Majalah Farmaseutik Vol. 18 No. 4: 483-490 ISSN-p : 1410-590x ISSN-e : 2614-0063

## Beban Ekonomi Pelayanan Kesehatan Rawat Inap Akibat Sakit Berdasarkan Perspektif Pasien: Analisa Data Sekunder
The  Health  Economic  Burden  of  Hospitalization  Patient  f rom  Patients’  Perspective: Secondary Data Analysis
Harnita 1 , Dwi Endarti 2* , Chairun Wiedyaningsih 2 , Susi Ari Kristina 2 1 Magister Farmasi Klinik, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada 2 Departemen Farmasetika, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada
Corresponding author: Dwi Endarti; Email: endarti_apt@ugm.ac.id Submitted: 08-03-2022 Revised: 23-05-2022 Accepted: 27-05-2022
ABSTRAK Jaminan kesehatan nasional menjamin pelayanan kesehatan secara menyeluruh, mulai dari peningkatan kesehatan (promotif), pencegahan sakit (preventif), pengobatan penyakit (kuratif), dan pemulihan  kesehatan  (rehabilitatif),  termasuk  obat-obatan  dan  bahan  medis  habis  pakai.  Khusus untuk pelayanan rawat inap, terdapat perbedaan manfaat akomodasi, akomodasi dibedakan atas 3 kelas perawatan (kelas 1, kelas 2, dan kelas 3) sesuai dengan besar iuran JKN yang dibayarkan, oleh karena itu pelayanan kesehatan pada pasien rawat inap dapat memberikan beban ekonomi meliputi biaya langsung dan tidak langsung kepada pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besaran biaya  langsung  dan  tidak  langsung  yang  harus  dikeluarkan  oleh  pasien  untuk  mendapatkan perawatan rawat inap, sebelum dan setelah penerapan JKN. Desain penelitian yang digunakan adalah observasional  analitik  dengan  pendekatan cross-sectional .  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yang  diperoleh  dari Indonesia  Family  Life  Survey (IFLS)  gelombang  4  tahun  2007.  Data dianalisis  dan  disajikan  secara  deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran  biaya  langsung  dan  tak langsung, serta dilakukan analisis statistik inferensial untuk menguji hubungan antara karakteristik pasien dengan besarnya biaya. Berdasarkan hasil analisis pada IFLS 4,  biaya out-of-pocket (OOP) sebesar  Rp11.804,07.  Biaya  OOP  rawat  inap  dipengaruhi  oleh  tujuh  variabel  sosiodemografi- kesehatan  yaitu  pendidikan,  status  pekerjaan,  latar  belakang  ekonomi,  provinsi,  pelayanan kesehatan yang digunakaan, lama rawat inap, dan penggunaan asuransi.
Kata kunci: Rawat Inap; IFLS-4 2007; Biaya langsung; Biaya tidak langsung

## ABSTRACT
National  health  insurance  guarantees  comprehensive  health  services,  starting  from  health promotion (promotional), Disease prevention (preventive). disease treatment (curative), and health restoration (rehabilitative), including medicines and medical consumables. Especially for inpatient services, there are differences in accommodation benefits, accommodation is divided into 3 classes of  treatment  (class  1,  class  2,  and  class  3)  according  to  the  amount  of  JKN  contributions  paid, therefore health services for inpatients can provide an economic burden including direct and indirect costs to patients. This study aims to determine the amount of direct and indirect costs that must be incurred by patients to get inpatient care, before and after the implementation of JKN. The research design used was analytic observational with a cross-sectional approach. This study used secondary data obtained from Indonesia Family Life Survey (IFLS) 4 th wave year 2007. Data were analyzed and presented  descriptively  to  describe  the  direct  and  indirect  costs,  as  well  as  inferential  statistical analysis to examine the relationship between patient characteristics and the amount of costs. Based on the results of the analysis in of IFLS 2007, the out-of-pocket (OOP) payment for inpatient service was IDR11,804.07. The cost of inpatient OOP was influenced by  seven sociodemographic namely health  variables,  namely  education,  employment  status,  economic  background,  province,  health services used, length of hospitalization, and use of insurance.
