INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 4470-4482 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi Terhadap Jaminan Kesehatan Nasional di Kota Bandar Lampung (Studi Kasus : Pasien Rawat Inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek)
Dhea Fathyarani Zasmasya 1 ✉ , Toto Gunarto 2
1, 2 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung Email : dheafzasmasya@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Permintaan pada aspek perekonomian merujuk pada total layanan dan produk yang diminta dalam beragam  tingkatan  harga  tertentu.  Hukum  permintaan  menjabarkan  bila  saat  harga  produk  lebih rendah, maka lebih banyak orang yang akan membelinya dan ketika harga lebih tinggi, maka lebih sedikit orang yang akan membelinya ( ceteris paribus). Dengan studi kasus pasien rawat inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi Lampung, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak biaya pelayanan medis, pendapatan, dan pendidikan terhadap Jaminan Kesehatan Nasional di Kota Bandar Lampung.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data cross-sectional  dengan  regresi  logistik.  Menurut temuan  studi,  Jaminan  Kesehatan  Nasional  secara  signifikan  dipengaruhi  secara  positif  oleh  biaya layanan medis, pendapatan, dan pendidikan.
Kata Kunci: Biaya Pelayanan Medis, Jaminan Kesehatan Nasional, Pendapatan, Pendidikan, Permintaan.

## Abstract
The total service and product sought at various price levels is referred to as demand from an economic perspective. According to the law of demand, more people will purchase a good when the price is lower, and vice versa when the price is greater (ceteris paribus). With case studies of inpatients at Dr. H. Abdul Moeloek Hospital, the goal of this study was to determine the effects of medical service cost, income, and education on the National Health Insurance in Bandar Lampung City. With cross section data,  the  logistic  regression  method  is  used  in  this  study.  According  to  the  study's  findings,  the National Health Insurance is significantly positively impacted by medical service costs, income, and education.
Keyword: Demand, Education, Income, Medical Service Cost, National Health Insurance.

