Perpustakaan Digital ITB

Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan mengelola program Jaminan Kesehatan Nasional yang memerlukan instrumen manajemen risiko akurat berupa tabel morbiditas. Tabel ini sangat krusial dalam memproyeksikan beban klaim penyakit katastropik dan menjaga solvabilitas dana jaminan sosial. Penelitian ini bertujuan mengonstruksi tabel morbiditas insidensi penyakit katastropik di tingkat kabupaten/kota menggunakan data historis BPJS Kesehatan periode 2018-2023. Fokus penelitian mencakup delapan penyakit katastropik utama dengan rentang usia 0 hingga 109 tahun bagi peserta laki-laki dan perempuan. Metodologi yang digunakan melibatkan perhitungan angka insidensi standar usia (ASIR) dan graduasi pola nasional dengan metode Gaussian Kernel Smoothing. Selanjutnya, metode Estimasi Area Kecil (SAE) model Fay-Herriot diterapkan untuk mengestimasi tingkat morbiditas di 514 kabupaten/kota dengan memanfaatkan variabel penyerta sosial-ekonomi, yaitu: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per Kapita dan Harapan Lama Sekolah (HLS). Pengaruh faktor-faktor tersebut divalidasi melalui uji signifikansi dan deteksi multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SAE Fay-Herriot berhasil meningkatkan presisi estimasi secara signifikan, ditandai dengan nilai Mean Squared Error (MSE) EBLUP yang secara konsisten lebih rendah dibandingkan varians sampling estimasi langsung. Model ini mampu memberikan estimasi risiko yang logis bagi wilayah dengan klaim terobservasi nol melalui mekanisme borrowing strength. Penentuan tabel morbiditas lokal dilakukan menggunakan pendekatan Rasio Morbiditas Terstandarisasi (SMR) yang disesuaikan dengan penambahan batas atas kepercayaan sebagai margin keamanan. Hasil visualisasi spasial menunjukkan keragaman risiko yang tinggi dengan konsentrasi tingkat morbiditas yang lebih intens pada wilayah dengan kapasitas ekonomi dan edukasi yang lebih maju.