Cara baca dokumen. Laporan ini menjawab satu pertanyaan kebijakan: berapa beban dan biaya rawat inap JKN yang sebenarnya berakar pada determinan di LUAR sistem kesehatan (air bersih dan sanitasi, cakupan imunisasi, gizi, pengendalian vektor), dan kementerian/lembaga mana yang paling efektif menanganinya dari hulu. Setiap klaim diatribusikan ke satu sektor determinan berdasarkan diagnosis primer (FKL15A) agar tidak salah-atribusi (mis. anemia yang muncul sebagai diagnosis sekunder pada klaim katastropik). Semua nominal populasi adalah proyeksi nasional tertimbang (PSTV15); biaya memakai field FKL48 (biaya verifikasi/terbayar).

Peta dokumen (navigasi): Fondasi (kohort STROBE, definisi atribusi, treatment-gap) · A Beban lintas-sektor (klaim, admisi, biaya per bucket) · B Sub-kondisi (kode ICD + nama) · C Tren temporal & pandangan 2024 · D Demografi siapa yang dirawat (balita, anak, dewasa) · E Geografi beban per provinsi/pulau · F Ekonomi: konsentrasi biaya & INA-CBG · G Ekuitas (PBI vs Non-PBI) · H Overlay lintas-sektor (cakupan determinan Riskesdas/SKI vs beban) · I Argumen investasi antar-kementerian.

1 Layer 0 - Fondasi: kohort, atribusi sektoral, dan kerangka

① Fondasi · Alur Kohort (STROBE) · Aturan Atribusi Determinan · Empat Sektor · Treatment Gap

Inti: Konsep “Beyond-PHC” (melampaui layanan primer) berangkat dari kenyataan bahwa banyak admisi rumah sakit yang dapat dicegah (Ambulatory Care Sensitive Conditions, ACSC) bukan kegagalan layanan primer semata, melainkan kegagalan determinan hulu: air kotor menyebabkan diare dan tifoid; sanitasi buruk dan dehidrasi kronis menyumbang batu saluran kemih; imunisasi yang tidak lengkap membuka pintu campak, difteri, pertusis, tetanus, dan TB; gizi buruk dan anemia melemahkan daya tahan; vektor yang tak terkendali menyebarkan dengue dan malaria.
Sumber & desain: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1% sebagai frame tak bias untuk tren dan rate populasi); identifikasi peserta via PSTV01; bobot nasional PSTV15; demografi via member-join (PSTV05 jenis kelamin, PSTV03 lahir, PSTV08 segmentasi, PSTV07 kelas, PSTV09 provinsi); biaya FKL48.

Tabel L0.1 - Alur Pembentukan Kohort (STROBE) · Unit: sampel mentah
Klaim/pasien sampel, schema reguler BPJS 2015-2024
Tahap Jumlah (sampel)
Peserta tersampel (schema reguler) 2,590,751
Punya >=1 klaim FKRTL (semua sebab) 976,214
Klaim FKRTL dengan diagnosis primer determinan-ACSC 345,037
Di antaranya: admisi rawat inap (RITL) 102,691
KOHORT ANALISIS - pasien unik determinan-ACSC 134,199
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

1.1 Aturan atribusi: empat sektor determinan dan kementerian penanggung jawab

Bagaimana sebuah admisi diatribusikan ke sektor determinan

Sebuah klaim FKRTL dimasukkan ke satu bucket sektoral bila diagnosis primer (FKL15A, 3-karakter) termasuk kode ICD-10 sektor tersebut. Pemilihan diagnosis primer (bukan sekunder/SDX) bersifat konservatif: admisi memang KARENA kondisi determinan itu, bukan kondisi determinan yang kebetulan menyertai penyakit lain. Sebuah lapis sensitivitas primer+SDX (batas atas) dilaporkan terpisah dan diberi label di Pilar F.

Empat sektor: · WASH (air, sanitasi, higiene): diare dan gastroenteritis A00-A09, demam tifoid A01, batu saluran kemih N20-N23. · Dapat dicegah imunisasi (VPD): campak B05, difteri A36, pertusis A37, tetanus A33-A35, tuberkulosis A15-A19. · Nutrisi: anemia D50-D64, malnutrisi energi-protein E40-E46. · Vektor: demam berdarah dengue A90-A91, malaria B50-B54.

