HUBUNGAN FAKTOR SOSIAL GEOGRAFIS TERHADAP PEMANFAATAN PELAYANAN KESEHATAN PADA PASIEN HIPERTENSI DI FKTRL TAHUN 2021: ANALISIS DATA SAMPEL BPJS KESEHATAN TAHUN 2022
1 Rezki Wahyu Meidayanti, 2 Atik Nurwahyuni 1,2 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia, Indonesia
Email: meidayantirezki@gmail.com ABSTRAK Kata kunci: Hipertensi, FKRTL, Regresi Poisson Jumlah  penderita  hipertensi  di  Indonesia  terus  meningkat. Dari  data  Riskesdas tahun  2018,  prevalensi  penyakit  hipertensi  telah  mencapai  34,1%.  Padahal penyakit ini merupakan etiologi dari penyakit katastropik diantaranya penyakit jantung,  stroke  dan  gagal  ginjal.  Salah  satu  penyebab  terus  naiknya  prevalensi penyakit hipertensi adalah sangat kurangnya kesadaran dari penderita hipertensi itu sendiri untuk secara rutin memeriksakan kondisi kesehatannya dan menjalani pengobatan  rutin  sebagaimana  mestinya.  Diketahui  bahwa  hanya  sekitar  12% penderita hipertensi yang memeriksakan kesehatannya secara rutin di tahun 2018. Penelitian  ini  ingin  meneliti  hubungan  antara  faktor-faktor  sosial  geografis terhadap pemanfaatan pelayanan kesehatan pada pasien hipertensi, yang diukur melalui jumlah kunjungan yang menjadi variabel dependen dalam penelitian ini. Data yang digunakan adalah data sampel BPJS  Kesehatan Tahun 2022 dengan desain penelitian potong lintang dengan menggunakan model regresi Poisson dan Binomial Negatif. Dari hasil penelitian dengan model terpilih, diperoleh bahwa variabel prediktor umur pasien dan status pernikahan pasien menjadi faktor yang mempengaruhi  secara  signifikan  jumlah  dan  frekuensi  kunjungan  pasien hipertensi  ke  FKRTL.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  faktor  sosial  seperti produktivitas  dan  dukungan  keluarga  dapat  menjadi  pengaruh  penting  dalam keputusan pasien untuk mengakses layanan kesehatan. Diperlukan komitmen dari seluruh  pemangku  kepentingan  untuk  dapat  mendorong  agar  pasien  hipertensi dapat  lebih  aktif  dalam  memanfaatkan  layanan  kesehatan  untuk  memantau perkembangan  penyakit  hipertensinya.  Program  Prolanis  juga  dapat dimanfaatkan  secara  maksimal  terutama  bagi  tenaga  kesehatan  atau  fasilitas kesehatan  untuk  secara  proaktif  melakukan  kunjungan  ke  pasien  untuk meningkatkan  kesadaran  akan  pentingnya  pemeriksaan  kesehatan  secara  rutin bagi pasien hipertensi. ABSTRACT Keywords: Hypertension, Referral hospital, Poisson Regression The  number  of  patients  with  hypertension  in  Indonesia  continues  to  increase. Based on Riskesdas data Year 2018, the prevalence of hypertension has reached 34.1%. In fact, hypertension is an etiology of the catastrophic diseases including heart  disease,  stroke  and  kidney  failure.  The  continuous  increasement  of  the prevalence of hypertension caused by the lack of awareness among hypertension patients  themselves  to  regularly  check  their  health  conditions  and  undergo routine  treatment  as  appropriate.  It  is  known  that  only  approximately  12%  of hypertension  patients  had  their  health  checked  regularly  in  2018.  This  study wants to understand the relationship between socio-geographic factors and the utility  of  health  services  by  hypertension  patients,  which  is  measured  by  the number of visits which is the dependent variable in this study. The data used is 2022 BPJS Health data sample with a cross-sectional study design using Poisson
and Negative Binomial regression models. From the results of research using the selected  model,  it  was  found  that  the  predictor  variables  of  patient  age  and patient marital status were factors that significantly influenced the number and frequency of visits by hypertensive patients to Referral Hospital. This shows that social  factors  such  as  productivity  and  family  support  can  be  an  important influence  in  a  patient's  decision  to  access  health  services.  It  needs  all stakeholders’  commitment  to  further  encourage  the  hypertension  patients  to actively  utilize  the  healthcare  facility  to  monitor  their  hypertension  disease. Through the implementation of the Prolanis program, especially for healthcare practitioners  or  health  facilities  to  proactively  visits  to  patients  to  increase awareness of the importance of regular health checks for hypertension patients.

