Estimasi  Biaya  Penyakit  COVID-19  Rawat  Inap  di  RSUP  Dr.  Sardjito Yogyakarta: Direct Medical Cost
Estimated Cost of Hospitalization COVID-19 Patient in RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta: Direct Medical Cost
Raymon Simanullang 1* , Tri Murti Andayani 2 , Chairun Wiedyaningsih 3 1 Program Studi Magister Manajemen Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada
2 Departemen Farmakologi dan Farmasi Klinik, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada 3 Departemen Farmasetika, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada Corresponding author:  Tri Murti Andayani : Email: trimurtia@yahoo.com
Submitted: 31-03-2023 Revised: 25-05-2023 Accepted: 09-06-2023
ABSTRAK
Kasus  terkonfirmasi  positif  COVID-19  tercatat  sejak  2019  hingga  2021  mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Analisis biaya dengan cost of illness mampu mengidentifikasi dan mengukur biaya secara keseluruhan dari penanganan suatu penyakit.  Tujuan penelitian ini untuk menganalisis total biaya medik langsung dan komponennya serta faktor-faktor yang memengaruhi biaya pasien COVID-19 rawat inap di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Metode penelitian observasional analitik  berdasarkan  perspektif  rumah  sakit  dengan  rancangan  penelitian cross  sectional . Pengambilan data diambil secara retrospektif dari rekam medik, data rincian biaya pengobatan, dan berkas klaim pasien pada periode Juli-Desember 2021. Analisis data terdiri dari univariat (analisis deskriptif),  bivariat  (menggunakan  uji  mann  whitney  dan  kruskal  wallis),  dan  multivariat  (uji statistik regresi linear). Hasil penelitian diperoleh jumlah pasien COVID-19 rawat inap sebanyak 99 sampel yang memenuhi kriteria inklusi, total biaya medik langsung Rp. 1.916.902.329 dengan rata- rata biaya per pasien Rp. 19.362.650, komponen biaya terbesar adalah biaya jasa pelayanan medis (53%) serta biaya obat dan BMHP (31,43%). Terdapat perbedaan biaya medik langsung dari faktor jenis kelamin, lama rawat inap (LoS), kelas perawatan, dan penggunaan antiviral. Secara statistik, faktor yang memengaruhi biaya medik langsung meliputi LoS, kelas perawatan, derajat keparahan, dan keparahan komorbid.
Kata kunci: Analisis Biaya; COVID-19; Perspektif Rumah Sakit; Rawat Inap.

## ABSTRACT
Positive confirmed cases of COVID-19 have been recorded from 2019 to 2021, experiencing a significant increase. Cost analysis with the cost of illness can identify and measure the overall cost of treating a disease. The purpose of this study was to analyze the total direct medical costs and their components  as  well  as  the  factors  that  affect  the  costs  of  inpatient  COVID-19  patients  at  RSUP Dr.  Sardjito  Yogyakarta.  The  analytic  observational  research  method  is  based  on  a  hospital perspective with a cross sectional study design. Data were collected retrospectively from medical records, detailed data on medical expenses, and patient claims files for the period July-December 2021. Data analysis consisted of univariate (descriptive analysis), bivariate (using the Mann Whitney test and Kruskal Wallis test), and multivariate (linear regression statistics test). The results of the study  obtained  that  the  number  of  inpatient  COVID-19  patients  was  99  samples  who  met  the inclusion criteria, the total direct medical costs were Rp. 1.916.902.329 with an average cost per patient of Rp. 19.362.650, the biggest cost component is the cost of medical services (53%) as well as the cost of drugs and BMHP (31.43%). There are differences in direct medical costs to gender, length of stay (LoS), class of care, and use of antivirals. Statistically, factors that affect direct medical costs include LoS, class of care, degree of severity, and severity of comorbidities.
Keywords: Cost Analysis; COVID-19; Hospital Perspective; Hospitalization.

## PENDAHULUAN
Kasus terkonfirmasi positif COVID-19 yang tercatat sejak 2019 hingga 2021 mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Berdasarkan data Dinas Kesehatan Kabupaten Sleman, tercatat hingga tanggal 03 Oktober 2020 terdapat 1.262 kasus terkonfirmasi COVID-19 di Kabupaten Sleman dengan rincian 400 orang pasien sedang menjalani perawatan, 839 orang pasien sembuh, serta 23 orang pasien meninggal karena COVID-19 (Dinkes Sleman, 2020). Data kasus COVID-19 secara nasional menurut laman  www.kemkes.go.id  pada 15 Juli 2021 jumlah pasien positif COVID-19 sebesar 2.726.803 orang. Penambahan kasus harian tersebut menjadi rekor tertinggi di Indonesia selama pandemik COVID-19 (Nidianti et al ., 2022). Meskipun saat ini kasus COVID-19 berangsur turun, namun kita tetap harus waspada terhadap virus tersebut karena tidak menutup kemungkinan gelombang ke-4 dapat terjadi.
