Tentang laporan ini. Analisis klaim JKN untuk diabetes melitus (E10-E14) dari Data Sampel BPJS Kesehatan. Kedalaman lintas-seksi (kaskade komplikasi, komorbiditas, biaya, keparahan, ekuitas) memakai kohort dm; tren tahunan dan laju terlayani populasi memakai sampel reguler (sesuai aturan desain sampel). Semua angka tertimbang PSTV15 dan menggambarkan populasi yang terlayani JKN, bukan prevalensi sejati. Setiap gambar memiliki tabel pendamping yang terlihat di dalam tab dan diekspor sebagai CSV.

Peta pilar: Fondasi · A Beban & Demografi · B Layanan Primer & Tren Populasi (reguler) · C FKRTL/RS · D Rujukan & Setting · F Komplikasi, ACSC & Outcome · G Komorbiditas Kardiometabolik · H Ekonomi · I Ekuitas · J Treatment Gap & Benchmark.

1 Fondasi: kohort, definisi, dan desain sampel

Definisi kasus & desain

Pasien diabetes = peserta kohort dm dengan kode E10-E14 di diagnosis masuk (FKL15A) atau diagnosis sekunder (SDX). Subkelompok ditetapkan per pasien (prioritas T2D bila E11 muncul). Komplikasi dideteksi dari kode 4-digit (SDX/FKL16): nefropati E1x.2, retinopati E1x.3, neuropati E1x.4, sirkulasi/PVD E1x.5, ketoasidosis E1x.1, hiperosmolar E1x.0, ditambah penyakit ginjal kronik (N18). Kohort dm = enriched/seed-year, sehingga tren tahunan diambil dari reguler (Pilar B). Komorbiditas dan ekuitas dihitung pada 136,549 pasien unik kohort dm.

Tabel L0.1: Alur Kohort (STROBE) Unit: pasien unik (sampel)
Tahap Pasien (sampel)
Kohort dm (peserta tersampel) 164,132
Pasien dgn >=1 klaim diabetes E10-14 136,549
di antaranya dgn >=1 rawat inap 77,211
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

1.1 Tabel 1, Karakteristik Pasien Diabetes vs Populasi JKN Umum

Tabel L0.2: Karakteristik (% kolom) Pasien Diabetes vs Populasi Umum Unit: % pasien per kolom
Karakteristik Kategori Rawat jalan % Rawat inap % Total terlayani % Populasi JKN umum %
Jenis Kelamin Perempuan 59.6 59.1 59.6 48.8
Jenis Kelamin Laki-laki 40.4 40.9 40.4 51.2
Kelas Rawat Kelas III 45.4 44.7 45.6 70.1
Kelas Rawat Kelas I 37.5 37.9 37.3 16.3
Kelas Rawat Kelas II 17.1 17.4 17.1 13.6
Kelompok Usia >=60 55.3 56.1 55.1 16.7
Kelompok Usia 40-59 42.2 41.7 42.4 27.7
Kelompok Usia 18-39 2.4 2.1 2.4 37.1
Kelompok Usia <18 0.1 0.1 0.1 18.5
Pulau Jawa 64.2 61.8 63.9 54.2
Pulau Sumatera 18.8 20.6 19.0 20.7
Pulau Sulawesi 5.9 6.6 6.0 7.6
Pulau Kalimantan 5.7 5.8 5.7 5.7
Pulau Bali-Nusra 4.5 4.3 4.5 5.4
Pulau Maluku-Papua 0.9 1.0 0.9 6.4
Segmentasi PBPU (Mandiri) 31.2 30.9 31.0 11.6
Segmentasi Bukan Pekerja 25.6 25.4 25.5 3.9
Segmentasi PPU 17.1 17.0 17.0 23.2
Segmentasi PBI APBN 13.6 14.3 13.8 41.3
Segmentasi PBI APBD 12.5 12.3 12.6 20.1
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | RJTL=rawat jalan, RITL=rawat inap

pasien uniktertimbang PSTV15

Keterbatasan utama (ringkas). (1) Klaim = populasi terlayani, bukan prevalensi sejati (SKI 2023: diabetes terdiagnosis dokter ~2,2%; selisih = treatment gap besar).
(2) Pembedaan E10 (Tipe 1) vs E11 (Tipe 2) sering tidak akurat di klaim, share tipe indikatif.
(3) Tidak ada nilai laboratorium (HbA1c, gula darah), kendali glikemik tidak dapat dihitung.
(4) Kohort dm enriched/seed-year, tren dari reguler.
(5) Data obat terbatas (kepatuhan/PDC tidak dihitung). Rincian penuh di bagian Keterbatasan.

2 Pilar A, Beban Penyakit & Demografi

A Beban & Demografi: Subkelompok, Piramida Usia-Jenis Kelamin, Geografi (pulau & provinsi)
Pertanyaan: Siapa pasien diabetes yang terlayani JKN, berapa banyak per subkelompok, bagaimana profil usia-jenis kelamin, dan di mana mereka berada?