Keywords: hospitalizationl; IFLS-4 2007; direct costs; indirect costs

## PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  kebutuhan  dasar manusia untuk hidup layak dan produktif, untuk itu  diperlukan  penyelenggaraan  pelayanan kesehatan yang terkendali biaya dan kualitasnya.  Dalam  rangka      pemenuhan kebutuhan      pokok      dibutuhkan  adanya penyelenggara  pelayanan sebagai  penyambung tangan    pemerintah  yang  dapat  memenuhi kebutuhan pokok
masyarakat. Penyelenggaraan  pelayanan  publik merupakan kewajiban  pemerintah  sebagai  penyelenggara negara yang harus memberikan pelayanan yang baik kepada masyarakat sesuai dengan standar tertentu  sesuai  dengan  kebutuhan,  “kekinian” masyarakat  (Yuniar  dan  Handayani,  2016; Gultom, 2015).
Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang dikembangkan  di  Indonesia  diselenggarakan melalui  mekanisme  Asuransi  Kesehatan  Sosial yang  bersifat  wajib  (mandatory)  berdasarkan Undang-undang Nomor 40 Tahun 2004 tentang Sistem  Jaminan  Sosial  Nasional  (SJSN).  Tujuan penerapan  SJSN  adalah  agar  semua  penduduk Indonesia  terlindungi  dalam  sistem  asuransi sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasar kesehatan masyarakat yang layak (Tarigan dan Suryati, 2017).
Seperti yang kita ketahui bahwa jaminan kesehatan  nasional  menjamin  pelayanan kesehatan  secara  menyeluruh,  mulai  dari peningkatan kesehatan (promotif), pencegahan sakit (preventif), pengobatan penyakit (kuratif), dan  pemulihan  kesehatan  (rehabilitatif), termasuk  obat-obatan  dan  bahan  medis  habis pakai,  khusus  untuk  pelayanan  rawat  inap, terdapat  perbedaan  manfaat  akomodasi, akomodasi  dibedakan  atas  3  kelas  perawatan (kelas  1,  kelas  2,  dan  kelas  3)  sesuai  dengan besar  iuran  JKN  yang  dibayarkan,  oleh  karena itu pelayanan kesehatan pada pasien rawat inap dapat  memberikan  beban  ekonomi  meliputi biaya  langsung  dan  tidak  langsung  kepada pasien (Nugraheni dan Hartono, 2017; Tarigan dan Suryati, 2017).
Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2013 membuktikan 50,5% penduduk Indonesia belum  memiliki  jaminan  kesehatan  ( coverage jaminan  kesehatan  baru  mencapai  49,5%). Kepemilikan  jaminan  kesehatan  didominasi oleh  Jamkesmas  (28,9%),  Jamkesda  (9,6%), Askes/Asabri (6%), Jamsostek (4,4%) dan 1,7% Askes     swasta     serta     tunjangan    kesehatan
perusahaan. Provinsi Aceh  menempati  ranking tertinggi  dalam coverage jaminan  kesehatan (96,6%), sedangkan provinsi DKI Jakarta berada di  posisi  buntut  dengan coverage jaminan kesehatan  baru  mencapai  30,9%  (Depkes  RI, 2013).
Pengeluaran  biaya  out-of-pocket  (OOP) dalam  pelayanan  kesehatan  banyak  terjadi  di berbagai  negara,  termasuk  sebagian  besar negara-negara Asia. Adanya pengeluaran biaya ini  menyerap  sebagian  besar  sumber  daya rumah tangga, dan berdampak pada kemiskinan (Doorslaer E Van dkk, 2007).