Sebuah penelitian di Jerman dari 105 pasien COVID-19 yang diidentifikasi didapatkan biaya pengobatan rata-rata  EUR  900  hingga  EUR  53.000  per  pasien  tergantung  pada  kategori  diagnosis  utama  dan  tingkat keparahan klinis (Jeck et al ., 2022). Penelitian di United State yang bertujuan untuk memperkirakan biaya medis langsung perawatan COVID-19 diperolah hasil biaya yang dikeluarkan oleh pasien sebesar $3.045 selama infeksi saja. Jika 80% populasi terinfeksi maka biaya rata-rata rawat inap sebesar 44,6 juta; penerimaan ICU sebesar 10,7 juta; pasien yang membutuhkan ventilator sebesar 6,5 juta; biaya rumah sakit per hari 249,5 juta; dan total biaya medis langsung selama pandemik sebesar $654,0 miliar (Bartsch et al ., 2020).
Data BPJS per tanggal 28 Januari 2021 menunjukkan total pengajuan klaim COVID-19 oleh rumah sakit sebanyak 433.077, dari hasil verifikasi tercatat sebanyak 266.737 yang sesuai (61,59%) dan dapat diklaim dengan biaya 17,3 triliun (BPJS Kesehatan, 2021). Hal ini menunjukkan bahwa biaya pengobatan pasien COVID-19 sangat tinggi dan berdampak pada rumah sakit karena kendala dalam pembayaran klaim. Studi analisis biaya penyakit  ( cost  of  illness )  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  komponen  biaya  utama  dan  menjelaskan variabel biaya dari suatu penyakit (Andayani, 2013).
RSUP Dr. Sardjito adalah rumah sakit pemerintah kelas A di Yogyakarta yang merupakan rumah sakit unggulan dalam bidang pelayanan, pendidikan, dan penelitian serta menjadi rumah sakit rujukan untuk daerah Yogyakarta dan Jawa Tengah bagian selatan. Besaran tarif INA- CBG’s rawat inap untuk pelayanan COVID -19 mengikuti ketentuan tarif per hari ( cost per day ) sejak tanggal pasien mulai dirawat, bukan berdasarkan biaya riil yang dikeluarkan oleh rumah sakit (Menkes RI, 2020; Menkes RI, 2021). Lama hari perawatan pasien sangat menentukan besar kecilnya klaim yang diajukan tanpa mempertimbangkan biaya riil (Agustina et al ., 2020). Berdasarkan latar belakang tersebut, maka peneliti terdorong untuk melakukan penelitian dengan tujuan untuk menganalisis total biaya medik langsung dan komponennya serta faktor-faktor yang memengaruhi biaya pasien COVID-19 rawat inap di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta periode Juli-Desember 2021. Penelitian diharapkan dapat  bermanfaat  untuk  memberikan  informasi  mengenai  biaya  yang  dibutuhkan  untuk  perawatan  pasien COVID-19  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  perencanaan  pembiayaan  serta  pembuatan  standar penatalaksanaan penyakit COVID-19 yang lebih efektif dan efisien.

## METODE
Metode  penelitian  observasional  analitik  berdasarkan  perspektif  rumah  sakit  dengan  rancangan penelitian cross sectional . Pengambilan data diambil secara retrospektif dari rekam medik, data rincian biaya pengobatan, dan berkas  klaim pasien. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pasien COVID-19 rawat inap di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta periode Juli-September 2021. Kriteria inklusi pada penelitan ini yaitu semua pasien rawat inap dengan diagnosis COVID-19 dengan usia 18-65 tahun. Kriteria eksklusi pada penelitian ini yaitu pasien dengan rekam medik dan data biaya yang tidak lengkap.
Dalam  penelitian  ini,  teknik  sampling  yang  digunakan  adalah consecutive  sampling .  Berdasarkan penelitian Sugiyono (2017) didapatkan perhitungan sampel minimum pada penelitian ini sebanyak 96 sampel yang memenuhi kriteria inklusi (Sugiyono, 2017).
𝒏 = 𝒁 𝟐 𝒑𝒒 𝒆 𝟐 Biaya pengobatan dalam penelitian ini merupakan biaya medik langsung ( direct medical cost ) dengan perhitungan biaya menggunakan pendekatan bottom up yang meliputi komponen  biaya administrasi, biaya akomodasi,  biaya  jasa  pelayanan  medis,  biaya  penunjang  medik,  serta  biaya  obat  dan  BMHP  berdasarkan perspektif rumah sakit.
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  mendeskripsikan  karakteristik  demografi,  karakteristik  penyakit pasien, dan komponen-komponen biaya yang menyusun total biaya medik langsung. Pengujian mann whitney
untuk mengetahui perbedaan total biaya medik langsung ditinjau dari faktor jenis kelamin. Sedangkan uji kruskal wallis untuk melihat perbedaan total biaya medik langsung ditinjau dari faktor usia, kelas perawatan, lama rawat inap (LoS), derajat keparahan, keparahan komorbid, dan penggunaan antiviral. Analisis regeresi linear untuk melihat pengaruh beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat menggunakan SPSS versi 26.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil penelitian diperoleh subyek penelitian sebanyak 99 sampel yang memenuhi kriteria inklusi. Data tabel I menunjukan proporsi lebih tinggi pada jenis kelamin laki-laki 57,57% (n=57/99) sedangkan pada wanita 42,42% (n=42/99). Hal ini sesuai dengan penelitian Huang et al., (2020) melaporkan dalam penelitiannya di Wuhan terdapat 41 pasien terkonfirmasi positif COVID-19 sebanyak 73% (n=30/41) berjenis kelamin pria dan 17% (n=11/41) berjenis kelamin wanita (Huang et al ., 2020). Demikian halnya pada penelitian Paluseri et al., (2021) dimana didapati proporsi jenis kelamin laki-laki (56,5%) lebih besar menderita COVID-19 dibandingkan dengan perempuan (43,5%). Hal ini disebabkan laki-laki memiliki kadar reseptor Angiotensin Converting Enzyme - 2 (ACE-2) sebagai reseptor virus SARS-CoV-2 yang lebih tinggi didalam darah dibandingkan dengan perempuan. Enzim adalah faktor kunci bagi COVID-19 untuk menginfeksi sel manusia (CCDC, 2020).
