Abstrak: Bervariasinya produktivitas PNS tenaga kesehatan di Puskesmas di Indonesia disebabkan adanya inefisiensi akibat kegagalan adaptasi tenaga kesehatan di lingkungan kerjanya yaitu Puskesmas dan Dinas kesehatan kabupaten kota. Jika produktivitas rendah maka berdampak pada output yang rendah yaitu SPM yang tidak terpenuhi sehingga mengakibatkan capaian target kesehatan yang rendah. Untuk bisa mendapatkan strategi dan kebijakan antisipasi maka perlu dilakukan pengukuran berapa sebenarnya nilai produktivitas PNS tenaga kesehatan di Indonesia beserta faktor faktor predisoposisi, pendukung dan penguat yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan produktivitas PNS tenaga kesehatan berdasarkan waktu produktif dan waktu pelayanan per pasien engan faktor - faktor yang berhubungan pada Riset ketenagaan di bidang kesehatan 2017 (Risnakes): secara multilevel. Selain itu dianalisa hubungan antara produktivitas dengan ketanggapan dan kepuasan pasien serta dengan efisiensi PNS tenaga kesehatan. Penelitian ini adalah analisis lanjut menggunakan data time study Risnakes 2017. Prosedur studi dan kriteria responden merujuk pada Risnakes 2017. Untuk mengukur produktivitas digunakan 2 definsi yaitu pertama, produktivitas waktu produktif idefinisikan sebagai produktivitas yang menilai perbandingan antara waktu produktif per waktu kerja yang disediakan. Penentuan waktu produktif didasari pada pengelompokan aktivitas aktivitas di Puskesmas dijadikan 17 kelompok yang mewakili aktivitas UKM, UKP produktif lainnya, non produktif. Kedua, produktivitas waktu pelayanan per pasien didefinisikan sebagai perbandingan waktu pelayanan yang diberikan per satu pasien. Analisis penelitian dilakukan dengan uji deskriptif, uji bivariate, uji random intercept model multilevel logistic regression, uji korelasi spearman dan uji efisiensi dengan stochastic frontier analysis (SFA)

Abstrak:

 ABSTRAK

Latar Belakang: Meskipun Tujuan Pembangunan Berkelanjutan 2030 untuk angka kematian balita telah tercapai, angka kematian neonatal di Indonesia tetap tinggi, dengan lebih 70.000 kematian neonatal di tahun 2018, yang menempatkan Indonesia di peringkat ke-8 secara global. Hal ini merupakan tantangan besar untuk mencapai visi "Indonesia Emas 2045". Meskipun berbagai intervensi termasuk sari sisi finansial dalam akses pelayanan kesehatan telah meningkatkan pemanfaatan layanan, tdaik sertamerta ditunjukkan dalam bentuk peningkatan status kesehatan neonatal, menunjukkan adanya masalah sistemik dan kualitas pelayanan. Studi ini menelaan faktor determinan yang kompleks terhadap status kesehatan neonatal di Indonesia, termasuk dari sisi penerapan desentralisasi kesehatan, disparitas sosial ekonomi, dan variasi geografis. Dengan mengeksplorasi faktor-faktor ini, studi ini menekankan kebutuhan mendesak peningkatan pelayanan maternal dan neonatal dalam memperbaiki ketimpangan maupun meningkatkan status kesehatan secara keseluruhan.

 

Metode: Menggunakan data survei nasional tahun 2018 dari 34 provinsi, 513 kabupaten/kota, dan 300.000 rumah tangga, dengan fokus pada 73.086 perempuan berusia 10-54 tahun yang melahirkan dalam lima tahun terakhir, kami mengeksplorasi bagaimana faktor individu, rumah tangga, kabupaten, dan provinsi memengaruhi hasil kesehatan neonatal. Studi ini mengintegrasikan regresi multilevel, indeks konsentrasi, dan regresi spasial untuk menilai dampak determinan sosial dan ketidaksetaraan sistemik menggunakan STATA 14.0 dan ArcGIS Pro3. Analisis kebijakan sederhana yang selaras dengan tujuh pilar sistem kesehatan nasional juga dilakukan untuk menjelaskan lebih lanjut disparitas dalam hasil kesehatan.

