Modul 5 - Evaluasi Ekonomi Program KR dan Pengambilan Keputusan Berbasis Nilai

A

Deskripsi Modul

Jumat sore. Kantor Gubernur Sulawesi Tengah. Ruang sidang kecil.

Dr. Farhan duduk berhadapan dengan tiga orang: Kepala Bappeda, Kepala Dinas Kesehatan, dan Asisten Gubernur Bidang Kesejahteraan Rakyat. Di meja: proposal program KR yang ia susun dua minggu terakhir.

Kepala Bappeda membuka sesi dengan pertanyaan yang tidak terduga.

"Pak Dokter, kami sudah baca proposalnya. Angkanya bagus, analisisnya solid. Tapi ada satu pertanyaan yang belum terjawab: bagaimana kita tahu bahwa program sebelumnya benar-benar bekerja? Kita sudah investasikan Rp 340 miliar untuk program KIA dalam lima tahun terakhir. AKI memang turun dari 187 menjadi 143 per 100.000 KH. Tapi apakah penurunan itu karena program kita, atau karena faktor lain — ekonomi yang membaik, pendidikan perempuan yang meningkat, atau sekadar perbaikan pelaporan data?"

Hening sejenak. Dr. Farhan merasakan ketajamannya.

"Pertanyaan yang sangat tepat," ia menjawab. "Dan saya harus jujur: dengan desain evaluasi yang ada selama ini, kita tidak bisa menjawab pertanyaan atribusi itu secara definitif. Yang bisa kita katakan adalah: ada korelasi temporal yang kuat antara intensifikasi program dan penurunan AKI, dan evidence dari studi serupa di konteks yang mirip menunjukkan hubungan kausal. Tapi untuk menjawab dengan lebih pasti, kita perlu desain evaluasi yang lebih kuat ke depannya."

Asisten Gubernur mengangguk. "Setidaknya Dokter jujur. Kebanyakan yang presentasi di sini mengklaim programnya yang menyebabkan semua perbaikan."

Kepala Bappeda melanjutkan. "Baik. Jadi pertanyaan berikutnya: untuk proposal baru ini — bagaimana kita memastikan kita akan tahu apakah program ini berhasil atau tidak, dan berapa biayanya untuk mendapatkan jawaban itu?"

Evaluasi ekonomi program KR yang dilakukan dengan benar adalah salah satu investasi paling penting yang dapat dilakukan sistem kesehatan — bukan hanya untuk akuntabilitas terhadap uang publik yang digunakan, melainkan untuk pembelajaran yang memungkinkan sistem mengalokasikan sumber daya yang terbatas ke intervensi yang benar-benar bekerja. Pemimpin KR yang tidak memahami prinsip evaluasi ekonomi akan terus mendanai program berdasarkan kepercayaan dan tradisi, bukan berdasarkan bukti yang dapat dipertahankan.

B

Capaian Pembelajaran Modul

Setelah menyelesaikan modul ini, peserta didik mampu:

1
Menjelaskan prinsip-prinsip evaluasi ekonomi yang valid untuk program KR
2
Membedakan berbagai desain evaluasi dan implikasinya untuk kekuatan klaim kausal
3
Mengintegrasikan pertimbangan nilai dan ekuitas dalam keputusan alokasi yang tidak dapat diselesaikan oleh analisis ekonomi semata
4
Menerapkan kerangka pengambilan keputusan berbasis bukti dalam kondisi ketidakpastian dan sumber daya terbatas
5
Merancang komponen evaluasi ekonomi yang proporsional untuk program KR

C

Materi Inti

C.1. Prinsip Evaluasi Ekonomi Program KR

C.1.1. Pertanyaan yang Harus Dijawab Sebelum Desain

TIGA PERTANYAAN FUNDAMENTAL EVALUASI EKONOMI

PERTANYAAN 1 — EFEKTIVITAS

Apakah program menghasilkan perubahan outcome yang diharapkan?
Ini harus dijawab sebelum pertanyaan tentang biaya: program yang tidak efektif tidak perlu dianalisis efisiensinya
Sumber jawaban: studi efektivitas, systematic review, data monitoring program sendiri

PERTANYAAN 2 — ATRIBUSI

Apakah perubahan outcome yang diamati memang disebabkan oleh program, bukan faktor lain?
Pertanyaan yang diajukan Kepala Bappeda kepada Dr. Farhan: paling sulit dijawab tapi paling penting untuk keputusan kebijakan
Tanpa menjawab atribusi: kita tidak tahu apakah investasi kita yang bekerja atau sesuatu yang lain