## PENDAHULUAN
Sejak  implementasi  JKN  pada  tahun  2014,  penyakit  katastropik  masih  menjadi  beban terbesar pembiayaan kesehatan. Dari laporan keuangan BPJS tahun 2022 terdata sebesar lebih dari 24  triliun  rupiah  telah  dikeluarkan  untuk  membiayai  penyakit-penyakit  katastropik.  Penyakit jantung,  kanker,  stroke  dan  gagal  ginjal  merupakan  penyakit  yang  membutuhkan  pembiayaan terbesar (BPJS, 2022).
Hipertensi,  yang  sering  disebut  silent  killer,  merupakan  penyakit  kronis  yang  seringkali disepelekan, namun berkontribusi besar dalam etiologi penyakit jantung, stroke dan gagal ginjal. Menurut  data  WHO,  46%  penderita  hipertensi  tidak  menyadari  bahwa  mereka  menderita hipertensi,  bahkan  42%  penderita  hipertensi  tidak  menjalani  terapi  atau  menerima  perawatan kesehatan untuk mengontrol tekanan darahnya (World Health Organization (WHO, 2023).
Di  Indonesia  sendiri,  prevalensi  penderita  hipertensi  telah  mencapai  34,1%  pada  tahun 2018.  Dari  sejumlah  tersebut,  diperoleh  informasi  bahwa  hanya  12%  penderita  hipertensi  yang rutin memeriksa tekanan darahnya dan memperoleh pengobatan, sisanya menyatakan tidak rutin, dan bahkan 40% diantaranya mengaku tidak pernah memeriksa tekanan darahnya (KEMENKES RI, 2018).
WHO  sendiri  mentargetkan  penurunan  angka  prevalensi  hipertensi  dunia  sebesar  33% hingga  tahun  2030.  Tentu  hal  ini  akan  dapat  dicapai  salah  satunya  dengan  kepatuhan  terapi hipertensi serta kerutinan pemeriksaan tekanan darah.
Oleh  karenanya  penting  untuk  dapat  meninjau  bagaimana  karakteristik  pemanfaatan layanan kesehatan oleh penderita hipertensi di Indonesia, agar dapat melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi jumlah kunjungan penderita hipertensi ke fasilitas kesehatan. Faktor-faktor sosial demografi dan aksesibilitas terhadap fasilitas kesehatan dapat mempengaruhi pemanfaatan layanan  kesehatan  utamanya  bagi  penderita  hipertensi  Dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  secara  signifikan,  maka  pemerintah  dapat  mengevaluasi  dan  meningkatkan program penanganan penyakit kronis (PROLANIS) yang berjalan saat ini. Penelitian ini bertujuan
untuk  melihat  hubungan  faktor  sosial  geografis  dengan  pemanfaatan  layanan  kesehatan  bagi penderita hipertensi di Indonesia.
Karakteristik  geografi  Indonesia  serta  jumlah  populasi  yang  besar,  menjadi  tantangan tersendiri yang menyebabkan disparitas layanan kesehatan di Indonesia. Hal ini berhubungan erat dengan status sosial-ekonomi diantaranya status pendidikan, status perkawinan, pekerjaan, serta akses terhadap layanan kesehatan (Mahmudiono & Laksono, 2021).
