Hubungan Kebiasaan Merokok Masyarakat dengan Pengeluaran Kesehatan Individu di Indonesia: Analisis Survei Kehidupan Keluarga Indonesia 2014/2015
The association between People’s Smoking Habits and individual Health Expenditure in Indonesia: Analysis of The Indonesian Family Life Survey 2014/2015
Hana Fauzia (1) , Fizri Nur Azizah (1) , Afifah Nada Kamilah (1) , M. Rayhan Devan Riza (1) , Aditya Maulana Zaqi (1) , Estro Dariatno Sihaloho (1)
(1) Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran Sumedang, Indonesia
Korespondensi Penulis : Hana Fauzia, Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran E-mail: hana17003@mail.unpad.ac.id

## ABSTRAK
Kebiasaan merokok merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang serius di Indonesia. Pada tahun 2016, Southeast Asia Tobacco Control Alliance (SEATCA) melaporkan terdapat 65,19 juta perokok di Indonesia atau setara dengan 34% dari jumlah penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kebiasaan merokok  terhadap  kesehatan  individu  dan  pengeluaran  pribadi.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Ordinary Least  Squares (OLS)  dengan menggunakan  data  sekunder dari Indonesian  Family  Life  Survey (IFLS  5)  tahun 2014/2015.  Hasil  penelitian  menunjukkan  kebiasaan  merokok  masyarakat  meningkat  signifikan  terkait pengeluaran  kesehatan  individu.  Sedangkan  variabel  lain  seperti  jenis  kelamin,  usia,  jumlah  rokok  yang dikonsumsi dalam satu hari, pendapatan, penyakit kronis, dan wilayah pemukiman (perkotaan atau pedesaan) juga memiliki hubungan positif dengan pengeluaran kesehatan individu.
Kata Kunci: Pengeluaran Kesehatan Individu, Kebiasaan Merokok, Penyakit Kronis, Perkotaan

## ABSTRACT
Smoking habits are one of the serious public health problems in Indonesia. In 2016, the Southeast Asia Tobacco Control Alliance (SEATCA) reported there were 65.19 million smokers in Indonesia, it is equivalent to 34% of the population. This research aims to analyses the influence of smoking habits on individual health and personal expenditures.  This  research  used  the  Ordinary  Least  Squares  (OLS)  method  using  secondary  data  from  the Indonesian  Family  Life  Survey  (IFLS  5)  of  the  year  2014/2015.  The  results  showed  people  smoking  habits significantly increased related to individual health expenditure. While other variables such as gender, age, the number of cigarettes consumed on a single day, income, chronic diseases, and residential areas (urban or rural) also have a positive relationship to the individual's health expenditure.
Keywords: Individual Health Expenditure, Smoking Habits, Chronic Diseases, Urban

## PENDAHULUAN
Merokok  memberikan  efek  buruk  pada kesehatan dan ekonomi, Penelitian
Prasetyoputra  (2014)  menunjukkan  bahwa merokok  dapat  menyebabkan  penyakit  kronis pada seseorang yang kemudian akan meningkatkan biaya ekonomi yang dikeluarkan oleh seseorang untuk mendapatkan pengobatan serta dapat menurunkan produktivitas seseorang  yang  terdampak  (Prasetyoputra, 2014).  Secara  keseluruhan  hal  tersebut  dapat berpengaruh  terhadap  kondisi  perekonomian secara  umum.  Menurut  Colin  Mathers  (2012) angka kematian global terhadap orang dewasa yang  berumur  30  tahun  dan  lebih  yang disebabkan  oleh  merokok  mencapai  12%. Kemudian WHO (2020), menjelaskan tembakau setiap tahunnya membunuh sekitar 6 juta orang di dunia. Hal ini tidak terlepas dari dampak  buruk  aktivitas  merokok  yang  dapat menimbulkan berbagai penyakit, individu yang merokok  rentan  terkena  penyakit  seperti penyakit  jantung,  kanker  (paru-paru,  laring, kerongkongan,  kandung  kemih,  pankreas, lambung,  serviks,  dan  endometrium),  stroke, gangguan pembuluh darah, penurunan kesuburan,  dan  jika  ibu  yang  sedang mengandung  anak  mempunyai  kebiasaan merokok maka akan mengakibatkan pertumbuhan  janin  melambat,  kejang  pada kehamilan,  gangguan  imunitas  bayi,  hingga peningkatan  kematian  prenatal  (Suryantisa, 2018).
Indonesia menurut Tobacco Atlas (2015) menempati  urutan  ketiga  sebagai  jumlah perokok  terbesar  di  dunia,  dengan  urutan pertama  adalah  China  (250,3  juta  perokok, kedua  India  (104,3  juta  perokok)  ,  dan  yang ketiga  adalah  Indonesia  (53,7  juta  perokok) yang dalam setahun mengkonsumsi 316 miliar batang  rokok.  Hal  ini  bukan  karena  alasan, sampai  hari  ini  Indonesia  menjadi  salah  satu negara di dunia yang tidak ikut menandatangani WHO Framework on Tobacco Control (FCTC, 2017) WHO FCTC adalah perjanjian internasional  yang  diinisiasikan  oleh  WHO dalam rangka pengendalian tembakau, dimana di  dalamnya  terdapat  aturan-aturan  mengenai pengendalian produksi, distribusi, dan konsumsi  tembakau  yang  harus  dipatuhi  oleh setiap  negara.    Tindakan  ini  dinilai  bahwa pemerintah  Indonesia  masih  berpihak  kepada industri  tembakau  dibandingkan  kesehatan masyarakat.  Perilaku  merokok  di  Indonesia biasanya  dimulai  ketika  seseorang  menginjak
usia  15  tahun  baik  itu  laki-laki  maupun perempuan.  Menurut  Ahsan  &  Rumbogo (2011), berdasarkan jenis kelaminnya, prevalensi  perokok  wanita  yang  berumur  >15 tahun  menyentuh  angka  tertinggi  5,2%  dan terendah  4,2%  pada  tahun  2007.  Di  periode yang  sama,  prevalensi  perokok  pria  yang berumur >15 tahun selalu mengalami peningkatan,  dimulai  dari  53,4%  tahun  1995; 62,2%  tahun  2001;  63,1%  tahun  2004;  65,6% tahun 2004; dan 65,9% tahun 2010.
