## Journal of Political Issues
Volume 5, Nomor 2, Januari 2024, pp. 146-158 ISSN:2685-7766
Dipublikasi oleh Journal of  Political Issues. Artikel ini dengan akses terbuka. Lisensi CC-BY-NC-SA
Pengaruh Bansos Lansia Pemda terhadap Belanja Out-Of- Pocket Lansia: Studi Kasus Lansia Miskin di Indonesia  Tahun 2020
Niar Afdhal Luthfi 1* , Muhammad Hanri 1
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, 16424, Jawa Barat-Indonesia

## INFO ARTIKEL
Dikirim: Agus 01, 2023 Diterima: Des 23, 2023 Dipublikasi: Jan 31, 2024

## KATA KUNCI:
Elderly Poverty; Elderly Social Protection; Health literacy; Local Government's Elderly Social Assistance Program; Out of Pocket (OOP); Propensity Score Matching-Nearest- Neighbors (PSM-NN). KORESPONDEN:

## Niar Afdhal Luthfi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia
Email: niar.luthfi@gmail.com

## SITASI CANTUMAN:
Luthfi, N. A., & Hanri, M. (2024). Pengaruh Bansos Lansia Pemda terhadap Belanja Out-Of-Pocket Lansia: Studi Kasus Lansia Miskin di Indonesia Tahun 2020. Journal of Political Issues. 5(2);  146-158 . https://doi.org/10.33019/jpi.v5i2 . 134
DOI: https://doi.org/10.33019/jpi.v5i2.134

## LISENSI:
Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International (CC- BY-NC-SA 4.0)

## ABSTRAK
Abstract This  research  aims  to  examine  the  effect  of  the  local  government's elderly  social  assistance  program  on out-of-pocket  (OOP)  health spending for the poor elderly group in Indonesia. The data used is Susenas data March 2020 using counterfactual analysis. What is meant by counterfactual in the context of this research is to compare the actual condition of OOP health spending for the elderly  when  receiving  interventions  from  local  government  elderly  social assistance  and  without  receiving  intervention.  Because  the  requirement  to  be able to carry out a counterfactual analysis is that the subjects of the study must have the same/balanced characteristics, the data used is limited to the elderly in the  bottom  40  percent  of  the  economic  group.  Moreover,  the  randomization technique  is  also  carried  out  using  the  Propensity  Score  Matching-Nearest- Neighbors  (PSM-NN)  method,  namely  constructing  data  that  has  similar characteristics into two groups: the group that received treatment and the group that  did  not  receive  treatment.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  poor elderly  group  who  receive  elderly social  assistance from  the  local  government has a higher OOP health spending of 26.6 percent compared to the poor elderly group who do not receive assistance. The high spending on OOP was mainly due to an increase in spending on curative.
Abstrak Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  pengaruh  program  bantuan sosial lansia pemda terhadap belanja kesehatan out-of-pocket (OOP) kelompok lansia  miskin  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  adalah  data  Susenas  bulan Maret  tahun  2020 dengan  menggunakan  analisis  counterfactual.  Karena syarat untuk  dapat  melakukan  analisis  counterfactual  adalah  subjek  dari  penelitian harus  memiliki  karakteristik  yang  sama/seimbang,  maka  data  yang  digunakan dibatasi pada lansia kelompok ekonomi 40 persen terbawah. Selain itu, dilakukan teknik  randomisasi  metode  Propensity  Score  Matching-Nearest-Neighbors (PSM-NN)  yaitu  mengkonstruksi  data  yang  memiliki  karakteristik  serupa menjadi dua grup yaitu grup yang mendapatkan perlakuan (treatment) dan grup yang  tidak  mendapatkan  perlakuan  (grup  kontrol).  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa kelompok lansia miskin yang mendapatkan bantuan sosial lansia pemda memiliki belanja kesehatan OOP lebih tinggi sebesar 28,3 persen dibanding kelompok lansia miskin yang tidak mendapatkan bantuan. Tingginya belanja  OOP  ini  terutama  disebabkan  oleh  peningkatan  belanja  untuk pengobatan/kuratif.

