jurnal Mal1CJJemen P-oldy<:JnFJn Keseh.:JiCJn Vol OS-Wo. 0 r-2002 Penerapan An.:Jlisis KOl1joln

PENERAPAN ANAL/SIS KONJOIN UNTUK KEBIJAKAN ASURANSI KESEHATAN

APPLICATION OF CONJOINT ANALYSIS FOR HEALTH INSURANCE POLICY

Bhisma Murti Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat

Fakuttas Kedokteran Universitas Sebelas Maret, Surakarta

ABSTRACT

Consumers' involvement in the decision making of health insurance scheme has been minimal in Indonesia Heallhcare services covered by the insurance scheme have been centrauv planned, overtooktno consumer perceptions and expectation. As SUCh. anecdotal dissatisfaction has been often heard This paper introduces the potential applications or conjoint analysis as a method of eliciting consumer preferences for an rrnproveo Insurance benefit plan. Conjoint analysis ',s a unique multivariate survey technique whereby researcher first constructs a set of real or hypothetical products or services by ccrnb'ntnc selected levels of each attribute. These combinations are then preserved to respondents, who provide only their overall utility evaluations. Discrete choice conjoint modelling is preferred to other melhods of valuation since it closely resembles real life decisions while rnamtaininq its predictive validity. Some metnoootoqrca: issues must, nevertheless, be considered as 10ensure proper use of this Iectuvque

f';.eywords coruomt analysis, consumer's preference, discrete choice. health insurance

PENGANTAR Kebutuhan unluk mengungkapkan nilai­

nilai pasien maupun masyarakat dapa1Oi era pasar kompetitif, penyelenggara onakukan dengan rnetode yang retatif baru di asuransi kesehatan dituntut untuk memahami dalam nset pelayanan kesehatan maupunkebutuhan pasar dan menggunakan inforrnasi asuransi kesehatan, disebut anal isis konjoin yang diperoleh metaf ui pe netiuan untuk

mernper baiki kualitas penyelenggaraan (conjoint analysis). Analisis korqoin merupakan

pelayanan kesehatan. Oaya kompetisi melode survei pengumpulan data dan analisis

penyelenggara asuransi kesehatan ditentukan multivariat yang khusus digunakan untuk

o'eh kemampuan mengakomodasi nilai-mlai memahami preferensi (baca: kesukaan\)

konsumen sesungguhnya ke dalam produk­ konsumen tentang multiatribut suatu produk

produk yang dijual. Secara Iradisional, atau petayanan.v> Metoda ini didasarkan

keterlibatan pasie n dalam pengambilan pad a oren-Is sederhana: konsumen

keputusan mecis sangat minimal. Keadaan ini mengevaluasi rulal atau utilitas (b aca:

terjadi pada level mikro ketika pasien kepuasan!) yang dapat diperoleh dar! suatu

berkonsultasi denqan seorang dokter maupun produk atau pelayanan (baik sesunqquhnya

pada level makro dalam perencanaan dan rnaup u n hipot etis ) dengan car-a

pengembangan pelayanan kesehatan I menggabungkan utili las yang mereka benkan

3

rcnompsm Analisls kOlllOln

terhadap rnasinq-masinq tmpkat da-i atribut

(karaktenstik) suatu prcduk.

Analis!s kanjain rner upak an se buau

rnetode rnultivariat yenq unik. karena penehli mula-mula merancang suatu produk hipotetis

.baca: perumpamaan!) dengan c ara

mernadukan sernua kemungkinan ambut dan

rnasing-masing Unqkat alribut produk tersebut.

Produk hipotetis itu lantas disajikan kepada

responden yang akan rnernberikan evaluasi

keseluruhan ten tang produk atau pelayanan

lersebut. Peneliti merencanc procuk hipotetis

dengan cara sedernikian rupa sehingga

kepentingan masing-masing atnbut dan

masinq-rnasinp tingkat atribut dapat dranalisis

berdas arkan peringkat ke selutuhan yang dibenkan responden.' 3,4

Anauais konjain p e r la rna kali dtkembanqkan dan memiliki basts teen kuat

dan paikcloqi maternatis.vv" Teknik survei

tersebut digunakan secara ekstensif di bidang nset pcmaaaran untuk rnembedkan inforrnasi

berharqa baq: pengembangan dan peramalan

ten tang produk baru. segmentasi pas ar. dan penentuan harpa I," Penggunaan analisis

konjom di berbeqa: bidang induslri meningkal

sepufuh kali lipat dl tahun 1980an

dib andinqk an pe rtenpahan 1970an. 1

Selanjutnya analisis kanjoin diqunakar' secara

luas dalarn nset ekonomi linqkunqan'"" dan

ekonorn! transportasi "

Secara umum teknik analisis kanjoin caps: rnenjawab berbaqai pertanyaan kebijakan

(policy question). sebagai berikut:

Pro duk baru apa paling memlliki

kemungkinan berhasil?

Alribut atau karaktenstik apa dari suatu

produk atau pelayanan menentukan

keputusan kansumen untuk membeli produk tersebut?

Adakah segmen pas~r khusus unluk sualu

produk?

Promasi apa yang akan berhasil untuk

segmen-segmen pasar tersebut?

Baqairnana distribusi produk sebaikrrya dilakukan? Apakah perubahan-perubahan desain produk akan meningkatkan preferensi konsumen dan penjualan? Berapakah harga optimal yang dapat dikenakan ke pad a konsumen untuk sebuah prod uk atau pelayanan? Mungkinkah harga oitlnqkatkan tanpa

mengakibatkan keruqian yang berarti?