2.1 Subkelompok x usia

Tabel A.1a: Subkelompok x Usia Unit: pasien (tertimbang)
subgroup <18 18-39 40-59 >=60
DM Tipe 2 (E11) 113 14,179 291,974 381,543
DM Tipe 1 (E10) 883 11,847 171,415 232,213
DM lain/tak spesifik (E13-14) 105 5,444 88,631 104,181
DM malnutrisi (E12) 0 23 443 472
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

2.2 Piramida usia-jenis kelamin

Tabel A.1b: Piramida (tertimbang) Unit: pasien (tertimbang)
ab Laki-laki Perempuan
<20 936 1,021
20-29 2,341 3,722
30-39 11,752 19,077
40-49 57,378 97,379
50-59 168,594 275,254
60-69 192,498 270,919
70-79 80,254 95,894
80+ 12,698 13,750
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

2.3 Geografi (pulau)

Tabel A.2a: Sebaran Pulau Unit: pasien (tertimbang)
Pulau Tertimbang Sampel %
Jawa 833,180 75,642 63.9
Sumatera 247,161 30,547 19.0
Sulawesi 78,573 11,111 6.0
Kalimantan 74,364 9,589 5.7
Bali-Nusra 58,063 7,051 4.5
Maluku-Papua 12,105 2,606 0.9
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

2.4 Geografi (provinsi)

Tabel A.2b: 15 Provinsi Teratas Unit: pasien (tertimbang)
Provinsi Pulau Tertimbang Sampel %
Jawa Timur Jawa 237,264 22,350 18.2
Jawa Tengah Jawa 215,267 19,867 16.5
Jawa Barat Jawa 181,490 16,705 13.9
DKI Jakarta Jawa 108,433 8,548 8.3
Sumatera Utara Sumatera 58,423 6,979 4.5
Banten Jawa 49,120 4,509 3.8
DI Yogyakarta Jawa 41,606 3,663 3.2
Sulawesi Selatan Sulawesi 35,842 4,541 2.7
Aceh Sumatera 35,023 4,222 2.7
Sumatera Barat Sumatera 33,058 3,973 2.5
Bali Bali-Nusra 30,967 3,124 2.4
Kalimantan Timur Kalimantan 28,740 2,885 2.2
Riau Sumatera 28,488 3,277 2.2
Sumatera Selatan Sumatera 28,038 3,477 2.2
Lampung Sumatera 23,408 3,046 1.8
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti beban & demografi: Diabetes terlayani didominasi DM Tipe 2 (E11), 52.8% pasien, memuncak pada usia 40-59 dan >=60 tahun, dengan perempuan lebih banyak. Beban geografis sangat terkonsentrasi di Jawa (63.9%), mengikuti distribusi peserta JKN dan kapasitas fasilitas, bukan kebutuhan epidemiologis sejati.

3 Pilar B, Layanan Primer (Prolanis) & Tren Populasi

B Layanan Primer & Tren Populasi dari sampel reguler (laju terlayani, FKTP, tren tahunan)
Pertanyaan: Berapa banyak penduduk JKN yang terlayani diabetes per tahun dan bagaimana trennya? Pilar ini memakai sampel reguler (rumah tangga, tren valid), bukan kohort dm. Laju per 100.000 peserta JKN (denominator DJSN).

3.1 Laju terlayani per 100rb

Tabel B.1: Laju Terlayani per 100rb (utama+sekunder vs utama saja) Unit: penduduk terlayani / peserta JKN
Tahun Sampel Tertimbang Sampel (utama) Tertimbang (utama) Peserta JKN per 100rb (utama+sek) per 100rb (utama)
2015 5,414 514,719 0 – 156,790,000 328.3 –
2016 6,382 577,348 0 – 171,940,000 335.8 –
2017 9,985 892,122 5,684 509,635 187,980,000 474.6 271.1
2018 12,404 1,085,995 7,471 656,013 208,050,000 522.0 315.3
2019 13,971 1,209,930 9,066 773,331 224,150,000 539.8 345.0
2020 13,048 1,130,045 8,274 711,388 222,460,000 508.0 319.8
2021 13,883 1,135,040 8,737 710,145 235,720,000 481.5 301.3
2022 17,494 1,448,728 10,981 905,810 248,770,000 582.4 364.1
2023 21,774 1,841,598 13,446 1,127,215 267,310,000 688.9 421.7
2024 25,032 2,217,765 15,513 1,371,346 277,860,000 798.2 493.5
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | per100k = FKL15A atau SDX; per100k_prim = FKL15A saja (sensitivitas)

3.2 Tren jumlah terlayani (reguler)

Tabel B.2: Penduduk Terlayani per Tahun Unit: penduduk terlayani (tertimbang)
Tahun Sampel Tertimbang raw_prim wt_prim
2015 5,414 514,719 0 –
2016 6,382 577,348 0 –
2017 9,985 892,122 5684 509635
2018 12,404 1,085,995 7471 656013
2019 13,971 1,209,930 9066 773331
2020 13,048 1,130,045 8274 711388
2021 13,883 1,135,040 8737 710145
2022 17,494 1,448,728 10981 905810
2023 21,774 1,841,598 13446 1127215
2024 25,032 2,217,765 15513 1371346
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

3.3 Layanan primer (FKTP)

Tabel B.3: Pasien DM di FKTP per Tahun Unit: pasien (tertimbang)
Tahun Sampel Tertimbang
2015 5,846 1,354,464
2016 8,221 2,154,625
2017 11,860 3,466,478
2018 15,690 4,835,416
2019 18,828 6,333,755
2020 18,196 6,471,663
2021 19,852 7,071,200
2022 23,163 8,629,617
2023 29,810 10,918,938
2024 34,797 12,947,951
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

3.4 Kontinuitas perawatan (proksi retensi)

Tabel B.4: Kontinuitas Perawatan Unit: pasien (sampel)
Lama keterlibatan Sampel %
1 tahun 25,263 18.5
2 tahun 29,187 21.4
3-4 tahun 37,678 27.6
5-6 tahun 25,919 19.0
7+ tahun 18,502 13.5
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | proksi retensi kronis; kohort enriched -> indikatif

