## ANALISIS DETERMINAN SUPPLY SIDE TERHADAP DISPARITAS PEMANFAATAN LAYANAN FASILITAS KESEHATAN PROGRAM JKN DI INDONESIA
1 Arthur Andreas Alfonso, 2 Ascobat Gani 1,2 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia

## Email: alfonsoarthur87@gmail.com
ABSTRAK Kata kunci: Pelayanan Kesehatan Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama, Kapasitas  Fiskal,  Skor IDM,  Tingkat  Kontak Rawat  Jalan,  Rasio  PAD terhadap APBD. Indonesia telah menjadi pelopor dalam pengelolaan program jaminan kesehatan sosial  (JKN)  terbesar  di  dunia.  Program  ini  diinisiasi  sejak  tahun  2011 berdasarkan Undang-Undang No 40 tahun 2004 tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional  dengan  pencapaian  kepesertaan  JKN  sebesar  96%  terhadap  jumlah penduduk pada Desember 2023. Cakupan kesehatan semesta sebagai salah satu upaya dalam program JKN tidak hanya berkaitan dengan kepesertaan, tetapi juga mencakup  manfaat  yang  diterima  serta  mekanisme  pembiayaannya.  Ekuitas sebagai salah satu asas dalam memenuhi persyaratan Universal Health Coverage (UHC)  masih  menjadi  masalah  dalam  pelaksanaan  program  JKN  ini,  hal  ini terlihat dari data grafik yang dianalisa oleh Ascobat Gani pada tahun 2019 bahwa masih  terjadi  disparitas  yang  sangat  signifikan  antara  wilayah  propinsi  di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan analisis terhadap faktor dari  sisi  penyedia  atau  supply  side  yang  mempengaruhi  terjadinya  disparitas pemanfaatan layanan kesehatan pada fasilitas kesehatan tingkat pertama program JKN.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  BPJS  Kesehatan,  dan  data publikasi dari Kementrian Keuangan dan Kemntrian Dalam Negeri serta Badan Pusat Statistik. Data dianalisis secara univariat, bivariat, dan multivariat dengan menggunakan  metode  regresi  linier  berganda.  Secara  statistik,  pemanfaatan layanan  kesehatan  ditingkat  pertama  dipengaruhi  sebesar  30%  oleh  kondisi geografis  melalui  alat  ukur  status  keterpencilan  Desa  melalui  variabel  Skor Indeks  Desa  Membangun  (IDM),  dan  kondisi  sosioekonomi  melalui  alat  ukur kapasitas fiskal dan persentase Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap APBD kabupaten  dan  kota.  Skor  IDM  dan  Persentase  PAD  terhadap  APBD  secara signifikan  berpengaruh  positif  sedangkan  rasio  kapasitas  fiskal  daerah  secara signifikan berpengaruh negatif dengan nilai signifikansi P < 0,05 terhadap kontak rate kunjungan rawat jalan tingkat pertama. ABSTRACT Keywords: First Level Health Facility  Health  Services, Fiscal  Capacity,  IDM Score, Outpatient Contact  Rate,  Ratio  of PAD To APBD. Indonesia has become a pioneer in managing the largest social health insurance (JKN) program in the world. This program was initiated in 2011 based on Law No.  40  of  2004  concerning  the  National  Social  Security  System  with  the achievement of JKN membership of 96% of the total population in December 2023. Universal health coverage as one of the efforts in the JKN program is not only  related  to  membership,  but  also  includes  the  benefits  received  and  the financing  mechanism.  Equity  as  one  of  the  principles  in  fulfilling  Universal Health Coverage (UHC) requirements is still a problem in the implementation of the JKN program. This can be seen from graphic data analyzed by Ascobat Gani in 2019 that there are still very significant disparities between provincial regions in Indonesia. The aim of this research is to conduct an analysis of factors from the  provider  side  or  supply  side  that  influence  disparities  in  health  service utilization in first level health facilities of the JKN program. This research uses

## Analisis Determinan Supply Side Terhadap Disparitas Pemanfaatan Layanan Fasilitas Kesehatan Program JKN di Indonesia
secondary data from BPJS Kesehatan, and published data from the Ministry of Finance and Ministry of Home Affairs as well as the Central Statistics Agency. Data  were  analyzed  univariately,  bivariately  and  multivariately  using  multiple linear regression methods. Statistically, the utilization of health services at the first level is influenced by 30% by geographical conditions through measuring village remoteness status through the Village Development Index Score (IDM) variable, and socio-economic conditions through measuring fiscal capacity and the percentage of Regional Original Income (PAD) to the district APBD and city.
The IDM score and the percentage of PAD to APBD have a significant positive effect, while the regional fiscal capacity ratio has a significant negative effect with a significance value of P < 0.05 on the contact rate of first level outpatient visits.