Biaya  yang  dikeluarkan  pemerintah dalam  penangangan  kesehatan  di  Indonesia tidaklah  sedikit,  pemerintah  kerap  melakukan kebijakan  subsidi  kesehatan  bagi  keluarga miskin. Namun, dalam pelaksanaannya pemberian  subsidi  ini  justru  menyebabkan tingginya  prevalensi  merokok  kepala  rumah tangga termiskin, hal ini dikarenakan pemberian  subsidi  belum  terintegrasi  dengan persyaratan  perilaku  tidak  merokok  rumah tangga  penerima  subsidi  (Juanita,  Prabandari, Mukti, & Trisnantoro, 2012). Selain itu, dalam skala  yang  lebih  besar,  kerugian  ekonomi makro  terkait  penanganan  penyakit  yang disebabkan  oleh  rokok  di  Indonesia  mencapai 44  triliun  rupiah  dan  total  belanja  modal  alat kesehatan  sebesar  2  triliun  rupiah  pada  tahun 2005  (Kosen,  2012).  Untuk  itu,  penelitian  ini dilakukan  untuk  menghitung  pengeluaran kesehatan individu untuk melakukan pengobatan  penyakit  yang  disebabkan  oleh rokok dengan memperhatikan variabel-variabel lain  seperti  jenis  kelamin,  umur,  pendapatan, perkotaan, dan riwayat penyakit kronis seperti hipertensi,  tuberkulosis,  asma,  paru-paru kronis, serangan jantung, liver, stroke, kanker, gagal ginjal, dan gangguan ingatan.

## SUBYEK DAN METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif.  Data  tersebut  kemudian  dianalisis dengan ekonometrika untuk melihat bagaimana pengaruh variabel independen, yaitu kebiasaan merokok,  jenis  kelamin,  usia,  jumlah  batang rokok  yang  dikonsumsi  dalam  satu  hari, pendapatan, penyakit kronis, dan tempat tinggal (perkotaan  atau  pedesaan)  terhadap  variabel dependennya,  yakni  pengeluaran  kesehatan individu  (yang  dihitung  berdasarkan  biaya rawat  jalan  dan  rawat  inap).  Dalam  penelitian ini,biaya  rawat  jalan  serta  rawat  inap merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  individu atas  pelayanan  kesehatan  yang  didapat  dari rumah sakit/puskesmas/klinik/dokter
18 ~ Hana Fauzia, Fizri Nur Azizah, Afifah Nada Kamilah, M. Rayhan Devan Riza, Aditya Maulana Zaqi …
praktek/paramedis/praktek  tradisional,  dimana untuk rawat jalan, individu tersebut tidak perlu menginap untuk mendapat pengobatan, sedangkan rawat inap membutuhkannya.
Responden dalam penelitian ini merupakan  individu  yang  merupakan  anggota keluarga  dari  rumah  tangga  yang  diberikan kuisioner  setiap  periode  pengambilan  sampel IFLS,  Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data numerik  yang  bersumber  dari Indonesian Family  Life  Survey (IFLS  5) dengan  jumlah sampel  sebanyak  1814  individu.  Responden dalam  penelitian  ini  berasal  dari  berbagai kalangan mulai dari individu  dengan  ekonomi rendah, menengah, hingga tinggi sehingga tidak hanya  berfokus  pada  satu  kalangan.  Data dikumpulkan  dengan  menggunakan  teknik berupa  studi  dokumentasi.  Studi  dokumentasi yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data yang  diperoleh  secara  elektronik  melalui  situs web  RAND  Corporation.  IFLS  5  merupakan survei sosial ekonomi yang berbentuk longitudinal, dimana sampel berasal dari rumah tangga  dan  komunitas  yang  tersebar  di  13 provinsi yang dilakukan pada 2014-2015 dalam bentuk  wawancara  secara  pribadi  dengan komputer  (CAPI),  sehingga  sampel  dari  data IFLS  dapat  merepresentasikan  83%  populasi Indonesia (RAND Corporation, 2020).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  merupakan  data cross  sectional ,  data tersebut  mengacu  pada  satu  titik  waktu  yakni periode  IFLS  5  tahun  2014.  Dengan  bantuan aplikasi  STATA  14,  data  tersebut  perlu  di cleaning terlebih dahulu untuk menghilangkan nilai-nilai yang hilang atau missing value dalam penelitian, kemudian dilakukan penggabungan variabel  agar  menjadi  sebuah  satu-kesatuan data,  dan  yang  terakhir  data  tersebut  diolah dengan metode Ordinary Least Squares (OLS). Metode  OLS  merupakan  suatu  metode  dalam analisis regresi berganda yang meminimumkan jumlah kuadrat  kesalahan antara  nilai  prediksi dengan  nilai  kenyataan  (Syahputra  &  Karim, 2017). Metode OLS dipilih sebab mempertimbangkan jumlah nilai pada variable dependen  yang  tidak  memiliki  batas  atas  dan batas bawah dari segi jumlah pengeluaran biaya medis pada responden. Kelebihan dari metode OLS ini ialah dapat digunakan untuk mengolah atau mempelajari sekumpulan data yang besar dan  kompleks,  OLS  biasanya  menghasilkan perkiraan  koefisien  yang  tidak  bias,  serta hasilnya  lebih  mudah  untuk  diinterpretasikan. Namun, OLS juga memiliki kekurangan, yaitu standard  error yang  bias  apabila  digunakan pada clustered data (Huang, 2018). Persamaan yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu :
Y i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + β 3 X 3i +…..+ β n X ni + U i
𝒍𝒎𝒆𝒅𝒄𝒐𝒔𝒕 ̂ = β 0 + d 1 Rokok + β 1 Batangrokok + β 2 Age 1 + d 2 Gender + β 3 lpendapatan 3 + d 3 Penyakit + d 4 Urban Keterangan: lmedcost =  Pengeluaran  kesehatan  individu  yang  dikeluarkan  dalam  satu tahun (dalam bentuk log) Rokok = Kebiasaan merokok Batang rokok = Jumlah batang rokok yang dikonsumsi dalam satu hari Age = Usia Gender = Jenis Kelamin lpendapatan = Pendapatan per bulan yang diterima (dalam bentuk log) Penyakit = Penyakit kronis yang biasanya dialami oleh perokok Urban = Daerah tempat tinggal responden U i = Error Term

