How to cite: (2024) Analisis Pemanfaatan Pelayanan Rawat Jalan Peserta JKN Dengan Diagnosa Tuberculosis Paru di DKI Jakarta Tahun 2019 : Analisis Data Sampel BPJS Kesehatan Tahun 2022, (6) 3, https://doi.org/10. E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute
Analisis Pemanfaatan Pelayanan Rawat Jalan Peserta JKN Dengan Diagnosa Tuberculosis Paru di DKI Jakarta Tahun 2019: Analisis Data Sampel BPJS Kesehatan Tahun 2022
Reza Rahman 1 , Budi Hidayat 2
1,2 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Email: rezarahman_87@yahoo.co.id 1

## Abstrak
Jumlah kasus penyakit Tuberkulosis paru berdasarkan data Badan Pusat Statistik di DKI Jakarta  pada  tahun  2020-2021  mengalami  peningkatan.  Tuberkulosis  paru  adalah penyakit menular yang sampai saat ini menyebabkan tingkat kematian yang tinggi. Pada pelaksanaan  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN),  tuberkulosis  paru  merupakan  jenis penyakit  yang  dijamin  dan  dapat  dituntaskan  pada  pelayanan  FKTP.  Penelitian  ini menggunakan data tersier BPJS Kesehatan dengan pemodelan regresi Poisson dan regresi Binomial  Negatif  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran  kunjungan  penderita tuberkulosis  peserta  JKN  pada  pelayanan  rawat  jalan  di  DKI  Jakarta.  Subjek  dari penelitian adalah seluruh pasien dengan diagnosa TB  Paru yang menjalani  rawat jalan berdasarkan data sampel kontekstual tuberkulosis BPJS Kesehatan. Hasil penelitian ini, terdapat  625  peserta  dengan  diagnosa  TB  Paru  mayoritas  berjenis  kelamin  laki-laki dengan  kategori  umur  dewasa,  dan  segmen  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI).  Dari pemodelan  yang  dilakukan  didapatkan  8  (delapan)  variabel  yang  signifikan mempengaruhi  pemanfaatan  layanan  kesehatan  rawat  jalan  di  DKI  Jakarta  dengan variabel  usia  pada  kelompok  lansia  (>55  tahun)  paling  dominan  berhubungan  dengan pemanfaatan pelayanan rawat jalan. Alur layanan serta upaya promotif dan preventif pada populasi  target  dengan  melibatkan  lintas  sektoral  berperan  penting  dalam  penanganan tuberkulosis paru. Berdasarkan uraian diatas, maka dilakukan penelitian yang bertujuan untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  pemanfaatan  pelayanan kesehatan penderita tuberkulosis peserta JKN di DKI Jakarta.
Kata kunci : Pemanfaatan Pelayanan; Tuberkulosis Paru; Peserta JKN

## Abstract
The number of cases of pulmonary tuberculosis based on data from the Central Statistics Agency  in  DKI  Jakarta  in  2020-2021  has  increased.  Pulmonary  tuberculosis  is  an infectious disease that currently causes a high mortality rate. In the implementation of National  Health  Insurance  (JKN),  pulmonary  tuberculosis  is  a  type  of  disease  that  is guaranteed and can be treated with FKTP services. This study uses BPJS Health tertiary data with Poisson regression modeling and Negative Binomial regression which aims to determine the description of visits by JKN participant tuberculosis sufferers to outpatient services in DKI Jakarta. The subjects of the research were all patients diagnosed with pulmonary  TB  who  were  undergoing  outpatient  treatment  based  on  BPJS  Health contextual tuberculosis sample data. The results of this study showed that there were 625
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 3, March 2024
participants diagnosed with pulmonary TB, the majority of whom were male, in the adult age  category,  and  in  the  Contribution  Assistance  Recipient  (PBI)  segment.  From  the modeling carried out,  it was  found  that 8 (eight) variables significantly influenced the utilization of outpatient health services in DKI Jakarta with the age variable in the elderly group (>55 years) being most dominantly related to the utilization of outpatient services. Service flow as well as promotive and preventive efforts in the target population involving cross-sectors  play  an  important  role  in  treating  pulmonary  tuberculosis.  Based  on  the description  above,  research  was  conducted  with  the  aim  of  finding  out  what  factors influence the utilization of health services for tuberculosis sufferers of JKN participants in DKI Jakarta.