## PENDAHULUAN
Sistem  kesehatan  dirancang  untuk  menjaga  dan  meningkatkan  taraf  kesehatan  yang optimal,  sehingga  memungkinkan  seluruh  masyarakat  menjalani  kehidupan  bermutu  dan produktif dalam segi sosial maupun ekonomi, tergantung pada kondisi kesehatannya (Ahsan et al., 2022). Indonesia menjamin hak setiap warga negaranya untuk hidup sejahtera, sebagaimana tercantum dalam Pasal 28H Ayat 1 Undang-Undang Dasar 1945 yang berbunyi : “ Setiap orang berhak hidup sejahtera lahir dan batin, bertempat tinggal, mendapatkan lingkungan hidup yang baik dan sehat, serta berhak memperoleh pelayanan kesehatan ” . (Indonesia, 2000)
Menurut (Kurniasih et al., 2009) investasi modal manusia pada suatu negara di bidang kesehatan  sangat  penting  guna  mendorong  pertumbuhan  ekonomi.  Kesuksesan  kinerja pemerintah  serta  instansi  yang  terkait  dengan  perekonomian  dinilai  berdasarkan  tingkat pertumbuhan ekonomi yang diraih (Andesta et al., 2022). Umumnya, salah  satu faktor yang memengaruhi taraf hidup individu adalah kondisi kesehatannya (Todaro & Smith, 2011). Oleh karena itu, manusia membutuhkan kondisi kesehatan yang cukup baik untuk mendukung segala aktivitasnya. Setiap individu akan berupaya untuk mencapai kondisi kesehatan yang optimal dengan membeli atau menggunakan  berbagai produk dan  layanan kesehatan  (Besley, 1989) (Grossman, 1972).
Dalam  sudut  pandang  ekonomi,  kesehatan  ialah  salah  satu  faktor  kunci  yang menentukan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Sesuai  dengan  teori  permintaan  dalam  mikro ekonomi, harga mempengaruhi permintaan suatu barang. Ketika harga tinggi, permintaan akan rendah  dan  sebaliknya  ketika  harga  rendah,  permintaan  akan  tinggi  (Aspar,  2021).  Dalam pandangan ekonomi mikro tentang permintaan layanan kesehatan, harga memiliki hubungan terbalik dengan kuantitas permintaan jasa layanan kesehatan. Sesuai dengan pandangan ini, apabila  layanan  kesehatan  termasuk  dalam  kategori  barang  normal,  maka  permintaan  akan meningkat  seiring  dengan  naiknya  pendapatan  keluarga.  Sebaliknya,  jika  layanan  kesehatan termasuk  dalam  kategori  barang  inferior,  maka  kenaikan  pendapatan  keluarga  akan mengakibatkan penurunan permintaan terhadap layanan kesehatan tersebut (Pratama, 2018).
Sejak 1 Januari 2014, Indonesia sudah melakukan program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang tergabung dengan Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN). Terhitung pada Desember 2021, kurang lebih 80% dari seluruh penduduk Indonesia telah ikut serta dalam program ini. JKN berupaya memenuhi seluruh kebutuhan dasar kesehatan masyarakat dan melindungi mereka dari  beban  biaya  kesehatan.  BPJS  Kesehatan  bertugas  mengelola  JKN.  Adanya  JKN  telah memudahkan  akses  terhadap  layanan  kesehatan,  terutama  bagi  golongan  masyarakat  yang memiliki status sosial ekonomi yang kurang mampu. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa JKN telah meningkatkan penggunaan dan pengeluaran pelayanan kesehatan pada masyarakat
dengan tingkat ekonomi rendah (Ahsan et al., 2022).
Gambar 1. Persentase Jumlah Penduduk Peserta JKN dan Non Peserta JKN di Provinsi Lampung
Sumber : Profil Dinas Kesehatan Provinsi Lampung Tahun 2021
Pada gambar 1 berdasarkan data dari profil Dinas Kesehatan Provinsi Lampung Tahun 2021, dari keseluruhan penduduk di Provinsi Lampung terdapat 26% penduduk yaitu sebesar 2.288.680 orang yang tidak terdaftar sebagai peserta JKN, hal ini menandakan bahwa masih ada penduduk  yang  tidak  mengikuti  kewajiban  sebagai  Warga  Negara  Indonesia  (WNI)  dalam jaminan sosial berupa jaminan kesehatan sebagaimana tercantum di Pasal 14 UU No 24 Tahun 2011  dan  sisanya  74%  penduduk  yaitu  sebesar  6.763.112  orang  di  Provinsi  Lampung  sudah terdaftar sebagai peserta JKN. (Indonesia, 2011)
Tabel 1. Jumlah Penduduk, Jumlah Penduduk Peserta JKN, dan Jumlah Penduduk Non Peserta JKN Di Provinsi Lampung
74% 26%

## JUMLAH PENDUDUK PROVINSI LAMPUNG

## PESERTA JKN NON PESERTA JKN
No Kabupaten/Kota Jumlah Penduduk Jumlah Penduduk Peserta JKN Jumlah Penduduk Non Peserta JKN 1 Lampung Barat 302.749 242.609 60.140 2 Tanggamus 645.807 505.648 140.159 3 Lampung Selatan 1.071.727 864.410 207.317 4 Lampung Timur 1.118.115 735.351 382.764 5 Lampung Tengah 1.447.395 874.380 573.015 6 Lampung Utara 634.117 589.273 44.844 7 Way Kanan 476.871 351.385 125.486 8 Tulang Bawang 430.630 284.021 146.609 9 Pesawaran 481.708 372.844 108.864 10 Pringsewu 406.823 308.604 98.219 11 Mesuji 229.772 186.387 43.385 12 Tulang Bawang 287.707 176.048 111.659

