MODEL BESAR KLAIM ( SEVERITY ) YANG DIAJUKAN RUMAH SAKIT KEPADA BPJS KESEHATAN
Eva Binsasi Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Timor evabinsasi@yahoo.com

## ABSTRACT
Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan is  a  public  legal  entity  established  by the  Indonesian  government  to  execute  the Jaminan  Kesehatan  Nasional (JKN)  program.  In implementing  the  program ,  BPJS  Kesehatan cooperates  with  the  first  level  and  the  referred advanced  level  health  facilities.  The  payment  system  that BPJS  Kesehatan used  to  pay  claims reported by the referred advanced level health facility (the hospital) is the Indonesia-Case Based Groups (INA-CBGs). It is assumed that there is a difference between the inpatient claims severity reported by the hospital and the claims severity paid by BPJS Kesehatan . This research aims to model  the  inpatient  claims  severity  reported  by  a  hospital  using  a  Generalized  Linear  Model (GLM). In this research, the data used as a case study is inpatient claims severity data of BPJS Kesehatan participants  at  a  type-D  hospital  in  East  Nusa  Tenggara  from  January  to  December 2014.  According  to  Kolmogorov-Smirnov  and  Anderson  Darling  tests,  at  1%  level  of significance, it is found that each of the inpatients claims severity variables at three hospital room classes follow an Inverse Gaussian distribution. Variables which are significantly determining the inpatients  claims  severity  reported  by  the  hospital  are:  “Length  of  Stay  (LOS)”,  “INA-CBGs”, “severity level ” , and “age” for Class-1 patients; “LOS”, and “INA-CBGs” for Class-2 patients; and “LOS”, “gender”, “ cara pulang ”, “age” and “severity level ” for Class-3 patients; where the dominant variable is “LOS”.
Keywords : Generalized Linear Model (GLM), BPJS Kesehatan , claims severity.

## PENDAHULUAN
Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan merupakan Badan Usaha Milik Negara  (BUMN),  yang  ditugaskan  khusus  oleh  pemerintah  untuk  menyelenggarakan  jaminan pemeliharaan  kesehatan  bagi  seluruh  rakyat  Indonesia.  BPJS  Kesehatan  yang  sebelumnya bernama  Asuransi  Kesehatan  (ASKES)  bersama  BPJS  Ketenagakerjaan  (dahulu  bernama Jamsostek), merupakan program pemerintah dalam kesatuan JKN yang diresmikan pada tanggal 31 Desember 2013, dan berturut-turut mulai beroperasi sejak tanggal 1 Januari 2014 untuk BPJS Kesehatan, sedangkan BPJS Ketenagakerjaan baru dimulai pada tanggal 1 Juli 2014.
Sebagai jaminan kesehatan sosial maka kepesertaan BPJS kesehatan wajib bagi seluruh warga Indonesia, yaitu setiap orang termasuk orang asing yang bekerja paling lama enam bulan di Indonesia,  yang  telah  membayar  iuran  atau  iurannya  dibayar  oleh  pemerintah.  Peserta  JKN  ini terdiri  dari  dua  kelompok  yaitu  peserta  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  dan  peserta  bukan Penerima  Bantuan  Iuran  (non  PBI)  jaminan  kesehatan.  Iuran  BPJS Kesehatan sama  bagi  semua peserta. Iuran tersebut bergantung pada manfaat kelas perawatan rumah sakit yang dipilih peserta yaitu pada kelas perawatan I, II atau III.
Untuk  dapat  menjalankan  programnya,  maka  BPJS  Kesehatan  bekerja  sama  dengan fasilitas  kesehatan  yaitu  Fasilitas  Kesehatan  Tingkat  Pertama  (FKTP)  dan  Fasilitas  Kesehatan Rujukan  Tingkat  Lanjut  (FKRTL).  Untuk  FKTP  terdiri  dari  praktek  Dokter  umum,  klinik, Puskesmas  non  perawatan  dan  Puskesmas  perawatan,  sedangkan  FKRTL  berupa  rumah  sakit pemerintah  dan  rumah  sakit  swasta  yang  ditunjuk  oleh  pemerintah  sebagai  rumah  sakit
penyelenggara.  Pelayanan  kepada  peserta  dilakukakan  secara  berjenjang  yaitu  dimulai  pada FKTP dan selanjutnya jika memungkinkan peserta tersebut akan dirujuk ke FKRTL.
Berkaitan dengan pembayaran klaim baik kepada FKTP maupun kepada FKRTL, maka dibutuhkan  suatu  pola  pembayaran  yang  baik  dari  pihak  BPJS  Kesehatan.  BPJS  Kesehatan menganut  pola  pembayaran prospektif yaitu  suatu  pola  pembayaran  yang  dilakukan  sebelum adanya  tindakan  medis.  Dalam  pembayaran  klaim  kepada  FKRTL,  BPJS  Kesehatan menggunakan  tarif Indonesian  Case  Base  Group’s (INA-CBGs)  yaitu  berupa  pengelompokkan diagnosis dan prosedur yang memiliki ciri klinis yang sama, serta penggunaan sumber daya yang mirip  atau  sama.  Sistem  pembayaran  ini  berbeda  dengan  sistem  pembayaran  pada  asuransi komersial, dimana pembayaran klaimnya dilakukukan setelah adanya tindakan ( retrospektif ).
Oleh  karena  pembiayaan  kesehatan  merupakan  bagian  yang  sangat  penting  dalam implementasi JKN, maka perlu dilakukan suatu usaha perbaikan dengan melihat kekurangan dari metode  INA-CBGs  yang  akan  mendorong  ke  arah  kesetaraan  antara  pasien,  BPJS  Kesehatan, maupun rumah sakit. Sering terjadi adanya perbedaan besaran antara klaim yang diajukan pihak rumah sakit dengan klaim yang dibayarakan oleh BPJS Kesehatan.
Berangkat  dari  persoalan  tersebut,  maka  dilakukan  suatu  penelitian  yang  bertujuan untuk    memodelkan  besar  klaim  ( claim  severity )  rawat  inap  yang  diajukan  pihak  rumah  sakit kepada BPJS Kesehatan dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya klaim tersebut menggunakan Generalized Linear Model (GLM).