## Keywords : Utilization of Services; pulmonary tuberculosis; JKN Participants

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis  salah  satu  penyebab  utama  kematian  akibat  infeksi  di  dunia. Menurut WHO dalam Global TB Report tahun 2022, jumlah penderita TBC di dunia pada tahun  2021  berjumlah  10,6  juta  jiwa,  angka  ini  meningkat  dibandingkan  tahun  2020, proporsi penderita terbesar pada kelompok pria dewasa. Dari perkiraan jumlah tersebut sebanyak  60,3%  telah  mendapat  pengobatan  dan  sisanya  39,6%  tidak  dilaporkan (Organization, 2020). Indonesia berada pada posisi kedua terbesar kasus tuberculosis di dunia  setelah  India,  diperkirakan  terdapat  969.000  kasus  tuberculosis  di  Indonesia. Sebagai ibukota negara yang memiliki karakteristik tersendiri dengan jumlah penduduk yang  besar  (pencatatan  kependudukan  data  tahun  2021  jumlah  penduduk  DKI  Jakarta sebanyak 11.261.595 jiwa angka tuberkulosis di DKI Jakarta pada tahun 2021 ditemukan 105.173 terduga tuberkulosis, 11.179 dintaranya merupakan kasus tuberkulosis paru, dari angka  keberhasilan  pengobatan,    tingkat  kesembuhan  pada  tahun  2021  menurun  jika dibandingkan dengan tingkat kesembuhan tahun 2020 (Zainuddin et al., 2014).
Sejak  1  Januari  2014  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang diselenggarakan oleh BPJS Kesehatan telah berjalan. Manfaat jaminan kesehatan bersifat pelayanan  perseorangan  berupa  pelayanan  kesehatan  yang  mencakup  pelayanan promotif, preventif, kuratif dan rehabilitatif, termasuk obat dan bahan medis habis pakai yang  diperlukan  (Sekretaris  Negara,  2004)  melalui  FKTP  sebagai  akses  pelayanan pertama  peserta  JKN,  ketersediaan  FKTP  yang  tersebar  merata  merupakan  upaya mendekatkan  pelayanan  kesehatan  pertama  bagi  masyarakat  untuk  mencegah  dan mengobati  penyakit.  FKTP  dalam  program  JKN  berperan  sebagai gatekeeper serta mampu menangani 144 diagnosis penyakit sesuai ketentuan Panduan Praktik Klinis pada pelayanan  kesehatan  primer  sesuai  dengan  Permenkes  Nomor  5  tahun  2014,  sehingga tuberculosis paru merupakan salah satu penyakit yang dapat tuntas di FKTP. Tuberkulosis paru masuk dalam manfaat JKN yang dapat ditangani di FKTP (Zainuddin et al., 2014). Berdasarkan   data  sampel  BPJS  Kesehatan    kontekstual  tuberkulosis  tahun  2022, sebanyak  94.966  sampel  Peserta  Tuberkulosis  (Budi,  Suparti,  &  Widiyanto,  2022). Berdasarkan uraian diatas, maka dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap pemanfaatan pelayanan kesehatan penderita
tuberkulosis peserta JKN di DKI Jakarta.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode tersier sampling dengan menggunakan data BPJS  Kesehatan  tahun  2022.  Objek  penelitian  adalah  data  kontekstual  Tuberkulosis yang  melibatkan  peserta  JKN  yang  pernah  didiagnosis  Tuberkulosis  di  FKTP  atau FKRTL saat menggunakan layanan BPJS Kesehatan pada tahun 2019. Metode sampling yang digunakan adalah stratified random sampling, di mana semua data pasien dengan diagnosis Tuberkulosis yang mengakses pelayanan rawat jalan di Provinsi DKI Jakarta dipergunakan dalam penelitian ini. Sumber data berasal dari BPJS Kesehatan dan dapat diakses  dengan  mengajukan  surat  permohonan  penggunaan  data.  Populasi  dalam penelitian ini mencakup semua pasien dengan diagnosis Tuberkulosis di Provinsi DKI Jakarta, sementara sampel terdiri dari 625 peserta dengan diagnosis Tuberkulosis Paru dari total 38.039 peserta dengan diagnosis Tuberkulosis.
Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  Poisson,  sebuah  model  yang banyak  digunakan  untuk  menganalisis  data  count  atau  diskrit.  Regresi  Poisson diasumsikan bahwa data berasal dari distribusi Poisson dengan nilai mean yang sama dengan  variansinya,  sehingga  memenuhi  sifat  equidispersi.  Analisis  data  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  statistik  STATA®,  dengan  melakukan pembobotan  sampel  dan  penggabungan  data  pelayanan  dengan  data  kepesertaan sebelum dilakukan analisis. Tahapan analisis meliputi deskripsi kunjungan peserta JKN dengan  diagnosis  Tuberkulosis  Paru  di  fasilitas  kesehatan  DKI  Jakarta,  pengujian multikolinieritas,  analisis  regresi  Poisson,  pengujian  overdispersi,  analisis  regresi negative binomial, serta pemilihan model terbaik berdasarkan nilai Akaike Information Criterion  (AIC).  Data  statistik  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel  setelah  dilakukan pengolahan menggunakan software STATA®.

## HASIL  DAN  PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Pasien dengan diagnosa tuberkulosis paru yang terdaftar di FKTP DKI Jakarta setelah mempertimbangkan  kriteria  inklusi  sebanyak  625  peserta  dan  tersebar  pada  6 Kabupaten/kota di DKI Jakarta, dengan proporsi terbesar adalah Kota Jakarta Selatan 18,88% dan proporsi terkecil pada Wilayah Kepulauan Seribu 11,84%.
Tabel 1. Distribusi Sampel Berdasarkan Wilayah KabKota Freq. Percent Kepulauan Seribu 74 11.84 Jakarta Barat 111 17.76 Jakarta Pusat 109 17.44 Jakarta Selatan 118 18.88 Jakarta Timur 116 18.56 Jakarta Utara 97 15.52 Total 625 100
Tabel 2. Gambaran Pemanfaatan Pelayanan Variable Obs Mean Min Max Visit 625 4.976 0 212
Dari tabel 2 diatas rata-rata terdapat 4,97 kali kunjungan peserta dengan diagnosa TB Paru ke Fasilitas Kesehatan Rawat Jalan dengan jumlah kunjungan tertinggi 211 kali pada tahun 2019.
Tabel 3. Gambaran Karakteristik Peserta Variable Freq.  Percent Jenis Peserta PBI 356 56.96 Non PBI 269 43.04 Umur Anak 113 18.08 Dewasa 358 57.28 Lansia 154 24.64 Jenis Kelamin Laki-Laki 333 53.28 Perempuan 292 46.72 Status Kawin Belum Kawin 279 44.64 Kawin 346 55.36 Kelas Iuran Kelas I 172 27.52 Kelas II 43 6.88 Kelas III 410 65.6
Berdasarkan  karakteristik  peserta  proporsi  PBI  (56,96%)  lebih  besar dibandingkan  dengan  Non  PBI  (43,04%),  rentang  umur  peserta  terbesar  pada  kategori umur  dewasa  (18-59  tahun)  dengan  persentase  57,28%,  dengan  jenis  kelamin  laki-laki 53,28% dan perempuan 46,72%, mayoritas terdaftar di kelas rawat III (65,6%). Melihat pada  status  pernikahan,  peserta  JKN  dengan  diagnosa  tuberkulosis  mayoritas  sudah menikah (55,36%).
Tabel 4. Gambaran Pemanfaatan Pelayanan Variable Freq.  Percent Jenis Fasilitas Kesehatan FKTP 283 45.28 FKRTL 20 3.2 FKTP & FKRTL 199 31.84 Tidak Berkunjung 123 19.68 Status Pulang FKTP
Tidak Dirujuk 273 43.68 Dirujuk 209 33.44
Pemanfaatan  pelayanan  paling  banyak  memanfaatkan  pelayanan  rawat  jalan  di FKTP 45,28% dengan status pulang 33,44% dirujuk. Pemanfaatan pelayanan rawat jalan di  FKRTL  3,2%  dan  memanfaatakan  pelayanan  keduanya  sebesar  31,84%,  sebanyak 19,68% tidak mengakses pelayanan pada tahun 2019.