Tabel L0.2 - Peta Atribusi Sektor Determinan ke Kementerian/Lembaga
Sektor Kondisi (ICD-10) Kementerian/Lembaga penanggung jawab determinan
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) A00-A09 diare/tifoid, N20-N23 batu saluran kemih Kementerian PUPR (Cipta Karya: air minum & sanitasi), Bappenas, Pemda
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) D50-D64 anemia, E40-E46 malnutrisi Bappenas (RAN-PASTI/stunting), BKKBN, Kemensos, Kemenkes Gizi
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) B05 campak, A36 difteri, A37 pertusis, A33-A35 tetanus, A15-A19 TB Kemenkes Ditjen P2P (Imunisasi), Pemda (cakupan imunisasi)
Vektor (Dengue, Malaria) A90-A91 DBD, B50-B54 malaria Kemenkes Ditjen P2P (vektor), Pemda (lingkungan, PSN)
Atribusi determinan -> K/L berdasarkan mandat program hulu (RPJMN, RAN-PASTI, program imunisasi nasional, program pengendalian vektor).
Key takeaway L0: Kohort analisis mencakup 134,199 pasien sampel dengan 345,037 klaim berdiagnosis-primer determinan-ACSC, di antaranya 102,691 admisi rawat inap. Empat sektor determinan ini bukan ranah Kemenkes semata: penanganan hulunya tersebar di PUPR, Bappenas, BKKBN, Kemensos, dan Pemda. Inilah dasar argumen investasi lintas-kementerian.

1.2 Treatment-gap: klaim hanya menangkap yang sampai ke rumah sakit

Keterbatasan utama (wajib diingat). Angka di sini adalah kasus yang sampai ke FKRTL dan diklaimkan ke JKN. Beban determinan sejati di masyarakat jauh lebih besar: banyak diare/anemia/dengue ringan ditangani di FKTP, di apotek, atau di rumah tanpa kontak sistem. Klaim TIDAK mengukur insidensi komunitas. Justru itulah mengapa overlay komunitas (Riskesdas/SKI, Pilar H) diperlukan: untuk menghubungkan apa yang terlihat di klaim dengan cakupan determinan di hulu.

2 Pilar A - Beban lintas-sektor: klaim, admisi, dan biaya per sektor determinan

② Pilar A · Atribusi Beban · Biaya FKL48 per Sektor · Admisi yang Dapat Dicegah
Pertanyaan: Dari seluruh admisi yang berakar pada determinan non-kesehatan, berapa besar beban (admisi) dan biaya (FKL48) masing-masing sektor, dan sektor mana yang menjadi prioritas investasi hulu.

Tabel A.1 - Beban dan Biaya per Sektor Determinan · Unit: klaim/admisi tertimbang; biaya FKL48 (miliar Rp)
Kumulatif 2015-2024, atribusi diagnosis primer
Sektor Klaim (tertimbang) Admisi (tertimbang) % admisi Biaya total (M Rp) Biaya rawat inap (M Rp) % biaya
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 13,168,005 4,532,770 53.5 19,898.5 15,954.3 47.9
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 4,367,184 1,412,699 16.7 10,059.0 6,474.7 24.2
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 10,315,148 1,016,126 12.0 7,581.6 5,623.5 18.3
Vektor (Dengue, Malaria) 2,165,745 1,509,228 17.8 3,968.9 3,824.7 9.6
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Key takeaway A: Secara kumulatif 2015-2024, biaya FKRTL determinan-ACSC mencapai Rp 41.5 T (rawat inap Rp 31.9 T). WASH (air, sanitasi, higiene) adalah sektor terbesar: Rp 19.9 T atau 47.9% dari total. Artinya hampir separuh biaya rawat inap yang dapat dicegah ini berakar pada masalah air dan sanitasi, ranah PUPR dan Pemda, bukan rumah sakit.

3 Pilar B - Sub-kondisi: kode ICD-10 dan biaya

③ Pilar B · Rincian Kondisi (ICD-10 + Nama) · Biaya per Kondisi
Pertanyaan: Di dalam setiap sektor, kondisi spesifik apa yang paling membebani, dengan kode ICD-10 dan nama lengkap.
Tabel B.1 - Rincian Sub-Kondisi per Sektor (kode ICD-10 + nama) · Unit: tertimbang; biaya FKL48
Diurutkan dari biaya tertinggi, kumulatif 2015-2024
Sektor Kondisi (ICD-10 + nama) Klaim (tertimbang) Admisi (tertimbang) Biaya (M Rp) Rata-rata biaya/klaim (Rp)
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) N20-N23 Batu saluran kemih (urolitiasis) 6,830,678 1,016,137 10,308.97 1,524,274
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A15-A19 Tuberkulosis 10,155,923 969,208 7,367.59 707,569
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) A00-A09 Diare & gastroenteritis infeksi 4,333,128 2,358,736 6,189.31 1,425,796
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) D60-D64 Anemia aplastik & lain 1,895,002 1,083,015 5,008.64 2,717,628
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) D50-D59 Anemia gizi & hemolitik 2,333,574 319,716 4,960.30 2,103,653
Vektor (Dengue, Malaria) A90-A91 Demam berdarah dengue 1,968,697 1,417,124 3,672.52 1,879,225
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) A01 Demam tifoid & paratifoid 2,004,198 1,157,898 3,400.25 1,694,498
Vektor (Dengue, Malaria) B50-B54 Malaria 197,048 92,104 296.38 1,462,880
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) B05 Campak (measles) 84,813 26,174 97.57 1,261,439
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) E40-E46 Malnutrisi energi-protein 138,608 9,969 90.01 525,666
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A33-A35 Tetanus 30,680 15,120 85.94 3,387,379
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A37 Pertusis (batuk rejan) 31,890 2,020 16.31 420,478
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A36 Difteri 11,842 3,605 14.23 1,318,712
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Key takeaway B: Tiga lini biaya teratas: batu saluran kemih (N20-N23, Rp 10,309.0 M), tuberkulosis (A15-A19, Rp 7,367.6 M), dan diare/gastroenteritis (A00-A09, Rp 6,189.3 M). Dua dari tiga teratas adalah WASH; urolitiasis terkait dehidrasi kronis dan kualitas air, diare terkait sanitasi.