## PENDAHULUAN
Indonesia telah menjadi pelopor dalam pengelolaan program jaminan kesehatan sosial terbesar di dunia. Program ini diinisiasi sejak tahun 2011 berdasarkan Undang-Undang No 40 tahun 2004 tentang  Sistem  Jaminan  Sosial  Nasional.  Dalam  pasal  19  undang-undang  tersebut,  salah  satu program yang disebutkan adalah Jaminan Kesehatan yang dijalankan berdasarkan prinsip asuransi sosial dan prinsip keadilan.
Asuransi  sosial  bertujuan  untuk  mengendalikan  biaya  kesehatan  dan  memastikan ketersediaan dana yang terus-menerus. Ini tidak hanya memberikan rasa aman bagi masyarakat, tetapi juga diharapkan mendorong terwujudnya sila kelima Pancasila, yaitu keadilan sosial bagi seluruh  rakyat  Indonesia  (Kemenkes,  2013).  Saat  ini,  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  di Indonesia diakui sebagai sistem pembiayaan kesehatan tunggal terbesar di dunia (Infid, 2016). Ekuitas dalam kesehatan menjadi pilar penting dalam sistem JKN. Merujuk pada konsep Margaret Whitehead (1985, h.7), upaya dalam terciptanya kesempatan yang sama bagi semua orang untuk mengakses layanan kesehatan dan upaya utuk menurunkan kesenjangan menuju tingkat rendang merupakan  definisi  ekuitas  kesehatan.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengertian  dari  ekuitas pada  aspek  pelayanan  kesehatan  ini  berarti  penyamarataan  akses  dalam  segi  kebutuhan, pemanfaatan dan kualitas bagi semua orang.
Menurut Whitehead (1985, h.8), definisi ini menekankan hak setara atas layanan kesehatan yang tersedia bagi semua orang. Ini mencakup distribusi layanan yang adil berdasarkan kebutuhan kesehatan serta kemudahan akses di berbagai wilayah geografis, dan penghapusan hambatan lain dalam mengakses layanan tersebut. Salah satu contoh yang cukup ekstrem dengan ketidaksetaraan akses adalah ketika seseorang mendapatkan diskriminasi dalam menggunakan layanan kesehatan karena  beberapa  faktor  yang  perbedaan  seperti  dari  tingkat  pendapatan,  suku,  agama,  ras,  atau beberapa  faktor  lainnya  yang  secara  tidak  langsung  berkaitan  dengan  kebutuhan  pelayanan kesehatan.
Di  Indonesia,  meskipun  telah  banyak  pencapaian  dalam  sistem  kesehatan,  masih  ada sejumlah  masalah  klasik  yang  perlu  diselesaikan.  Persoalan  ini  terutama  terlihat  pada  aspek kepesertaan, manfaat dan pelayanan, serta pembiayaan. Ketiga aspek ini menjadi fokus utama yang harus dicapai dalam Universal Health Coverage (UHC). Cakupan kesehatan semesta tidak hanya
berkaitan  dengan  kepesertaan,  tetapi  juga  mencakup  manfaat  yang  diterima  serta  mekanisme pembiayaannya.
Pada  aspek  kepesertaan,  masih  banyak  penduduk  miskin  yang  belum  terjamin  dalam program JKN. Pemerintah menargetkan 113 juta Penerima Bantuan Iuran (PBI), namun hingga kini baru sekitar 96,8 juta orang yang terdaftar. Selain itu, banyak pekerja yang seharusnya menjadi Penerima  Upah  (PPU)  belum  didaftarkan  oleh  pemberi  kerja.  Perlindungan  bagi  pekerja  yang mengalami pemutusan hubungan kerja atau habis masa kontrak juga masih kurang, seharusnya mereka mendapatkan perlindungan minimal enam bulan dalam bentuk pembayaran iuran jaminan kesehatan.
Aspek  pelayanan  juga  masih  menghadapi  berbagai  tantangan.  Akses  kesehatan  belum merata, ketersediaan obat sering kali tidak mencukupi, dan masih ada biaya tambahan yang harus ditanggung oleh peserta. Ini menunjukkan bahwa sistem jaminan kesehatan belum sepenuhnya memberikan layanan yang adil dan merata bagi semua lapisan masyarakat.
Di aspek pembiayaan, meskipun kondisi keuangan dana jaminan sosial telah membaik, stabilitas ini harus terus dijaga. Risiko defisit masih ada jika pembiayaan dalam program JKN tidak dikelola dengan baik.
Pada  tahun  2011,  pemerintah  menetapkan  Undang-Undang  No.  24  Tahun  2011  tentang pembentukan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) untuk mengimplementasikan amanat Undang-Undang  Sistem  Jaminan  Sosial  Kesehatan.  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan kepastian perlindungan dan kesejahteraan sosial bagi seluruh rakyat Indonesia.  Salah satu peta jalan  Indonesia  melalui  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  adalah  mencapai  Cakupan Kesehatan  Semesta,  atau  Universal  Health  Coverage  (UHC),  yang  ditargetkan  pemerintah Indonesia untuk tercapai pada awal tahun 2019. Upaya ini sejalan dengan panduan dari Badan Kesehatan Dunia, World Health Organization (WHO), yang mendefinisikan UHC sebagai strategi untuk  memastikan  setiap  individu  memiliki  akses  ke  layanan  kesehatan  berkualitas,  mulai  dari layanan promotif hingga preventif, sekaligus melindungi pasien dari beban biaya langsung (out of pocket).
WHO  menetapkan  beberapa  kriteria  untuk  tercapainya  UHC.  Selain  mencakup  jumlah peserta jaminan sosial di atas 95%, tercapainya UHC juga ditentukan oleh aspek ekuitas. Ekuitas dalam konteks ini berarti aksesibilitas yang adil dan merata terhadap layanan kesehatan di seluruh negeri, tanpa adanya ketimpangan.
Pada grafik yang dianalisa oleh Prof.dr.Ascobat Gani, menggambarkan bahwa kunjungan peserta ke fasilitas kesehatan tingkat pertama pada tahun 2019 sangat bervariasi. Di wilayah timur, seperti Papua dan Maluku, pemanfaatan layanan kesehatan jauh lebih rendah dibandingkan dengan wilayah  tengah  seperti  Sulawesi.  Sementara  itu,  di  wilayah  barat,  khususnya  DKI  Jakarta  dan sekitarnya,  pemanfaatan  layanan  kesehatan  sangat  tinggi.  Ketimpangan  pemanfaatan  layanan kesehatan ini mencerminkan belum tercapainya kondisi Universal Health Coverage (UHC) yang
menjadi  target  dari  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional.  Hal  ini  menandakan  bahwa  akses terhadap layanan kesehatan masih belum merata di Indonesia.