## Sumber : Profil Dinas Kesehatan Provinsi Lampung Tahun 2021
Pada tabel 1 berdasarkan pada data dari profil Dinas Kesehatan Provinsi Lampung Tahun 2021, jumlah penduduk tertinggi dalam kepesertaan JKN ada di Kota Bandar Lampung yakni 954.554 jiwa. Selain itu masih terdapat pula penduduk yang bukan peserta JKN di Kota Bandar Lampung  yakni  230.395  jiwa,  dengan  ini  Kota  Bandar  Lampung  menduduki  posisi  tertinggi ketiga di Provinsi Lampung. (Reihana, 2021)
Rumah sakit umum daerah terbesar yang terletak di Provinsi Lampung dan berada di bawah pengelolaan pemerintah provinsi yakni Rumah Sakit Umum Daerah Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi  Lampung.  Rumah  sakit  ini  merupakan  rumah  sakit  dengan  kategori  A  dan  saat  ini merupakan rumah sakit rujukan tertinggi diantara 15 kabupaten dan kota di Provinsi Lampung. Selain itu, BPJS di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek bertanggung jawab atas pelaksanaan program Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang  bertujuan  untuk  memberikan  jaminan  sosial  dan kesejahteraan  bagi  seluruh  masyarakat.  Berbagai  faktor  memengaruhi  permintaan  terhadap layanan kesehatan, termasuk kebutuhan fisik, penilaian individu terhadap kesehatan mereka, faktor ekonomi seperti biaya dan pendapatan, serta jaminan kesehatan. Faktor lain seperti jenis kelamin, umur, serta demografi juga turut memengaruhi. Selain itu, iklan, ketersediaan tenaga medis dan fasilitas medis, serta dampak inflasi juga dapat memengaruhi permintaan terhadap layanan kesehatan (Palutturi, 2020). Jika terjadi kenaikan harga barang dan jasa di wilayah suatu negara, tingkat inflasi akan meningkat (Gunarto et al., 2023).
Terdapat faktor ekonomi dan faktor lain yang berkontribusi pada kebutuhan asuransi kesehatan.  Salah  satunya  ialah  pendapatan,  pendapatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang memotivasi seseorang untuk mengikuti program asuransi kesehatan. Semakin meningkatnya pendapatan,  semakin  bertambah  pula  jumlah  pengeluaran  untuk  barang  dan  jasa  karena dengan  pendapatan  yang  besar  seseorang  cenderung  akan  memanfaatkan  barang  yang dibutuhkan  (Murwiati  &  Zulkarnain,  2023).  Menurut  (Rosyidi,  2009)  Peningkatan  persentase pengeluarkan kesehatan akan terjadi bila pendapatan meningkat. Adapun pendapat lain yang memperkuat hal ini, yakni menurut (Palutturi, 2020) Permintaan akan pelayanan kesehatan yang mayoritas berupa produk normal akan meningkat seiring dengan meningkatnya pendapatan keluarga.
Karena  taraf  pendidikan  berpengaruh  pada  kesadaran  dan  pengetahuan  seseorang
Barat 13 Pesisir Barat 163.641 152.499 11.142 14 Bandar Lampung 1.184.949 954.554 230.395 15 Metro 169.781 165.099 4.682 Jumlah 9.051.792 6.763.112 2.288.680
tentang kesehatan, hal ini juga memengaruhi frekuensi seseorang dalam menggunakan layanan kesehatan. Kurangnya kesadaran dan pengetahuan mengenai isu-isu terkait perilaku kesehatan seringkali menjadi kendala dalam pemanfaatan layanan kesehatan. Kurangnya kesadaran dan pengetahuan dapat muncul dalam berbagai bentuk, mulai dari tidak mengetahui lokasi layanan kesehatan  hingga  tidak  memahami  tanda  bahaya,  manfaat  layanan,  atau  situasi  yang membutuhkan layanan (Trisnantoro, 2005).

## METODE PENELITIAN
Studi ini ialah studi deskriptif kuantitatif sebab menyajikan data yang dikumpulkan dari populasi  dan  menggunakan  metode  statistik  untuk  mengevaluasi  dan  menginterpretasikan sampel (Sugiyono, 2016). Data sekunder dan primer merupakan jenis data yang dipakai pada penyusunan studi ini. Wawancara responden secara langsung dengan menggunakan kuisioner digunakan  guna  mengumpulkan  data  primer  dalam  studi  ini.  RSUD  Dr.  H.  Abdul  Moeloek Provinsi Lampung akan menjadi tempat penelitian ini. Pasien rawat inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek adalah subjek pada studi ini. Sementara itu, objek dalam studi ini ialah pengaruh biaya pelayanan medis, pendapatan, dan pendidikan terhadap Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Definisi Operasional Variabel
1. Keikutsertaan pasien rawat inap terhadap JKN di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek merupakan variabel terikat (Y) pada studi ini. Pengukuran dalam variabel ini memakai dummy (0 dan 1) dengan kriteria 0 untuk masyarakat yang tidak memakai JKN serta 1 untuk masyarakat yang memakai JKN.
2. Biaya pelayanan medis (X1) merupakan biaya obat, biaya konsultasi, dan biaya rawat inap yang dinyatakan dalam satuan rupiah selama satu bulan terakhir yang dikeluarkan pasien rawat inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek.
3. Pendapatan (X2) yang diperoleh pasien rawat inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek, termasuk dari  pendapatan  utama,  sampingan,  tambahan,  dll.  Rata-rata  seluruh  pendapatan  pasien yang diterima dalam rupiah per bulan digunakan untuk menghitung variabel ini.
4. Pendidikan (X3) mengacu pada riwayat pendidikan pasien rawat inap di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek atau pendidikan terakhir yang diselesaikan, yang ditentukan dalam satuan tahun. Seperti : SD (6 tahun), SMP (9 tahun), SMA (12 tahun), Sarjana (16 tahun), dsb.

## Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel
Pasien di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek dijadikan sebagai sampel penelitian. Metode rumus Slovin yaitu simple random sampling digunakan untuk menghitung jumlah sampel minimal yang dibutuhkan yakni 100 sampel. Teknik pengambilan sampel yang dipakai studi ini ialah stratified random  sampling,  yakni  mengklasifikasikan  atau  membagi  populasi  ke  dalam  kelompok-
kelompok  berdasarkan  ciri  tertentu  (Sugiyono,  2016).  Kriteria  yang  digunakan  peneliti  yaitu responden  merupakan  pasien  dewasa  dengan  frekuensi  kunjungan  minimal  satu  kali  pada instalasi rawat inap, responden merupakan pasien rawat inap ruangan kelas I/II/III, responden merupakan  pasien  rawat  inap  penyakit  dalam,  dan  responden  berdomisili  di  Kota  Bandar Lampung. Cara penarikan sampel yakni :
Tabel 2. Penarikan Sampel No Kelas Ruangan Jumlah Pasien Persentase Persebaran Sampel 1 Kelas I 30.288 22% 22 2 Kelas II 16.875 13% 13 3 Kelas III 87.644 65% 65 Jumlah 134.807 100% 100

## Sumber : Data Diolah, 2023

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan model regresi logistik. Karena ada perbedaan besaran dan satuan yang terdapat  di variabel bebas maka regresi data  dihitung menggunakan logaritma natural  guna  mendekatkan  skala  data  (Ghozali,  2005).  Sehubungan  dengan  hal  itu,  model regresi logistik studi ini yakni :
𝑙𝑛 𝑃 𝑖 1 − 𝑃 𝑖 =   𝑍 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + 𝛽 3 𝑋 3𝑖
Keterangan :
P = Probabilitas masyarakat mengikuti Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) atau tidak X1 = Biaya pelayanan medis (rupiah/bulan)
X2 = Pendapatan (rupiah/bulan)
X3
= Pendidikan (tahun)
β0 = Intersep atau konstanta
β1–β3 = Koefisien regresi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Tabel 3. Jumlah Pasien Rawat Inap Yang Menjadi Responden Dirinci Berdasarkan Keikutsertaan
Dalam Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) No  Keikutsertaan JKN  Jumlah (Orang) 1 Iya 65 2 Tidak 35 Jumlah 100

## Sumber : Data Diolah, 2023
Tabel  3  memperlihatkan  jika  dari  keseluruhan  responden  yaitu  sejumlah  100  orang, jumlah  responden  paling  banyak  merupakan  pasien  yang  memakai  Jaminan  JKN  dengan proporsi dominan yaitu 65 orang. Lalu sisanya sejumlah 35 orang merupakan pasien yang tak memakai JKN.
Tabel 4. Jumlah Pasien Rawat Inap Yang Menjadi Responden Dirinci Berdasarkan Biaya
Pelayanan Medis No   Biaya Pelayanan Medis (Ribu Rupiah) Jumlah (Orang) 1  50-499,999 43 2  500-999,999 30 3  1000-1999,999 22 4  2000-2999,999 3 5  3000-3999,999 - 6  4000-4999,999 - 7 ≥ 5000 2 Jumlah 100
Sumber : Data Diolah, 2023
Tabel  4  memperlihatkan  jika  dari  keseluruhan  responden  yaitu  sejumlah  100  orang, jumlah responden paling banyak merupakan pasien dengan rata-rata biaya pelayanan medis antara  Rp  50.000 – Rp  499.999  dengan  proporsi  dominan  sejumlah  43  orang.  Dan  jumlah responden paling sedikit merupakan pasien dengan rata-rata biaya pelayanan medis lebih dari Rp 5.000.000 yaitu sejumlah 2 orang. (Ka.Bag.Perencanaan Dan Rekam Medik, 2018)
Tabel 5. Jumlah Pasien Rawat Inap Yang Menjadi Responden Dirinci Berdasarkan Tingkat