PERTANYAAN 3 — EFISIENSI

Apakah program menghasilkan outcome tersebut dengan biaya yang wajar dibandingkan alternatif?
Hanya relevan jika pertanyaan 1 dan 2 sudah terjawab positif
Dianalisis melalui CEA, CUA, atau CBA yang sudah dibahas di Modul 2

PROBLEM ATRIBUSI DALAM EVALUASI PROGRAM KR

COUNTERFACTUAL

Apa yang akan terjadi pada outcome jika program tidak ada?
Counterfactual yang sesungguhnya tidak dapat diamati: kita tidak dapat kembali ke masa lalu dan melihat apa yang terjadi tanpa program
Solusi: perkirakan counterfactual menggunakan kelompok pembanding yang tidak menerima program — desain evaluasi adalah tentang bagaimana memilih kelompok pembanding yang paling valid

CONFOUNDING FACTORS DALAM KR

Perubahan AKI dapat dipengaruhi oleh banyak faktor selain program KR:

Peningkatan ekonomi rumah tangga

Peningkatan pendidikan perempuan

Perluasan JKN yang terjadi bersamaan

Perubahan cuaca dan aksesibilitas

Perbaikan sistem pelaporan — AKI "turun" bukan karena lebih sedikit kematian tapi karena lebih banyak yang dilaporkan

Evaluasi yang tidak mengontrol faktor-faktor ini akan overclaim atribusi program

SELECTION BIAS

Jika program diimplementasikan di daerah atau kelompok yang sudah memiliki kondisi lebih baik: perbaikan outcome yang diamati sebagian besar karena karakteristik awal, bukan program
Dalam KR: program baru sering dimulai di daerah yang lebih mudah — akses lebih baik, kepemimpinan daerah lebih kooperatif — sehingga hasilnya tidak dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi

C.2. Desain Evaluasi dan Kekuatan Klaim Kausal

C.2.1. Hierarki Evidence untuk Program KR

HIERARKI DESAIN EVALUASI DARI KEKUATAN KLAIM KAUSAL TERTINGGI KE TERENDAH

LEVEL 1

RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL (RCT)

Intervensi dialokasikan secara acak ke kelompok treatment dan kontrol

Kekuatan:

Randomisasi memastikan kelompok treatment dan kontrol sebanding dalam semua karakteristik yang diketahui maupun tidak diketahui — menyelesaikan masalah confounding secara definitif

Keterbatasan dalam KR:

Tidak etis untuk menahan intervensi dari kelompok kontrol jika intervensi sudah diketahui efektif
Skala besar KR sulit dirandomisasi pada level individu
External validity: hasilnya dalam setting terkontrol mungkin tidak berlaku dalam kondisi nyata
Biaya dan waktu yang sangat tinggi

Solusi untuk etika:

Cluster RCT di mana unit randomisasi adalah Puskesmas atau kabupaten, bukan individu — Puskesmas yang mendapat intervensi baru vs. yang melanjutkan standar yang ada

LEVEL 2

QUASI-EXPERIMENTAL

Tidak ada randomisasi tapi menggunakan metode statistik untuk memperkirakan counterfactual

Difference-in-Differences (DiD)

Membandingkan perubahan outcome antara treatment dan kontrol sebelum dan sesudah intervensi

Regression Discontinuity (RD)

Memanfaatkan threshold kebijakan sebagai "quasi-random" assignment

Instrumental Variables (IV)

Menggunakan variabel yang mempengaruhi program tapi tidak langsung mempengaruhi outcome

Propensity Score Matching

Mencocokkan unit treatment dengan kontrol berdasarkan karakteristik yang diamati

Kekuatan:

Lebih feasible dari RCT; dapat menggunakan data yang sudah ada

Keterbatasan:

Klaim kausal lebih lemah dari RCT; bergantung pada asumsi yang tidak dapat diuji sepenuhnya

LEVEL 3

BEFORE-AFTER COMPARISON

Membandingkan outcome sebelum dan sesudah intervensi pada kelompok yang sama
Tidak ada kelompok kontrol — tidak dapat mengontrol perubahan yang terjadi karena faktor lain selama periode yang sama
Kekuatan: sederhana, murah, cukup untuk menunjukkan bahwa ada perubahan yang terjadi
Keterbatasan: tidak dapat mengklaim program yang menyebabkan perubahan; inilah situasi Dr. Farhan dengan data AKI turun dari 187 ke 143