## Gabar 1. Grafik Peserta BPJS 2019
Diketahui disparitas layanan kesehatan masih sangat signifikan. Permasalahannya adalah meskipun masyarakat ekonomi bawah merupakan kelompok yang paling membutuhkan layanan kesehatan,  akses  terhadap  fasilitas  kesehatan  masih  lebih  banyak  dinikmati  oleh  kelompok masyarakat  ekonomi  atas  (Johar  et  al.,  2018).  Oleh  karena  itu,  perlu  segera  dilakukan  upaya pemecahan masalah terkait disparitas dalam pemanfaatan rumah sakit dalam memenuhni sebuah target  Sustainable  Development  Goals  (SDGs).  Sangat  dibutuhkan  sekali  dukungan  serta komitmen  dari  pemerintah  dalam  mempersiapkan  dan  menyediakan  infrastruktur  serta  sumber daya  yang  mencukupi.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  derajat  kesehatan  masyarakat dapat tercapai di seluruh wilayah, tanpa memandang status ekonomi atau lokasi tempat tinggal.
Situasi inilah yang melatarbelakangi pentingnya penelitian mengenai pemanfaatan layanan kesehatan dengan fokus pada analisis disparitas fakor-faktor dari sisi penyedia layanan. Penelitian ini juga akan mengaitkan berbagai faktor lain yang relevan. Dalam banyak kasus, masyarakat di daerah  pedesaan  seringkali  menghadapi  kendala  akses  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan mereka  yang  tinggal  di  perkotaan.  Kendala  tersebut  bisa  berupa  jarak  yang  jauh  ke  fasilitas kesehatan, kurangnya transportasi, dan keterbatasan sumber daya medis.
Hasil  penelitian  Wulandari  &  Laksono  (2019)  menyatakan  terdapat  disparitas  antara perkotaan  dan  perdesaan  dalam  pemanfaatan  puskesmas  rawat  jalan  di  Jawa  Timur.  Pasien  di perkotaan  mempunyai  probabilitas  lebih  baik  untuk  berobat  jalan  sebesar  1,208  dibandingkan dengan  lansia  di  perdesaan  (OR  1,208;  95%  CI  1,057-1,380).    Hasil  penelitian  Laksono  et  al.,
(2019)  menyimpulkan  terdapat  disparitas  pemanfaatan  puskesmas  antar  wilayah  di  pedesaan Indonesia. Daerah di Indonesia bagian barat cenderung mempunyai pemanfaatan puskesmas yang lebih baik dibandingkan daerah pedesaan.
Selain masalah geografis, masyarakat Indonesia juga dihadapkan pada berbagai tantangan lain  terkait  dengan  ketersediaan  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang  memadai.  Faktor  sosial ekonomi menjadi salah satu kendala utama, di mana banyak masyarakat yang tidak memiliki akses ke layanan kesehatan berkualitas karena keterbatasan finansial. Tingkat pendidikan dan kesadaran kesehatan yang rendah juga turut mempengaruhi kemampuan masyarakat untuk memanfaatkan layanan yang tersedia. Selain itu, karakteristik demografi seperti kepadatan penduduk yang tinggi di beberapa wilayah dan persebaran penduduk yang tidak merata menambah kompleksitas dalam penyediaan layanan kesehatan yang merata dan berkualitas. Misalnya, banyak wilayah terpencil yang  masih  sulit  dijangkau  oleh  fasilitas  kesehatan  berkualitas,  sehingga  masyarakat  di  daerah tersebut sering kali harus menempuh perjalanan jauh untuk mendapatkan perawatan medis yang dibutuhkan.  Faktor  sosial  ekonomi  juga  berperan  penting,  dimana  masyarakat  dengan  kondisi ekonomi  yang  lebih  lemah  cenderung  memiliki  akses  yang  lebih  terbatas  terhadap  layanan kesehatan.
Tingkat  pencapaian  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  antar  daerah  di  Indonesia dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya adalah kesenjangan geografis dalam hal pasokan layanan kesehatan dan kapasitas pemerintah daerah dalam mengelola JKN serta sistem kesehatan. Daerah-daerah yang kurang maju dan terpencil sering kali tidak mendapatkan manfaat optimal dari  sistem  JKN.  Sebaliknya,  provinsi  dengan  sumber  daya  yang  cukup  dan  kinerja  tinggi cenderung lebih mampu menyerap manfaat tersebut secara maksimal.
Untuk  mengatasi  ketimpangan  ini,  dibutuhkan  kebijakan  afirmatif  yang mempertimbangkan konteks kedaerahan. Salah satu contohnya adalah kebijakan dana kompensasi yang dapat membantu daerah-daerah kurang maju untuk meningkatkan akses dan kualitas layanan kesehatan. Kebijakan ini harus dirancang secara khusus untuk memperkuat kapasitas daerah dalam mengelola  JKN  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  kesehatan  di  wilayah-wilayah  yang  paling membutuhkan. Penyesuaian peraturan yang memungkinkan koordinasi dan transparansi data yang lebih baik diperlukan untuk mengatasi fragmentasi ini. Pengendalian mutu pelayanan kesehatan harus dilakukan melalui kolaborasi antara pemerintah pusat dan daerah.
Undang-Undang  Nomor  17  Tahun  2023  tentang  Kesehatan  mengatur  berbagai  aspek terkait  kesehatan,  mulai  dari  ketentuan  umum,  hak  dan  kewajiban,  hingga  tanggung  jawab pemerintah pusat dan daerah. UU ini mencakup penyelenggaraan kesehatan, fasilitas pelayanan kesehatan,  sumber  daya  manusia  kesehatan,  dan  teknologi  kesehatan.  Meskipun  UU  ini mengamanatkan pemerintah pusat dan daerah untuk menyediakan fasilitas kesehatan di seluruh Indonesia, kenyataannya ketersediaan fasilitas tersebut masih belum merata, terutama puskesmas. Hal  ini  menunjukkan  perlunya  upaya  lebih  besar  dalam  memastikan  bahwa  semua  wilayah, termasuk yang terpencil, memiliki akses yang memadai terhadap layanan kesehatan.
Berdasarkan data SISDMK per Maret 2024, dari total 10.217 puskesmas yang tersebar di seluruh Indonesia, sebanyak 48 persen atau 4.908 puskesmas masih belum memenuhi ketersediaan sembilan jenis tenaga kesehatan yang diperlukan. Ini berarti kita masih kekurangan 8.681 tenaga kesehatan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  Kemenkes  sedang  melakukan  transformasi  sistem kesehatan melalui enam pilar utama, yaitu layanan primer, rujukan, ketahanan kesehatan, sumber daya manusia kesehatan, dan teknologi kesehatan.