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, peneliti  melakukan  peneltian  yang  bertujuan untuk mengetahui besaran biaya langsung dan tidak  langsung  yang  harus  dikeluarkan  oleh pasien untuk mendapatkan perawatan sebelum dan  saat  penerapan  JKN,  serta  faktor-faktor sosiodemografi  dan  kesehatan  yang  dapat berpengaruh  pada  beban  ekonomi  akibat pelayanan  kesehatan  rawat  inap  berdasarkan perspektif pasien sebelum  dan saat penerapan JKN.
METODE
Data penelitian yang digunakan merupakan data  sekunder  yang diperoleh  dari IFLS4 tahun 2007, dengan mengikuti rancangan penelitian deskriftif
inferensia dengan pendekatan cross sectional . Secara nasional data IFLS  mewakili  sekitar  83%  dari  populasi Indonesia dan tiga belas provinsi dari Indonesia. Lokasi  pengambilan  data  IFLS4  tahun  2007 meliputi  tiga  belas  provinsi  di  Indonesia  yaitu Sumatera  Selatan,  Sumatera  Barat,  Sumatera Utara,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Bali, NTB,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Selatan, dengan  data  mencakup  jumlah  responden  797 subjek.
Data  yang  diunduh  meliputi  data karakteristik sosiodemografi-kesehatan sebagai variabel  bebas  dan  biaya  yang  dikeluarkan untuk pelayanan kesehatan rawat inap. Analisis data dengan statistik deskriptif untuk penyajian deskriptif dan analisis inferensial menggunakan analisis  regresi  linier  berganda  untuk membuktkan  hipotesis  pengaruh  faktor sosiodemografi  dan  kesehatan  terhadap pengeluaran biaya langsung dan tidak langsung untuk pelayanan rawat inap menggunakan Stata 16.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  responden  untuk  pasien  rawat inap dalam penelitian ini adalah 797, pada Tabel I  menunjukkan  karakteristik  sosiodemografi IFLS-4  tahun  2007.  Untuk  jenis  kelamin perempuan  lebih  besar  daripada  laki-laki. Kategori usia responden mayoritas berada pada usia  produktif  yaitu  15-30  sebesar  51,94%, sedangkan  kategori  umur  yang  paling  sedikit adalah  diatas  60  tahun  sebesar  9,03%.  Status pernikahan  responden  yang  sudah  menikah memiliki nilai yang lebih besar daripada status belum/tidak  menikah  yaitu  sebesar  80,30%. Untuk  pendidikan    mayoritas  responden  yaitu SMA/sederajat sebesar 34,76%.
Status pekerjaan untuk yang tidak bekerja lebih besar
dari  pada  yang  bekerja  dengan  porsi  57,72%. Nominal  pendapatan  didominasi  pada  level kurang dari Rp. 500.000 per bulan dengan porsi 73,27%.  Latar  belakang  ekonomi  subjektif menurut  responden  paling  banyak  adalah menengah  dengan  porsi  76,29%.  Wilayah tempat  tinggal  menurut  responden  mayoritas berada di perkotaan daripada pedesaan dengan 64,74%.  Provinsi  tempat  tinggal  responden paling  banyak  berada  provinsi  di  pulau  jawa dari pada pulau lainnya sebesar 60,48%.