## Pendapatan
No  Pendapatan (Ribu Rupiah) Jumlah (Orang) 1  50-499,999 10 2  500-999,999 5 3  1000-1999,999 24 4  2000-2999,999 7 5  3000-3999,999 11 6  4000-4999,999 9 7 ≥ 5000 34 Jumlah 100
Sumber : Data Diolah, 2023
Tabel  5  memperlihatkan  jika  dari  keseluruhan  responden  yaitu  sejumlah  100  orang, jumlah  responden  paling  banyak  merupakan  pasien  dengan  pendapatan  rata- rata  ≥  Rp 5.000.000 dengan proporsi dominan sejumlah 34 orang. Dan jumlah responden paling sedikit merupakan pasien dengan rerata pendapatan Rp500.000 – Rp999.999 yaitu sejumlah 5 orang. Tabel 6. Jumlah Pasien Rawat Inap Yang Menjadi Responden Dirinci Berdasarkan Tingkat
Pendidikan No Tamatan Sekolah Jumlah 1 SD 13 2 SMP 17 3 SMA 12 4 PERGURUAN TINGGI (D3) 12 5 PERGURUAN TINGGI (S1) 20 6 PERGURUAN TINGGI (S2) 26 Jumlah 100

## Sumber : Data Diolah, 2023
Tabel  6  memperlihatkan  jika  bahwa  dari  keseluruhan  responden  yaitu  sejumlah  100 orang, jumlah responden paling banyak merupakan pasien dengan latar belakang pendidikan strata dua (S2) dengan proporsi dominan sejumlah 26 orang.  Dan jumlah  responden  paling sedikit merupakan pasien dengan dengan latar belakang pendidikan SMA dan D3 yaitu sejumlah 12 orang.

## Gambar 2. Hasil Uji Kelayakan Model ( Goodness of Fit)
Sumber : Hasil Stata Diolah, 2023
Nilai probabilitas signifikansi pada uji kelayakan model adalah 0,09  ≥  0,05 maka H0 diterima  seperti  terlihat  di  gambar  2,  yang  menunjukkan  jika  model  konsisten  dengan  nilai observasi (nilai observasi dapat diantisipasi dengan menguji kecocokan karena model dan nilai observasi tidak berbeda secara signifikan).
Uji Keseluruhan Model ( Overall Model Fit)
Gambar 3. Hasil Regresi Logistik Sumber : Hasil Stata Diolah, 2023
Berdasarkan gambar 3, nilai likelihood ratio (LR) sebesar 89,67 dan nilai chi square (x 2 ) dengan degree of freedom 100 pada level signifikan 5% sebesar 124,34. Dengan ini nilai  chi square (x 2 )  > nilai likelihood ratio (LR), yang mengacu pada model workable atau model prediksi yang sesuai dengan data.

## Koefisien Determinasi
Berdasarkan gambar 3, memperlihatkan nilai Pseudo R Square sebesar 0,6925. Dengan demikian, 69,25% variasi variabel dependent bisa dijabarkan oleh variasi variabel independent, sedangkan sisanya yakni 30,75% dapat dijabarkan oleh faktor lain yang tak dipakai pada studi ini.