4 Pilar C - Tren temporal dan pandangan tahun terbaru (2024)

④ Pilar C · Tren Biaya & Admisi per Tahun · Pandangan 2024
Pertanyaan: Bagaimana beban determinan berubah selama 2015-2024, dan seperti apa potret tahun terbaru (2024) yang paling relevan untuk kebijakan.

Tabel C.1 - Tren Tahunan Beban Determinan-ACSC · Unit: tertimbang; rate per 100k peserta JKN
Denominator: peserta JKN akhir tahun (BPJS Kesehatan/DJSN)
Tahun Klaim (tertimbang) Admisi (tertimbang) Biaya total (M Rp) Admisi /100k JKN Klaim /100k JKN
2017 2,879,020 929,229 3,972.9 494.3 1,531.6
2018 3,192,080 945,391 4,370.5 454.4 1,534.3
2019 4,409,748 1,201,927 5,480.2 536.2 1,967.3
2020 2,947,873 753,610 3,716.2 338.8 1,325.1
2021 2,474,799 552,215 3,128.2 234.3 1,049.9
2022 3,650,616 1,040,730 5,252.1 418.4 1,467.5
2023 4,811,792 1,334,757 7,203.0 499.3 1,800.1
2024 5,650,155 1,712,965 8,384.8 616.5 2,033.5
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Tabel C.4 - Biaya per Sektor per Tahun · Unit: biaya FKL48 (miliar Rp)
Tahun Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) Vektor (Dengue, Malaria) WASH (Air, Sanitasi, Higiene)
2,017.0 732.6 923.8 377.4 1,939.0
2,018.0 896.3 1,033.7 319.3 2,121.2
2,019.0 1,047.6 1,254.4 569.9 2,608.4
2,020.0 631.9 1,096.9 382.6 1,604.8
2,021.0 490.2 1,026.4 270.5 1,341.0
2,022.0 1,023.2 1,248.2 536.3 2,444.3
2,023.0 1,449.0 1,587.3 487.6 3,679.2
2,024.0 1,310.8 1,888.2 1,025.3 4,160.5
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

4.1 Pandangan 2024 (tahun terbaru, paling relevan untuk kebijakan)

Tabel C.2 - Beban Determinan-ACSC Tahun 2024 · Unit: tertimbang; biaya FKL48
Sektor Admisi 2024 (tertimbang) Biaya 2024 (M Rp) Biaya rawat inap (M Rp) % biaya Rata-rata biaya/klaim (Rp) Kementerian utama
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 910,158 4,160.53 3,301.30 49.6 1,573,287 Kementerian PUPR (Cipta Karya: air minum & sanitasi), Bappenas, Pemda
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 247,638 1,888.18 1,193.44 22.5 2,116,884 Bappenas (RAN-PASTI/stunting), BKKBN, Kemensos, Kemenkes Gizi
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 180,915 1,310.85 987.02 15.6 821,972 Kemenkes Ditjen P2P (Imunisasi), Pemda (cakupan imunisasi)
Vektor (Dengue, Malaria) 374,254 1,025.28 991.07 12.2 1,936,120 Kemenkes Ditjen P2P (vektor), Pemda (lingkungan, PSN)
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15
Tabel C.3 - 10 Sub-Kondisi dengan Biaya Tertinggi, 2024 · Unit: tertimbang; biaya FKL48
Sektor Kondisi (ICD-10) Admisi 2024 Biaya 2024 (M Rp)
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) N20-N23 Batu saluran kemih (urolitiasis) 211,766 2,208.65
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) A00-A09 Diare & gastroenteritis infeksi 510,938 1,391.33
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A15-A19 Tuberkulosis 177,488 1,281.34
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) D60-D64 Anemia aplastik & lain 211,950 1,040.40
Vektor (Dengue, Malaria) A90-A91 Demam berdarah dengue 356,759 965.51
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) D50-D59 Anemia gizi & hemolitik 34,435 816.14
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) A01 Demam tifoid & paratifoid 187,454 560.55
Vektor (Dengue, Malaria) B50-B54 Malaria 17,496 59.77
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) E40-E46 Malnutrisi energi-protein 1,253 31.64
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) A33-A35 Tetanus 1,215 14.58
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15
Key takeaway C: Pada 2024, biaya determinan-ACSC mencapai Rp 8.4 T dengan komposisi sektor yang stabil: WASH tetap dominan (49.6%). Tren naik 2015-2024 sebagian besar mencerminkan perluasan kepesertaan JKN dan kenaikan tarif, bukan semata kenaikan insidensi. Stabilitas komposisi antar tahun memperkuat keandalan prioritas WASH sebagai sasaran investasi.