## LANDASAN TEORI
Indonesia Case Based Groups (INA-CBGs) Pola  pembayaran Case  Based  Groups adalah  salah  satu  pola  pembayaran  prospektif kepada  FKRTL  berupa  pengelompokkan  diagnosis  dan  prosedur  yang  memiliki  ciri  klinis  dan penggunaan  sumber  daya  yang  mirip  atau sama.  Untuk  tarif  yang  berlaku  pada  1  Januari  2014, telah  dilakukan  penyesuaian  dari  tarif  INA-CBGs  Jamkesmas  dan  telah  ditetapkan  dalam Peraturan  Menteri  Kesehatan  (PerMenkes)  Nomor  69  Tahun  2013  tentang  Standar  Tarif Pelayanan Kesehatan pada FKTP dan FKRTL dalam penyelenggaraan jaminan kesehatan.
Dalam  menunjang  kesuksesan  program  JKN,  BPJS  Kesehatan  menggunakan  suatu metode  pembiayaan  baru  pada  fasilitas  kesehatan  tertentu,  khususnya  rumah  sakit.  Metode pembiayaan  yang  diterapkan  dalam  era  JKN  adalah  metode  pembayaran  prospektif  dan diharapkan  dapat  mewujudkan  harapan  sebagaimana  tersebut  di  atas.  Salah  satu  metode pembayaran  prospektif  yang  kini  dianut  di  Indonesia adalah casemix ( case  based  payment )  dan telah diterapkan sejak tahun 2008 pada program Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas).
Sejak  diimplementasikannya  sistem casemix di  Indonesia  telah  dihasilkan  tiga  kali perubahan besaran tarif, yaitu tarif INA-DRG tahun 2008, tarif INA-CBGs tahun 2013 dan tarif INA-CBGs  tahun  2014.  Pengelompokan  kode  diagnosis  dan  prosedur  dilakukan  dengan menggunakan grouper UNU ( UNU grouper ).