## METODE
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriptif dengan menggunakan metode survei, yakni pengamatan dan penyelidikan secara kritis untuk mendapatkan keterangan yang tepat terhadap suatu persoalan dan obyek tertentu di daerah kelompok komunitas atau lokasi tertentu akan  ditela’ah  (Ruslan,  2013).  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  data  faktor-faktor supply side dan disparitas layanan fasilitas kesehatan program JKN pada 34 provinsi di Indonesia. Sampel yang diambil adalah sebagian data faktor-faktor supply side dan disparitas layanan fasilitas kesehatan program JKN pada 512 kabupaten dan kota di Indonesia.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari berbagai  sumber  resmi,  yang  mencakup  data  terkait  fasilitas  kesehatan,  demografi,  ekonomi daerah,  dan  pemanfaatan  layanan  kesehatan.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  beberapa metode untuk memastikan kelengkapan dan keakuratan data yang digunakan dalam penelitian ini. Metode pertama adalah akses basis data resmi, di mana data diunduh atau diakses langsung melalui portal resmi yang disediakan oleh instansi terkait seperti BPJS Kesehatan, Kementerian Kesehatan, BPS, dan Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi. Metode kedua adalah  permintaan  data  resmi,  yang  dilakukan  dengan  mengirimkan  surat  permintaan  kepada instansi terkait untuk memperoleh data yang tidak tersedia secara publik. Metode ini memastikan bahwa  data  yang  relevan  dan  spesifik  dapat  diperoleh  langsung  dari  sumber  yang  berwenang. Selain itu, pengumpulan data juga dilakukan melalui dokumentasi laporan keuangan daerah yang diterbitkan  oleh  pemerintah  daerah  setempat.  Laporan  ini  diakses  baik  melalui  portal  resmi maupun melalui permintaan resmi kepada pemerintah daerah.
Teknik  analisis  yang  digunakan  meliputi  analisis  univariat,  bivariat,  dan  multivariat. Berikut adalah rincian analisis data yang digunakan untuk variabel independen (kapasitas fiskal, SKOR IDM, porsi PAD terhadap APBD) dan variabel dependen (contact rate FKTP)..

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 menyajikan analisis bivariat dengan menggunakan uji T Parsial melalui aplikasi SPSS untuk melihat pengaruh secara individu antara variable independent yaitu Skor Indeks Desa membangun,  Ratio  PAD:  Belanja  Daerah,  dan  Ratio  kapasitas  fiskal  terhadap  variabel  terikat Kontak  Rate  Rawat  Jalan  dan  Kontak  Rate  Rawat  Inap  di  puskesmas  kabupaten  dan  kota  di Indonesia, berikut deskripisinya.