3.5 Keterlibatan vs komplikasi

Tabel B.5: Komplikasi & Biaya menurut Lama Keterlibatan Unit: pasien
Lama keterlibatan Sampel Rerata komplikasi mikro % pernah rawat inap Biaya rerata (Rp)
1 tahun 25,263 0.39 34.6 3,291,585
2 tahun 29,187 0.70 49.8 6,929,237
3-4 tahun 37,678 1.08 61.6 12,490,049
5-6 tahun 25,919 1.52 65.5 21,036,435
7+ tahun 18,502 1.91 66.7 31,075,597
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti layanan primer & tren: Dengan definisi yang konsisten dengan kohort (diagnosis utama atau sekunder), laju diabetes terlayani naik dari 475 (2017) ke 798 per 100.000 (2024); jika dibatasi diagnosis utama saja, laju 2024 lebih rendah (494 per 100.000), menggambarkan beda definisi penyebut. Ada jeda jelas pada 2020-2021 (pandemi menahan kontak primer). Tren tetap jauh di bawah prevalensi populasi SKI (treatment gap, lihat Pilar J). Kontinuitas perawatan terbatas, sekitar 18.5% pasien hanya muncul satu tahun, isyarat retensi kronis yang perlu diperkuat. FKTP adalah tulang punggung manajemen kronis (Prolanis), sehingga penguatan primer menentukan pencegahan komplikasi hilir.

4 Pilar C, FKRTL (Rumah Sakit)

C FKRTL: Utilisasi, LOS, Keparahan, Diagnosis Rawat Inap
Pertanyaan: Bagaimana pemanfaatan rumah sakit oleh pasien diabetes, berapa lama dirawat, seberapa berat kasusnya, dan diagnosis apa yang membawa mereka ke rawat inap?
Catatan data 2023 (penting). Partisi dm.fkrtl tahun 2023 tidak lengkap (hanya ~3% volume tahun bersebelahan: 13.617 baris/2.946 pasien vs ~424rb baris/55rb pasien pada 2022 dan ~480rb/57rb pada 2024). Akibatnya titik 2023 pada grafik utilisasi (Pilar C) dan biaya (Pilar H) adalah artefak pipeline, bukan penurunan layanan/biaya yang nyata, dan ditandai (diarsir) pada grafik. Tren reguler (Pilar B) memakai partisi reguler.fkrtl yang lengkap pada 2023, sehingga tidak terdampak.

4.1 Utilisasi per tahun

Tabel C.1: Volume FKRTL per Tahun Unit: kunjungan (tertimbang)
Tahun Setting Sampel Tertimbang
2015 Rawat Inap 8,651 90,583
2015 Rawat Jalan 150,217 1,737,786
2016 Rawat Inap 11,398 116,966
2016 Rawat Jalan 211,457 2,442,854
2017 Rawat Inap 15,511 158,950
2017 Rawat Jalan 304,139 3,503,128
2018 Rawat Inap 22,495 225,946
2018 Rawat Jalan 431,787 4,890,598
2019 Rawat Inap 32,988 321,961
2019 Rawat Jalan 572,469 6,391,228
2020 Rawat Inap 20,764 202,487
2020 Rawat Jalan 427,193 4,673,306
2021 Rawat Inap 16,290 151,942
2021 Rawat Jalan 389,401 4,125,965
2022 Rawat Inap 20,961 192,648
2022 Rawat Jalan 403,781 4,164,483
2023 Rawat Inap 1,361 7,963
2023 Rawat Jalan 12,256 67,126
2024 Rawat Inap 23,713 214,965
2024 Rawat Jalan 456,474 4,614,995
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

4.2 LOS menurut subkelompok

Tabel C.2: LOS menurut Subkelompok Unit: episode rawat inap
Subkelompok Episode LOS rerata LOS median
Total/lain 104,603 4.7 4
DM Tipe 2 (E11) 47,707 4.4 4
DM lain/tak spesifik (E13-14) 15,271 4.8 4
DM Tipe 1 (E10) 6,426 4.5 4
DM malnutrisi (E12) 125 5.0 4
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

4.3 Keparahan

Tabel C.3: Keparahan Rawat Inap Unit: episode
Keparahan (FKL23) Sampel Tertimbang %
2 Ringan (Mild) 98,310 945,095 56.1
3 Sedang (Moderate) 57,416 556,429 33.0
4 Berat (Severe) 18,398 182,780 10.9
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | FKL23 (konvensi BPJS): 2=Ringan/Mild, 3=Sedang/Moderate, 4=Berat/Severe; nilai 1 (n=8) artefak rawat jalan, dikecualikan

4.4 Diagnosis rawat inap

Tabel C.4: 12 Diagnosis Rawat Inap Unit: episode (tertimbang)
ICD-10 Nama penyakit Sampel Tertimbang
E11 Non-insulin-dependent diabetes mellitus with unspecified complications 47,707 440,427
E14 Unspecified diabetes mellitus without complications 14,141 141,230
E10 Insulin-dependent diabetes mellitus with unspecified complications 6,426 62,677
I50 Congestive heart failure 5,608 52,346
K30 Dyspepsia 3,889 36,129
N18 Chronic kidney disease, stage 5 3,837 36,097
A09 Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin 3,763 39,491
R06 Dyspnoea 3,644 35,998
I64 Stroke, not specified as haemorrhage or infarction 3,456 34,680
R50 Fever, unspecified 3,411 33,843
I10 Essential (primary) hypertension 3,220 30,571
R10 Other and unspecified abdominal pain 2,808 27,206
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti FKRTL: Rawat jalan mendominasi volume FKRTL. Setelah koreksi pemetaan FKL23 (2=Ringan, 3=Sedang, 4=Berat), keparahan rawat inap diabetes adalah 56.1% ringan, 33.0% sedang, dan 10.9% berat, jadi mayoritas masuk RS pada keparahan ringan-sedang namun satu dari sepuluh episode tergolong berat. LOS rerata 4.7 hari relatif singkat. Diagnosis rawat inap tersering tetap kode diabetes itu sendiri (E11/E14/E10), konsisten dengan dekompensasi metabolik dan komplikasi sebagai pemicu utama perawatan.