Aplikasi di Bidang Kesehatan dan Pelayanan Kesehatan

Daf arn kurun sepuluh tahun terakhir. analisis konjoin semakin banyak digunakan dalam berbagai riset ekonomi kesehatan dan rnanajemen pelayanan kesehatan.s" Teknik anal isis konjoln dapat diterapkan dalam pembuatan keputusen tentang pcla pelayanan ke se hatan. penentuan pnorftas , maupun evatuas i ekonomi dalam menghadapi keterbatasan anggaran.""'I'" Sebaqai contob. anal isis kanjoin telah digunakan untuk menilar preferensi wauna tentang pengelalaan keguguran, yaitu sejauh mana perubahan dar! manajernen bedah ke manajemen medis rneninqkatkan utilitas pasien." Anatists konjoin diqunakan untuk rnenqunqkapkan preferensi kornunitas tentanq berbagai aspek pelayanan rumah sakit pemerintah di Australia Selatan." Mooney et et. 18 menggunakan analisis konjoin untuk menentukan ap ak ah terdapat

ketidakeocokan (baca: mismatch!) antara ekspektasi pemberi pelayanan (dokter umum) dan konsumen tentang pelayanan kesehatan primer oleh dokter umum. Untuk evaluasi ekonami, misalnya, analisis konjoin digunakan untuk menilai manfaat tes HIV sebagai suatu tntervens! pelayanan kesehatan. 1~ Di sam ping itu teknik analisis konjoin telah digunakan untuk mengukur kualitas hidup yang terkait kesehatan (health-related quality of lifel

HRQOL) dengan nilai yang sebanding dengan yang dihasilkan melalui metode skala analog visual. 2'J

4

Dengan demikian prinsipnya analisis

konjoin dapa! digunakan untuk berb aqai tujuan Ij 10:

1. Menunjukkan sejauh mana kesediaan

tndiviou rnelakukan pertukaran (trade-off)

antar atnbut (karakteristik) suatu produkJ

pelayanan, seuinqqa berguna untuk

memutuskan cara optimal dalam mern­

berikan pelayanan denqan keterbatasan

sumber daya.

2. Menqetanui skor keseluruhan berbaqai

alternatif cara memberikan pelayanan

kesehatan, sehingga memungkinkan

penentuan peringkat masing-masing

pelayanan kesehatan dalam kerangka

menentukan prioritas.

3. Memperkirakan kepentingan relatit dari

berbagai atribut (karakteristik) pelayanan,

sehingga pembuat kebijakan dap a t

mengetahui dampak masing-masing

karaktenstik terhadap manfaat kese'uruhan .

4. Memperkirakan kepentingan sebuah

atnbut. Tujuan ini khususnya bermar-Iaat

untuk menilai hast! eksperimen yang

jumlahnya lebih dari sebuah.

5. Menentukan model yang valid tentang

keputusan-keputusan konsurnen. Model

yang valid tets ebut memungkinkan

prediksl tentang penerlmaan konsumen

ten tang kombinasi atrlbut. Tujuan ini mirip

dengan tujuan pertarna , hanya saja

penekanannya lebih kepada pr ediks!

tentang marketabilifydari produk. Sedang

lujuan perlama rnenitikberatkan kepada

marginal rete of substitution (MRS) yang

optimal.

Di Indonesia sejauh ini belum pernah

dilaporkan adanya pe netitian di bidang

kesehatan dan asuransi kesehatan yang

menggunakan teknik survei anal isis konjoin.

Keterlibatan konsumen dalam penqarnbilan

keputusan pelayanan kesehatan maupun

P"n'Hapan Analisis Konfom

asuransi kesehatan sangat minimal. Pelayanan

kesehatan yang disediakan asuransi

kesehatan diraneang secara sentralistis dan

sepihak, mengabaikan persepsi dan harapan

konsurnen.

Mengapa Menggunakan Analisis Konjoin?

Dalam rne nqunqkaokan kepentingan

suatu atribut produk/pelayanan, survei

pemasaran tradisional meminta responden

seeara langsung memberlkan nilai terhadap

masing-masing atribut prod uk. balk berupa

peringkat (ranking) atau skor (rating). Tugas

seperti ltu mungkin mudah oilakukan oleh or­

ang yang setiap bangun pagi menghafalkan

karakteristik-karakteristik terpenting suatu

produk! Tetapi bagi kebanyakan orang,

pemberian nilai atribut dengan cara demikian

tentu merupakan tugas berat. Selanjutnya

secara metodologis, instrumen yang sulit

dimengerti respond en memberikan ruang

kerawanan bagi vatiditas jawaban responden. Di pihak lain, analisis konjoin meminla

responden memberikan ni',ai atribut produkl

pelayanan seeara tak langsung melalui pilihan­

pilihan produkJpelayanan seeara keseluruhan,

masing-masing dengan konfigurasi atrtbut

tertentu. Dengan kala lain responden secara

lak sadar digiring untuk melakukan pertukaran­

pertukaran nilai atributlkarateristik produk."

Kedua, serangkaian pilihan dan pemberian

nilai atas piliha n itu , jika dip aduk an,

memungkinkan kita menghitung kepentingan

relatif dari masing-rnasing atribut yang diteliti.

Kelimbang meminta responden untuk

menyatakan mana atribut yang oerttinq.

analisfs konjoin menganalisis kepentingan

atribut berdasarkan apa yang tersirat dari

pilihan dan kesukaan responden terhadap

suatu produk. Analisis konjo\n merupakan

teknik analis!s multivariat yang tioak hanya

memiliki basis teori yang kuat tetapi juga praktis

untuk diterapkan dalam penentuan kebijakan.

5

Penerepen AnaI15,';: 1-:('11,",'"

Ketiga, hasif-hasi! analisis kcnjoi» dapat

diqunakan untuk rnengembangkan model­

model simulas: pasar di masa akan datang.

Pas ar terus berubah de no an rnasuknva

kompetitor bertambahnya produk baru ,

meletusnya perang harga, dan peranq iklan.