## Tabel 1. Uji T Parsial

## Pengaruh SKOR IDM terhadap Kontak Rate RJ
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien 0,381, artinya pengaruhnya positif.
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig = 0,001 < 0,05, artinya pengaruh signifikan.
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 7,798 > T Tabel 1,9646, pengaruhnya signifikan. Pengaruh Ratio PAD : Belanja Daerah terhadap Kontak Rate RJ
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien 0,114, artinya pengaruh positif.
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig = 0,01 < 0,05, artinya pengaruh signifikan.
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 2,405 > T Tabel 1,9646, pengaruhnya signifikan. Pengaruh Kapasitas Fiskal terhadap Kontak Rate RJTL
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien -0,114, artinya pengaruh negative atau berlawanan.
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig = 0,01 < 0,05, artinya pengaruh signifikan.
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 5,223 > T Tabel 1,9646, pengaruhnya signifikan.
Tabel 2. Uji T parsial Pengaruh SKOR IDM terhadap Kontak Rate RITL
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien 0,086, artinya pengaruhnya positif.
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig =  0,128 > 0,05, artinya tidak berpengaruh.
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 1,527 < T Tabel 1,9646, tidak berpengaruh. Pengaruh Ratio PAD : Belanja Daerah terhadap Kontak Rate RITL
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien 0,062, artinya pengaruhnya positif.
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig = 0,268 > 0,05, artinya tidak berpengaruh.
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 1,110 < T Tabel 1,9646, tidak berpengaruh. Pengaruh Kapasitas Fiskal terhadap Kontak Rate RITL
1. Dilihat dari Beta Standard Koefisien -0,069, artinya pengaruh negative atau berlawanan
2. Dilihat dari signifikansi, nilai sig = 0,172 > 0,05, artinya tidak berpengaruh
3. Dilihat dari nilai T hitung, T hitung adalah 1,369 > T Tabel 1,9646, tidak berpengaruh.

## Uji Asumsi Klasik
Analisis multivariat dalam penelitian ini menggunakan regresi linier berganda dalam menyusun persamaan  karena  variabel  bebas  pada  penelitian  lebih  dari  1  variabel.  Untuk  masuk  ke  dalam model regresi linier berganda, maka perlu dilakukan Uji Asumsi Klasik.
1. Uji Kolomogorof -Smirnov untuk memastikan data terdistribusi dengan normal

## Tabel 3. Kolmogorov-Smirnov Test
Dari tabel 3, dikatakan data terdistribusi dengan normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05, dimana pada tabel nilai signifikansi 0,07 > 0,05, yang artinya data telah terdistribusi dengan normal.
2. Selanjutnya  adalah  uji  multikoleniaritas  untuk  melihat  hubungan  atau  korelasi  antara masing-masing  variabel  independen,  dimana  model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi korelasi antara variabel independent (Ghozali Imam, 2016).
Berdasarkan  tabel  4,  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF)  untuk  ketiga  variabel  bebas berada  di  antara  1-10,  berturut-turut Skor  IDM  1.340, PAD :  Belanja Daerah 1.295 dan Kapasitas  Fiskal  1.048,  sehingga  dapat  dipastikan  tidak  terjadi  korelasi  antara  masing- masing variabel bebas.
3. Uji Heteroskedastisitas untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain, dimana pada grafik 5.5 terlihat titik- titik berada di sekitar 0, diatas 0 dan dibawah 0, selain itu titik-titik menyebar dengan tidak berpola. Hal ini menunjukkan tidak terjadi heteroskedastisitas antara variabel.
Grafik 1. Scatter Plot Uji Heterskedastisitas