Telah  cukup  banyak  penelitian  terdahulu  yang  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pemanfaatan  layanan  kesehatan  bagi  penderita  hipertensi  ataupun  bagi  peserta program Prolanis hipertensi di layanan FKTP, baik di tingkat puskesmas, kota/kabupaten ataupun di region tertentu. Namun sebagian besar merupakan penelitian kualitatif dengan mengambil data primer  dari  responden,  dengan  variabel  independen  berupa  faktor-faktor  pendukung  dan  sosial ekonomi  serta  pemanfaatan  layanan  kesehatan  sebagai  variabel  dependen  (Sugiyanto,  2023). Selain itu, sebagian pasien hipertensi yang termasuk dalam program  Prolanis  juga memerlukan akses ke Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjutan (FKTRL) dikarenakan kebutuhan untuk pemeriksaan  oleh  dokter  spesialis/sub-spesialis  yang  tidak  tersedia  di  FKTP.  Oleh  karenanya dirasa  perlu  untuk  melihat  faktor-faktor  sosio-geografi  apa  saja  yang  mempengaruhi  utilisasi kunjungan pasien hipertensi di FKTRL.
Penelitian ini akan menggunakan variabel dependen data kunjungan pasien hipertensi ke FKTRL  yang  termasuk  dalam  jenis  count  data  sehingga  digunakan  model  Regresi  Poisson (Gujarati & Porter, 2009). Distribusi Poisson dinyatakan sebagai berikut:
Dimana µ adalah rata-rata dari variabel respon dengan persamaan model regresi Poisson yang akan dijelaskan lebih detil pada sub-bab selanjutnya.

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan Data Sampel BPJS Kesehatan Tahun 2022, yang dapat diakses secara terbuka setelah mengajukan permohonan penggunaan data kepada BPJS  Kesehatan.  Data  ini  digunakan  karena  dapat  mewakili  seluruh  data  kepesertaan  dan pelayanan  kesehatan  yang  telah  distandarisasi  untuk  menjaga  mutu  data.  Data  yang  dianalisis merujuk pada data pasien dengan diagnosa hipertensi berdasarkan International Classification of Diseases  (ICD-10) dengan kode diagnosa spesifik  I10 {Essential (primary) hypertension} yang mengakses FKTRL pada tahun 2021. Diperoleh data jumlah kunjungan pasien hipertensi sebanyak 104.475  di  seluruh  FKTRL  di  Indonesia  pada  tahun  2021  yang  kemudian  menjadi  variabel dependen dari penelitian ini. Selanjutnya digunakan data umur, jenis kelamin, status pernikahan, kelas rawat, jenis faskes, status kepemilikan faskes, jenis kepesertaan serta provinsi faskes sebagai
variabel  independen  yang  akan  dianalisis  korelasinya  dengan  frekuensi  kunjungan  pasien hipertensi.
Data dianalisis menggunakan aplikasi STATA 16.1 dengan analisis univariat, bivariat dan multivariat  menggunakan  model  regresi  Poisson  sebagai  uji  regresi  logistiknya  yang  sesuai peruntukannya  untuk  jenis  count  data.  Persamaan  model  regresi  Poisson  pada  penelitian  ini dijabarkan sebagai berikut:
Y = β 0 + β 1 X ProvinsiPeserta + β 2 X KelasRawat + β 3 X UmurPeserta + β 1 X JenisKelamin + β 1 X StatusNikah + β 1 X JenisFaskes + β 1 X KepemilikanFaskes + β 1 X JenisPeserta