Usia rata-rata subyek penelitian adalah 48,9 tahun dengan proporsi terbanyak pada kelompok usia 18-45 tahun 34,34% (n=34/99). Distribusi usia ini mungkin mengindikasikan perbedaan akses informasi terhadap gejala COVID-19 dan mobilitas dari kelompok usia tersebut. Kelompok usia yang relatif muda mendapatkan informasi lebih banyak mengenai gejala COVID-19 yang memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi gejala COVID-19 sejak dini lalu mengonfirmasikan kasus tersebut ke rumah sakit sehingga bisa terdata oleh Satuan Tugas COVID-19. Di saat yang sama, kelompok usia ini memiliki mobilitas yang relatif tinggi dengan riwayat perjalanan ke luar negeri yang juga lebih sering (Vermonte, 2020).
Rentang length of stay (LoS) pasien cukup lebar antara 2-24 hari dengan rata-rata 7,6 hari (Tabel I) diperoleh proporsi terbanyak pada kelompok LoS < 7 hari 49,49% (n=49/99). Hal ini sesuai dengan lama hari rawat berdasarkan tatalaksana COVID--19 sebanyak 7 hari, bila pasien sudah tidak bergejala dan kondisi klinis pasien serta perbaikan CRP membaik maka pasien bisa dipulangkan oleh Dokter Penanggung Jawab Pelayanan (DPJP) (Rahmandani et al ., 2021). Namun, hasil penelitian ini berbeda  dengan  penelitian  Paluseri et  al .  (2021)  dimana  karakteristik  LoS  kelompok  >  10  hari (66,1%) lebih besar dibandingkan dengan kelompok < 10 hari (33,9%) (Paluseri et al ., 2021).
Data tabel I menunjukan bahwa pasien COVID-19 RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta dirawat inap pada kelas covid (reguler), kelas VIP, dan kelas ICU. Dari sampel penelitian didapati proporsi terbesar pada ruang perawatan kelas covid (reguler) sebesar 87,87% (n=87/99). Hal ini kurang bersesuaian dengan  penelitian  Bain et  al. (2021)  bahwa  seseorang  dengan  penyakit  penyerta  yang  tertular COVID-19, lebih cenderung memiliki hasil yang parah dan fatal dan juga termasuk tingkat masuk yang lebih tinggi ke unit perawatan intensif (ICU) dan peningkatan kebutuhan bantuan ventilator mekanis invasif (ICU+IMV) daripada kedalam kelas perawatan reguler (Bain et al ., 2021). Data tabel II menunjukan bahwa proporsi terbanyak pada derajat keparahan berat 58,58% (n=58/99). Jika dikaitkan dengan variabel LoS, maka hal ini menggambarkan bahwa pasien COVID- 19  dengan  derajat  keparahan  berat  paling  banyak  memerlukan  LoS  dengan  rata-rata  8,01  hari. Pasien  yang  masuk  ruang  rawat  inap  akan  dilakukan  skrining,  jika  semula  tergolong  kedalam kategori pasien COVID-19 derajat sedang dan kemudian mengalami perburukan klinis ataupun gagal nafas, maka oleh DPJP akan diubah menjadi kategori derajat berat dan kritis (Wu et al ., 2020; Zhu et al ., 2020). Keparahan  komorbid  dengan  proporsi  terbesar  pada  kategori  CCI  0-2  poin  54,54% (n=54/99). Komponen CCI meliputi usia pasien, penyakit jantung, diabetes melitus, kondisi pasien pada  saat  masuk  rumah  sakit,  dan  komorbid-komorbid  lainnya  (Goldstein et  al .,  2004).  Semakin tinggi tingkat keparahan komorbiditas maka nilai CCI semakin tinggi.
Pasien COVID-19 dengan penyakit penyerta seperti diabetes, penyakit pernapasan kronis, dan penyakit kardiovaskular berisiko lebih tinggi terkena infeksi (Ejaz et al ., 2020). Proses pengobatan menjadi  cukup  panjang  dengan  terapi  pengobatan  COVID-19  beserta  penyakit  penyertanya. Penelitian Rahmawati et al . (2022) menyebutkan kematian pasien COVID-19 ditemukan pada pasien dengan penyakit penyerta dan penyakit penyerta berganda (Rahmawati et al ., 2022).