## TENTANG PENULIS:
Niar  Afdhal  Luthfi ,  Penulis  pegawai  di  Dirjen  Anggaran  Kementerian Keuangan, Penulis baru saja menyelesaikan studi S-2 di Magister Perencanaan Ekonomi dan Kebijakan Pembangunan FEB Universitas Indonesia tahun 2023.
Muhammad Hanri, menyelesaikan S-3nya di University of Southampton dan merupaka pengajar di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia serta aktif sebagai peneliti di LPEM UI.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara urutan ke empat yang memiliki jumlah penduduk lanjut usia yang paling tinggi di Asia setelah China, India dan Japan ( World Bank, 2022 ). Di tahun 2050, jumlah penduduk lansia Indonesia mencapai 74 juta jiwa atau 25 persen dari populasi Indonesia ( UN, 2017,  dikutip  dalam  TNP2K,  2020 ).  Namun  karena  kemampuan  kerja  dan  kesehatan  yang semakin menurun, kelompok ini sangat rentan jatuh ke dalam kemiskinan dibanding kelompok usia lainnya. Tingkat kemiskinan lansia Indonesia tahun 2019 mencapai 11,1 persen atau paling tinggi di antara kelompok usia lainnya ( TNP2K, 2020 ). Tingginya angka kemiskinan lansia di Indonesia  terutama  disebabkan  oleh  85  persen  lansia  Indonesia  tidak  memiliki  jaminan ekonomi/pendapatan  ( Kidd et al, 2017 ). Untuk itu, salah satu cara untuk mengatasi  masalah kemiskinan pada lansia tersebut adalah dengan memberikan bantuan sosial secara rutin kepada lansia ( Priebe & Howell, 2014 ; Kidd, et al., 2019 ).
Ketika  lansia  diberikan  bantuan  sosial,  digunakan  untuk  apa  bantuan  tersebut. Berdasarkan teori konsumen dalam ilmu mikroekonomi, individu akan menentukan pilihannya terhadap barang dan jasa berdasarkan alasan yang paling rasional yaitu memberikan kepuasan paling  maksimal  ( Pindyck  &  Rubinfeld,  2018). Saat  memasuki  masa  lansia,  maka  isu  yang paling  sering  muncul  adalah  kebutuhan  terhadap  pembiayaan  kesehatan.  Data  BPS  2021 menunjukkan bahwa secara nasional 43,22 persen dari lansia mengalami gangguan kesehatan dan  22,48  persen  dari  lansia  mengalami  sakit.  Peningkatan  belanja  kesehatan  untuk meningkatkan  status  kesehatan  seseorang  sangat  bergantung  pada  tingkat  literasi  seseorang, apakah  digunakan  untuk  biaya  pencegahan/preventif  ataukah  biaya  pengobatan/kuratif ( Hardie, et. al., 2011 ).
Di Indonesia, pembiayaan kesehatan atau asuransi kesehatan telah mengalami dinamika dan  perkembangan  yang  cukup  pesat  sejak  awal  kemerdekaan  hingga  saat  ini,  baik  melalui pembiayaan  publik  maupun  swasta;  Askes  untuk  pegawai  negeri  (1968),  Jamsostek  untuk pekerja swasta (1992), Askeskin untuk masyarakat miskin (2005), dan BPJS Kesehatan (2014). Namun  berdasarkan  data  National  Health  Account  Indonesia,  proporsi  pendanaan out-of- pocket (OOP) Indonesia adalah yang terbesar dari skema pendanaan lainnya, yaitu mencapai 32,1  persen  dari  total  belanja  kesehatan  Indonesia,  lebih  tinggi  dari  pendanaan  asuransi kesehatan sosial yang hanya mencapai 23,1 persen ( NHAI, 2019 ).
Perlindungan  sosial  untuk  lansia  di  Indonesia  baik  dari  pemerintah  pusat  maupun pemerintah  daerah  sudah  ada,  namun  cakupannya  masih  rendah.  Pada  tahun  2021, perlindungan sosial pemerintah pusat untuk lansia hanya mencakup 4,7 jiwa lansia atau sekitar 18  persen  dari  total  penduduk  lansia  Indonesia.  Perlindungan  sosial  tersebut  terdiri  dari program kontribusi  yaitu JHT BPJSTK dan jaminan pensiun ASN/TNI/Polri. Sementara itu, program  untuk  kelompok  miskin  (non-kontribusi)  terdiri  dari  Program  PKH  dan  program Asistensi Sosial Lanjut Usia Terlantar (ASLUT). Rendahnya cakupan bantuan sosial terhadap lansia yang berasal dari APBN tersebut terutama disebabkan oleh terbatas ruang fiskal dalam APBN.
Sementara itu, di tingkat pemerintah daerah, bantuan sosial untuk lansia juga memiliki cakupan yang sangat terbatas. Berdasarkan data Susenas Maret 2020, seluruh pemda memiliki program  bantuan  sosial  kepada  lansia,  akan  tetapi  dalam  proporsi  yang  sangat  kecil.  Pada umumnya, bantuan sosial untuk lansia di daerah sangat bergantung pada program dari pusat, sementara program yang ada di daerah hanya bersifat komplementer.
Oleh karena itu, untuk memberi tambahan pembiayaan kesehatan sekaligus memberikan perlindungan keuangan kepada penduduk  lansia atas shock belanja kesehatan OOP, bantuan sosial lansia yang diberikan pemda dapat menjadi alternatif kebijakan. Namun sampai dengan saat ini, belum ada penelitian yang mengkaji mengenai pengaruh bantuan sosial lansia terhadap pilihan pengeluaran lansia khususnya belanja kesehatan OOP lansia. Penelitian tentang lansia
di Indonesia sangat terbatas, padahal penelitian pada kelompok lansia ini sangat penting untuk memahami  situasi  lansia,  upaya  pengentasan  kemiskinan  pada  lansia,  terutama  dalam menyambut aging population yang sudah di depan mata.
Berdasarkan penjelasan diatas, penelitian ini mencoba untuk melihat pengaruh bantuan sosial lansia pemda terhadap belanja kesehatan OOP lansia. Beberapa penelitian sebelumnya yang telah mengkaji tentang belanja kesehatan OOP di Indonesia adalah Agnes, et al., ( 2021 ) dan Sparrow, et al., ( 2013 ), namun pembahasan  mereka  mencakup seluruh kelompok umur. Belum  ada  penelitian  yang  mengkaji  mengenai  belanja  kesehatan  OOP  pada  kelompok  usia lansia khususnya apabila dikaitkan dengan  bantuan sosial  lansia pemda. Adapun pertanyaan penelitian  yang  ingin  dijawab  adalah  “Bagaimana  dampak  program  bantuan  sosial  lansia pemda terhadap belanja kesehatan OOP lansia?”.