dimana:
Y = Jumlah kunjungan pasien JKN dengan diagnosa hipertensi di FKTRL tahun 2021 β 0 = Konstan Variabel X:
1. ProvinsiPeserta = Provinsi tempat terdaftarnya kepesertaan
2. KelasRawat = Kelas rawat pasien yang mengakses layanan (kelas 1; 2; 3)
3. UmurPeserta = Umur peserta saat mengakses layanan (anak; dewasa; lansia)
4. JenisKelamin = Jenis kelamin pasien (laki-laki; perempuan)
5. StatusNikah = Status pernikahan pasien (kawin; belum kawin)
6. JenisFaskes  =  Jenis  fasilitas  kesehatan  tempat  mengakses  layanan  (puskesmas;  non puskesmas)
7. KepemilikanFaskes = Status kepemilikan fasilitas kesehatan (pemerintah; swasta)
8. JenisPeserta = jenis kepesertaan JKN yang diikuti (PBI; non PBI)
Selanjutnya akan dilakukan uji overdispersi, jika ditemukan overdispersi, maka uji akan dilanjutkan menggunakan negative binomial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Statistik
Jumlah  total  kunjungan  pasien  hipertensi  di  FKTRL  pada  tahun  2021  terdata  sebanyak 106.292  kunjungan,  namun  yang  dapat  dianalisis  dengan  variabel  independen  ada  sebanyak 104.475 data kunjungan. Rerata angka kunjungan adalah 0.033 yang menggambarkan banyaknya jumlah  peserta  yang  tidak  melakukan  kunjungan  dibandingkan  dengan  yang  melakukan kunjungan,  dengan  jumlah  kunjungan  terbanyak  adalah  22  kali.  Data  statistik  deskriptif  secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variable Obs Mean Std.dev. Min Max visit 106,292 .0329658 .3600676 0 22 ProvinsiPeserta ACEH 104,475 .0186265 .1352024 0 1
Variable Obs Mean Std.dev. Min Max SUMATERA UTARA 104,475 .067643 .2511334 0 1 SUMATERA BARAT 104,475 .0246566 .1550771 0 1 RIAU 104,475 .0338358 .1808073 0 1 JAMBI 104,475 .0180713 .13321 0 1 SUMATERA SELATAN 104,475 .0373008 .1894988 0 1 BENGKULU 104,475 .0152477 .122537 0 1 LAMPUNG 104,475 .0330893 .1788705 0 1 KEP BANGKA BELITUNG 104,475 .0067863 .0820995 0 1 KEP RIAU 104,475 .0091027 .0949731 0 1 DKI JAKARTA 104,475 .0240345 .1531569 0 1 JAWA BARAT 104,475 .1403398 .3473409 0 1 JAWA TENGAH 104,475 .1284805 .3346257 0 1 D.I. YOGYAKARTA 104,475 .0145394 .1197001 0 1 JAWA TIMUR 104,475 .1205934 .3256558 0 1 BANTEN 104,475 .0309452 .1731701 0 1 BALI 104,475 .198421 .139458 0 1 NUSA TENGGARA BARAT 104,475 .0138023 .1166704 0 1 NUSA TENGGARA TIMUR 104,475 .0269825 .1620331 0 1 KALIMANTAN BARAT 104,475 .0226753 .1488668 0 1 KALIMANTAN TENGAH 104,475 .0139651 .1173464 0 1 KALIMANTAN SELATAN 104,475 .0215363 .1451642 0 1 KALIMANTAN TIMUR 104,475 .0179947 .1329327 0 1 KALIMANTAN UTARA 104,475 .0033214 .0575358 0 1 SULAWESI UTARA 104,475 .0135918 .1157893 0 1 SULAWESI TENGAH 104,475 .0133812 .1149011 0 1 SULAWESI SELATAN 104,475 .0345346 .1825986 0 1 SULAWESI TENGGARA 104,475 .0163388 .1267755 0 1 GORONTALO 104,475 .0047571 .068808 0 1 SULAWESI BARAT 104,475 .0061737 .0783305 0 1 MALUKU 104,475 .0111797 .1051419 0 1 MALUKU UTARA 104,475 .0090835 .0948741 0 1 PAPUA BARAT 104,475 .0069012 .0827865 0 1 PAPUA 104,475 .0206461 .1421971 0 1 KelasRawat KELAS I 104,475 .1131658 .3167969 0 1 KELAS II 104,475 .2353769 .4242362 0 1 KELAS III 104,475 .6514573 .4765111 0 1 UmurPeserta Anak 104,475 .3999043 .4898807 0 1 Dewasa 104,475 .52067 .499575 0 1 Lansia 104,475 .0794257 .2704033 0 1