## Regresi Logistik
Dengan mengevaluasi persamaan regresi logistik pada gambar 3, maka model regresi logit yang diperoleh :
𝑍̂ 𝑖 = −55,735 + 2,365𝑋 1𝑖 + 1,340𝑋 2𝑖 + 2,865𝑋 3𝑖
Interpretasi koefisien regresi dapat diperjelas menggunakan hasil perhitungan analisis regresi sebagai berikut :
• Nilai konstanta persamaan regresi logistik sebesar -55,735 dan odds ratio sebesar 0,000. Maka  probabilitas  masyarakat  untuk  mengikuti  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) adalah  sebesar  0,000 dibandingkan  probabilitas  masyarakat  untuk  tidak  mengikuti Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) dengan asumsi seluruh variabel independent bernilai 0.
• Nilai  koefisien  regresi  variabel  biaya  pelayanan  medis  sebesar  2,365  dan odds  ratio sebesar  10,644.  Yang  berarti  apabila  biaya  pelayanan  medis  meningkat  satu  satuan maka  probabilitas  masyarakat  untuk  mengikuti  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) meningkat sebesar 10,644 ceteris paribus.
• Nilai koefisien regresi variabel pendapatan adalah sebesar 1,340 dan odds ratio sebesar 3,820.  Yang  berarti  apabila  pendapatan  meningkat  satu  satuan  maka  probabilitas masyarakat  untuk  mengikuti  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  meningkat  sebesar 3,820 ceteris paribus.
• Nilai koefisien regresi variabel pendidikan adalah sebesar 2,865 dan odds ratio sebesar 17,554.  Yang  berarti  apabila  pendapatan  meningkat  satu  satuan  maka  probabilitas masyarakat  untuk  mengikuti  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  meningkat  sebesar 17,554 ceteris paribus.
Marginal Effect
Gambar 4. Hasil Marginal Effect Sumber : Hasil Stata Diolah, 2023
Berdasarkan gambar 4, variabel biaya pelayanan medis (x1) memiliki nilai marginal effect sebesar  0,1436  artinya  jika  biaya  pelayanan  medis  naik  satu  satuan,  maka  probabilitas masyarakat untuk mengikuti Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) 14,36% lebih tinggi. Variabel pendapatan (x2) memiliki nilai marginal effect sebesar 0,814 artinya jika pendapatan naik satu satuan, maka probabilitas masyarakat untuk mengikuti Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) 8,14% lebih tinggi. Variabel pendidikan (x3) memiliki nilai marginal effect sebesar 0,1740 artinya jika pendidikan naik satu satuan, maka probabilitas masyarakat untuk mengikuti Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) 17,40% lebih tinggi.

## Pengujian Hipotesis
Uji Parsial
Derajat kebebasan sebesar 96 dengan tingkat signifikan α = 0,05. Maka t tabel sebesar 1,98.
Gambar 5. Hasil Uji Wald Sumber : Hasil Stata Diolah, 2023
Pada gambar 5, memperlihatkan jika nilai t hitung untuk variabel biaya pelayanan medis (x1)  lebih  besar  dari  t  tabel  (9,23  >  1,98)  serta  nilai  probabilitas  lebih  rendah  dari  tingkat signifikansi (0,002 < 0,05) yang ditentukan dengan uji wald. Maka Ha diterima dan H0 ditolak, artinya biaya pelayanan medis berdampak positif signifikan atas partisipasi masyarakat dalam JKN. Berdasarkan hasil uji Wald pada variabel pendapatan (x2), nilai t hitung lebih besar dari t tabel  (3,92  >  1,98)  dan  nilai  probabilitas  lebih  rendah  dari  taraf  signifikansi  (0,047  <  0,05). Kesimpulannya adalah pendapatan berpengaruh positif signifikan atas partisipasi masyarakat dalam JKN karena Ha diterima dan H0 ditolak. Jika nilai t hitung melebihi t tabel (4,51 > 1,98) dan nilai probabilitas lebih kecil dari taraf signifikansi (0,033 < 0,05), maka diketahui temuan uji Wald untuk variabel pendidikan (x3). Hasilnya, Ha diterima dan H0 ditolak, membuktikan bahwa pendidikan berpengaruh positif signifikan atas partisipasi masyarakat dalam JKN.

## Uji Simultan
Derajat  kebebasan  (df1)  =  3  serta  (df2)  =  96  menggunakan  n  =  100  pengamatan,  4 variabel dependent dan independen, dan tingkat signifikansi 0,05. Oleh karena itu F tabel sama dengan 2,69. Nilai F hitung lebih tinggi dari F tabel berdasarkan gambar 3 (89,67 > 2,69) dengan tingkat signifikansi (0,000 < 0,05). H0 ditolak dan Ha diterima, artinya partisipasi masyarakat dalam  Jaminan  Kesehatan Nasional (JKN) secara simultan  dipengaruhi oleh  biaya pelayanan medis, pendapatan, serta pendidikan.

## SIMPULAN
1. Variabel biaya pelayanan medis berpengaruh positif signifikan terhadap JKN di Kota Bandar Lampung.
2. Variabel pendapatan berpengaruh positif signifikan terhadap JKN di Kota Bandar Lampung.
3. Variabel pendidikan berpengaruh positif signifikan terhadap JKN di Kota Bandar Lampung.
4. Variabel biaya pelayanan medis, pendapatan, dan pendidikan secara  simultan berpengaruh positif signifikan terhadap JKN di Kota Bandar Lampung.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahsan, A., Bella, A., Kusuma, D., & Thabrany, H. (2022). Pengantar Ekonomi Kesehatan.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 1, 98.
Andesta, H. Y., Gunarto, T., & Aida, N. (2022). Influence of Good Governance on ASEAN
Economic Growth. International Journal of Economics, Business, and Entrepreneurship,
5(2), 16 – 23.
Aspar, A. K. K. (2021). Analisis Permintaan Pelayanan BPJS Kesehatan Oleh Sektor Rumah Tangga di Kota Makassar. Universitas Hasanuddin.
Besley, T. (1989). The demand for health care and health insurance. Oxford Review of Economic Policy, 5(1), 21 – 33. https://doi.org/10.1093/oxrep/5.1.21
Ghozali, I. (2005). Analisis Multivariate dengan Program SPSS. In Analisis Multivariate dengan program SPSS.
Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy, 80(2). https://doi.org/10.1086/259880
Gunarto, T., Ciptawaty, U., Yuliawan, D., & Russel, E. (2023). How is the Modeling of the Relationship Between Food Inflation and the Agricultural Sector Composite Stock Price Index with the Statistical Analysis System ? International Conference of Economics, Business, and Entrepreneur, 1, 535 – 544. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-064-0 Indonesia, P. (2000). Undang-Undang Dasar 1945 Pasal 28H Ayat 1.
Indonesia, P. (2011). Undang-Undang No 14 Tahun 2011.
Ka.Bag.Perencanaan Dan Rekam Medik. (2018). Rumah Sakit Umum Daerah Dr. H. Abdul Moloek Provinsi Lampung. In Subag Penyusunan Program Dan Pelaporan Rumah Sakit Umum Daerah Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi Lampung (Vol. 1).
Kurniasih, T., Wibisana, B. H., & Zainal, A. A. (2009). Analisis Faktor-Faktor Kejadian Tuberkulosis Paru Pada Angkatan Kerja di Indonesia 2007. Universitas Indonesia.
Murwiati, A., & Zulkarnain, R. (2023). Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto , Keluarga Penerima Manfaat , dan Inflasi Terhadap Konsumsi Rumah Tangga Di Indonesia Dengan Regresi Kuantil. Journal Of Social Science Research, 3, 8631 – 8643.
Palutturi, S. (2020). Kepemimpinan dan Berpikir Sistem Dalam Kesehatan Masyarakat.
Pratama, A. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan BPJS Kesehatan di Kota Bandar Lampung (Studi Kasus : Pasien Pengguna BPJS Kesehatan di RSUD Abdul
Moeloek Provinsi Lampung). Universitas Lampung.
Reihana. (2021). Profil Kesehatan Provinsi Lampung Tahun 2021. In Pemerintah Provinsi
Lampung Dinas Kesehatan (Issue 44).
Rosyidi, S. (2009). Pengantar Teori Ekonomi (Revisi). Raja Grafindo Persada.
Sugiyono. (2016). Statistika untuk Penelitian.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi. In Edisi Kesembilan terjemahan oleh Haris Munandar dan Puji AL Jakarta: Erlangga (Jilid 1 Ed).
Trisnantoro, L. (2005). Aspek Strategis Manajemen Rumah Sakit. In Andi Yogyakarta (Vol. 1,
Issue 69).