5 Pilar D, Rujukan & Setting Biaya

D Distribusi Biaya & Volume menurut Setting (rawat jalan vs rawat inap) dan Subkelompok
Pertanyaan: Bagaimana beban biaya dan volume terbagi antara rawat jalan (FKTP/RJTL) dan rawat inap (RITL), dan subkelompok mana yang paling mahal per setting?

5.1 Biaya subkelompok x setting

Tabel D.1: Belanja per Subkelompok x Setting Unit: klaim / miliar Rp
Subkelompok Setting Klaim Miliar Rp Rerata/klaim (Rp)
DM Tipe 1 (E10) Rawat Inap 6,426 348.1 5,440,582
DM Tipe 1 (E10) Rawat Jalan 375,753 842.7 204,119
DM Tipe 2 (E11) Rawat Inap 47,707 2,414.8 5,388,518
DM Tipe 2 (E11) Rawat Jalan 1,438,098 3,368.1 204,922
DM lain/tak spesifik (E13-14) Rawat Inap 15,271 837.1 5,391,064
DM lain/tak spesifik (E13-14) Rawat Jalan 342,455 707.3 197,812
DM malnutrisi (E12) Rawat Inap 125 6.8 5,388,984
DM malnutrisi (E12) Rawat Jalan 4,521 8.2 194,706
Total/lain Rawat Inap 104,601 8,026.7 7,525,942
Total/lain Rawat Jalan 1,198,347 2,762.2 221,765
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

5.2 Rerata biaya per klaim x setting

Tabel D.2: Rerata Biaya per Klaim Unit: Rp per klaim
Subkelompok Setting Rerata (Rp) Klaim
DM Tipe 1 (E10) Rawat Inap 5,440,582 6,426
DM Tipe 1 (E10) Rawat Jalan 204,119 375,753
DM Tipe 2 (E11) Rawat Inap 5,388,518 47,707
DM Tipe 2 (E11) Rawat Jalan 204,922 1,438,098
DM lain/tak spesifik (E13-14) Rawat Inap 5,391,064 15,271
DM lain/tak spesifik (E13-14) Rawat Jalan 197,812 342,455
DM malnutrisi (E12) Rawat Inap 5,388,984 125
DM malnutrisi (E12) Rawat Jalan 194,706 4,521
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti rujukan & setting: Volume klaim sangat dominan di rawat jalan, tetapi biaya per klaim rawat inap ~25x lebih tinggi (Rp 5,827,018 vs Rp 204,665). Maka pencegahan rawat inap (kendali di hulu/FKTP) adalah pengungkit biaya terbesar. Semua subkelompok diabetes menunjukkan pola biaya rawat inap yang serupa, dekompensasi mahal terlepas dari tipe.

6 Pilar F, Komplikasi, ACSC & Outcome

F (Inti) Kaskade Komplikasi · Rawat Inap Dapat Dicegah (ACSC) · Amputasi/DKA · Jumlah Komplikasi menurut Usia/Subkelompok · Mortalitas
Pertanyaan: Seberapa berat beban komplikasi mikro/makrovaskular, berapa banyak yang menumpuk per pasien, dan bagaimana ia bervariasi menurut usia dan subkelompok? Berapa rawat inap yang seharusnya dapat dicegah?

6.1 Kaskade komplikasi

Tabel F.1: Prevalensi Komplikasi Unit: pasien (tertimbang)
Komplikasi Sampel Tertimbang % pasien
Neuropati (E1x.4) 62,275 632,455 45.6
Sirkulasi/PVD (E1x.5) 38,349 386,216 28.1
Nefropati (E1x.2) 24,713 258,063 18.1
DM dengan koma (E1x.0) 22,973 244,655 16.8
Penyakit ginjal kronik (N18) 19,510 200,326 14.3
Retinopati (E1x.3) 18,452 191,936 13.5
Ketoasidosis (E1x.1) 6,485 68,647 4.7
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

6.2 Jumlah komplikasi

Tabel F.2: Jumlah Komplikasi Unit: pasien (tertimbang)
Jumlah komplikasi Tertimbang %
0 413,810 31.7
1 469,551 36.0
2 284,224 21.8
3+ 135,881 10.4
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

6.3 Komplikasi menurut usia

Tabel F.3: Komplikasi (%) menurut Usia Unit: % pasien
Komplikasi <18 18-39 40-59 >=60
Neuropati 2500 114500 2636900 3473600
Sirkulasi/PVD 2900 79300 1724000 2028700
Nefropati 1500 43400 959300 1467100
Retinopati 1800 33500 794900 1015000
Ketoasidosis 4700 26100 261600 356100
DM dengan koma 3300 49500 834400 1410100
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

6.4 Komplikasi menurut subkelompok

Tabel F.4: Komplikasi (%) menurut Subkelompok Unit: % pasien
Komplikasi DM Tipe 1 (E10) DM Tipe 2 (E11) DM malnutrisi (E12) DM lain/tak spesifik (E13-14)
Neuropati 2492200 3218800 4300 512200
Sirkulasi/PVD 1685100 1912900 2300 234600
Nefropati 1123400 1154700 1200 192000
Retinopati 810300 887600 1000 146300
Ketoasidosis 384900 241000 200 22400
DM dengan koma 1259700 933200 1600 102800
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