Variable Obs Mean Std.dev. Min Max JenisKelamin 104,475 .4931228 .4999551 0 1 StatusNikah 104,475 .4221871 .4939104 0 1 JenisFaskes 104,475 .486011 .4998067 0 1 KepemilikanFaskes 104,475 .4335774 .4955708 0 1 JenisPeserta 104,475 .758459 .4280195 0 1 Tabel 2. Analisis Univariat Frekuensi Jumlah Kunjungan (10 frekuensi terbanyak) Visit Freq. Percent 0 104,368 98.19 1 1,336 1.26 2 272 0.26 3 131 0.12 4 53 0.05 5 44 0.04 6 23 0.02 7 17 0.02 8 9 0.01 9 11 0.01 10 8 0.01
Gambar 1. Grafik Jumlah kunjungan dalam frekuensi dan persentase
Dari  tabel  dan  grafik  jumlah  kunjungan  sebagai  variabel  dependen,  diketahui  sebanyak 98%  pasien  hipertensi  ternyata  tidak  melakukan  kunjungan  ke  FKRTL.  Pasien  hipertensi  yang mengakses  kunjungan  sebanyak  1,  2  dan  3  kali  dalam  setahun  secara  berturut-turut  sebanyak 1.26%, 0.26%, dan 0,12%. Padahal jika merujuk pada Tata Laksana Penyakit Hipertensi Dewasa dan  Pedoman  Prolanis,  bagi  penderita  hipertensi  setidaknya  harus  melakukan  kunjungan  atau pemeriksanaan  tekanan  darah  minimal  sekali  dalam  3-6  bulan,  yang  artinya  dalam  setahun minimal seharusnya dilakukan 2-3 kali kunjungan ke faskes (KEMENKES RI, 2021). Meskipun fokus  pelaksanaan  program  Prolanis  ada  di  FKTP,  namun  penderita  hipertensi  yang  stabil memerlukan Surat Rujuk Balik (SRB) dari FKTRL setiap 3 bulan untuk mendapatkan pengobatan jangka panjang di FKTP.
Tabel 3. Analisis Univariat Variabel ProvinsiPeserta Terdaftar Freq. Percent ACEH 1.946 1,86 SUMATERA UTARA 7.067 6,76 SUMATERA BARAT 2.576 2,47 RIAU 3.535 3,38 JAMBI 1.888 1,81 SUMATERA SELATAN 3.897 3,73 BENGKULU 1.593 1,52 LAMPUNG 3.457 3,31 KEP BANGKA BELITUNG 709 0,68 KEP RIAU 951 0,91 DKI JAKARTA 2.511 2,45 JAWA BARAT 14.662 14,03 JAWA TENGAH 13.423 12,85 D.I. YOGYAKARTA 1.519 1,45 JAWA TIMUR 12.599 12,06 BANTEN 3.233 3,09 BALI 2.073 1,98 NUSA TENGGARA BARAT 1.442 1,38 NUSA TENGGARA TIMUR 2.819 2,7 KALIMANTAN BARAT 2.369 2,27 KALIMANTAN TENGAH 1.459 1,4 KALIMANTAN SELATAN 2.250 2,15 KALIMANTAN TIMUR 1.880 1,8 KALIMANTAN UTARA 347 0,33 SULAWESI UTARA 1.420 1,36 SULAWESI TENGAH 1.398 1,34 SULAWESI SELATAN 3.608 3,45 SULAWESI TENGGARA 1.707 1,63 GORONTALO 497 0,48 SULAWESI BARAT 645 0,62 MALUKU 1.168 1,12 MALUKU UTARA 949 0,91 PAPUA BARAT 721 0,69 PAPUA 2.157 2,06 Total 104,475 100.00
Secara geografis terlihat bahwa sebaran jumlah kunjungan terbanyak ada di provinsi Jawa Barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.  Beberapa  kota  besar  di  pulau  Jawa  memang  memiliki kepadatan  fasilitas  kesehatan  dan  tenaga  kesehatan  yang  lebih  tinggi  sehingga  memungkinkan kemudahan akses yang menunjang utilisasi dari fasilitas kesehatan di wilayah geografis tersebut.