Penggunaan antiviral dengan proporsi terbanyak yaitu dengan favipiravir 54,54% (n=54/99). Jika dikaitkan dengan variabel derajat keparahan diketahui pada sampel penelitian ini pasien COVID- 19 paling banyak dengan derajat berat. Hal ini sesuai dengan pedoman tatalaksana COVID-19 dimana pasien dengan derajat ringan bahkan hingga berat/kritis, maka terapi standar yang diberikan yaitu dengan favipiravir. Remdesivir ataupun oseltamivir merupakan terapi ajuvan  jika favipiravir tidak tersedia di fasilitas kesehatan (Burhan et al ., 2020).
Data  tabel  III  diperoleh  total  biaya  untuk  99  subyek  penelitian  sebesar  Rp.  1.916.902.329. Komponen terbesar penyusun total biaya berasal dari biaya jasa pelayanan medis Rp. 1.015.912.756 (53,00%)  serta  Rp.  602.570.831  (31,43%)  untuk  biaya  obat  dan  BMHP.  Hal  ini  sesuai  dengan
Tabel I. Karakteristik Demografi Pasien COVID-19 Rawat Inap RSUP Dr. Sardjito
Yogyakarta Juli-Desember 2021 Variabel Jumlah Subyek (%) Jenis Kelamin Laki-laki 57 (57,57%) Perempuan 42 (42,42%) Usia (rata-rata 48,9 tahun) 18-45 tahun 34 (34,34%) 46-55 tahun 32 (32,32%) 56-65 tahun 33 (33,33%) LoS (rata-rata 7,6 hari) < 7 hari 49 (49,49%) 7-14 hari 41 (41,41%) > 14 hari 9 (9,09%) Kelas Perawatan Kelas Covid (Reguler) 87 (87,87%) Kelas VIP 9 (9,09%) Kelas ICU 3 (3,03%) Ket: LoS= Lama Rawat Inap Tabel II. Karakteristik Penyakit Pasien COVID-19 Rawat Inap RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta Juli-Desember 2021 Variabel Jumlah Subyek (%) Derajat Keparahan Sedang (rata-rata LoS 8,1 hari) 36 (36,36%) Berat (rata-rata LoS 6,8 hari) 58 (58,58%) Kritis (rata-rata LoS 4,8 hari) 5 (5,05%) Keparahan Komorbid CCI 0-2 poin 54 (54,54%) CCI 3-5 poin 29 (29,29%) CCI 6-8 poin 12 (12,12%) CCI 9-11 poin 4 (4,04%) Penggunaan Antiviral Tanpa Antiviral 2 (2,02%) Dengan Oseltamivir 3 (3.03%) Dengan Favipiravir 54 (54,54%) Dengan Remdesivir 12 (12,12%) Oseltamivir Remdesivir 2 (2,02%) Favipiravir Remdesivir 26 (26,26%) Ket: LoS= Lama Rawat Inap; CCI= Charlson Comorbidity Index
penelitian Setyarini et al. (2022) dimana biaya pemeriksaan penunjang laboratorium menjadi bobot biaya terbesar yang ditanggung rumah sakit dalam memberikan pelayanan COVID-19 pada pasien rawat inap. Disebutkan juga bahwa biaya riil pemeriksaan penunjang laboratorium menjadi beban biaya tertinggi dibandingkan dengan total biaya riil obat dan gas medik rawat inap maupun rawat jalan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat keparahan pasien maka semakin banyak  tindakan  yang  diberikan  dan  berbanding  lurus  dengan  biaya  tindakan  yang  dibutuhkan (Setyarini et al ., 2022).
Besarnya  biaya  obat  dan  BMHP,  dimungkinkan  karena  ada  beberapa  komorbid  dan komplikasi  yang  menyertai  peyakit  COVID-19  sehingga  terapi  yang  diberikan  tidak  hanya  untuk mengobati  COVID-19  saja  tetapi  juga  mengobati  komplikasi  dan  komorbid  yang  ada.  Ketepatan pemilihan terapi dan jenis obat yang sesuai dengan diagnosis tentunya dapat memengaruhi biaya obat. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Rahmawati et al . (2022) di RSUD Provinsi NTB yang menyebutkan bahwa komponen biaya terbesar adalah biaya kefarmasian yang mencapai 72% dari total biaya. Biaya kefarmasian tersebut terdiri dari biaya obat-obatan, perbekalan kesehatan, dan alat pelindung diri/ APD (Rahmawati et al ., 2022).
Pada  beberapa  komponen  penyusun  biaya  medik  langsung  terdapat  standar  deviasi  yang tinggi (SD) dibandingkan nilai mean (rata-rata). Hal itu disebabkan oleh pasien COVID-19 derajat kritis yang memengaruhi keseluruhan biaya sehingga memicu variasi-variasi data yang cukup lebar. Misalnya saja pada komponen biaya obat dan BMHP dimana pada derajat sedang dan berat tidak berbeda signifikan (seperti halnya dalam pemilihan antivirus dan derajat konsistensinya) sedangkan pada derajat kritis dipertimbangkan beberapa terapi tambahan. Terapi tambahan seperti anti-IL 6 (tocilizumab), plasma konvalesen, IVIG atau Mesenchymal Stem Cell (MSCs)/ Sel Punca, terapi plasma exchange (TPE)  dan  lain-lain  melihat  kondisi  klinis  pasien  (Burhan et  al .,  2020).  Tentunya  hal tersebut memengaruhi keseluruhan biaya obat dan BMHP.