Karakteristik  kesehatan  pasien  rawat inap  dalam  penelitian  ini  digambarkan  pada Tabel  II,  pelayanan  kesehatan  yang  digunakan terakhir  kali  yaitu  faskes  tingkat  lanjutan meliputi  rumah  sakit  pemerintah/swasta
Tabel I. Karakteristik sosiodemografi Karakteristik n % Jenis kelamin Laki-laki 230 28,86 Perempuan 567 71,14 Usia 15-30 tahun 414 51,94 31-45 tahun 219 27,48 46-60 tahun 92 11,54 >60 tahun 72 9,03 Status pernikahan Belum/tidak menikah 157 19,70 Menikah 640 80,30 Lainnya 42 5,27 Pendidikan SD/sederajat 159 19,95 SMP/sederajat 153 19,20 SMA/sederajat 277 34,76 Perguruan Tinggi 166 20,83 Status Pekerjaan Tidak bekerja/lainnya 460 57,72 Bekerja 337 42,28 Pendapatan per bulan (Rp) ≤Rp.500.000 584 73,27 >Rp.500.000-Rp.1.000.000 100 12,55 >Rp.1.000.000-Rp.3.000.000 99 12,42 >Rp.3.000.000 14 1,76 Status ekonomi Miskin 176 22,08 Menengah 608 76,29 Kaya 13 1,63 Domisili Luar Jawa 315 39,52 Jawa 482 60,48
sebesar  73,02%.  Kepuasan  pelayanan  paling besar  berada  pada  mayoritas  responden memuaskan  sebesar  94,73%.  Responden  pada penelitian ini mayoritas tidak memiliki penyakit kronis dengan porsi 85,32%. Pasien rawat inap mayoritas  tidak  menggunakan  asuransi  untuk pembayaran biaya pelayanan kesehatan sebesar 74.,78%.  Alasan  Rawat  inap    berada  pada mayoritas responden sakit sebesar 43,91% dan untuk lama rawat inap  berada pada mayoritas responden 1-5 hari sebesar 77,04%.
Rata-rata biaya OOP medis langsung pada pasien rawat  inap dapat dilihat pada Tabel  III, diketahui  biaya  OOP  secara  keseluruhan  pada IFLS  4  yaitu  797  responden  adalah  Rp. 11.804,07.  OOP  yang  pembayarannya  tidak menggunakan  asuransi  sebesar  Rp.  11.989,13 sebanyak  596  responden,  sementara  yang menggunakan asuransi kesehatan lain sebanyak 165       responden       dengan       OOP       sebesar Rp.  89.525,08  dan  menggunakan  asuransi kesehatan  (pada  tahun  2014  menjadi  JKN) sebesar Rp. 32.402,91 sebanyak 36 responden. Jumlah responden yang menggunakan asuransi kesehatan untuk melakukan pengobatan rawat inap masih sangat sedikit dibandingkan jumlah
pasien  rawat  inap  yang  pembayarannya  tidak menggunakan  asuransi.  Hal  ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang menjadi kendala salah satunya adalah belum tersedianya asuransi kesehatan yang bersifat universal pada tahun 2007.
Analisis  dengan  regresi  linier  berganda dilakukan setelah pengujian asumsi klasik yang terdiri atas uji normalitas, uji homoskedastisitas, dan uji multikolinieritas. Hal ini dilakukan agar dapat  dilakukan  perbaikan  apabila  terjadi penyimpangan  dalam  pengujian  asumsi  klasik. Hasil uji asumsi klasik diperoleh bahwa data set yang  akan  diproses  masih  belum  memenuhi asumsi normality dan heteroscedasticity  test . Gujarati (2009)  menyarankan beberapa teknik atau  perlakuan  untuk  mengatasi  masalah normalitas dan heterokedastisitas, diantaranya dengan  melakukan  penambahan  data  sampel, melakukan transformasi pada variabel dependen yang dimiliki, misalnya transformasi menjadi bentuk logaritma, rasio dan sebagainya. Selain itu dapat juga dengan menambahkan opsi robust  ketika  menggunakan  pengujian  regresi menggunakan  model  estimasi  lain  atau menggunakan    model    regresi    dengan   ARCH
Tabel II. Karakteristik layanan kesehatan
Variabel IFLS4 (2007) N % Pelayanan kesehatan yang digunakan terakhir Faskes tingkat pertama (Puskesmas, Klinik) 215 26,98 Faskes tingkat lanjutan (Rumah Sakit Pemerintah/Swasta) 582 73,02 Kepuasan pelayanan Tidak memuaskan 42 5,27 Memuaskan 755 94,73 Kondisi Kronis Tidak memiliki penyakit kronis 680 85,32 Memiliki penyakit kronis 117 14,68 Jenis Asuransi Pembayaran tidak menggunakan asuransi 596 74,78 Menggunakan Asuransi Kesehatan lainnya 36 4,52 Menggunakan Asuransi Kesehatan (2014 menjadi JKN) 165 20,70 Alasan Rawat Inap Sakit 350 43,91 Kecelakaan 66 8,28 Melahirkan 276 34,63 Operasi 80 10,04 Lainnya 25 3,14 Lama Rawat Inap 1-5 hari 614 77,04 >5 hari 183 22,96
orde 1. Namun melihat spesifikasi permasalah- an  data  set  yang  ada  pada  penelitian  ini, penggunaan  metode  transformasi  log  linear dinilai  sudah  cukup  efektif  dan  mudah diselaraskan dalam melakukan interpretasi baik pada  tahap  data  set  processing  samai  pada tahap interpretasi hasil penelitian.
