2302-3082 ( Online ) ISSN : 2657-1978 ( Print )
4. DISKUSI
Pada tahun 2018, proporsi kunjungan ANC untuk wanita usia 10 – 54 tahun yaitu kunjungan pertama meningkat menjadi 96,1% dari 95,2% pada tahun 2013,  sedangkan  kunjungan  ANC  keempat meningkat menjadi 74,1% dari 70,0% pada tahun 2013,  namun  masih  jauh  dari  76,0%  target  yang ditetapkan  dalam  Renstra  2017  [9].  Namun, kualitas  layanan  untuk  memastikan  deteksi  dini dan  perawatan  yang  memadai  bagi  ibu  hamil harus  ditingkatkan.  Bidan  memimpin  tugas dalam pemeriksaan kehamilan, mengenali kesulitan  atau  indikator  komplikasi,  membantu persalinan, dan melakukan evaluasi pascapersalinan.  Jika  bidan  melihat  indikator kesulitan  yang  tidak  dapat  diatasi,  harus  segera melakukan  rujukan  bagi  ibu  ke  pusat  kesehatan yang  menawarkan  Pelayanan  Obstetri  Neonatal Emergensi  Dasar.  Menurut  data  Kementerian Kesehatan  tahun  2018,  bidan  mendukung  62,7% persalinan  yang  dilakukan  di  bidan  praktik mandiri  (29%),  namun  banyak  yang  masih dilakukan di rumah (16%)[9].
Pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  skema keanggotaan JKN di Indonesia berkaitan dengan pemilihan  lokasi  persalinan  (di  Fasyankes  atau tidak)  dan  proses  persalinan  serta  pasca persalinan  oleh  tenaga  terampil.  Temuan  ini menambah semakin banyak data bahwa kepemilikan  asuransi  kesehatan  terkait  dengan perawatan  kesehatan  ibu  seperti  Persalinan  di Fasyankes  dan  tenaga  penolongnya[10] – [12]. Temuan  kami  konsisten  dengan  penelitian sebelumnya  dari  Indonesia  dan  LICs  lainnya. Sebagian  besar  penelitian  telah  menemukan status  ekonomi  secara  signifikan  terkait  dengan penggunaan layanan dam fasilitas kesehatan[13], [14].
Kemungkinan  aksesibilitas  sebagai  hambatan utama  lain  yang  muncul,  termasuk  masalah seperti jarak ke fasilitas kesehatan, sistem rujukan yang  buruk,  dan  pengeluaran  yang  mungkin muncul  harus  dipertimbangkan.  Penelitian sebelumnya  menunjukkan  bahwa  kedekatan dengan  fasilitas  kesehatan  merupakan  faktor utama  bagi  ibu  hamil  dalam  memilih  layanan persalinan[15],  [16].  Masalah  seperti  kurangnya pilihan transportasi dan infrastruktur transportasi
yang  buruk  dapat  mengakibatkan  peningkatan biaya  kunjungan  perawatan  kesehatan.  Untuk keluarga  yang  masuk  dalam  kategori  miskin dengan kemampuan keuangan terbatas, masalah jarak  adalah  alasan  yang  umum  dicatat  untuk tidak menggunakan pelayanan kesehatan sebagaimana  mestinya.  Hal  ini  menarik  untuk diteliti  pada  penelitian  berikutnya.  Program asuransi kesehatan harus mendorong perempuan untuk melakukan perjalanan ke fasilitas kesehatan  dengan  menyediakan  cakupan  untuk transportasi  rujukan  dan  rawat  inap  di  rumah sakit,  terutama  untuk  rumah  tangga  dengan kemampuan keuangan terbatas.

## 5. SIMPULAN
Kualitas  layanan  kesehatan  maternah  untuk memastikan  deteksi  dini  dan  perawatan  yang memadai harus ditingkatkan. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa skema keanggotaan JKN di Indonesia  yang  terkait  dengan  pemilihan  lokasi persalinan  di  Fasyankes  atau  tidak.  Temuan  ini menambah semakin banyak data bahwa kepemilikan  asuransi  kesehatan  terkait  dengan perawatan  kesehatan  ibu  seperti  Persalinan  di Fasyankes dan tenaga penolongnya.