Tabel 4. Analisis Univariat Variabel Sosiodemografi Variable Freq. Percent KelasRawat KELAS I 11.823 11.32 KELAS II 24.591 23.54 KELAS III 68.061 65.15 UmurPeserta Anak 41.780 39.99 Dewasa 54.397 52.07 Lansia 8.298 7.94 JenisKelamin Laki-laki 52.956 50.69 Perempuan 51.519 49.31 StatusNikah Belum Kawin 60.367 57.78 Kawin 44.108 42.22 JenisFaskes Puskesmas 53.699 51.40 Non Puskesmas 50.776 48.60 KepemilikanFaskes Pemerintah 59.177 56.64 Swasta 45.298 43.36 JenisPeserta PBI 25.235 24.15 Non PBI 79.240 75.85
Dari  variabel  sosiodemografi,  mayoritas  pasien  hipertensi  menggunakan  layanan  kelas rawat kelas III (68.06%). Umur peserta menunjukkan data bahwa sebagian besar yang mengakses layanan kesehatan adalah dewasa, meskipun data persentase anak-anak juga tinggi, namun peneliti mengasumsikan hal ini disebabkan pengaruh besarnya angka kunjungan 0 (nol). Tidak terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara pasien laki-laki dan wanita, hal ini dimungkinkan karena prevalensi hipertensi memang terbanyak pada laki-laki, namun pada wanita yang memasuki usia menopause juga memiliki data prevalensi yang tinggi. Dari variabel status perkawinan, juga jenis faskes dan kepemilikan faskes tidak terdapat perbedaan mencolok. Hanya pada jenis kepesertaan, ternyata lebih banyak pasien non PBI yang mengakses layanan ini dibanding pasien PBI. Hal ini menunjukkan bahwa penderita hipertensi yang banyak memanfaatkan layanan di FKTRL adalah golongan yang mampu membayar iuran.

## Uji multikolinieritas
Hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinieritas Variable VIF 1/VIF ProvinsiPeserta
Variable VIF 1/VIF 12 4.53 0.220993 13 2.33 0.429027 14 2.82 0.354355 15 2.00 0.498857 16 2.97 0.336464 17 1.83 0.547056 18 2.80 0.356670 19 1.37 0.730586 21 1.50 0.665418 31 2.31 0.432380 32 7.68 0.130273 33 7.26 0.137765 34 1.80 0.555748 35 6.86 0.145797 36 2.68 0.373575 51 2.07 0.482295 52 1.76 0.569145 53 2.44 0.409857 61 2.25 0.444166 62 1.77 0.563877 63 2.16 0.462630 64 1.96 0.509568 65 1.18 0.849445 71 1.74 0.575543 72 1.72 0.581855 73 2.82 0.354601 74 1.88 0.532288 75 1.26 0.796626 76 1.33 0.749171 81 1.62 0.618178 82 1.50 0.665642 91 1.37 0.728741 94 2.08 0.480097 KelasRawat 2 2.52 0.396423 3 2.84 0.352705 UmurPeserta 2 1.82 0.548286 3 1.51 0.662467 JenisKelamin 1.01 0.993594 StatusNikah 1.80 0.555574
Variable VIF 1/VIF JenisFaskes 5.72 0.174885 KepemilikanFaskes 5.38 0.186035 JenisPeserta 1.54 0.649324 Mean VIF 2.57
Uji multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor) yang  seperti  dapat  dilihat  pada  tabel,  masing-masing  variabel  memiliki  nilai  VIF  <10  sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas pada permodelan regresi ini.

## Regresi Poisson
Sesuai dengan rujukan literatur, model regresi yang tepat untuk count data adalah regresi poisson. Hasil dari estimasi parameter model regresi poisson dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Estimasi Parameter Model Regresi Poisson
Berdasarkan hasil estimasi di  atas, diperoleh hasil bahwa variabel kelas rawat dan umur peserta yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap jumlah kunjungan pasien hipertensi di FKRTL.  Sedangkan  variable  prediktor  lainnya  tidak  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap jumlah kunjungan pasien hipertensi di FKRTL.

## Uji Overdispersi
Salah satu syarat untuk model regresi Poisson adalah sifat equidispersi, maka dilakukan uji overdispersi dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Uji Overdispersi
Dengan hipotesis H0 : var (Y) = µi 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 dilakukan menggunakan model Regresi Binomial Negatif.

## Regresi Binomial Negatif
Hasil dari estimasi parameter model regresi binomial negatif adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Estimasi Parameter Model Regresi Binomial Negatif
Dari hasil estimasi model di atas, diperoleh hasil bahwa variabel Umur Peserta dan Status Perkawinan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  kunjungan  pasien  hipertensi  di FKRTL.