6.5 Outcome & ACSC

Tabel F.5: Outcome & Proses Unit: campuran
Indikator Nilai
Rawat inap ACSC, proporsi (DM-utama / semua rawat inap kohort) 39.9%
Rawat inap ACSC, laju per 100rb peserta JKN (2024, DM-utama) 27
Readmisi 30 hari 10.0%
Amputasi terkonfirmasi INA-CBG (episode) 1,042
Komplikasi sirkulasi/PVD E1x.5 (episode, sebagian besar bukan amputasi) 5,841
Ketoasidosis (DKA, % pasien) 4.7%
DM dengan koma E1x.0 (% pasien) 16.8%
Mortalitas kasar (PSTV18, undercount) 29.2%
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | ACSC proporsi memakai SEMUA rawat inap anggota kohort sebagai penyebut (termasuk DM sekunder), sehingga lebih tinggi dari laju per 100rb gaya OECD. Amputasi terkonfirmasi = pencocokan teks INA-CBG; E1x.5 = komplikasi sirkulasi (mayoritas BUKAN amputasi). E1x.0 = DM dengan koma (WHO ICD-10), bukan HHS. Mortalitas PSTV18 hanya tahun snapshot, undercount.

Tabel F.6: Kematian In-Hospital per Tahun Unit: episode (tertimbang)
Tahun Sampel Tertimbang
2015 2 25
2016 4 50
2017 1 9
2018 7 64
2019 1,323 13,310
2020 1,294 12,844
2021 1,133 10,961
2022 1,240 11,740
2023 24 252
2024 1,301 12,046
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

6.6 Laju ACSC per 100rb (gaya OECD)

Tabel F.7: Laju ACSC per 100rb (gaya OECD) Unit: episode DM-utama / peserta JKN
Tahun Sampel Tertimbang Peserta JKN ACSC per 100rb
2015 3,515 36,775 156,790,000 23.5
2016 4,545 46,103 171,940,000 26.8
2017 5,653 57,286 187,980,000 30.5
2018 8,547 84,974 208,050,000 40.8
2019 14,679 140,829 224,150,000 62.8
2020 8,653 82,464 222,460,000 37.1
2021 6,717 60,993 235,720,000 25.9
2022 7,873 69,011 248,770,000 27.7
2023 656 3,809 267,310,000 1.4
2024 8,691 74,343 277,860,000 26.8
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | denominator DJSN; gaya OECD HCQO; kohort enriched -> indikatif

6.7 Amputasi vs komplikasi sirkulasi

Tabel F.8: Amputasi vs Komplikasi Sirkulasi Unit: episode rawat inap
Komponen Episode
Amputasi terkonfirmasi (INA-CBG) 1,042
Komplikasi sirkulasi/PVD (E1x.5) 5,841
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | dipisah: jangan jumlahkan sebagai jumlah amputasi
Inti komplikasi & outcome: Beban komplikasi sangat tinggi, neuropati 45.6%, sirkulasi/PVD 28.1%, nefropati 18.1%; hanya 31.7% pasien tanpa komplikasi terkode. Komplikasi makrovaskular meningkat tajam dengan usia. 39.9% rawat inap (proporsi terhadap semua rawat inap kohort) tergolong ACSC diabetes-utama yang dapat dicegah, setara laju 27 per 100rb peserta JKN gaya OECD (2024). Amputasi terkonfirmasi INA-CBG hanya 1,042 episode, jauh lebih kecil dari 5,841 episode komplikasi sirkulasi E1x.5 yang sering keliru disamakan dengan amputasi. Sebagian besar beban ini dapat dipangkas lewat kendali glikemik dan skrining dini di tingkat primer.

7 Pilar G, Komorbiditas Kardiometabolik

G Komorbiditas: Prevalensi, menurut Usia, dan menurut Subkelompok
Pertanyaan: Penyakit apa lagi yang menyertai diabetes, dan bagaimana klaster kardiometabolik berubah menurut usia dan subkelompok?

7.1 Prevalensi komorbiditas

Tabel G.1: Prevalensi Komorbiditas Unit: pasien
Komorbiditas Sampel % pasien
Hipertensi (I10-15) 91,238 66.8
Penyakit jantung iskemik (I20-25) 31,063 22.7
Gagal jantung (I50) 25,590 18.7
Penyakit ginjal (N17-19, termasuk GGA) 22,734 16.6
Stroke (I60-69) 19,383 14.2
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

7.2 Komorbiditas menurut usia

Tabel G.2: Komorbiditas (%) menurut Usia Unit: % pasien
Komorbiditas <18 18-39 40-59 >=60
Hipertensi 900 123200 3642900 5356800
Jantung iskemik 200 24000 1095300 1986800
Gagal jantung 200 18200 890400 1650200
Penyakit ginjal kronik 500 30700 902700 1339500
Stroke 0 13000 697700 1227600
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

7.3 Komorbiditas menurut subkelompok

Tabel G.3: Komorbiditas (%) menurut Subkelompok Unit: % pasien
Komorbiditas DM Tipe 1 (E10) DM Tipe 2 (E11) DM malnutrisi (E12) DM lain/tak spesifik (E13-14)
Hipertensi 3106300 4691800 6300 1319400
Jantung iskemik 1130100 1472500 1600 502100
Gagal jantung 924400 1205700 1100 427800
Penyakit ginjal kronik 908500 1092300 1200 271400
Stroke 677200 918500 1200 341400
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti komorbiditas: Diabetes jarang berdiri sendiri, hipertensi 66.8%, jantung iskemik 22.7%, penyakit ginjal kronik 16.6%, gagal jantung 18.7%. Klaster kardiometabolik ini menguat dengan usia dan menuntut pengelolaan terpadu (model penyakit-jamak, bukan penyakit-tunggal), sejalan dengan tata laksana terpadu PTM.

8 Pilar H, Ekonomi

H Ekonomi: Tren Biaya, Konsentrasi (Pareto), INA-CBG, Biaya per Komplikasi, Biaya per Pasien menurut Usia/Segmen
Pertanyaan: Berapa belanja JKN untuk diabetes, ke mana ia mengalir (INA-CBG), seberapa terkonsentrasi pada sedikit pasien, dan apa pendorong biaya per pasien?

8.1 Tren biaya

Tabel H.1: Belanja per Tahun Unit: klaim / Rupiah
Tahun Klaim Miliar Rp Rerata/klaim Median/klaim
2015 158,868 945.1 537,737 165,400
2016 222,855 1,226.9 510,643 165,400
2017 319,650 1,743.7 503,972 186,300
2018 454,282 2,454.1 505,270 190,400
2019 605,457 3,468.1 547,463 190,400
2020 447,957 2,384.3 508,719 190,400
2021 405,690 2,003.8 485,725 190,400
2022 424,741 2,318.6 548,460 190,400
2023 13,617 68.9 826,354 196,100
2024 480,187 2,708.5 578,013 196,100
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

8.2 INA-CBG teratas

Tabel H.2: 12 INA-CBG Teratas Unit: klaim / miliar Rp
INA-CBG Klaim Miliar Rp Rerata/klaim (Rp)
PENYAKIT KRONIS KECIL LAIN-LAIN 2,803,893 5,915 193,196
PENYAKIT KRONIS KECIL LAINLAIN 121,498 272 193,643
PERAWATAN LUKA 82,230 165 194,532
PROSEDUR THERAPI FISIK DAN PROSEDUR KECIL MUSKULOSKLETAL 70,236 102 124,099
KONSULTASI ATAU PEMERIKSAAN LAIN-LAIN 52,515 74 139,933
PROSEDUR LAIN-LAIN PADA MATA 31,501 92 264,477
PROSEDUR DIALISIS 20,761 186 868,945
PROSEDUR ULTRASOUND LAIN-LAIN 20,477 125 567,174
PENYAKIT KENCING MANIS & GANGGUAN NUTRISI/ METABOLIK RINGAN 17,544 639 3,859,538
KONTAK PELAYANAN KESEHATAN LAIN-LAIN 16,114 21 130,265
PROSEDUR REHABILITASI 15,709 30 170,616
PROSEDUR BESAR PADA KULIT 14,037 61 389,166
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

8.3 Konsentrasi (Pareto)

Tabel H.3: Konsentrasi Belanja Unit: pasien
Top % pasien Pangsa belanja (%)
1 10.8
5 29.5
10 43.1
20 61.0
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

8.4 Biaya per komplikasi

Tabel H.4: Biaya per Pasien menurut Komplikasi Unit: pasien
Status komplikasi Sampel Biaya rerata/pasien (Rp) % pernah rawat inap
Tanpa komplikasi 47,039 7,756,884 47.8
1 komplikasi 49,519 12,919,006 54.3
2+ komplikasi 39,991 23,913,148 69.7
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

8.5 Biaya per pasien menurut usia & segmen

Tabel H.5: Biaya per Pasien (Usia & Segmen) Unit: pasien
Dimensi Kategori Biaya rerata (Rp) Sampel
Usia <18 14,699,957 150
Usia 18-39 10,033,823 3,570
Usia 40-59 13,127,352 60,664
Usia >=60 16,338,172 72,165
Segmen Bukan Pekerja 17,223,670 32,415
Segmen PBI APBD 12,063,108 18,665
Segmen PBI APBN 10,748,736 19,210
Segmen PBPU (Mandiri) 15,373,426 42,886
Segmen PPU 15,574,619 23,373
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15
Inti ekonomi: Belanja diabetes sangat terkonsentrasi, top 10% pasien menyerap 43.1% belanja, dan biaya per pasien melonjak dari Rp 7,756,884 (tanpa komplikasi) ke Rp 23,913,148 (2+ komplikasi). INA-CBG penyakit kronis dan perawatan luka mendominasi. Investasi pada kendali dini dan pencegahan komplikasi (ACSC) adalah jalur paling kuat untuk menahan belanja kuratif.

9 Pilar I, Ekuitas & Utilisasi vs Populasi

I Ekuitas: Gradien Segmen (SES), Wilayah/Pulau, Indeks Representasi vs Populasi JKN Umum
Pertanyaan: Apakah pemanfaatan dan biaya merata antar kelompok sosial-ekonomi dan wilayah, dan apakah pasien diabetes terlayani mencerminkan populasi JKN umum?

9.1 Gradien segmen (SES)

Tabel I.1: Utilisasi & Biaya menurut Segmen (SES) Unit: pasien
Segmen Kelompok Sampel Rerata kunjungan % rawat inap Biaya rerata (Rp)
Bukan Pekerja Non-PBI 32,415 32.3 57.0 17,223,670
PBI APBN PBI 19,210 20.2 58.6 10,748,736
PBI APBD PBI 18,665 20.3 55.1 12,063,108
PBPU (Mandiri) Non-PBI 42,886 26.5 55.4 15,373,426
PPU Non-PBI 23,373 24.8 57.7 15,574,619
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

9.2 Ekuitas menurut pulau

Tabel I.2: Utilisasi & Biaya menurut Pulau Unit: pasien
Pulau Sampel Tertimbang Rerata kunjungan % rawat inap Biaya rerata (Rp)
Jawa 75,642 833,180 29.7 54.0 15,353,499
Sumatera 30,547 247,161 22.3 60.7 13,918,812
Sulawesi 11,111 78,573 17.5 62.3 13,479,040
Kalimantan 9,589 74,364 20.4 56.8 13,636,955
Bali-Nusra 7,051 58,063 26.1 53.9 14,940,429
Maluku-Papua 2,606 12,105 13.0 63.0 12,287,327
Tidak diketahui 3 21 5.7 66.7 11,040,640
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15