## Tabel 1. Definisi Variabel Dummy dan Logaritma
Variabel Uraian Rokok Bernilai  1  apabila  individu  tersebut  memiliki  kebiasaan merokok dan bernilai 0 jika individu tidak memiliki kebiasaan merokok. Penyakit Bernilai 1 apabila individu tersebut memiliki penyakit kronis dan bernilai 0 apabila tidak memiliki penyakit kronis. Urban Bernilai 1 apabila individu tinggal di perkotaan dan bernilai 0 apabila tinggal di pedesaan. lmedcost Kenaikan  satu  satuan  nilai  pada  variable  bebas  akan meningkatkan/menurunkan  pengeluaran  kesehatan  individu sebesar nilai persen lpendapatan Kenaikan  1%  pendapatan  akan  meningkatkan/menurunkan variabel terikat dalam satu satuan nilai Dalam  model  regresi  ini  terdapat beberapa variabel yang berbentuk dummy dan logaritrma. Variabel dummy merupakan variabel yang mengkuantitatifkan variabel yang sebelumnya bersifat kualitatif, nilai 0 ditunjukkan  untuk  kelompok  yang  tidak mendapat  sebuah  perlakuan  dan  nilai  1  untuk kelompok  yang  mendapat  sebuah  perlakuan, serta  variabel  yang  berbentuk  logaritma, dimana  digunakan  untuk  melihat  nilai  dalam bentuk persentase suatu variabel yang digunakan  untuk  interpretasi  yang  akan dilakukan.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pula  uji homoskedastisitas dan uji multikolinearitas. Uji homoskedastisitas  dilakukan  untuk  memenuhi salah  satu  asumsi  klasik  agar  hasil  pengujian OLS  tidak  bias.  Dengan  tingkat  signifikansi 1%,  ditemukan  bahwa  terdapat  masalah heteroskedastisitas dalam model yang digunakan  yang  berarti  nilai  dari  varians  eror dalam  persamaan  regresi  tidak  konstan (Maziyya,  Sukarsa,  &  Asih,  2015).  Walaupun koefisien  estimasi  yang  diperoleh  tetap  tidak bias,  namun  estimator  dari  varians  menjadi bias.  Hasil  regresi  dalam  penelitian  ini  telah menggunakan robust  standard  error untuk menghilangkan  heteroskedastisitas  yang  ada (Imbens  &  Kolesár,  2016).  Multikolinearitas ialah  suatu  kondisi  dimana  terdapat  korelasi antar  variabel  independen.  Salah  satu  metode
yang digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas  ialah  dengan  melihat  nilai VIF (Sriningsih, Hatidja, & Prang, 2018). Jika nilai  VIF  lebih  dari  10  atau  nilai  korelasi matriks  melebihin  +/-  0.8  maka  terdapat masalah multikolinearitas pada model penelitian. Dari hasil uji multikolinearitas yang dilakukan, nilai matriks antar variabel tidak ada yang melebihi 0.8, sehingga terbukti tidak ada multikolinearitas  di  dalam  model  regresi. Pengujian F-test juga dilakukan untuk melihat apakah  terdapat  pengaruh  simultan  antara variabel independen dengan variabel dependen. Pada tingkat signifikansi 1%, diketahui bahwa nilai  F-stat  lebih  besar  daripada  nilai  F  pada tabel  distribusi  F,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa minimal terdapat satu variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen.
Koefisien determinasi (R 2 ) yang dihasilkan  saat  melakukan  regresi  berfungsi untuk mengetahui nilai korelasi antara variabel independen dengan variabel dependen (Ferina, Tjandrakirana,  &  Ismail,  2015).  Untuk menginterpretasi  hasil  dari  penelitian  ini  akan digunakan asumsi Cateris Paribus yang berarti variabel lain selain persamaan/variabel tersebut dianggap  konstan.  Hal  ini  digunakan  untuk mengabaikan  hal-hal  yang  diketahui  maupun tidak  diketahui  yang  berpengaruh  terhadap variabel dependen.

## HASIL

## Tabel 2. Rangkuman Statistik Variabel Dependen dan Independen
Count Mean Sd Min Max lmedcost 1814 12.01074 3.087231 7.600903 27.63102 Rokok 1814 .1455347 .3527364 0 1 Batang rokok 1814 1.995039 6.271525 0 48 Age 1814 49.92227 17.24049 23 90 Gender 1814 .1334068 .3401077 0 1 lpendapatan 1814 12.70567 1.709262 3.688879 15.60727 penyakit 1814 .4542448 .4980394 0 1 Urban 1814 .7094818 .4541267 0 1 N 1814
Sumber: IFLS 5, diolah.
Tabel 3. Tabulasi Rokok, Gender, Penyakit, dan Urban
Rokok Gender Penyakit Urban 0 1 Total 0 1 Total 0 1 Total 0 1495 55 1550 935 615 1550 461 1089 1550 1 77 187 264 55 209 264 66 198 264 Total 1572 242 1814 990 824 1814 527 1287 1814
Sumber: IFLS 5, diolah.
Berdasarkan  data  sekunder  yang  telah kami olah, dapat diketahui beberapa hal seperti pada  tabel  2  di  atas  menunjukkan  bahwa keseluruhan jumlah observasi dalam peneletian ini  yaitu  sebanyak  1814  individu.  Untuk variabel batang rokok, nilai terendahnya ialah 0 (karena  individu  tersebut  tidak  memiliki kebiasaan  merokok)  hingga  yang  tertingginya ialah  individu  mengonsumsi  48  batang  rokok dalam  satu  hari;  untuk  variabel  age  (usia), individu  paling  muda  dalam  penelitian  ini berusia  23  tahun  dan  usia  tertua  nya  ialah  90 tahun, serta untuk variabel rokok, gender (jenis kelamin),  penyakit,  dan  urban  (tempat  tinggal responden) memiliki nilai terendah 0 dan nilai tertinggi  1  karena  variabel-variabel  tersebut berbentuk dummy.