## LANDASAN TEORITIK
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, tingginya angka kemiskinan lansia di Indonesia disebabkan  antara  lain  oleh  (i)  85  persen  lansia  di  Indonesia  tidak  memiliki  jaminan ekonomi/pendapatan ( Kidd et al, 2017 ); (ii) besaran manfaat dari program perlindungan sosial di  Indonesia  masih  sangat  rendah  untuk  menghasilkan  perlindungan  yang  efektif  ( Ramesh, 2014 ); dan (iii) program pensiun di Indonesia masih kurang untuk memberikan perlindungan pada lansia miskin dan vulnerable , dimana jumlah lansia yang di cover Asistensi Sosial Lanjut Usia  Terlantar  (ASLUT)  sangat  kecil  sementara  jaminan  pensiun  melalui  Sistem  Jaminan Sosial  Nasional  (SJSN)  membutuhkan  waktu  setidaknya  20  tahun  untuk  menghasilkan coverage yang tinggi ( Priebe & Howell, 2014 ).
Untuk mengatasi rendahnya cakupan tunjangan pensiun terhadap lansia, banyak negara telah  memperkenalkan  sosial  pensiun  sebagai  komplementer  dari  pensiun  sektor  formal sebagai  dukungan pendapatan terhadap kelompok  lansia ( Priebe dan Howell, 2014 ).  Priebe dan Howell ( 2014 ) melakukan simulasi potensial efek dari sosial pensiun kepada 10 persen, 15 persen,  20  persen,  dan  universal  pensiun  terhadap  tingkat  kemiskinan  lansia  (Data  Susenas 2012). Hasilnya menunjukkan bahwa dengan bantuan sosial sebesar Rp200 rb per bulan yang diberikan kepada 5 persen lansia 60 tahun ke atas, tingkat kemiskinan lansia akan turun dari 12,35 persen menjadi 9,76 persen. Sementara itu, jika seluruh lansia usia 60 tahun ke atas diberi pensiun/bantuan sosial sebesar Rp200 rb per bulan, maka kemiskinan lansia akan turun menjadi 2,58 persen.
Keputusan  masyarakat  khususnya  lansia  dalam  menggunakan  bantuan  sosial  yang didapatkan  dari  pemerintah  dapat  dikaitkan  dengan  teori  perilaku  konsumen  dalam  ilmu mikroekonomi. Pindyck & Rubinfeld ( 2018 ) menjelaskan bahwa keputusan konsumen dalam mengalokasikan pendapatan mereka yang terbatas terhadap barang atau jasa dapat dijelaskan dalam tiga langkah yaitu preferensi konsumen, keterbatasan anggaran, dan pilihan konsumen. Pada saat pendapatan  meningkat karena mendapatkan  bantuan sosial,  maka pilihan terhadap barang  dan  jasa  juga  akan  mengalami  perubahan  untuk  mendapatkan  kepuasan  yang  paling maksimal.  Setelah  mendapatkan  bantuan  sosial  lansia  pemda,  maka  terjadi  peningkatan pendapatan  dan budget  line akan  bergeser  ke  arah  kanan,  sehingga indifference  curve dapat menyesuaikan ke U2 dan kepuasan maksimal berada di titik B. Namun demikian, preferensi terhadap pembiayaan kesehatan setiap  individu tentunya  berbeda-beda, tetapi Robert E Hall dan  Charles  I.  Jones  ( 2007 )  menunjukkan  bahwa  pengeluaran  kesehatan  akan  lebih  besar seiring dengan meningkatnya pendapatan ( Pindyck & Rubinfeld, 2018 ).

## Belanja Kesehatan Out-of-pocket (OOP)
Definisi  belanja  kesehatan Out-of-pocket (OOP)  berdasarkan  WHO  adalah  setiap pengeluaran oleh rumah tangga, termasuk gratifikasi dan pembayaran dalam  bentuk barang, kepada petugas kesehatan, farmasi, terapis, atau barang dan jasa lainnya yang bertujuan untuk
memulihkan  atau  meningkatkan  status  kesehatan  seseorang  atau  kelompok  masyarakat. Pengeluaran  OOP  dapat  dikatakan  baik  jika  merupakan  preferensi  dari  pendapatan  dan individu, alih-alih kebutuhan medis yang tidak bisa dihindari. Namun pengeluaran OOP akan menciptakan  beban  yang  tidak  adil  dan  konsekuensi  yang  merugikan  apabila  mensyaratkan pengeluaran  rumah  tangga  yang  besar,  menimbulkan  hutang,  bahkan  menyebabkan kebangkrutan ( Baird. 2016 ).
Penelitian  tentang  pemberian  bantuan  sosial  lansia  pemda  di  Indonesia  masih  sangat terbatas, apalagi jika dikaitkan dengan belanja kesehatan OOP pada lansia. Beberapa penelitian yang membahas tentang belanja out-of-pocket (pada semua kelompok usia) adalah Agnes, et al., ( 2021 ) dan Sparrow, et al., ( 2013 ). Agnes, et al., ( 2021 ) menemukan bahwa secara agregat belanja  kesehatan  OOP tertinggi  berada  di  wilayah  dimana  klaim  asuransinya  paling  tinggi, yaitu  Jawa  dan  Bali  lebih  besar  180  persen  dibanding  provinsi-provinsi  yang  ada  di  bagian timur. Provinsi di wilayah Indonesia bagian barat selain populasinya lebih padat, lebih kaya, skor kebutuhan kesehatannya rendah, memiliki belanja kesehatan OOP yang besar. Sebaliknya, provinsi  di  wilayah  timur  Indonesia  selain  memiliki  penduduk  yang  sedikit,  juga  memiliki belanja yang kecil termasuk belanja kesehatan meskipun skor kebutuhan kesehatannya tinggi. Hal  ini disebabkan oleh penyediaan  layanan kesehatan di daerah timur Indonesia  jauh  lebih terbatas  dibanding  penyediaan  layanan  kesehatan  di  daerah  barat  Indonesia.  Sparrow,  et  al., ( 2013 )  dalam  penelitiannya  dengan  menggunakan  data  Susenas  tahun  2005  dan  2006 menemukan bahwa rasio belanja kesehatan OOP terhadap total belanja pada kelompok terkaya lebih tinggi (2,4 persen) dibanding kelompok termiskin (1,4 persen).