## Pemeriksaan Multikolinieritas
Salah  satu  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  adanya  adanya  hubungan  linier yang  sempurna,  atau  tepat,  di  antara  beberapa  atau  semua  variabel  penjelas  model regresi  adalah  dengan  melihat  nilai  VIF  ( Variance  Inflation  Factor )  [16],  sebagai berikut :
Tabel 4. Deteksi Multikolinieritas Variable VIF 1/VIF Jenis Peserta PBI Reff Non PBI 3.43 0.291961 Umur Anak Reff Dewasa 2.17 0.459992 Lansia 2.55 0.39256 Jenis Kelamin Laki-Laki Reff Perempuan 1.02 0.978367 Status Kawin Belum Kawin Reff Kawin 1.45 0.691711 Kelas Iuran Kelas I Reff Kelas II 1.19 0.838208 Kelas III 3.50 0.285919 Jenis Fasilitas Kesehatan FKTP Reff FKRTL 1.06 0.94296 FKTP & FKRTL 5.31 0.188209 Tidak Berkunjung 1.18 0.850771 Kabupaten/Kota Kepulauan Seribu Reff Jakarta Barat 2.14 0.466313 Jakarta Pusat 2.1 0.476662 Jakarta Selatan 2.23 0.449383 Jakarta Timur 2.19 0.455911 Jakarta Utara 2.06 0.485163
Status Pulang FKTP Tidak Dirujuk Reff Dirujuk 5.43 0.18417 Mean VIF 2.44
Dari tabel diatas dapat disimpulkan masing-masing variabel prediktor memiliki nilai VIF <10 sehingga disimpulkan tidak terjadi adanya multikolinieritas.
Regresi Poisson
Berikutnya dilakukan estimasi parameter regresi Poisson
Tabel 5. Estimasi Parameter Model Regresi Poisson Variable Coeff. Std. err. z P> I z I Jenis Peserta PBI Reff Non PBI -0.056 0.073 -0.770 0.439 Umur Anak Reff Dewasa 0.484 0.063 7.670 0.000 Lansia 0.381 0.074 5.160 0.000 Jenis Kelamin Laki-Laki Reff Perempuan 0.072 0.037 1.970 0.048 Status Kawin Belum Kawin Reff Kawin 0.139 0.045 3.100 0.002 Kelas Iuran Kelas I Reff Kelas II -0.509 0.089 -5.710 0.000 Kelas III -0.422 0.073 -5.780 0.000 Jenis Fasilitas Kesehatan FKTP Reff FKRTL -0.645 0.140 -4.610 0.000 FKTP & FKRTL 2.009 0.066 30.530 0.000 Tidak Berkunjung -19.688 761.141 -0.030 0.979 Kabupaten/Kota Kepulauan Seribu Reff Jakarta Barat 0.304 0.073 4.140 0.000 Jakarta Pusat 0.581 0.072 8.130 0.000 Jakarta Selatan 0.158 0.073 2.160 0.031 Jakarta Timur 0.530 0.068 7.790 0.000 Jakarta Utara 0.117 0.079 1.480 0.139 Status Pulang FKTP Tidak Dirujuk Reff
Analisis Pemanfaatan Pelayanan Rawat Jalan Peserta JKN Dengan Diagnosa Tuberculosis Paru di DKI Jakarta Tahun 2019 : Analisis Data Sampel BPJS Kesehatan Tahun 2022
Dirujuk -1.602 0.066 -24.130 0.000 _cons 1.091 0.105 10.400 0.000
Prob > chi2   = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3418 *)Taraf signifikansi α=0,05
Berdasarkan  estimasi  model  Poisson  diatas  didapatkan  bahwa  secara keseluruhan menggunakan  Uji  F (Prob>F = 0.0000) variabel  X secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi pada variabel Y, dari nilai estimasi model tersebut variabel prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  adalah  variabel  Umur  Kategori  Dewasa  dan Anak,  Jenis  Kelamin  Perempuan,  Status  Kawin,  Kelas  Iuran  II  dan  III,  Pemanfaatan Pelayanan FKRTL, FKTP & FKRTL, Wilayah Kabupaten Kota Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Status Pulang FKTP di Rujuk.