Hasil  uji  homogenitas  dan  uji  normalitas kolmogorov-smirnof (Bootman et  al .,  2005) menunjukan  data  tidak  terdistribusi  dengan  normal  (sig  >  0,05)  pada  seluruh  sampel  yang memenuhi kriteria inklusi. Oleh karena itu, pengujian dilanjutkan menggunakan uji Mann Whitney dan Kruskal Wallis  untuk mengetahui adanya perbedaan antara variabel-variabel bebas terhadap variabel terikatnya berdasarkan hasil mean rank .
Data tabel IV  berdasarkan  karakteristik demografinya  diperoleh  biaya terbesar dari faktor jenis kelamin adalah laki-laki (Rp. 23.767.996), dari faktor usia yaitu kelompok usia 56-65 tahun (Rp. 26.937.157), dari faktor lama hari rawat inap yaitu LoS > 14 hari (Rp.44.003.411), dan dari faktor kelas perawatan yaitu kelas ICU (Rp.86.843.707). Hasil ini sesuai dengan beberapa penelitian yang menyebutkan  bahwa  biaya  pasien  COVID-19  laki-laki  lebih  tinggi  daripada  pasien  perempuan (Rahmandani et al ., 2021); semakin tua usia pasien COVID-19 maka semakin rentan pasien tersebut terkena komplikasi yang berbanding lurus dengan biaya tindakan yang dibutuhkan (Sanyaolu et al ., 2020); semakin panjang LoS pasien COVID-19 maka biaya akan semakin tinggi (Paluseri et al ., 2021);
Tabel III. Komponen Penyusun Total Biaya Medik Langsung Pasien COVID-19 Rawat Inap RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta Juli-Desember 2021
Variabel Total Biaya (Rp) % Rata-rata Biaya per Pasien (Rp) ± SD Total Biaya Medik Langsung 1.916.902.329 19.362.650 ± 22.612.045 Komponen Biaya : Jasa Pelayanan Medis 1.015.912.756 53,0 10.261.745 ± 11.421.135 Akomodasi 121.977.000 6,36 1.232.091 ± 992.397 Obat dan BMHP 602.570.831 31,4 6.086.574 ± 9.734.005 Penunjang Medik 171.681.500 8,96 1.734.157 ± 2.145.239 Administrasi 3.614.000 0,19 36.505 ± 4.475
Ket: SD= Standar Deviasi; BMHP= Bahan Medis Habis Pakai
dan semakin tinggi kelas perawatan pasien COVID-19 maka biaya akan semakin tinggi (Bain et al ., 2021). Terdapat perbedaan biaya medik langsung yang signifikan pada kategori jenis kelamin, lama rawat  inap  (LoS),  kelas  perawatan,  dan  penggunaan  antiviral  (Tabel  IV).  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  Paluseri et  al .  (2021)  dan  Bain et  al. (2020)  dimana  faktor  LoS,  kelas  perawatan,  dan penggunaan  antiviral  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  terhadap  biaya  riil  rawat  inap  pasien COVID-19 (Bain et al ., 2021; Paluseri et al ., 2021). Biaya penanganan pasien COVID-19 di rumah sakit relatif  tinggi  karena  memerlukan  ruang  isolasi  khusus  disamping  komponen  biaya  perawatan lainnya  seperti  penggunaan  antivirus,  terapi  oksigen,  dan  ruang  perawatan  intensif  dengan ventilator untuk menangani  pasien derajat berat dan kritis  (Bartsch et al ., 2020;  Patria Jati et al ., 2020). Namun, hasil ini tidak bersesuaian dengan penelitian Rahmandani et al ., (2021) dimana tidak terdapat perbedaan yang bermakna antara biaya pasien COVID-19 perempuan dibandingkan pasien laki-laki (Rahmandani et al ., 2021). Hal ini dapat disebabkan karena adanya perbedaan besar sampel dan subyek penelitian.