Dari hasil tabulasi antara variabel rokok dan gender ditemukan bahwa dari keseluruhan observasi  yang  berjumlah  1814  individu,  264 diantaranya  merupakan  perokok,  dengan jumlah  perokok  berjenis  kelamin  laki-laki
sebanyak  187  individu  dan  perokok  berjenis kelamin  perempuan  adalah  77  individu.  Lalu dari hasil tabulasi antara variabel rokok dengan penyakit,  ditemukan  bahwa,  sebagian  besar perokok  yang  terdiagnosis  memiliki  penyakit kronis,  berjumlah  209  responden,  hal  ini  juga selaras dengan hasil, dimana, jumlah keseluruhan responden yang tidak terdiagnosis mengidap penyakit kronis adalah 990 individu, dimana  935  diantaranya  merupakan  individu yang  tidak  merokok.  Selanjutnya,  dari  hasil tabulasi  antara  variabel  rokok  dengan  urban, ditemukan  bahwa  sebagian  besar  perokok bertempat  tinggal  di  daerah  perkotaan,  hanya 66  responden  perokok  yang  bertempat  tinggal di pedesaan.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  regresi menggunakan stata14 untuk melihat hubungan antara  variabel  independen  dan  variabel dependen.  Dari  regresi  tersebut  didapatkan hasil sebagai berikut:
T abel 4. Hasil Regresi Variabel Dependen dan Independen
Number of obs = 1,814 F(7,10806) = 40.34 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.1352 Adj R-squared = 0.1319 Root MSE = 2.8765 lmedcost Coef Std.Err. t P > |t| rokok 0.7519587 0.3386473 2.22 0.027 batangrokok 0.0300416 0.0174356 1.72 0.085 age 0.0117759 0.0052668 2.24 0.025 gender 1.079625 0.3035023 3.56 0.000 lpendapatan 0.3117779 0.0439921 7.09 0.000 penyakit 0.2717835 0.1531838 1.77 0.076 urban 0.7042542 0.1508433 4.67 0.000 cons 6.524998 0.681585 9.57 0.000 Sumber: IFLS 5, diolah.
Berdasarkan  hasil  regresi  di  atas,  dapat diketahui  variabel  rokok,  batang  rokok,  usia, gender,  pendapatan,  penyakit,  dan  tempat tinggal  (urban)  mampu  menjelaskan  variabel dependen, yaitu pengeluaran kesehatan individu  (medcost)  sebesar  13,5%  sementara 86,5%  lainnya  dijelaskan  oleh  variabel  lain diluar model Cateris Paribus .

## DISKUSI

## Rokok
Dari  hasil  regresi  yang  yang  telah dilakukan,  dimana  variabel  rokok  berbentuk dummy  yaitu  satu  untuk  individu yang merokok dan  nol  untuk  individu  yang  tidak merokok,  menunjukkan  bahwa  variabel  rokok berpengaruh positif secara signifikan terhadap pengeluaran kesehatan individu yang dikeluarkan.  Artinya,  apabila  terdapat  dua orang dengan kriteria yang sama, namun yang satu merupakan perokok, sedangkan yang lain adalah  bukan  perokok,  maka  pengeluaran kesehatan individu yang harus dikeluarkan oleh individu  yang  merokok  lebih  besar  75,19% dibandingkan  dengan  individu  yang  tidak merokok. Cateris  Paribus. Besaran  nilai  yang dimaksud  menunjukkan  peningkatan  biaya tambahan yang akan dikeluarkan oleh individu yang  merokok,  dimana  jumlah  biaya  antar individu berbeda-beda.
Prasetyoputra & Irianti (2014) menyebutkan  bahwa  merokok  memiliki  dua
dampak,  yaitu  dampak  langsung  dengan menurunkan  derajat  kesehatan  dan  dampak tidak  langsungnya  ialah  penurunan  derajat kesehatan mengakibatkan rendahnya pencapaian  dalam  pendidikan  dan  bahkan kematian.  Rokok  bisa  menyebabkan  berbagai jenis  penyakit  yang  menyebabkan  biaya ekonomi,  yaitu:  (1)  terbatasnya  kemampuan seseorang  untuk  bekerja  sehingga mengurangi pendapatan;  dan  (2)  pengeluaran  medis  dan perawatan  ekstra  dapat  menjadi  sebuah  hal besar  bagi  orang  yang sakit.  Dalam  Chotidjah (2012)  menemukan  bahwa  orang  yang memiliki kebiasaan merokok biasanya dipengaruhi oleh lingkungannya karena memiliki  orang  tua  atau  teman  dekat  yang memiliki kebiasaan merokok. Hal ini menunjukan bahwa kebiasaan merokok seseorang dapat mempengaruhi hasrat seseorang  untuk  merokok  kemudian  secara tidak  langsung  hal  itu  mendorong  untuk melakukan  kegiatan  merokok  bersama-sama. Sedangkan  dalam  rokok  terdapat  zat  nikotin yang  memberikan  efek  kecanduan  pada  orang yang  merokok  sehingga  orang  yang  memiliki kebiasaan  merokok  biasanya  akan  sulit  untuk menghentikan kebiasaan tersebut.