Dengan pendekatan survei tradisional setiap

kali berlangsung perubaban pasar, sebuah

survei baru perlu segera dilakukan untuk

rnenqetahui epa yang dirasakan orang tentang

perubahan-perubahan terse but dan

baoannana pengaruhnya terhadap keputusan pembelian mereka. Dengan anal isis konjoin.

perubahan-perubahan produk atau pasar dapat disatukan dalam suatu morJel simulasi

untuk menghasilkan prediksi-prediksi tentang

tanggapan pembeli terhadap peru bahan­

perubahan itu. Model-model simufasi hasil

analisis konjo.n semacaru rtu tetap akurat

dalarn tempo dua sarnpai tiga tahun sebetum

suatu ver s: mini dari per-en-tan asf perlu

dilekukan apabita diperlukan penvesuaian terhadap parameter-parameter kunci dar i

model tersebut.

Keempat, be rbe d a denqan me tode

berdasarkan preferens! (preference-based

method), anal isis konjom mendasarkan pada

pili han (choice-based method). Pendekatan

analisis konjoin memberi kesempatan kepada

responuen untuk menunjukkan tidak hanya

proouk-produk alternatifyang ingin dibeli tetapr Juga yang tidak ingin dibeli.":" Dengan piuhan

diskret, anal isis kanjain member! kesempatan

kepada responden untuk "shopping" dan

menentukan pilihan dari sejumlah alternatif

produk/pelayanan. Pendekatan tersebut

mendekati realitas perilaku konsumen dalam

membeli barang, dimana tidak semua alternatif produk merupakan barang yang perlu dibeli.

Nilai atau utilitas relaflf dart pilihan-pilihan

attet natif yang tidak diminati responden

tersebut dapat drqunakan sebaqai ambang

alias threshold yang harus dipenuhi oleh setiap

produk/pelayanan baru sebelum drluncurkan

kepada konsumen.

Kelirna, penelitian menunjukkan bahwa

ke pe ntmqan atribut (rnis alnya harga)

cenderung dinyatakan lebih rendah dan yang

sesungguhnya alias underestimate jika

diungkapkan melalui metode pemberian nilai secara tradisionat 21 Pada metode surve.

tradisional, pemberian nilai masing-masing

atribut dilakukan secara terpisah dan terisollr

dar! atribut lainnya. Di pihak lain, analisjs

konjoin memberi peluar.q kepada responden

untuk member! suatu alribut dalam konteks

kornbinasi atribul secara keseluruhan dari

produk/pelayanan tersebut.

Prosedur Analisis Konjoin

Tahap 1: Mengidentifikasi Atribut

Tahap pertama analisis konjoin adalah

menentukan atribut atau krileria yang

digunakan konsumen untuk membeli atau

memilih program asurans! kesehatan. Ada

sejumlah metode dapat digunakan untuk

keperluan tersebut: (1) peneliti menentukan

lebih dulu atribut dan kntena sesuai dengan

per tanya an pe nelitian. (2) menelusuri

kepuste kaan. (3) melakukan wawancara

individual, dan (4) melakukan serangkaian

diskus! kelompok (tocus group discussion)

terdiri atas 5-8 peserta per kelornpok.A"

Atribut yang telah teridentifikasi dicontohkan

datam Tabel 1.

Tahap 2: Menentukan Tingkat Atribut

Setelah atribul ditentukan, tahap kedua

menentukan tinqkat (level) masing-masing

atribut. Tingkat atribut dapat diukur dalam skala

kardinal (misalnya, prerni bulanan), ordinal

(rrusatnya, apakah penyakit kronis diliput atau

tidak diliput dalam program asuransi), atau

kategorikal (misalnya, rumah sakit swasta atau

pemerintah). Tingkat atribut terse but harus

dibuat masuk aka! dan dapat direalisasikan,

sehingga mendorong responden untuk

menjawab anafiais konjoin dengan sertus.

Contoh tingkat atribut disajikan Tabel 1.

6

Penereoen Anallsis KonJoin

Tabe! 1. Conlon atrtbut dan tmqkat atnbut produk asuransi keaehatan, dlperoleh mclalui diskusi kelompok (focus group discussion) dafarn penelitian <InaJisis konjoin

Atribut Kode Level (tingkat) Koda regresi atr[but

Pelavanan .lokter GP Puskesmas 0 U"TIUrTl .petayanan primer) Praktek swasta dokter umum 1 --_.-_._.---_._.- -_.-._-------------------Pelayanan spesraus SPfC Klinj.~ rowat Jalan rumen sour 0 {pelayarian sckunder] Prak18k swasta spesiaus 1

- ­ - - _.- - ­ - - - ._-­ - ­ _._-~_._---_._-

P'llh8n r:-JW8t inap INPAT Ruman sa-at pernenruan 0 (rJmah :;3\;\1) Rurnah ssklt swaste 1

Roleh rumah 301(il swasta 2 atau peme-intab

Resep obat PRESC Membayar 75%, tanpa betas rnaksimum Mernoayar 50%, rnaks m\jm Rf) 200,000

o, Cuma-curna. moksvnum Rp. 100,000 2 Membayar Rp. 30,000 unluK coat paten, 3 curna-curna uruu-; oba: oe(1fOrrk

I---'tmYdkl1 krorus ClcRQN Dilrput o Tidak diliput 1

'casus dilTLiTal EI~'EHG OI!IPU: o,

Tldak diuput 2 -~-~

Petavanan lTl"t;. EyE Peme.o.saa-r mala dan 50'/0 alat bantu c pt'llgllhiltan Pomonksaan rnata ';;qja Iidak drllpul 2

Pre-ui bulanan PRElvl F\.fJ t 0,000 per Drangl Rp. 40,000 kelu3rga o Rp 20000 per orangIRp.80,OOO kelrarqa 1,Rp. 30,000 per Q(allg/Rf!, 120,000 keiuarqa

Tidak dllipu~

=hed-up dan penarnhalan Ghe(;~-ulJ saia

n 1

Tahap 3: Memilih Skenario lahap ketiqa adalan mem'lih skenano (p-oduk

hipotetlsl yang pannq disuk ai. Ske-tar!o

tersebut rnenqcambarkan semua kemunq­kir.an kontiquras.i pelayanan rnedis yang

dis e diakan asuraasi ke cchatao rnaupur

atnbut-atribut lain dari suatc pake\ asoraos.