Tabel IV menunjukkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada kelompok usia, derajat keparahan, dan keparahan komorbid terhadap total biaya medik langsung selama perawatan COVID- 19  akan  tetapi  besarnya  biaya  tersebut  tergantung  pada  LoS,  kelas  perawatan,  dan  penggunaan antiviral.  Ketepatan  pemilihan  terapi  antivirus  dan  penentuan  derajat  keparahan  pasien  akan memengaruhi LoS yang berdampak pada total biaya medik langsung pasien (Wu et al ., 2020; Zhu et al ., 2020). Data  tabel  IV  berdasarkan  karakteristik  penyakitnya  diperoleh  biaya  terbesar  dari  faktor derajat  keparahan  yaitu  kategori  kritis  (Rp.  46.108.930),  dari  faktor  keparahan  komorbid  yaitu kelompok  CCI  9-11  poin  (Rp.  43.667.520),  dan  dari  faktor  penggunaan  antiviral  yaitu  kategori dengan remdesivir (Rp. 44.200.797). Hasil ini sesuai dengan beberapa penelitian yang menyebutkan semakin tinggi derajat keparahan pasien COVID-19 paling banyak memerlukan LoS maka biaya akan
Tabel IV. Perbedaan Biaya Pasien COVID-19 Rawat Inap RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta Juli-Desember 2021 Berdasarkan Karakteristik Pasien
Variabel Rata-rata Biaya per Pasien p- value (Rp) ± SD Karakteristik Demografi Jenis Kelamin (n) Laki-laki (57) 23.767.996 ± 28.192.370 0.044 a * Perempuan (42) 13.383.966 ± 8.541.185 Usia (n) 18-45 tahun (34) 13.350.951 ± 7.528.536 0.405 b 46-55 tahun (32) 17.938.869 ± 22.356.726 56-65 tahun (33) 26.937.157 ± 30.391.182 LoS (n) < 7 hari (49) 10.700.179 ± 9.706.290 0.000 b * 7-14 hari (41) 24.306.411 ± 23.942.102 > 14 hari (9) 44.003.411 ± 39.549.404 Kelas Perawatan (n) Kelas III Non AC (87) 17.200.883 ± 19.066.862 0.010 b * Kelas III AC (9) 17.766.040 ± 7.587.297 Kelas III (ICU/ICCU)(3) 86.843.707 ± 46.324.020 Karakteristik Penyakit Derajat Keparahan (n) sedang (36) 13.300.596 ± 7.313.828 0.262 b berat (58) 20.819.590 ± 23.590.881 kritis (5) 46.108.930 ± 53.597.009
Ket: a uji mann whitney, *signifikan, b uji kruskal wallis
semakin tinggi (Bartsch et al ., 2020); (Patria Jati et al ., 2020); dan biaya pasien COVID-19 dengan penyakit  penyerta  (keparahan  komorbid  tinggi)  lebih  besar  daripada  kelompok  tanpa  penyakit penyerta (keparahan komorbid rendah) (Cutler and Summers, 2020); (Bain et al ., 2021).
Berdasarkan  tabel  IV,  penggunaan  antiviral  dibedakan  menjadi  6  kelompok  yaitu  tanpa antiviral (Rp. 3.983.404), dengan oseltamivir (Rp. 5.475.739), dengan favipiravir (Rp. 12.496.362), dengan remdesivir (Rp. 44.200.797), dengan oseltamivir-remdesivir (Rp. 20.516.796), dan dengan favipiravir-remdesivir (Rp. 24.856.216). Hal ini sesuai dengan penelitian Rahmandani et al . (2021) bahwa biaya pasien COVID-19 dengan oseltamivir lebih  kecil daripada dengan favipiravir atapun remdesivir  (Rahmandani et  al .,  2021).  Penelitian  Wong et  al. (2022)  juga  menyebutkan  bahwa analisis cost-effective dengan remdesivir menyebabkan biaya yang lebih besar daripada kelompok tanpa antiviral, akan tetapi pengobatan remdesivir dapat memberikan manfaat klinis yang baik bagi pasien COVID-19 tingkat keparahan sedang (Wong et al ., 2022).
Data  tabel  V  menunjukkan  bahwa  variabel  lama  rawat  inap,  kelas  perawatan,  derajat keparahan, keparahan komorbid, dan penggunaan antiviral memberikan pengaruh yang signifikan secara  statistik  terhadap  total  biaya  medik  langsung.  Hal  itu  dapat  disebabkan  karena  data  yang digunakan  adalah  data  biaya  secara  total,  tidak  menggunakan  data  biaya  berdasarkan  masing- masing kelompok variabel bebas. Oleh  karena itu, hasil yang diperoleh  kurang spesifik dan tidak dapat menjelaskan faktor apa yang menyebabkan dan memengaruhi signifikansi tersebut.
Diperoleh nilai F hitung (14,007) > F tabel (2,10) yang berarti sekumpulan variabel bebas terbukti secara bermakna memengaruhi variabel terikat. Nilai R 2 sebesar 0,482 artinya bahwa variabel bebas yang  memengaruhi  variabel  terikat  sebesar  48,2%  dan  sisanya  sebesar  51,8%  dipengaruhi  oleh variabel-variabel  diluar  model  regresi.  Salah  satunya  seperti  pola  peresepan  dokter  dan  tingkat kepatuhan pasien yang dalam hal ini tidak dilakukan perhitungan dan efeknya terhadap biaya medik langsung.

## KESIMPULAN
Total  biaya  medik  langsung  pasien  COVID-19  rawat  inap  periode  Juli-Desember  2021  sebesar  Rp. 1.916.902.329 dengan rata-rata biaya per pasien Rp. 19.362.650. Proporsi komponen biaya penyusun tertinggi berturut-turut yaitu biaya jasa pelayanan medis Rp. 1.015.912.756 (53%), biaya obat dan BMHP Rp. 602.570.831 (31,43%), biaya penunjang medik Rp. 171.681.500 (8,96%), biaya akomodasi Rp. 121.977.000 (6,36%), serta biaya  administrasi  Rp.  3.614.000  (0,19%).  Tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  dari  faktor  usia,  derajat keparahan, dan keparahan komorbid terhadap total biaya medik langsung (p > 0,05) tetapi berbeda signifikan dari faktor jenis kelamin, lama rawat inap, kelas perawatan, dan penggunaan antiviral (p < 0,05). Diperoleh hasil uji regresi linear bahwa variabel lama rawat inap, kelas perawatan, derajat keparahan, dan keparahan komorbid memberikan pengaruh yang signifikan secara statistik. Namun, pada variabel jenis kelamin, usia, dan penggunaan antiviral tidak memberikan pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap total biaya medik langsung pasien COVID-19.