## Literasi Kesehatan
Literasi kesehatan  merupakan topik  yang sering diangkat dalam  berbagai penelitian di banyak  negara  karena  dianggap  sebagai  faktor  krusial  dalam  status  kesehatan  masyarakat. Studi-studi sebelumnya telah membuktikan bahwa literasi kesehatan yang rendah diasosiasikan dengan  status  kesehatan  yang  lebih  rendah,  prevalensi  penyakit  kronis  seperti  diabetes  dan stroke,  dan  perilaku  pencegahan  yang  kurang  terhadap  penyakit  menular  ( Rachmani,  et  al., 2019 ).  Literasi  kesehatan  didefinisikan  sebagai  kapasitas  seseorang  untuk  memperoleh, memproses, dan memahami informasi dan pelayanan kesehatan dasar yang diperlukan untuk membuat  keputusan  kesehatan  yang  tepat  ( Hardie,  et  al.,  2011 dan Howard,  et  al.,  2005 ). Hardie  ( 2011 )  menemukan  bahwa  seseorang  yang  memiliki  literasi  kesehatan  yang  baik diasosiasikan  dengan  memiliki  total  belanja  kesehatan  yang  lebih  rendah,  khususnya  dalam belanja unit gawat darurat dan rawat jalan. Sementara itu, seseorang yang memiliki skor literasi kesehatan  yang  rendah  umumnya  menggunakan  layanan  kesehatan  yang  lebih  banyak khususnya  untuk  penyakit  yang  lebih  kronis.  Sejalan  dengan  Hardie,  Howard  ( 2005 )  juga menemukan bahwa seseorang yang memiliki literasi kesehatan yang kurang memadai rentan terhadap biaya kesehatan  yang tinggi dan penggunaan  layanan kesehatan  yang tidak efisien. Peningkatan  literasi  kesehatan  merupakan  strategi  yang  efektif  dalam  meningkatkan  status kesehatan dan mengurangi penggunaan pelayanan rumah sakit dan gawat darurat yang mahal di antara pasien lansia ( Cho, et al., 2008 ).

## METODE PENELITIAN Analisis Counterfactual
Hubungan  kausalitas  antara  bantuan  sosial  lansia  pemda  yang  diterima  lansia  dengan belanja kesehatan OOP lansia dapat diukur dengan menggunakan analisis counterfactual. Yang dimaksud dengan counterfactual dalam konteks penelitian ini adalah membandingkan kondisi aktual belanja kesehatan OOP lansia apabila mendapatkan intervensi/treatment bantuan sosial lansia  pemda  dan  apabila  tanpa  mendapatkan  intervensi.  Untuk  melakukan  analisis
counterfactual  maka  subjek  dari  penelitian  harus  memiliki  karakteristik  yang  sama ( Cunningham, 2020 ).
Akan  tetapi,  salah  satu  masalah  dalam  penggunaan  data  observasi  dalam  hal  ini  data Susenas  adalah  adanya  perbedaan  karakteristik  dari  subjek  atau  sampel  yang  mendapatkan perlakuan dan sampel yang tidak mendapatkan perlakuan atau adanya confounding. Meskipun data  yang  digunakan  dibatasi  pada  lansia  kelompok  ekonomi  40  persen  terbawah,  namun karakteristik  dari  lansia  yang  diamati  masih  heterogen  mulai  dari  umur,  status  pernikahan, jenjang  pendidikan,  status  kesehatan,  pekerjaan,  domisili,  aset  yang  dimiliki,  program pemerintah  yang  didapatkan  dan  sebagainya.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  salah  satu metode  yang  banyak  digunakan  saat  ini  adalah  Propensity  Score  Matching  (PSM)  ( Austin, 2011 ).
PSM  adalah  sebuah  pendekatan  randomisasi  data  dengan  mengkonstruksi  data  yang memiliki distribusi/karakteristik yang serupa menjadi dua grup yaitu grup yang mendapatkan perlakuan  (treatment)  dan  grup  yang  tidak  mendapatkan  perlakuan  (untreatment)  ( Austin, 2011 ;  Basu  et  al.,  2017; Rosenbaum  and  Rubin,  1983 ).  Bias  akan  tereduksi  apabila  hasil perbandingan propensity score antara kelompok yang mendapatkan perlakuan dan kelompok kontrol memiliki nilai sedekat mungkin ( Rosenbaum & Rubin, 1983 ). Berdasarkan Yanovitzk, et. Al ( 2005 ), langkah-langkah dalam melakukan analisis PSM adalah: (i) menentukan kovariat yang akan dijadikan variabel confounding untuk mengestimasi nilai propensity score -nya.  Adapun  kovariat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah variabel  yang  mempengaruhi  peluang  sampel  untuk  menerima  bantuan  sosial  lansia  pemda ( treatment )  yaitu:  umur,  gender,  bekerja,  menikah,  pendidikan,  status  kesehatan,  menerima program PKH, pensiun, JHT, dan kepemilikan rumah yang kesemuanya dibuat dalam bentuk dummy ;  (ii)  menghitung  nilai propensity  score -nya  untuk  menghasilkan balance  score yang seimbang. Propensity dikatakan memiliki skor seimbang ( balance score ) apabila distribusi dari perhitungan  kovarian  dasarnya  sama  antara  sampel  yang  mendapatkan  perlakuan  dengan sampel yang tidak mendapatkan perlakuan ( Austin, 2011 ); (iii) melakukan analisis matching . Adapun metode matching yang digunakan dalam penelitian ini adalah nearest neighbour yaitu untuk  setiap  sampel  pada  kelompok  yang  mendapatkan  bantuan  lansia  pemda  dicocokkan dengan sampel yang ada pada kelompok kontrol yang memiliki propensity score yang paling dekat ( Katchova, 2013 ). Data sampel pada kelompok kontrol yang tidak memiliki nilai yang cocok atau mendekati nilai pada kelompok treatment tidak akan digunakan, sehingga sebagian dari data pada kelompok kontrol akan berkurang; (iv) menghitung nilai balance covariate dan average treatment of treated (ATT). Pengujian balance covariate dilakukan untuk mengecek keseimbangan  kovariat  pada  variabel  confounding  antara  kelompok  treatment  dan  kontrol. ATT  dilakukan  untuk  mengestimasi  efek  perlakuan  pada  kelompok treatment dengan membandingkan perbedaan rata-rata dari hasil antara kelompok treatment dan kontrol untuk seluruh  sampel.  Selain  itu, propensity  score  matching dalam  penelitian  ini  akan dikombinasikan dengan regression adjustment.

## Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data cross  section Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional (Susenas) Maret tahun 2020. Data Susenas merupakan merupakan survei yang dirancang untuk mengumpulkan  data  sosial  kependudukan  dengan  dimensi  yang  cukup  luas.  Pemilihan  data Susenas untuk penelitian ini dikarenakan variabel-variabel yang akan diteliti dalam Tesis ini mulai  dari  variabel  tidak  bebas  (bantuan  sosial  lansia  pemda),  variabel  bebas  utama  (rasio belanja out-of-pocket terhadap  total  belanja  lansia)  dan  variabel  kontrol  ( matching )  lainnya (karakteristik  individu,  karakteristik  geografis,  karakteristik  program,  dan  karakteristik kepemilikan aset) tersedia dalam data Susenas. Unit analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah anggota rumah tangga yang telah mencapai usia lanjut. Berdasarkan hasil pengolah
data,  dari  1.258.328  observasi  orang/individu  semua  umur,  terdapat  sebanyak  121.961  data lansia yang menjadi unit analisis penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif
Gambar  1  menunjukkan  dari  total  responden  yang  menerima  bantuan  sosial  pemda tersebut, hanya sebanyak 646 responden atau 50,4 persen yang berasal dari kelompok ekonomi 40  persen  terbawah  (desil  1  sampai  dengan  desil  4).  Hal  ini  mengindikasikan  besarnya exclusion error dan inclusion error dari program bantuan sosial lansia pemda ini. Inclusion error berarti  kelompok masyarakat yang seharusnya bukan merupakan sasaran program justru menerima  program.  Sebaliknya, exclusion  error berarti  kelompok  yang  seharusnya mendapatkan program tetapi tidak mendapatkan program. Exclusion error dan inclusion error merupakan  persoalan  klasik  pada  program-program  perlindungan  sosial  yang  menggunakan paradigma targeted-program atau poverty-targeted ( Nathan,2020 ). Poverty-targeted merupakan  suatu  kebijakan  sosial  yang  ditujukan  untuk  kelompok  miskin  saja  ( Kidd,  et  al., 2019).
Gambar 1. Distribusi Penerima Bantuan Sosial Lansia Pemda Tahun 2020

## Sumber : Susena Maret 2020
Untuk  mengatasi  tingginya  inclusion  error  dan  exclusion  error  penerima  manfaat  ini, pemerintah pusat dan daerah perlu secara bersama-sama melakukan perbaikan pendataan dan pemutakhiran  data  (DTKS)  serta  menindak  tegas pemerintah  daerah  yang  tidak  secara  aktif melakukan  pemutakhiran  data  yang  berkeadilan.  Selain  itu,  pemerintah  juga  dapat mengembangkan  metode  penargetan  program  perlindungan  sosial  yang  lain  yaitu  pertama penargetan  berbasis komunitas  yaitu  komunitas  lokal  yang akan  menyeleksi  calon penerima program.  Kedua  metode  self-targeting  yaitu  pemerintah  menetapkan  sistem  subsidi  yang dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  hanya  orang  yang  hidup  dalam  kemiskinan  yang  akan menikmati  subsidi.  Caranya  dengan  mensubsidi  barang/jasa  inferior  seperti  obat  generik, kamar perawatan kelas dua, jasa dokter bukan spesialis, dan sebagainya.
Tabel  1  menunjukkan  belanja  kesehatan  OOP  responden  di  Indonesia  bagian  Barat hampir  dua  kali  lipat  lebih  besar  dari  belanja  kesehatan  OOP  responden  yang  berasal  dari Indonesia bagian timur baik secara nominal maupun rasio terhadap total belanja per bulan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Pratiwi B Agnes, et al, ( 2021 ) yang menunjukkan bahwa provinsi bagian timur Indonesia selain memiliki penduduk yang sedikit, juga memiliki belanja yang kecil termasuk belanja kesehatan meskipun skor kebutuhan kesehatannya tinggi. Sebaliknya, provinsi di Indonesia bagian barat selain populasinya lebih padat, lebih kaya, skor
kebutuhan kesehatannya rendah, tetapi  memiliki  belanja kesehatan OOP  yang  besar. Hal  ini disebabkan oleh penyediaan layanan kesehatan di daerah timur Indonesia jauh lebih terbatas dibanding penyediaan layanan kesehatan di daerah barat Indonesia ( Agnes, et al., 2021 ).
Tabel 1.
Perbandingan Rata-Rata Belanja Out-Of-Pocket Berdasarkan Wilayah Indonesia Bagian Barat dan Timur
Sumber: Susenas Maret 2020, telah diolah kembali.
Sementara itu, Tabel 2 menunjukkan rata-rata belanja kesehatan OOP di perkotaan lebih besar  dibanding  belanja  kesehatan  OOP  di  pedesaan  baik  secara  nominal  maupun  rasio terhadap  total  belanja.  Rendahnya  belanja  kesehatan  OOP  di  pedesaan  disebabkan  oleh berbagai  hal terutama keterbatasan penyediaan  layanan kesehatan di daerah timur Indonesia dan  juga  di  perdesaan  ( Agnes,  et  al.,  2021 ).  Di  kabupaten-kabupaten  dimana  lebih  dari  20 persen  desa  memiliki  akses  terbatas  terhadap  pelayanan  kesehatan  menyebabkan  rendahnya permintaan  dan  penggunaan  layanan  kesehatan  baik  melalui  asuransi  maupun  belanja kesehatan OOP terutama rawat inap ( Agnes, et al., 2021 ).
Tabel 2.