 

Hasil: Studi ini mengungkapkan, meskipun sebagian besar dapat dicegah, angka kematian neonatal tetap tinggi dengan disparitas yang signifikan. Melalui analisis regresi multilevel dan spasial, dibuktikan bahwa disparitas kesehatan neonatal dipengaruhi oleh status sosial ekonomi, lokasi geografis, dan akses terhadap layanan kesehatan. Pada model akhir, yang menggabungkan faktor tingkat individu dan komunitas, varians yang tidak terjelaskan berkurang sebesar 30% (PCV), dimana faktor komunitas masih menjelaskan 14% variabilitas (ICC = 0,1389). Variabilitas risiko tingkat komunitas menurun yang terlihat dari perubahan Median Odds Ratio (MOR) dari 2,28 menjadi 2,00. Hasil ini menekankan pentingnya faktor individu dan komunitas dalam upaya mengurangi risiko lanjut dari bayi lahir yang berisiko.

Studi ini menekankan pengaruh kesiapan sisi suplai dan kualitas pelayanan termasuk efektivitas antenatal dan kelahiran di fasilitas kesehatan dalam meningkatkan hasil kesehatan neonatal, meskipun banyak kelahiran masih terjadi di luar fasilitas kesehatan. Neonatus lebih berisiko secara signifikan terkonsentrasi di distrik dengan kapasitas fiskal lebih rendah, sementara pemeriksaan antenatal lebih tinggi di kabupaten yang lebih kaya, menunjukkan adanya kesenjangan alokasi sumber daya. Temuan ini menunjukkan pentingnya kebijakan kesehatan yang spesifik, memperhatikan kondisi local dalam menurunkan kesenjangan dan meningkatkan status kesehatan.

---

ABSTRACT

Background. Despite achieving the 2030 Sustainable Development Goals for reducing under-5 mortality, Indonesia's Neonatal Mortality Rate remains alarmingly high, with over 70,000 neonatal deaths in 2018, ranking it 8th globally. This situation poses a stark challenge to Indonesia's "Great Indonesia 2045" vision. Notably, while interventions to eliminate financial barriers to healthcare have increased service utilization, improvements in neonatal health outcomes have not followed, highlighting systemic and quality issues within the health sector. This study addresses the complex determinants of neonatal outcomes in Indonesia, including the effects of a decentralized health system, socioeconomic disparities, and geographic variations. By exploring these factors, it underscores the urgent need to enhance maternal and neonatal services to rectify inequities and improve overall health outcomes.

Methods: We analyzed 2018 national survey data from 34 provinces, 513 districts, and 300,000 households, focusing on 73,086 women aged 10-54 who had given birth in the preceding five years. We explored how individual, household, district, and provincial factors influence neonatal health outcomes by employing multilevel regression, concentration indices, and spatial regression to assess the impact of social determinants and systemic inequalities using tools like STATA 14.0 and ArcGIS Pro 3. A simplified policy analysis, aligned with the national health system's seven pillars, including community initiatives, was also conducted to further highlight disparities in health outcomes.

Results: Key findings reveal a neonatal mortality rate that, despite being preventable in many cases, remains high with significant disparities. Utilizing spatial and multilevel regression analyses, the research highlighted that neonatal health disparities are influenced by socioeconomic status, geographic location, and access to health services. The final model, incorporating both individual and community-level factors, reduced unexplained variance by 30% (PCV), with community factors still explaining 14% of the variability (ICC = 0.1600). The community-level risk variability also decreased, as shown by a reduction in the Median Odds Ratio (MOR) from 2.28 to 2.00. These results highlight the importance of targeting both individual and community factors to reduce the risk of babies being born at risk.

Additionally, the study underscores the influences of supply-side readiness and quality of service delivery including effectiveness of antenatal care and institutional delivery in improving neonatal health outcomes, although many births still occur outside of health facilities. High-risk neonates were found to be concentrated significantly in districts with lower fiscal capacity, while antenatal care checkups were predominantly higher in wealthier districts, pointing to a resource allocation gap. These findings point to the critical need for targeted health policies, local-specific interventions to bridge the equity gap and improve neonatal health outcomes.