Tabel V. Analisis Regresi Linier Variabel Bebas terhadap Total Biaya Medik Langsung
Variabel Sig (α) F R R2 Jenis Kelamin 0.091 14.007 0.519 0.482 Usia 0.858 Lama Rawat Inap 0.000* Kelas Perawatan 0.000* Derajat Keparahan 0.040* Keparahan Komorbid 0.001* Penggunaan Antiviral 0.801 Ket: *signifikan, **sangat signifikan

## UCAPAN TERIMA KASIH
Disampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  manajemen  RSUP  Dr.  Sardjito  Yogyakarta  yang  telah memberikan  ijin  untuk  pengambilan  data,  Prof.  Dr.  Apt.  Tri  Murti  Andayani,  Sp.FRS.  dan  Dr.  Apt.  Chairun Wiedyaningsih, M.Kes., M. App.Sc. selaku dosen pembimbing, dosen-dosen penguji atas saran dan masukannya, serta pihak-pihak lain yang tidak bisa disebutkan satu-persatu.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina, Palu, B., Muchlis, N., 2020. Analisis Biaya Rill dan Tarif INA CBG’s Di Rumah Sakit Umum Bahagia Kota Makassar.
Andayani, T.M., 2013. Farmakoekonomi Prinsip dan Metodologi. Bursa Ilmu, Yogyakarta.
Bain,  S.C.,  Czernichow,  S.,  Bøgelund,  M.,  Madsen,  M.E.,  Yssing,  C.,  McMillan,  A.C.,  Hvid,  C.,
Hettiarachchige, N., Panton, U.H., 2021. Costs of COVID-19 pandemic associated with diabetes in Europe: a health care cost model. Current Medical Research and Opinion 37, 27 – 36.
Bartsch, S.M., Ferguson, M.C., McKinnell, J.A., O’Shea, K.J., Wedlock, P.T., Siegmund, S.S., Lee, B.Y., 2020. The Potential Health Care Costs And Resource Use Associated With COVID-19 In The United States:  A  simulation  estimate  of  the  direct  medical  costs  and  health  care  resource  use associated with COVID-19 infections in the United States. Health Affairs 39, 927 – 935.
Bootman, J.L., Townsend, R.J., McGhan, W.F. (Eds.), 2005. Principles of pharmacoeconomics, 3rd ed. ed. Harvey Whitney Books Co, Cincinnati, OH.
BPJS Kesehatan, 2021. Penyebab Dispute Klaim COVID-19: Jalan Berliku Penyelesaian Dispute Klaim COVID-19,  Seberapa  Kuat  Rumah  Sakit  Menanggung  Beban  Operasional?  Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan.
Burhan, E., Susanto, A.D., Nasution, S.A., Ginanjar, E., Pitoyo, W., Susilo, A., Firdaus, I., Santoso, A., Arifa, D.,  Arif,  S.K.,  Syam,  F.,  Rasmin,  M.,  Rengganis,  I.,  Sukrisman,  L.,  Wiyono,  W.H.,  Isbaniah,  F., Elhidsi,  M.,  Aniwidyaningsih,  W.,  Handayani,  D.,  Sugiri,  J.R.,  Wahyudi,  E.R.,  Mulansari,  N.A., Muchtar,  F.,  Rumende,  C.M.,  Soeroto,  A.Y.,  Triyono,  A.,  Katu,  S.,  Agustina,  P.,  Puspitorini,  D., Prasetya,  I.,  Musbah,  T.,  Pulungan,  A.B.,  Pudjiadi,  A.H.,  Sjakti,  A.,  Yanuarso,  P.B.,  Alam,  A., Kaswandani, N., Putri, N.D., Kadafi, K.T., Roeslaini, R.D., Sambo, M., 2020. Perhimpunan Dokter Paru  Indonesia  (PDPI)  Perhimpunan  Dokter  Spesialis  Kardiovaskular  Indonesia  (PERKI) Perhimpunan  Dokter  Spesialis  Penyakit  Dalam  Indonesia  (PAPDI)  Perhimpunan  Dokter Anestesiologi  dan  Terapi  Intensif  Indonesia  (PERDATIN)  Ikatan  Dokter  Anak  Indonesia (IDAI).
CCDC, 2020. Covid-19. Chinese Centers for Disease Controls and Prevention, USA.
Cutler, D.M., Summers, L.H., 2020. The COVID-19 Pandemic and the $16 Trillion Virus. JAMA 324, 1495.
Dinkes  Sleman,  2020.  Dashboard  Informasi  Kabupaten  Sleman  COVID-19.  Dinas  Kesehatan Kabupaten Sleman, Yogyakarta.
Ejaz, H., Alsrhani, A., Zafar, A., Javed, H., Junaid, K., Abdalla, A.E., Abosalif, K.O.A., Ahmed, Z., Younas, S., 2020.  COVID-19  and  comorbidities:  Deleterious  impact  on  infected  patients.  Journal  of Infection and Public Health 13, 1833 – 1839.
Goldstein,  L.B.,  Samsa,  G.P.,  Matchar,  D.B.,  Horner,  R.D.,  2004.  Charlson  Index  Comorbidity Adjustment for Ischemic Stroke Outcome Studies. Stroke 35, 1941 – 1945.
Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., Zhang, L., Fan, G., Xu, J., Gu, X., Cheng, Z., Yu, T., Xia, J., Wei, Y., Wu, W., Xie, X., Yin, W., Li, H., Liu, M., Xiao, Y., Gao, H., Guo, L., Xie, J., Wang, G., Jiang, R., Gao, Z., Jin, Q., Wang, J., Cao, B., 2020. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The Lancet 395, 497 – 506.
Jeck, J., Jakobs, F., Kron, A., Franz, J., Cornely, O.A., Kron, F., 2022. A cost of illness study of COVID-19 patients and retrospective modelling of potential cost savings when administering remdesivir during the pandemic “first wave” in a German tertiary care hospital. Infection 50, 191 – 201. Menkes RI, 2021. Petunjuk Teknis Klaim Penggantian Biaya Pelayanan Pasien Corona Virus Disease 2019  (COVID-19)  bagi  Rumah  Sakit  Penyelenggara  Pelayanan  COVID-19.  KMK No.HK.01.07/MENKES/4344/2021. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta. Menkes  RI,  2020.  Petunjuk  Teknis  Klaim  Pengganti  Biaya  Perawatan  Pasien  Penyakit  Infeksi Emerging  Tertentu  bagi  Rumah  Sakit  yang  Menyelenggarakan  Pelayanan  Coronavirus
Diseases 2019 (COVID-19). KMK No. HK.01.07/MENKES/238/2020. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta.
Nidianti,  E.,  Lukiyono,  Y.T.,  Hidayatih,  N.,  Humairoh,  A.,  Kombih,  M.F.,  2022.  Pendampingan Penerapan  Protokol  Kesehatan  Untuk  Mencegah  Penularan  Covid-19  Bagi  Pelaku  Usaha Makanan Minuman di Wilayah Ngagel Rejo Surabaya. abdimas 6, 266 – 276. Paluseri, A., Oktaviani, R., Zulfahmidah, Z., Fajriansyah, F., 2021. EFEKTIVITAS BIAYA PENGGUNAAN ANTIBIOTIK PASIEN COVID-19 DI RUMAH SAKIT TADJUDDIN CHALID MAKASSAR. MF 17, 50. Patria Jati, S., Budiyono, Tiyas Budiyanti, R., Suhartono, Ginandjar, P., Sriatmi, A., Nandini, N., 2020. Cost Estimates Related to COVID-19 Treatment in Indonesia: What Should be Concerned? E3S Web Conf. 202, 12012.
Rahmandani, A., Sarnianto,  P., Anggriani, Y.,  Dermawan Purba, F., 2021. Analisis Efektivitas Biaya Penggunaan Obat Antivirus Oseltamivir dan Favipiravir pada Pasien Covid-19 Derajat Sedang di Rumah Sakit Sentra Medika Cisalak Depok. Maj. Farmasetika 6, 133.
Rahmawati,  C.,  Nurbaety,  B.,  Qiyaam,  N.,  Dini,  S.,  Maftuhah,  L.,  2022.  Cost  of  illness  for  COVID-19 inpatients in West Nusa Tenggara, Indonesia. Pharm Educ 22, 66 – 69. Sanyaolu, A., Okorie, C., Marinkovic, A., Patidar, R., Younis, K., Desai, P., Hosein, Z., Padda, I., Mangat, J., Altaf, M., 2020. Comorbidity and its Impact on Patients with COVID-19. SN Compr. Clin. Med. 2, 1069 – 1076.
Setyarini,  Y.,  Suryawati,  C.,  Arso,  S.P.,  2022.  Analisis  Pembiayaan  COVID-19  di  RSUP  dr.  Kariadi Semarang. Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia 10, 190 – 201.
Sugiyono, 2017. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Alfabeta, Bandung.
Vermonte, P., 2020. Karakteristik dan Persebaran COVID-19 di Indonesia: Temuan Awal. Wong, C.K.H., Lau, K.T.K., Au, I.C.H., Xiong, X., Lau, E.H.Y., Cowling, B.J., 2022. Clinical Improvement,
Outcomes, Antiviral Activity, and Costs Associated With Early Treatment With Remdesivir for Patients With Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Clinical Infectious Diseases 74, 1450 –
1458.
Wu, C., Liu, Y., Yang, Y., Zhang, P., Zhong, W., Wang, Y., Wang, Q., Xu, Y., Li, M., Li, X., Zheng, M., Chen, L.,
Li, H., 2020. Analysis of therapeutic targets for SARS-CoV-2 and discovery of potential drugs by computational methods. Acta Pharmaceutica Sinica B 10, 766 – 788.
Zhu,  X.,  Ge,  Y.,  Wu,  T.,  Zhao,  K.,  Chen,  Y.,  Wu,  B.,  Zhu,  F.,  Zhu,  B.,  Cui,  L.,  2020.  Co-infection  with respiratory pathogens among COVID-2019 cases. Virus Research 285, 198005.