LEVEL 4

CROSS-SECTIONAL DAN DESKRIPTIF

Snapshot pada satu titik waktu atau perbandingan antar daerah tanpa kontrol yang ketat
Berguna untuk: deskripsi masalah, hipotesis yang perlu diuji, monitoring rutin
Tidak dapat mengklaim kausalitas

MEMILIH DESAIN EVALUASI YANG PROPORSIONAL

PRINSIP PROPORSIONALITAS

Tidak semua program KR memerlukan RCT: desain evaluasi harus proporsional terhadap skala program, tahap implementasi, dan pertanyaan yang ingin dijawab

Program baru yang inovatif: pertimbangkan quasi-experimental dengan kelompok pembanding yang dipilih dengan hati-hati
Program yang sudah berjalan dan hendak diperluas: process evaluation dan before-after comparison mungkin sudah cukup
Program nasional dengan anggaran besar: investasi dalam evaluasi yang lebih ketat justified untuk memastikan uang publik digunakan dengan efektif

BIAYA EVALUASI SEBAGAI INVESTASI

Berapa yang wajar diinvestasikan untuk evaluasi program KR?

Evaluasi komprehensif

5–15%

dari total anggaran program

Monitoring minimal

1–3%

dari total anggaran program

Contoh: Program Rp 15 miliar → anggaran evaluasi Rp 750 juta–Rp 2,25 miliar adalah wajar dan justified secara ekonomi

Evaluasi yang baik menghasilkan pembelajaran yang menghemat jauh lebih dari biayanya: satu studi evaluasi yang menunjukkan bahwa komponen X tidak efektif dapat menghemat ratusan miliar dari investasi yang salah di masa depan

C.3. Nilai dan Ekuitas dalam Keputusan Alokasi

C.3.1. Ketika Analisis Ekonomi Tidak Cukup

BATAS ANALISIS EKONOMI

Analisis ekonomi DAPAT memberi tahu kita:

Berapa biaya setiap pilihan
Berapa outcome yang dihasilkan
Apakah sebuah intervensi lebih cost-effective dari yang lain

Analisis ekonomi TIDAK DAPAT memberi tahu kita:

Berapa banyak masyarakat bersedia membayar untuk keadilan distribusional
Seberapa penting melindungi yang paling rentan vs. memaksimalkan outcome agregat
Nilai intrinsik dari mencegah satu kematian ibu yang tidak dapat dimonetisasi

Keputusan alokasi akhir selalu mengandung pertimbangan nilai yang melampaui analisis teknis

DIMENSI EKUITAS DALAM ALOKASI KR

EKUITAS HORIZONTAL

Individu dengan kebutuhan yang sama mendapat perlakuan yang sama

Dalam KR: perempuan hamil dengan risiko yang sama harus mendapat akses yang sama ke layanan berkualitas terlepas dari tempat tinggal dan status ekonomi

EKUITAS VERTIKAL

Individu dengan kebutuhan yang berbeda mendapat perlakuan yang berbeda secara proporsional

Dalam KR: perempuan dengan risiko lebih tinggi mendapat perhatian lebih — program ANC risiko tinggi yang lebih intensif; subsidi yang lebih besar untuk yang lebih miskin

EKUITAS PROSES

Proses pengambilan keputusan yang adil: semua kelompok yang terdampak memiliki suara dalam keputusan yang mempengaruhi mereka

Dalam KR: perempuan sebagai penerima manfaat program KR harus dilibatkan dalam desain dan evaluasi program — bukan hanya sebagai objek intervensi

TRADE-OFF KLASIK DALAM ALOKASI KR

EFISIENSI VS. EKUITAS

Pilihan paling cost-effective sering adalah program yang menjangkau populasi yang paling mudah dijangkau — yang tinggal dekat fasilitas, yang sudah teredukasi, yang sudah termotivasi
Sementara perempuan yang paling membutuhkan sering adalah yang paling sulit dan paling mahal dijangkau: terpencil, miskin, tanpa transportasi
Keputusan nilai: seberapa besar masyarakat bersedia membayar "premi ekuitas" — biaya tambahan untuk menjangkau yang paling tertinggal?