## Hasil Analisa Regresi Berganda

## Tabel 5. Koefisien Determinasi
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui  bahwa  nilai  R  sebesar  0,552  yang  mempunyai  arti bahwa  korelasi  antara  variabel  SKOR  IDM,  PAD  :  Belanja  Daerah  dan  Ratio  Kapasitas  Fiskal terhadap Variabel terikat Kontak Rate RJTP sebesar 55%.
Nilai R Square menunjukkan koefesien determinasi, dimana pada tabel R Square sebesar 0,30, artinya bahwa pengaruh ketiga variabel bebas secara simultan terhadap variabel bebas kontak rate  RJTP  adalah  30%  sedangkan  sisanya  70%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan dalam model ini.
Tabel 6. Uji Anova
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai signifikansi sebesar 0,001 atau kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini berpengaruh signifikan secara simultan terhadap variabel terikat.
Tabel 7. Koefisien Regresi
Dari tabel koefisien di atas, didapatkan persamaan Regresi :
Y = -495,42 + 2155,45 X1 + 662,02 X2 +- 191,71 X3 + e
Berdasarkan  persamaan  diatas,  dapat  dijelaskan  bahwa,  nilai  konstanta  sebesar  -495,42 artinya bahwa jika variabel bebas bernilai 0 maka variabel terikat bernilai -495,42. Nilai koefesien regresi variabel SKOR IDM bernilai positif (+) 2155,45 maka bisa diartikan bahwa jika Skor IDM meningkat 1 satuan maka variabel Kontak Rate RJTP akan meningkat sebesar 2155,45 satuan. Nilai koefesien  regresi  variabel  ratio  PAD  :  Belanjda  Daerah  bernilai  positif  (+)  662,02  maka  bisa diartikan bahwa jika ratio PAD : Belanja Daerah meningkat 1 satuan maka variabel Kontak Rate RJTP akan meningkat sebesar 662,02 satuan. Nilai koefesien regresi variabel ratio Kapasitas Fiskal bernilai negatif (-) 495,42 maka bisa diartikan bahwa jika ratio Kapasitas Fiskal meningkat 1 satuan maka variabel Kontak Rate RJTP akan menurun sebesar 495,42 satuan dan sebaliknya.
Berdasarkan persamaan regresi yang diberikan, kita dapat menginterpretasikan pengaruh masing- masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Nilai  konstanta  (-495,42)  dalam persamaan menunjukkan nilai dari variabel dependen (Y) jika semua variabel independen (X1, X2, X3) bernilai 0. Dalam konteks ini, jika semua variabel independen tidak ada pengaruhnya, maka variabel dependen (Kontak Rate RJTP) akan memiliki nilai -495,42.
Koefisien regresi positif untuk variabel Skor IDM (2155,45) menunjukkan bahwa setiap peningkatan satu satuan dalam Skor IDM akan menyebabkan peningkatan sebesar 2155,45 satuan dalam Kontak Rate RJTP. Hal ini menunjukkan adanya hubungan positif antara Skor IDM dengan Kontak Rate RJTP, di mana semakin tinggi Skor IDM, semakin tinggi pula Kontak Rate RJTP.
Koefisien  regresi  positif  untuk  variabel  ratio  PAD  :  Belanja  Daerah  (662,02) mengindikasikan  bahwa  kenaikan  satu  satuan  dalam  ratio  PAD  :  Belanja  Daerah  akan mengakibatkan peningkatan sebesar 662,02 satuan dalam Kontak Rate RJTP. Ini menggambarkan hubungan positif antara ratio PAD : Belanja Daerah dengan Kontak Rate RJTP, di mana semakin tinggi ratio tersebut, semakin tinggi juga Kontak Rate RJTP.
Di  sisi  lain,  koefisien  regresi  negatif  untuk  variabel  ratio  Kapasitas  Fiskal  (-191,71) mengartikan bahwa setiap kenaikan satu satuan dalam ratio Kapasitas Fiskal akan menyebabkan penurunan sebesar 191,71 satuan dalam Kontak Rate RJTP. Ini menunjukkan adanya hubungan negatif antara ratio Kapasitas Fiskal dengan Kontak Rate RJTP, yang berarti semakin tinggi ratio Kapasitas Fiskal, semakin rendah Kontak Rate RJTP.
Dengan demikian, interpretasi dari persamaan regresi ini memberikan gambaran tentang bagaimana masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen dalam konteks yang dijelaskan.

## KESIMPULAN
Jumlah  kepesertaan  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  pada  Desember  2023 mencapai  96%  dari  total  penduduk  Indonesia,  mencakup  266.878.552  dari  278.696,2  juta penduduk. Meskipun tingkat kepesertaan tinggi, masih terdapat jumlah kepesertaan non-aktif yang
signifikan. Disparitas dalam pemanfaatan layanan kesehatan antar wilayah kabupaten dan kota di Indonesia  juga  sangat  mencolok,  dengan  angka  kontak  rate  rawat  jalan  dan  rawat  inap  di puskesmas yang bervariasi secara drastis, dari yang tertinggi hingga mendekati nol.
Secara statistik, terbukti bahwa Indeks Desa Membangun (IDM), ratio Kapasitas Fiskal Daerah,  dan  Ratio  PAD  :  Belanja  Daerah  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  Kontak  Rate Rawat Jalan Tingkat Pertama. Skor IDM dan Ratio PAD : Belanja Daerah berpengaruh positif, sementara ratio Kapasitas Fiskal Daerah memiliki pengaruh negatif. Kombinasi dari ketiga faktor ini menjelaskan sekitar 30% variasi dalam Kontak Rate Rawat Jalan Tingkat Pertama di Indonesia.
Untuk  memberikan  solusi  terhadap  disparitas  ini,  beberapa  saran  telah  diajukan. Kementerian  Dalam  Negeri  disarankan  untuk  mengevaluasi  kebijakan  desentralisasi  dan melakukan  analisis  terhadap  kapasitas  fiskal  setiap  daerah.  Hal  ini  bertujuan  agar  daerah  yang mengalami kesulitan finansial dapat mendapatkan bantuan melalui kebijakan resentralisasi oleh pemerintah pusat, sehingga otonomi khusus dapat diterapkan secara lebih efektif.
Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi disarankan untuk memprioritaskan  pembangunan  infrastruktur  di  daerah  dengan  status  sangat  tertinggal  dan tertinggal.  Langkah  ini  diharapkan  dapat  mengoptimalkan  kesetaraan  dalam  pembangunan  dan akses terhadap layanan kesehatan di seluruh Indonesia.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  agar  menggunakan  dataset  dari  sumber  yang konsisten, seperti Data sekunder BPJS Kesehatan atau data terbaru dari Susenas. Hal ini bertujuan untuk  mengurangi  margin  error  yang  mungkin  timbul  akibat  perbedaan  data  yang  digunakan, sehingga hasil penelitian menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan untuk kebijakan dan intervensi selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anis-Syakira, J., Jawahir, S., Abu Bakar, N. S., Mohd Noh, S. N., Jamalul-Lail, N. I., Hamidi, N., & Sararaks, S. (2022). Factors Affecting the Use of Private Outpatient Services among the Adult Population in Malaysia. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(20). https://doi.org/10.3390/ijerph192013663.
Arikunto, S. (2013). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Rineka Cipta. Arimbawa, P. E. (2018). The Relationship of Ownership Health Insurance With Uses Rational Drug (POR) in Self Medication Patient. Jurnal Ilmiah Medicamento, 4(2), 118–122.
Azwar. (2013). Menjaga Mutu Pelayanan Kesehatan. Jakarta: Pustaka Sinar Harapan. Badan Pusat Statistik. (2010). Data dari Sensus Penduduk 2010. https://sensus.bps.go.id/main/index/sp2010. Bapennas. (2019). Kepemilikan Jaminan Kesehatan.
https://sepakat.bappenas.go.id/wiki/Kepemilikan_Jaminan_Kesehatan
Blakely, E. J. (2013). Planning Local Economic Development, Theory and Practice. California: SAGE Publication.
Braveman, P. (2014). What are health disparities and health equity? we need to be clear. Public