Analisis pengaruh karakteristik sosiodemografi  dan  kesehatan  yang  terhadap biaya OOP pasien rawat inap IFLS4 dapat dilihat pada Tabel V.   Nilai R-square pada tabel no V. diketahui sebesar  27.580  artinya  variabel independen  yang  meliputi  sosiodemografi  dan kesehatan  dapat  menjelaskan  log  biaya  OOP pasien rawat inap sebesar 27.580 %, sedangkan 72.420  %  sisanya  dijelaskan  oleh  peubah  lain yang tidak ada dalam model.
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda pada  Tabel  V.  dapat  dijabarkan  dalam  bentuk model  matematika  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝑳𝒐𝒈 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 𝑶𝑶𝑷 (𝑰𝑭𝑳𝑺𝟒) = 9.480 + 0,131 𝑿 𝟒 - 0,329 𝑿 𝟓 +0,348 𝑿 𝟕 +  0.427 𝑿 𝟗 +  0.850 𝑿 𝟏𝟎 + 0.885 𝑿 𝟏𝟏 - 0.330 𝑿 𝟏𝟓 Berdasarkan  penjabaran  hasil  diatas, diketahui  faktor  yang  berpengaruh  terhadap biaya OOP yang dikeluarkan pasien rawat inap
pada  IFLS4  meliputi  faktor  pendidikan,  status pekerjaan,  latar  belakang  ekonomi  (subjektif pasien),  provinsi,  pelayanan  kesehatan  yang digunakan,  lama  rawat  inap  dan  penggunaan asuransi.
Nilai  p-value  faktor  jenis  kelamin  (X1) adalah 0.227 lebih besar dari 0.05 artinya tidak signifikan,  dimana  tidak  ada  pengaruh  jenis kelamin terhadap  biaya  OOP  yang  dikeluarkan oleh pasien rawat inap.  Nilai p-value faktor usia (X2)  diketahui  sebesar  0.849  lebih  besar  dari 0.05 artinya tidak signifikan, dimana  tidak ada pengaruh  usia  terhadap  biaya  OOP  yang dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap.    Nilai p- value faktor  status  pernikahan  (X 3 )  sebesar 0.238  lebih  besar  dari  0.05  artinya  tidak signifikan,  dimana  tidak  ada  pengaruh  status pernikahan  terhadap  biaya  OOP  yang dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap.  Nilai p- value faktor  pendidikan  (X 4 )  menunjukan  nilai 0.002  kurang  dari  0.05  artinya  signifikan, dimana  ada  pengaruh  pendidikan  terhadap biaya OOP yang dikeluarkan oleh pasien rawat inap.  Nilai p-value faktor  status  pekerjaan  (X 5 ) sebesar  0.001  kurang  dari  0.05  artinya signifikan,  dimana  ada  pengaruh  status pekerjaan terhadap biaya OOP yang dikeluarkan
Tabel III. Rata-rata biaya OOP medis pasien rawat inap akibat sakit IFLS4