PREVENTION VS. TREATMENT

Secara umum: investasi preventif (ANC, KB, gizi ibu hamil) lebih cost-effective dari investasi kuratif (penanganan komplikasi obstetri)
Tapi klaim yang paling terdengar sering dari pasien yang sudah sakit dan memerlukan pengobatan — bukan dari perempuan sehat yang belum tahu mereka akan mengalami komplikasi
Tekanan politik mendorong realokasi dari preventif ke kuratif: keputusan nilai yang perlu diartikulasikan secara eksplisit

POPULASI BESAR VS. INDIVIDU KRITIS

Utilitarian: alokasikan ke program yang memberikan manfaat terbesar bagi jumlah orang terbesar
Prioritarian: alokasikan prioritas kepada yang paling menderita atau paling rentan terlepas dari efisiensi agregat
Dalam KR: program universal (ANC untuk semua ibu hamil) vs. program targetted untuk kelompok risiko tinggi adalah manifestasi trade-off ini

EQUITY-EFFICIENCY FRONTIER

→ Konsep untuk memvisualisasikan trade-off antara total outcome kesehatan dan distribusi outcome
→ Titik-titik pada frontier: program yang memberikan kombinasi terbaik dari efisiensi dan ekuitas yang dapat dicapai dengan sumber daya yang ada
→ Keputusan di mana beroperasi pada frontier ini adalah keputusan nilai, bukan teknis
Peran pemimpin KR: menunjukkan frontier ini kepada pengambil keputusan dan memfasilitasi diskusi yang eksplisit tentang di mana mereka ingin berada

C.4. Pengambilan Keputusan Berbasis Bukti dalam Kondisi Nyata

C.4.1. Antara Idealisme Analitik dan Pragmatisme Kebijakan

GAP ANTARA EVIDENCE DAN KEPUTUSAN

Evidence terbaik yang tersedia jarang sempurna: ada ketidakpastian tentang efektivitas, biaya yang tidak lengkap, dan konteks yang berbeda dari tempat studi dilakukan
Keputusan kebijakan tidak dapat menunggu evidence yang sempurna: tidak bertindak juga merupakan keputusan yang memiliki konsekuensi
Keseimbangan yang diperlukan: menggunakan evidence terbaik yang tersedia sambil mengakui ketidakpastiannya secara transparan

KERANGKA KEPUTUSAN BERBASIS BUKTI YANG PRAGMATIS

1

KUMPULKAN EVIDENCE YANG RELEVAN

Systematic review jika tersedia
Studi dari konteks yang paling mirip
Data lokal dari monitoring program sendiri
Expert opinion dari praktisi yang berpengalaman
Secara eksplisit nilai kualitas evidence: apakah ini RCT, quasi-experimental, atau before-after?

2

IDENTIFIKASIKAN NILAI DAN PREFERENSI YANG RELEVAN

Nilai siapa yang harus diperhitungkan dalam keputusan ini?
Mekanisme apa yang ada untuk memastikan suara mereka terdengar?
Dokumen nilai yang berkonflik secara eksplisit alih-alih pura-pura keputusan ini murni teknis

3

ANALISIS BIAYA DAN KONSEKUENSI

Berapa biaya setiap pilihan yang sedang dipertimbangkan?
Apa yang dihasilkan dan siapa yang menanggung biaya dan siapa yang menerima manfaat?
Apa konsekuensi dari tidak bertindak?

4

PERTIMBANGKAN FEASIBILITY DAN KONTEKS

Evidence dari konteks yang berbeda perlu diadaptasi: apa yang bekerja di Thailand mungkin perlu modifikasi untuk Papua
Kapasitas implementasi yang tersedia: program yang efektif dalam studi tapi tidak dapat diimplementasikan dengan kapasitas yang ada tidak relevan
Konteks politik: program yang tidak mendapat dukungan politik tidak akan bertahan cukup lama untuk menghasilkan dampak

5

BUAT KEPUTUSAN DAN DOKUMENTASIKAN ALASANNYA

Nyatakan secara eksplisit: evidence apa yang digunakan, nilai apa yang diprioritaskan, dan asumsi apa yang dibuat
Dokumentasi ini memungkinkan pembelajaran: jika keputusan menghasilkan outcome yang berbeda dari yang diharapkan, kita tahu di mana asumsi yang salah
Rencana pembelajaran: bagaimana keputusan ini akan dievaluasi dan kapan keputusan akan direview