## Tarif INA-CBGs dalam Jaminan Kesehatan Nasional
Tarif INA-CBGs yang digunakan dalam program JKN per 1 Januari 2014 diberlakukan berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan RI dengan beberapa prinsip, salah satunya adalah tarif dikelompokkan menurut tipe dan kelas rumah sakit, yaitu terdiri dari: tarif rumah sakit kelas A, tarif  rumah  sakit  kelas  B,  tarif  rumah  sakit  kelas  B  pendidikan,  tarif  rumah  sakit  kelas  C,  tarif rumah sakit kelas D, tarif rumah sakit khusus rujukan Nasional, tarif rumah sakit umum rujukan Nasional.
Pengelompokan  tarif  berdasarkan  penyesuaian  setelah  melihat  besaran Hospital  Base Rate (HBR)  yang  didapatkan  dari  perhitungan  total  biaya  pengeluaran  rumah  sakit.  Apabila dalam satu kelompok terdapat lebih dari satu rumah sakit, maka digunakan Mean Base Rate.
Tarif  rumah  sakit  terbagi  atas  5  (lima)  Regional  didasarkan  pada  Indeks  Harga Konsumen (IHK) dan telah disepakati bersama antara BPJS Kesehatan dengan Asosiasi Fasilitas
Kesehatan Tingkat Lanjutan (AFKTL). Regionalisasi tarif INA-CBGs yang dimaksud antara lain: Regional  I yaitu : Banten,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  dan  Jawa Timur ; Regional  II  yaitu:  Sumatera  Barat,  Riau,  Sumatera  Selatan,  Lampung  Bali,  dan  NTB; Regional III yaitu: NAD, Sumatera Utara, Jambi, Bengkulu, Kepulauan Riau, Kalimantan Barat, Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi Barat; Regional IV yaitu: Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah; Regional V yaitu: Bangka Belitung, NTT, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat.

## Generalized Linear Model (GLM)
Salah  satu  model  yang  cocok  untuk  melihat  hubungan  ketergantungan  adalah  dengan Generalized  Linear  Model (GLM). Generalized  Linear  Model (GLM)  merupakan  suatu pemodelan  untuk  melihat  hubungan  antara  variabel  respon  (dependen/terikat)  dengan  variabel prediktor (independen/bebas).
Pemodelan menggunakan GLM berbeda dengan regresi linear biasa. Perbedaan tersebut antara lain:
 distribusi  variabel  respon  berasal  dari  distribusi  keluarga  eksponensial,  menyebabkan sebagian  respon  bersifat  heteroskedastis  yaitu  adanya  keragaman  variansi  bergantung waktu;
 transformasi  mean  dari  variabel  respon  memiliki  hubungan  linear  dengan  variabel prediktor.

## METODE PENELITIAN
Untuk dapat memodelkan besar klaim ( severity ) yang diajukan oleh rumah sakit kepada BPJS  Kesehatan  maka  dibutuhkan  data.  Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  klaim  BPJS Kesehatan yang berasal dari salah satu rumah sakit tipe kelas D di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) yang termasuk dalam Regional V, periode Januari sampai Desember 2014.
Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan Software “R”.  Pemodelan  besar klaim ( severity ) mengguanakan GLM dengan langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Menentukan variabel respon.
2. Menaksir parameter dari distribusi variabel respon menggunakan MLE.
3. Uji kecocokan distribusi variabel respon melalui:
 uji Kolmogorov-Smirnov untuk menguji distribusi besar klaim;
 uji Aderson Darling untuk menguji distribusi besar klaim.
4. Menentukan Link Function yaitu:
  g     X .
5. Menaksir dan menguji signifikansi parameter  .
6. Melakukan pengecekan terhadap data yang menimbulkan ketidakcocokan model.
7. Diperoleh model untuk menentukan besar klaim.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik deskriptif dari data besar klaim ( severity ) tersebut adalah sebagai berikut:
1. Terdapat 570 klaim untuk kelas perawatan I, 214 klaim untuk kelas perawatan II, dan 1,260 untuk  kelas  perawatan  III  yang  diajukan  oleh  pihak  rumah  sakit  kepada  BPJS  Kesehatan periode tahun 2014.
2. Rata-rata besar klaim ( severity ) yang diajukan rumah sakit kepada BPJS Kesehatan untuk kelas perawatan I adalah sebesar Rp.1,225,222, kelas perawatan II sebesar Rp.905,300, dan kelas perawatan III sebesar Rp.646,300.
3. Besar  klaim  ( severity )  minimum  yang  diajukan  oleh  pihak  rumah  sakit  kepada  BPJS Kesehatan adalah Rp.90,637 untuk kelas perawatan I, Rp.70,000 untuk kelas perawatan II, dan Rp.20,000 untuk kelas perawatan III.
4. Besar  klaim  ( severity )  maksimum  yang  diajukan  oleh  pihak  rumah  sakit  kepada  BPJS Kesehatan  adalah  Rp.11,968,418  untuk  kelas  perawatan  I,  Rp.5,981,682  untuk  kelas perawatan II, dan Rp.5,516,030 untuk kelas perawatan III.
5. Nilai skewness untuk  ketiga  kelas  perawatan  masing-masing  adalah  sebesar  3.99  untuk kelas perawatan I, 2.54 untuk  kelas perawatan II, dan 2.84 untuk kelas perawatan  III dan semuanya  bernilai  positif,  yang  mengindikasikan  bahwa  klaim-klaim  yang  bernilai  besar yang diajukan oleh rumah sakit kepada BPJS Kesehatan memiliki peluang yang kecil untuk terjadi dalam hal ini datanya skew to the right (menceng ke kanan).
6. Nilai  kurtosis  untuk  masing-masing  kelas  perawatan  adalah  sebesar  23.06  untuk  kelas perawatan  I,  10.04  untuk  kelas  perawatan  II,  dan  12.27  untuk  kelas  perawatan  III  yang menunjukkan sebaran data besar klaim yang diajukan oleh pihak rumah sakit.