9.3 Indeks representasi

Tabel I.3: Representasi vs Populasi Umum Unit: pasien
Karakteristik Kategori Terlayani % Populasi umum % Indeks
Segmentasi Bukan Pekerja 25.5 3.9 6.54
Kelompok Usia >=60 55.1 16.7 3.30
Segmentasi PBPU (Mandiri) 31.0 11.6 2.67
Kelas Rawat Kelas I 37.3 16.3 2.29
Kelompok Usia <18 0.1 18.5 0.01
Kelompok Usia 18-39 2.4 37.1 0.06
Pulau Maluku-Papua 0.9 6.4 0.14
Segmentasi PBI APBN 13.8 41.3 0.33
Kelompok Usia 40-59 42.4 27.7 1.53
Segmentasi PBI APBD 12.6 20.1 0.63
Kelas Rawat Kelas III 45.6 70.1 0.65
Segmentasi PPU 17.0 23.2 0.73
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | indeks >1 over-, <1 under-representasi
Inti ekuitas: Pemanfaatan tidak merata, segmen Bukan Pekerja menunjukkan kunjungan tertinggi (32.3/pasien) sementara segmen PBI cenderung lebih rendah, mencerminkan akses dan perilaku berobat yang berbeda. Pasien diabetes terlayani over-representasi pada perempuan dan kelas rawat tinggi dan under-representasi pada Kelas III, sinyal hambatan akses pada kelompok rentan. Pulau di luar Jawa menunjukkan kunjungan lebih rendah namun % rawat inap lebih tinggi, pola “datang saat sudah parah”.

10 Pilar J, Treatment Gap & Benchmark

J Treatment Gap: Terlayani JKN vs Prevalensi Populasi (SKI 2023 / IDF / WHO)
Pertanyaan: Seberapa jauh populasi yang terlayani JKN dari beban diabetes sebenarnya di masyarakat? Konteks benchmark eksternal dipakai sebagai rujukan, bukan dihitung dari klaim.

10.1 Kerangka treatment gap

Tabel J.1: Kaskade Treatment Gap Unit: % penduduk dewasa (benchmark eksternal)
Tahap kaskade % dewasa Sumber
Prevalensi populasi dewasa (estimasi IDF/SKI) 11.7 IDF Diabetes Atlas 2021 (estimasi dewasa)
Terdiagnosis dokter (SKI 2023) 2.2 SKI 2023 (terdiagnosis dokter)
Terlayani JKN (laju 2024, proksi) 0.8 JKN reguler 2024 (per 100rb /1000)
Sumber: Data Sampel BPJS Kesehatan 2015-2024 | kohort dm (E10-E14) + lintas-cek reguler | tertimbang PSTV15 | angka prevalensi/terdiagnosis = rujukan eksternal, bukan dihitung dari klaim
Inti treatment gap: Estimasi prevalensi diabetes dewasa Indonesia (IDF ~11,7%) jauh melampaui yang terdiagnosis dokter (SKI 2023 ~2,2%) dan yang terlayani JKN, menandai kesenjangan deteksi dan cakupan yang besar. Pertumbuhan laju terlayani (Pilar B) menutup sebagian celah ini, namun mayoritas penderita di masyarakat masih belum terdeteksi/terlayani. Penguatan skrining PTM di FKTP dan Posbindu adalah prioritas untuk mempersempit gap sebelum komplikasi mahal terjadi.

11 Keterbatasan & langkah lanjut

Keterbatasan utama.
1. Klaim JKN hanya menangkap pasien diabetes yang sampai ke fasilitas dan diklaimkan, bukan seluruh penderita, sehingga seluruh angka adalah populasi terlayani, bukan prevalensi sejati (treatment gap besar vs SKI 2023/IDF, lihat Pilar J).
2. Pembedaan E10 (Tipe 1) vs E11 (Tipe 2) sering tidak akurat di klaim, sehingga share tipe bersifat indikatif.
3. Tidak ada nilai laboratorium (HbA1c, gula darah), sehingga kendali glikemik tidak dapat dihitung; skrining mata/kaki hanya berupa proksi diagnosis.
4. Kohort dm bersifat enriched/seed-year, sehingga biaya kumulatif kohort bukan proyeksi nasional; tren tahunan dan laju populasi diambil dari sampel reguler.
5. Amputasi = proksi (INA-CBG/E1x.5), bukan kode prosedur tervalidasi; data dispensing obat terbatas, sehingga kepatuhan/PDC tidak dihitung.
6. Mortalitas (PSTV18, FKL14=3) under-captured dan tidak konsisten lintas tahun, hanya kematian in-hospital pada tahun snapshot, sehingga indikator akhir hayat bersifat indikatif.

Langkah lanjut.
1. Validasi silang dengan benchmark komunitas (SKI 2023/Riskesdas 2018, IDF Diabetes Atlas, BPS) untuk memperkuat kerangka treatment-gap dan target skrining.
2. Integrasi data dispensing (Non-Kapitasi/apotek) untuk menghitung kepatuhan obat (PDC) dan ketepatan terapi (metformin lini pertama, SGLT2i/GLP-1 pada komplikasi).
3. Pemetaan kabupaten untuk laju terlayani, ACSC, dan amputasi guna menargetkan wilayah dengan beban komplikasi tertinggi.
4. Tautan dengan analisis sisi-pasok (ARC supply-side) untuk menilai kapasitas FKTP/RS (poli endokrin, podiatri, retina) di wilayah dengan komplikasi tinggi.