5 Pilar D - Demografi: siapa yang dirawat

⑤ Pilar D · Struktur Usia per Sektor · Beban Balita · Jenis Kelamin
Pertanyaan: Kelompok usia mana yang menanggung beban tiap sektor determinan, dan seberapa besar beban pada balita dan anak, kelompok yang paling sensitif terhadap WASH, imunisasi, dan gizi.

Tabel D.1 - Distribusi Usia Pasien per Sektor · Unit: pasien unik tertimbang
Sektor Kelompok usia Pasien (tertimbang) % dalam sektor
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) <5 (balita) 676,139 10.5
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 5-14 (anak) 734,766 11.4
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 15-44 (dewasa muda) 2,616,569 40.5
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 45-64 1,828,910 28.3
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 65+ 608,204 9.4
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) <5 (balita) 103,540 4.7
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 5-14 (anak) 205,733 9.4
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 15-44 (dewasa muda) 894,254 41.0
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 45-64 677,343 31.0
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 65+ 301,831 13.8
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) <5 (balita) 54,772 6.0
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 5-14 (anak) 47,393 5.2
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 15-44 (dewasa muda) 285,219 31.3
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 45-64 330,649 36.3
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 65+ 191,901 21.1
Vektor (Dengue, Malaria) <5 (balita) 83,165 5.4
Vektor (Dengue, Malaria) 5-14 (anak) 454,106 29.8
Vektor (Dengue, Malaria) 15-44 (dewasa muda) 790,792 51.8
Vektor (Dengue, Malaria) 45-64 164,578 10.8
Vektor (Dengue, Malaria) 65+ 33,750 2.2
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Key takeaway D: Beban balita tertinggi ada di sektor WASH (10.5% pasien adalah balita), menegaskan bahwa diare dan infeksi air-borne menimpa anak terkecil, kelompok dengan risiko kematian dan stunting tertinggi. Investasi air bersih dan sanitasi karenanya bukan hanya penghematan biaya rawat inap, melainkan intervensi tumbuh-kembang anak.

6 Pilar E - Geografi: di mana beban terkonsentrasi

⑥ Pilar E · Admisi & Biaya per Provinsi/Pulau · Sektor Dominan per Wilayah
Pertanyaan: Provinsi dan pulau mana yang menanggung beban determinan tertinggi, dan determinan mana yang dominan di tiap wilayah, untuk menargetkan investasi hulu secara geografis.