## Pemilihan Distribusi Respon
Setelah dilakukan estimasi parameter variabel respon menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE)  dan  berdasarkan  uji Kolmogorov-Smirnov dan  uji Anderson-Darling dengan kriteria  yang  telah  ditentukan,  maka  diperoleh  distribusi  variabel  respon  untuk  biaya  yang diajukan rumah sakit kepada BPJS Kesehatan  adalah Inverse Gaussian. Pemodelan Besar Klaim ( Severity )  untuk  biaya  yang  diajukan  rumah  sakit  kepada  BPJS  Kesehatan  menggunakan distribusi Inverse Gaussian: misalkan Y adalah peubah acak yang menyatakan severity yang diajukan oleh rumah sakit:
  2 , Y IG   .
Untuk memodelkan severity yang diajukan oleh rumah sakit digunakan link log, yaitu:
ln A   x   ,
dengan  merupakan  ekspektasi  dari Y ,  sedangkan x menyatakan  variabel  prediktor  atau explanator y variable .
Pemilihan Variabel Prediktor Variabel prediktor yang digunakan yaitu:
1. Variabel Length-of-Stay (LOS)
2. Variabel usia
3. Variabel jenis kelamin
4. variabel cara pulang pasien (bersifat kategorikal)
5. Variabel kode INA-CBGs (bersifat kategorikal)
6. variabel level- severity (
7. variabel rujukan
8. variabel pengesahan-SL3
Tidak  semua  variabel  prediktor  berpengaruh  terhadap  model.  Uji  yang  digunakan  dalam pemilihan variabel prediktor  yaitu uji Likelihood Ratio (LR) dan uji Wald . Hipotesa awal yang digunakan dari kedua uji ini adalah 0 i   dengan taraf signifikan 5%. Metode yang digunakan dalam pemilihan variabel yang signifikan adalah metode forward ( forward selection ), yaitu suatu metode  pemilihan  variabel  prediktor  yang  dimulai  dengan  memasukkan  satu  persatu  variabel prediktor  ke  dalam  model  sehingga  diperoleh  variabel  prediktor  yang  paling  signifikan. Kemudian  proses  ini  dilanjutkan  sampai  memperoleh  variabel  signifikan  kedua  dan  seterusnya. Proses ini dihentikan apabila tidak ada lagi variabel prediktor yang signifikan terhadap model. Berdasarkan uji tersebut, diperoleh variabel-variabel signifikan setiap kelas perawatan yaitu : kelas perawatan I antara lain LOS, level- severity , INA-CBG, dan umur; kelas Perawatan II antara
lain LOS dan INA-CBG ; kelas perawatan III antara lain LOS, INA-CBG, jenis kelamin, cara pulang, umur dan level- severity .