## Perbandingan Rata-Rata Belanja Kesehatan Out-of-Pocket di Kota dan di Desa
Sumber: Susenas Maret 2020, telah diolah kembali.
Untuk  mengatasi  perbedaan  rata-rata  belanja  kesehatan  antara  provinsi-provinsi  di Indonesia bagian Barat dan provinsi-provinsi di Indonesia bagian Timur dan juga di pedesaan dan  perkotaan,  pemerintah  perlu  terus  melakukan  perbaikan  pelayanan  kesehatan  terutama pemenuhan supply side yaitu pemenuhan infrastruktur kesehatan di wilayah timur Indonesia dan di perdesaan.

## Analisis Counterfactual
Untuk  melihat  keseimbangan  data  hasil  matching  menggunakan  metode  Nearest Neighbors, dilakukan post-estimation  melalui  balancing diagnostic. Gambar 2  menunjukkan bahwa data  memenuhi syarat skor seimbang (balance score). Propensity dikatakan  memiliki
skor seimbang (balance score) apabila distribusi dari perhitungan kovarian dasar antara sampel yang mendapatkan perlakuan dengan sampel yang tidak mendapatkan perlakuan sama ( Austin, 2011 ).
Gambar 2.
Propensity Score dengan Menggunakan Model Nearest Neighbors Matching
Tabel  3  menunjukkan  seluruh  model  secara  konsisten  bahwa  program  bantuan  sosial lansia pemda yang diberikan kepada lansia kelompok ekonomi 40 persen terbawah berdampak positif terhadap rasio belanja kesehatan OOP lansia.
Tabel 3.
Estimasi Dampak Bantuan Sosial Lansia Pemda terhadap Rasio Belanja Out-of-Pocket Lansia terhadap Total Belanjanya Kelompok Ekonomi 40 Persen Terbawah
Koefisien  estimasi  sebesar  28,3  persen  menandakan  bahwa  lansia  pada  kelompok  40 persen  ekonomi  terbawah  yang  menerima  bantuan  sosial  lansia  dari  pemda  memiliki  rasio belanja  kesehatan  OOP  28,3  persen  lebih  tinggi  (terhadap  total  belanjanya)  dibanding kelompok  lansia  yang  tidak  menerima  bantuan  sosial  lansia  (grup  kontrol).  Jika  melihat struktur  data  yang  ada, tingginya  belanja  kesehatan  OOP  pada  kelompok  penerima  manfaat tersebut disebabkan oleh :
I. Rata-rata belanja OOP untuk pengobatan/kuratif pada kelompok penerima bantuan sosial lansia pemda lebih tinggi secara signifikan yaitu 85,3 persen dari total belanja OOP dibanding kelompok yang tidak menerima manfaat (82,3 persen).