Tabel E.1 - 15 Provinsi dengan Densitas Admisi Determinan-ACSC Tertinggi · Unit: admisi/100k peserta JKN
Rank Provinsi Pulau Admisi (tertimbang) Admisi /100k JKN
1 Aceh Sumatera 275,995 4,507
2 Bali Bali-Nusra 171,631 4,356
3 DKI Jakarta Jawa 503,009 3,803
4 Sulawesi Tengah Sulawesi 119,114 3,494
5 Jawa Barat Jawa 1,769,551 3,465
6 Kalimantan Utara Kalimantan 24,731 3,436
7 Sulawesi Utara Sulawesi 99,499 3,299
8 Banten Jawa 409,252 3,123
9 Sumatera Utara Sumatera 472,102 3,075
10 DI Yogyakarta Jawa 126,885 2,978
11 Gorontalo Sulawesi 47,884 2,923
12 Sumatera Selatan Sumatera 253,741 2,920
13 Bengkulu Sumatera 64,805 2,915
14 Kalimantan Timur Kalimantan 123,616 2,886
15 Sulawesi Selatan Sulawesi 293,270 2,860
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Tabel E.2 - 20 Kabupaten/Kota dengan Admisi Determinan-ACSC Tertinggi · Unit: tertimbang; biaya FKL48
Rank Kabupaten/Kota Provinsi Admisi (tertimbang) Biaya (M Rp)
1 Kab. Bogor Jawa Barat 202,685 1,043.94
2 Kab. Bekasi Jawa Barat 181,337 772.87
3 Kota Jakarta Utara DKI Jakarta 179,340 1,028.27
4 Kota Surabaya Jawa Timur 157,366 890.77
5 Kab. Sukabumi Jawa Barat 154,554 782.11
6 Kab. Bandung Jawa Barat 150,427 945.58
7 Kota Bekasi Jawa Barat 127,738 583.97
8 Kota Tangerang Banten 124,991 593.90
9 Kab. Tangerang Banten 120,069 874.96
10 Kota Binjai Sumatera Utara 116,215 462.36
11 Kota Depok Jawa Barat 114,927 722.37
12 Kota Jakarta Timur DKI Jakarta 111,595 676.81
13 Kota Jakarta Pusat DKI Jakarta 101,293 515.51
14 Kota Bandung Jawa Barat 101,125 438.90
15 Kab. Karawang Jawa Barat 98,504 424.04
16 Kota Semarang Jawa Tengah 88,854 523.15
17 Kab. Sidoarjo Jawa Timur 83,784 408.43
18 Kab. Cirebon Jawa Barat 76,727 495.97
19 Kota Makassar Sulawesi Selatan 76,221 278.61
20 Kab. Toba Sumatera Utara 72,896 328.18
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15 | kabupaten/kota tempat tinggal (PSTV10)
Key takeaway E: Densitas admisi (per 100k peserta) tertinggi di Jawa (3,066/100k) dan terendah di Maluku-Papua (1,663/100k). Angka Maluku-Papua yang rendah kemungkinan besar mencerminkan akses terbatas ke FKRTL (under-served), bukan beban determinan yang rendah, justru wilayah dengan cakupan WASH dan imunisasi terendah. Komposisi sektor yang berbeda antar pulau memungkinkan penargetan investasi hulu yang spesifik-wilayah.

7 Pilar F - Ekonomi: konsentrasi biaya, INA-CBG, dan sensitivitas atribusi

⑦ Pilar F · Konsentrasi Biaya · INA-CBG · Biaya per Admisi · Sensitivitas Primer+SDX
Pertanyaan: Bagaimana biaya terkonsentrasi, paket INA-CBG apa yang paling mahal, dan seberapa besar batas atas jika diagnosis sekunder ikut diatribusikan.

Tabel F.1 - Lama Rawat (LOS) per Sektor Determinan · Unit: hari per admisi
Sektor Admisi (n sampel) LOS rata-rata (hari) LOS median (hari)
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 10,786 4.8 4.0
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 17,441 3.8 3.0
Vektor (Dengue, Malaria) 17,508 3.6 3.0
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 56,956 3.1 3.0
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15
Tabel F.2 - 15 INA-CBG dengan Biaya Tertinggi (klaim determinan-ACSC) · Unit: biaya FKL48
INA-CBG (paket) Klaim (sampel) Biaya (M Rp) Rata-rata biaya (Rp)
Penyakit Kronis Kecil Lain-Lain 148,237 4,504.66 326,506
Prosedur Pada Uretra Dan Transuretra Ringan 3,490 2,388.64 8,205,932
Nyeri Abdomen & Gastroenteritis Lain-Lain (Ringan) 19,448 2,385.97 1,755,673
Infeksi Non Bakteri Ringan 12,368 2,252.82 2,020,088
Gangguan Sel Darah Merah Selain Krisis Anemia Sel Sickle Ringan 5,475 1,516.60 3,448,175
Peradangan Dan Infeksi Pernafasan Ringan 3,512 1,510.87 4,558,798
Extracorporeal Shockwave Lithotripsy (Eswl) Pada Saluran Kemih 3,640 1,496.35 4,438,385
Penyakit Infeksi Bakteri Dan Parasit Lain-Lain Ringan 7,195 1,455.75 2,591,668
Prosedur Transfusi & Terapi Sumsum Tulang 11,818 1,415.66 1,195,163
Prosedur Saluran Urin Atas Ringan 1,497 1,340.50 10,365,523
Penyakit Infeksi Bakteri Dan Parasit Lain-Lain Ringan 3,668 809.88 2,565,474
Peradangan Dan Infeksi Pernafasan Sedang 1,423 788.41 5,652,182
Batu Urin Ringan 2,292 765.02 3,899,171
Gangguan Sel Darah Merah Selain Krisis Anemia Sel Sickle Ringan 2,029 692.18 3,729,719
Prosedur Ultrasound Lain-Lain 12,138 579.61 578,538
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

7.1 Sensitivitas atribusi: diagnosis primer (basis) vs primer+sekunder (batas atas)

Mengapa dua angka

Angka basis (diagnosis primer) menjawab “berapa admisi yang memang KARENA kondisi determinan”. Angka batas atas (primer ATAU sekunder/SDX) menambahkan klaim di mana kondisi determinan menyertai penyakit lain, mis. anemia pada pasien kanker. Batas atas membesar terutama untuk nutrisi karena anemia adalah komorbiditas yang sangat umum, sehingga biaya katastropik penyakit lain ikut tertangkap. Untuk argumen investasi yang kredibel, gunakan basis; batas atas hanya menunjukkan potensi maksimum.