EVIDENCE-INFORMED DECISION MAKING VS. EVIDENCE-BASED

Evidence-Based

Keputusan sepenuhnya didasarkan pada evidence — ideal tapi jarang mungkin dalam kebijakan nyata

Evidence-Informed

Evidence adalah input penting tapi bukan satu-satunya pertimbangan — nilai, konteks, feasibility, dan politik juga masuk dalam keputusan

Dalam konteks Indonesia: evidence-informed adalah yang lebih realistis dan lebih jujur. Pemimpin KR yang mengklaim keputusannya "sepenuhnya berbasis bukti" mungkin tidak jujur tentang peran nilai dan pertimbangan lain dalam keputusannya.

KEMBALI KE DR. FARHAN — MENJAWAB PERTANYAAN GUBERNUR

→ Pertanyaan Asisten Gubernur tentang bukti bahwa program sebelumnya bekerja adalah pertanyaan yang paling jujur yang bisa diajukan
→ Jawaban Dr. Farhan yang mengakui keterbatasan desain evaluasi yang ada sambil menunjukkan evidence korelasional yang kuat adalah jawaban yang paling dapat dipertahankan
→ Proposal ke depan yang memasukkan komponen evaluasi yang lebih kuat menunjukkan pembelajaran dari keterbatasan masa lalu
"Evidence terbaik yang kita miliki menunjukkan X. Ada ketidakpastian Y yang harus kita akui. Untuk mengurangi ketidakpastian ini, proposal baru kami memasukkan komponen evaluasi Z yang akan memberi kita jawaban yang lebih kuat dalam tiga tahun."

D

Pertanyaan Diskusi

Thread Dosen — Minggu 5

1

Pertanyaan 1

Asisten Gubernur memuji kejujuran Dr. Farhan yang mengakui keterbatasan desain evaluasi program sebelumnya, sambil menyatakan "kebanyakan yang presentasi di sini mengklaim programnya yang menyebabkan semua perbaikan."

Atribusi dan Counterfactual

Menggunakan konsep atribusi dan counterfactual, jelaskan secara sistematis mengapa klaim bahwa "program KIA menyebabkan penurunan AKI dari 187 ke 143" memerlukan kualifikasi yang hati-hati — faktor-faktor apa yang harus dikontrol untuk membuat klaim kausal yang valid?

Desain Evaluasi Quasi-Experimental

Desain evaluasi quasi-experimental mana yang paling feasible untuk program KR di level provinsi Indonesia — dengan mempertimbangkan keterbatasan data, kapasitas SDM evaluasi, dan pertimbangan etis? Jelaskan asumsi kritis yang harus terpenuhi dan bagaimana memverifikasinya.

Komponen Evaluasi Proporsional

Jika anggaran evaluasi adalah 5% dari total program Rp 15 miliar, rancang komponen evaluasi proporsional yang memberikan informasi paling berharga untuk pembelajaran dan keputusan alokasi berikutnya.

2

Pertanyaan 2

Kepala Bappeda mengajukan pilihan yang sulit: dengan anggaran yang sama, kita bisa memilih antara:

Opsi A

Program ANC universal yang menjangkau 200.000 ibu hamil dengan peningkatan kualitas moderat

Opsi B

Program intensif untuk 30.000 ibu hamil risiko sangat tinggi di daerah paling terpencil dengan outcome yang lebih signifikan per individu tapi cakupan yang jauh lebih kecil

Analisis Cost-Effectiveness

Lakukan analisis cost-effectiveness komparatif yang sederhana untuk kedua opsi menggunakan asumsi yang realistis — dan identifikasikan informasi apa yang masih diperlukan untuk membuat perbandingan yang lebih kuat.

Dimensi Nilai dan Ekuitas

Dimensi nilai dan ekuitas mana yang beroperasi dalam pilihan ini — dan bagaimana trade-off antara efisiensi alokasi dan keadilan distribusional dimanifestasikan dalam dua opsi tersebut?

Argumen sebagai Pemimpin KR

Sebagai pemimpin KR yang harus merekomendasikan satu pilihan kepada Gubernur, bagaimana Anda membangun argumen yang mengakui trade-off ini secara jujur sambil tetap membuat rekomendasi yang dapat dipertahankan?