## Pengujian Overdispersi
Salah satu  syarat  untuk  model regresi  Poisson adalah sifat equidispersi,  maka dilakukan uji dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 6. Uji Overdispersi ystar Coeff. Std. err. t P>t muhat 1.9331 0.5194 3.720 0.000
Dengan hipotesis H 0 : var (Y) = µ i dari uji overdispersi diatas didapatkan p-value 0.000 lebih kecil dari 0,05 sehingga H0 ditolak, dengan demikian syarat  equidispersi tidak terpenuhi, maka analisis dilanjutkan dengan pemodelan Regresi Binomial Negatif Regresi Binomial Negatif
Tabel 7. Estimasi Parameter Model Regresi Binomial Negatif Variable Coeff. Std. err. z P> I z I Jenis Peserta PBI Reff Non PBI -0.098 0.163 -0.600 0.547 Umur Anak Reff Dewasa 0.374 0.135 2.760 0.006 Lansia 0.450 0.165 2.730 0.006 Jenis Kelamin Laki-Laki Reff Perempuan 0.012 0.088 0.140 0.890 Status Kawin Belum Kawin Reff Kawin 0.006 0.109 0.050 0.956 Kelas Iuran Kelas I Reff Kelas II -0.507 0.198 -2.570 0.010
Kelas III -0.379 0.170 -2.230 0.026 Jenis Fasilitas Kesehatan FKTP Reff FKRTL -0.593 0.245 -2.420 0.015 FKTP & FKRTL 1.719 0.207 8.310 0.000 Tidak Berkunjung -19.586 734.881 -0.030 0.979 Kabupaten/Kota Kepulauan Seribu Reff Jakarta Barat 0.266 0.168 1.580 0.114 Jakarta Pusat 0.488 0.164 2.970 0.003 Jakarta Selatan 0.126 0.164 0.770 0.442 Jakarta Timur 0.279 0.163 1.710 0.087 Jakarta Utara -0.004 0.172 -0.020 0.981 Status Pulang FKTP Tidak Dirujuk Reff Dirujuk -1.221 0.207 -5.910 0.000 _cons 1.310 0.225 5.830 0.000 Prob > chi2   = 0.0000
Pseudo R2 = 0.1671 *)Taraf signifikansi α=0,05
Dari  estimasi  model  regresi  binomial  negatif  didapatkan  bahwa  secara keseluruhan menggunakan  Uji  F (Prob>F = 0.0000) variabel  X secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi pada variabel Y, dari estimasi model didapatkan 8 (delapan) variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  yaitu  variabel  Umur  Dewasa,  Umur Lansia,  Kelas  Iuran  II,  Kelas  Iuran  III,  Jenis  Fasilitas  Kesehatan  FKRTL,  FKTP  & FKRTL, Wilayah Jakarta Pusat, Status Pulang Dirujuk.

## Pemilihan Model Terbaik
Kriteria  informasi  Akaike  (AIC)  adalah  salah  satu  alat  yang  paling  banyak digunakan  dalam  pemodelan  statistik  [15].  Model  terbaik  ditentukan  dengan memperhatikan nilai AIC terkecil dari model Poisson dan Regresi  Binomial Negatif. Nilai AIC dari kedua model regresi sebagai berikut :
Tabel 8. Nilai AIC Model Regresi Model N AIC Poisson 625 4973.832 Binomial Negatif 625 2800.339
Data di atas menunjukkan bahwa model regresi dengan nilai paling kecil adalah model  regresi  binomial  negatif.  Oleh  karena  itu  disimpulkan  model  terbaik  untuk memodelkan kunjungan pelayanan rawat jalan peserta tuberkulosis paru di DKI Jakarta adalah model regresi binomial negatif.