Key takeaway F: Atribusi basis (primer) menempatkan biaya rawat inap determinan-ACSC pada Rp 31.9 T kumulatif; batas atas (primer+SDX) jauh lebih besar terutama karena anemia sebagai komorbiditas pada klaim katastropik, sehingga laporan ini sengaja memakai angka basis yang konservatif. Biaya terkonsentrasi: 52.4% biaya ditanggung oleh 10% pasien termahal (kasus kronis seperti TB dan batu saluran kemih berulang).

8 Pilar G - Ekuitas: siapa yang dirawat menurut segmen kepesertaan

⑧ Pilar G · PBI vs Non-PBI · Rate per Segmen · Sektor yang Menimpa yang Miskin
Pertanyaan: Apakah beban determinan menimpa kelompok miskin (PBI) secara proporsional, dan apakah rate admisi mencerminkan beban sebenarnya atau hanya akses.

Tabel G.1 - Karakteristik Pasien Determinan-ACSC vs Populasi JKN Umum · Unit: pasien unik tertimbang, % per kolom
ACSC n=134,199 · Populasi Umum n=2,590,751 (peserta sampel)
ACSC % Populasi Umum %
Jenis Kelamin
Laki-laki 51.3 51.2
Perempuan 48.7 48.8
Kelompok Usia
15-44 (dewasa muda) 41.4 50.2
45-64 27.1 24.2
5-14 (anak) 13.0 11.9
65+ 10.2 12.0
<5 (balita) 8.3 1.7
Segmentasi (Membership)
PPU 38.8 23.2
PBI APBN 23.3 41.3
PBPU (Mandiri) 19.7 11.6
PBI APBD 13.9 20.1
Bukan Pekerja 4.3 3.9
Kelas Rawat
Kelas III 51.7 70.1
Kelas I 25.2 16.3
Kelas II 23.1 13.6
Pulau
Jawa 59.4 54.2
Sumatera 20.8 20.7
Sulawesi 7.5 7.6
Bali-Nusra 4.9 5.4
Kalimantan 4.8 5.7
Maluku-Papua 2.5 6.4
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15 | Populasi Umum = sample reguler BPJS (semua peserta JKN)
Tabel G.2 - Indeks Representasi Pasien Determinan-ACSC vs Populasi Umum · Unit: rasio %ACSC / %populasi
Indeks > 1 = kelompok over-represented di antara pasien determinan-ACSC
Karakteristik Kategori ACSC % Populasi Umum % Indeks representasi
Jenis Kelamin Laki-laki 51.3 51.2 1.00
Jenis Kelamin Perempuan 48.7 48.8 1.00
Kelompok Usia 15-44 (dewasa muda) 41.4 50.2 0.82
Kelompok Usia 45-64 27.1 24.2 1.12
Kelompok Usia 5-14 (anak) 13.0 11.9 1.09
Kelompok Usia 65+ 10.2 12.0 0.85
Kelompok Usia <5 (balita) 8.3 1.7 4.88
Segmentasi (Membership) PPU 38.8 23.2 1.67
Segmentasi (Membership) PBI APBN 23.3 41.3 0.56
Segmentasi (Membership) PBPU (Mandiri) 19.7 11.6 1.70
Segmentasi (Membership) PBI APBD 13.9 20.1 0.69
Segmentasi (Membership) Bukan Pekerja 4.3 3.9 1.10
Kelas Rawat Kelas III 51.7 70.1 0.74
Kelas Rawat Kelas I 25.2 16.3 1.55
Kelas Rawat Kelas II 23.1 13.6 1.70
Pulau Jawa 59.4 54.2 1.10
Pulau Sumatera 20.8 20.7 1.00
Pulau Sulawesi 7.5 7.6 0.99
Pulau Bali-Nusra 4.9 5.4 0.91
Pulau Kalimantan 4.8 5.7 0.84
Pulau Maluku-Papua 2.5 6.4 0.39
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15
Key takeaway G: Rate admisi Non-PBI lebih tinggi daripada PBI, tetapi ini mencerminkan akses ke FKRTL, bukan beban determinan yang lebih ringan pada yang miskin. Justru sebaliknya: WASH, nutrisi, dan VPD adalah penyakit kemiskinan, dan rate PBI yang lebih rendah mengisyaratkan kebutuhan tak-terpenuhi (unmet need) pada kelompok termiskin, yang determinan hulunya (air bersih, sanitasi, gizi, imunisasi) justru paling buruk. Investasi hulu pro-poor karena itu bersifat ekuitas-meningkatkan.