Biaya OOP dan penggunaan asuransi IFLS4 (2007) Rata-rata biaya OOP (Rp) 95% CI N Pembayaran tidak menggunakan asuransi 1.198.913,00 (1.090.878,00;1.317.64 6,00) 596 Menggunakan Asuransi Kesehatan (2014 menjadi JKN) 895.250,8 (685.123,05, 1.169.824,00) 7165 Menggunakan Asuransi Kesehatan lainnya 3.240.291,00 (2.238.146,00;4.691.15 4,00) 236 Biaya OOP (Rp) secara keseluruhan 1.180.407,00 (1.076.149,00;1.294.7 65,00) 797 Tabel IV. Komponen Biaya OOP Komponen biaya OOP Pengobatan IFLS4 (2007) Rata-rata 95% (CI) Biaya medis langsung Biaya OOP pengobatan (Rp) 1.180.407,00 (1.076.149,00; 1.294.765,00) Biaya OOP resep (Rp) 354.345,50 (302.840,70; 414.609,90) Biaya non-medis langsung 206.461,58 Total Komponen Biaya OOP 1.741.214,08 -
oleh  pasien  rawat  inap.  Nilai p-value faktor pendapatan (X 6 ) bernilai 0.128 lebih besar dari 0.05 artinya tidak signifikan, dimana  tidak ada pengaruh pendapatan terhadap biaya OOP yang dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap.  Latar belakang ekonomi menurut subjektifitas pasien (X 7 )  memiliki  nilai p-value sebesar  0.000 keduanya  kurang  dari  0.05  artinya  signifikan, dimana  ada pengaruh  latar belakang ekonomi berpengaruh  terhadap  biaya  OOP  yang dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap.  Wilayah tempat  tinggal  (X 8 )  meliputi  urban  dan  rural memiliki  nilai p-value 0.223  lebih  besar  dari 0.05 yang artinya tidak signifikan,  dimana  tidak ada pengaruh wilayah tempat tinggal terhadap biaya OOP yang dikeluarkan oleh pasien rawat inap.  Nilai p-value dari  faktor  provinsi  (X 9 ) adalah 0.000 kurang dari 0.05 artinya signifikan, dimana  ada  pengaruh  provinsi  terhadap  biaya OOP  yang  dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap. Pelayanan kesehatan yang digunakan (X 10 ) nilai p-value 0.000 kurang dari 0.05 artinya signifikan, dimana    ada   pengaruh    pelayanan    kesehatan
yang  digunakan  terhadap  biaya  OOP  pasien rawat inap. Lama rawat inap (X 11 ) memiliki nilai p-value 0.000 kurang dari 0.05 artinya signifikan, dimana ada pengaruh lama rawat inap terhadap biaya OOP pada pasien rawat inap. Nilai p-value untuk alasan rawat inap(X 12 ) 0.640 lebih besar dari 0.05 artinya tidak signifikan, dimana tidak ada pengaruh alasan rawat inap terhadap biaya OOP pada pasien rawat inap. Nilai p-value untuk kepuasan  pelayanan  (X 13 )  diketahui  sebesar 0.438  lebih  besar  dari  0.05  artinya  tidak signifikan, dimana tidak ada pengaruh kepuasan pelayanan terhadap biaya OOP yang dikeluarkan  oleh  pasien  rawat  inap.    Nilai p- value dari penyakit kronis(X 14 ) yaitu 0.067 lebih besar dari 0.05 artinya tidak signifikan, dimana tidak  ada  pengaruh  penyakit  kronis  terhadap biaya  OOP  yang  dikeluarkan  pasien  rawat inap.    Penggunaan  asuransi(X 15 ),  memiliki nilai  sebesar  0.000  kurang  dari  0.05 artinya  signifikan,  dimana  ada  pengaruh penggunaan asuransi terhadap biaya OOP yang dikeluarkan.