## Tabel 4.
Perbandingan Data Belanja Kesehatan Out-of-Pocket Preventif dan Kuratif antara Kelompok Penerima Bansos Pemda dan Kelompok Bukan Penerima Bansos Pemda (Rupiah)
Sumber: Susenas Maret 2020, telah diolah kembali.
II. Dari total lansia yang menerima bantuan sosial lansia dan sedang rawat jalan, hanya 72 persen yang menggunakan jaminan kesehatan, sementara 28 persen tidak menggunakan jaminan kesehatannya. Padahal data menunjukkan 89,5 persen dari kelompok penerima bantuan memiliki jaminan kesehatan
Belanja  Kesehatan out-of-pocket dikatakan  baik  jika  merupakan  preferensi  dari pendapatan dan individu, namun peningkatan belanja kesehatan OOP dapat berdampak buruk terhadap  seseorang/rumah  tangga  apabila  harus  mendapatkan  pelayanan  kesehatan  namun tidak  memiliki  perlindungan  keuangan  menghadapi  tingginya  biaya  kesehatan  atau  tidak memiliki  akses  terhadap  asuransi  kesehatan  ( Baird.  2016 ).  Dalam  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa peningkatan belanja kesehatan OOP merupakan preferensi dari lansia itu sendiri karena 89,5 persen dari penerima manfaat memiliki jaminan kesehatan sosial baik itu JKN/Jamkesda.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  jaminan  kesehatan  sosial  yang  ada memerlukan birokrasi yang panjang sehingga lansia lebih memilih untuk mengeluarkan belanja out-of-pocket dibanding menggunakan jaminan kesehatan. Sebelumnya, Pratiwi B Agnes, et al ( 2021 )  juga  menemukan  bahwa  pasien  akan  memilih  mengeluarkan  belanja  kesehatan  OOP terutama untuk rawat jalan apabila biayanya terjangkau dan memiliki kualitas yang cukup baik, dan untuk menghindari antri atau proses administrasi yang panjang.
Di sisi lain, peningkatan belanja kesehatan OOP yang disebabkan oleh peningkatan biaya pengobatan/kuratif  menunjukkan  rendahnya  literasi  kesehatan  kelompok  penerima  manfaat. Howard, et al. ( 2005 ) dan Hardie, et al. ( 2011 ) menemukan bahwa seseorang yang memiliki literasi kesehatan yang tidak memadai akan mengeluarkan biaya medis/kesehatan lebih tinggi dan menggunakan layanan kesehatan yang tidak efisien terutama dalam penggunaan layanan gawat  darurat.  Selain  itu,  menurut  Cho  et  al.  ( 2008 ),  rendahnya  tingkat  perawatan pencegahan/preventif seseorang disebabkan oleh tingkat literasi kesehatan yang rendah yaitu keterbatasan  kemampuan  untuk  memahami  informasi  tentang  pentingnya  kesehatan  dan metode  deteksi  dini  penyakit  dan  pengobatan.  Cho  et  al.  ( 2008 )  menemukan  bahwa peningkatan  literasi  kesehatan  merupakan  pendekatan  langsung  yang  paling  efektif  dalam meningkatkan status kesehatan terutama dalam  mengurangi rawat inap dan penggunaan unit gawat darurat lansia.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  maka  penulis  berpendapat  bahwa  peningkatan  belanja kesehatan OOP yang ternyata disebabkan  oleh peningkatan biaya pelayanan pengobatan/kuratif  (tidak  berpengaruh  terhadap  peningkatan  layanan  pencegahan/preventif), perlu  menjadi  perhatian  pemerintah  untuk  melakukan  peningkatan  literasi  kesehatan  kepada masyarakat  terutama  peningkatan  kesadaran  masyarakat  dalam  upaya  pencegahan/preventif secara luas. Hal ini juga dapat menjadi masukan pemerintah baik pusat maupun daerah dalam melakukan  investasi  kesehatan,  mengingat  berdasarkan  data  WHO  (2018),  investasi  pada layanan  pencegahan/preventif  mempunyai return yang  lebih  tinggi  dari  biaya  yang diinvestasikan ( NHAI, 2019 ).
Upaya peningkatan outcome kesehatan lansia juga dapat memanfaatkan komunitas atau organisasi  non-pemerintahan  yang ada saat ini  seperti Lembaga  Kesejahteraan Sosial (LKS) atau Posyandu lansia. Jumlah LKS yang ada di Indonesia sampai dengan tahun 2020 mencapai 893  lembaga  dan  hampir  setiap  kelurahan  memiliki  posyandu  lansia.  LKS  dan  posyandu tersebut  memiliki  kader  atau  pendamping  yang  dapat  dimaksimalkan  peranannya,  terutama dalam upaya pencegahan/preventif.
Untuk  menguji robustness dari  hasil  estimasi  model  utama  yaitu  Propensity  Score Nearest-Neighbor Matching (PSM-NN), maka dilakukan estimasi lain dengan menggunakan Multivariate-Distance  Nearest-Neighbor  Matching  (MDM-NN).  Selain  itu,  hasil  estimasi Ordinary Least Square (OLS) juga tetap disajikan guna melihat efektivitas model utama dalam dalam meminimalisir confounding variable bias .  Tabel 3 menunjukkan hasil dimana seluruh model memiliki arah koefisien yang sama dengan model utama (PSM-NN) dengan signifikansi 10  sampai  dengan  1  persen.  Hasil  estimasi  OLS  menunjukkan  hasil  yang underestimated . Sementara  itu,  model  MDM-NN  menunjukkan  arah  dan  koefisien  yang  relatif  sama  dengan model utama PSM-NN. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hasil estimasi model utama PSM-NN adalah robust , dengan dampak sebesar 28,3 persen. Hal ini juga berarti penggunaan metode matching adalah  langkah  tepat  dalam  mengatasi  potensi  hasil  estimasi  yang  bias sebagaimana yang sering muncul dalam model OLS.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  inferensial/ counterfactual ,  ditemukan  bahwa  program  bantuan sosial  lansia  pemda  yang  diberikan  kepada  lansia  kelompok  ekonomi  40  persen  terbawah berpengaruh positif terhadap rasio belanja kesehatan OOP lansia (terhadap total belanjanya). Dengan menggunakan model utama PSM-NN, diperoleh koefisien estimasi sebesar 28,3 persen pada  level  signifikansi  1  persen,  yang  berarti  bahwa  kelompok  lansia  yang  mendapatkan program bantuan sosial lansia pemda memiliki rasio belanja kesehatan OOP lebih besar 28,3 persen dibanding kelompok lansia yang tidak mendapatkan bantuan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa bantuan sosial lansia pemda berhasil mendorong lansia untuk lebih peduli dengan  kesehatannya,  terbukti  dengan  meningkatnya  belanja  kesehatan  OOPnya.  Namun demikian,  peningkatan  belanja  kesehatan  OOP  lansia  tersebut  lebih  disebabkan  oleh peningkatan  biaya  pengobatan/kuratif.  Tingginya  biaya  pengobatan/kuratif  dan  rendahnya biaya  pencegahan/preventif  menunjukkan  rendahnya  tingkat  literasi  kesehatan  kelompok penerima  manfaat.  Seseorang  yang  memiliki  literasi  kesehatan  yang  tidak  memadai  akan mengeluarkan biaya medis/kesehatan lebih tinggi dan menggunakan layanan kesehatan yang tidak efisien terutama dalam penggunaan layanan gawat darurat.
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  peningkatan  belanja  kesehatan  OOP merupakan  preferensi  dari  lansia  itu  sendiri,  karena  89,5  persen  dari  penerima  manfaat memiliki  jaminan kesehatan  sosial  baik  itu JKN/Jamkesda. Hal  ini dapat disebabkan karena jaminan kesehatan sosial yang ada memerlukan birokrasi yang panjang sehingga lansia lebih memilih  untuk  mengeluarkan  belanja out-of-pocket dibanding  menggunakan  jaminan kesehatan. Pasien akan memilih mengeluarkan belanja kesehatan OOP terutama untuk rawat
jalan  apabila  biayanya  terjangkau  dan  memiliki  kualitas  yang  cukup  baik,  dan  untuk menghindari antri atau proses administrasi yang panjang.
Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif  menunjukkan  beberapa  hal. Pertama tingkat exclusion error dan inclusion error program bantuan sosial lansia pemda masih sangat tinggi, yaitu  hanya  50,2  persen  penerima  bantuan  sosial  lansia  pemda  yang  berasal  dari  40  persen kelompok  ekonomi  terbawah,  sementara  lebihnya  dinikmati  oleh  kelompok  ekonomi menengah  ke  atas.  Tingginya exclusion  error dan inclusion  error tersebut  mengindikasikan beberapa  kemungkinan  antara  lain  lemahnya  mekanisme  pendataan  dan  pemutakhiran  Data Terpadu Kesejahteraan Sosial/DTKS, tidak semua pemerintah daerah secara aktif membantu proses pemutakhiran data, dana dan SDM terbatas, dan persyaratan penerima manfaat program yang berbeda-beda di setiap provinsi. Kedua , adanya perbedaan rata-rata belanja out-of-pocket secara signifikan antara provinsi-provinsi Indonesia bagian barat (1,9 persen) dengan Indonesia bagian  timur  (1,1  persen),  demikian  halnya  antara  perkotaan  (1,9  persen)  dengan  perdesaan (1,6 persen).

## Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah  tidak  mengkaji  lebih  lanjut  mengenai  hubungan kausalitas antara tingkat literasi kesehatan lansia dengan belanja OOP lansia khususnya belanja kesehatan  untuk  pencegahan/preventif  dan  pengobatan  kuratif.  Hal  ini  dapat  menjadi  topik dalam penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Agnes, P. B., Hermawati, S., Maartin, K. O., Trynke, H., Ali, M. G., & Elizabeth, P. (2021). Is Indonesia achieving universal  health coverage. Secondary analysis of  national data on insurance  coverage,  health  spending  and  service  availability. BMJ  Open , 11 (10), e050565. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-050565
Austin, P. C. (2011, May 31). An Introduction to Propensity Score Methods for Reducing the Effects  of  Confounding  in  Observational  Studies. Multivariate  Behavioral  Research, 46 (3), 399–424. https://doi.org/10.1080/00273171.2011.568786
Baird,  K.  (2016,  January  22).  High  Out‐of‐Pocket  Medical  Spending  among  the  Poor  and Elderly  in  Nine  Developed  Countries.  Health  Services  Research,  51(4),  1467–1488. https://doi.org/10.1111/1475-6773.12444
Cho, Y. I., Lee, S. Y. D., Arozullah, A. M., & Crittenden, K. S. (2008, April). Effects of health literacy on health status and health service utilization amongst the elderly. Social Science & Medicine, 66 (8), 1809–1816. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2008.01.003
Cunningham, S. (2020). Causal Inference The Mixtape.
Hall,  R.  E.,  &  Jones,  C.  I.  (2007).  The  value  of  life  and  the  rise  in  health  spending.  The Quarterly Journal of Economics, 122(1), 39–72. https://doi.org/10.1162/qjec.122.1.39
Hardie, N. A., Kyanko, K., Busch, S., LoSasso, A. T., & Levin, R. A. (2011, September 30). Health Literacy and Health Care Spending and Utilization in a Consumer-Driven Health Plan. Journal of Health Communication, 16 (sup3),
308–321.
https://doi.org/10.1080/10810730.2011.604703
Howard,  D.  H.,  Gazmararian,  J.,  &  Parker,  R.  M.  (2005,  April).  The  impact  of  low  health literacy on the medical costs of Medicare managed care enrollees. The American Journal of Medicine, 118 (4), 371–377. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2005.01.010
Katchova, A. (2013). Propensity Score Matching.
Kesehatan, K. (2019). National Health Accounts Indonesia 2019 .
Kidd,  S.,  Bjorn,  G.,  Rahayu,  K.  S.,  Larasati,  D.,  Yuda,  K.,  Siyaranamuai,  M.,  &  Geldes,  J. (2019). Perlindungan Sosial bagi Penduduk Lanjut Usia di Indonesia.
Nathan,  A.  (2020). Melampaui  Jaminan Sosial ‘Targeted’ dan Membangun Jaminan Sosial Universal di Indonesia – Islam Bergerak .
Pindyck, R. S., & Rubinfeld, D. L. (2018). Microekonomics Ninth Edition.
Priebe, J. (2017). Old-age Poverty in Indonesia: Measurement Issues and Living Arrangements. Development and Change, 48( 6), 1362-1385. https://doi.org/10.1111/dech.12340
Priebe, J., & Howell, F. (2014). Old Age Poverty in Indonesia Empirical Evidence and Policy Options: A Role for Social Pensions . Retrieved from www.tnp2k.go.id
Priebe, J., & Howell, F. (2014 ). Old Age Poverty in Indonesia Empirical Evidence and Policy Options: A Role for Social Pensions i OLD-AGE POVERTY IN INDONESIA: Empirical Evidence  and  Policy  Options  A  Role  for  Social  Pensions .  Diambil  kembali  dari www.tnp2k.go.id
Rachmani, E., Hsu, C., Nurjanah, N., Chang, P., Shidik, G., Noersasongko, E., . . . Lin, M. (2019,  12).  Developing  an  Indonesia's  health  literacy  short-form  survey  questionnaire (HLS-EU-SQ10-IDN)  using  the  feature  selection  and  genetic  algorithm. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 182.
https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.105047
Ramesh,  M.  (2014).  Social  Protection  in  Indonesia  and  the  Philippines:  Work  in  Progress.
Source: Journal of Southeast Asian Economies, 31 (1), 40-56.
Rosenbaum, P., & Rubin, D. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Diambil kembali dari https://academic.oup.com/biomet/article/70/1/41/240879
Sparrow,  R.,  Suryahadi,  A.,  &  Widyanti,  W.  (2013).  Social  health  insurance  for  the  poor: Targeting and impact of Indonesia's Askeskin programme. Social Science and Medicine, 96 , 264-271.
TNP2K, Australian Government, & SMERU. (2020). Situasi Lansia di Indonesia dan Akses terhadap Program Perlindungan Sosial: Analisis Data Sekunder.
World  Bank,  2022.  Population  ages  65  and  above  (%  of  total  population)  -  Indonesia. https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.65UP.TO.ZS?locations=ID
Yanovitzky,  I.,  Zanutto, E.,  &  Hornik,  R.  (2005).  Estimating  causal  effects of  public  health education  campaigns  using  propensity  score  methodology. Evaluation  and  Program Planning, 28 (2), 209-220.