## Analisis Determinan Supply Side Terhadap Disparitas Pemanfaatan Layanan Fasilitas Kesehatan Program JKN di Indonesia
Health Reports, 129(SUPPL. 2), 5–8.
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00333549141291S203.
Departemen Kesehatan RI. (2009). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 44 Tahun 2009 tentang Rumah Sakit. Jakarta: Depkes RI.
Firdaus,  A.A.,  &  Ayuningtyas,  N.D.P.  (2020).  Analisis  Suplai  Maksimal  pada  Pelayanan Kesehatan  Rumah  Sakit  Islam  Jemursari  Surabaya.  Majalah  Kesehatan  Masyarakat  Aceh (MaKMA), 3(2): 119–130. https://ojs.serambimekkah.ac.id/MaKMA/article/view/4356. Gabrani, J., Schindler, C., & Wyss, K. (2020). Factors associated with the utilisation of primary care services: A cross-sectional study in public and private facilities in Albania. BMJ Open, 10(12), 5–12. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-040398
Ghozali,  I.  (2016).  Aplikasi  Analisis  Multivariat  dengan  Program  SPSS.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gil, M. R., & Choi, C. G. (2019). Factors Affecting the Choice of National and Public Hospitals Among  Outpatient  Service  Users  in  South  Korea.  Inquiry  (United  States),  56,  1–11. https://doi.org/10.1177/0046958019833256
Gujarati, D., & Porter, D.C. (2013). Basic Econometrics. New York: Mc Graw Hill Inc. Halim,  A.  (2014).  Akuntansi  Sektor  Publik:  Akuntansi  Keuangan  Daerah.  Jakarta:  Selamba Empat.
Haris, S. (2013). Desentralisasi dan Otonomi Daerah. Jakarta: LIPI Press.
Humas UGM. (2017). AHS Menjadi Solusi Disparitas Layanan Kesehatan. https://ugm.ac.id/id/berita/13150-ahs-menjadi-solusi-disparitas-layanan-kesehatan/
Ismainar,  H.,  Widodo,  M.  D.,  &  Candra,  L.  (2021).  ORGANISASI  MANAJEMEN KESEHATAN. Penerbit Widina Bhakti Persada.
Johar, M., Soewondo, P., Pujisubekti, R., Satrio, H.K., & Adji, A. (2018). Inequality in access to health care, health insurance and the role of supply factors. Soc Sci Med.;213:134-145. doi: 10.1016/j.socscimed.2018.07.044. Epub 2018 Jul 29. PMID: 30077959.
Kawachi I., Subramanian S.V., & Almeida-Filho N.A. (2002). gloSsary for health inequalities.
Journal of Epidemiology & Community Health, 56:647-652. https://jech.bmj.com/content/56/9/647.citation-tools.
Kawachi, I., Subramanian, S. V., & Almeida-Filho, N. (2002). A glossary for health inequalities.
Journal of Epidemiology and Community Health, 56(9), 647–652.
https://doi.org/10.1136/jech.56.9.647
Kifle, H., Merga, B. T., Dessie, Y., Demena, M., Fekadu, G., & Negash, B. (2021). Inequality and inequity  in  outpatient  care  utilization  in  ethiopia:  A  decomposition  analysis  of  ethiopian national  health  accounts.  ClinicoEconomics  and  Outcomes  Research,  13,  89–98. https://doi.org/10.2147/CEOR.S286253
Laksono,  A.  D.,  Wulandari,  R.  D.,  Rohmah,  N.,  Rukmini,  R.,  &  Tumaji,  T.  (2023).  Regional disparities in hospital utilisation in Indonesia: a cross-sectional analysis data from the 2018
Indonesian Basic Health Survey. BMJ Open, 13(1), e064532.
https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-064532
Laksono, A.D., Nugraheni, W.P, Ipa, M., Rohmah N., & Wulandari R.D. (2022). The Role of Government-run Insurance in Primary Health Care Utilization: A Cross-Sectional Study in Papua Region, Indonesia, in 2018. International Journal of Social Determinants of Health and Health Services.;53(1):85-93. doi:10.1177/00207314221129055.
Laksono, A.D., Wulandari, R.D., & Soedirham, O. (2019). Regional Disparities of Health Center Utilization in Rural Indonesia. Malaysian Journal of Public Health Medicine, 19(1), 158–166. https://doi.org/10.37268/mjphm/vol.19/no.1/art.48
Lasse, D.A. (2014). Manajemen Muatan Aktivitas Rantai Pasok di Area Pelabuhan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Lasso, C. K. R. (2023). FAKTOR HAMBATAN DALAM AKSES PELAYANAN KESEHATAN PADA PUSKESMAS DI INDONESIA: SCOPING REVIEW. Jurnal Ilmiah Permas: Jurnal Ilmiah STIKES Kendal, 13(4). http://journal.stikeskendal.ac.id/index.php/PSKM