Abstrak: Di Indonesia Angka kematian neonatus masih belum mengalami penurunan dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2012 yaitu 19/1000 KH (SDKI,2012).Sebagian besar kematian neonatal yang terjadi setelah 6-48 jam pasca kelahiran dapat dicegah dengan perawatan bayi baru lahir yang tepat dan dimulai segera setelah melahirkan melalui Kunjungan neonatal pertama (KN1) yang adekuat dan sesuai standar (WHO,2012). Namun kualitas pelayanan KN1 masih belum sesuai dengan target yang diharapkan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara multivel faktor-faktor yang mempengaruhi Kunjungan neonatal pertama dari berbagai level.Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan didukung oleh penelitian kualitatif. Sampel yang digunakan untuk masing-masing level adalah 1014 ibu bayi untuk level 1, 95 orang pengelola desa untuk level desa, 51 pengelola Program kesehatan anak Puskesmas untuk level 3 dan 13 pengelola Program kesehatan anak kabupaten untuk level 4 yang ada di 8 Propinsi di Indonesia. Analisis data dilakukan melalui analisis univariat, bivariat, multivariat dengan Regresi Logistik dan permodelan Multilevel dengan menggunakan analysis multilevel regression logistic random intercept model dengan menggunakan Program Stata 14.0. Metode triangulasi digunakan dalam studi kualitatif untuk menjaga validitas data.Hasil penelitian menunjukkan bahwa capaian KN1 askes sebesar 47.5% lebih tinggi dibanding KN1 berkualitas yaitu 29.3 %. Hasil pemodelan multilevel menunjukkan bahwa variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap KN1 Akses dan kualitas adalah Penolong persalinan dengan PValue.0.000 dan OR=3.359 untuk KN1 akses dan PValue 0.04 dan OR = 3.035 untuk KN1 kualitas. Pada permodelan akhir, secara bersama-sama kontribusi semua level pada KN1 akses sebesar 57.27 % sedangkan untuk KN1 kualitas sebesar 87.76%. Berdasarkan penerapan manajemen mutu total sebagian besar 52.6 % Puskesmas berada pada fase 2 dan Level 2 yaitu masih berorientase ke Proses belum mengarah ke penerapan Total manajemen mutu (TQM). Penelitian ini menunjukkan kesesuaian pola hubungan antara enabler dan result sesuai pola dalam EFQM model.Disarankan kepada Dinas Kesehatan kabupaten dan Kementerian Kesehatan, untuk mengupayakan dan menjamin keberadaan dan pendistribusian bidan di setiap desa dan mengoptimalkan perencanaan tenaga kesehatan (bidan) sesuai PMK N0.33 Tahun 2015. Disarankan kepada Puskesmas untuk mengupayakan kontak antara petugas kesehatan dengan ibu bayi sebelum kelahiran bayi untuk meningkatkan akses pada periode berikutnya yaitu KN1. Perlu adanya kerjasama dan kemitraan yang baik antara puskesmas dengan pengelola desa untuk menguatkan keberdayaan desa dalam bidang kesehatan sehingga pada level individu ibu menjadi lebih berdaya dan memiliki peluang yang besar untuk membawa anaknya dalam pelaksanaan KN1 , selain itu untuk meningkatkan kualitas manajemen Puskesmas perlu adanya supervisi dan penerapan SMM (Sistem Manajemen Mutu) Puskesmas misalnya melalui penerapan ISO untuk menjamin Pelayanan Prima dan pengelolaan Puskesmas yang berkualitas.

---

Neonatal mortality rate in Indonesia is still experiencing a decrease from 2007 up to 2012, namely 19/1000 KH (IDHS, 2012) .Most of neonatal deaths that occur after 6-48 hours after birth can be prevented with newborn care is appropriate and started soon after birth through the first neonatal visit (KN1) adequate and appropriate standards (wHO, 2012). However KN1 service quality still does not meet the expected target.This study aims to analyze multivel factors affecting neonatal visit was the first of a variety of levels. This research is a quantitative research was supported by qualitative research. The sample used for each level is 1014 mothers of infants to level 1, 95 managers of the village to the village level, 51 managers of health programs Child Health Center for level 3 and 13 managers Program child health districts to level 4 in 8 Provinces in Indonesia , The data analysis was done through univariate, bivariate, and multivariate logistic regression modeling Multilevel analysis using multilevel logistic regression models with random intercept using the program Stata 14.0. Triangulation method used in a qualitative study to maintain the validity of the data.The results showed that the achievement KN1 askes by 47.5% higher than the quality KN1 ie 29.3%. Multilevel modeling results indicate that the variables that most influence on KN1 Access and quality are labor Helper with PValue.0.000 and OR = 3.359 for KN1 access and pvalue 0:04 and OR = 3,035 for KN1 quality. At the end of the modeling, jointly contribute to the KN1 access all levels of 57.27% while for KN1 quality of 87.76%. Based on the application of total quality management largely PHC 52.6% are in Phase 2 and Level 2 is still berorientase to process not yet led to the implementation of total quality management (TQM). This study demonstrated the suitability of the pattern of relationships between enablers and the result according to the pattern in the model EFQM.Suggested to the District Health Office and the Ministry of Health, to seek and ensure the presence and distribution of midwives in every village and optimize the planning of health professionals (midwives) in accordance PMK N0.33 Year 2015. It is suggested to contact the health center to seek health care workers with the baby's mother before birth baby to improve access in the next period that is KN1. The need for cooperation and partnership between local health centers with managers of the village to strengthen the empowerment of villagers in the health sector so that at the level of individual mothers become more empowered and have a great opportunity to bring his son in the implementation KN1, in addition to improving the quality of management of PHC need for supervision and implementation of QMS (quality Management System) health centers for example through the implementation of ISO to guarantee the quality Service and quality management of the health center.

