oleh: dr.Yan Aslian Noor, M.P.H., FISQua

1. Pendahuluan

Sistem Jaminan Kesehatan Nasional atau JKN telah menjadi instrumen utama Indonesia dalam mencapai cakupan kesehatan semesta. Berdasarkan Laporan Kinerja Program JKN Kuartal IV Tahun 2024, cakupan kepesertaan JKN per 31 Desember 2024 telah mencapai 278,1 juta jiwa atau 98,45% dari total penduduk Indonesia. Angka ini menunjukkan bahwa secara administratif, JKN hampir mencakup seluruh penduduk Indonesia. Namun, laporan yang sama juga menunjukkan bahwa peserta aktif baru mencapai 222,67 juta jiwa atau 78,83% dari jumlah penduduk, sedangkan peserta nonaktif mencapai 55,43 juta jiwa atau 19,9% dari total peserta. Kondisi ini menunjukkan adanya kesenjangan antara cakupan formal dan keberfungsian aktual perlindungan kesehatan.

Dalam konteks pendanaan kesehatan, tantangan JKN bukan hanya memperluas kepesertaan, tetapi juga memastikan bahwa pembiayaan yang tersedia mampu menjawab kebutuhan layanan yang semakin kompleks. Di sinilah data casemix dan Case Mix Index/CMI menjadi penting. Casemix menggambarkan komposisi kasus pasien berdasarkan diagnosis, prosedur, tingkat keparahan, serta kebutuhan sumber daya. Sementara CMI menunjukkan rata-rata bobot kompleksitas kasus yang ditangani oleh fasilitas kesehatan. Semakin tinggi CMI, semakin berat dan kompleks kasus yang ditangani, sehingga kebutuhan pembiayaan, tenaga kesehatan, alat medis, dan layanan pendukung juga semakin besar.

Masalahnya, data casemix dan CMI belum selalu tersedia secara lengkap, rinci, dan mudah digunakan untuk advokasi kebijakan. Dalam diskusi praktis, masalah yang sering muncul adalah tidak tersedianya rincian prosedur, misalnya berdasarkan ICD-9-CM, dalam dataset analisis. Padahal data prosedur sangat penting untuk menilai apakah suatu layanan membutuhkan pembiayaan besar, apakah tarif INA-CBGs memadai, dan apakah kebijakan pembiayaan sudah adil bagi pasien maupun rumah sakit.

2. Data Utilisasi JKN: Beban Layanan Semakin Meningkat

Data JKN kuartal IV 2024 menunjukkan peningkatan signifikan pada pemanfaatan layanan kesehatan. Sampai 31 Desember 2024, pemanfaatan layanan meningkat 11,52% dibandingkan dengan Desember 2023. Pemanfaatan tertinggi terdapat pada Rawat Jalan Tingkat Pertama/RJTP sebanyak 512,52 juta kunjungan, meningkat 11% dari tahun sebelumnya. Selanjutnya, Rawat Jalan Tingkat Lanjutan/RJTL mencapai 143,47 juta kunjungan, meningkat 13%; Rawat Inap Tingkat Lanjut/RITL mencapai 18,42 juta kunjungan, meningkat 13%; dan Rawat Inap Tingkat Pertama/RITP mencapai 2,95 juta kunjungan, meningkat 23%. Jumlah rujukan juga meningkat dari 33,75 juta rujukan pada 2023 menjadi 38,98 juta rujukan pada 2024, atau naik 15,5%.

Data tersebut memperlihatkan bahwa beban layanan JKN tidak hanya besar, tetapi juga terus meningkat. Peningkatan rujukan ke layanan lanjutan menunjukkan bahwa sistem pelayanan primer masih menghadapi tantangan sebagai gatekeeper. Dalam konteks casemix, peningkatan rujukan dan kunjungan layanan lanjutan seharusnya dapat dianalisis lebih dalam: apakah peningkatan tersebut disebabkan oleh kenaikan kasus kompleks, lemahnya layanan primer, perubahan pola penyakit, praktik rujukan yang belum efisien, atau kebutuhan layanan spesialis yang memang meningkat.

Tanpa data casemix dan CMI yang rinci, advokasi kebijakan hanya dapat menyatakan bahwa utilisasi meningkat, tetapi belum mampu menjawab secara presisi jenis kasus apa yang meningkat, seberapa berat kasusnya, prosedur apa yang paling banyak menyerap biaya, dan apakah pembiayaan yang diberikan sudah sebanding dengan kompleksitas layanan.