## Tabel V. Faktor yang berpengaruh pada biaya OOP
Variabel Koefisien P>|t| 95% CI Sosiodemografi Jenis kelamin (X1) 0.122 0,227 -0.076, 0.321 Usia (X2) -0.010 0,849 -0.123, 0.101 Status pernikahan (X3) 0,125 0,238 -0.083, 0.334 Pendidikan (X4) 0,131 0,002 0.048, 0.214 Status pekerjaan (X5) -0.329 0.001 -0.517, -0.141 Pendapatan (X6) 0.097 0,128 -0.028, 0.224 Latar belakang ekonomi (subjektif) (X7) 0.348 0,000 0.162, 0.535 Wilayah tempat tinggal (X8) -0.111 0,223 -0.291, 0.068 Provinsi (X9) 0,427 0.000 0.262, 0.592 Kesehatan Pelayanan kesehatan yang digunakan (X10) 0,850 0,000 0.653, 1.047 Lama Rawat Inap (X11) 0,885 0,000 0.683, 1.087 Alasan Rawat Inap (X12) -0.001 0,640 -0.006, 0.003 Kepuasan pelayanan (X13) 0,142 0,438 -0.218, 0.503 Penyakit kronis (X14) 0,269 0,067 -0.019, 0.557 Penggunaan asuransi (X15) -0.330 0,000 -0.434, -0.227 Konstanta 9,490 0,000 8.577, 10.418 N 797 R-square 27,580 F-value 19,830 Root MSE 1,142 Mean VIF 1,270 Breusch-Pagan/Cook-Weisberg test 0,160

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perspektif  pasien,  biaya medis  langsung  untuk  pelayanan  kesehatan rawat  inap  secara  keseluruhan  sebesar Rp.11.804,07  per  kunjungan.  Biaya  OOP  rawat inap dipengaruhi oleh tujuh variabel sosiodemografi-kesehatan  yaitu  pendidikan, status  pekerjaan,  latar  belakang  ekonomi, provinsi, pelayanan kesehatan yang digunakan, lama rawat inap, dan penggunaan asuransi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  menyampaikan  terima  kasih terhadap  pihak  yang  telah  menyediakan  data sekunder yang dapat digunakan sebagai bahan penelitian ini yaitu Indonesia Family Life Survey (IFLS) oleh RAND Corporation .

## DAFTAR PUSTAKA
Chu, T. Bin, Liu, T.C., Chen, C.S., Tsai, Y.W., dan Chiu,  W.T.,  2005.  Household  out-of- pocket  medical  expenditures  and national  health  insurance  in  Taiwan: Income  and  regional  inequality. BMC Health Services Research , 5: 1 – 9. Dilokthornsakul, P., Thomas, D., Brown, L., dan Chaiyakunapruk,  N.,  2019.  Interpreting Pharmacoeconomic  Findings,  dalam: Clinical Pharmacy Education, Practice and Research . Elsevier, hal. 277 – 287.
Drummond,  M.F.,  Sculpher,  M.J.,  Claxton,  K., Stoddart, G.L., dan Torrance, G.W., 2015. Methods  for  the  Economic  Evaluation  of Health  Care  Programmes  (4th  Edition) . Oxford. Gujarati, D., 2009. Basic Econometrics . McGraw- Hill Irwin, Singapore. Gultom, N. B., & Jaya, C. (2015). SurveiPendahuluanBiayaTambahan* PesertaBpjs Kesehatan PadaRumahSakitFaskesBpjs  Kesehatan Di Jabodetabek. JurnalKebijakan Kesehatan Indonesia , 04 (01),3 – 10.