E

Rangkuman

1

Evaluasi ekonomi program KR yang valid harus menjawab tiga pertanyaan secara berurutan: apakah program efektif mengubah outcome yang diharapkan, apakah perubahan tersebut dapat diatribusikan kepada program dan bukan faktor lain, dan apakah program menghasilkan outcome tersebut dengan biaya yang wajar; pertanyaan atribusi adalah yang paling sulit dan paling penting karena tanpa menjawabnya, kita tidak tahu apakah investasi kita yang bekerja atau sesuatu yang lain — dan ini adalah masalah yang dihadapi Dr. Farhan dengan data AKI yang membaik tanpa evaluasi kausal yang kuat.

2

Desain evaluasi membentuk hierarki dari kekuatan klaim kausal tertinggi ke terendah: RCT melalui randomisasi yang menyelesaikan masalah confounding secara definitif, quasi-experimental yang menggunakan metode statistik untuk memperkirakan counterfactual, before-after comparison yang hanya dapat menunjukkan ada perubahan tapi tidak mengklaim kausalitas, dan deskriptif yang berguna untuk monitoring rutin; pemilihan desain harus proporsional terhadap skala program dan pertanyaan yang ingin dijawab, dengan investasi evaluasi 5–15% dari anggaran program justified secara ekonomi karena pembelajaran yang dihasilkan dapat menghemat jauh lebih dari biayanya.

3

Analisis ekonomi memiliki batas fundamental yang harus diakui: ia dapat menghitung biaya dan outcome, membandingkan efisiensi antar program, dan mengidentifikasikan trade-off — tapi tidak dapat memutuskan berapa banyak masyarakat bersedia membayar untuk keadilan distribusional, seberapa penting melindungi yang paling rentan vs. memaksimalkan outcome agregat, atau nilai intrinsik dari mencegah satu kematian ibu yang tidak dapat dimonetisasi; keputusan alokasi akhir selalu mengandung pertimbangan nilai yang melampaui analisis teknis dan harus diartikulasikan secara eksplisit.

4

Tiga trade-off klasik dalam alokasi KR yang tidak dapat diselesaikan oleh analisis ekonomi semata adalah efisiensi vs. ekuitas antara menjangkau yang termudah vs. yang paling membutuhkan, prevention vs. treatment dalam konteks tekanan politik yang mendorong realokasi ke kuratif, dan populasi besar vs. individu kritis antara utilitarian yang memaksimalkan aggregate benefit dan prioritarian yang melindungi yang paling rentan; pemimpin KR yang menguasai bahasa nilai ini dapat memfasilitasi diskusi kebijakan yang lebih jujur dan produktif dari yang hanya berbicara dalam bahasa teknis.

5

Pengambilan keputusan berbasis bukti dalam kondisi nyata adalah evidence-informed, bukan evidence-based semata: evidence adalah input penting tapi bukan satu-satunya pertimbangan karena nilai, konteks, feasibility implementasi, dan realitas politik juga harus masuk dalam keputusan; pemimpin KR yang jujur mendokumentasikan evidence apa yang digunakan, nilai apa yang diprioritaskan, dan asumsi apa yang dibuat — sehingga jika keputusan menghasilkan outcome yang berbeda dari yang diharapkan, ada jejak yang memungkinkan pembelajaran yang sesungguhnya.

F

Referensi

Drummond MF, Sculpher MJ, Claxton K, Stoddart GL, Torrance GW. Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programmes. 4th ed. Oxford: Oxford University Press; 2015.
Gertler PJ, Martinez S, Premand P, Rawlings LB, Vermeersch CMJ. Impact Evaluation in Practice. 2nd ed. Washington DC: World Bank; 2016.
https://www.worldbank.org/en/programs/sief-trust-fund/publication/impact-evaluation-in-practice
Shadish WR, Cook TD, Campbell DT. Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Boston: Houghton Mifflin; 2002.
Norheim OF, Baltussen R, Johri M, et al. Guidance on priority setting in health care (GPS-Health): the inclusion of equity criteria not captured by cost-effectiveness analysis. Cost Effectiveness and Resource Allocation. 2014;12:18.
https://doi.org/10.1186/1478-7547-12-18
Daniels N. Just Health: Meeting Health Needs Fairly. Cambridge: Cambridge University Press; 2008.
WHO. Making Fair Choices on the Path to Universal Health Coverage. Geneva: WHO; 2014.
https://www.who.int/publications/i/item/9789241507158
Sackett DL, Rosenberg WM, Gray JA, Haynes RB, Richardson WS. Evidence based medicine: what it is and what it isn't. BMJ. 1996;312(7023):71-72.
https://doi.org/10.1136/bmj.312.7023.71
Glassman A, Giedion U, Smith PC (eds). What's In, What's Out: Designing Benefits for Universal Health Coverage. Washington DC: Center for Global Development; 2017.
Rudan I, Chopra M, Shankar AH, et al. Integrated action for the achievement of child survival and the health-related Millennium Development Goals. Bulletin of the World Health Organization. 2010;88(5):395-400.
https://doi.org/10.2471/BLT.09.069138
Brownson RC, Fielding JE, Maylahn CM. Evidence-based public health: a fundamental concept for public health practice. Annual Review of Public Health. 2009;30:175-201.
https://doi.org/10.1146/annurev.publhealth.031308.100134

Minggu ke-5 10 Soal 30 Menit

QUIZ 1 — SESI 1 (MINGGU 5)

Mata Kuliah: Ekonomi Kesehatan Lanjut & Analisis Pembiayaan Program | Semester 4 | Periode 2 | Sesi 1

Petunjuk Teknis

Jenis Penilaian	Quiz Pertama — Sesi 1
Minggu	Minggu ke-5
Cakupan	Modul 1–5
Jumlah Soal	10 soal pilihan ganda
Bobot per Soal	10 poin
Total Nilai	100 poin
Waktu	30 menit
Sifat	Tutup buku, dikerjakan secara individual

1

Seorang dokter spesialis di klinik swasta menjadwalkan SC elektif untuk pasien dengan presentasi kepala normal dan tidak ada indikasi medis yang jelas, karena tarif SC memberikan pendapatan yang jauh lebih tinggi. Fenomena ini dalam ekonomi kesehatan paling tepat disebut sebagai:

A. Moral hazard dari sisi permintaan karena pasien meminta SC

B. Adverse selection karena pasien berisiko tinggi memilih klinik tersebut

C. Provider-induced demand karena penyedia mempengaruhi permintaan layanan yang menguntungkannya

D. Eksternalitas negatif karena SC yang tidak perlu membebani sistem BPJS

2

Program ANC di Puskesmas memiliki total biaya Rp 450 juta per tahun, terdiri dari gaji bidan (Rp 280 juta), obat dan bahan habis pakai (Rp 85 juta), peralatan yang didepresiasikan (Rp 45 juta), dan overhead Puskesmas yang dialokasikan (Rp 40 juta). Program melayani 1.800 ibu hamil dengan rata-rata 4 kontak ANC per ibu. Unit cost per kontak ANC yang benar adalah:

A. Rp 250.000 (total biaya / jumlah ibu hamil)

B. Rp 62.500 (total biaya / total kontak ANC)

C. Rp 47.222 (biaya variabel saja / total kontak)

D. Rp 155.556 (total biaya minus gaji / total kontak)

3

Dinas Kesehatan membandingkan dua program: Program A (ANC standar) dengan biaya Rp 200.000 per ibu dan cakupan ANC K4 60%, dan Program B (ANC Plus) dengan biaya Rp 380.000 per ibu dan cakupan ANC K4 78%. ICER Program B vs. Program A adalah:

A. Rp 2.111 per persentase poin peningkatan cakupan

B. Rp 1.000.000 per persentase poin peningkatan cakupan

C. Rp 180.000 per ibu hamil tambahan yang terlayani

D. Rp 487.179 per ibu hamil yang mencapai ANC K4

4

Seorang Kepala Bidang KIA mempresentasikan data: "Setelah program intensifikasi ANC selama tiga tahun, AKI turun dari 245 menjadi 178 per 100.000 KH. Program ini berhasil menurunkan AKI." Kelemahan paling mendasar dari klaim ini adalah:

A. Data AKI yang digunakan tidak cukup akurat untuk membuat klaim yang valid

B. Tidak ada kelompok kontrol yang memungkinkan pengendalian faktor-faktor lain yang berubah bersamaan dengan program

C. Periode tiga tahun terlalu pendek untuk melihat dampak program ANC pada AKI

D. Penurunan AKI yang hanya 67 poin tidak signifikan secara klinis

5

Dalam sistem kapitasi JKN, Puskesmas menerima dana per peserta terdaftar per bulan terlepas dari jumlah dan kualitas layanan yang diberikan. Insentif yang paling mungkin diciptakan oleh sistem ini terhadap layanan ANC adalah:

A. Mendorong Puskesmas memberikan lebih banyak kontak ANC untuk memaksimalkan klaim BPJS

B. Menciptakan tekanan untuk mengurangi volume atau kualitas layanan per pasien agar dana kapitasi mencukupi untuk semua layanan

C. Mendorong rujukan dini ke FKRTL untuk mengurangi beban pelayanan di Puskesmas

D. Memotivasi Puskesmas untuk meningkatkan kepuasan pasien guna menarik lebih banyak peserta terdaftar

KUNCI JAWABAN DAN PEMBAHASAN

(Dokumen Dosen — Tidak Didistribusikan kepada Peserta Didik)

Jawaban 1: C

Provider-induced demand terjadi saat penyedia layanan kesehatan menggunakan informasi asimetris dan posisinya sebagai pihak yang memberikan rekomendasi untuk mendorong permintaan layanan yang menguntungkannya secara finansial — dalam hal ini SC yang memberikan pendapatan lebih tinggi. A salah karena moral hazard dari sisi permintaan terjadi saat pasien yang sudah memiliki asuransi mengkonsumsi lebih dari yang diperlukan karena biaya ditanggung pihak ketiga — dalam soal, inisiatif justru dari dokter. B salah karena adverse selection berkaitan dengan komposisi peserta asuransi. D mungkin benar sebagai dampak tapi bukan nama fenomena yang paling tepat untuk menggambarkan perilaku yang digambarkan.

Jawaban 2: B

Unit cost per kontak ANC = total biaya / total kontak ANC. Total kontak ANC = 1.800 ibu × 4 kontak = 7.200 kontak. Unit cost = Rp 450.000.000 / 7.200 = Rp 62.500 per kontak. A menghasilkan biaya per ibu hamil, bukan per kontak ANC. C mengecualikan biaya tetap yang sebenarnya harus dimasukkan jika perspektif yang digunakan adalah perspektif program total. D mengecualikan komponen biaya gaji yang merupakan komponen terbesar dan tidak dapat dibenarkan secara metodologis kecuali ada alasan spesifik.

Jawaban 3: B

ICER = (biaya B - biaya A) / (efektivitas B - efektivitas A) = (380.000 - 200.000) / (0,78 - 0,60) = 180.000 / 0,18 = Rp 1.000.000 per persentase poin peningkatan cakupan ANC K4. A menggunakan perhitungan yang salah. C adalah perbedaan biaya per ibu, bukan ICER. D mencoba menghitung biaya per ibu yang mencapai ANC K4 tapi bukan ICER yang membandingkan dua program secara inkremental.

Jawaban 4: B

Kelemahan paling mendasar dari desain before-after adalah ketidakmampuannya untuk mengontrol faktor confounding — semua perubahan lain yang terjadi selama tiga tahun yang sama: perluasan JKN, perbaikan ekonomi, peningkatan pendidikan, perbaikan infrastruktur, atau sekadar perbaikan sistem pelaporan. Tanpa kelompok kontrol, kita tidak dapat memisahkan kontribusi program dari kontribusi faktor-faktor ini. A, C, dan D mungkin relevan sebagai pertimbangan sekunder tapi bukan kelemahan paling mendasar yang membuat klaim kausal tidak dapat dipertahankan.

Jawaban 5: B

Sistem kapitasi membayar per peserta terdaftar terlepas dari volume dan kualitas layanan. Ini menciptakan insentif untuk mengurangi biaya per kontak agar dana kapitasi mencukupi untuk semua layanan yang harus diberikan — dengan kata lain, mendorong Puskesmas untuk mengurangi jumlah kontak ANC per ibu atau mengurangi kualitas per kontak. A salah karena sistem kapitasi tidak memberikan pembayaran tambahan per klaim ANC. C tidak sesuai karena kapitasi justru mendorong Puskesmas menyelesaikan masalah di dalam untuk menghindari biaya rujukan. D adalah insentif yang teoritis ada tapi tidak relevan dalam konteks Indonesia di mana peserta tidak dapat memilih Puskesmas secara bebas.

Dokumentasi bahan ajar pendidikan subspesialis obstetri ginekologi sosial