## Pembahasan
Hasil dari estimasi model terpilih diperoleh sebagai berikut:
Y  =  (-10.98501)-1.186302X 1.12 +  0.0082648X 1.13 -  0.4999233X 1.14 –  0.0159546X 1.15 – 0.3793813X 1.16 –  14.90803X 1.17 –  0.03337043X 1.18 –  1.248541X 1.19 –  0.5955091X 1.21 – 0.312581X 1.31 +  0.7327886X 1.32 –  0.5451715X 1.33 –  0.7954338X 1.34 –  1.211064X 1.35 – 0.2618384X 1.36 –  1.062378X 1.51 –  1.023729X 1.52 +  1.459235X 1.53 –  0.2269054X 1.61 + 0.5086459X 1.62 –  14.14498X 1.63 +  1.292541X 1.64 –  0.0337099X 1.65 –  0.5521345X 1.71 – 14.66105X 1.72 –  14.46148X 1.73 +  0.6419545X 1.74 +  0.5801956X 1.75 –  14.81262X 1.82 + 0.1626465X 1.91 – 1.097949X 1.94 – 0.1424237X 2.2 + 0.6694583X 2.3 + 3.684191X 3.2 + 5.483549X 3.3 – 0.11291X 4 + 0.5949672X 5 + 0.0106298X 6 + 0.381378X7 + 0.1307643X 8
Dari  hasil  regresi  binomial  negatif  yang  terpilih,  dapat  diinterpretasikan  bahwa  pasien hipertensi pada kelompok usia dewasa memiliki kecenderungan 3.68 kali lebih sering mengakses layanan kesehatan dibanding kelompok usia lainnya, serta pasien yang belum menikah cenderung lebih  sering  0.59  kali  dalam  mengakses  layanan  kesehatan  untuk  pemeriksaan  tekanan  darah maupun  terapi  hipertensi.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  terdahulu  yang  menyatakan bahwa  faktor  usia  mempengaruhi  pemanfaatan  pelayanan  kesehatan  untuk  layanan  hipertensi (Sugiyanto, 2023)
Rendahnya awareness atau kesadaran untuk memeriksakan diri terutama pada pasien usia dewasa yang produktif, dapat dipengaruhi berbagai faktor,  diantaranya kesibukan, tidak adanya dukungan  keluarga,  juga  kurangnya  informasi  (Meirina  et  al.,  2019).  Padahal,  dalam  program Prolanis salah satunya telah ditekankan pentingnya layanan kesehatan proaktif salah satunya home visit untuk memfasilitasi pemeriksaan tekanan darah terutama pada pasien dengan tekanan darah tidak  terkontrol  yang  belum  melakukan  pemeriksaan  selama  3  bulan  berturut-turut  (BPJS Kesehatan, 2022). Jika dijalankan dengan baik sesuai panduan yang ada, langkah proaktif ini akan dapat  membantu  meningkatkan  akses  informasi  kepada  pasien,  juga  menumbuhkan  kesadaran akan pentingnya pemeriksaan dini tekanan darah terutama pada usia produktif yang berisiko (di atas >40 tahun) (KEMENKES RI, 2021).
Namun  demikian,  terbatasnya  ketersediaan  sumber  daya  kesehatan  di  daerah  juga  turut berkontribusi  membuat  pelaksanaan  program  Prolanis  tidak  berjalan  maksimal  dan  efektif (Hardhina et al., 2022).

## KESIMPULAN
Jumlah  kunjungan  pasien  hipertensi  di  faskes  terutama  FKRTL  masih  sangat memprihatinkan. Dari data analisis menunjukkan hanya sebanyak <2% pasien JKN terdiagnosa hipertensi pada tahun 2021 yang mengakses layanan kesehatan untuk memeriksakan tekanan darah mereka  secara  rutin  atupun  memperoleh  pengobatan  atas  penyakit  hipertensi  yang  dideritanya. Hasil  ini  cukup  menggambarkan  data  Riskesdas  sebelumnya  di  tahun  2018,  dimana  dari  data
tersebut  hanya  ada  12%  pasien  hipertensi  yang  secara  rutin  memeriksakan  kesehatannya  ke fasilitas kesehatan yang ada (KEMENKES RI, 2018).