Kemenkes  RI  (2012).  Presentasi  Menteri Kesehatan dalam Pertemuan Pembahasan Progress Persiapan Implementasi Jaminan Kesehatan Nasional, Jakarta 12 Desember 2013. Keputusan  Menteri  Pendayagunaan  Aparatur Negara (MENPAN) Nomor 63/KEP/M.AP/7/2003. Moenir, 2006. “Manajemen Pelayanan Umum Di Indonesia”. Jakarta : Bumi Aksara. Nugraheni,  W.  P.,  &  Hartono,  R.  K.  (2017). DeterminanPengeluaran Kesehatan KatastropikRumahTangga Indonesia Pada TahunPertamaImplementasi Program JKN. BuletinPenelitian Kesehatan ,
45 (1), 27 – 36. Onwujekwe, O., Hanson, K., dan Uzochukwu, B., 2012.  Examining  inequities  in  incidence of  catastrophic  health  expenditures  on different  healthcare  services  and  health facilities in Nigeria. PLoS ONE , 7: 1 – 6. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia  no  28  tahun  2014,  hak  dan kewajiban pasien Perpres  No.  12  tahun  2013  pasal  1  ayat  1 tentang Jaminan Kesehatan Nasional Perpres  No.  12  tahun  2013  pasal  20  ayat  1
Tentang Manfaat Jaminan Kesehatan Ruminta,  2009. Matriks  Persamaan  Linier  Dan Pemrograman  Linier .  Rekayasa  Sains, Bandung.
Tim  Nasional  Percepatan  Penanggulangan Kemiskinan.  2015.  “JKN:  Perjalanan Menuju Jaminan  Kesehatan  Nasional”. Jakarta Pusat Undang-undang No. 44 tahun 2009 Tentang Rumah Sakit
Strauss, J., Witoelar, F., dan Sikoki, B., 2016. The Fifth  Wave  of  the  Indonesia  Family  Life Survey:  Overview  and  Field  Report: Volume 1. The Fifth Wave of the Indonesia Family  Life  Survey:  Overview  and  Field Report: Volume 1 , . Sugiyono, 2011. Statistika Untuk Penelitian , 19th ed. CV.Alfabeta, Bandung.
Radja,  I.,  Kusnanto,  H.,  Hasanbasri,  M.,  2015.
Asuransi kesehatan sosial dan  biaya out of pocket di Indonesia Timur. Yogyakarta. 04:50-56 RAND,  2020.  'RAND  Indonesian  Family  Life Survey (IFLS)', . URL: https://www.rand.org/well- being/social-and-behavioral- policy/data/FLS/IFLS.html (diakses tanggal 21/7/2020). Royo,  M.  G  &  Velazco,  J.  (2006).  Exploring  the relationship between happiness, objective  and  subjective  wellbeing: Evidence  From  Rural  Thailand.  WeD Working Paper 16.
Tarigan, I., &Suryati, T. (2017). Gambaran Out of Pocket  pada  Awal  Era  JKN  di  Indonesia Description Out of Pocket in the Early Era
JKN  at  Indonesia. BuletinPenelitian
Kesehatan , 1 (2), 141 – 146. Van  Minh,  H.,  Kim  Phuong,  N.T.,  Saksena,  P., James,  C.D.,  dan  Xu,  K.,  2013.  Financial burden of household out-of pocket health expenditure  in  Viet  Nam:  Findings  from the  National  Living  Standard  Survey 2002-2010. Social  Science  and  Medicine , 96: 258 – 263. Yuniar,  Y.,  &Handayani,  R.  S.  (2016). KepuasanPasienPeserta Program Jaminan  Kesehatan  Nasional  terhadap Pelayanan   Kefarmasian   di   Apotek   The Satisfaction of National Health InsuranceProgram’s Patients on Pharmaceutical  Services  in  Pharmacy (JKN)  adalah  program  jaminan  berupa bentuk pel. JurnalKefarmasian Indonesia , 6 (1), 39 – 48.
Walley, T. dan Haycox, A., 1997. Pharmacoeconomics: Basic concepts and terminology.
British  Journal  of  Clinical Pharmacology , 43: 343 – 348.
W.Hosmer, D. dan Lemeshow, S., 2000. Applied Logistic  Regression  Analysis. John  Wiley and Sons , 45: 53