9 Pilar H - Overlay lintas-sektor: cakupan determinan komunitas vs beban JKN

⑨ Pilar H · Riskesdas/SKI Cakupan Determinan · Korelasi Cakupan-Beban · Triangulasi
Pertanyaan: Apakah provinsi dengan cakupan determinan hulu yang buruk (air tak layak, imunisasi rendah, anemia tinggi) juga memikul beban admisi determinan yang lebih tinggi, jembatan empiris antara hulu (Riskesdas/SKI komunitas) dan hilir (klaim JKN).
Tabel H.1 - Cakupan Determinan Komunitas Nasional (Riskesdas 2018, SKI 2023) · Unit: % tertimbang
Cakupan hulu di masyarakat, bukan klaim; dasar overlay dengan beban JKN
Determinan Riskesdas 2018 (%) SKI 2023 (%) Sektor
Sumber air minum layak (improved) 86.8 95.5 WASH
Cuci tangan setelah buang air (higiene) 97.4 - WASH
Imunisasi BCG (anak) 97.1 - VPD
Imunisasi DPT-HiB3 (anak) 87.9 0.0 VPD
Imunisasi Polio4 (anak) 83.9 - VPD
Imunisasi Campak/MR (anak) 68.2 - VPD
Imunisasi Hepatitis B (anak) 90.9 - VPD
Anemia (Hb < ambang WHO) 22.7 17.0 Nutrisi
Sumber: ARC AMALGAM harmonized Riskesdas 2018 + SKI 2023 (Data Integrasi Stabil). Anemia dari hemoglobin terukur vs ambang WHO menurut umur/jenis kelamin. Sumber air layak mengikuti klasifikasi JMP (improved/unimproved).

Tabel H.2 - 12 Provinsi dengan Cakupan Air Minum Layak Terendah (Riskesdas 2018) · Unit: % komunitas tertimbang
Provinsi prioritas untuk investasi WASH hulu
Provinsi Air layak (%) Cuci tangan (%) DPT-HiB3 (%) Campak/MR (%) Anemia (%)
Papua Pegunungan 56.8 77.9 - 55.9 -
Papua Selatan 62.4 88.5 93.3 58.1 -
Kepulauan Bangka Belitung 64.9 99.1 93.2 71.2 -
Papua Barat 67.7 96.2 87.7 70.7 -
Papua Tengah 71.3 95.6 84.1 71.8 -
Riau 75.1 98.0 84.0 69.7 27.3
Sulawesi Barat 77.4 98.0 78.5 57.3 -
Papua Barat Daya 78.8 87.5 - 59.4 -
Kalimantan Barat 79.8 97.2 81.9 58.5 -
Sumatera Barat 80.2 96.8 78.9 62.8 28.3
Bengkulu 81.4 98.1 91.4 78.8 -
Lampung 81.7 97.6 93.8 72.0 18.3
Sumber: ARC AMALGAM harmonized Riskesdas 2018. Cakupan rendah = sasaran investasi determinan prioritas.
Key takeaway H: Nasional 2018: cakupan air minum layak 86.8%, imunisasi DPT-HiB3 87.9%, campak/MR 68.2%, anemia 22.7%. Gradien perdesaan-perkotaan pada air layak konsisten dengan beban WASH yang terkonsentrasi pada wilayah kurang terlayani. Overlay provinsi menunjukkan hubungan yang tidak sederhana (dipengaruhi akses FKRTL): provinsi maju punya cakupan determinan baik DAN akses RS baik, sehingga klaim tinggi; provinsi tertinggal punya determinan buruk tetapi klaim rendah karena under-served. Karena itu, beban JKN menggambarkan batas bawah beban determinan sejati di wilayah miskin.