Faktor  yang  paling  berpengaruh  berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  adalah  faktor prediktor umur dan status  pernikahan. Dari beberapa penelitian terdahulu, faktor pekerjaan dan faktor  risiko  usia  memang  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  utilisasi  layanan  kesehatan  bagi penderita hipertensi. Selain itu, faktor dukungan keluarga juga tidak kalah penting mempengaruhi bagaimana pasien hipertensi  secara sadar bersedia dan secara proaktif memeriksakan kesehatan terutama  tekanan  darahnya  ke  faskes,  hal  ini  salah  satunya  dapat  dipengaruhi  oleh  status pernikahan pasien.
Program  Prolanis  yang  telah  berjalan  seharusnya  dapat  dimaksimalkan  dengan meningkatkan peranan sumber daya kesehatan untuk secara proaktif mendatangi pasien hipertensi terutama  bagi  pasien  usia  produktif  yang  berisiko  (>40  tahun)  dan  yang  memiliki  status  telah menikah untuk  meningkatkan kesadaran akan pentingnya pemeriksaan kesehatan terutama bagi pasien hipertensi untuk menekan laju peningkatan prevalensi hipertensi di Indonesia.
Namun demikian, dalam penelitian ini data jumlah pasien yang tidak mengakses layanan kesehatan bagi pasien hipertensi atau data kunjungan nol memiliki persentase yang sangat tinggi >98%,  sehingga  terjadi  excess  zero.  Hal  ini  memungkinkan  terjadinya  penurunan  efisiensi  dari penelitian sehingga terjadi bias data hasil penelitian.
Penelitian  lanjutan  sangat  direkomendasikan  untuk  memaksimalkan  akurasi  hasil penelitian  ini.  Dengan  kondisi  excess  zero,  penelitian  dapat  dilanjutkan  dengan  melakukan  uji ZINB (Zero-inflated NB) atau HNB (Hurdle NB).
Bagi  pemangku  kebijakan  serta  pelaksana  kebijakan  terutama  yang  terkait  dengan pelaksanaan  Prolanis,  penting  dilakukan  evaluasi  dan  pemaksimalan  langkah-langkah  proaktif untuk meningkatkan kesadaran serta mendorong masyarakat untuk rutin memeriksakan tekanan darah serta mengakses layanan kesehatan terutama untuk pasien hipertensi. Hal ini akan sangat membantu  dalam  mengendalikan  prevalensi  hipertensi  yang  pada  akhirnya  dapat  menekan prevalensi  penyakit  katastropik  lainnya  yang  disebabkan  oleh  hipertensi,  diantaranya  penyakit jantung, stroke, dan gagal ginjal.

## DAFTAR PUSTAKA
BPJS. (2022). Laporan Keuangan BPJS 2022.
BPJS Kesehatan. (2022). PANDUAN PROLANIS (Program Pengelolaan Penyakit Kronis). Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics - Fifth Edition.
Hardhina,  T.,  Manurung,  I.,  Roga,  A.  U.,  Weraman,  P.,  &  Ruliati,  L.  P.  (2022).  Faktor  Yang Mempengaruhi  Pengendalian  Hipertensi  Pada  Peserta  Prolanis  Di  Puskesmas  Sekota Kupang Tahun 2022. https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
KEMENKES RI. (2018). Laporan Riskesdas 2018 Nasional.
KEMENKES  RI.  (2021).  Pedoman  Nasional  Pelayanan  Kedokteran  Tata  Laksana  Hipertensi Dewasa.
Mahmudiono, T., & Laksono, A. D. (2021). Disparity in the Hospitals Utilization among Regions in  Indonesia.  Open  Access  Macedonian  Journal  of  Medical  Sciences,  9(E),  1461–1466. https://doi.org/10.3889/oamjms.2021.7304
Meirina,  A.,  Trisnantoro,  L.,  &  Padmawati,  R.  S.  (2019).  Implementasi  Program  Pengelolaan Penyakit  Kronis  (PROLANIS)  Pada  Penyakit  Hipertensi  di  Puskesmas  Jetis  Kota Yogyakarta. In Indonesia : JKKI (Vol. 08, Issue 02).
Sugiyanto,  A.  A.  (2023).  Hubungan  Determinan  Individu  Penderita  Hipertensi  dengan  Tingkat
Pemanfaatan Layanan Prolanis.
World Health Organization (WHO. (2023). Fact sheets - Hypertension https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/hypertension.

## work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License