Abstrak:

---

Abstrak: Polutan utama dari kegiatan pembakaran batubara salah satunya SO2. Sulfur dioksidia menyebabkan iritasi, batuk refleks, menyebabkan penyakit pernafasan dan gangguan daya tahan paru-paru. Penelitian ini bertujuan menganalisis pajanan SO2 di lingkungan sekitar pembangkit listrik tenaga uap (PLTU) Suralaya yaitu pada desa Lebak Gede, Cipala Dua, Brigil, Gunung Gede, Salira Indah, dan Sumuranja dan risiko gangguan pernafasannya pada masyarakat sekitar. Penelitian ini bersifat deskriptif, dengan pendekatan cross sectional. Sampel responden diambil secara purposive sampling berdasarkan titik pengukuran udara pada setiap desa yaitu 35 orang di setiap desa. Penelitian ini dilakukan dengan metode Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan (ARKL) yang menggunakan nilai Rfc SO2 (0,026 mg/kg/hari), dan selanjutnya dihubungkan secara cross sectional untuk menghubungkan tingkat risiko dengan kejadian gangguan pernafasan di sekitar PLTU. Hasil ARKL menunjukkan bahwa tingkat risiko di lingkungan sekitar PLTU Suralaya yaitu pada desa Lebak Gede, Cipala Dua, Brigil, Gunung Gede, Salira Indah, dan Sumuranja masih tergolong aman karena memiliki nilai RQ dibawah 1 dalam kurun waktu lebih dari 30 tahun. Hasil analisis cross sectional menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara tingkat risiko kesehatan akibat pajanan SO2 dengan kejadian gangguan saluran pernafasan pada masyarakat di sekitar PLTU karena memiliki nilai-p yang lebih besar dari alfa.

Abstrak: Rasio rujukan merupakan indikator yang dipakai untuk melihat pemanfaatan pelayanan kesehatan di FKTP sebagai gate keeper dalam pelaksanaan program JKN. Tujuan dari penelitian ini untuk melihat apakah ada hubungan antara rasio rujukan dengan kriteria FKTP deperti rasio dokter, jenis FKTP, Jumlah tenaga kesehatan dan Sebaran peserta pada FKTP di Wilayah kerja BPJS Kesehatan Jakarta Pusat Tahun 2018. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain cross sectional yang menggunakan dta sekunder berupa data kunjungan dan rujukan di FKTP Wilayah jakarta Pusat selama tahun 2018, data jumlah Tenaga kesehatan, dan data Peserta terdaftar di masing-masing FKTP Wilayah Jakarta Pusat tahun 2018. Analisis data menggunakan uji Anova dan korelasi. Hasil penelitia menunjukkan bahwa rata-rata rasio rujukan FKTP di BPJS Kesehatan masih di atas 15%, terutama pada FKTP Jenis Klinik TNI/POLRI mencapai 50,50% yang dapat dkatakan rasio rujukan yang tinggi, terdapat perbedaan antara Rasio rujukan dengan Jenis FKTP di BPJS Kesehatan Jakarta Pusat (p=0,000) sedangkan pada variabel rasio dokter, jumlah tenaga kesehatan, dan jumlah peserta terdaftar secara statistik tidak memiliki hubungan yang signifikan. Dengan demikian, perlu dilakukan moitoring rutin terhadap FKTP khususnya TNI/POLRI dan perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan metode yang berbeda pada FTKP yang memiliki rasio rujukan yang tinggi