10 Pilar I - Argumen investasi antar-kementerian

⑩ Pilar I · Biaya yang Dapat Dihindari per Sektor · Routing K/L · Skenario
Pertanyaan: Berapa potensi penghematan rawat inap JKN bila determinan hulu diperbaiki, dan ke kementerian/lembaga mana argumen investasi itu ditujukan.
Tabel I.1 - Argumen Investasi Antar-Kementerian: Biaya Rawat Inap yang Berakar Determinan · Unit: biaya FKL48 rawat inap (miliar Rp)
Kumulatif 2015-2024. Tiap rupiah ini berpotensi dihindari lewat investasi determinan hulu.
Sektor Admisi kumulatif (tertimbang) Biaya rawat inap kumulatif (M Rp) % biaya Kementerian/Lembaga penanggung jawab
WASH (Air, Sanitasi, Higiene) 4,532,770 15,954.3 47.9 Kementerian PUPR (Cipta Karya: air minum & sanitasi), Bappenas, Pemda
Nutrisi (Anemia, Gizi Buruk) 1,412,699 6,474.7 24.2 Bappenas (RAN-PASTI/stunting), BKKBN, Kemensos, Kemenkes Gizi
Dapat Dicegah Imunisasi (VPD) 1,016,126 5,623.5 18.3 Kemenkes Ditjen P2P (Imunisasi), Pemda (cakupan imunisasi)
Vektor (Dengue, Malaria) 1,509,228 3,824.7 9.6 Kemenkes Ditjen P2P (vektor), Pemda (lingkungan, PSN)
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 (schema reguler, sampel rumah tangga 1%) | atribusi diagnosis primer FKL15A | biaya FKL48 verified-paid | tertimbang PSTV15

Rekomendasi routing antar-kementerian (berdasarkan basis biaya primer kumulatif 2015-2024):
· WASH Rp 16.0 T rawat inap -> Kementerian PUPR (air minum & sanitasi, Cipta Karya), Bappenas, dan Pemda. Prioritas: provinsi dengan cakupan air layak terendah (Tabel H.2).
· Nutrisi Rp 6.5 T rawat inap -> Bappenas (RAN-PASTI/stunting), BKKBN, Kemensos, Kemenkes Gizi. Fokus: anemia ibu/anak dan malnutrisi.
· VPD Rp 5.6 T rawat inap -> Kemenkes Ditjen P2P (Imunisasi) dan Pemda. TB mendominasi; perkuat cakupan imunisasi rutin dan penemuan kasus TB.
· Vektor Rp 3.8 T rawat inap -> Kemenkes Ditjen P2P (vektor) dan Pemda (pengendalian lingkungan, PSN). Dengue mendominasi.

Key takeaway I: Beban rawat inap determinan-ACSC Rp 31.9 T (kumulatif 2015-2024, basis primer konservatif) adalah anggaran kesehatan yang sebagian dapat dihindari oleh investasi di luar Kemenkes. Bahkan skenario penghematan konservatif (20% admisi yang dapat dihindari) menyiratkan penghematan tahunan ratusan miliar hingga di atas satu triliun rupiah, pembenaran kuantitatif untuk penganggaran lintas-sektor (PUPR untuk air, Bappenas/BKKBN untuk gizi, P2P untuk imunisasi dan vektor) sebagai investasi pencegahan, bukan biaya.

11 Keterbatasan

Keterbatasan yang harus dibaca bersama setiap angka.
1. Klaim bukan insidensi komunitas. Hanya kasus yang sampai ke FKRTL dan diklaimkan. Beban determinan sejati lebih besar, terutama di wilayah under-served (Maluku-Papua).
2. Atribusi diagnosis primer bersifat konservatif. Beban determinan yang muncul sebagai komorbiditas (mis. anemia pada banyak penyakit) tidak dihitung dalam angka basis; batas atas (Pilar F) menunjukkan potensi maksimumnya.
3. Tren naik dipengaruhi perluasan JKN dan tarif, bukan semata kenaikan insidensi. Gunakan komposisi sektor dan level 2024, bukan kemiringan tren.
4. Skenario penghematan bersifat ilustratif, bukan estimasi kausal; pangsa admisi yang benar-benar dapat dihindari memerlukan studi efektivitas intervensi determinan.
5. Overlay Riskesdas/SKI memakai self-report dan Hb terukur; korelasi cakupan-beban per provinsi terdistorsi oleh perbedaan akses FKRTL antar-wilayah.
6. Schema reguler adalah sampel 1%; angka tertimbang adalah proyeksi nasional dengan ketidakpastian sampling, lebih andal untuk agregat besar daripada sel kecil (mis. difteri, tetanus).

Catatan reproduksibilitas

Engine: engine_beyondphc.R (PostgreSQL bpjs_data, schema reguler, biaya FKL48). Overlay: riskesdas_xsector.R (Riskesdas 2018 + SKI 2023 harmonized). Bundle: beyondphc_aggregates.rds. Setiap figur menyimpan tabel pendamping CSV di outputs/, plus master beyondphc_master_tables.xlsx. Atribusi: diagnosis primer FKL15A (basis) + sensitivitas primer+SDX (batas atas). Bobot PSTV15. Dibangun 21 June 2026.