12 Kerangka indikator & rujukan

Kerangka indikator internasional yang dipakai

Indikator dalam laporan ini dipetakan ke kerangka diabetes dan penyakit tidak menular yang diakui internasional, dengan kelayakan dihitung dari data klaim: WHO Global Diabetes Compact dan WHO Package of Essential NCD (PEN) interventions; kaskade perawatan diabetes (terdiagnosis, diobati, terkendali, kerangka Gregg/NCD-RisC); OECD Health Care Quality Outcomes (rawat inap dapat dicegah/ACSC untuk diabetes, amputasi tungkai bawah, readmisi 30 hari); algoritma komplikasi mikro/makrovaskular ICD-10 (E1x.2-E1x.5); algoritma komorbiditas Quan 2005; serta kebijakan Indonesia (Prolanis, Permenkes PIS-PK, Posbindu PTM, PNPK DM Tipe 2 PERKENI 2021). Catatan kode: BPJS memakai ICD-10 versi WHO; diabetes tak spesifik dikodekan E14; pembedaan tipe sering tidak konsisten. HbA1c dan kendali glikemik memerlukan data laboratorium yang tidak tersedia di klaim.

Rujukan utama

WHO. Global Diabetes Compact (2021); Package of Essential NCD Interventions (WHO PEN, 2020). · International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 10th ed. (2021). · NCD-RisC. Worldwide trends in diabetes (Lancet 2024). · OECD. Health at a Glance 2023; HCQO Indicator Definitions (diabetes admissions, lower-extremity amputation). · Quan H et al. Coding algorithms for comorbidities in ICD-10 administrative data. Med Care 2005;43:1130-9. · PERKENI. Pedoman Pengelolaan dan Pencegahan DM Tipe 2 Dewasa di Indonesia (2021). · Kemenkes RI. Hasil Utama Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023. · BPJS Kesehatan. Panduan Praktis Prolanis. · Permenkes tentang Penyelenggaraan PIS-PK dan Posbindu PTM.

13 Catatan revisi (tinjauan dua-model)

Tentang revisi ini. Versi laporan ini adalah hasil penggabungan dua tinjauan independen (model Opus dan model Sonnet) atas analisis sebelumnya, lalu diperiksa ulang langsung ke basis data sebelum diterapkan. Setiap perbaikan di bawah telah diverifikasi dengan kueri ke bpjs_data.

Perbaikan kode/hasil yang diterapkan (semua diverifikasi ulang ke data).
(1) Pemetaan keparahan FKL23 (kritis). Nilai basis data 2/3/4 sebelumnya keliru dipetakan 1=Ringan/2=Sedang/3=Berat, sehingga 18.398 episode berat (nilai 4) hilang ke kategori “Lain”. Diperbaiki ke konvensi BPJS 2=Ringan, 3=Sedang, 4=Berat; nilai 1 (n=8, artefak label rawat jalan) dikecualikan. Episode berat kini tampil (~10.9%).
(2) E1x.0 bukan HHS. Pada ICD-10 WHO (dipakai BPJS), E1x.0 berarti “dengan koma”, bukan Hyperosmolar Hyperglycemic State. 22.973 pasien (16,8%) dilabel ulang “DM dengan koma”.
(3) Label komplikasi ginjal. Item komplikasi kini memakai N18 saja (19,510 pasien); tabel komorbiditas memakai N17-19 termasuk gagal ginjal akut, diberi label eksplisit (sebelumnya N17-19 dilabel “N18”, melebihkan ~16,5%).
(4) Tren reguler. Denominator tren kini memakai diagnosis utama atau sekunder (konsisten dengan kohort), dengan kolom sensitivitas diagnosis-utama-saja yang diungkap (perbedaan ~61% pada 2024).
(5) Celah data 2023. Partisi dm.fkrtl 2023 tidak lengkap (~3% volume), kini ditandai callout dan diarsir pada grafik Pilar C dan H.
(6) Proksi amputasi. Dipisah menjadi amputasi terkonfirmasi INA-CBG (1,042) dan komplikasi sirkulasi E1x.5 (5,841), tidak lagi digabung sebagai satu angka amputasi.
(7) Penyebut ACSC. Proporsi berbasis volume tetap dilaporkan dengan catatan penyebut, ditambah laju per 100.000 peserta JKN gaya OECD.

Analisis baru yang ditambahkan.
(a) Laju ACSC per 100.000 peserta JKN per tahun (gaya OECD HCQO), Gambar/Tabel F.7.
(b) Amputasi terkonfirmasi vs komplikasi sirkulasi (dipisah), Gambar/Tabel F.8.
(c) Kontinuitas perawatan (lama keterlibatan sebagai proksi retensi kronis) dan kaitannya dengan beban komplikasi serta biaya, Gambar/Tabel B.4 dan B.5.
(d) Laju terlayani dengan dua definisi penyebut (utama+sekunder vs utama saja) pada satu gambar, Gambar/Tabel B.1.

Perbandingan model. Tinjauan Sonnet mengidentifikasi dan memberi lokasi tepat untuk ketujuh isu kode di atas (pemetaan FKL23, label HHS/koma, ginjal N17-19 vs N18, penyebut tren, celah 2023, konflasi amputasi, penyebut ACSC). Tinjauan Opus tidak mengembalikan temuan pada putaran ini, sehingga seluruh perbaikan bersumber dari Sonnet dan diverifikasi ulang secara independen ke basis data sebelum diterapkan (tidak ada yang diterima tanpa cek). Analisis tambahan (a-d) merupakan pengembangan dari rekomendasi Sonnet (ACSC per 100rb, pemisahan amputasi) dan tambahan analitik (kontinuitas perawatan).

Analisis klaim JKN diabetes berbasis Data Sampel BPJS Kesehatan. Seluruh angka tertimbang merupakan proyeksi dari sampel dan menggambarkan populasi terlayani JKN, bukan prevalensi sejati. Versi ini telah melalui tinjauan dua-model dengan verifikasi ulang ke basis data.