Dalam  setiap  satu  batang  rokok  yang dihisap, terdapat sekitar 4000 bahan kimia dan diantaranya  berpotensi  menyebabkan  kanker. Sebagai contoh, kandungan Karbon Monoksida dalam  rokok  yang  akan  membuat  perokok
22 ~ Hana Fauzia, Fizri Nur Azizah, Afifah Nada Kamilah, M. Rayhan Devan Riza, Aditya Maulana Zaqi …
mengalami  penurunan  kadar  oksigen  yang berakibat penurunan konsentrasi dan munculnya penyakit berbahaya; kandungan Tar yang  bersifat  karsinogenik,  artinya  dapat memicu perkembangan sel kanker dalam tubuh serta  penyakit  berbahaya  lainnya;  dan  Nikotin yang  bersifat  adiktif  atau  membuat  perokok menjadi  kecanduan  baik  secara  fisik  maupun psikologis  (Cahyo,  Wigati,  &  Shaluhiyah, 2012;  P2PTM  Kemenkes  RI,  2018).  Hal-hal tersebut  akan  mengakibatkan  tinggi  nya  biaya yang  harus  dikeluarkan  oleh  perokok  untuk berobat  atau  menerima  perawatan  dari  rumah sakit.
Perlu  diketahui  bahwa  merokok  tidak hanya  membawa  dampak  pada  perokok  itu sendiri tetapi juga kepada orang-orang sekitar. Bahkan  dalam  penelitian  lain  Adiarto  (2012) disebutkan  bahwa  merokok  tidak  hanya memengaruhi  kesehatan  namun  juga  tatanan sosial ekonomi, hal ini didukung oleh penelitian di  India  yang  menyebutkan  bahwa  secara signifikan  rumah  tangga  yang  memiliki kebiasaan merokok cenderung memiliki alokasi anggaran  belanja  rumah  tangga  yang  lebih rendah  pada  hal-hal  pokok  seperti  pemenuhan nutrisi,  pendidikan,  dana  antisipasi  kesehatan, dan bahkan energi.
Batang Rokok Hasil regresi menunjukan bahwa variabel batang rokok berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  pengeluaran  kesehatan individu  yang  dikeluarkan.  Setiap  kenaikan satu batang rokok akan meningkatkan pengeluaran  kesehatan  individu  yang  harus dikeluarkan sebesar 3%, Cateris Paribus .
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya Lightwood & Glantz (2011), yang dilakukan  di  Arizona,  ditemukan  bahwa peningkatan  konsumsi  satu  pak  rokok  yang dikonsumsi oleh individu akan  mengakibatkan kenaikan pengeluaran kesehatan sebesar $19,5 di negara tersebut. Akibatnya dari mengonsumsi rokok yang terlalu banyak dapat menyebabkan  tubuh  mengalami  berbagai macam  penyakit,  mulai  dari  fisik  hingga penyakit psikis yang nantinya akan meningkatkan  pengeluaran  kesehatan  individu yang  harus  dikeluarkan  untuk  melakukan pengobatan.
Age (Usia) Hasil regresi menunjukan bahwa variabel usia berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengeluaran kesehatan individu yang dikeluarkan. Artinya setiap satu tahun penambahan usia akan meningkatkan
pengeluaran kesehatan individu sebesar 1,17%, Cateris Paribus.
Hasil ini sejalan dengan yang disebutkan oleh    De  Nardi,  French,  Jones,  &  McCauley, (2016),bahwa  pengeluaran  biaya  kesehatan bagi seseorang yang telah memasuki usia diatas 65 tahun keatas lebih tinggi dibandingkan usia yang  lebih  muda,  biaya  kesehatan  juga  dapat meningkat lebih dari dua kali lipat pada usia 70 dan 90 tahun. Seiring bertambahnya usia, resiko memiliki penyakit semakin tinggi. Hal ini juga berhubungan dengan lemahnya sistem imunitas seseorang  akan  menyebabkan  orang  tersebut rentan terhadap berbagai macam penyakit. Hal ini  diperburuk  dengan  kebiasan  buruk  yang dilakukan,  yang  berbahaya  bagi  kesehatan. Namun  efek  yang  ditimbulkan  bersifat  jangka panjang,  dimana  penyakit  yang  ditimbulkan tidak  langsung  setelah  melakukan  aktivitas maupun  mengkonsumsinya,  dampaknya  baru akan  terlihat  dalam  waktu  beberapa  tahun kedepan.  Kondisi  kesehatan  yang  terus menurun  ini  akan  berakibat  pada  peningkatan pengeluaran kesehatan individu yang dikeluarkan seiring dengan pertambahan usia.

## Gender (Jenis Kelamin)
Dari  hasil  regresi,  dimana  variabel gender (jenis kelamin) berbentuk dummy yaitu satu untuk Laki-laki dan nol untuk Perempuan, menunjukkan  bahwa  variabel  gender  (jenis kelamin) berpengaruh positif secara signifikan terhadap pengeluaran kesehatan individu yang dikeluarkan.  Artinya,  apabila  terdapat  dua orang dengan kriteria yang sama, namun yang satu  adalah  laki  –  laki,  sedangkan  yang  lain adalah perempuan, maka pengeluaran kesehatan individu yang harus dikeluarkan oleh individu laki-laki lebih besar 107,9% dibandingkan  individu  perempuan, Cateris Paribus.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  (Liu, Wu,  Hu,  &  Hung,  2017),  ditemukan  diantara laki-laki  dan  perempuan,  laki-laki  lebih  tinggi mengeluarkan biaya terkait medis akibat biaya rawat  jalan  dan  rawat  inap  yang  dilakukan karena pengidap strok, dibandingkan perempuan.  Selain  itu,  tingkat  mortalitas  laki- laki juga lebih tinggi dibandingkan perempuan. Data  dalam  penelitian  ini  menunjukan bahwa  orang  yang  tidak  memiliki  kebiasaan merokok  cenderung  lebih  banyak  berjenis kelamin  perempuan  yakni  sebanyak  1.495 orang sementara orang yang memiliki kebiasaan  merokok  kebanyakan  merupakan laki-laki  dengan  jumlah  187  orang.  Penelitian oleh  (Casetta  et  al.,  2017)  menyebutkan
penelitian  oleh  Lopez  dan  kawan-kawan  pada tahun  1990  memiliki  hasil  bahwa  adanya kecenderungan  kebiasaan merokok  yang  lebih lambat pada wanita daripada pria sehingga hal tersebut  menunda  terjadinya  risiko  mortalitas akibat penurunan kesehatan.