## 6. REFERENSI
[1]  A.  D.  Laksono,  R.  Rukmini,  and  R.  D. Wulandari, “Regional disparities in antenatal care utilization in Indonesia,” PLoS One , vol. 15, no. 2, pp. 1–13, 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0224006. [2]  United Nation, “The Sustainable Development Goals Report 2021,” New York,
2021.
doi:
10.29171/azu_acku_pamphlet_k3240_s878_2 016.
[3]  WHO, “Trends in maternal mortality: 1990 to 2015: estimates by WHO, UNICEF, UNFPA, World  Bank  Group  and  the  United  Nations Population Division,” Geneva, 2016.
[4]  WHO, “THE GLOBAL HEALTH
OBSERVATORY - Explore a world of health data.” https://www.who.int/data/gho/indicator- metadata-registry/imr-details/26.
[5]  A. Lindquist, M. Knight, and J. J. Kurinczuk,
“Variation  in  severe  maternal  morbidity according  to  socioeconomic  position:  a  UK national case–control study,” BMJ Open , vol. 3, no. 6, p. e002742, 2013.
[6]  J. Novignon, B. Ofori, K. G. Tabiri, and M. H. Pulok,  “Socioeconomic  inequalities  in maternal  health  care  utilization  in  Ghana,” Int.  J.  Equity  Health ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  1–11, 2019.
[7]  A. B. Patel et al. , “Development of the Global Network for Women’s and Children’s Health Research’s    socioeconomic  status  index  for use  in  the  network’s  sites in  low and  lower middle-income  countries.,” Reprod.  Health , vol.  17,  no.  Suppl  3,  p.  193,  Dec.  2020,  doi: 10.1186/s12978-020-01034-2.
[8]  S.  Indonesia,  M.  of  H.-  Kemenkes,  and  ICF, “Indonesia Demographic and Health Survey 2017.”  BKKBN,  BPS,  Kemenkes,  and  ICF, Jakarta, Indonesia, 2018, [Online]. Available: http://dhsprogram.com/pubs/pdf/FR342/ FR342.pdf.
[9]  R.  I.  Kemenskes,  “Laporan  hasil  riset kesehatan dasar (Riskesdas).” Jakarta, 2016.
[10]  N.  U.  Z.  Gardezi,  “Public  health  insurance and  birth  outcomes:  evidence  from  Punjab, Pakistan.,” Health Policy Plan. , vol. 36, no. 1, pp.
1–13,
Mar.
2021, doi:
10.1093/heapol/czaa115.
[11]  W. Zeng, G. Li, H. Ahn, H. T. H. Nguyen, D.
S. Shepard, and D. Nair, “Cost-effectiveness of health systems strengthening interventions  in  improving    maternal  and child  health  in  low-  and  middle-income countries: a systematic review.,” Health Policy Plan. , vol. 33, no. 2, pp. 283–297, Mar. 2018, doi: 10.1093/heapol/czx172.
[12]  A. B. Comfort, L. A. Peterson, and L. E. Hatt, “Effect  of  health  insurance  on  the  use  and provision  of  maternal  health  services  and maternal  and  neonatal  health  outcomes:  a systematic  review.,” J.  Health.  Popul.  Nutr. , vol. 31, no. 4 Suppl 2, pp. 81–105, Dec. 2013.
[13]  C.  E.  Phelps, Health  economics .  Routledge, 2017.
[14]  W.  Bank, World  development  indicators  2014 . The World Bank, 2014.
[15]  T.  Ganchimeg et  al. ,  “Pregnancy  and childbirth  outcomes  among  adolescent mothers:  a  World  Health    Organization multicountry study.,” BJOG , vol. 121 Suppl 1, pp.  40–48,  Mar.  2014,  doi:  10.1111/1471- 0528.12630.
[16]  J.  V.  de  O.  Franchi,  S.  M.  Pelloso,  R.  A.  P. Ferrari, and A. A. M. Cardelli, “Access to care during  labor  and  delivery  and  safety  to maternal health.,” Rev. Lat. Am. Enfermagem , vol.  28,  p.  e3292,  2020,  doi:  10.1590/1518- 8345.3470.3292.