## Estimasi Parameter Regresi
Untuk mengestimasi parameter regresi maka digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan diperoleh model untuk memprediksi severity untuk biaya yang diajukan rumah sakit kepada BPJS Kesehatan sebagai berikut:
Kelas Perawatan I
1 8 10
19 23 3 1 ˆ ln 12.79069 0.23672 0.64194 0.27748 0.87991 0.20169 0.29954 0.30359
A los cbg cbg cbg cbg LS umr x x x x x x x         
dengan:
1 ˆ A  :  nilai  ekspektasi  dari severity yang  diajukan  rumah
sakit untuk kelas perawatan I los x :  indikator variabel untuk lama menginap ( Length-of- Stay ) 8 10 19 23 , , , cbg cbg cbg cbg x x x x :  indikator level untuk INA-CBG 3 LS x :  indikator level untuk level- severity
1 umr x :  indikator level untuk umur

## Kelas Perawatan II
2 2 7 21 ˆ ln 12.75879 0.23281 0.481780 0.36642 0.45975 A los cbg cbg
cbg x x x x     
 dengan 2 ˆ A  :  nilai  ekspektasi  dari severity yang  diajukan  rumah  sakit untuk kelas perawatan II los x :  indikator variabel untuk lama menginap ( Length-of-Stay ) 2 7 21 , , cbg cbg cbg x x x :  indikator level untuk INA-CBG Kelas Perawatan III 3 1 4
6 7 9 10 11 12
14 19 23 1 2 ˆ ln 12.49945 0.21630 0.30071 0.52356 0.42287 0.38488 0.52911 0.28798 0.44638 0.32476 0.33220 0.34984 0.33904 0.38290 0.17148
A los cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg JK CP x x x
x x x x x x x x x x x                 4 3 2 3 0.51957 0.18157 0.08804 0.25361 CP umr LS LS x x x x    
dengan 3 ˆ A  :  nilai ekspektasi dari severity yang diajukan rumah
sakit untuk kelas perawatan III los x
:  indikator  variabel  untuk  lama  menginap  ( Length- of-Stay )
1 4 6 7 9 10 11 12 14 19 23 , , , , ,
, , , ,
, cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg x x x x x
x x x x
x x
:  indikator level untuk INA-CBG 1 JK x :  indikator level untuk jenis kelamin
2 4 , CP CP x x :  indikator level untuk cara pulang pasien
3 umr x :  indikator level untuk umur
2 3 , LS LS x x
:  indikator level untuk level- severity

## Uji Residual untuk Model
Dari  hasil  uji  residual,  nilai deviance  residual dari  semua  kelas  perawatan  untuk  model berada dalam interval dan   yaitu nilai dari i  tidak lebih besar dari satu. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa, seluruh observasi berkontribusi baik terhadap kecocokan model. Hasil plot  menunjukkan  bahwa  untuk  ketiga  kelas  perawatan,  nilai deviance  residual tidak  lebih  dari satu  dan  tidak  berpola,  yang  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  observasi  yang  menyebabkan model  regresi  tidak  cocok  dengan  data,  sehingga  model  tersebut  dapat  digunakan  atau  cocok dalam memprediksi severity untuk biaya yang diajukan rumah sakit kepada BPJS Kesehatan. Kelas Perawatan I
Gambar 1: Plot Deviance Residual Kelas Perawatan I Kelas Perawatan II
Gambar 2: Plot Deviance Residual Kelas Perawatan II
Kelas Perawatan III
Gambar 3: Plot Deviance Residual Kelas Perawatan III

## Plot Model GLM dan Observasi
Model hasil GLM dikatakan baik untuk memprediksi severity apabila mendekati data sebenarnya. Untuk  melihat  seberapa  dekat  model  GLM  dalam  memprediksi severity yang  telah  diperoleh dengan  data  sebenarnya,  maka  berikut  akan  ditampilkan  plot  perbandingan severity dari  hasil pemodelan  menggunakan  GLM  dengan  observasi.  Hasil  plot  setiap  kelas  perawatan,  rata-rata prediksi tarif berdasarkan model severity berada di sekitar garis observasi, artinya rata-rata hasil prediksi akan mendekati tarif sebenarnya.
Kelas Perawatan I
Gambar 4: Plot Model Hasil GLM dan Observasi Kelas Perawatan I Kelas Perawatan II
Gambar 5: Plot Model Hasil GLM dan Observasi Kelas Perawatan II Kelas Perawatan III
Gambar 6: Plot Model Hasil GLM dan Observasi Kelas Perawatan III