Berdasarkan analisis menggunakan model Regresi Binomial Negatif diperoleh sebagai berikut :
µ = exp  (1.310  + 0.374UD + 0.450UL  – 0.507K2-0.379K3 – 0.593FL  +  1.719FF  + 0.488JP – 1.221DR)
Dari  model  Binomial  Negatif  yang  terbentuk  tersebut  maka  dapat diinterpretasikan  bahwa  variable  Jenis  Peserta,  Jenis  Kelamin,  Status  Kawin  tidak signifikan terhadap kunjungan pelayanan rawat jalan peserta dengan diagnose TB Paru di DKI Jakarta. Kelompok umur dewasa lebih tinggi 37% pemanfaatan kunjungan rawat jalan  dibandingkan  dengan  kelompok  umur  anak,  sedangkan  pada  kelompok  umur lansia  pemanfaatan  pelayanan  rawat  jalan  lebih  tinggi  45%  dibandingkan  dengan kelompok  umur  anak.  Kelompok  umur  lansia  lebih  tinggi  dalam  memanfaatakan pelayanan rawat jalan pasien dengan TB Paru. Konde, dkk (2020) [4] di Kota Manado, menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  umur  pada  usia  produktif  dengan terjadinya  tuberkulosis  paru,  banyaknya  kasus  yang  didominasi  pada  usia  produktif dimana  lebih  banyak  melakukan  interaksi  dengan  luar  dan  aktivitas  kerja.    Pendapat lainnya  disampaikan  dalam  penelitian  Ahmad,  dkk  (2014)  di  DKI  Jakarta  mengenai pengetahuan  tuberkulosis  yang  menyatakan  bahwa  pada  usia  >50  tahun  merupakan faktor protektif untuk memiliki pengetahuan tentang tuberkulosis yang baik, lebih tinggi dibandingkan pada usia <20 tahun dan 20-40 tahun [5]. Sejalan dengan meningkatnya pengetahuan  akan  tuberculosis  bagi  individu  peserta  JKN-KIS  dengan  diagnose  TB Paru  maka  kecenderungan  untuk  memeriksakan  kesehatannya  secara  teratur  sesuai dengan ketentuan pengobatan TB Paru akan semakin meningkat.
Peserta  dengan  kelas  iuran  II  lebih  rendah  50%  dalam  dalam  memanfaatkan pelayanan  rawat  jalan  dibandingkan  dengan  peserta  dengan  kelas  iuran  I  sedangkan peserta  pada  kelas  rawat  iuran  III  lebih  rendah  37%  dalam  memanfaatkan  pelayanan rawat jalan dibandingkan dengan peserta dengan kelas iuran I, dapat dikatakan peserta dengan  kelas  iuran  I  lebih  tinggi  dalam  memanfaatkan  pelayanan  rawat  jalan  pasien dengan TB Paru.
Pemanfaatan  kedua  pelayanan  FKTP  &  FKRTL  peserta  dengan  diagnose  TB Paru  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  dengan  pemanfaatan  pelayanan  hanya  pada FKTP  ataupun  FKRTL  saja,  pada  status  pulang  FKTP  peserta  dengan  status  pulang dirujuk lebih rendah dalam memanfaatkan pelayanan dibandingkan dengan peserta yang tidak dirujuk, sejalan dengan strategi nasional eliminasi TBC di Indonesia, diperlukan penguatan  komitmen  pemerintah  baik  pusat  dan  daerah  dalam  peningkatan  akses layanan TB yang bermutu serta intensifikasi upaya layanan kesehatan [10].
Merujuk  pada  PNPK  Tata  Laksana  Tuberkulosis,  Kemenkes  2020  [8]  peserta dengan  diagnosa  TB  Paru  diberikan  pengobatan  awal  selama  2  (dua)    bulan  dan dilanjutkan  pengobatan  tahap  berikutnya  selama  4  (empat)  bulan,  jika  diasumsikan dengan    minimal  1  (satu)  kali  kunjungan  ke  FKTP  selama  pengobatan  idealnya mengakses  layanan kesehatan untuk  kontrol sebanyak 6 (enam) kali dalam periode 1 (satu) tahun. Tuberkulosis merupakan penyakit infeksi yang sebagian besar mengenai parenkim paru (Tuberkulosis Paru), namun bakteri penyebab ini juga dapat menginfeksi organ lain (Tuberkulosis Ekstra Paru), beberapa kelompok orang memiliki resiko yang tinggi  terkena  penyakit  tuberkulosis  paru.  Pada  pasien  tuberkulosis  paru  yang  tidak
menuntaskan riwayat pengobatan sebelumnya maka hal ini dapat menyebabkan kondisi resisten  terhadap  pengobatan  (Tuberkulosis  Resisten  Obat)  [8]  yang  tentunya  akan berdampak  pada  meningkatnya  biaya  pelayanan  kesehatan.  Pelayanan  Tuberkulosis paru masuk dalam Panduan Praktik Klinis Bagi Dokter Layanan Primer sesuai dengan PMK  Nomor  5  tahun  2014  yang  dapat  dituntaskan  di  FKTP  yang  ditanggung  dalam Program JKN dalam pembiayaan kapitasi dengan mekanisme pembiayaan obat masuk dalam  program  tersendiri  [9].  Pada  alur  rujukan  sesuai  dengan  Petunjuk  Teknis Pelayanan Tuberkulosis Bagi Peserta JKN, alur rujukan parsial dilakukan antar FKTP, FKTP satelit yakni DPM, klinik swasta dan puskesmas satelit yang sudah terlatih TB yang  tidak  memiliki  fasilitas  mikroskopis  wajib  merujuk  pasien  terduga  TB  tanpa penyulit baik pasiennya sendiri, spesimen atau fiksasi spesimen ke FKTP mikroskopis untuk  penegakan  diagnosisnya.  Rujukan  juga  dapat  dilakukan  dari  FKTP  ke  Rumah Sakit  dengan  kondisi  khusus,  dan  dalam  kondisi  FKTP  dan  rumah  sakit  yang  tidak memiliki  fasilitas  untuk  mendiganosis  pasien  TB  resistan  obat  maka  wajib  merujuk pasien ke pusat rujukan atau sub rujukan TB resistan obat [13]

## KESIMPULAN
Proporsi terbesar peserta dengan tuberkulosis paru di FKTP Provinsi DKI Jakarta pada tahun  2019  berdasarkan  jenis  kepesertaannya  adalah  Peserta  PBI  56,96%  PBI.  Jenis kelamin  laki-laki  dan  atau  pada  kategori  umur  dewasa  adalah  kelompok  terbesar penderita   tuberkulosis  paru.  Rata-rata  pemanfaatan  pelayanan  rawat  jalan  bagi  peserta dengan diagnosa TB Paru di DKI jakarta  4,9 kali pada periode tahun 2019. Tidak ada hubungan signifikan antara Jenis Peserta, Jenis Kelamin, Status Kawin pada pemanfaatan pelayanan rawat jalan peserta dengan diagnosa TB Paru di DKI Jakarta. Berdasarkan hasil pemodelan  Negatif  Binomial,  didapatkan  8  (delapan)  variabel  yang  signifikan mempengaruhi  pemanfaatan  layanan  kesehatan  rawat  jalan  dengan  variabel  usia  pada kelompok  lansia  (>55  tahun)  paling  dominan  berdampak  pada  jumlah  pemanfaatan pelayanan  rawat  jalan.  Masalah  keterbatasan  data  yang  tersedia  serta  interpretasi  dari model yang terbentuk tidak sesuai dengan teori mengenai TB Paru, sehingga interpretasi tersebut tidak dapat dilihat sebagai hubungan sebab akibat terjadinya penyakit TB Paru, terdapat  faktor lain yang juga memiliki pengaruh namun  tidak dibahas pada penelitian ini.Tuberkulosis  paru  dalam  penatalaksanannya  memerlukan  penanganan  secara  medis dan juga dari sisi faktor sosial, pada system jaminan kesehatan nasional penatalaksanaan yang tidak tepat akan berpotensi meningkatkan biaya layanan kesehatan, untuk itu perlu adanya  evaluasi  jejaring  layanan,  alur  rujukan  tuberkulosis  serta  keterlibatan  lintas sektoral  agar  penanganan  tuberkulosis  paru  lebih  efektif  dan  efisien.  Strategi  penting lainya  adalah  pada  upaya  promotif  dan  preventif  tuberkulosis  untuk  meningkatkan pemahaman  Masyarakat  dengan  menargetkan  pada  kelompok  populasi  beresiko.  Pada penelitian berikutnya agar dapat melihat dari sisi layanan rujukan terutama pada profilling ketersediaan sarana prasarana untuk penatalaksanaan tuberkulosis di tingkat lanjut.