## Pendapatan
Variabel pendapatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengeluaran kesehatan individu  yang  dikeluarkan.  Artinya  setiap kenaikan  1%  pendapatan  akan  meningkatkan pengeluaran kesehatan individu sebesar 0,311%, Cateris  Paribus. Pendapatan  akan memengaruhi  tinggi  rendahnya  permintaan akan jasa kesehatan, semakin tinggi pendapatan seseorang maka akan semakin tinggi pula jenis pelayanan yang dipilih (Reniatika, 2018).
Semakin  tinggi  pendapatan  maka  akan semakin tinggi value of life atau nilai kehidupan yang  dimiliki,  yang  mana  semakin  tinggi pendapatan  maka  seseorang  akan  memiliki kemampuan  dan  kerelaan  yang  lebih  tinggi dibanding  individu  lain  yang  memiliki pendapatan yang lebih rendah dalam membayar pengeluaran  kesehatan  individu.  Mereka  yang memiliki  pendapatan  lebih  tinggi  umumnya memiliki aktivitas yang lebih tinggi pula untuk pekerja kantoran bahkan lebih banyak menghabiskan  waktunya  dengan  duduk  dalam waktu  yang  lama  menghadap  layar  komputer, sehingga  mereka  juga  terkadang  memiliki berbagai  keluhan  kesehatan  yang  diakibatkan kurangnya  aktivitas  fisik,  terutama  yang melatih kesehatan jantung. Konsumsi makanan cepat saji yang terlalu sering ditambah dengan kurangnya  aktivitas  fisik  yang  dilakukan  oleh individu  tersebut  akan  membuat  penumpukan racun atau zat-zat berbahaya dalam tubuh yang dalam  jangka  panjang  dapat  mengganggu kesehatan. Selain itu, semakin tinggi pendapatan  seseorang  maka  hal  tersebut  akan membuat  seseorang  semakin  mampu  untuk membeli rokok.

## Penyakit
Dari  hasil  regresi  yang  yang  telah dilakukan, dimana variabel penyakit berbentuk dummy  yaitu  satu  untuk  individu  yang mempunyai  penyakit  kronis  dan  nol  untuk individu yang tidak mempunyai penyakit kronis yang  berkaitan  dengan  kebiasaan  merokok, menunjukkan bahwa variabel penyakit berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pengeluaran kesehatan individu yang dikeluarkan.  Artinya,  apabila  terdapat  dua orang dengan kriteria yang sama, namun yang satu mengidap penyakit kronis, sedangkan yang
lain  tidak  mengidap  penyakit  kronis,  maka pengeluaran  kesehatan  individu  yang  harus dikeluarkan  oleh  individu  yang  mempunyai penyakit  kronis  yang  berkaitan  dengan kebiasaan  merokok  lebih  besar  27,17% daripada individu lainnya, Cateris Paribus. Penyakit  kronis  menurut Center  for Disease Control and Prevention Frieden et al.,
(2015)  adalah  penyakit  yang  berlangsung selama satu tahun dan membutuhkan perhatian medis  lebih,  berbeda  dengan  penyakit  akut. Jenis-jenis  penyakit  dalam  penelitian  ini meliputi hipertensi, tuberkulosis (TBC), asma, paru-paru  kronis,  serangan  jantung,  liver, stroke,  kanker/tumor  ganas,  gagal  ginjal,  dan gangguan  ingatan  yang  telah  diagnosis  oleh dokter/paramedis/perawat/bidan. Penyakit- penyakit  tersebut  tergolong  penyakit  kronis, namun beberapa diantaranya dapat digolongkan  penyakit  akut.  Bagi  seseorang yang memiliki penyakit-penyakit  diatas,  biaya yang  dikeluarkan  lebih  tinggi,  dibandingkan orang  yang  tidak  memiliki  penyakit-penyakit tersebut  atau  sehat.  Penyakit  kronis  dalam penanganannya membutuhkan biaya yang tidak sedikit, proses penyembuhan yang membutuhkan  waktu  lama,  pengobatan  yang khusus  merupakan efek dari tingginya pengeluaran  kesehatan  individu  yang  harus dikeluarkan.
Dalam penelitian yang dilakukan sebelumnya  Kvedar,  Fogel,  Elenko,  &  Zohar, (2016) penyakit kronis membutuhkan pencegahan  dan  intervensi  yang  lebih  serius, dimana membutuhkan biaya yang tinggi dalam perawatannya. Penelitian lain juga menyebutkan  bahwa pasien  yang  mengalami komplikasi  perioperatif  membutuhkan  lebih banyak sumber daya untuk perawatan daripada pasien yang memiliki operasi yang tidak rumit, yang dimana biaya yang dikeluarkan juga lebih banyak untuk komplikasi perioperative (Pradarelli & Nathan, 2017).
Salah  satu  bentuk  gangguan  psikis  akut yang dapat dialami oleh individu ialah depresi. Dalam penelitian Bock et al ., (2016) disebutkan bahwa  individu  yang  mengalami  depresi  akan memiliki  biaya  kesehatan  yang  lebih  tinggi dalam  semua  sektor  dibandingkan  dengan individu  yang  tidak  mengalami  depresi. Penelitian  Rayner et  al., (2016)  juga menyebutkan  bahwa  individu  yang  memiliki kriteria depresi akan memiliki kondisi kesehatan  yang  buruk  yang  berakibat  pada penggunaan  dan  biaya  perawatan  kesehatan yang lebih besar dibandingkan dengan individu
24 ~ Hana Fauzia, Fizri Nur Azizah, Afifah Nada Kamilah, M. Rayhan Devan Riza, Aditya Maulana Zaqi …
yang  tidak  memiliki  kriteria  depresi.  Pasien yang  mengalami  depresi  juga  biasanya cenderung  untuk  merokok.  Semakin  tinggi tingkat  depresi  yang  dialami  seseorang  maka akan  semakin  tinggi  pula  biaya  layanan kesehatan yang harus mereka keluarkan.

