Majalah Farmaseutik Vol. 18 No. 3 : 307-314 ISSN-p : 1410-590x
ISSN-e : 2614-0063
Faktor  Yang  Memengaruhi  Biaya Out  of  Pocket (OOP)  Pelayanan  Kesehatan Pasien  Rawat  Jalan:  Analisa  Data  Sekunder  Indonesia Family  Life  Survey

## Gelombang 4 (IFLS4)
Factors Affecting Out of Pocket Cost (OOP) for Outpatient Healthcare: Analysis of Secondary Data of Indonesia Family Life Survey Wave 4 (IFLS4)
Ceria Rizki Amalia 1 , Dwi Endarti 2* , Anna Wahyuni Widayanti 2
1 Magister Manajemen Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
2 Departemen Farmasetika, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Corresponding author: Dwi Endarti; Email: endarti_apt@ugm.ac.id
Submitted: 14-07-2021 Revised: 23-07-2021 Accepted: 23-07-2021
ABSTRAK Kebutuhan  pelayanan  kesehatan  akibat  sakit  muncul  secara  sporadik  dan  tidak  dapat diprediksi  yang  memberikan  beban  ekonomi  pada  pasien.  Semakin  besar  biaya  kesehatan  yang dikeluarkan  oleh  individu  dapat  memperburuk  kondisi  keuangan  rumah  tangga.  Penelitian  ini difokuskan untuk menganalisa biaya kesehatan Out of Pocket (OOP) pelayanan kesehatan rawat jalan akibat sakit berdasarkan perspektif pasien, serta faktor-faktor yang dapat berpengaruh pada biaya OOP  akibat  pelayanan  kesehatan  rawat  jalan  sakit  berdasarkan  perspektif  pasien.  Penelitian  ini menggunakan rancangan studi observasional dengan pendekatan cross sectional menggunakan data sekunder yang diperoleh  dari IFLS4 tahun 2007.  Data utama yang digunakan berisi karakteristik demografi dan karakteristik kesehatan responden sebagai variabel bebas, serta biaya OOP sebagai variabel terikat. Analisa data menggunakan analisa deskiptif dan analisis inferensial menggunakan modiefied linear regression sebagai teknik analisa utama. Biaya OOP pasien rawat jalan untuk biaya medis langsung pengobatan tidak termasuk obat resep berdasarkan hasil analisis pada IFLS4 tahun 2007 sebesar Rp. 20.815,71, dengan dipengaruhi oleh sepuluh variabel sosiodemografi-kesehatan meliputi  pendidikan,  status  pekerjaan,  pendapatan,  latar  belakang  ekonomi,  provinsi,  pelayanan kesehatan yang digunakan, jarak ke pelayanan kesehatan, waktu perjalanan, waktu tunggu dilayani dan  penyakit  kronis.  Berdasarkan  IFLS4  tahun  2007  Indonesia  masih  sangat  minim  penggunaan asuransi  kesehatan  oleh  pasien  rawat  jalan  akibat  sakit.  Proteksi  keuangan  dibutuhkan  oleh masyarakat untuk menghindari pengeluaran biaya kesehatan yang bersifat katastropik.
Kata kunci: IFLS4 tahun 2007; Out of Pocket (OOP); Regresi Linear Modifikasi

## ABSTRACT
Healthcare  needs  due  to  illness  appear  sporadically  and  unpredictably  which  leads  to economic burden on patients. The greater amount of healthcare cost that spend by the individual could lead into worse household financial condition. This study was conducted to analyze outpatient health services out-of pocket costs (OOP) due to illness based on the patient's perspective, as well as the factors that can affect the outpatient health services out-pocket costs (OOP) based on the patient's perspective before and during the implementation of JKN. This was an observational study using a cross  sectional  approach  that  use  secondary  data  obtained  from  IFLS4  in  2007.  The  main  data included respondents’ characteristics of s ociodemographic and health as independent variable as well as OOP cost as dependent variable. Data was analysed using descriptive and inferential statistics using modified linear regression as the main methodology. The amount of  out-pocket health costs (OOP) cost based on IFLS4 2007 analysis was Rp. 20,815.71. It was affected by ten sociodemographic- health variables including education, employment status, income, economic background, province, health  services  used,  the  distance  of  health  services,  travel  time,  waiting  time  to  be  served  and chronic diseases. Based on IFLS4 2007, the using of health insurance by outpatients due to illness in Indonesia is  still low. The financial protection needed by  the society  to avoid catastrophic health costs.
Keywords : IFLS4 2007; Out of Pocket (OOP); Modified Linear Regression
Ceria Rizki Amalia, et al

## PENDAHULUAN
Biaya Out  Of  Pocket (OOP)  di  banyak negara  berpenghasilan  rendah  dan  menengah merupakan  sumber  terbesar  dari  pembiayaan kesehatan (van Doorslaer dkk., 2006). Semakin besar  biaya  kesehatan  yang  dikeluarkan  oleh individu dapat memperburuk kondisi keuangan rumah tangga dan dapat mengurangi kebutuhan dasar  keluarga  lainnya,  seperti  makanan, pakaian, tidak mampu bayar pendidikan bahkan sampai  menjadi  kategori  keluarga  miskin  atau memperparah kemiskinan (van Doorslaer dkk., 2006; Xu dkk., 2003). Hasil survei di 89 negara yang mencakup 89% populasi dunia menyatakan  bahwa  hampir  150  juta  orang setiap  tahun  menghadapi  masalah  keuangan akibat  pengeluaran  kesehatan  yang  bersifat katastropik  (Xu  dkk.,  2007).  Anggaran  belanja kesehatan  Indonesia  pada  tahun  2014  adalah 2,8% dari Produk Domestik Bruto (PDB) relatif masih  rendah  dibandingkan  dengan  negara berkembang  lainnya  dan  dengan  porsi  47% pembiayaan  kesehatan  berasal  dari  OOP (Mahendradata dkk., 2017). Ukuran terpenting dari sistem pembiayaan yang adil adalah bahwa beban  dari  biaya  kesehatan  dari  kantong perorangan  tidak  memberatkan  penduduk. Aspek  pendanaan  yang  adil  tersebut  diartikan sebagai  pendanaan  kesehatan  yang  adil  dan merata  atau  merata  keadilan  ( equity ) (Thabrany,  2003).  Sejak  1999  pemerintah Indonesia telah meluncurkan berbagai program asuransi  sosial  untuk  kesehatan,  seperti Askeskin,  Jamkesmas  dan  skema  asuransi kesehatan  nasional  terbaru  yaitu  Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang bertujuan untuk mencapai  akses  layanan  kesehatan  yang  sama (equity) (Mahendradata dkk., 2017). OOP  adalah  pengeluaran  langsung  yang dilakukan  oleh  individu  ke  penyedia  layanan kesehatan  pada  saat  menggunakan  layanan, bukan  merupakan pre-payment untuk  layanan kesehatan  seperti  premis  atau  kontribusi asuransi tertentu (WHO, 2020). Biaya langsung atau OOP adalah pengeluaran yang dikeluarkan langsung oleh rumah tangga untuk mendapatkan  manfaat  pelayanan  kesehatan, seperti biaya konsultasi dokter, pembelian obat, retribusi  pelayanan  kesehatan  yang  tidak ditanggung  oleh  pihak  ketiga,  transportasi pasien  dan  lain-lain.  Biaya  langsung  dapat dibagi  menjadi  dua  yaitu  biaya  langsung medis,  seperti  biaya  pendaftaran,  obat, perawatan, laboratorium dan biaya
langsung non medis meliputi transportasi, biaya informal  lainnya  (Thomas  dkk.,  1982;  Yousefi dkk., 2014).
Besarnya  OOP  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  seperti  faktor  sosiodemografi dan  kesehatan.  Faktor  sosiodemografi  yang dapat berpengaruh pada biaya kesehatan terdiri dari  jenis  kelamin,  usia,  status  pernikahan, pendidikan, status pekerjaan, pendapatan, latar belakang  ekonomi,  tempat  tinggal,  provinsi, jarak  fasilitas  kesehatan  dari  tempat  tinggal. Faktor  kesehatan  dan  pendukungnya  dapat meliputi  penilaian  sendiri  status  kesehatan, pelayanan  kesehatan  yang  digunakan,  jumlah kunjungan  tujuan  kunjungan,  jenis  pelayanan yang  diterima,  kepuasan  pelayanan,  kondisi kronis, dan asuransi kesehatan (Chu dkk., 2005; Mahumud  dkk.,  2017;  Onwujekwe  dkk.,  2012; Van Minh dkk., 2013).
Penelitian  ini  dilaksanakan  untuk mendapatkan  evaluasi  mengenai  besarnya biaya OOP terhadap pelayanan kesehatan rawat jalan akibat sakit berdasarkan perspektif pasien menggunakan  data  IFLS4,  serta  analisis  faktor sosiodemografi dan kesehatan yang berpengaruh  pada  biaya  OOP terhadap pelayanan  kesehatan  rawat  jalan  akibat  sakit berdasarkan perspektif pasien.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  mengikuti  rancangan penelitian deskriptif
inferensia dengan pendekatan cross  sectional menggunakan  data sekunder dari IFLS4 tahun 2007 yang di unduh melalui  laman  www.rand.org.  Secara  nasional data  IFLS  mewakili  sekitar  83%  dari  populasi Indonesia dan tiga belas provinsi dari Indonesia. Lokasi  pengambilan  data  IFLS4  tahun  2007 meliputi  tiga  belas  provinsi  di  Indonesia  yaitu Sumatera  Selatan,  Sumatera  Barat,  Sumatera Utara,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Bali,  NTB, Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Selatan.  Data mencakup  jumlah  responden  sebanyak  3.153 subjek.
Data  yang  diunduh  meliputi  data karakteristik sosiodemografi-kesehatan sebagai variabel bebas serta dan biaya yang dikeluarkan untuk pelayanan kesehatan rawat jalan. Analisis data dengan statistik deskriptif untuk penyajian data  deksriptif  dan  analisis  inferensial menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda untuk membuktikan hipotesis  pengaruh faktor sosiodemografi  dan  kesehatan  terhadap
pengeluaran biaya OOP untuk pelayanan rawat jalan menggunakan Stata 16.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik sosiodemografi
pada penelitian ini di gambarkan pada Tabel I dengan jumlah responden pasien rawat jalan penelitian ini  sebanyak  3.153.  Proporsi  jenis  kelamin perempuan lebih besar daripada laki-laki yaitu sebesar  67,68%.  Kategori  usia  responden mayoritas berada pada usia produktif yaitu 15- 30  tahun  sebesar  38,09%,  sedangkan  kategori umur yang paling sedikit adalah diatas 60 tahun sebesar  11,80%.  Status  pernikahan  responden yang sudah menikah memiliki porsi yang lebih besar  daripada  status  belum/tidak  menikah yaitu  sebesar  78,69%  pada  IFLS4.  Tingkat pendidikan terakhir mayoritas responden yaitu pendidikan  dasar  SD  sebesar  37,36%.  Status pekerjaan  bekerja  memiliki  porsi  yang  lebih besar  daripada  yang  tidak  berkerja/lainnya dengan  porsi  51,25%.  Status  pekerjaan responden  dominan  adalah  produktif/bekerja namun  nominal  pendapatan  didominasi  pada level  kurang  dari  Rp.  500.000,00  per  bulan dengan porsi 76,44%.  Latar belakang ekonomi subjektif  menurut  responden  paling  banyak adalah  menengah  dengan  porsi  70,03%. Wilayah  tempat  tinggal  menurut  responden mayoritas  berada  di  perkotaan  daripada pedesaan  dengan  persentase  53,63%.  Provinsi tempat tinggal responden paling banyak berada provinsi  di  pulau  jawa  daripada  pulau  lainnya yaitu sebesar 59,97%.
Karakteristik  kesehatan  pasien  rawat jalan  dalam  penelitian  ini  digambarkan  pada Tabel  I,  pelayanan  kesehatan  yang  digunakan terakhir  kali  sebesar  51,89%  untuk  fasilitas kesehatan tingkat pertama, meliputi puskesmas, praktek dokter dan klinik. Jarak dari domisili ke fasilitas  kesehatan  paling  banyak  berjarak kurang  dari  1  km  dan  waktu  perjalanan  yang harus  ditempuh  kurang  dari  10  menit  secara berurutan  dengan  persentase  sebesar  55,92% dan  66,35%.  Kepuasan  pelayanan  atas pelayanan kesehatan yang digunakan mayoritas memuaskan  daripada  tidak  memuaskan menurut  responden  dengan  porsi  sebesar 96,42%.  Responden  pada  penelitian  ini mayoritas  tidak  memiliki  penyakit  kronis dengan  persentase  sebesar  80,05%.  Pasien rawat  jalan  mayoritas  tidak  menggunakan asuransi  untuk  pembayaran  biaya  pelayanan kesehatan sebesar 96,86%.
Rata-rata biaya OOP medis langsung pada pasien rawat jalan dapat dilihat pada Tabel III, diketahui  biaya  OOP  secara  keseluruhan  pada 3.153  responden  adalah  Rp.  20.815,71.  OOP yang  pembayarannya  tidak  menggunakan asuransi sebesar Rp.20.536,74  sebanyak 3.054 responden,  sementara  yang  menggunakan asuransi kesehatan lain sebanyak 27 responden dengan  OOP  sebesar  Rp.65.015,74  dan menggunakan  asuransi  kesehatan  (pada  tahun 2014  menjadi  JKN)  sebesar  Rp.24.068,83 sebanyak 72 responden. Jumlah responden yang menggunakan  asuransi  kesehatan  untuk melakukan  pengobatan  rawat  jalan  masih sangat  sedikit  dibandingkan  jumlah  pasien rawat  jalan  yang  pembayarannya  tidak menggunakan  asuransi.  Hal  ini  dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang menjadi kendala salah satunya adalah belum tersedianya asuransi kesehatan yang bersifat universal pada tahun 2007.
Total komponen biaya OOP berdasarkan Tabel IV. diketahui sebesar Rp. 84.257,96 untuk pasien  rawat  jalan  akibat  sakit  tahun  2007. Penggunaan  asuransi  kesehatan  dan  cakupan kepesertaan yang universal dibutuhkan sebagai proteksi  finansial  bagi  masyarakat  Indonesia untuk menghindari pengeluaran kesehatan atau OOP yang bersifat katastropik.
Hasil  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan sebelum  melakukan  analisis  regresi  linier berganda  diketahui  bahwa data  set yang  akan diproses  masih  belum  memenuhi  asumsi normality dan heteroscedasticity  test .  Gujarati (2009)  menyarankan  beberapa  teknik  atau perlakuan untuk mengatasi masalah normalitas dan  heterokedastisitas,  diantaranya  dengan melakukan  melakukan  transformasi  pada variabel  dependen  menjadi  logaritma  yang dinilai  sudah  cukup  efektif  dalam  melakukan interpretasi baik pada tahap data set processing sampai pada tahap interpretasi hasil penelitian. Analisis
pengaruh karakteristik
sosiodemografi  dan  kesehatan  yang  terhadap biaya OOP pasien rawat jalan IFLS4 dapat dilihat pada Tabel 5.  Nilai R-square diketahui sebesar 16,360  artinya  variabel  independen  yang meliputi  sosiodemografi  dan  kesehatan  dapat menjelaskan  log  biaya  OOP  pasien  rawat  jalan sebesar 16,360 %, sedangkan 83,640 % sisanya dijelaskan  oleh  peubah  lain  yang  tidak  ada dalam  model.  Hasil  analisis  regresi  linier berganda dapat dijabarkan dalam bentuk model matematika dengan persamaan sebagai berikut,
Ceria Rizki Amalia, et al
𝐿𝑜𝑔 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑂𝑂𝑃 (𝐼𝐹𝐿𝑆4) =  8,165  +  0,108 𝑋 4 + 0,137 𝑋 5 +  0,240 𝑋 6 +  0,171 𝑋 7 -0,148 𝑋 9 + 0,249 𝑋 10 +  0,286 𝑋 11 +  0,096 𝑋 12 -  0,070 𝑋 13 + 0,127 𝑋 15 Berdasarkan  penjabaran  hasil  diatas, faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap biaya  OOP  yang  dikeluarkan  pasien  rawat jalan  pada  IFLS4  2007  ditandai  dengan  nilai p- value <0,05 meliputi faktor pendidikan, status pekerjaan, pendapatan, latar belakang ekonomi (subjektif pasien), provinsi, pelayanan kesehatan  yang  digunakan,  jarak,  waktu perjalanan, waktu tunggu dilayani, dan penyakit kronis.
Faktor sosiodemografi yang berpengaruh signifikan terhadap biaya OOP yang dikeluarkan oleh pasien rawat jalan pada IFLS4 adalah faktor pendidikan, pendapatan, latar belakang ekonomi dan provinsi. Faktor status pekerjaan berpengaruh  signifikan  terhadap  biaya  OOP, hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  oleh Mahumud dkk. (2017) yang menyatakan bahwa status  bekerja  berpengaruh  signifikan  dengan koefisien  bernilai  negatif  terhadap  biaya pengeluaran  OOP,  artinya  status  tidak  bekerja akan  memiliki  pengeluaran  medis  yang  lebih besar  daripada  yang  bekerja.  Sejalan  dengan penelitian lain yang menyatakan latar belakang
Tabel I. Karakteristik sosiodemografi Variabel n % Jenis kelamin Laki-laki 1.019 32,32 Perempuan 2.134 67,68 Usia 15-30 tahun 1.201 38,09 31-45 tahun 1.005 31,87 46-60 tahun 575 18,24 >60 tahun 372 11,80 Status pernikahan Belum/tidak menikah 672 21,31 Menikah 2.481 78,69 Pendidikan Lainnya 224 7,10 SD/sederajat 1.178 37,36 SMP/sederajat 569 18,05 SMA/sederajat 846 26,83 Perguruan Tinggi 336 10,66 Status pekerjaan Tidak bekerja/lainnya 1.537 48,75 Bekerja 1.616 51,25 Pendapatan (bulan) ≤Rp.500.000 2.410 76,44 >Rp.500.000-Rp.1.000.000 417 13,23 >Rp.1.000.000-Rp.3.000.000 288 9,13 >Rp.3.000.000 38 1,21 Latar belakang ekonomi (subjektif) Miskin 897 28,45 Menengah 2.208 70,03 Kaya 48 1,52 Tempat tinggal Perkotaan 1.691 53,63 Pedesaan 1.462 46,37 Provinsi Luar Jawa 1.262 40,03 Jawa 1.891 59,97
pendidikan  yang  tinggi,  pendapatan  tinggi  dan tingkat ekonomi kaya akan berpengaruh dengan biaya  OOP  yang  semakin  besar,  sementara untuk wilayah tempat tinggal dan provinsi yang berbeda berpengaruh terhadap biaya OOP yang berbeda  (Chu  dkk.,  2005;  Jiang  dkk.,  2013; Khalid dkk., 2021; Mahumud dkk., 2017).
Faktor  kesehatan  yang  berpengaruh signifikan terhadap biaya OOP yang dikeluarkan oleh pasien rawat jalan pada IFLS4 adalah faktor pelayanan kesehatan yang  digunakan,  jarak ke pelayanan kesehatan, waktu perjalanan, waktu tunggu  dilayani,  dan  penyakit  kronis.  Hal  ini sejalan       dengan      penelitian     lainnya     yang
Tabel II. Karakteristik Kesehatan Variabel n % Pelayanan kesehatan yang digunakan terakhir Praktek Tradisional (Dukun, Orang Pintar, Kyai, Shinshe, Akupuntur, Tusuk jari, dan sejenisnya) 261 8,28 Perawat, Mantri, Paramedis, Bidan Praktek, Bidan Desa 1.048 33,24 Faskes tingkat pertama (Puskesmas, Praktek Dokter, Klinik) 1.636 51,89 Faskes tingkat lanjutan (Rumah Sakit Pemerintah/Swasta) 208 6,60 Jarak ke pelayanan kesehatan ≤ 1 km 1.687 53,50 >1-5 km 953 30,23 >5 km 513 16,27 Waktu perjalanan ≤ 10 menit 1.763 55,92 11-30 menit 1.154 36,60 > 30 menit 236 7,48 Waktu tunggu ≤ 10 menit 2.092 66,35 11-30 menit 692 21,95 > 30 menit 369 11,70 Kepuasan pelayanan Tidak memuaskan 113 3,58 Memuaskan 3.040 96,42 Kondisi kronis Tidak memiliki penyakit kronis 2.524 80,05 Memiliki penyakit kronis 629 19,95 Jenis asuransi Pembayaran tidak menggunakan asuransi 3.054 96,86 Menggunakan Asuransi Kesehatan lainnya 27 0,86 Menggunakan Asuransi Kesehatan (2014 menjadi JKN) 72 2,28 Tabel III. Rata-rata biaya OOP medis pasien rawat jalan akibat sakit IFLS4 Kelompok OOP Rataan biaya OOP (Rp) 95% CI n Keseluruhan 20.815,71 (20.015,47; 21.647,94) 3.153 Berdasarkan jenis pembiayaan kesehatan Pembayaran tidak menggunakan asuransi 20.536,74 (19.763,67; 21.340,05) 3.054 Menggunakan Asuransi Kesehatan (2014 menjadi JKN) 24.068,83 (15.210,99; 38084,86) 72 Menggunakan Asuransi Kesehatan lainnya 65.015,74 (30.586,60; 138.199,30) 27
Ceria Rizki Amalia, et al
menyatakan  bahwa  penggunaan  pelayanan kesehatan  primer  sebagai  kunjungan  rawat jalan  signifikan  mengurangi  biaya  OOP  dan biaya  transportasi  (Herberholz  dan  Phuntsho, 2021); waktu dan biaya meningkat seiring jarak ke  pelayanan  kesehatan  lebih  jauh  (Chu  dkk., 2005;  Masiye  dan  Kaonga,  2016);  transportasi
dan  waktu  tunggu  kunjungan  merupakan komponen  utama  dari  biaya  medis  tidak langsung  dan  biaya  tidak  langsung  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  biaya  yang dikeluarkan  oleh  pasien/keluarga  (Pavel  dkk., 2016;  Teni  dkk.,  2018);  memiliki  penyakit kronis  berpengaruh signifikan positif  terhadap
Tabel IV. Komponen Biaya OOP Komponen biaya OOP Rataan 95% (CI) Biaya medis Biaya medis langsung Biaya pengobatan (Rp) 20.815,71   (20.015,47; 21.647,94) Biaya resep (Rp) 56.259,93   (49.071,11; 64501.90) Biaya medis tidak langsung Biaya perjalanan (Rp) 2.780,91 (2.663,79; 2903.18) Biaya non medis Waktu perjalanan (1 kali perjalanan, satuan menit) 11,45 (11,07; 11,84) Waktu tunggu dilayani (menit) 8,31 (7,89; 8,75) Konversi biaya non medis ke rupiah Waktu perjalanan pulang-pergi (Rp) 3.229,49 Waktu tunggu dilayani (Rp) 1.171,92 Total Komponen Biaya OOP 84.257,96 Tabel V. Faktor yang berpengaruh pada biaya OOP Variabel Koefisien P>|t| 95% CI Sosiodemografi Jenis kelamin (X1) -0,051 0,233 -0,136; 0,033 Usia (X2) 0,011 0,612 -0,033; 0,057 Status pernikahan (X3) -0,033 0,463 -0,121; 0,055 Pendidikan (X4) 0,108 0,000 0,070; 0,146 Status pekerjaan (X5) -0,137 0,001 -0,219; -0,056 Pendapatan (X6) 0,240 0,000 0,180; 0,301 Latar belakang ekonomi (subjektif) (X7) 0,171 0,000 0,093; 0,249 Wilayah tempat tinggal (X8) -0,060 0,136 -0,141; 0,019 Provinsi (X9) -0,148 0,000 -0,223; -0,072 Kesehatan Pelayanan kesehatan yang digunakan (X10) 0,249 0,000 0,195; 0,303 Jarak ke pelayanan kesehatan (X11) 0,286 0,000 0,229; 0,344 Waktu perjalanan (X12) 0,096 0,005 0,028; 0,163 Waktu tunggu dilayani (X13) -0,070 0,013 -0,126; -0,014 Kepuasan pelayanan (X14) 0,147 0,141 -0,048; 0,343 Penyakit kronis (X15) 0,127 0,023 0,017; 0,236 Penggunaan asuransi (X16) -0,000 0,995 -0,118; 0,117 Konstanta 8,165 0,000 7,746; 8,585 n 3.153 R-square 16,360 F-value 38,330 Root MSE 1,029 Mean VIF 1,260 Breusch-Pagan/Cook-Weisberg test 101,900
biaya  OOP  yang  dikeluarkan  pasien  (Correa- Burrows, 2012; Rahman dkk., 2013; Ruger dan Kim,  2007;  Sultana  dkk.,  2017).  Faktor penggunaan  asuransi  pada  IFLS4  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  biaya  OOP, hal  ini  menandakan  bahwa  sistem  asuransi yang  sudah  ada  belum  bisa  memberikan perlindungan risiko keuangan secara maksimal bagi  pasien  rawat  jalan  di  Indonesia  tahun 2007.

## KESIMPULAN
Rata-rata  biaya  OOP  medis  pengobatan tidak  termasuk  biaya  obat  resep  untuk pelayanan rawat jalan sebesar Rp20.815,71 per kunjungan.  OOP  pada  IFLS4  tahun  2007 dipengaruhi  oleh  sepuluh  variabel  yaitu pendidikan, status pekerjaan, pendapatan, latar belakang ekonomi, provinsi, pelayanan kesehatan yang digunakan,  jarak ke pelayanan kesehatan,  waktu  perjalanan,  waktu  tunggu dilayani dan penyakit kronis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  menyampaikan  terima  kasih terhadap  pihak  yang  telah  menyediakan  data sekunder yang dapat digunakan sebagai bahan penelitian ini yaitu Indonesia Family Life Survey (IFLS)  oleh  RAND Corporation .  Artikel  ini merupakan  bagian  dari  penelitian  tesis  Ceria Rizki Amalia pada Magister Manajemen Farmasi Universitas  Gadjah  Mada.  Penelitian  ini mendapatkan bantuan pendanaan dari
Universitas  Gadjah  Mada  melalui  hibah Rekognisi Tugas Akhir Tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Chu, T. Bin, Liu, T.C., Chen, C.S., Tsai, Y.W., dan Chiu,  W.T.,  2005.  Household  out-of- pocket  medical  expenditures  and national  health  insurance  in  Taiwan: Income  and  regional  inequality. BMC Health Services Research , 5: 1 – 9. Correa-Burrows, P., 2012. Out-Of-Pocket Health Care  Spending  by  the  Chronically  Ill  in Chile. Procedia Economics and Finance , 1:
88 – 97. Gujarati, D., 2009. Basic Econometrics . McGraw- Hill Irwin, Singapore.
Herberholz, C. dan Phuntsho, S., 2021. Medical, transportation  and  spiritual  out-of- pocket health expenditure on outpatient and   inpatient   visits   in   Bhutan. Social
Science and Medicine , 273: 113780. Jiang, Y., Wang, Y., Zhang, L., Li, Y., Wang, X., dan Ma,  S.,  2013.  Access  to  Healthcare  and Medical Expenditure for the Middle-Aged and  Elderly:  Observations  from  China. PLoS ONE , 8: .
Khalid,  F.,  Raza,  W.,  Hotchkiss,  D.R.,  dan Soelaeman,  R.H.,  2021.  Correction  to: Health  services  utilization  and  out- ofpocket  (OOP)  expenditures  in  public and  private  facilities  in  Pakistan:  an empirical  analysis  of  the  2013 – 14  OOP health  expenditure  survey  (BMC  Health Services  Research,  (2021),  21,  1,  (178), 10.1186/s1. BMC Health Services Research , 21: 1
– 14. Mahendradata, Y., Trisnantoro, L., Listyadewi, S., Soewondo, P., Marthias, T., Harimurti, P., dkk.,  2017.  The  Republic  of  Indonesia Health System Review. Health systems in transition.  Vol-7,  Number  -1. World Health  Organization,  South  East  Asia Regional Office (SEARO) , . Mahumud, R.A., Sarker, A.R., Sultana, M., Islam,
Z.,  Khan,  J.,  dan  Morton,  A.,  2017.
Distribution and determinants of out-of- pocket  healthcare  expenditures  in Bangladesh.
Journal  of  Preventive
Medicine and Public Health , 50: 91 – 99. Masiye, F. dan Kaonga, O., 2016. Determinants of healthcare  utilisation  and  out-of-pocket payments  in  the  context  of  free  public primary healthcare in Zambia.
International Journal of Health Policy and Management , 5: 693 – 703. Onwujekwe, O., Hanson, K., dan Uzochukwu, B., 2012.  Examining  inequities  in  incidence of  catastrophic  health  expenditures  on different  healthcare  services  and  health facilities in Nigeria. PLoS ONE , 7: 1 – 6. Pavel,  M.S.,  Chakrabarty,  S.,  dan  Gow,  J.,  2016. Cost  of  illness  for  outpatients  attending public  and private  hospitals  in
Bangladesh. International  journal  for equity in health , 15: 167.
Rahman, M.M., Gilmour, S., Saito, E., Sultana, P., dan  Shibuya,  K.,  2013.  Health-Related Financial  Catastrophe,  Inequality  and Chronic Illness in Bangladesh. PLoS ONE ,
8: .
Ruger,  J.P.  dan  Kim,  H.J.,  2007.  Out-of-pocket healthcare  spending  by  the  poor  and chronically  III  in  the  republic  of  Korea. American  Journal  of  Public  Health ,  97:
Ceria Rizki Amalia, et al
804 – 811.
Sultana,  M.,  Mahumud,  R.A.,  dan  Sarker,  A.R., 2017.  Burden  of  chronic  illness  and associated  disabilities  in  Bangladesh: Evidence from the Household Income and Expenditure Survey. Chronic Diseases and Translational Medicine , 3: 112 – 122. Teni,  F.S.,  Gebresillassie,  B.M.,  Birru,  E.M., Belachew,  S.A.,  Tefera,  Y.G.,  Wubishet, B.L.,  dkk.,  2018.  Costs  incurred  by outpatients  at  a  university  hospital  in northwestern Ethiopia: a cross-sectional study. BMC Health Services Research , 18:
1 – 10.
Thabrany,  H.,  2003.  Social  Health  Insurance  in Indonesia:  Current  Status  and  the Proposed  National  Health  Insurance. Presented  in  Social  Health  Insurance Workshop WHO SEARO, New Delhi, March 13-15, 2003 Revised, August 2003 , .
Thomas, A., Hodgson, dan  Meiners, M.R., 1982. Cost-of- Illness  Methodology :  A  Guide  to Current Practices and Procedures. Wiley on behalf of Milbank Memorial Fund , 60: 429 – 462. van  Doorslaer,  E.,  O’Donne ll,  O.,  Rannan-Eliya, R.P., Somanathan, A., Adhikari, S.R., Garg, C.C.,  dkk.,  2006.  Effect  of  payments  for health  care  on  poverty  estimates  in  11 countries     in     Asia:     an     analysis    of
household  survey  data. Lancet ,  368: 1357 – 1364.
Van  Minh,  H.,  Kim  Phuong,  N.T.,  Saksena,  P., James,  C.D.,  dan  Xu,  K.,  2013.  Financial burden of household out-of pocket health expenditure  in  Viet  Nam:  Findings  from the  National  Living  Standard  Survey 2002-2010. Social  Science  and  Medicine , 96: 258 – 263. WHO,  2020.  'WHO  |  Out-of-pocket  payments, user fees and catastrophic expenditure', . URL: https://www.who.int/health_ financing/topics/financial-protection/ out-of-pocket-payments/en/ (diakses tanggal 9/7/2020). Xu,  K.,  Evans,  D.B.,  Carrin,  G.,  Aguilar-Rivera,
A.M.,  Musgrove,  P.,  dan  Evans,  T.,  2007. Protecting households from catastrophic health spending. Health Affairs , 26: 972 – 983.
Xu, K., Evans, D.B., Kawabata, K., Zeramdini, R., Klavus,  J.,  dan  Murray,  C.J.L.,  2003. Household catastrophic health
expenditure:  A  multicountry  analysis.
Lancet , 362: 111
– 117. Yousefi,  M.,  Assari  Arani,  A.,  Sahabi,  B.,
Kazemnejad,  A.,  dan  Fazaeli,  S.,  2014. Household  health  costs:  Direct,  indirect and  intangible.
Iranian  Journal  of  Public Health , 43: 202 – 209.