## BIBLIOGRAFI
World Health Organization. (2022). Annual Report of Tuberculosis . Annual Global TB Report of WHO (Vol. 8, pp. 1–68).
Jakarta, D. K. P. D. (2022). Profil Kesehatan DKI Jakarta Tahun 2021 (p. 86). DEPKES. (2017). Panduan Praktik Klinis Bagi Dokter di Fasilitas Pelayanan Kesehatan Primer. Menteri Kesehatan Republik Indonesia , (c), 162, 364.
Konde, C. P., Asrifuddin, A., & Lang, F. L. F. G. (2020). Hubungan antara Umur, Status Gizi dan Kepadatan Hunian dengan Tuberkulosis Paru di Puskesmas Tuminting Kota Manado. Jurnal Kesmas , 9 (1), 106–113.
Fuady, A., Pakasi, T. A., & Mansyur, M. (2014). The social determinants of knowledge and perception on pulmonary tuberculosis among females in Jakarta, Indonesia. Medical Journal of Indonesia , 23 (2), 93–105. https://doi.org/10.13181/mji.v23i2.651
Kesehatan, B. (2015). DATA SAMPEL .
Sekretaris Negara RI. (2004). UU RI No.40 Tahun 2004 Tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional. Jdih BPK RI , 1–45.
Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2020).  Pedoman  Nasional  Pelayanan Tuberkulosis  Tatalaksana  Tuberkulosis. Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia , 4 (1), 1–126.
Kemenkes  RI. (2022).  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia Direktorat  Jenderal
Pencegahan dan Pengendalian Penyakit. Retrieved from https://www.kemkes.go.id/article/view/19093000001/penyakit-jantung- penyebab-kematian-terbanyak-ke-2-di-indonesia.html
Presiden Republik Indonesia. (2021). Peraturan Presiden Nomor 67 tahun 2021 tentang Penanggulangan Tuberkulosis. Kementerian Kesehatan Re , 67 (069394), 107.
Kristy.  (2021).  ANALISIS  REGRESI  COUNT  DATA  UNTUK  PEMODELAN JUMLAH  KASUS  PENYAKIT  TUBERKULOSIS  DI  KABUPATEN BANYUMAS  Jajang  Jurusan  Matematika  ,  Universitas  Jenderal  Soedirman Nunung  Nurhayati  Jurusan  Matematika  ,  Universitas  Jenderal  Soedirman Tuberkulosis merupakan sal, 13 (2), 57–70.
Regression  Analysis  of  Count  Data .  (1998). Regression  Analysis  of  Count  Data . Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/ccol0521632013
Kemenkes  RI.  (2019).  Petunjuk  Teknis  Pelayanan  Tuberkulosis  Bagi  Peserta  Jaminan Kesehatan  Nasional.  Anatomica  Medical  Journal  Fakultas  Kedokteran Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, 2(1), 22–32.
Boyd, R. (2020). PART 3 Advanced Topics. In Tolerance Analysis of Electronic Circuits Using MATHCAD (pp. 127–128). CRC Press.
https://doi.org/10.1201/9781315215402-43
Cavanaugh,  J.  E.,  &  Neath,  A.  A.  (2019,  May  1).  The  Akaike  information  criterion:
Background, derivation, properties, application, interpretation,  and refinements. Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Computational  Statistics .  Wiley-Blackwell. https://doi.org/10.1002/wics.1460
GD01_Gujarati_2004_Basic_Econometrics.pdf. (n.d.).

## Copyright holder:
Reza Rahman 1 , Budi Hidayat 2 (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: