Ditemukan 26474 dokumen yang sesuai dengan query :: Simpan CSV
Maya Marinda Montain; Promotor: Wiku Bakti Bawono Adisasmito; Ko Promotor: Dadan Umar Daihani; Penguji: Anhari Achadi; Adang Bachtiar, Dumilah Ayuningtyas, Tris Eryando, Trihono, Nana Mulyana
D-448
Depok : FKM-UI, 2021
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Andi Afdal Abdullah; Promotor: Budi Hidayat; Kopromotor: Pujiyanto; Penguji: Atik Nurwahyuni, Mardiati Nadjib, Soewarta Kosen, Ali Ghufron Mukti; Mahlil Ruby; Teguh Dartanto
Abstrak:
Read More
Latar belakang: Kemudahan akses pelayanan kesehatan bagi peserta Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan derajat kesehatan penduduk Indonesia. Kemudahan akses ini terwujud dengan bertambahnya fasilitas kesehatan yang melayani peserta JKN. Indikator kemudahan akses terlihat dari bertambahnya jumlah peserta yang berkunjung ke fasilitas kesehatan baik di tingkat pelayanan rawat jalan maupun rawat inap. Kunjungan peserta JKN per 1.000 penduduk dikenal dengan isitilah rate sebagai salah satu indikator utilisasi pelayanan kesehatan untuk menjaga kesinambungan program JKN. Tujuan: penelitian ini bertujuan menganalisis faktor yang mempengaruhi rate rawat jalan tingkat lanjutan (RJTL) maupun rawat inap inap tingkat lanjutan (RITL) dan pemodelan prediksi rate RJTL dan rate RITL. Data yang digunakan berasal dari database BPJS Kesehatan dan Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2016 – 2019 yang diolah berdasarkan faktor predisposing, faktor enabling, dan faktor need dimana semua data digunakan dalam penelitian atau total sampling. Metode: analisis data panel dinamis yang ditujukan untuk membuat model prediksi rate RJTL dan rate RITL. Hasil: model prediksi yang digunakan pada rate RJTL dan rate RITL adalah estimator First Difference Generalized Method of Moment (FDGMM). Kesimpulan: rate RJTL dipengaruhi oleh variabel nilai tagihan klaim dibayar per kunjungan RJTL; jumlah rumah sakit kelas A, B, C, D; jumlah peserta pria; jumlah peserta berusia > 50 tahun; jumlah peserta dengan jumlah anggota keluarga > 3 orang; jumlah peserta berpengeluaran di bawah garis kemiskinan; jumlah peserta dengan penyakit tidak menular; rasio fragmentasi; rasio rujukan; dan jumlah peserta berpendidikan SMP. Sedangkan, rate RITL dipengaruhi oleh variabel nilai tagihan klaim dibayar per kunjungan RITL; jumlah rumah sakit kelas A, B, C, D; jumlah peserta pria; jumlah peserta berusia > 50 tahun; jumlah peserta dengan jumlah anggota keluarga > 3 orang; rate readmisi; jumlah peserta berpendidikan SMP; dan jumlah peserta berpendidikan Perguruan Tinggi. Saran: hasil penelitian menyarankan agar Pemerintah Daerah turut mendukung pemenuhan sarana prasarana pelayanan kesehatan agar masyarakat dapat menjangkau pelayanan kesehatan dengan mudah, mengelola perencanaan penambahan rumah sakit sesuai kebutuhan; Kementerian Kesehatan dapat memberikan regulasi terkait pemenuhan dan pemerataan fasilitas kesehatan maupun tenaga medis, terutama pada daerah dengan keadaan geografis yang sulit; BPJS Kesehatan dapat menggunakan model prediksi rate RJTL dan rate RITL sebagai alat bantu dalam menilai kebutuhan penambahan kerjasama dengan rumah sakit. Peneliti selanjutnya dapat melakukan penelitian dengan faktor utilisasi yang lebih luas dan lengkap serta melakukan kajian yang lebih mendalam pada satu wilayah tertentu dengan mempertimbangkan pengaruh aspek geografis, seperti jarak antar fasilitas kesehatan, luas wilayah dan kondisi akses ke fasilitas kesehatan.
Background: easy access to health services for participants of the National Health Insurance (JKN) is one of the efforts to improve the health status of the Indonesian population. This accessibility is achieved through an increase in health facilities serving JKN participants. The indicator of accessibility can be observed from the rising number of participants visiting health facilities, both at the outpatient and inpatient levels. The rate of visits by JKN participants per 1.000 population is considered an indicator of health service utilization, which contributes to the continuity of the JKN program. Objective: this study aims to analyze the factors that influence the advanced level of outpatient care (RJTL) and inpatient care (RITL) and to model the prediction of RJTL rates and RITL rates. The data used is derived from the BPJS Kesehatan database and the 2016-2019 National Socioeconomic Survey (SUSENAS), which are processed based on predisposing factors, enabling factors, and need factors. All data is utilized in the research, employing total sampling. Method: dynamic panel data analysis is employed to develop prediction models for RJTL rates and RITL rates. Results: the prediction model used for the RJTL rate and RITL rate is the First Difference Generalized Method of Moment (FDGMM) estimator. Conclusion: RJTL rate is influenced by several variables: value of claims bills paid per RJTL visit, number of class A, B, C, and D hospitals, number of male participants, number of participants aged over 50 years, number of participants with more than 3 family members, number of participants with expenditures below the poverty line, number of participants with non-communicable diseases, fragmentation ratio, referral ratio, and number of participants with junior high school education. On the other hand, the RITL rate is affected by value of claim bills paid per RITL visit, number of class A, B, C, and D hospitals, number of male participants, number of participants aged over 50 years, number of participants with more than 3 family members, readmission rate, number of participants with junior high school education, and number of participants with university education. Recommendations: the results of this study suggest that the Regional Government should also support the fulfillment of health service infrastructure so that partisipant can reach health services easily, manage plans for adding hospitals as needed; The Ministry of Health can provide regulations regarding the fulfillment and equity of health facilities and medical personnel, especially in areas with difficult geographical conditions; BPJS Kesehatan can use RJTL rate prediction model and RITL rate as a tool in assessing the need for additional collaboration with hospitals. Future researchers can conduct research with broader and more complete utilization factors and conduct more in-depth studies in a particular area by considering the influence of geographical aspects, such as the distance between health facilities, area size and conditions of access to health facilities.
D-483
Depok : FKM-UI, 2023
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Ari Dwi Aryani; Promotor: Adang Bachtiar; Kopromotor: Ali Ghufron Mukti, Fachmi Idris; Penguji: Dumilah Ayuningtyas, Kemal Nazaruddin Siregar, Mardiati Nadjib, Sabarinah, Rizanda Machmud
Abstrak:
Read More
Inekuitas pelayanan kesehatan masih terjadi setelah pelaksanaan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Pemantauan secara berkala Kinerja Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) merupakan kunci untuk menurunkan inekuitas pelayanan kesehatan sebagai tujuan utama JKN. Penerapan Kapitasi Berbasis Kinerja (KBK) dengan tiga indikator sejak tahun 2016, menunjukkan terjadi perbaikan kinerja FKTP dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi di pelayanan tingkat pertama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model indikator kinerja, kapasitas FKTP dan indikator ekuitas agar dapat mengukur ekuitas pelayanan kesehatan. Desain penelitian menggunakan exploratory sequential-mixed method. Penelitian dibagi menjadi tiga tahapan. Tahap satu adalah systematic review untuk mengidentifikasi indikator yang dapat digunakan dalam mengukur kapasitas, kinerja FKTP dan ekuitas pelayanan kesehatan. Tahap dua dilakukan dengan pendekatan kualitatif dengan teknik Consensus Decision Making Group (CDMG) untuk menentukan indikator yang dapat dipakai dalam pengukuran kapasitas dan kinerja FKTP serta pengukuran ekuitas pelayanan kesehatan dengan para pakar. Tahap tiga adalah membuat pengembangan model indikator kinerja FKTP berdasarkan skema kapitasi yang dapat mengukur ekuitas akses layanan kesehatan, menggunakan analisis Structural Equation Modelling (SEM). Berdasarkan hasil SR, CDMG dan analisis SEM, indikator terpilih untuk mengukur kapasitas FKTP terdiri dari tiga indikator yaitu rasio dokter umum, sumberdaya sarana dan manusia (skor rekredensialing) dan pembiayaan (persen pembayaran KBK yang diterima). Indikator kinerja terpilih delapan indikator yaitu angka kontak, proporsi penderita DM diperiksa gula darah, proporsi penderita Hipertensi diperiksa tekanan darah, proporsi pasien tidak rujuk RS, proporsi rujukan non spesialistik, proporsi pasien rujuk balik, proporsi skrining penyakit jantung, DM dan Hipertensi, rasio pasien prolanis terkendali. Ekuitas pelayanan kesehatan dilihat dari rate utilisasi peserta FKTP berdasarkan jenis kelamin, usia dan sosial ekonomi (PBI-Non PBI). Analisis SEM menunjukan terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara kapasitas dan kinerja FKTP dengan ekuitas pelayanan.
Healthcare inequities still occur after the implementation of the National Health Insurance (JKN). Regular monitoring of the performance of primary healthcare facilities (FKTP) is key to reducing healthcare inequities as the main goal of JKN. The implementation of Performance-Based Capitation (KBK) with three indicators since 2016 has shown improvements in the performance of primary healthcare facilities in improving the quality and efficiency of first-level services. Their capacity influences the performance of primary care facilities and impacts primary care performance outcomes (health service equity). This study objective was to develop a model of performance indicators, FKTP capacity and equity indicators to measure health service equity. The research design utilized an exploratory sequential-mixed method. The study was divided into three phases. Phase one was a systematic review to identify indicators that can be used in measuring capacity, FKTP performance and health service equity. Phase two was carried out by a qualitative approach with the Consensus Decision Making Group (CDMG) technique to determine indicators that can be used in measuring FKTP capacity and performance as well as measuring health service equity with experts. Phase three was the development of a model for FKTP performance indicators based on a capitation scheme that can measure the equity of health service access. This phase was carried out using Structural Equation Modeling (SEM) analysis. The SR, CDMG and SEM analysis show that there are three selected indicators to measure the capacity of primary health care facilities: general practitioner ratio, facility sufficiency(recredentialing score) and financing (percentage of KBK payments received). Eight performance indicators were selected, namely contact rate, proportion of DM patients checked for blood sugar, proportion of Hypertension patients checked for blood pressure, proportion of patients not referred to hospital, proportion of non-specialistic referrals, proportion of patients referred back to primary care providers, proportion of screening for heart disease, diabetes mellitus, and hypertension; and ratio of controlled Prolanis patients. Health service equity was analyzed from the utilization rate of participants based on gender, age and socioeconomic factors(PBI-Non PBI). SEM analysis showed a positive and significant relationship between the capacity and performance of primary health care facilities and equity.
D-508
Depok : FKM-UI, 2024
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Guspianto; Promotor: Budi Hidayat; Kopromotor: Purnawan Junadi, Amal C. Sjaaf; Tim Penguji: Anhari Achadi, Dian Ayubi, Soewarta Kosen, Dumilah Ayuningtyas, Harimat Hendarwan
D-311
Depok : FKM UI, 2015
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Slamet Budiarto; Promotor: Anhari Achadi; Kopromotor: Sutanto Priyo Hastono, Pujiyanto; Penguji: Purnawan Junadi, Andi Arus Vector, Syafiq A. Mughni, Mahlil Ruby, Hasbullah Thabrany
Abstrak:
Read More
Stunting anak 0-23 bulan di Indonesia merupakan masalah kesehatan masyarakat yang disebabkan oleh berbagai faktor langsung dan tidak langsung. Penelitian menggunakan data Riset Kesehatan Dasar, Survey Sosial Ekonomi Nasional dan Produk Domestik Regional Bruto per kapita tahun 2018 dengan pendekatan potong lintang bertujuan mengetahui model jalur hubungan langsung dan tidak langsung berbagai faktor risiko stunting dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota. Pengolahan data sekunder dilakukan pada Januari-April 2022. Sampel adalah 106 kabupaten/kota prevalensi stunting <20% dan 403 kabupaten/kota prevalensi stunting ≥20% (20%-<30%, 30%-40% dan >40%) yang diagregratkan pada tingkat kabupaten/kota dari 32.095 data individu anak usia 0-23 bulan yang diukur panjang badannya. Pemodelan menggunakan analisis jalur. Model jalur pencegahan risiko stunting memperlihatkan akses terhadap makanan (r=-0,31) dan pemeriksaan kehamilan (r=-0,29) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting <20%. Keluarga Berencana (r=-0,15), pemeriksaan kehamilan (r=-0,13) dan cuci tangan pakai sabun (r=-0,11) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting ≥20%. Tablet tambah darah ibu hamil (r=-0,02) dan inisiasi menyusu dini (r=-0,03) berhubungan tidak langsung melalui ASI eksklusif dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 20%-<30%. ASI eksklusif (r=-0,15) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 20%-<30%. Cuci tangan pakai sabun berhubungan signifikan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 30%-40% (r=-0,22) dan >40% (r=-0,45). Model jalur menyimpulkan bahwa kabupaten/kota dapat memainkan peran penting dalam upaya pencegahan risiko stunting dengan memodifikasi sejumlah faktor risiko terutama pada keluarga anak 0-23 bulan.
Stunting in children 0-23 months in Indonesia is a public health problem caused by various direct and indirect factors. This study uses data from Basic Health Research, National Socio-Economic Survey and Gross Regional Domestic Product per capita in 2018 with a cross-sectional approach. Secondary data processing was carried out in January-April 2022. The samples were 106 districts/cities with stunting prevalence <20% and 403 districts/cities with stunting prevalence 20% (20%-<30%, 30%-40% and >40%) Aggregated at the district/city level from 32,095 individual data for children aged 0-23 months, whose body length was measured. The modeling uses path analysis. The stunting risk prevention pathway model shows that access to food (r=-0.31) and prenatal care (r=-0.29) is directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities with stunting prevalence <20%. Family planning (r=-0.15), pregnancy check-ups (r=-0.13) and hand washing with soap (r=-0.11) were directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities stunting prevalence 20 %. Blood supplement tablets for pregnant women (r=-0.02) and early initiation of breastfeeding (r=-0.03) were indirectly related through exclusive breastfeeding with the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities stunting prevalence of 20%-<30% . Exclusive breastfeeding (r=-0.15) was directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in the district/city stunting prevalence of 20%-<30%. Hand washing with soap is directly related to stunting prevalence at district/city level in districts/cities, stunting prevalence is 30%-40% (r=-0.22) and >40% (r=-0.45). The pathway model concludes that districts/cities can play an important role in preventing stunting risk by modifying a number of risk factors, especially in families of children 0-23 months.
D-474
Depok : FKM UI, 2023
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Dwi Hapsari Tjandrarini; Promotor: Purnawan Junadi; Ko-Promotor: Sudijanto Kamso, Anhari Achadi; Penguji: Amal C. Sjaaf, Minarto, Trihono, Soewarta Kosen
D-268
Depok : FKM UI, 2012
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Muh. Arief Rosyid Hasan; Promotor: Adang Bachtiar; Kopromotor: Hasbullah Thabrany, Fachmi Idris; Penguji: Anhari Achadi, Dumilah Ayuningtyas, Prastuti Soewondo, Ali Ghufron Mukti; Julita Hendrartini
Abstrak:
Read More
Penelitian ini membahas rumusan kebijakan asuransi kesehatan tambahan (AKT) untuk peserta program JKN di Indonesia. Program JKN menjamin pelayanan yang komprehensif untuk pesertanya sesuai kebutuhan atau indikasi medis (need), namun masih ada masyarakat yang menginginkan peningkatan dari pelayanan yang dijamin program JKN. Prinsip Program JKN sosial dan ekuitas, sedangkan prinsip AKT pasar dan keuntungan. Disertasi ini bertujuan membuat Rumusan Kebijakan Asuransi Kesehatan Tambahan (AKT) Peserta JKN untuk menjembatani kedua prinsip tersebut. Pendekatan pada penelitian adalah kuantitatif dan kualitatif. Uji regresi logistik berganda dan multinomial menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (2019-2021) dilakukan untuk mengatahui determinan yang berhubungan dengan kepemilikan dan pemanfaatan asuransi kesehatan tambahan. Analisis kualitatif dilakukan dengan wawancara mendalam dan focus group discussion (FGD) kepada stakeholder yang berkaitan dengan perumusan kebijakan AKT. Variabel analisis kepemilikan AKT dengan Odd Ratio paling tinggi adalah pengeluaran selain makanan per kapita per bulan diatas rata-rata UMP nasional (rata-tara OR per tahun=4,34). Pemanfaatan kombinasi AKT dan JKN paling sedikit (rawat jalan=9,6%; rawat inap=4,3%); AKT paling banyak (rawat jalan=37,7%; rawat inap=56,5%), dan masih ada yang membayar sendiri atau OOP (rawat jalan=24%; rawat inap=7%). Terjadi tren kenaikan terhadap permintaan naik kelas rawat inap dengan rata-rata setiap tahun 509,75% (2019-2022). Melalui wawancara mendalam dengan peserta individu dan FGD bersama pemberi kerja, perusahaan AKT dan yayasan kesehatan pekerja ditemukan bahwa AKT lebih cenderung digunakan dibandingkan program JKN saat mengakses fasilitas pelayanan kesehatan. Informan menjadi peserta program JKN karena mandatory dari Negara. Pemberi kerja dan AKT berharap pemanfaatan program JKN dapat lebih optimal, sehingga iurannya sepadan dengan manfaat yang didapatkan. Kebijakan AKT peserta JKN yang dirumuskan pada penelitian ini mengatur terkait (1) manfaat yang didorong untuk menjadi produk AKT yaitu top up dan melarang menduplikat pelayanan yang dijamin program JKN, (2) target peserta AKT adalah peserta aktif program JKN yang menginginkan peningkatan pelayanan; (3) ketentuan premi AKT memper-timbangkan status kepesertaan program JKN; dan (4) metode pembayaran AKT ke provider kesehatan menggunakan metode prospekfit; (5) ketentuan badan usaha yang dapat menjual AKT diatur oleh Otoritas Jasa Keuangan.
This study discusses the policy of supplementary commercial health insurance (AKT) for Indonesia National Health Insurance Program (JKN) members. The JKN program covered comprehensive services for its participants according to their needs or medical indications, but there are still people who want an top up the services covered by the JKN program. The principle of the JKN program is social and equity, while the AKT principle is market and profit. This study aims to recommend the policy of supplementary health insurance for JKN members to bridge both principles. The approach to research is both quantitative and qualitative. This study using multiple and multinomial logistic regression to see the assocation of determinant variables and supplementary heath insurance ownership and utilization using data from the National Socioeconomic Survey (2019-2021) Qualitative analysis was carried out using in-depth interviews and focus group discussions (FGD) with stakeholders related to AKT policy.The highest Odd Ratio of AKT ownership analysis is per capita non-food expenditure per month above the national Province salary average (average OR per year = 4.34). The least use of the combination of AKT and JKN (outpatient=9.6%; inpatient=4.3%); Most AKT (outpatient = 37.7%; inpatient = 56.5%), and there are still those who pay their own or OOP (outpatient = 24%; inpatient = 7%). There is an increasing trend of demand for top up the inpatient ward with an annual average of 509.75% (2019-2022). Through in-depth interviews with individual member and FGDs with employers, AKT companies and workers' health foundations found that AKT is more likely to be used than the JKN program when accessing health care facilities. Informants registered as the JKN program member because it is mandatory program from the State. Employers and AKT companies hope that the utilization of the JKN program can be more optimal, so that the contributions are worth it’s benefits. This study proposed policy to regulate (1) the AKT mandatory benefits of AKT is the top up of JKN benefits and the prohibit AKT from duplicating benefits that covered by the JKN program, (2) the market of AKT are active JKN program member who want to improve benefits that already covered by JKN program; (3) the AKT premium must take into account JKN program membership status; (4) AKT using procpective payment method to health providers; (5) the term and condition for business entities to sell AKT are regulated by the Financial Services Authority.
D-481
Depok : FKM-UI, 2023
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Rico Kurniawan; Promotor: Budi Utomo; Kopromotor: Kemal Nazaruddin Siregar, Kalamullah Ramli; Penguji: Anhari Achadi, Besral, Tris Eryando, Soewarta Kosen; Ruddy J. Suhatril
Abstrak:
Read More
Penelitian ini berfokus pada deteksi dini hipertensi untuk mengurangi risiko penyakit kardiovaskular. Menggunakan data Indonesia Family Life Survey, penelitian ini mengidentifikasi faktor seperti umur, gender, indeks massa tubuh, aktivitas fisik, dan denyut nadi sebagai prediktor utama hipertensi. Analisis menggunakan regresi panel multivariable dengan model fixed effect dan random effect menentukan variabel signifikan dalam variabilitas tekanan darah. Model Markov Multi Status digunakan untuk menghitung probabilitas perubahan status tekanan darah. Hasil menunjukkan bahwa model machine learning dengan algoritma regresi logistik efektif dalam mengklasifikasi hipertensi di Indonesia, ditunjukkan dengan nilai Area Under Curve (0.751 untuk pria dan 0.794 untuk wanita) dan Complete Accuracy yang tinggi (0.780 untuk pria dan 0.798 untuk wanita).. Model ini menggunakan prediktor non-invasif yang mudah diukur, dan algoritma regresi linier menunjukkan kinerja yang baik untuk data kontinu. Studi ini juga mengungkapkan probabilitas transisi tekanan darah dari normal ke hipertensi, pre hipertensi menjadi normal atau hipertensi, dan kemungkinan individu hipertensi untuk tetap dalam kondisi tersebut atau berubah status.Kesimpulan dari penelitian adalah metode deteksi ini efisien untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas dan dapat diintegrasikan dalam program kesehatan masyarakat. Faktor sosiodemografi dan antropometri efektif sebagai estimator dalam prediksi status hipertensi.
This study focuses on early detection of hypertension to reduce cardiovascular disease risks. Utilizing data from the Indonesia Family Life Survey, it identifies key predictors of hypertension such as age, gender, body mass index, physical activity, and pulse rate. Multivariable panel regression analysis employing both fixed effect and random effect models was conducted to determine significant variables influencing blood pressure variability. A Markov Multi Status model was used to calculate the probabilities of transitioning between different blood pressure statuses. The results demonstrate that the machine learning model, employing logistic regression algorithms, is effective in classifying hypertension in Indonesia, evidenced by high Area Under Curve and Complete Accuracy values. This model utilizes easily measurable, non-invasive predictors. Moreover, the linear regression algorithm showed superior performance for continuous data. The study also reveals the probabilities of transitioning from normal to hypertensive states, from pre-hypertension to normal or hypertension, and the likelihood of individuals with hypertension maintaining or changing their status. In conclusion, this detection method is efficient for resource-limited environments and can be integrated into broader public health programs. Socio-demographic and anthropometric factors are effective as estimators in predicting hypertension status.
D-495
Depok : FKM-UI, 2024
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Yudhia Fratidhina; Komisi Pembimbing; Rizanda Machmud, Artha Budhi Duarsa; Ketua Program Studi: Delmi Sulastri
D-368
Padang : Andalas, 2017
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉
Rooswanti Soeharno; Promotor: Budi Hidayat; Kopromotor: Amal Chalik Sjaaf, Purnawan Junadi; Penguji: Anhari Achadi, Endang Anhari, Anung Sugihantono, Soewarta Kosen
Abstrak:
Read More
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.
D-559
Depok : FKM UI, 2025
S3 - Disertasi Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
☉