Lotfi, F., Nouraei Motlagh, S., Mahdavi, G., Keshavarz, K., Hadian, M., & Abolghasem Gorji, H. (2017). Factors affecting the utilization of outpatient health services and importance of health insurance. Shiraz E Medical Journal, 18(8). https://doi.org/10.5812/semj.57570
Mardiasmo. (2013). Otonomi dan Manajemen Keuangan Daerah. Yogyakarta: Andi.
Ruslan, R. (2013). Metode Penelitian Public Relations dan Komunikasi. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Saleh, S., Muhieddine, D., Hamadeh, R. S., Dimassi, H., Diaconu, K., Noubani, A., Arakelyan, S., Ager, A., & Alameddine, M. (2022). Outpatient use patterns and experiences among diabetic and  hypertensive  patients  in  fragile  settings:  a  cross-sectional  study  from  Lebanon.  BMJ Open, 12(5). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-054564
Santoso, S. (2017). Metode Penelitian. Jakarta: Elek Media Komputindo. Shih, C. I., Weng, C. C., Chen, W., Yang, H. F., & Fan, S. Y. (2021). Consideration factors of older adults seeking medical treatment at outpatient services in Taiwan. BMC Health Services Research, 21(1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s12913-021-07251-0.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono. (2017). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta. UGM. (2017). AHS Menjadi Solusi Disparitas Layanan Kesehatan. https://ugm.ac.id/id/berita/13150-ahs-menjadi-solusi-disparitas-layanan-kesehatan/. Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  1  tahun  2022  tentang  hubungan  keuangan  antara pemerintah pusat dan pemerintahan daerah.
https://datacenter.ortax.org/ortax/aturan/show/18010
Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  23  tahun  2014  tentang  pemerintahan  daerah. https://peraturan.bpk.go.id/Details/38685/uu-no-23-tahun-2014.
Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  36  tahun  2009  tentang  kesehatan. https://infeksiemerging.kemkes.go.id/download/UU_36_2009_Kesehatan.pdf
Vahedi, S., Rezapour, A., Mohammadbeigi, A., & Khosravi, A. (2018). Economic inequality in outpatient healthcare utilization: The case of Iran. Journal of Research in Health Sciences, 18(3).
Vandemoortele, M. (2010). The MDGs and equity (Laporan). Overseas Development Institute.
Diarsipkan dari versi asli tanggal 2010-05-15.
https://web.archive.org/web/20100515181557/http://www.odi.org.uk/resources/details.asp?i d=4751&title=millennium-development-goals-equity-development
Vandemoortele.  (2010).  The  MDG  fundamentals:  improving  equity  for  development. https://web.archive.org/web/20100515181557/http://www.odi.org.uk/resources/details.asp?i d=4751&title=millennium-development-goals-equity-development.
World  Bank.  (2018).  Laporan  Tahunan  Bank  Dunia  2018.  Jakarta:  World  Bank.
https://documents1.worldbank.org/curated/fr/523401538159707342/pdf/The-World-Bank- Annual-Report-2018.pdf
Wulandari, R. D., & Laksono, A. D. (2019). Urban-Rural Disparity: the Utilization of Primary Healthcare  Centers  Among  Elderly  in  East  Java,  Indonesia.  Indonesian  Journal  of  Health Administration, 7(2), 147–154. https://doi.org/10.20473/jaki.v7i2.2019.147-154.
Wulandari, R. D., Laksono, A. D., Mubasyiroh, R., Rachmalina, R., Ipa, M., & Rohmah, N. (2023). Hospital  utilization  among  urban  poor  in  Indonesia  in  2018:  is  government-run  insurance effective? BMC Public Health, 23(1), 1–8. https://doi.org/10.1186/s12889-023-15017-y Wulandari, R. D., Laksono, A. D., Nantabah, Z. K., Rohmah, N., & Zuardin, Z. (2022). Hospital utilization  in  Indonesia  in  2018:  do  urban–rural  disparities  exist?  BMC  Health  Services Research, 22(1), 1–11. https://doi.org/10.1186/s12913-022-07896-5
Zhang,  H.,  Meng,  F.,  &  Chen,  M.  (2023).  Socioeconomic  Inequality  and  Associated  Factors Affecting Health Care Utilization among the Elderly: Evidence from the China Health and Retirement Longitudinal Study. Sustainability (Switzerland), 15(9). https://doi.org/10.3390/su15097649.

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