## Urban (Daerah Tempat Tinggal)
Variabel  urban  (daerah  tempat  tinggal) berbentuk  dummy  yaitu  satu  untuk  individu yang  bertempat  tinggal  di  perkotaan  dan  nol untuk  individu  yang  bertempat  tinggal  di pedesaan,  menunjukkan  bahwa  variabel  urban (daerah tempat tinggal) berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  pengeluaran  kesehatan individu  yang  dikeluarkan.  Artinya,  apabila terdapat dua orang dengan kriteria yang sama, namun  yang  satu  tinggal  di  kota,  sedangkan yang  lain  tinggal  di  desa,  maka  pengeluaran kesehatan individu yang harus dikeluarkan oleh individu  yang  tinggal  di  kota  lebih  besar 70,42%  daripada  individu  lainnya, Cateris Paribus.
Penelitian  Fu et  al., (2014)  juga menyebutkan  bahwa  individu  yang  tinggal  di perkotaan  memiliki  pengeluaran  medis  yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tinggal di  pedesaan.  Perbedaan  ini  dapat  disebabkan karena ketersediaan teknologi intensif spesialisasi  yang  lebih  canggih  di  layanan medis perkotaan, hal ini jelas akan memengaruhi  jumlah  biaya  yang  dikeluarkan ketika  individu    memeriksakan  kesehatannya. Selain  itu,  di  daerah  perkotaan  lebih  banyak sumber daya medis yang dialokasikan dibandingkan dengan di pedesaan, hal ini juga dapat  mengakibatkan  ketidak  seimbangan pemanfaatan layanan kesehatan antara penduduk  kota  dan  desa  karena  masyarakat pedesaan  yang  miskin  tidak  mampu  untuk membayar  biaya  pengobatan  yang  mahal. Masyarakat kota  juga  cenderung lebih  banyak dan  rutin  melakukan  berbagai  pemeriksaan kesehatan,  seperti  tes  laboratorium  untuk pemeriksaan  kesehatan  umum dibandingkan dengan masyarakat pedesaan.

## KESIMPULAN
Kebiasaan  mengkonsumsi  rokok  dapat mengakibatkan pengeluaran kesehatan individu meningkat  karena  adanya  biaya  yang  harus dikeluarkan  dengan  menurunnya  kesehatan akibat  penyakit  yang  diderita  karena  efek merokok.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan bahwa  seseorang  yang  memiliki  kebiasaan merokok  memiliki  pengeluaran  kesehatan individu yang lebih besar, yaitu sebesar 75,19%
dibandingkan  dengan  individu  yang  tidak memiliki kebiasaan merokok.
Biaya perawatan medis yang dikeluarkan individu  dalam  penelitian  ini  meliputi  biaya rawat  inap  dan  biaya  rawat  jalan.  Dalam penelitian  ini  ditemukan  bahwa  jenis  kelamin laki-laki,  usia,  jumlah  batang  rokok  yang dikonsumsi  dalam  satu  hari,  pendapatan, penyakit kronis, dan yang tinggal di perkotaan memiliki hubungan yang postif dan signifikan terhadap pengeluaran kesehatan individu.
Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa kebiasaan merokok akan berdampak buruk bagi kondisi kesehatan dan meningkatkan p engeluaran kesehatan individu. Melalui penelitian  ini  diketahui  bahwa  dengan  adanya konsumsi  rokok  maka  beban  biaya  kesehatan akan  meningkat,  melalui  penelitian  ini  setiap individu akan memahami sejauh mana kerugian ekonomi  akibat  konsumsi  rokok  sehingga diharapkan  mampu  mengurangi  konsumsi rokok.
Konsumsi  rokok  yang  masih  tinggi  di Indonesia kiranya dapat menjadi pertimbangan untuk meneliti lebih dalam mengenai konsumsi rokok,  diharapkan  penelitian  selanjutnya melibatkan bagaimana lingkungan dan keluarga  juga  ikut  mempengaruhi  kebiasaan merokok  untuk  lebih  mengetahui  hal  apa  saja yang  mempengaruhi  keputusan  seseorang untuk mengkonsumsi rokok.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiarto, S. (2012). Komentar Rokok , Perokok pasif  ,  Kematian  Kardiovaskular  dan Jaminan Kesehatan, 33(3), 158–159.
Ahsan,  A.,  &  Rumbogo,  T.  (2011).  Tax  and Price :  Affordability  and  Impacts  on,
(August), 0–8. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1473.2 000 Bock,  J.,  Brettschneider,  C.,  Weyerer,  S.,
Werle,  J.,  Wagner,  M.,  Maier,  W.,  … König,  H.  (2016).  Excess  health  care costs of late-life depression – Results of the  AgeMooDe  study.  Journal  of Affective  Disorders,  199,  139–147. https://doi.org/10.1016/j.jad.2016.04.00 8 Cahyo,  K.,  Wigati,  P.  A.,  &  Shaluhiyah,  Z.
(2012).  Rokok  ,  Pola  Pemasaran  dan Perilaku  Merokok  Siswa  SMA  / Sederajat  di  Kota  Semarang.  Media Kesehatan Masyarakat Indonesia, 11(1), 75–84.
https://doi.org/10.14710/mkmi.11.1.75- 85 Casetta,  B.,  Videla,  A.  J.,  Bardach,  A., Morello,  P.,  Soto,  N.,  Lee,  K.,  …
Ciapponi, A. (2017). Association
Between  Cigarette  Smoking  Prevalence and Income Level: A Systematic Review and Meta-Analysis. Nicotine & Tobacco
Research : Official Journal of the Society for  Research  on  Nicotine  and  Tobacco, 19(12),
1401–1407. https://doi.org/10.1093/ntr/ntw266 Chotidjah,  S.  (2012).  Pengetahuan  Tentang Rokok,Pusat Kendali Kesehatan Eksternal Dan Perilaku Merokok. Makara  Human  Behavior  Studies  in Asia, 16(1), 49. https://doi.org/10.7454/mssh.v16i1.149 3 Colin  Mathers,  G.  S.  (2012).  Mortality
Attribute  to  Tobacco.  WHO  Global Report.