3. Data Beban Jaminan: Tekanan Pembiayaan Semakin Tinggi

Dari sisi pembiayaan, laporan JKN Kuartal IV 2024 menunjukkan bahwa beban jaminan meningkat 10%, dari Rp158,9 triliun pada 2023 menjadi Rp175,07 triliun pada 2024. Beban terbesar terdapat pada layanan Rawat Inap Tingkat Lanjut/RITL sebesar Rp99,1 triliun, sedangkan Rawat Jalan Tingkat Lanjutan/RJTL sebesar Rp53,5 triliun, Rawat Jalan Tingkat Pertama/RJTP sebesar Rp19,6 triliun, Rawat Inap Tingkat Pertama/RITP sebesar Rp1,96 triliun, dan layanan promotif-preventif hanya Rp0,9 triliun.

Komposisi ini sangat penting untuk memperkuat kajian. Pertama, beban pembiayaan JKN sangat didominasi oleh layanan kuratif, terutama rumah sakit dan layanan tingkat lanjutan. Kedua, alokasi promotif-preventif masih sangat kecil dibandingkan dengan beban kuratif. Ketiga, tanpa data casemix yang lengkap, sulit menentukan apakah peningkatan beban tersebut disebabkan oleh meningkatnya jumlah kasus, meningkatnya kompleksitas kasus, kenaikan tarif, pergeseran pola penyakit, atau kemungkinan inefisiensi layanan.

Laporan tersebut juga mencatat bahwa pembayaran manfaat RJTL mencapai Rp53,5 triliun, naik 14% dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Pada layanan RJTL, kelompok CBG terbanyak adalah penyakit kronis kecil lain-lain sebanyak 78,47 juta kasus, diikuti prosedur terapi fisik dan prosedur kecil muskuloskeletal sebanyak 13,73 juta kasus, serta prosedur dialisis sebanyak 7,55 juta kasus. Sementara itu, pembayaran manfaat RITL mencapai Rp99,1 triliun, naik 8% dari tahun sebelumnya. Beberapa kasus terbanyak di RITL adalah infeksi non-bakteri ringan, operasi bedah caesar ringan, nyeri abdomen dan gastroenteritis, serta infeksi bakteri dan parasit ringan.

Data ini menunjukkan bahwa sistem JKN memiliki volume klaim yang sangat besar. Namun, data agregat CBG saja belum cukup untuk menjawab pertanyaan kebijakan yang lebih dalam. Misalnya, pada kasus dialisis, diperlukan data tambahan tentang diagnosis utama, komorbiditas, frekuensi tindakan, outcome, biaya per pasien, dan survival rate. Pada kasus bedah caesar, dibutuhkan data indikasi klinis, tingkat keparahan, komplikasi, lama rawat, dan variasi antarwilayah. Tanpa rincian tersebut, advokasi pendanaan kesehatan sulit membedakan antara kebutuhan pembiayaan yang sah, potensi inefisiensi, dan variasi praktik klinis yang perlu dikendalikan.

4. Kesehatan Keuangan JKN dan Urgensi Data Casemix

Tekanan pembiayaan juga terlihat dari kondisi keuangan Dana Jaminan Sosial Kesehatan. Pada 2024, pendapatan iuran JKN mencapai Rp165,25 triliun, atau 103% dari target Rp160,42 triliun. Namun, realisasi beban jaminan mencapai Rp175,07 triliun, sehingga aktivitas DJS Kesehatan mengalami penurunan aset neto sebesar Rp7,31 triliun. Rasio klaim mencapai 105,9%, yang berarti beban jaminan lebih besar dibandingkan dengan pendapatan iuran. Laporan tersebut menyebutkan bahwa rasio klaim di atas 100% disebabkan oleh pertumbuhan tarif dan naiknya utilisasi layanan kesehatan, khususnya RJTL dan RITL, yang belum diimbangi dengan pertumbuhan pendapatan iuran.

Data ini memperkuat urgensi penggunaan casemix dan CMI dalam advokasi kebijakan. Ketika rasio klaim telah mencapai 105,9%, maka perdebatan kebijakan tidak cukup hanya membahas apakah iuran perlu dinaikkan atau tidak. Perlu diketahui terlebih dahulu komponen beban mana yang paling mendorong kenaikan biaya, apakah kasus yang ditanggung semakin kompleks, apakah terdapat perubahan severity, apakah tarif sudah sesuai, dan apakah terdapat layanan yang kurang cost-effective.

Laporan JKN juga menyebutkan bahwa aset neto DJS Kesehatan diproyeksikan dapat membiayai 3,38 bulan ke depan, tetapi tetap memiliki risiko defisit apabila tren kenaikan beban jaminan tidak diiringi peningkatan kolektabilitas iuran dan pendapatan lainnya. Dalam situasi seperti ini, advokasi kebijakan pendanaan kesehatan membutuhkan data yang bukan hanya besar secara agregat, tetapi juga tajam secara analitik. Data casemix dan CMI dapat menjadi alat untuk memilah apakah pembiayaan perlu diarahkan pada penyesuaian tarif, penguatan layanan primer, pengendalian rujukan, revisi manfaat, atau prioritas teknologi kesehatan.

5. Mengapa Keterbatasan Data Casemix Menjadi Hambatan Advokasi?

Keterbatasan data casemix dan CMI menghambat advokasi dalam beberapa aspek.

Pertama, menghambat advokasi kecukupan tarif. Rumah sakit yang menangani kasus kompleks membutuhkan biaya lebih besar. Namun, tanpa data CMI dan severity yang kuat, sulit membuktikan apakah tarif INA-CBGs untuk kasus tertentu terlalu rendah, cukup, atau terlalu tinggi. Akibatnya, perdebatan tarif mudah menjadi subjektif.

Kedua, menghambat advokasi keadilan antar-rumah sakit dan antarwilayah. Rumah sakit rujukan nasional, rumah sakit daerah terpencil, dan rumah sakit kelas rendah menghadapi beban kasus yang berbeda. Jika data casemix tidak menggambarkan kompleksitas aktual, maka kebijakan pembiayaan berisiko memperlakukan semua fasilitas seolah memiliki beban yang sama. Ini dapat menimbulkan ketidakadilan pendanaan.

Ketiga, menghambat Health Technology Assessment/HTA. HTA membutuhkan data rinci tentang diagnosis, prosedur, biaya, outcome, dan manfaat klinis. Jika dataset tidak memuat rincian tindakan ICD-9-CM, maka sulit menilai efektivitas dan efisiensi suatu prosedur atau teknologi kesehatan. Padahal, dalam kondisi rasio klaim JKN telah mencapai 105,9%, keputusan pembiayaan teknologi kesehatan harus semakin selektif dan berbasis bukti.

Keempat, menghambat kendali mutu dan kendali biaya. Laporan JKN Kuartal IV 2024 secara eksplisit merekomendasikan penguatan tata kelola, kendali mutu, dan kendali biaya, terutama karena terdapat peningkatan kunjungan dan beban jaminan yang signifikan pada RJTL dan RITL. Namun, kendali mutu dan kendali biaya tidak dapat dilakukan secara efektif jika data yang tersedia belum mampu menunjukkan hubungan antara diagnosis, prosedur, severity, biaya, dan outcome.

6. Data sebagai Dasar Advokasi Pendanaan Kesehatan yang Berkeadilan

Dalam perspektif keadilan kesehatan, pendanaan yang adil bukan berarti semua fasilitas menerima dana yang sama, melainkan dana dialokasikan sesuai kebutuhan dan kompleksitas layanan. Kelompok pasien dengan penyakit kronis, komorbiditas, disabilitas, penyakit katastropik, atau kebutuhan layanan jangka panjang memerlukan dukungan pembiayaan yang berbeda dari pasien dengan kasus ringan.

Data JKN menunjukkan bahwa layanan kronis dan lanjutan menyerap porsi besar utilisasi dan biaya. Misalnya, pada RJTL terdapat 78,47 juta kasus penyakit kronis kecil lain-lain dan 7,55 juta kasus prosedur dialisis. Data ini dapat menjadi dasar advokasi bahwa kebijakan pendanaan kesehatan harus lebih kuat dalam manajemen penyakit kronis, pencegahan komplikasi, penguatan layanan primer, dan kesinambungan perawatan.

Namun, agar advokasi lebih tajam, data agregat tersebut perlu dilengkapi dengan data casemix yang lebih rinci. Misalnya, untuk pasien dialisis, perlu diketahui distribusi usia, diagnosis penyerta, lama terapi, komplikasi, outcome, serta biaya per episode. Untuk penyakit kronis, perlu dianalisis apakah pembiayaan lebih banyak terserap untuk komplikasi yang sebenarnya dapat dicegah melalui penguatan layanan primer. Dengan demikian, advokasi tidak hanya menuntut tambahan anggaran, tetapi juga mendorong perbaikan desain pembiayaan.

7. Kesimpulan yang Diperkuat Data

Data JKN Kuartal IV 2024 memperlihatkan bahwa sistem JKN menghadapi tiga tekanan besar: cakupan peserta hampir universal tetapi peserta aktif belum optimal, utilisasi layanan meningkat tajam, dan beban jaminan telah melampaui pendapatan iuran. Cakupan peserta mencapai 278,1 juta jiwa, tetapi peserta aktif baru 222,67 juta jiwa. Pemanfaatan layanan meningkat 11,52%, rujukan meningkat 15,5%, beban jaminan mencapai Rp175,07 triliun, dan rasio klaim mencapai 105,9%.

Dalam situasi tersebut, keterbatasan data casemix dan CMI menjadi hambatan serius bagi advokasi kebijakan pendanaan kesehatan yang berbasis bukti dan berkeadilan. Tanpa data diagnosis, prosedur, severity, biaya, dan outcome yang lengkap, pembuat kebijakan sulit menentukan apakah kenaikan beban jaminan disebabkan oleh kebutuhan medis yang sah, peningkatan kompleksitas kasus, kelemahan layanan primer, inefisiensi, atau ketidaktepatan tarif.

Oleh karena itu, agenda advokasi yang perlu didorong bukan hanya peningkatan anggaran kesehatan, tetapi juga penguatan tata kelola data casemix dan CMI. Data tersebut perlu digunakan sebagai dasar untuk revisi tarif, penguatan HTA, perencanaan fasilitas kesehatan, pengendalian rujukan, evaluasi mutu, dan perumusan kebijakan pendanaan yang lebih adil.

Tabel berikut menyajikan indikator kunci JKN tahun 2024 yang relevan untuk memperkuat argumen bahwa keterbatasan data casemix dan CMI dapat menjadi hambatan dalam advokasi kebijakan pendanaan kesehatan yang berbasis bukti dan berkeadilan.

Tabel 1. Ringkasan Indikator Kepesertaan, Utilisasi, dan Pembiayaan JKN Tahun 2024 sebagai Dasar Advokasi Kebijakan Pendanaan Kesehatan

Sumber: Diolah dari Laporan Kinerja Program JKN Kuartal IV Tahun 2024 yang memuat data kepesertaan, kerja sama fasilitas kesehatan, utilisasi layanan, beban jaminan, pendapatan iuran, rasio klaim, dan kesehatan keuangan DJS Kesehatan per 31 Desember 2024.

Data pada tabel menunjukkan bahwa JKN telah mencapai cakupan kepesertaan yang sangat luas, tetapi pada saat yang sama menghadapi peningkatan utilisasi layanan, kenaikan beban jaminan, serta tekanan terhadap keberlanjutan keuangan. Kondisi ini memperkuat pentingnya data casemix dan CMI yang lebih rinci untuk menilai kompleksitas kasus, kecukupan tarif, efektivitas rujukan, prioritas HTA, dan keadilan alokasi pendanaan kesehatan.

Daftar Pustaka

BPJS Kesehatan. (2024). Peluncuran Data Sampel BPJS Kesehatan 2024: Data 2015–2023.

Centers for Medicare & Medicaid Services. (n.d.). Case Mix Index.

Dewan Jaminan Sosial Nasional/BPJS Kesehatan. (2024). Laporan Kinerja Program JKN Kuartal IV Tahun 2024. Jakarta: DJSN dan BPJS Kesehatan.

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2024). Koordinasi Lintas Sektor National Health Accounts Tahun 2023.

Mendez, C. M., Harrington, D. W., Christenson, P., & Spellberg, B. (2014). Impact of Hospital Variables on Case Mix Index as a Marker of Disease Severity.

Nurwahyuni, A. (n.d.). Kinerja Rumah Sakit Swasta dengan Pembayaran INA-CBGs.

Sharma, M., Teerawattananon, Y., Luz, A., et al. (2020). Institutionalizing Evidence-Informed Priority Setting for Universal Health Coverage: Lessons from Indonesia.

World Health Organization Indonesia. (2026). Health Accounts Indonesia 2024: Memperkuat Bukti untuk Pembiayaan Kesehatan yang Berkelanjutan.

Hidayat, B. (2024). Evolution of Health Technology Assessment in Indonesia.