I\e~ehalail. .jurmah skenar!o rneningka\ denqan merunqsatnya jum\::lh atnoi.t dan tingkat atnbur.

Sebaqar cor-ton. dan daftar atnbut dan tingkat atnout dalam Taoel 1, kita dapat menciptakan 5184 proct.k vano berbeda satu de nq ar­lainnya (dengar care mengalikan jumtab IIngk31 atncut uclri rnasing-masing atr.but.

sehinqca doero eh 2x2x2x3x4x2x::lx::lx3 ::; 5184). Konsumen tentu tidak dap a t

rnencevaluao. r.buan produk seoemikran rtu.

Sotusrnya kemudia-t adalaf memanfaatkan

tehnik rancangan ortogonal untuk mereduksi jurruah proouk sampai pad a jumlah yang dapat dikendalikan konsurncn/resp onden."" 25

Beberapa paket petanqkat lunak dapat

membantu roereouks! sker.arto tersebu', IT,isalnya MiNT'G27 da-r SPSSX ORTilOPLANye

Tahap 4: Menentukan preferensl responden Tahap berikutnya edalah menyajikan skeriar!o

hipotetis yang sudah dipilih kepada respond en. Preferensi s ke nar!o dalam kuesioner diunqkapkan denoar menggunakan metoda

pilihan disk.ret (discrete choice method), Kepada responden disajikan sejumlah pllihan,

dan untuk masinq-masinp piliban, rcsponden diminta rnerrulih sau. skenario/produk yang

7

--

paling uisukai. Sebagai contoh. re-iponden

memilih apakah A atau B yang paling disukai

Tabel 2 menyajikan contoh pilihan skenario.

Setelah mengevaluasi program as urans:

kesenatan sekarang (program A) dan program

altematrl (program B), responden dirninta untuk menufth satu di antara dua program yang ia

sulcai. Penggunaan metode pilihan diskret lebih

dianjurkan ketimbang metoda pengukuran

lainnya, rmsetnya penentuan peringkat (rank­ing) dan pernbenan skor (rating), s ebab

metode pilihan diskret tebrh mendekati realitas

pengambilan keputus an.' Analisis konjoin dengan pilihan cnskret memberikan hasil

pengukuran yang sama dengan model

preferensi bersyarat yang menggunakan metode skala rating dan standard gamble.:;

Tahap 5: Analisis Data

Anaiisis data konjoin dapat dilakukan dengan

menqquuakan salah satu model regresi, ruis.alnya probit IG,29 ataupun loqit." Probit dan

I09it merupakan model analisis regresi yang

banyak digunakan datarn ekonometri, kira-kira

sepopuler anal ists regresi logistik dalam riset

epidemiologi. Ekonometr: adalah cabanq ilmu

ekonomi yang menerapkan metode statistik dan matematik untuk menganalisis data

empiris ekonomi, analog dengan biostatistik di

bidanq kesehatan/kedokteran. Untuk data yang

bersifat diskret. fungsi perbedaan utilitas dari

program A ke program B dapat diestimasi

(baca: dipe rkirakanl) dengan model

ekonometr! sebaqai be-ikut:

+ IJX, ,

dimana L\V adalah perbedaan uulitas (baca:

kepuasan!) dari program asuransi A ke S. X, U"" 1,2, ..n) rnerupakan perbedaan tingkat atribut antara A dan S, dan p (j==1 ,2, ..n) adalah, koefisien model yang dlestlmasi. Model ini

memungkinkan penyelidikan tentang

pentingnya masinq-masino atrtbut yang diteliti,

berdasarkan hasil evalu as! respond en/

konsumen. Data kemudian dapat dianalis

menggunakan program-program L1MDEP,

SPSS, SAS, State. atau kombinasi dari paket program semacam itu. '".<7

Fabel 2. Contoh pilihan diskret dalam anaJisis konjoin

Atribut (a) Program sekarang (b) Program alternatif

Pelayanan dokter umurn Puskesmas Praktek swasta dokter umum -------= Pelayanan spesians Klmik rawat Jalan rurnah sakl[ Klinik rawat jalan rumah sakrt

Pinneo rewet map Rumah eeku pemenntah Boleh rumah sa kit swasta

_____---"~I~'"=-::p~e~mc:.enntah _

Resep obat Membayar Ro. 30,000 obat paten/ Membayar Rp 30,000 obat paten! _____--=c~urna-cuma obat generik cuma-curna aba! generik

Penyakit krom-, Diliput Drliput ------=~

Kasus darurat Diliput Diliput

Pelayanan gigi Check-up oan penarnbalan Check-up sera

cclayanen Illata Peroenksaan rnata dan 50% Pemenksann mala sara braya a',at bantu oenqnnetan

Premi bulanan Rp 10,000 per orang! Rp, 10,000 per orang! Rp 40,000 keluarga Rp. 40,000 keluarga

-----'----"-----Lmqkanlah program asuransi yallg Anda sukai (a) Program sekarang (b) Program auemant (pilih satu saja)

8

Aplikasi Dalam Kebijakan Asuransi Kesehatan Analisis konjoin dapat diterapkan untuk

memperbaiki kualitas kebijakan asuransi kesehatan Analisis konjoin sebagai alat

penqambtlan keputusan dl satu pihak dan

perilaku konsumen dalam metrulih produkl

pelayanan asuransi kesehatan di pihak lain

menggunakan basis yang s arna , yaitu

aksioma-aksioma leori utilitas dan teori mikroekonomi standar tentang pengambilan keputusan berdasarkan ulililas. J ,24,3o Dengan

cara mengungkapkan struktur preferensi

kcnsumen", analisis konjoin dapat digunakan

untuk menjawab berbagai pertanyaan

kebijakan, rnisalnya: "Bagaimanakah penilaian

konsumen terhadap suatu produk asuransi kesehatan sesuai dengan ekspektasi (baca:

harapan kepuasan!) mereka?". "Baqatmana

kepentingan relaut dari rnasinq-masinq atribut

(kar akterisnk) produk asurans! kesehatan

menurut penilaran konsumen?". "Apakaf peruoahan-perubahan konfigurasi pelayanan

kesehalan yang disediakan asutans! akan membawa perunqkatan atau penurunan ulilitas

(kepuasan) konsumen?". Bahkan, apabila

aspek biaya dimasukkan dalam satah satu atribut. maka analisis konjom dapat dipunakan

untuk mengelahui kemauan rnernbayar alias

willingness-la-pay (WTP) konsumen terhadap

suatu procok.w" Untuk itu pertanyaan WTP

yang relevan terhadap prod uk asuransi

kesehatan adalah "Seberapa besar maksimal

konsumen ber sedia mengorbankan sebagian

dar! pendapatannya untuk membeli produk

asuransi kesehatan?".

Atribut (karateristik) dan tingkat atribut dari suatu program asuransi ke sehatan telah

disajikan datarn Tabel t , lengkap denqan kode

atnbut dan kode regresi yang diperlukan untuk

anal isis data. Sebanyak 5184 skenario dapat

dibuat dari atnbut dan tingkat atribut yang sudah dipilih responden Dengan metode

ortoqonal. nbuan skenario terse but selanjutnya

eerereosn Anallsls Kunjoin

direduksi menjadi, rnisalrwa 16 skenario, terdiri

dan 1 skenario program A (yakni, program

asuransi kesehatan sekarang) dan 15 skenario

program B (yakni, program altematif asuransi kesehatan}. Dengan demikian dapat disusun

15 pasang pilihan-pilihan diskret dengan cara

membandinqkan program asuransi sekarang

dengan sernua program asuransi alternatf.

Kepada masing-masing responden disajikan

15 pasang pitihan, tantas responden diminta

memilih salah satu dari dua pllihan tersebut

yang paling disukainya. seperti disajikan Tabel

2.

Denqan mengasumsikan fungsi utilitas bersifat linierV (.), maka perubahan utmtes dar!

program A ke program B dapat diperkirakan

dalam persamaan analisis reqresi. sebaqa.

bertkut:

\V = rz -+ )3 GP + II,SPEC -+ jUNPAT +, . , ,),PRESC + I\CHRON + ~,EMERG

+[-\,DENT + )\EYE + I\PREM + 0

dimana .Sv adalah perubahan utilitas dan pro­gram asuransi sekarang (A) ke program

asuransi altematif (8), dan 8 adalah simbol

yang merepresentasikan ke saf ahan tak

terobservasi (unobservable error term) bagi model tersebut. Sedang (X adalah konstanta.

Tanda positif a berarti program B \ebih disukai

daripada program A, ketika semua atribut

lainnya bernilai sarna. Sebaliknya tanda negatif

(X berarti program A lebih disukai daripada pro­

gram B.

Variabel independen menunjukkan atribul­atribut dari kedua program asuransi kesehatan sebagaimana didefinisikan datam Tabel 1.

Koefisien reqres: B" Uc::1 ,2, ..n) menunjukkan kepentingan relatif dari atribut-atribut, dan

statistik P menunjukkan kemaknaan statistik

atribut tersebut terhadap pilihan konsumen

terhadap produk. Dalam menafsirkan koefisien-koefisien tersebut pertu diperhatikan

9

Penerapan Ana/isIs KonJoin

unit pengukuran Seb aqa! contoh, r:L rnununjukkan per ub ahan ulililas dar!

pelayanan primer oleh dokter di Puskesrnas

ke dokter pada praktek swasta. Dengan tats.ran

yang serupa. r\ menunjukk an perubahan

uulitas dar! membayar prerru lebih rnurah ke

premi lebih rnahal.

Selanjulnya f\JJi, adalah rasio yang

menqisyaratkan rvlRS (marginal rate of substi­tution), yaitu sejauh mana responden mau

melakukan suatu pertukaran (trade off) dengan

mernbayar premi lebih mahal untuk oapa:

memperoleh pelayanan primer (dokter urnum)

dari Puskesmas ke praklek swasta Oemikian

pula f\/(\ mengisyaratkan seberapa banyak

responden rnau melakukan pertukaran dengan

rnernbayar premi lebih rnaha! untuk dapat

rnemperoleh pelavanan sekunoer (spesialis)

dari klinik rawat [alan rumah sakrt ke praktek

swasta.

Tauet J. Hasil anaust regresi dari data anans!s konjoin (data hipoletis)

Varia bel Nilai P

Pelayanan dokler \prliller) 0.49 <0,001

Pelayanan spesrahs \"e,.under) !J.55 <0001 Pthhan rawat lI1<lp (rum"h s,lh.it) on <0001

Resep obat 0.40 <0,001 Penyakrt kronrs -0.65 <0001

K"SIJS d,HIJJdl -0,66 <0,001

Pelayanan 'JI~i -0,23 <0001 Pelaya.tau rr.ata -030 "0001 Prrnu bulannn -0 <j1 <GJJrJl lUi) lih.eldl00rJ -1210

z' 2134 Cj

R" McFadden Uti2

Interpretasi Hasil

Tabe) 3 menyejo.an perumpamaan (hipotetis)

hasit-has!l regresi. Tanda positif dan bermakna

dar! pelayanan dokter mengisyaratkan bahwa

responden lebih menyukai pelayanan primer

oleh dokter umum di praktek swasta ketirnbanq

dokter urnum di Puskesmas. Perubahan dari

pelayanan primer oleh dokter umum di

Puskesmas ke pelayanan di praktek swasta

meningkatkan utilitas (sekali lagi baca:

kepuasaru) sebesar49 persen. Demikian pula,

perubahan dalam resep obat oar! rnembayar

75% tanpa batas maksimum ke rnembayar

50% dengan batas maksimum Rp. 200,000

meningkatkan utilitas sebesar 40 per-sen.

Tanda negalif dan berrnakna dari variabel

penyakit kronis menunjukkan bahwa Iiputan

asuransi yang mencakup penyakit kronis lebih

disukai ketimbang tidak mencakup penyakit

tersebut. Tanda negatif koefisien regresi

sebesar 0.65 dapat ditafsirkan. tidak ddipUI'lya

penyakit kronis dalam program asuransi

kesehatan menurunkan utilitas sebesar 65%_

Dernikian pula, dengan koefisien sebesar-0.91

maka perubahan besarnya premi dari Rp.

10,000 per orang ke Rp. 20,000 mengandung

arti penurunan utilitas sebesar 91 %,

Selanjutnya. rasio antara dua koefisien

regresi rnengisyaratkan MRS, yaitu sejauf

mana responden mau melakukan suatu

pertukaran per uoahan level suatu atribut

dengan perubahan level alribut lainnya.

Sebagai contoh, seoranq konsumen bersedia

membayar 84% (= 0.77/0.91) lebih rnahal dari

premi yang dib ayar sekarang agar

memungkinkan memperoleh pelayanan rawat

inap dari rumah sakit pemenntah ke rumah

s31<-it swasta. Oemikian pula, seorang bersedia

mernbayar 93% (= 0.85/0.91) lebih mahal dari

premi sekarang untuk memungkinkan Itputan

penyakit kronis dalam paket asuransi

kesehatan.

lnterpretasi R;' McFadden serupa dengan

R2 regresi, yakni merujuk kepada kemampuan

atribut (baca: variabel independen!) dalam

menjelaskan terjadlnya variabel dependen

(yaitu. perubahan utilitas dari program A ke pro­

gram B). Per definisi, R2 Mcf-adden « 1 - [log

likelihood dari model yang sesuai/log likelihood

dari model pilihan randorn}." Nilai R 2

McFadden = 0_62 mengisyaratkan bahwa.

dengan ukuran sam pel yang telah digunakan,

model tersebut kurang baik dalam menjelaskan

perubahan utilitas dari program A ke program B.

10

Secara urnum. manfaat/utilitas bernilai

posit if menunjukkan keadaan yang lebih baik

daripada pelayanan kini, sedang nilal negatif

rnenqisyaratkan bahwa pasien kurang puas

terbadap konfigurasi pelayanan baru yang

ditawarkan asuransi kesehatan.

Beberapa lsu Metodologis

propper>' ". Ryan JJ , Vick dan Scott" maupun

Gegax dan Stanley" menqukuhkan vahditas

teoretis penerapan teknik analisis konjoin

dalam riset ekonomi kesehatan. Kendati

derniktan sejumlah isu metodologis perlu

diperhatikan dalam menqqunakan analisis konjoin" ,·1 J6

Pengaruh Urutan-Respons

Pertama, Schuman dan Presser rnenunjuk­

kan bahwa urut-urutan pertanvaarv. tuqas.

bagian. ataupun pilihan berpengaruh pada

respons (baca: jawabanl) responden pada

penetifian non an alisis konjom yang

menggunakan kuesioner. lsi per tanyaan­

pertanyaan yang terletak di bagian awal

xuesioner berpengaruh terhacJap jawaban atas

pertanyaan-pertanyaan pad a bagian

berikutnya, suatu problem metodologis yang

disebut pengaruh urutan-respons (respons&­ordering effects). ,.,

Bukf eksistensi pengaruh urutan-respons

pada anal isis konjoin beraqam. Aclto" maupun

Scott dan Vick (forthcoming) ~l',' melaporkan,

urutan penyajian atnbut berpengaruh secara

stqnlfik a n terhadap respond en d alam

memberikan peringkat terhadap skenario

pilihan. Sebaliknya. Ryan et al., 13 Lauro et al.4C

maupun Farrar dan Ryan':' melaporkan trdak

bukti-bukti adanya pengaruh urutan-respons

dalam analisis konjoin. Di masa mendatang

perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk

mengidentifikasi ke adaan-keadaan yang

rnemperbeaar lerjadinya pengaruh urutan­

respons dalam analisis konjoin

P"neli'll'an Analisls KOf;jO/11

Jumlah skenario ultra banyak

Kedua, sebagaimana dicontonkan Tabel 1,

daftar atribut dan tingkat atribut menghasilkan

5184 skenario. Terhadap demikian banyak

pilihan jelas tidak rnunqkin menanyakan

preferensi kepada responden. Satu alternatif

solusi yang dapat dilakukan adalah me!akukan

randomisasi pasangan atau rotasi ortoqonal

dari 5184 skenario menjadi hanya sekitar 16 pasang pilihanys,26

lnkonsistensi internal dan preferensi dominan

Ketiga, seoeru lazirnnya sebuah penelitian,

konsistensi internal dan kemungkinan adanya

pr efere ns! do-nman perlu dicek. Scott"

melaporkan adanya preferensi dominan ketika

mengungkapKan preferensi dokter urnuru di

Inggris antara karakteristik-karakteristik

pekerjaan yang bersifat uang (pecuniary) di

satu pihak dan non-uang di pihak lain.

Preferensi dominan terjadi apabila responden

tidak bersedia melakukan pertukaran antara

pengurangan tingkat sebuah atribut bagi

perbaikan tinqkat atribut lainnva.' Dengan kata

lain. setelah jawaban dianatisis. terungkap

bahwa seorang responden memberikan nilai

sangat tinggi (baca: dominanl) terhadap atribut

Iertentu.e"-" Penilaian responden yang inkonsisten dan

preferensi dominan dapat di"drop" dari

anal isis.' Meskipun demikian, penelitian

mendatang perlu menqkaji sejauh mana

jawaban inkonsi sten tersebut memang

merupakan perilaku rasional. Jawaban yang

larnpaknya inkonsisten tetapi sesungguhnya

ra sicnal tentu harus dimasukkan dalam

analisis data.

Pilihan model fungsi utilitas

Keempat. analists konjoin dalam atbkel ini

mengasumsikan fungsi utililas yang bersifat

linier dan aditif. Demikian pula 16 pasang

11

Pcn('rapan Anallsi_" !<,C>r1/l"n

pilihan diperote h dengan te knik ro ta s i

ortoqonar.«» sehinqqa secara implisit

mengasumsikan independensi atnbut-atribut.

Bentuk Iinier aditif rnernanq lebih sederhana,

rncmbutuhk an lebih sedikit penilaian

responden dan lebih mullah memperoleh

perkiraan kontribusi atribut. Tetapi bentuk

interaktif (dengan demikian atribut-atribut

diasurnsikan saling dependen) mungkin lebih

akurat rnencerminkan penilaian responden

yang sesungguhnya terhadap suatu prod uk atau pelayanan. -'

Model analisis konjoin yang bukan luuer

aditif yang dilakukan di luar setting pelayanan

kesehatan sejauh ini tidak menunjukkan

perbaikan goodness of fit (baca: kesesuaianj

yang lebih balk." Namun demikian penelitian di mesa mendatang perlu mengeksplarac;i

berbagai model alternatif anal-sis konjoin

sebelum mengandalkan pada modellimer adifif dalam riset ekonomi kesehatan :" Akan1

halnya hubungan antar tingkat atribut, dikenal

tiqa tipc dasar': tinier. kuadtank (disebut juga ideal). dan Pert-wcrtt:

KESIMPULAN

Anafisrs konjom rnerupakan teknik survei

multivariat yang terbukti valid untuk

mengLJrlgkapkan pandangan-pandangan

uas.en dan anggota-anggota masyarakat terhadap produk/pelayanan, Teknik tersebut

tetah banvak diterapkan dalam membuat

keputusan tentang pola pelayanan kesehatan

dan menentukan prioritas pelayanan

kesehatan. Dengan basis aksiorna-aksioma

teori utilitas dan teori mikroekonomi standar

tentang pengambilan keputusan meng­

gunakan konsep utilitas. anal isis konjoin dapat diterapkan pula untuk meningkatkan kualitas kebijakan asuransi kesehatan. Teknik survei

tersebut sangat berrnantaat untuk menjawab

berbagai pertanyaan kebijakan asuransi

kesehatan, misalnya tentang ap ak ah

perubahan-perubahan konfigurasi pelayanan

kesehatan yang disediakan asuransi akan

membawa peningkatan atau penurunan utilitas

(kepuasan) peserta. Meskipun demikian,

beberapa isu metodologis perlu diperhatikan dalam menggunakan teknik analisis konjoin.

KEPUSTAKAAN

1. Ryan M, Farrar S; Using Conjoint Analysis

to Elicit Preferences for Health Care. BMJ,

2000;320: 1530-3 o Huber J" Conjoint Analysis: How We Got L

Here and Where We Are.ln: Proceedings

ofThe Sawtooth Conference on Perceptual

Mappinq. Conjoint Analysis and Computer

Interviewing M_ Metegrano, ed. Ketchum,

Idaho Sawtooth Software, 1987; 2-6.

3. Hair Jr. JF,Anderson RE, Tatham RL, Black we., Multivariate Analysis. Upper Saddle

River, New Jersey: Prentice Halllnc.199B, Lamb Jr CW, Baker J, Gates R., Out of

Plan: Certain HMO Characteristics Affect

Physicians' Satisfaction and Influence

Their Decision to Reenroll. in: Marketing

Health Services, American Marketing

Association. 1998;27-32.

5 Luce 0, Tukey J" Simultaneous Conjoint

Measurement: a New Type of Fundamental

Measurement. J Math Psychol, 1964; 1: 1­

27 6. Anderson N., Functional Measurement

and Psycho-Physical Judgement. Psycho!

Rev, 1977;77:153-170.

7. McFadden D., Conditional Log It Analysis

of Qualitative Choice Behaviour. Berkeley,

CA: University of California at Berkeley

(Working Paper No. 199/BART 10).1973. 8. Ryan M., A New Tool for Priority Setting in

Health Care - Assessing the Benefits of

Health Care Interventions: A Role for

Conjoint Analysis? Pharmacoeconomics

News (IHE), Dec. 1999. 9, Survey Site.. Conjoint Analysis Tutorial.

http://www.surveysite.com/e ngin et tutorconjoint. Htm.2001.

12

10. Wittink DR, Cattin P, Ccmruercial Use of

Conjoint Analysis: an Update. J Marketing, 1989;53: 91-96.

11. Adamowicz W, Louviere J, Williams M., Combining Revealed Preference and

Stated Preference Methods for Valuing

Environmental Amenities J Environ Econ

Manage, 1994;6: 271-92.

12. Opaluch J, Swallow S, WeaverT, Wessels

C, Wichelos D. Evaluating Impacts From

Noxious Facilities: Including Public

Preferences In Current Sitting

Mechanisms, J Environ Econ

Manage,1993; 24: 41-59. 13. Ryan M, Mcintosh F, Shackley P, Using

Conjoint Analysis to Assess Consumer

Preferences in Primary Care: All.

Application to the Patient Health Card.

Health Expectations, 19'08;1:117-29

14. Farrar S, Ryan M., Response-Orderiaq

Effects: a Methodological Issue in Conjoint

Analysis. Health Econ. 1999;8: 75-79. 15. Farrar S, Ryan M, Ross D, Ludbrook A.,

Using Discrete Choice Modelling in Priority

Settmq: An Application to Clinical Service

Developments, Soc Sci Med,2000; 50: 63­

75

16. Ryan M, Hughes .i., Using Conjoint

Analysis to Assess Women's Preferences for rv1,i,scarriage Management. Health Eccn,

1997;6: 261-273

17, Jan S, Mooney G, Ryan M, Briggemann K,

Alexander K., The Use of Conjoint Analysis

to Elicit Community Preferences in Public

Health Research: a Case Study of Hospital

Services In South Australia. Aust N Z J

Public Health, 2000:24:64-67.

18. Mooney G, Mira M, Bolton P, Jan S, Dunbar

N, Walker L., The Value of General Practice

Services as Perceived by Consumers and

General Practitioners - a Pilot Project. http:/ Iwwwsome,fmc.1Iinders.edu,au/FUSA/

GPNISlnisdb/gpepdbl GPEP740 htm.2001.

eenersosn Analisis Konjoin

19. Phillips KA O'Brien B, Skolnik H, Johnson FR., Measunnq Benefits of Health Inter­

ventions Using Conjoint Analysis: A New Approach for Health Care Studies, Poster

Presented at AHSR Annual Meeting, Los

Angeles, 2000; 25-27.

20. Szeinbach SL, Barnes JH, McGhan WF,

Murawski MM, Corey R., Using Conjoint

Analysis to Evaluate Health State

Preferences. Drug Information Journal,

1999;33: 849-858

21. DSS Research. Conjoint Analysis. http://

www.dssresearch.com/l ibraryIcon jo inti

choice.asp.2001.

22. Hakim Z, Pathak D., Modelling the EuroQol

Data: a Comparison of Discrete Choice Conjoint and Conditional Preference Mod­

elling, Health Econ, 1999:8:103-16

24. Towneno M., Quantitative Measurement of

Service User Preferences for Mental Health Care: a Comparison Between

Consumer Satisfaction Surveys and

Conjoint Analysis. J Psychiatric and Mental Health Nursing, 2000;7: 287-288.

25, Bradley M.. User's Manual for the SPEED

Version 2,1. Stated Preference Experience Experiment Editor and Designer. Hague:

Hague Consulting Group.1991 .

26. Hague Consulting Group. MINT. Hague:

Haque Consulting Group.1994.

27. Bryan S, Buxton M, Sheldon R, Grant A,

Magnetic Resonance Imaging for the

Investigation of Knee Injuries: an

Investigation of Preference. Health Econ,

1998;7.595-604.

28. SPSS., SPSS (Statistical Package for the

Social Sciences. Chicago: SPSS.1 989. 29. Green WHo LlMDEpT~' Version 7.0

Econornteric Software, Inc. NY,1995,

30. Murti, B., Dasar-Dasar Asuransi Kesehatan. Yogyakarta: Kanisius.1999.

31. Propper, C., Contingent Valuation of Time

Spent on NHS Waiting Lists. Economic

Journal, 1991;100: 193-199

13

32. Propper, C" The Disulility of Tune Spent on the United Kingdom's National Health

Service Waiting Lists The Journal of

Human Resources. 1995;30: 677-700

33, Ryan M.. Economics and the Patient's

Utility Function: An Application to Assisted

Reproductive Techniques PhD Tttes!s ,

submitted to University of Aberdeen.1995.

34. Vick S, dan Scott A., What Makes a Perfect

Agent? A Pilot Study of Patients' Preferences in the Doctor-Patient

Relationship. Health Economic Research

Unit (HERU) Discussion Paper 05/95.

Aberdeen: University of Aberdeen.1995.

35. Gegax D, dan Stanley LR., Validating

Conjoint and Hedonic Preference

Measures' Evidence From Valuing Reductions In Risk, Quarterly Journal of

Business Economics, 1997;30: 31-54.

36. Ryan M, Scott A, Farrar S, Shackley P

Mc'ntosh E, dan Vick S., Using Conjoint

Analysis in Health Care' Unresolved Methodological Issues HERU Discussion

Paper 80,02/96. Aberdeen: University of

Aberdeen.1996.

37. Schuman H. Presser S., Questions and

Answers in Attitude Surveys: Experiments

on Ouestion Form, Wording and Context.

London: Sage.1996.

38. Acrto F., An Investigation of Some Data

Collection Issues in Conjoint Management Journal of Marketing Research, 1977; 16:

26-31.

39. Scott A, Vick S. Patients, Doctors, and

Contracts: An Application of Principal­

Agent Theory to Doctor-Patient

relationship. Scottish Journal of Political

Economy (Forthcoming). 40. Lauro CN, Giordano G, Verde R., A

Multidimensional Approach to Conjoint

Analysis. App!. Stochastic Models Data

Anal 1998;14 265-274.

41.Scott A, Eliciting GP's Preferences for

Pecuruar y and Non-Pecuniary Job

Characteristics. J Health t conomtcs.zno': 20: 329-347

42, Scott A., Giving Things Up to Have More

for Others. The Implications of Limited Substitutability Preferences for Health and

Health Care, DISCUSSion Paper 01/98.

Health Econornics Research, University of Aberoeen.j S'Id.

43. Louviere J , Conjoint Analysis Modelling

of Stated Preferences. Journal ofTransport

Economics and Policy, 1988; 22,

14