De  Nardi,  M.,  French,  E.,  Jones,  J.  B.,  &
McCauley, J. (2016). Medical Spending of the US Elderly. Fiscal Studies, 37(3– 4), 717–747.
https://doi.org/10.1111/j.1475- 5890.2016.12106
FCTC, W. (2017). Parties to the WHO FCTC
(ratifications and accessions).
Ferina,  I.  S.,  Tjandrakirana,  R.,  &  Ismail,  I. (2015).  Pengaruh  Kebijakan  Dividen, Kebijakan  Hutang,  dan  Profitabilitas
Terhadap  Nilai  Perusahaan  (Studi  Pada Perusahaan Pertambangan yang Terdaftar  di  BEI  Periode  2009-2013). Jurnal Akuntanika, 2(1), 52–66.
Frieden, T. R., Harold Jaffe, D. W., Kent, C.
K.,  Leahy,  M.  A.,  Martinroe,  J.  C., Spriggs, S. R., … William Schaffner, W.
(2015).  Indicators  for  Chronic  Disease Surveillance  —  United  States,  2013.
MMWR Recommendations and Reports (Vol. 64).
Fu, R., Wang, Y., Bao, H., Wang, Z., Li, Y., Su,  S.,  &  Liu,  M.  (2014).  Trend  of Urban-Rural  Disparities  in  Hospital Admissions and Medical Expenditure in China  from  2003  to  2011.  PLOS  ONE, 9(9). https://doi.org/10.1371/journal.pone.010 8571
Huang, F. L. (2018). Multilevel Modeling and
Ordinary  Least  Squares  Regression : How Comparable Are They? The Journal of Experimental Education, 86(2), 265–
281. https://doi.org/10.1080/00220973.2016. 1277339 Imbens, G. W., & Kolesár, M. (2016). Robust Standard Errors in Small Samples: Some Practical  Advice.  The  Review  of Economics  and  Statistics,  98(4),  701– 712. https://doi.org/10.1162/REST Juanita,  Prabandari,  Y.  S.,  Mukti,  A.  G.,  & Trisnantoro, L. (2012). Kebijakan Subsidi Kesehatan Bagi Keluarga
Miskin  dan  Konsumsi  Rokok  di Indonesia Tahun 2001 dan 2004.  Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan, 15(2), 53–63. Kosen,  S.  (2012).  Dampak  Kesehatan  Dan Ekonomi Perilaku Merokok Dl Indonesia.  Buletin  Penelitian  Sistem Kesehatan, 11(3 Jul). https://doi.org/10.22435/bpsk.v11i3 Kvedar,  J.  C.,  Fogel,  A.  L.,  Elenko,  E.,  & Zohar,  D.  (2016).  Digital  medicine’s
March  on  chronic  disease.  Nature Biotechnology, 34(3), 239–246. https://doi.org/10.1038/nbt.3495 Lightwood, J., & Glantz, S. (2011). Effect of the Arizona tobacco control program on cigarette  consumption  and  healthcare expenditures. Social Science and Medicine, 72(2), 166–172. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.201 0.11.015
Liu, C. T., Wu, B. Y., Hu, W. L., & Hung, Y.
C.  (2017).  Gender-based  differences  in mortality  and  complementary  therapies for  patients  with  stroke  in  Taiwan.
Complementary  Therapies  in  Medicine, 30, 113–117. https://doi.org/10.1016/j.ctim.2016.12.0 04 Maziyya, P. A., Sukarsa, I. K. G., & Asih, N. M. (2015). Mengatasi Heteroskedastisitas Pada Regresi dengan Menggunakan  Weighted  Least  Square. E-Jurnal Matematika, 4(1), 20–25.
P2PTM  Kemenkes  RI.  (2018).  Kandungan dalam  sebatang  rokok  -  Bagian  2. Retrieved from http://p2ptm.kemkes.go.id/infografhic/k andungan-dalam-sebatang-rokok-
bagian-2
Pradarelli,  J.  C.,  &  Nathan,  H.  (2017). Treating  perioperative  complications should  everyone  be  this  expensive? JAMA
Surgery,
152(10), 959.
https://doi.org/10.1001/jamasurg.2017.1 719 Prasetyoputra, P. (2014). Health and
Economic  Implications  of  Smoking  in Indonesia:  A  Review  of  the  Literature. Jurnal  Ekologi  Kesehatan  (Indonesian Journal  of  Health  Ecology),  (August 2016). Prasetyoputra, P., & Irianti, S. (2014). Health and Economic Implications of Smoking in Indonesia: A Review of the Literature Puguh. Jurnal Ekologi Kesehatan, 13(4), 340–352. RAND Corporation. (2020). The IFLS Study
Design. Retrieved
from https://www.rand.org/well-being/social-
and-behavioral-
policy/data/FLS/IFLS/study.html Rayner,  L.,  Hotopf,  M.,  Petkova,  H., Matcham, F., Simpson, A., & Mccracken, L. M. (2016). Depression in patients  with  chronic  pain  attending  a specialised pain  treatment  centre : prevalence  and  impact  on  health  care costs. PAIN, 157(7), 1472–1479. Reniatika, R. E. (2018). Pengaruh Pendapatan, Pendidikan, Tarif Pelayanan, Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Permintaan Jasa Pelayanan Kesehatan Di Puskesmas Kauman Kabupaten Tulungagung. Sriningsih,  M.,  Hatidja,  D.,  &  Prang,  J.  D.
(2018).  Penanganan  Multikolinearitas dengan  Menggunakan  Analisis  Regresi Komponen  Utama  Pada  Kasus  Impor Beras  di  Provinsi  Sulut.  Jurnal  Ilmiah
Sains, 18(1), 18–24.
Syahputra,  I.  D.,  &  Karim,  A.  (2017).
Perbandingan  Metode  Ordinary  Least Square  (Ols)  Dan  Regresi  Robust.  In Prosiding Seminar
Nasional &
Internasional. (pp. 127–131).
Tobacco  Atlas,  T.  (2015).  Countries  with  the Most Smokers. WHO. (2020). Tobacco.