Perpustakaan Digital ITB

Pada tahun 2023, beban biaya jaminan kesehatan BPJS Kesehatan lebih besar Rp. 7,1 triliun dibandingkan pendapatan iurannya. Sebagai pelaksana program jaminan kesehatan, BPJS Kesehatan perlu melakukan proyeksi jumlah pendapatan iuran dan beban biaya jaminan kesehatan agar hal ini tidak terjadi lagi. Untuk melakukan proyeksi ini BPJS Kesehatan perlu melakukan proyeksi jumlah peserta terlebih dahulu. Penelitian Tugas Akhir ini bertujuan untuk melakukan proyeksi jumlah peserta BPJS Kesehatan hingga tahun 2030 menggunakan metode rantai Markov. Pada penelitian ini dilakukan sedikit penyesuaian terhadap metode rantai Markov untuk menggambarkan dinamika kepesertaan BPJS Kesehatan. Dari hasil analisis metode rantai Markov dengan sedikit modifikasi memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan proyeksi jumlah total peserta BPJS Kesehatan. Metode rantai markov yang menggunakan matriks peluang transisi rata-rata data 1 tahun terakhir memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 0,46%. Kemudian sebuah program automasi dengan bahasa pemrograman python dirancang untuk melakukan proyeksi jumlah peserta BPJS Kesehatan berdasarkan model yang telah disesuaikan. Program ini dapat menghasilkan proyeksi jumlah peserta di setiap segmen, kelas, provinsi, dan status setiap bulan hingga tahun 2030 dalam waktu 98,79 detik. Berdasarkan hasil proyeksi program automasi tersebut, model ini memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dalam melakukan proyeksi jumlah total peserta BPJS Kesehatan. Akan tetapi, model ini memiliki tingkat akurasi yang cukup bervariatif dalam melakukan proyeksi jumlah peserta setiap segmen kelas. Salah satu hal yang cukup menarik dan perlu dilakukan peninjauan lebih lanjut dari hasil proyeksi ini adalah segmen PBI JK kelas 3 mengalami peningkatan jumlah peserta yang paling tinggi dengan kenaikan 50 juta peserta dalam 8 tahun periode proyeksi. Penelitian Tugas Akhir ini diharapkan dapat berkontribusi dengan menjadi salah satu bahan pertimbangan BPJS Kesehatan dalam penentuan besaran iuran peserta kedepannya.