## KESIMPULAN
Untuk  data  yang  diambil,  pemodelan  menggunakan Generalized  Linear  Model (GLM) memberikan hasil-hasil sebagai berikut:
1. Distribusi peluang Inverse Gaussian merupakan distribusi yang cocok dalam memodelkan severity untuk biaya yang diajukan rumah sakit maupun klaim yang dibayarkan oleh BPJS Kesehatan.
2. GLM  untuk  biaya  yang  diajukan  rumah  sakit  berdistribusi  Inverse  Gaussian  dengan  mu dan variansi untuk kelas perawatan I, II, dan III berturut-turut adalah: 12.52, 108.23; 2.96, 1.41; 6.46,  26.62
3.          Model severity untuk  prediksi  biaya  yang  diajukan  oleh  rumah  sakit  kepada        BPJS Kesehatan pada ketiga kelas perawatan,
 Kelas perawatan I:
1 8 10
19 23 3 1 ˆ ln 12.79069 0.23672 0.64194 0.27748 0.87991 0.20169 0.29954 0.30359 A los cbg cbg cbg cbg LS umr x x x x x x x         
 Kelas Perawatan II:
2 2 7 21 ˆ ln 12.75879 0.23281 0.481780 0.36642 0.45975 A los cbg cbg
cbg x x x
x      
 Kelas Perawatan III:
3 1 4 6 7 9 10 11 12 14 19 23 1 2 ˆ ln 12.49945 0.21630 0.30071 0.52356 0.42287 0.38488 0.52911 0.28798 0.44638 0.32476 0.33220 0.34984 0.33904 0.38290 0.17148 A los cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg cbg JK CP x x x x x x x x x x x x x x                 4 3 2 3 0.51957 0.18157 0.08804 0.25361 CP umr LS LS x x x x    
Nilai  positif  (+)  pada  setiap  parameter,  mengindikasikan  bahwa  faktor-faktor  tersebut berkontribusi  dalam  meningkatkan  nilai  ekspektasi  dari  besar  klaim  ( severity ),  sedangkan parameter yang benilai negatif (-) memiliki arti, faktor-faktor tersebut berkontribusi menurunkan besar klaim ( severity ) yang akan diajukan oleh rumah sakit kepada BPJS Kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Jong,  de  Pie  and  Giilian  Z.  H.  2008. Generalized  Linear  Models  Fro  Insurance  Data . Cambridge University Press Panduan Praktis Pelayanan Kesehatan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  27  Tahun  2014 Tentang  Petunjuk Teknis Sistem Indonesia Case-Based Groups
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  28  Tahun  2014 Tentang  Pedoman Pelaksanaan Program Jaminan Kesehatan Nasional
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  54  Tahun  2014 Tentang  Standar Tarif  Pelayanan  Kesehatan  Dalam  Penyelenggaraan  Program  Jaminan Kesehatan
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  69  Tahun  2013 Tentang  Standar Tarif  Pelayanan  Kesehatan  Pada  FKTP  dan  FKRTL  Dalam  Penyelenggaraan Jaminan Kesehatan
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia No. 71 Tahun 2013 Tentang Pelayanan Kesehatan Pada Jaminan Kesehatan Nasional
Peraturan Presiden Republik Indonesia No. 12 Tahun 2013 Tentang Jaminan Kesehatan Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  No.  111  Tahun  2013 Tentang  Perubahan  Atas Peraturan Presiden No. 12 Tahun 2013 Tentang Jaminan Kesehatan
Tse,  Yiu-Kuan.  2009.  “ Nonlife  Actuarial  Models:  Theory,  Methods  and  Evaluation ”. Cambridge University Press
Undang – Undang Republik Indonesia No. 24 Tahun 2011 Tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial
Undang – Undang Republik Indonesia No. 40 Tahun 2004 Tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional