LAPORAN KEGIATAN TIM KAJIAN KESINAMBUNGAN APBN ATAS PROGRAM JAMINAN SOSIAL NASIONAL TA 2012 PUSAT PENGELOLAAN RISIKO FISKAL

LAPORAN KEGIATAN “TIM KAJIAN KESINAMBUNGAN APBN ATAS PROGRAM JAMINAN SOSIAL NASIONAL TA 2012”

PUSAT PENGELOLAAN RISIKO FISKAL BADAN KEBIJAKAN FISKAL KEMENTERIAN KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA JAKARTA 2012

i

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Kuasa, yang telah memberikan karunia, kemudahan dan ridhoNya sehingga penyusunan laporan Tim ini dapat terselesaikan tepat pada waktunya. Laporan Kegiatan Kajian Kesinambungan APBN atas Program Jaminan Sosial Nasional ini dimaksudkan sebagai bentuk pertanggung‐jawaban kepada institusi BKF dan para stakeholder yang selama ini berinteraksi dan banyak membantu kerja Tim. Disamping itu, laporan ini juga sebagai bahan dokumentasi yang harapannya dapat bermanfaat dalam proses pembelajaran dan pengambilan keputusan di masa yang akan datang. Kepada Kepala Pusat Pengelolaan Risiko Fiskal, Badan Kebijakan Fiskal, yang selama ini banyak memberikan dukungan, bimbingan dan arahan, tak lupa kami ucapkan terima kasih. Kepada para stakeholder baik dari internal institusi Kementerian Keuangan, Kementerian terkait beserta pihak‐pihak lain yang tidak dapat kami sebutkan satu‐persatu, yang telah membantu pelaksanaan berbagai agenda Tim baik dari sisi perencanaan, proses dan evaluasi maupun dukungan dalam bentuk finansial, asistensi dan sharing informasi, kami mengucapkan terima kasih atas kerjasamanya selama ini. Akhirnya, kami menyadari bahwa Laporan Tim ini masih banyak kekurangan. Oleh karena itu, segala kritik dan saran untuk perbaikan sangat kami harapkan. Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi kita semua, untuk mendukung pengelolaan risiko fiskal atas implementasi program jaminan sosial nasional, yaitu: meningkatnya kesadaran stakeholder dalam pengelolaan kebijakan fiskal, meningkatnya transparansi fiskal, meningkatnya akuntabilitas fiskal dan terciptanya kesinambungan fiskal serta keseinambungan program jaminan sosial nasional.

Jakarta, 28 Desember 2012 Tim Penyusun

ii

DAFTAR ISI Halaman PUSAT PENGELOLAAN RISIKO FISKAL .................................................................................................................. I BADAN KEBIJAKAN FISKAL ................................................................................................................................... I

KATA PENGANTAR ............................................................................................................ II DAFTAR ISI ...................................................................................................................... III DAFTAR TABEL ................................................................................................................. V DAFTAR GAMBAR ............................................................................................................ VI BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................................... 1 I.1. LATAR BELAKANG....................................................................................................................................... 1 I.2. TUJUAN ................................................................................................................................................... 3 I.3. RUANG LINGKUP ....................................................................................................................................... 3 I.4. METODOLOGI ........................................................................................................................................... 3 I.5. OUTPUT DAN OUTCOME ............................................................................................................................. 5 1.5.1. Output .......................................................................................................................................... 5 1.5.2. Outcome ....................................................................................................................................... 5 I.6. SISTEMATIKA LAPORAN KEGIATAN................................................................................................................ 6

BAB II PELAKSANAAN KEGIATAN ...................................................................................... 7 II.1.

PERTEMUAN DENGAN PEMANGKU KEPENTINGAN ............................................................................................ 7

BAB III HASIL KAJIAN ........................................................................................................ 8 III.1. PAKET MANFAAT ....................................................................................................................................... 8 III.1.1. Manfaat Umum ........................................................................................................................... 8 III.1.2. Manfaat akomodasi .................................................................................................................... 9 III.1.3. Manfaat lainnya .......................................................................................................................... 9 III.2. IURAN.................................................................................................................................................... 11 III.2.1. Kajian World Bank ..................................................................................................................... 11 III.2.2. Kajian DJSN ................................................................................................................................ 13 III.2.3. Kajian TNP2K.............................................................................................................................. 14 III.2.3.1. III.2.3.2.

III.2.4. III.2.4.1. III.2.4.2. III.2.4.3. III.2.4.4.

III.2.5. III.2.5.1. III.2.5.2.

Iuran PBI ................................................................................................................................................ 14 Iuran non-PBI ......................................................................................................................................... 17

Kajian PPRF-BKF ......................................................................................................................... 19 Proses 1: Demografi .............................................................................................................................. 19 Proses 2: Ekonomi. ................................................................................................................................ 19 Proses 3: Benefit dan premi. ................................................................................................................. 20 Proses 4: Proyeksi keuangan BPJS Kesehatan. ..................................................................................... 20

Rekomendasi Besaran Iuran ...................................................................................................... 21 Pendekatan Manfaat............................................................................................................................. 21 Pendekatan anggaran ........................................................................................................................... 26

III.3. PROYEKSI BEBAN FISKAL ........................................................................................................................... 27 III.3.1. Penerima Bantuan Iuran (PBI)................................................................................................... 27 III.3.1.1. III.3.1.2.

III.3.2. III.3.3. III.3.4.

Jumlah PBI ............................................................................................................................................. 27 Iuran PBI ................................................................................................................................................ 28

Pegawai aktif ............................................................................................................................. 28 Pegawai pensiunan dan veteran ............................................................................................... 30 Dukungan layanan kesehatan tertentu .................................................................................... 30

iii

III.3.5. Infrastruktur Kesehatan ............................................................................................................ 31 III.3.6. Rangkuman proyeksi beban fiskal ............................................................................................ 31 III.4. POTENSI RISIKO FISKAL ............................................................................................................................. 32 III.4.1. Deviasi Unit Cost ........................................................................................................................ 32 III.4.2. Deviasi Utilisasi .......................................................................................................................... 33 III.5. KAJIAN KEMAMPUAN DAN KESIAPAN SEKTOR INFORMAL ............................................................................... 33 III.5.1. Profil Responden ........................................................................................................................ 34 III.5.2. Analisis Deskriptif Hasil Survey ................................................................................................. 36 III.5.2.1. III.5.2.2. III.5.2.3. III.5.2.4. III.5.2.5.

III.5.3. III.5.3.1. III.5.3.2. III.5.3.3. III.5.3.4. III.5.3.5.

Persepsi Terhadap Risiko Pekerjaan ..................................................................................................... 37 Persepsi Terhadap Frekuensi dan Keparahan Kecelakaan Kerja.......................................................... 39 Persepsi Terhadap Pengetahuan, Keinginan Keikutsertaan dan Urutan Urgensi................................ 40 Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran Program SJSN ....................................................... 41 Persepsi Terhadap Mekanisme Iuran ................................................................................................... 44

Analisis Uji Statistik ................................................................................................................... 45 Jaminan Kesehatan ............................................................................................................................... 45 Jaminan Kecelakaan Kerja ..................................................................................................................... 50 Jaminan Hari Tua ................................................................................................................................... 55 Jaminan Pensiun .................................................................................................................................... 60 Jaminan Kematian ................................................................................................................................. 64

BAB IV PENUTUP ............................................................................................................ 70 IV.2. IV.3.

SIMPULAN .............................................................................................................................................. 70 REKOMENDASI ........................................................................................................................................ 70

iv

DAFTAR TABEL Halaman

TABEL 1. PREMI TAHUN 2008 ................................................................................. 12 TABEL 2. PREMI TAHUN 2010 ................................................................................. 13 TABEL 3. PERKIRAAN POPB DALAM RP...................................................................... 13 TABEL 4. UNIT COSTS RJTL DAN RITL TAHUN 2014 ..................................................... 15 TABEL 5. ASUMSI UTAMA SKENARIO MODERAT (TIGHT) DAN TINGGI (FLEXIBLE) TNP2K ......... 17 TABEL 6. KISARAN BESARAN IURAN ................................. ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED. TABEL 7. IURAN POPB PBI TAHUN 2014 .................................................................... 25 TABEL 8. SIMULASI BEBAN FISKAL PBI ........................................................................ 28 TABEL 9. JUMLAH DAN RERATA GAJI PEGAWAI PEMERINTAH AKTIF .................................... 29 TABEL 10. REKAPAN KEKURANGAN KELAS RUMAH SAKIT DAN PUSKESMAS......................... 31 TABEL 11. PROYEKSI BEBAN FISKAL ........................................................................... 31

v

Daftar Gambar Halaman

GAMBAR 1. TRANSFORMASI BPJS .............................................................................. 2 GAMBAR 2. FAKTOR RISIKO USIA ............................................................................. 16 GAMBAR 3. UTILISASI RJTL (PER MIL) ....................................................................... 18 GAMBAR 4. GAMBARAN UMUM MODEL ..................................................................... 19 GAMBAR 5. UTILISASI RJTL PER MIL .......................................................................... 23

vi

Daftar Grafik Halaman

GRAFIK 1. PERSEPSI TERHADAP KEMAMPUAN MEMBAYAR IURAN: PEKERJA MANDIRI........... 49 GRAFIK 2. EFEK MARJINAL BAGI KEPUTUSAN RESPONDEN .............................................. 54 GRAFIK 3. EFEK MARJINAL BAGI KEPUTUSAN RESPONDEN JHT ....................................... 59 GRAFIK 4. EFEK MARJINAL BAGI KEPUTUSAN RESPONDEN JAMINAN KEMATIAN .................. 68

vii

BAB I PENDAHULUAN I.1.

Latar belakang

Dengan disahkannya Undang‐Undang Nomor 40 tahun 2004 tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN) dan Undang‐Undang Nomor 24 Tahun 2011 tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS), kini Negara Republik Kesatuan Indonesia memiliki sistem jaminan sosial yang menjamin jaminan sosial bagi seluruh penduduk Indonesia. Tujuan kedua Undang‐Undang tersebut adalah untuk memberikan hak menyeluruh setiap orang atas jaminan sosial untuk dapat memenuhi kebutuhan dasar hidup yang layak dan meningkatkan martabatnya menuju terwujudnya masyarakat Indonesia yang sejahtera, adil, dan makmur, serta untuk mewujudkan tujuan tersebut perlu dibentuk badan penyelenggara yang berbentuk badan hukum berdasarkan prinsip kegotongroyongan, nirlaba, keterbukaan, kehati‐hatian, akuntabilitas, portabilitas, kepesertaan bersifat wajib, dana amanat, dan hasil pengelolaan dana jaminan sosial seluruhnya untuk pengembangan program dan sebesar‐ besarnya untuk kepentingan peserta. Undang‐Undang BPJS mengamanatkan untuk membentuk dua badan penyelenggara jaminan sosial yaitu BPJS Kesehatan dan BPJS Ketenagakerjaan. BPJS Kesehatan menyelenggarakan jaminan kesehatan bagi seluruh warga negara Indonesia, akan mulai beroperasi Januari 2014 yang merupakan transformasi dari PT Askes (persero). Sedangkan BPJS Ketenagakerjaan, yang merupakan tranformasi dari PT Jamsostek mulai berubah bentuk 1 Januari 2014 dan mulai beroperasi Juli 2015 menyelenggarakan jaminan kecelakaan kerja, jaminan kematian, jaminan pensiun, dan jaminan hari tua bagi pekerja baik sektor formal maupun sektor informal sebagaimana ditunjukkan pada gambar 1 di bawah. Pemerintah mempunyai peranan besar dalam menjamin keberlangsungan program jaminan sosial nasional ini, oleh karena itu diperlukan strategi dan perencanaan yang matang untuk dituangkan dalam peraturan pelaksana Undang‐Undang BPJS ini. Peraturan pelaksana khusus untuk BPJS Kesehatan diharapkan dapat terbit satu tahun sejak Undang‐Undang BPJS disahkan yaitu pada akhir 2012.

1

Gambar 1. Transformasi BPJS

Rancangan peraturan yang sedang dikerjakan meliputi Peraturan Presiden tentang Jaminan Kesehatan, Peraturan Pemerintah tentang Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan, Peraturan Pemerintah tentang Pengelolaan Aset dan Dana Jaminan Sosial Kesehatan, Peraturan Presiden tentang Besar Modal Awal BPJS Kesehatan, Peraturan Presiden tentang Pelayanan Kesehatan tertentu berkaitan kegiatan Operasional TNI dan POLRI. Kementerian Keuangan mempunyai peranan yang sangat penting dalam proses penyusunan rancangan peraturan‐peraturan pelaksanaan dimaksud. Badan Kebijakan Fiskal sebagai salah satu unit Eselon I di Kementerian Keuangan yang tergabung dalam kelompok kerja nasional BPJS Kesehatan mempunyai andil terkait risiko fiskal dalam menghitung dampak dan kesinambungan APBN serta program Jaminan Kesehatan. Untuk memperkuat perhitungan dimaksud, maka dalam Tahun Anggaran 2012 telah dilaksanakan beberapa kegiatan yang terangkum dalam Kajian Kesinambungan APBN atas program Jaminan Sosial Nasional. Kegiatan tersebut meliputi, kajian besar iuran dengan melakukan kerjasama dengan ADB dalam membangun medel besar iuran, model perhitungan Beban Fiskal SJSN, serta survey kesiapan dan kemampuan sektor informal dalam mengikuti jaminan sosial SJSN.

2

I.2.

Tujuan

Kajian ini bertujuan untuk. 1. Mengembangkan simulator yang dapat digunakan untuk melihat pengaruh faktor demografi, besar iuran, dan manfaat dasar terhadap penyelenggaraan jaminan sosial apabila terjadi guncangan/shock dalam perekonomian Indonesia. 2. Menyusun model yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja BPJS dalam rangka mendeteksi potensi risiko fiskal yang berasal dari penyelenggaraan jaminan sosial. 3. Memberikan dukungan untuk pelaksanaan tugas perwakilan Kementerian Keuangan dalam Tim Nasional persiapan BPJS Kesehatan dan BPJS Ketenagakerjaan yang dibentuk oleh Kementerian Koordinator Bidang Kesejahteraan Rakyat; dan 4. Menyusun rekomendasi pengelolaan risiko fiskal yang berasal dari penyelenggaraan jaminan sosial.

I.3.

Ruang Lingkup

Sesuai amanat UU No. 40/2004 tentang SJSN dan UU No. 24/2011 tentang BPJS, BPJS Kesehatan akan mulai beroperasional pada 1 Januari 2014, sedangkan BPJS Ketenagakerjaan beroperasional pada mulai 1 Juli 2015. Kajian kesinambungan APBN dilaksanakan dalam rangka persiapan implementasi kedua BPJS tersebut. Mengingat yang pertama kali beroperasi adalah BPJS Kesehatan, dan jangka waktu penyelesaian peraturan pelaksanaan dari UU SJSN dan UU BPJS terkait Jaminan Kesehatan sampai dengan tahun 2012, maka kajian ini masih menitikberatkan pada perhitungan beban fiskal dari penyelenggaraan program jaminan kesehatan oleh BPJS Kesehatan. Namun, dalam kajian ini juga akan diinformasikan mengenai perkembangan pembahasan yang telah dilaksanakan oleh BPJS Ketenagakerjaan.

I.4.

Metodologi

Kajian ini menggunakan beberapa metode penelitian, antara lain. 1. Metode kuantitatif dalam menghitung beban Pemerintah atas implementasi SJSN. Metode kuantitatif dimaksud diantaranya adalah pengolahan data sekunder yang

3

diperoleh dari instansi terkait seperti Direktorat Jenderal Anggaran Kementerian Keuangan, Badan Kepegawaian Negara, Badan Pusat Statistik, dan PT Askes (persero). 2. Konsultasi dengan para pemangku kepentingan dalam berbagai kegiatan seperti focus group discussion, workshop, seminar, dan pertemuan lainnya baik yang diselenggarakan oleh tim maupun pihak‐pihak lain. 3. Pendekatan aktuaria dalam membangun model perhitungan besaran iuran, benefit, dan proyeksi keuangan BPJS. Untuk membangun model perhitungan besar premi, benefit, dan proyeksi keuangan BPJS melalui empat proses yaitu proses demografi, proses ekonomi, benefit dan premi, dan proyeksi keuangan BPJS.
proses demografi, proyeksi perkembangan populasi di setiap usia penduduk Indonesia, tim menggunakan data BPS laju kematian dan laju kelahiran.
proses ekonomi, memasukkan asumsi makro ekonomi terkait inflasi umum dan inflasi kesehatan, investasi, dan biaya operasional.
proses benefit dan premi, untukmenghitung besar benefit dan premi per usia, model ini menggunakan asumsi peluang dan biaya per unit atau tindakan medis dari rawat jalan tingkat pertama (RJTP), rawat jalan tingkat lanjutan (RJTL), rawat inap dan penyakit kritis.
proses proyeksi keuangan BPJS, setelah memperhitungkan ketiga proses di atas, model ini memiliki output laporan laba rugi dan neraca BPJS. 4. Metode lainnya yang terdiri dari. a. kajian literatur dan kajian hukum terkait beban APBN atas program SJSN yang diatur dalam UU SJSN dan UU BPJS serta best practice negara lain dalam menyelenggarakan jaminan sosial mencakup seluruh penduduk atau dikenal dengan istilah universal health coverage; dan b. penelitian lapangan yang dilakukan dengan metode tatap muka dan wawancara langsung dengan target responden sektor informal untuk menganalisa kemampuan dan kesiapan sektor informal dalam mengikuti program SJSN.

4

I.5.

Output dan Outcome

1.5.1. Output a. Simulasi dan model perhitungan beban fiskal atas penyelenggaraan jaminan sosial. b. Draft Rancangan Peraturan Pelaksanaan UU Nomor 40 Tahun 2004 tentang SJSN dan UU Nomor 24 Tahun 2011 tentang BPJS. c. Usulan rekomendasi pengelolaan risiko fiskal yang berasal dari penyelenggaraan jaminan sosial. 1.5.2. Outcome a. Mempermudah pimpinan Kementerian Keuangan dalam melakukan mitigasi risiko fiskal terkait penyelenggaraan jaminan sosial. b. Tersedianya alat simulasi yang dapat digunakan untuk melihat pengaruh faktor‐ faktor demografi terhadap penyelenggaraan jaminan sosial apabila terjadi guncangan/shock dalam perekonomian Indonesia. c. Tersedianya alat pengukur yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja BPJS dalam rangka mendeteksi potensi risiko fiskal yang berasal dari penyelenggaraan jaminan sosial.

5

I.6.

Sistematika Laporan Kegiatan

Sistematika laporan akhir kajian ini disampaikan dalam pola berikut. BAB I

Pendahuluan

Akan disampaikan pendahuluan yang terdiri dari latar belakang, tujuan, ruang lingkup, metodologi, output dan outcome, dan sistematika penulisan. BAB II

Pelaksanaan Kegiatan

Akan diuraikan mengenai pelaksanaan kegiatan dalam membangun model perhitungan. BAB III

Hasil Kajian

Akan diuraikan hasil kajian tim BAB IV

Penutup

Akan disampaikan simpulan dan rekomendasi dari hasil kajian tim.

6

BAB II PELAKSANAAN KEGIATAN Kegiatan tim dilakukan dalam jangka waktu selama 1 tahun terhitung mulai tanggal 1 Januari s.d. 31 Desember 2012. Pelaksanaan kegiatan kajian melalui beberapa kegiatan yang antara lain pengumpulan data jumlah dan gaji PNS, TNI/POLRI aktif dan pensiunan, veteran dan PTT/Honorer serta informasi kebijakan dari Kementerian/lembaga terkait melalui kegiatan Focus Group Discussion (FGD) dan Konsinyering; rapat koordinasi antar Kementerian/Lembaga yang tergabung dalam kelompok kerja nasional BPJS Kesehatan; Melakukan survey ke 20 kota di seluruh Indonesia bekerjasama dengan Direktorat Harmonisasi Peraturan Penganggaran DJA meliputi Kabupaten/Kota Jayapura, Surabaya, Jogjakarta, Padang, Bandung, Semarang, Purwakarta, Palembang, Cirebon, Batam, Salatiga, Balikpapan, Pangkal Pinang, Malang, Mataram, Palangkaraya, Makasar, Medan, Solo, dan Gianyar Bali. Berikut detail dari kegiatan dimaksud.

II.1. Pertemuan dengan pemangku kepentingan Selain kegiatan‐kegiatan di atas, tim juga turut berperan aktif dalam tiap pertemuan pembahasan persiapan BPJS Kesehatan khususnya pembahasan besaran iuran dan manfaat baik yang pertemuan di internal Kementerian Keuangan dan antar Kementerian/Lembaga.

7

BAB III Hasil Kajian III.1.

Paket manfaat

Besaran beban Pemerintah terkait implementasi SJSN akan sangat terkait dengan manfaat dan iuran dari program SJSN yang bersangkutan. Untuk program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN), besar beban tersebut akan sangat bergantung pada manfaat dan iuran yang akan ditetapkan. Manfaat dan iuran program JKN memiliki keterkaitan erat dan tidak dapat dipisahkan dalam proses penentuannya. Semakin besar manfaat yang dijanjikan dalam program JKN, akan semakin besar pula iuran dan demikian juga sebaliknya.Berbagai hal yang sudah diamanahkan oleh UU SJSN dan UU BPJS yang terkait dengan manfaat program JKN akan menjadi bahasan utama kajian mengenai manfaat. Berbagai hal tersebut antara lain sebagai berikut. III.1.1. Manfaat Umum Pasal

22

ayat

(1)

UU

nomor

40

tahun

2004

tentang

SJSN

berbunyi:

“manfaat jaminan kesehatan bersifat pelayanan perseorangan berupa pelayanan kesehatan yang mencakup pelayanan promotif, preventif, kuratif, dan rehabilitatif, termasuk obat dan bahan medis habis pakai yang diperlukan”. Dalam penjelasan pasal ini dinyatakan bahwa yang dimaksud pelayanan kesehatan meliputi pelayanan dan penyuluhan kesehatan, imunisasi, pelayanan Keluarga Berencana, rawat jalan, rawat inap, pelayanan gawat darurat dan tindakan medis lainnya, termasuk cuci darah dan operasi jantung. Pelayanan tersebut diberikan sesuai dengan pelayanan standar, baik mutu maupun jenis pelayanannya dalam rangka menjamin kesinambungan program dan kepuasan peserta. Untuk keperluan kehati‐hatian, luasnya pelayanan kesehatan disesuaikan dengan kebutuhan peserta yang dapat berubah dan kemampuan keuangan BPJS Kesehatan. Pasal ini secara jelas menyatakan bahwa program JKN hanya menjamin pelayanan perorangan bukan pelayanan kesehatan masyarakat dimana manfaatnya dapat dirasakan pada tingkat komunitas. Pelayanan kesehatan masyarakat tentunya masih merupakan tanggung jawab Pemerintah.Manfaat yang dijamin dalam pasal ini dapat dikatakan sangat komprehensif termasuk untuk penyakit yang berbiaya mahal. Dalam perkembangan

8

pembahasan dalam Tim Pokja Kesehatan, telah disepakati bahwa selama suatu penyakit terindikasi secara medis, maka penyakit tersebut wajib dijamin oleh program JKN. III.1.2. Manfaat akomodasi UU SJSN mengatur bahwa apabila peserta membutuhkan rawat inap di rumah sakit, maka kelas pelayanan yang diberikan adalah kelas standar. Hal ini bertujuan bahwa manfaat yang diberikan oleh SJSN adalah sama meski besar iuran yang dibayar berbeda. Dalam perkembangannya, dengan mempertimbangkan kondisi infrastruktur fasilitas kesehatan yang ada saat ini, tim Pokja kesehatan menyepakati bahwa, pada tahap awal, manfaat akomodasi (non‐medis) untuk peserta masih dibedakan. Kelompok PBI akan mendapatkan layanan non‐medis di kelas 3 sedangkan kelompok non‐PBI di kelas 2 atau kelas 1.Dalam peta jalan program JKN, kesamaan kelas baik medis dan non‐medis untuk seluruh peserta direncanakan dapat dicapai pada tahun 2019. III.1.3. Manfaat lainnya Selain manfaat umum yang bersifat komprehensif sebagaimana di bahas pada butir a di atas, terdapat beberapa manfaat/hal yang diatur dalam UU nomor 40 tahun 2004 yang perlu dipertimbangkan juga dalam penentuan besaran iuran popb. Beberapa hal tersebut antara lain: •

Jaminan kepada seorang peserta yang mengalami pemutusan hubungan kerja (PHK) untuk tetap dapat menerima manfaat program JKN paling lama 6 (enam) bulan sejak mengalami PHK dimaksud. Apabila setelah enam bulan sejak PHK belum juga mendapat kerja, peserta yang bersangkutan dapat dimasukkan kedalam kelompok PBI apabila memenuhi syarat.

•

Pemberian kompensasi oleh BPJS Kesehatan kepada sejumlah peserta yang didaerahnya belum tersedia fasilitas kesehatan yang memenuhi syarat guna memenuhi kebutuhan medis. Hal ini bertujuan agar jaminan yang diberikan program JKN ini dinikmati secara adil dan merata oleh peserta baik yang tinggal di suatu tempat dimana fasilitas kesehatan memadai atau pun tidak.

Selain manfaat yang diberikan oleh program JKN sebagaimana tersebut di atas, UU SJSN juga mengatur mengenai dimungkinkannya peserta dikenakan urun biaya untuk jenis pelayanan yang berpotensi menimbulkan penyalahgunaan pelayanan.Jenis pelayanan yang

9

dimaksud adalah layanan yang membuka peluang moral hazard dari pemberi layanan maupun penerima layanan (peserta).

10

III.2.

Iuran

Seperti yang sudah disampaikan, menentukan besaran iuran tidak dapat dilakukan terpisah dari besarnya manfaat yang dijanjikan oleh suatu program. Seperti yang sudah disampaikan juga bahwa amanah UU nomor 40 tahun 2004 tentang SJSN mengenai kesamaan manfaat meski iuran tiap peserta berbeda, belum dapat dilaksanakan dalam tahap awal program JKN. Khusus untuk manfaat non‐medis, program JKN masih mengenal perbedaan manfaat.Manfaat non‐medis untuk PBI adalah pada kelas 3 sedangkan untuk non‐PBI pada kelas 2 dan 1. UU nomor 40 tahun 2004 tentang SJSN telah mengatur rambu‐rambu terkait iuran yang antara lain sebagai berikut: •

Iuran program jaminan sosial bagi fakir miskin dan orang tidak mampu dibayar oleh Pemerintah

•

Besarnya iuran jaminan kesehatan untuk peserta penerima upah ditentukan berdasarkan persentase dari upah sampai batas tertentu, yang secara bertahap ditanggung bersama oleh pekerja dan pemberi kerja

•

Besarnya iuran jaminan kesehatan untuk peserta yang tidak menerima upah ditentukan berdasarkan nominal yang ditinjau secara berkala

•

Besarnya iuran jaminan kesehatan untuk PBI ditentukan berdasarkan nominal yang ditetapkan secara berkala

Dalam menentukan besaran iuran, terdapat beberapa lembaga yang melakukan kajian.Dari semua lembaga tersebut, hanya TNP2K yang melakukan kajian besaran iuran untuk kelompok PBI dan non‐PBI.Sementara lainnya mengasumsikan tidak ada perbedaan manfaat antar peserta.Lembaga yang diminta oleh tim Pokja untuk dipaparkan hasil kajiannya antara lain World Bank, DJSN, dan TNP2K. Selain ketiga lembaga tersebut, PPRF‐BKF sendiri, dengan dibantu ADB, melakukan kajian perhitungan sendiri.Hasil kajian dari semua lembaga tersebut adalah sebagai berikut. III.2.1. Kajian World Bank Studi World Bank ini dimulai pada tahun 2009 dengan menggunakan data PT Askes tahun 2008. Data tahun 2008 ini dijadikan baseline dalam menghitung besar iuran di tahun‐tahun mendatang. Beberapa keterangan utama yang digunakan dalam baseline ini adalah sebagai berikut:

11

•

Paket manfaat adalah yang dicakup dalam program PT Askes.

•

Berdasarkan data aktual pengeluaran PT Askes,

bukan

biaya

per

Tabel 1. Premi Tahun 2008

Item

Nasional

layanan/fasilitas •

Tidak memperhitungkan biaya yang dikeluarkan sendiri oleh peserta (Out of Pocket) dan belanja kesehatan Pemerintah

yang

berasal

dari

anggaran Pemerintah •

Tidak tersedia data berdasarkan

RITP Obat RJTP RJTP Obat RJTL RJTL Obat RITL RITL Total (Rp)

44 49 1.122 2.874 3.587 1.680 6.525 15.879

non Jakarta 48 53 1.123 2.427 3.038 1.649 5.527 13.864

Jakarta 3 7 1.111 6.988 8.648 1.973 15.749 34.479

diagnosis atau disagregasi berdasarkan jenis pelayanan kesehatan •

Tidak tersedia data utilisasi dan rerata biaya secara terpisah

Dengan keterbatasan yang dimiliki, pada tahun 2008, besar iuran per orang per bulannya secara nasional adalah sebesar Rp15.879. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada tabel 1 di atas. Dengan besar iuran pada tabel 1 tersebut, World Bank melakukan beberapa penyesuaian dalam menghitung besar iuran di tahun 2010 untuk program JKN SJSN dimana pesertanya bukan peserta PT Askes saja melainkan seluruh WNI. Beberapa penyesuaian dimaksud antara lain: •

Pengurangan sebesar 45% biaya rawat inap dengan asumsi program JKN akan menggunakan kelas 3 untuk rawat inap;

•

Mengurangi biaya sebesar 20% untuk penyesuaian distribusi umur dan jenis kelamin dari populasi Indonesia dengan populasi PT Askes;

•

Penambahan Rp1.000 popb untuk biaya kapitasi;

•

Peningkatan tarif sebesar 10% untuk farmasi dan 20% untuk layanan lainnya.

Selain beberapa penyesuaian tersebut di atas, terdapat beberapa penyesuaian implisit lainnya.Pertama, subsidi fasilitas ke layanan Pemerintah masih tetap berjalan (perbaikan infrastruktur, gaji, obat, dan lainnya). Kedua, tingkat utilisasi pelayanan dan jenis pelayanan yang dimanfaatkan kelompok populasi tanpa asuransi dianggap sama dengan mereka yang memiliki asuransi. Ketiga, suplai ketersediaan pelayanan meningkat dengan kecepatan yang sama dengan perluasan cakupan. Dengan beberapa penyesuaian ini, besaran iuran popb tahun 2010 adalah sebesar Rp11.671 (lihat tabel 2). 12

Tabel 2. Premi Tahun 2010

World Bank menyadari bahwa besaran iuran pada tabel 2 untuk tahun 2010 masih memiliki beberapa permasalahan. Pertama, subsidi

pada

layanan

kesehatan

milik

Pemerintah seharusnya diikutsertakan dalam perhitungan besaran iuran (iuran popb seharusnya sudah termasuk full cost –untuk

Item RITP Obat RJTP RJTP Obat RJTL RJTL Obat RITL RITL Total (Rp)

Nasional 35 36 2.414 2.133 2.903 1.247 2.904 11.671

non Jakarta 42 42 2.415 1.942 2.651 1.319 2.653 11.065

Jakarta 2 5 2.402 4.601 6.207 1.298 6.210 20.724

obat, pemeliharaan fasilitas layanan kesehatan, gaji tenaga medis, dan lainnya).Dengan demikian, fasilitas layanan dan tenaga medis sektor swasta diharapkan dapat berkompetisi dengan sektor publik. Kedua, kondisi saat ini menunjukkan bahwa Tabel 3. Perkiraan POPB dalam Rp.

Tahun 2010 2015 2020

Rendah 20.542 28.442 39.835

Tinggi Jakarta 25.677 36.029 35.553 56.705 49.793 69.222

pasien masih sering menanggung biaya tambahan (out-of pocket) dan dalam jumlah yang relatif besar. Hal ini semestinya tidak terjadi dalam program JKN. Hal berikutnya yang tidak kalah

penting adalah biaya administrasi.Seluruh biaya administrasi pelaksanaan program JKN seharusnya sudah tercermin dalam besar iuran popb. Dengan mempertimbangkan beberapa hal yang baru saja tersebut di atas, proyeksi besaran iuran World Bank dapat di lihat pada tabel 3. III.2.2. Kajian DJSN Dalam menghitung besaran iuran untuk program JKN, kajian yang dilakukan oleh DJSN terbagi ke dalam 3 (tiga) skenario. Skenario 1 adalah skenario yang memungkinkan Puskesmas melayanai peserta dengan membeli obat dan membayar tenaga yang memadai sehingga pelayanan rujukan dapat dikendalikan dengan baik.Skenario 2 adalah skenario yang memungkinkan Puskesmas bersaing melayani peserta program JKN dengan insentif dan disinsentif melakukan rujukan (mengirim pasien ke rumah sakit). Skenario 3 adalah skenario kompetitif dimana RJP tidak saja disediakan di puskesmas tetapi juga cukup menarik untuk dokter praktik umum melayani pasien program JKN, termasuk obat. Beberapa asumsi lain yang digunakan DJSN dalam kajiannya adalah sebagai berikut. •

Paket manfaat komprehensif, sesuai UU SJSN (seperti jaminan untuk peserta Askes )

13

•

Angka utilisasi pengalaman Askes

•

Rata‐rata biaya klaim Askes Kelas I dan II lima tahun terakhir

•

Tingkat bunga = 0%, revenue langsung digunakan

•

Inflasi = 5,5% p.a dan inflasi kesehatan = 11% p.a

•

Biaya risiko (contigency margin) = 0%

•

Pembayaran fasilitas kesehatan adalah secara prospektif (bulk payment‐untuk efisiensi ) secara nasional dengan tingkat fluktuasi 10%

•

Biaya operasional : 5% dari total iuran

Dengan berbagai asumsi tersebut di atas, besar iuran program JKN popb tahun 2012 adalah Rp17.501 – Rp22.615 untuk skenario 1, Rp22.471 – Rp28.188 untuk skenario 2, dan Rp33.660 – Rp41.285 untuk skenario 3. Hasil keputusan rapat pleno DJSN menyimpulkan bahwa besar iuran popb tahun 2014 usulan DJSN adalah sebesar Rp27.000. III.2.3. Kajian TNP2K Sampai dengan saat laporan ini disusun, TNP2K merupakan satu‐satunya lembaga yang melakukan kajian besaran iuran atas kelompok PBI dan non‐PBI. Hal ini merupakan hasil perkembangan pembahasan tim Pokja Kesehatan yang menyepakati bahwa untuk tahap awal program JKN masih mengenal perbedaan manfaat non‐medis. Kelompok PBI akan mendapatkan kelas 3 sementara kelompok non‐PBI mendapatkan kelas 2 atau kelas 1. Data yang digunakan TNP2K relatif paling komprehensif dibanding data yang digunakan dalam kajian lembaga‐lembaga yang lain. TNP2K menggunakan data olahan klaim individu PT Askes, data Jamkesmas, data PT Jamsostek, dan data Susenas. III.2.3.1.

Iuran PBI

Dalam menentukan besaran iuran PBI, terdapat empat komponen penting yakni Unit cost, utilisasi, struktur usia dan pergeseran penyakit, dan lainnya. III.2.3.1.1.

Unit cost

Tim pokja telah menyepakati bahwa, selama memungkinkan, untuk rawat jalan tingkat pertama (RJTP) akan digunakan sistem pembayaran kapitasi. Dengan menggunakan data tahun 2011, kapitasi popb untuk program jamkesmas berada pada kisaran Rp700 (PPJK‐ Kemenkes, 2012).Kapitasi yang rendah ini dimungkinkan karena besaran tersebut adalah untuk partial cost dimana beberapa biaya lain seperti gaji tenaga medis, pemeliharaan 14

dan/atau penambahan infrastruktur, obat, alat medis, dan beberapa lainnya masih disubsidi oleh Pemerintah. Besar kapitasi tahun 2011 untuk full cost diyakini pada kisaran Rp2.700 s.d. Rp4.600 (GIZ dan Ausaids, 2012).Dengan besaran ini, TNP2K memproyeksi besaran kapitasi yang wajar adalah sebesar Rp4.000 (skenario moderat) dan Rp6.000 (skenario tinggi). Untuk unit cost layanan selain RJTP, baseline data yang digunakan adalah rerata data program PT Askes tahun 2009 dan 2010. Rerata tersebut disesuaikan untuk mengakomodir cost‐sharing yang pada kenyataannya memang sering dialami peserta. Rerata yang telah disesuaikan tersebut diproyeksikan ke tahun 2014 dengan perkiraan inflasi sebesar 7,5%. Perkiraan unit cost selain RJTP untuk tahun 2014 dapat dilihat pada tabel 4 di bawah. Tabel 4. Unit Costs RJTL dan RITL tahun 2014

1

Askes 2009 Askes 2010

Rerata (Base)

RJTL Medis 90.916 103.443 97.179 Obat 149.466 151.123 150.295 RITL Medis 802.517 928.135 865.326 Obat 216.501 161.222 188.862 ICU, ICCU, HCU 1.299.123 1.420.951 1.360.037 Akomodasi 333.500 333.500 333.500 III.2.3.1.2.

Adjustme nt cost sharing

Inflasi

Unit cost 2014

25% 25%

7,5% 7,5%

157.224 243.158

25% 25% 25% 25%

7,5% 7,5% 7,5% 7,5%

1.399.989 305.554 2.200.369 539.561

Utilisasi

Asumsi utilisasi yang digunakan untuk perhitungan besaran iuran PBI didasarkan pada data utilisasi Jamkesmas tahun 2010 (4,61 per mil). Data tersebut di proyeksikan ke tahun 2014.Dalam model perhitungannya, TNP2K tidak menyebut secara spesifik berapa tingkat pertumbuhan utilisasi yang mereka proyeksikan. Terdapat berbagai skenario mengenai tingkat pertumbuhan utilisasi yang masing‐masing didasarkan pada asumsi‐asumsi lain seperti penambahan fasilitas kesehatan dan intensitas sosialisasi program JKN. Meski demikian, dalam beberapa kesempatan, TNP2K dinilai sering memaparkan pertumbuhan utilisasi sebesar 70% (asumsi tight) dan 110% (asumsi flexible).Pertumbuhan utilisasi ini merupakan pertumbuhan dari tahun 2010 ke tahun 2014.

15

III.2.3.1.3.

Perubahan struktur usia dan pergeseran penyakit

TNP2K menyadari bahwa dengan meningkatnya tingkat harapan hidup baik pria dan wanita Indonesia struktur demografi Indonesia pun mengalami perubahan. Jumlah penduduk usia lanjut secara persentase jumlah penduduk Indonesia pun mengalami peningkatan. Data Susenas 2009 menunjukkan bahwa tingkat utilisasi layanan kesehatan mengalami peningkatan yang signifikan pada kelompok usia lanjut. Situasi ini perlu dipertimbangkan dalam perhitungan premi. Dalam berbagai skenario yang dimiliki TNP2K, besaran yang digunakan untuk penyesuaian risiko usia ini berada pada kisaran Rp250 s.d. Rp1.000. Sama halnya dengan perubahan struktur usia, jenis penyakit yang umumnya menjangkit penduduk Indonesia pun mengalami pergeseran. TNP2K memproyeksikan bahwa, kondisi di masa yang akandatang, tingkat utilisasi penyakit menular akan lebih rendah dibanding kenaikan utilisasi penyakit tidak menular. Saat ini, penyakit menular mempunyai tingkat utilisasi yang relatif lebih tinggi dan rerata biaya lebih rendah dibanding penyakit tidak menular. Sama halnya juga dengan penyesuaian risiko usia, dalam berbagai skenario yang dimiliki TNP2K, besaran yang digunakan untuk penyesuaian pergeseran penyakit ini berada pada kisaran Rp250 s.d. Rp1.000. Gambar 2. Faktor Risiko Usia 35 30 25 20 15 10 5 0

Susenas 2009

III.2.3.1.4.

Lainnya

Beberapa asumsi lain yang tidak kalah pentingnya dalam kajian TNP2K adalah inflasi kesehatan, biaya manajemen, dan biaya cadangan. Dalam berbagai skenario yang dimiliki TNP2K dalam kajiannya, inflasi kesehatan yang digunakan adalah sebesar 7,5% tiap

16

tahunnya. Biaya manajemen yang digunakan dalam berbagai skenario adalah pada kisaran 2% s.d. 5% sedangkan untuk biaya cadangan pada kisaran 0% s.d. 5%. Dalam tiap pembahasan mengenai besaran iuran selalu terdapat kesepakatan‐kesepakatan kesepakatan baru yang bersifat dinamis dimana hal ini mempengaruhi besaran asumsi‐asumsi asumsi yang digunakan dalam model kajian TNP2K.Konsekuensi dari hal tersebut adalah sering berubahnya besaran iuran usulan TNP2K.Usulan besaran iuran berkisar pada Rp16.000 s.d. Rp24.300. 4.300. Dua skenario yang pada pembahasan tahap‐tahap tahap tahap akhir memberikan dua besaran yaitu Rp19.286 untuk skenario moderat dan Rp22.201 untuk skenario tinggi. Besaran iuran Rp22.200 pada akhirnya dipilih oleh tim Pokja Kesehatan dan di usulkan dalam RPerpres tentang Jaminan Kesehatan dengan catatan akan di kaji kembali oleh Kementerian Keuangan.Besaran iuran Rp22.201 itu sendiri tidak ada pada 14 skenario yang dipaparkan TNP2K di hadapan Menteri Keuangan pada tanggal 28 September 2012. Tabel 5.. Asumsi utama skenario moderat (tight) dan tinggi (flexible) TNP2K

III.2.3.2.

Iuran non-PBI

Dalam kajian untuk iuran non‐PBI, non PBI, TNP2K menghitung besaran yang wajar untuk peserta yang mendapatkan layanan akomodasi di kelas 2 dan kelas 1.Pada saat laporan ini dibuat, untuk sektor informal yang mampu membayar iuran belum ditentukan di layanan kelas berapa rapa mereka diperbolehkan mendapatkan layanan rawat inap.Terdapat berbagai usulan seperti kelompok ini seharusnya mendapatkan layanan lebih baik dari kelas 3 mengingat mereka membayar iuran, tidak seperti kelompok PBI yang iurannya dibayar oleh Pemerintah. Pendapat lain menyatakan, seharusnya untuk kelompok sektor informal ini

17

dibuka juga kesempatan untuk mendapatkan layanan rawat inap di kelas 3 mengingat masih banyak penduduk dalam kelompok ini yang sangat rentan kondisi keuangannya sehingga diragukan mampu membayar iuran untuk layanan kelas 2 atau kelas 1. Gambar 3. Utilisasi RJTL (per mil)

Asumsi yang paling membedakan 60 56.33

54.34

51.32

50

53.30

52.57 47.15

dalam perhitungan iuran non‐PBI dengan iuran PBI adalah tingkat

40

utilisasi. Untuk layanan kelas 2, 30

22

20

19

22

21

proyeksi utilisasi dengan asumsi

20 10 0

12.58 3.35 2005 PT Askes

13.99

11.14 5.59

5.35 2006

2007 Susenas

10.42 3.70 2008 Jamsostek

13.11

10.80 5.13 2009

4.61 2010

Jamkesmas

moderat didasarkan pada data utilisasi PTJamsostek tahun 2010 dimana pesertanya mendapatkan layanan pada kelas 2 sedangkan untuk asumsi tinggi didasarkan

pada data Susenas tahun 2009. Sementara itu, untuk layanan kelas 1, proyeksi utilisasi didasarkan pada data utilisasi PT Askes tahun 2009‐2010 untuk peserta yang mendapatkan layanan kelas 1 (lihat Gambar 3).Untuk asumsi moderat, utilisasi rawat jalan diproyeksikan terjadi penurunan di masa yang akan datang sebesar 10% tiap tahunnya dikarenakan peran PPK I sebagai gate keeperberjalan dengan baik dan meningkat 4% tiap tahun sejak tahun 2016 untuk mengakomodir pergeseran penyakit tidak menular. Sementara pada asumsi moderat untuk tingkat utilisasi rawat inap, diproyeksikan sama sejak tahun 2010 sampai dengan tahun 2014 dan meningkat setelahnya sebesar 2% tiap tahun. Pada skenario dengan asumsi tinggi, utilisasi rawat jalan dan rawat inap diproyeksikan tidak mengalami perubahan sejak tahun 2010 sampai dengan tahun 2014. Rawat jalan dan rawat inap diproyeksikan meningkat setelahnya berturut‐turut sebesar 4% dan 2% tiap tahunnya. Dengan berbagai skenario tersebut, dihasilkan besaran iuran popb tahun 2014 untuk kelas 2 sebesar Rp36.921 (asumsi moderat) dan Rp42.454 (asumsi tinggi). Sedangkan untuk kelas 1 besar iuran popb tahun 2014 sebesar Rp57.204 (asumsi moderat) dan Rp59.413 (asumsi tinggi). Sampai dengan akhir Oktober, dengan asumsi batas upah yang dapat dikenakan untuk iuran program JKN pada kisaran Rp3 juta/bulan sampai dengan Rp5 juta/bulan, prosentase upah yang dibutuhkan untuk mencukupi kebutuhan iuran untuk kelas 2 dan

18

kelas as 1 tersebut di atas berada pada kisaran 5,2%‐5,7% 5,2% 5,7% (asumsi moderat) dan 5,6%‐6,6% 5,6% (asumsi tinggi). III.2.4. Kajian PPRF-BKF Dengan disahkannya Undang‐Undang Undang Undang nomor 24 tahun 2011 tentang BPJS, PPRF‐BKF, PPRF dengan dibantu oleh ADB, berinisiatif untuk membuat model besaran iuran dan proyeksi keuangan BPJS Kesehatan. Model besaran iuran itu sendiri dibangun dengan pendekatan aktuaria dan terdiri dari 4 (empat) proses yakni demografi, ekonomi, benefit dan premi, dan proyeksi keuangan BPJS. Gambar 4. Gambaran umum model

III.2.4.1. Proses 1: Demografi Proses demografi didasarkan pada data populasi penduduk yang bersumber dari BPS. Dengan baseline data ini, populasi penduduk di masa yang akan datang di proyeksikan berdasarkan klasifikasi tiap usia (0‐100 (0 tahun) ahun) dengan menggunakan asumsi laju kematian (tabel mortalitas CSO 80) dan laju kelahiran (data BPS).Dengan asumsi laju kematian akan dihasilkan perkembangan populasi bulanan karena kematian. Di sisi lain, laju kelahiran akan menghasilkan perkembangan cohort cohort bulanan dari bayi yang baru lahir. Proyeksi penduduk di masa mendatang diperlukan guna mengestimasi berapa besar jumlah iuran yang akan dikelola BPJS Kesehatan pada masa mendatang. III.2.4.2. Proses 2: Ekonomi. Proses ini menggunakan 4 (empat) asumsi utama. Asumsi Asumsi yang pertama adalah makroekonomi meliputi asumsi inflasi nasional dan inflasi kesehatan.Inflasi nasional dan

19

inflasi kesehatan sangat dibutuhkan dalam proyeksi khususnya untuk estimasi tingkat biaya kesehatan (RJTP, RJTL, dan lainnya) pada saat dimulainya program JKN (tahun 2014). Asumsi yang kedua adalah tingkat pengembalian investasi pengelolaan dana iuran pada tiap jenis aset dimana dana tersebut ditempatkan. Asumsi ketiga adalah tax rate untuk hasil pengembalian investasi dan badan usaha. Asumsi yang terakhir dalam proses ini adalah biaya operasional yang dibutuhkan BPJS Kesehatan sebagai penyelenggara program JKN. Asumsi pertama dan keempat sangat dibutuhkan dalam perhitungan besaran iuran popb program JKN. Untuk proyeksi keuangan BPJS Kesehatan itu sendiri dibutuhkan asumsi kedua, ketiga, dan keempat. III.2.4.3. Proses 3: Benefit dan premi. Pada proses ini, terdapat banyak asumsi yang digunakan untuk pendekatan benefit dan premi. Asumsi‐asumsiyang digunakan untuk pendekatan benefit antara lain frekuensi dari RJTP, RJTL, Rawat inap, dan penyakit kritis. Sedangkan asumsi‐asumsi yang digunakan untuk pendekatan premi meliputi biaya operasional, biaya klaim tidak langsung, dan safety margin. Hasil dari proses ini adalah besaran iuran program JKN untuk tiap peserta yang berdasarkan usia. III.2.4.4. Proses 4: Proyeksi keuangan BPJS Kesehatan. Hasil dari ketiga proses di atas akan digunakan untuk proyeksi keuangan BPJS Kesehatan berupa proyeksi neraca dan laporan laba rugi. Keunggulan model hasil kajian PPRF ini adalah kategori unit cost yang lebih detail dibanding model perhitungan kajian lembaga lain.Unit cost yang diperhitungkan dalam model ini antara lain RJTP, RJTL, RITL, Persalinan, dan Penyakit kritis.Tiga unit cost yang pertama disebutkan pada umumnya terdapat pada model kajian lembaga lain tetapi tidak dengan dua unit cost yang disebutkan terakhir. Selain itu, model ini pun berdasarkan usia tiap penduduk yang dalam realitanya iuran untuk jaminan kesehatan semestinya berbeda untuk tiap peserta mengingat perbedaan risiko pada diri peserta. Apabila program JKN sudah mature, perbedaan tingkat utilisasi tiap penduduk berdasarkan usia akan lebih akurat dibandingkan berdasarkan kelompok PBI atau non‐PBI. Meski demikian, model ini memiliki kelemahan yang sangat mendasar yakni sebagian besar data yang dibutuhkan belum tersedia. Seiring dengan berjalannya program JKN nanti, diharapkan kelemahan ini dapat diperbaiki. Pada jangka panjang, model ini diperkirakan akan memberikan hasil yang lebih akurat dibanding model yang tersedia saat ini. 20

III.2.5. Rekomendasi Besaran Iuran Dari berbagai hasil kajian yang ada, dapat dikatakan semua lembaga terkait program JKN sepakat bahwa belum ada satupun hasil kajian dari lembaga‐lembaga yang disebutkan di atas memiliki tingkat confidence yang tinggi. Meski demikian, banyak yang berpendapat bahwa model terbaik yang ada saat ini adalah model TNP2K. Tim internal Kemenkeu pun sepakat dengan hal tersebut akan tetapi dengan berbagai catatan. Pada saat laporan ini dibuat besaran iuran untuk PBI yang diusulkan oleh Kementerian Kesehatan adalah sebesar Rp22.200 dan 5% dari upah untuk pekerja formal.

Khusus untuk iuran PBI, Bapak Menteri Keuangan telah melakukan pertemuan yang intensif dengan tim internal Kemenkeu untuk mendiskusikan berapa iuran PBI yang wajar. Dalam suatu pertemuan, Bapak Menteri memberikan arahan kepada tim untuk menghitung besaran iuran yang wajar menggunakan pendekatan manfaat dan pendekatan anggaran. Dalam menggunakan pendekatan manfaat, Bapak Menteri meminta untuk segera diputuskan model mana yang akan digunakan. Sementara dalam menggunakan pendekatan anggaran, Bapak Menteri meminta untuk dibuat beberapa simulasi dengan dasar jumlah anggaran yang sudah dialokasikan dalam Medium Term Budget Framework (MTBF) dengan tujuan tanpa menambah defisit APBN atau utang Pemerintah. III.2.5.1.

Pendekatan Manfaat

Besaran iuran PBI yang diusulkan oleh Kemenkes didasarkan pada hasil kajian TNP2K dengan menggunakan asumsi tinggi (flexible).Besar iuran Rp22.200 ini mendekati besaran iuran pada skenario ke‐14 hasil paparan TNP2K di hadapan Menteri Keuangan pada tanggal 28 September 2012 (Rp22.924). Setelah melakukan diskusi dengan beberapa narasumber (TNP2K, Konsultan Bappenas dan DJSN, PT Askes), tim mencoba menggali argumentasi dibalik asumsi‐asumsi yang digunakan dalam mendapatkan besaran iuran pada skenario ke‐14 tersebut. Hasil dari diskusi dengan narasumber tersebut antara lain sebagai berikut. III.2.5.1.1.

Asumsi kapitasi Rp6.000.

Tanggapan narasumber: Data PPJK Kemenkes tahun 2011 menunjukkan bahwa realisasi kapitasi Jamkesmas pada Puskesmas adalah sebesar +Rp700 per bulannya. Angka ini sangat kecil dan dapat 21

mencukupi operasional di Puskesmas mengingat ini merupakan parsial cost karena Pemerintah masih mensubsidi gaji tenaga medis, perawatan/penambahan infrastruktur, obat, dan alat medis lainnya. Hasil kajian GIZ dan Ausaid untuk tahun 2011 menunjukkan bahwa biaya kapitasi untuk layanan full cost (apabila tidak ada subsidi dari Pemerintah) di Puskesmas adalah sebesar Rp2.662 (median) dan Rp4.600 (mean). Dengan memperhitungkan inflasi, didapatkanlah biaya kapitasi Rp6.000. Tanggapan tim: Tim sepakat bahwa untuk melakukan revolusi pada sistem layanan kesehatan di Indonesia harus menguatkan peran PPK I sebagai gate keeper.Dengan melihat data yang ada, besar kapitasi sebesar Rp6.000 per bulan di nilai wajar. III.2.5.1.2.

Asumsi unit cost

Tanggapan narasumber: Baseline yang digunakan untuk proyeksi unit cost saat dimulainya program JKN ini adalah menggunakan rerata data PT Askes tahun 2009 dan 2010.Selain itu, diperlukan juga penyesuaian sebesar 25% atas biaya out‐of‐pocket peserta. Tanggapan tim: Baseline

unit

cost

sebaiknya

menggunakan

data

terkini

yang

tersedia

untuk

menggambarkan real cost yang ada. Semakin update data yang dimiliki, proyeksi unit cost tahun 2014 diyakini akan lebih baik lagi. III.2.5.1.3.

Asumsi kenaikan utilisasi 110% (dari tahun 2010 s.d. 2014)

Tanggapan narasumber: Asumsi kenaikan utilisasi sebesar 110% didasarkan pada beberapa hal sebagai berikut: • Efek asuransi yang signifikan pada kelompok penduduk dengan penghasilan terendah. Dengan kata lain, ketika penduduk dengan penghasilan terendah dijamin oleh suatu asuransi kesehatan, data menunjukkan, utilisasi mereka akan layanan kesehatan akan meningkat secara signifikan (Budi Hidayat). • Dilakukannya sosialisasi mengenai program JKN/Jamkesmas secara masif. • Perbaikan secara signifikan terkait distribusi dan ketersediaan fasilitas kesehatan.

22

Tanggapan tim: Kenaikan 110% dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2014 dinilai over estimate jika dibandingkan dengan tren data realisasi sampai dengan tahun 2012. Proyeksi TNP2K pada skenario ke‐14 untuk kenaikan utilisasi adalah 110% yaitu dari 4,6 (utilisasi RJTL tahun 2010) ke 9,7 (proyeksi utilisasi RJTL tahun 2014). Sedikit berbeda dengan TNP2K, utilisasi Jamkesmas pada tahun 2010 menurut Kementerian Kesehatan adalah 5,5. Perbedaan ini disebabkan berbedanya dasar angka yang menjadi denominator (pembagi). TNP2K menggunakan angka denominator sebesar 76,4 juta jiwa (jumlah peserta Jamkesmas) sedangkan Kemenkes menggunakan angka 72 juta jiwa (peserta Jamkesmas yang menerima kartu peserta). 9.7

Gambar 5. Utilisasi RJTL per mil

Data realisasi utilisasi Jamkesmas menurut Kementerian Kesehatan untuk tahun 2010,

8.22

8.1

2011, dan 2012 berturut‐turut adalah 5,5, 6,1, dan 6,5 (lihat gambar 5). Melihat data

7.15 6.5

ini, rerata pertumbuhan utilisasi adalah

6.1 5.5

8,75%.

Kementerian

memproyeksikan 2010

2011

Kemkes

2012

2013

Tim kemkeu

2014

Realisasi

Kesehatan

pertumbuhan

utilisasi

sebesar 24,6% (menjadi 8,1) pada tahun 2013 dan sebesar 19,8% (menjadi 9,7) pada tahun 2014. Dengan alasan ini, tim menilai

proyeksi ini relatif berlebihan mengingat semua yang diasumsikan atas. Selain perbandingan dengan tren data realisasi tersebut, alasan lain tim menganggap proyeksi pertumbuhan utilisasi berlebihan adalah diperlukannya rencana aksi yang jelas terkait sosialisasi yang masif dan perbaikan signifikan atas distribusi dan fasilitas kesehatan. Untuk pertumbuhan utilisasi, tim memberikan proyeksi yang lebih moderate dibanding proyeksi Kemenkes atau TNP2K pada skenario 14. Tim memproyeksikan terdapat pertumbuhan utilisasi sebesar 10% (menjadi 7,15) pada tahun 2013 dan sebesar 15% (menjadi 8,22) pada tahun 2014 (lihat gambar 5). III.2.5.1.4.

Asumsi risiko usia dan pergeseran penyakit

Tanggapan narasumber: Perlu mempertimbangkan dua faktor ini kedalam model mengingat berbagai alasan sebagaimana yang sudah dijelaskan pada butir 3.1.3.Kementerian Kesehatan mengusulkan 23

untuk kedua faktor ini ditambahkan kedalam perhitungan besaran iuran masing‐masing sebesar Rp750. Tanggapan tim: Tim sependapat bahwa kedua hal ini perlu dipertimbangkan ke dalam model.Akan tetapi tidak setuju dengan besaran Rp750 mengingat belum adanya data pendukung yang valid yang mendasari.Selain itu, nilai tersebut juga dinilai terlalu besar untuk tahap awal SJSN.Tim mengusulkan untuk kedua faktor ini ditambahkan ke model masing‐masing sebesar Rp250. III.2.5.1.5.

Asumsi biaya manajemen (5%) dan cadangan (5%)

Tanggapan narasumber: Dalam beberapa kali diskusi, PT Askes, yang nantinya akan menjadi BPJS Kesehatan, menyatakan bahwa biaya manajemen/operasional terdiri dari biaya tetap dan variabel. Persentase biaya manajemen semestinya akan menurun seiring dengan penambahan jumlah peserta. Berdasarkan pengalaman, biaya manajemen pada umumnya 10% dari iuran yang didapatkan.Sementara itu, menurut narasumber lainnya, pengalaman di beberapa negara, gabungan biaya manajemen dan cadangan adalah sebesar 10%. Terkait biaya cadangan, TNP2K berpendapat bahwa biaya ini diperlukan sebagai buffer untuk kemungkinan terjadinya error dalam model. Tanggapan tim: Tim memahami bahwa biaya manajemen dan biaya cadangan diperlukan dalam perhitungan di model akan tetapi tidak setuju dengan besaran yang diusulkan. Jumlah peserta PBI merupakan jumlah yang sangat besar. Menurut hukum bilangan besar, semakin besar jumlah peserta, maka persentase biaya manajemen semestinya akan semakin kecil. Di samping itu, pengumpulan iuran dan pendaftaran kepesertaan PBI tidak memerlukan upaya yang besar. Untuk biaya manajemen, tim mengusulkan sebesar 2%. Untuk biaya cadangan, mengingat PBI merupakan tanggung jawab Pemerintah, tim berpendapat bahwa sekalipun Pemerintah memberi angka yang cukup moderat hal ini tidak lah terlalu berisiko. Apabila nanti iuran yang dibutuhkan ternyata masih kurang, terkait PBI, Pemerintah siap untuk memenuhi kewajibannya untuk memastikan PBI tetap dapat dilayani. III.2.5.1.6.

Asumsi inflasi kesehatan

24

Tanggapan narasumber: Berdasarkan kajian literatur yang ada, inflasi kesehatan pada umumnya lebih tinggi dibanding inflasi umum. Data BPS menunjukkan bahwa rerata inflasi umum pada tiga tahun terakhir (2009 s.d. 2011) adalah4,51% (Data BPS, 2012). Karenanya, TNP2K memberikan angka 7,5% untuk inflasi kesehatan meskipun pada data BPS yang sama, rerata inflasi kesehatan pada data tersebut untuk tiga tahun terakhir yang sama adalah sebesar 3,45%. Para narasumber belum mengetahui metode yang digunakan BPS dalam menghasilkan angka inflasi kesehatan yang lebih rendah dibanding inflasi umum. Tanggapan tim: Rerata inflasi kesehatan pada BPJS Kesehatan dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2011 adalah 3,45%. Sementara itu, Towers Watson (2012) dalam kajiannya menyatakan bahwa rerata inflasi kesehatan untuk Indonesia selama beberapa tahun terakhir adalah 7%. Data inflasi Towers Watson ini disimpulkan dengan responden dari perusahaan asuransi komersial dan mencerminkan biaya kesehatan provider swasta (bukan managed care). Berdasarkan data di atas, usulan angka inflasi kesehatan sebesar 7,5% dinilai over estimate. Tim mengusulkan untuk angka inflasi kesehatan ini sebesar 6%. Dengan berbagai rekomendasi tim tersebut di atas, tim BPJS Kemkeu mengusulkan iuran popb tahun 2014 untuk PBI adalah sebesar Rp18.145 (lihat tabel 7)

Tabel 6. Iuran popb PBI tahun 2014

No

Asumsi utama

1 Kapitasi dokter RJTP 2 Kenaikan utilisasi Utilisasi RJTL 3 Penyesuaian risiko usia 4 Pergeseran penyakit 5 Biaya manajemen nominal (Rp miliar) 6 Biaya cadangan 7 Inflasi Iuran PBI popb (Rp)

Tim BPJS Kemkeu 6,000 77.0% 8.2 250 250 2.0% 358.3 3.0% 6.0% 18,145

25

III.2.5.2.

Pendekatan anggaran

Menghitung besar iuran yang wajar dengan pendekatan anggaran dilakukan melalui tiga skenario yaitu dengan iuran popb sebesar Rp10.000 (arahan Bapak Menteri dalam suatu pertemuan), iuran popb yang tidak perlu menambah defisit atau utang, dan iuran popb sebesar yang diusulkan Kementerian Kesehatan yaitu sebesar Rp22.200. Setelah dilakukan simulasi, iuran popb yang tidak menambah defisit atau utang, sebagaimana proyeksi anggaran sampai dengan tahun 2016, adalah sebesar Rp15.557.

26

III.3.

Proyeksi Beban Fiskal

Implementasi program JKN SJSN akan berdampak kepada APBN. Sebagai pemberi kerja, sebagaimana diatur oleh UU nomor 40 tahun 2004 tentang SJSN, Pemerintah wajib berkontribusi atas iuran jaminan kesehatan program JKN. Adapun tanggungan Pemerintah adalah PNS Pusat aktif, anggota TNI/Polri aktif, Pensiunan dan veteran, dan pegawai honorer. Khusus untuk Kementerian Pertahanan, TNI, dan Polri, Pemerintah juga meyediakan anggaran untuk pelayanan kesehatan tertentu berkaitan dengan kegiatan operasional mereka yang tidak dijamin oleh SJSN. UU SJSN juga mengamanahkan Pemerintah membayar iuran untuk orang miskin dan tidak mampu, yang lebih dikenal dalam SJSN sebagai PBI. Selain itu, untuk mempercepat peningkatan layanan kesehatan, Pemerintah perlu menyediakan tambahan anggaran untuk perbaikan fasilitas kesehatan.

III.3.1. Penerima Bantuan Iuran (PBI) Pasal 17 Undang‐Undang nomor 40 tahun 2004 tentang SJSN menyatakan bahwa iuran program JKN untuk fakir miskin dan orang yang tidak mampu dibayar oleh Pemerintah. Kelompok ini, yang iurannya dibayar oleh Pemerintah, disebut sebagai kelompok Penerima Bantuan Iuran (PBI). Menurut berbagai media massa, Presiden pernah menyatakan dalam suatu kegiatan bahwa besar anggaran untuk PBI di tahun 2014 adalah sekira Rp25 triliun. Tim mencoba mencari dokumen pendukung atas pernyataan Presiden tersebut dan mendapatkan tidak ada dokumen pendukung yang jelas yang menyatakan jumlah tersebut. III.3.1.1.

Jumlah PBI

Untuk menghitung beban fiskal dari PBI, terdapat dua variabel utama yang menentukan besar iuran PBI, yaitu jumlah penerima PBI dan besar iBesar beban fiskal untuk iuran PBI ditentukan oleh dua variabel utama yaitu jumlah penerima PBI dan iuran popb PBI. RPP tentang PBI, yang pada saat laporan ini dibuat sedang menunggu pengesahan dari Presiden selaku kepala Pemerintahan, telah menyatakan bahwa untuk tahap awal, jumlah PBI didasarkan pada data PPLS tahun 2011. Data tersebut terdiri dari 40% penduduk dengan jumlah penghasilan terendah yang sudah terdata berdasarkan nama dan alamat. Jumlah dari data tersebut adalah 96,4 juta jiwa. Jumlah yang sama diusulkan oleh DJSN kepada Menko Kesra sebagai PBI untuk tahun 2014.

27

Jumlah penerima Jamkesmas, program dengan manfaat yang sama dan dengan target peserta yang sama juga dengan PBI, pada tahun 2013 adalah 86,4 juta jiwa. Jumlah ini telah meningkat 10 juta jiwa dibanding tahun sebelumnya.Tim berpandangan, apabila jumlah PBI tahun 2014 meningkat menjadi 96,4 juta jiwa akan bertentangan dengan klaim Pemerintah dalam berbagai kesempatan yang menyatakan bahwa telah terjadi penurunan jumlah orang miskin di Indonesia. Karena itu, dalam simulasi perhitungan proyeksi beban fiskal, jumlah PBI diasumsi sebesar 86,4 juta jiwa. III.3.1.2.

Iuran PBI

Besar iuran popb PBI yang digunakan dalam simulasi adalah besar iuran yang direkomendasikan oleh tim dalam pendekatan manfaat (Rp18.145) dan besar iuran yang tidak menambah defisit atau utang (Rp15.557). Dengan asumsi‐asumsi tersebut di atas, proyeksi beban fiskal PBI untuk tahun 2014 adalah sebagai berikut.

Tabel 7. Simulasi beban fiskal PBI

No

Asumsi

1

Jumlah PBI

2

Iuran popb PBI

Beban PBI (Rp miliar)

Tahun 2014 I

II

86.400.000

86.400.000

Rp15.557

Rp18.145

16.129

18.813

III.3.2. Pegawai aktif Beban yang menjadi tanggungan Pemerintah untuk pegawai aktif didapatkan dengan cara porsi iuranyang menjadi tanggungan Pemerintahdikalikan denganjumlah peserta dan dikalikan dengan besar upah peserta. Pasal 27 ayat (1) UU nomor 40 tahun 2004 tentang SJSN mengatur bahwa besarnya iuran program JKN untuk peserta penerima upah ditentukan berdasarkan persentase dari upah sampai batas tertentu. Terkait hal ini, Kementerian Kesehatan mengusulkan dalam RPerpres tentang Jaminan kesehatan bahwa besar persentase dimaksud adalah sebesar 5% dari upah dengan 3% (60% dari 5%) dari upah menjadi tanggunan pemberi kerja. Karena itu, iuran sebesar 3% dari upah merupakan tanggungan Pemerintah untuk para pegawai penyelenggara negara yang masih aktif. Sebelum program JKN diimplementasikan, tanggungan Pemerintah untuk iuran jaminan 28

kesehatan pegawainya adalah sebesar 2% dari upah (PP nomor 28 tahun 2003). Berbeda dengan yang lainnya, sampai dengan saat ini, Pemerintah tidak membayar tanggungan iuran ini bagi anggota TNI/Polri. TNI/Polri saat ini hanya mengelola dana iuran sebesar 2% dari upah yang menjadi tanggungan anggota. Terkait jumlah pegawai aktif, Tim menggunakan data BKN untuk jumlah PNS pusat, data PT Askes untuk PTT, dan data pada DJA untuk jumlah anggota TNI/Polri. Sementara untuk rerata besar upah, Tim menggunakan data dari DJA (lihat tabel 9). Tabel 8. Jumlah dan rerata gaji pegawai Pemerintah aktif

Keterangan Jumlah Pegawai PNS aktif TNI Polri PTT Rerata gaji/bulan (Rp) PNS aktif TNI Polri PTT (estimasi)

Aktual

Proyeksi 2013 2014

2011

2012

1.030.562 395.312 376.498 41.313

1.030.562 395.312 376.498 46.552

1.040.868 399.265 380.263 47.483

1.051.276 403.258 384.066 48.433

2.252.738 2.043.243 2.249.726

2.410.430 2.186.270 2.407.207 1.300.000

2.579.160 2.339.309 2.575.711 1.365.000

2.759.701 2.503.061 2.756.011 1.433.250

Besar upah dasar pengali besar iuran saat ini adalah gaji pokok dan tunjangan pokok. Besar gaji pokok adalah sebagaimana yang tercantum dalam tabel 9 di atas. Sedangkan tunjangan pokok adalah sebesar 10% dari gaji pokok untuk suami/istri dari pegawai dan sebesar 2% dari gaji pokok untuk tiap anak dengan jumlah anak maksimal yang diberikan tunjangan adalah sebanyak dua anak.Data yang dimiliki TNP2K menyatakan bahwa rerata jumlah anak PNS adalah 1,07. Mengingat selama ini yang ditanggung dalam jaminan kesehatan PNS adalah maksimal dua anak sedangkan program JKN yang ditanggung adalah maksimal tiga anak, Tim mengasumsikan jumlah anak para pegawai aktif yang ditanggung Pemerintah adalah sebanyak 1,5 anak. Untuk proyeksi sampai dengan tahun 2016, jumlah pegawai aktif ini diasumsikan tumbuh sebesar 1% tiap tahunnya. Asumsi ini didasarkan pada data BKN selama beberapa tahun terakhir yang berada pada kisaran 1%. Sementara untuk pertumbuhan besaran gaji, Tim mengasumsikan sebesar 7% tiap tahun sebagaimana rerata pertumbuhan besaran gaji dalam beberapa tahun terakhir. 29

III.3.3. Pegawai pensiunan dan veteran Selain pegawai aktif, sebagaimana diamanahkan dalam PP nomor 28 tahun 2003 tentang Subsidi dan Iuran Pemerintah dalam Penyelenggaraan Asuransi Kesehatan bagi PNS dan Penerima Pensiun dan PP nomor 69 tahun 1991, Pemerintah juga memiliki kewajiban menanggung sebagian iuran jaminan kesehatan untuk para pensiunan PNS (seluruh PNS, bukan pensiunan PNS pusat saja), TNI/Polri, dan veteran. Dalam kedua PP tersebut telah diatur bahwa subsidi iuran Pemerintah untuk jaminan kesehatan pensiunan adalah sebesar 2% atas pensiun yang diterima dan iuran untuk veteran dan perintis kemerdekaan (dalam laporan ini dimasukkan dalam kelompok veteran) seluruhnya ditanggung oleh Pemerintah. Besar iuran untuk program JKN sebagaimana diusulkan Kementerian Kesehatan dalam RPerpres tentang Jaminan Kesehatan adalah 5% dari pensiun atau manfaat veteran yang diterima. Besar tanggunganPemerintah untuk program JKNdiusulkan sebesar 3% dari pensiun atau manfaat veteran yang diterima. Pertumbuhan jumlah pensiunan untuk tahun 2012 dan 2013 diasumsikan sebesar 0% (zero growth) sementara untuk tahun 2014 dan seterusnya sebesar 1%.Terkait besar manfaat pensiun yang diterima, Tim mengacu kepada Undang‐Undang nomor 11 tahun 1969 tentang Pensiun Pegawai dan Pensiun‐Janda/Duda Pegawai. UU ini mengatur bahwa besar pensiun pegawai untuk satu bulan adalah 2,5% dari dasar pensiun untuk tiap‐tiap tahun masa kerja dengan ketentuan paling banyak 75% dari dasar pensiun dan tidak boleh kurang dari gaji pokok terendah menurut PP tentang gaji dan pangkat yang berlaku bagi pegawai negeri yang bersangkutan. Dengan alasan keterbatasan data, Tim memutuskan untuk konservatif dengan menyederhanakan asumsi besar manfaat pensiun sebesar 75% dari upah yang diterima pegawai aktif. III.3.4. Dukungan layanan kesehatan tertentu UU nomor 24 tahun 2011 tentang BPJS mengamanahkan bahwa untuk pelayanan kesehatan tertentu berkaitan dengan kegiatan operasional Kementerian Pertahanan, TNI, dan Polri akan ditetapkan lebih lanjut dengan Peraturan Presiden. Untuk pelayanan kesehatan tertentu ini, Tim mengasumsikan bahwa anggaran yang dialokasikan maksimum sebesar 2% dari total upah. Hal ini didasarkan pada besarnya dana yang dikelola oleh TNI dan Polri selama ini adalah sebesar 2% dari upah pesertanya.

30

III.3.5. Infrastruktur Kesehatan Salah satu permasalahan utama dalam sistim layanan kesehatan adalah masih sangat rendahnya utilisasi layanan oleh kelompok orang miskin dan tidak mampu. Salah satu target utama program JKN adalah memperbaiki hal ini. Salah satu solusi utama untuk permasalahan ini adalah menambah kemudahan akses fasilitas kesehatan dengan cara menambah fasilitas‐fasilitas kesehatan. Kementerian Kesehatan telah memiliki peta kebutuhan fasilitas kesehatan sampai tahun 2014 sebagaimana terlihat pada tabel 10 dengan konsekuensi kebutuhan anggaran sebesar +Rp10 triliun. Dana untuk ini telah dialokasikan sebesar Rp1 triliun pada awal tahun 2012 akan tetapi sampai dengan saat laporan ini dibuat dana tersebut belum digunakan. Berdasarkan hal ini, dalam proyeksi beban fiskal untuk tambahan infrastruktur kesehatan yang dibutuhkan pada tahap awal program JKN, Tim mengalokasikan sebesar Rp1,5 triliun tiap tahun sejak tahun 2014 sampai dengan tahun 2016. Tabel 9. Rekapan Kekurangan Kelas Rumah Sakit dan Puskesmas Kelas D Kelas C Kelas B Kelas A RS Pratama

12 4 4 9 187

KEKURANGAN PKM

433

III.3.6. Rangkuman proyeksi beban fiskal Dengan semua asumsi yang disampaikan pada butir‐butir sebelumnya, proyeksi beban fiskal untuk tahun 2014 dengan asumsi iuran popb PBI sebesar Rp15.557 dan Rp18.145 dapat dilihat pada tabel 11. Tabel 10. Proyeksi Beban Fiskal

No

Tertanggung

1

PBI Lainnya

2

(iuran PNS aktif , Pensiunan, vet, TNI dan Polri aktif,

Beban 2014 2014 16.129

18.813

dan tambahan anggaran infrastruktur kesehatan) Total tanggungan

6.877 23.006

6.877 25.690

Iuran popb PBI (Rp)

15.557

18.145

31

Anggaran yang sudah dialokasikan dalam MTBF tahun 2014 untuk hal yang sama adalah sebesar +Rp23 triliun. Ini berarti, apabila iuran popb PBI tahun 2014 ditetapkan sebesar +Rp15.500, dapat dikatakan tidak ada tambahan anggaran untuk tanggungan Pemerintah dalam implementasi program JKN. Sementara itu, apabila iuran popb PBI untuk tahun yang sama ditetapkan sebesar Rp18.145, maka diperlukan tambahan anggaran sekira Rp2,7 triliun.

III.4.

Potensi Risiko Fiskal

Selain kegiatan membangun model proyeksi beban fiskal atas program jaminan kesehatan nasional di atas, Tim juga melakukan simulasi perhitungan potensi risiko fiskal dengan tujuan apabila terjadi deviasi dari asumsi yang dibangun dalam model besaran iuran oleh TNP2K. Hal ini dimaksudkan sebagai kajian awal terkait kewajiban Pemerintah sebagaimana diamanahkan pada pasal 48 Undang‐Undang No. 40 Tahun 2004 tentang SJSN, bahwa Pemerintah dapat melakukan tindakan‐tindakan khusus guna menjamin terpeliharanya tingkat kesehatan keuangan BPJS, dan pada pasal 56 ayat (2) dan (3) UU Nomor 24 Tahun 2011 tentang BPJS, yang berbunyi dalam hal terjadi krisis keuangan dan kondisi tertentu yang memberatkan perekonomian, Pemerintah dapat melakukan tindakan khusus untuk menjaga kesehatan keuangan dan kesinambungan penyelenggaraan program Jaminan Sosial”. Dengan pasal itu, Pemerintah memiliki perhatian lebih terkait sustainabilitas program, berikut simulasi potensi risiko fiskal. III.4.1. Deviasi Unit Cost Model besaran iuran yang dibangun oleh TNP2K memiliki beberapa asumsi seperti yang telah diuraikan sebelumnya. Meskipun model ini diakui paling baik diantara yang lainnya, tingkat validitas data masih menjadi ganjalan dan berpotensi menimbulkan kesalahan dalam estimasi kebutuhan iuran oleh BPJS Kesehatan sehingga berdampak pada kesinambungan program Jamkes. Tim melakukan beberapa simulasi untuk melihat sensitivitas dari asumsi unit cost baseline tahun 2004 yang telah disesuaikan. Apabila dilakukan shock pada baseline, seberapa besar dampaknya terhadap anggaran yang dibutuhkan. Diketahui setelah dilakukan shock sebesar 10 persen pada baseline unit cost, alokasi iuran popb PBI yang semula sebesar Rp18.145 popb naik menjadi Rp19.760 popb. Hal ini apabila BPJS Kesehatan tidak bisa menekan dan bernegosiasi dengan penyedia fasilitas kesehatan, maka akan ada

32

potensi risiko fiskal berupa tambahan alokasi anggaran yang dibutuhkan oleh BPJS Kesehatan. Dampak dari kenaikan unit cost tersebut kisaran sebesar Rp947 miliar. III.4.2. Deviasi Utilisasi Simulasi berikutnya adalah dengan melakukan shock terhadap asumsi kapitasi dari rawat jalan tingkat pertama, asumsi utilisasi rawat jalan tingkat lanjutan dan asumsi utilisasi rawat inap tingkat lanjutan. Dengan kenaikan kapitasi sebesar Rp500 popb dari asumsi kapitasi baseline, berdampak pada kebutuhan tambahan anggaran kisaran sebesar Rp526 miliar. Shock kenaikan utilisasi sebesar satu per mil pada RJLT akan menimbulkan potensi tambahan anggaran kisaran sebesar Rp425 miliar, sedangkan shock kenaikan satu per mil pada RITL akan menimbulkan potensi tambahan anggaran kisaran sebesar Rp4.7 triliun. Dengan kedua simulasi potensi risiko fiskal di atas, peran BPJS Kesehatan dan Pemerintah sangat penting guna menyelaraskan dan menjaga antara asumsi yang digunakan dalam perhitungan kebutuhan besar iuran dengan realisasi dari masing‐masing asumsi saat implementasi BPJS Kesehatan.

III.5.

Kajian Kemampuan dan Kesiapan Sektor Informal

Selain kajian terkait model perhitungan beban APBN dan model besar iuran Jaminan Keseharan, selama tahun 2012 tim juga melakukan kajian terhadap kesiapan dan kemampuan sektor informal dalam mengikuti program jaminan sosial nasional. Kebutuhan melakukan survei didorong oleh perkembangan dalam pembahasan di Pokja Nasional BPJS Kesehatan, dimana isu terkait sektor informal adalah kesulitan dalam menagih iuran di sektor ini. Selain itu, dengan keraguan kesiapan sektor informal dalam mengikuti program SJSN, diperkuat lagi dengan belum adanya pengalaman PT Askes yang akan menjadi BPJS kesehatan dalam menangani sektor informal. Stakeholders lain yang tergabung dalam Pokja Kesehatan, mengusulkan agar iuran sektor informal ditanggung oleh Pemerintah (APBN). Dengan perkembangan pembahasan tersebut, tim internal Kemkeu melakukan survey ini, yang bertujuan untuk mendapatkan profiling atau kesimpulan dari kesiapan dan kemampuan sektor informal mengikuti SJSN. Bagian ini akan menyajikan narasi mengenai hasil survey termasuk mendiskripsikan hasil tabulasi dan melakukan analisis hasil survey. Bagian ini akan dimulai dengan menyajikan profil responden untuk memberikan gambaran awal latar belakang para responden, 33

kemudian dilanjutkan dengan analisis deskriptif atas informasi yang dihasilkan dari hasil survey dan analisis deskriptif sederhana lainnya dengan menggunakan tabel silang untuk melihat perbedaan respon atas suatu pertanyaan antara berbagai kelompok/klasifikasi identitas responden. Yang terakhir, disajikan pula analisis uji statistik untuk melihat faktor‐ faktor yang mempengaruhi kemauan dan kemampuan responden untuk mengikuti program SJSN. III.5.1. Profil Responden Data yang berhasil dihimpun melalui kuesioner dalam kegiatan survey berjumlah 586 responden, tersebar di 20 lokasi kota‐kota utama di Indonesia (Lihat Gambar 6). Responden tersebut terdiri atas 65% laki‐laki, 33% perempuan dan ada 2% responden yang tidak menjawab pertanyaan jenis kelamin. Sebaran usia responden, mayoritasnya (49%) berada dalam klasifikasi usia produktif 31‐45 tahun, sejumlah 25,6% berada para rentang usia 16‐30 tahun, sejumlah 22,8% dalam klasifikasi usia 46‐60 tahun, dan hanya sedikit sekali porsi responden di usia 61 tahun ke atas. Gambar 6.Profil Responden: Sebaran Lokasi, Jenis Kelamin, dan Usia Sebaran responden berdasarkan Kabupaten/Kota Gianyar

2.73%

Balikpapan

2.73%

Laki‐laki

2.90%

Cirebon

2.90%

Purwakarta Salatiga Palangkaraya Batam Surabaya Jogjakarta Palembang Solo

Tidak menjawab

3.07% 3.24% 3.58%

Sebaran usia responden

3.92% 4.27% 4.95% 5.80% 6.31% 6.83% 7.17%

Malang

7.17%

Makasar Pangkal Pinang

50.00% 45.00% 40.00% 35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00%

4.61%

Medan

Mataram

Perempuan

65%

Jayapura

Bandung

Jenis Kelamin

33%

1.71%

Padang

Semarang

2%

8.02% 8.70% 9.39%

Series1

16‐30 tahun 25.60%

31‐45 tahun 49%

46‐60 tahun 22.80%

61‐75 tahun 2.40%

> 75 tahun 0.20%

Sementara dari Gambar 7 dapat kita lihat bahwa mayoritas responden memiliki pendidikan setingkat SMU/sederajat yaitu sebesar 40,6% atau sebesar 49,6% jika ditambah dengan SMK. Secara umum tingkat pendidikan responden masih relatif rendah, hanya sekitar 15% yang memiliki pendidikan setingkat akademi/diploma ke atas. Tingkat

34

penghasilannya juga masih relatif rendah, hanya 6% dari responden yang memiliki penghasilan di atas Rp5 juta per bulan. Sementara dari sisi tanggungan keluarga, mayoritas memiliki 3‐5 tanggungan. Gambar 7. Profil Responden: Pendidikan, Tanggungan, dan Penghasilan Tingkat Pendidikan Responden

Jumlah tanggungan keluarga responden 1% 7%

S2

27%

0.17%

0‐2 orang 9.73%

S1

3‐5 orang 65%

6‐8 orang

5.12%

Akademi/ Diploma

9‐11 orang

9.04%

SMK

Penghasilan perbulan

40.61%

SMU/ Sederajat

SMP/ Sederajat

14.85%

SD/ Sederajat

14.85%

> 20.000.000

1.60%

Rp 10.000.001 ‐ 20.000.000

1.60%

Rp 5.000.001 ‐ 10.000.000

tidak lulus SD

tidak sekolah

2.80%

3.75%

16.20%

Rp 2.000.001 ‐ 5.000.000

31.90%

Rp 1.000.001 ‐ 2.000.000

0.50%

36.50%

Rp 500.001 ‐ 1.000.000

tidak menjawab

1.38% 9.40%

Rp 75.000 ‐ 500.000

Gambar 8. Profil Responden: Pekerjaan Status dalam pekerjaan Pemilik/ Pemberi Kerja

Pekerja

Pekerja Mandiri

Tidak menjawab 3% 13%

Lama bekerja dalam sehari 33%

52%

1‐6 jam

7‐12 jam

13‐18 jam

19‐24 jam

Tidak menjawab

5.1% 2.5% 0.2% 17.6%

Hari kerja dalam seminggu tidak menjawab

0.20%

1

0.40%

2

1.60%

4

2.10%

3 5 6 7

74.6%

3.90% 9.50% 38.80% 43.60%

Jika dilihat profil responden dari aspek pekerjaannya (Gambar 8) terlihat bahwa 52% memiliki status sebagai pekerja mandiri, 33% sebagai pekerja, dan 13% sebagai pemilik usaha atau pemberi 35

kerja. Mengingat responden mayoritasnya merupakan pekerja dan usaha di sektor informal atau UMKM maka secara nature pekerjaan tidak memiliki jam kerja yang tetap dan terstandar. Hal ini terlihat dari komposisi responden yang menjawab bahwa mereka bekerja antara 7‐12 jam dalam sehari berjumlah 74,6% dari keseluruhan responden dan 17,6% responden bekerja selama 1‐6 jam sehari. Fakta ini didukung oleh jumlah hari kerja yang mayoritas 6‐7 hari dalam seminggu. Hanya sebesar 9,5% responden yang bekerja 5 hari dalam seminggu. Profil khusus terkait pemberi kerja, mayoritas usaha mereka bergerak di sektor perdagangan, hotel dan restoran yaitu sebesar 37,2% dan kemudian diikuti oleh sektor jasa‐jasa sebesar 28,2%. Mayoritasnya (88% responden) juga dalam bentuk usaha kecil yang memiliki jumlah pekerja di bawah 25 orang. Dari lihat dari sisi omzet usaha, hanya 6% responden yang memiliki omzet usaha di atas Rp250 juta setahun. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas responden pemberi kerja merupakan usaha mikro. Gambar 9. Profil Usaha Pemberi Kerja

III.5.2. Analisis Deskriptif Hasil Survey Analisis deskriptif dilakukan untuk menggambarkan persepsi responden terhadap informasi yang diperolehnya terkait program SJSN yang akan dicanangkan oleh pemerintah maupun terhadap program jaminan sosial yang sudah berjalan. Persepsi yang akan dianalisis secara deskriptif antara lain meliputi persepsi responden terhadap risiko pekerjaan, keterjadian

36

dan keparahan kecelakaan kerja, tingkat pengetahuan terhadap program SJSN termasuk penilaian terhadap level urgensi masing‐masing program SJSN dan keinginan untuk mengikuti program SJSN, tingkat kemampuan membayar iuran program dan mekanisme serta frekuensi iuran program. III.5.2.1.

Persepsi Terhadap Risiko Pekerjaan

Dalam Gambar 10 disajikan persepsi responden terhadap risiko pekerjaan menurut kelompok jenis kelamin responden, umur dan sektor pekerjaannya. Dari sisi jenis kelamin terdapat perbedaan persepsi ada atau tidaknya risiko dalam pekerjaan, responden laki‐laki yang mengatakan adanya risiko dalam pekerjaan lebih tingggi dari responden perempuan. Sementara dari sisi usia dapat dikatakan terjadi penyebaran yang relatif merata. Perbedaan persepsi ini lebih disebabkan oleh jenis pekerjaan atau sektor pekerjaan para responden (Lihat Gambar 11). Gambar 10. Persepsi Risiko Menurut Jenis Kelamin dan Usia Persepsi Risiko Laki-laki

Persepsi Risiko Berdasarkan Usia

70.0%

Tidak menjawab

Tidak ada risiko

Ada risiko

60.0% 50.0%

59.3% 0%

40.0%

> 60 tahun

39%

30.0%

62% 38%

20.0% 10.0%

1.7%

3.91%

0.0%

Ada risiko

Tidak ada risiko

Tidak menjawab

46‐60 tahun

46.09% 50%

Persepsi Risiko Perempuan 3.69%

60.0%

57.1%

50.0%

31‐45 tahun

40.22% 56.09%

40.0% 30.0%

37.3% 2.82%

20.0%

16‐30 tahun

57.04%

5.50%

10.0%

40.14% 0.0%

Ada risiko

Tidak ada risiko

Tidak menjawab

37

Gambar 11. Persepsi Risiko Menurut Sektor Pekerjaan Tidak menjawab

Tidak ada risiko

Ada risiko

3.1% 38.4%

Jasa

58.5% 0% 75%

Keuangan 25% 0% 8.3%

Transportasi & telekomunikasi

91.7% 0.9% 59.6%

Perdagangan, hotel, & restoran 39.4% 8.4% 8.3%

Konstruksi

83.3% 0% 60%

Listrik, air, gas 40% 16% 36%

Manufaktur

48% 0% 100%

Pertambangan 0% 0% 33.3%

Pertanian

66.7%

Terhadap pertanyaan mengenai aspek apa saja di lingkungan pekerjaan yang berpotensi membahayakan dan diberikan keleluasaan untuk memilih lebih dari satu atas empat pilihan jawaban dan satu tambahan jawaban terbuka (jika diperlukan) diperoleh tabulasi jawaban sebagaimana dalam Gambar 12. Terlihat walaupun ada banyak responden yang tidak menjawab, jawaban kondisi kerja yang berbahaya/rawan kecelakaan dan jam kerja panjang/malam merupakan aspek yang potensi risiko pekerjaan yang dianggap membahayakan. Sementara, jawaban yang berupa kombinasi atas beberapa pilihan jawaban relatif kecil. Gambar 12. Persepsi Terhadap Aspek Potensi Risiko Yang Membahayakan 31.1%

30.3%

18.4%

9.7% 5.5% 2.7% 1%

0.5% Berbahaya/ rawan kecelakaan

Jam kerja panjang/ malam

Lingkungan Risiko sekitar dieksploitasi berbahaya

Lainnya

0.8%

Berbahaya/ Berbahaya/ Jam kerja rawan rawan panjang/ kecelakaan kecelakaan malam dan dan jam dan lingkungan kerja yang lingkungan sekitar panjang sekitar berbahaya berbahaya

Tidak menjawab

38

Pertanyaan atas potensi risiko ini hanya berupa pertanyaan selintas, yang hanya digunakan untuk mengukur persepsi adanya aspek potensi risiko dengan mengaitkan aspek penyebabnya. Tentu untuk mendapatkan jawaban yang lebih definitive diperlukan pendekatan lain yang lebih mendetail, misalnya dengan pertanyaan eksploratif yang dikaitkan dengan jenis pekerjaan yang berbeda‐beda. III.5.2.2.

Persepsi Terhadap Frekuensi dan Keparahan Kecelakaan Kerja

Selanjutnya, untuk mengetahui lebih dalam mengenai persepsi risiko dalam pekerjaan maka responden diuji dengan pertanyaan mengenai kejadian kecelakaan kerja yang pernah dialaminya maupun dialami oleh rekan kerja di lingkungan kerjanya serta tingkat keparahannya. Gambar 13 menyajikan hasil jawaban responden. Bahwa jawaban terhadap tingkat frekuensi kecelakaan kerja mayoritasnya tidak pernah atau pernah untuk semua sektor pekerjaan. Sangat sedikit yang menjawab sering dan sangat sering. Selain itu, mayoritas kejadian kecelakaan yaitu sebesar 68% pun tidak parah, hanya 15% parah, 3% sangat parah dan 1% mematikan. Gambar 13. Persepsi Terhadap Kecelakaan Kerja

Frekuensi Kecelakaan Kerja per Sektor Pekerjaan Tidak menjawab

Jasa

Keuangan

Transportasi & telekomunikasi Perdagangan, hotel, & restoran

Konstruksi

Listrik, air, gas

Sering

3.03% 1.21% 5.46%

0% 0% 0% 0%

Manufaktur

Pertambangan

0% 0% 0% 0%

50%

16.7% 13.9%

3%

63.9%

19.4%

1.9% 1% 4%

Tidak pernah

Tingkat keparahan kecelakaan kerja

33.3%

0% 2.8%

Pernah

64.24%

26.06%

0% 0%

0% 0%

Pertanian

Sangat Sering

1%

13%

15% 49.1% 44%

8.3%

68% 75%

17%

20% 16% 20%

Tidak parah Mematikan

40% 40%

Parah tidak menjawab

Sangat Parah

64%

100%

0% 3% 3% 15.2%

78.8%

39

III.5.2.3.

Persepsi Terhadap Pengetahuan, Keinginan Keikutsertaan dan Urutan Urgensi

Ternyata masih sangat minim responden yang mengetahui tentang adanya program SJSN, yaitu hanya sebesar 21% ketika ditanyakan kepada mereka secara serta merta pengetahuan mereka. Sementara 62% mengaku tidak mengetahuinya dan 16% tidak menjawab (Gambar 14). Ini tentu menjadi temuan tersendiri bahwa masih diperlukan sosialisasi program SJSN secara massif, terutama untuk masyarakat kalangan kelas menengah ke bawah, yang bekerja di sektor informal dan UMKM. Gambar 14. Persepsi Terhadap Pengetahuan, Keikutsertaan dan Tingkat Urgensi Pengetahuan tentang SJSN Tahu

Tidak tahu

16%

Persepsi urutan tingkat urgensi program SJSN

Tidak menjawab

90%

80%

21%

70% 60% 63%

50% 40%

Keinginan mengikuti program SJSN Ingin

4.4%

Tidak

30%

Tidak menjawab

20%

10%

9.6%

0%

Kesehatan Kecelakaan Kerja 86%

Skala 1 87%

Skala 2 7.30%

Skala 3 2%

Skala 4 1.80%

Skala 5 2%

17%

57.10%

10.50%

7.90%

7.50%

Hari Tua

9.80%

15.90%

36.50%

25.10%

12.80%

Pensiun

5.90%

6.50%

13.70%

36%

37.90%

Kematian

9.40%

8.30%

27.70%

16.40%

38.30%

Namun demikian, ketika dieksplorasi lebih lanjut mengenai program SJSN mereka secara antusias ingin mengikuti program SJSN ini. Hal ini ditunjukkan dengan respon yang cukup besar, 86% untuk ikut dan hanya 4,4% yang secara eksplisit menyatakan tidak ikut. Ini juga suatu temuan menarik bahwa ternyata para responden dari kalangan menengah ke bawah, pekerja sektor informal dan UMKM memiliki antusiasme yang tinggi untuk mengikuti program SJSN. Dan bagi karakter responden dalam klasifikasi ini mereka meletakkan program SJSN Jaminan Kesehatan sebagai urutan tertinggi, diikuti oleh Jaminan Kecelakaan Kerja. Sementara untuk 40

tiga program lainnya: Jaminan Hari Tua, Jaminan Pensiun dan Jaminan Kematian pada urutan berikutnya. Hal ini sangat rasional mengingat Jaminan Kesehatan merupakan kebutuhan utama bagi mereka. Jaminan Kecelakaan Kerja juga penting, mengingat potensi risiko mereka dalam pekerjaan. Sementara Jaminan Kematian, bukan tidak penting tetapi sangat mungkin karena sudah ada mekanisme sosial dalam menangani musibah kematian, baik berbasis agama maupun budaya setempat. III.5.2.4.

Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran Program SJSN

Bagian ini akan menyajikan gambaran persepsi responden atas gambaran kemampuannya untuk membayar iuran ketika mengikuti program SJSN. Analisis disajikan untuk setiap status responden dalam pekerjaan, baik sebagai pekerja, pemberi kerja atau pun pekerja mandiri. Namun sebelumnya, perlu dicatat bahwa dalam hubungan pekerja pemberi kerja dalam hal pembayaran iuran jaminan kesehatan, jaminan pensiun dan jaminan hari tua untuk pekerja besaran iuran ditanggung bersama dengan proporsi tertentu antara pekerja dan pemberi kerja. Sementara iuran jaminan kecelakaan kerja dan jaminan kematian untuk pekerja ditanggung oleh pemberi kerja. Sehingga dalam hal ini, pemberi kerja selain menanggung iuran jaminan SJSN bagi dirinya, mereka juga menanggung iuran bagi pekerja sebagaimana tersebut di atas. Sementara itu, bagi pekerja mandiri tentu hanya perlu menanggung iuran program SJSN bagi dirinya sendiri. Salah satu analisis yang cukup penting adalah mengenai proporsi ideal untuk iuran yang ditanggung bersama oleh Pemberi Kerja dan Pekerjanya, yakni untuk Jaminan Kesehatan, Jaminan Hari Tua, dan Jaminan Pensiun. Dari hasil analisis diperoleh informasi bahwa Pemberi Kerja rata‐rata mampu menanggung porsi iuran sebesar 62,76% sedangkan kelompok Pekerja rata‐rata mampu menanggung porsi iuran sebesar 39,7%. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tingkat kompromi yang ideal untuk proporsi iuran ini ialah 60% menjadi tanggungan pemberi kerja dan 40% menjadi tanggungan pekerja. Gambar 15 menyajikan hasil persepsi kemampuan membayar iuran program SJSN untuk pemberi pekerja. Terlihat bahwa ada perbedaan preferensi responden pemberi kerja dalam mempersepsikan kemampuannya dalam membayar iuran untuk program kematian, kecelakaan kerja dan kesehatan. Untuk program jaminan kematian, kemampuan membayar pemberi kerja relatif rendah, sementara untuk program kecelakaan kerja dan kesehatan relatif lebih tersebar, dari mengatakan tidak mampu sampai dengan membayar iuran diatas 41

Rp25.000,00 per bulan. Untuk program pension dan hari tua, kecenderungan mempersepsikan kemampuannya pada level iuran sampai dengan Rp25.000,00 atau pun jika ditingkatkan masih cukup mampu sampai ke level Rp50.000,00. Hal ini ditunjukkan bahwa 22,2% responden mampu membayar iuran pada kategori iuran antara Rp25.000,00 s.d. Rp50.000,00, baik untuk program jaminan pensiun atau pun jaminan hari tua. Sebetulnya ukuran kemampuan membayar iuran program SJSN dapat juga digunakan sebagai proksi untuk mengukur kemauan atau keinginan untuk bergabung dalam program SJSN ini. Gambar 15. Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran: Pemberi Kerja Kematian

> Rp 25.000

Kecelakaan Kerja

Kesehatan

Pensiun

0% 2.8%

> Rp125.000

0% 0%

Rp100.001‐125.000

0% 0%

Rp75.001‐100.000

0%

7.9% 5.9% 18.9%

Rp 20.001‐25.000

Hari Tua

10.5% 5.6% Rp 15.001‐20.000

5.9% 11% 18.4%

5.6% Rp50.001‐75.000

6% Rp 10.001‐15.000

16.7%

16.2% 15.8%

22.2% 22%

Rp 25.000‐50.000

47.1% 35.1%

Rp 5.000‐10.000

23.7%

44.4% 44.3%

< Rp 25.000

35.3% Tidak mampu

16.2% 23.7%

22.2% Tidak mampu

17%

Untuk responden pekerja (Lihat Gambar 16), hanya menanggung iuran untuk tiga program SJSN: jaminan pensiun, jaminan hari tua dan jaminan kesehatan. Terlihat bahwa untuk program jaminan pensiun dan jaminan hari tua, persepsi pekerja memiliki kecenderungan yang sama yaitu kemampuan membayar mayoritas pada level Rp125.000,00 per bulan dan sebesar 18,2% responden menyatakan tidak mampu membayar iuran. Untuk program jaminan kesehatan, 36,2% responden pekerja mengaku tidak mampu membayar iuran. Sementara sebesar 23,4% mampu membayar iuran antara Rp5.000,00 s.d. Rp10.000,00 per bulan. Menarik, bahwa sebesar 19,1% menyatakan mampu membayar 42

iuran di atas Rp25.000,00 per bulan dan untuk rentang iuran di atas Rp10.000,00 dan kurang dari Rp25.000,00 per bulan hanya dalam prosentasi yang lebih rendah dari kedua kategori tersebut. Gambar 16. Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran: Pekerja Pensiun 9.1% 9.1%

> Rp125.000 Rp100.001‐125.000

Hari Tua

0% 0% 6.8% 4.5%

Rp75.001‐100.000 0% Rp50.001‐75.000

2.3% 15.9%

Rp 25.000‐50.000

11.4% 50%

< Rp 25.000

54.5% 18.2% 18.2%

Tidak mampu 36.2%

Kesehatan

23.4% 19.1% 12.8% 6.4% 2.1% Tidak mampu

Rp 5.000‐10.000 Rp 10.001‐15.000 Rp 15.001‐20.000 Rp 20.001‐25.000

> Rp 25.000

Untuk responden pekerja mandiri sebagaimana tersaji dalam Gambar 17, menunjukkan bahwa ada keseragaman kecenderungan kemampuan membayar iuran baik untuk kelompok jaminan kematian, kecelakaan kerja dan kesehatan maupun untuk kelompok jaminan pensiun dan hari tua. Jumlah responden pekerja mandiri yang menyatakan tidak mampu membayar iuran untuk jaminan kematian, kecelakaan kerja dan kesehatan relatif seimbang dengan kelompok responden yang menyatakan mampu membayar iuran sebesar antara Rp5.000,00 s.d. Rp10.000,00. Untuk program jaminan pensiun dan hari tua, mayoritas atau sebesar 54,% dan 53,4% responden pekerja mandiri secara berurut menyatakan mampu membayar iuran jaminan pensiun dan hari tua sebesar sampai dengan Rp25.000,00 per bulan. Sebetulnya raltif cukup banyak responden yang mampu membayar iuran sebesar antara Rp25.000,00 s.d.

43

Rp50.000,00 per bulan (19% dan 21,5%). Namun jika level iuran dinaikkan lebih dari Rp50.000,00 per bulan hanya sangat sedikit responden pemberi kerja yang mengaku memiliki kemampuan membayarnya. Tercatat ada kurang lebih 20% responden yang mengaku tidak mampu membayar iuran program jaminan pensiun dan hari tua. Gambar 17. Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran: Pekerja Mandiri Kematian

> Rp 25.000

Kecelakaan Kerja

Kesehatan

Pensiun

3.6% 2.3% 6.1%

> Rp125.000

0.7% 1.2% 0.7% 1.2%

0% 0.6% 5%

Rp100.001‐125.000

Rp 20.001‐25.000

Rp75.001‐100.000

Rp 15.001‐20.000

1.8% 3.5% 2.2%

Rp50.001‐75.000 4.8% 9.4%

Rp 25.000‐50.000 36.5% 40.1% 38.9%

III.5.2.5.

1.4% 3%

39% 38.3%

19% 21.5% 54.2% 53.4%

< Rp 25.000 53.3%

Tidak mampu

3.6% 2.5%

14.5%

Rp 10.001‐15.000

Rp 5.000‐10.000

Hari Tua

Tidak mampu

20.4% 17.2%

Persepsi Terhadap Mekanisme Iuran

Seluruh responden dimintai pendapatnya mengenai periode pemungutan iuran dan mekanisme pembayaran yang ideal. Hasilnya didapatkan bahwa periode pemungutan iuran yang ideal dilakukan secara bulanan. Sementara itu, untuk mekanisme pembayaran ideal tidak ada jawaban yang sangat menonjol. Jawaban responden tersebar dalam pilihan yang disajikan dalam kuesioner, bahkan termasuk untuk pilihan lainnya. Hal ini mengindikasikan perlunya berbagai pendekatan untuk fasilitasi iuran program SJSN yang sesuai dengan karakter dan latar belakang peserta program untuk meningkatkan kemudahan pembayaran iuran.

44

III.5.3. Analisis Uji Statistik Analisis uji statistik dilakukan untuk dua kriteria pengujian: (1) uji beda persepsi antara pemberi kerja, pekerja dan pekerja mandiri; (2) uji signifikansi faktor‐faktor yang mempengaruhi kemauan mengikuti program dan kemampuan membayar iuran. Kedua criteria pengujian ini dilakukan untuk lima program SJSN: (1) jaminan kesehatan, (2) jaminan kecelakaan kerja, (3) jaminan hari tua, (4) jaminan pensiun, dan (5) jaminan kematian. III.5.3.1.

Jaminan Kesehatan

Uji beda persepsi kemampuan membayar iuran antar kelompok responden Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data terdistribusi normal maka uji beda menggunakan alat uji statistik parametrik yakni Anova. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka uji beda akan dilanjutkan dengan menggunakan alat uji statistik non‐parametrik yakni Kruskall Wallis. Uji distribusi normal dilakukan dengan menggunakan Kolmogorof‐Smirnov, hipotesis nul uji Kolmogorof‐ Smirnov adalah data terdistribusi normal dan hipotesis lawannya adalah data tidak terdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kemampuan membayar iuran

45

N

265 a

Normal Parameters

Mean

2.3698

Std. Deviation Most Extreme Differences

1.56641

Absolute

.291

Positive

.291

Negative

‐.191

Kolmogorov‐Smirnov Z

4.744

Asymp. Sig. (2‐tailed)

.000

a. Test distribution is Normal.

Karena nilai signifikansi uji Kolmogorof‐Smirnov di bawah 0.05, maka hipotesis nul ditolak yang berarti data kemampuan membayar iuran tidak terdistribusi secara normal. Selain itu jika dilihat berdasarkan homogenitas varians data yang menjadi asumsi uji Anova, ternyata varians data kemampuan membayar iuran tidak sama sehingga akan menyebabkan hasil Anova akan menjadi kurang tepat. Test of Homogeneity of Variances Kemampuan membayar iuran Levene Statistic 8.876

df1

df2 2

Sig. 262

.000

Dengan demikian, uji beda persepsi akan diteruskan dengan menggunakan metode statistik non‐parametrik yakni uji Kruskall‐Wallis. Hipotesis nul dari uji Kruskal–Wallis adalah antara Pemberi Kerja, Pekerja, dan Pekerja Mandiri memiliki kemampuan membayar iuran Jaminan Kesehatan yang sama. Statistik Kruskal‐Wallis diinterpretasikan sebagai nilai chi-square yang ternyata signifikan, χ2 (df = 2) = 9.541, p (0.008) < 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa antara kelompok Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri terdapat perbedaan kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja. Pada kelompok Pemberi Kerja rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kesehatan ada di kisaran 2.92 yang berarti dalam persepsi para Pemberi Kerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp10.000 – 15.000. Kelompok Pekerja memiliki rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kesehatan di kisaran 2.77 yang berarti walaupun kemampuan membayar iurannya lebih rendah dari Pemberi kerja namun tidak terlalu jauh berbeda, sehingga apabila dilakukan pembulatan kelompok Pekerja juga akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp10.000 – 15.000. 46

Sedangkan pada kelompok Pekerja Mandiri rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kesehatan ada di kisaran 2.15 yang berarti dalam persepsi para Pekerja Mandiri, mereka hanya akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp5.000 – 10.000. Dengan demikian, Pemerintah harus memberikan perhatian khusus pada Jaminan Kesehatan kelompok Pekerja Mandiri karena rata‐rata kemampuan mereka membayar iuran Jaminan Kesehatan paling rendah dibandingkan dua kelompok lainnya. Faktor yang memengaruhi keputusan responden mengikuti program Jaminan Kesehatan SJSN Pada bagian ini, analisis yang dilakukan adalah memodelkan keputusan responden untuk mengikuti atau tidak mengikuti program Jaminan Kesehatan dalam SJSN. Keputusan ikut atau tidak ikut adalah variabel binary (y = 1 jika responden memutuskan untuk ikut Jaminan Kesehatan dan y = 0 jika responden memutuskan untuk tidak ikut Jaminan Kesehatan). Kriteria penentuan ikut tidak ikut dilakukan dengan menggunakan indikator pertanyaan ke‐ 32 yakni kemampuan membayar iuran. Dimana responden yang menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak mampu dan lebih kecil dari Rp5.000 akan diberikan angka “0” sedangkan responden yang menjawab selain dua pilihan tersebut akan diberikan angka “1” karena dianggap memiliki intensi dan kemampuan untuk mengikuti program SJSN. Adapun alat analisis yang digunakan adalah model regresi dengan respon kualitatif yakni Probit dan Logit. Perbedaannya jika model Probit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi normal, sedangkan model Logit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi logistik. Kami mengasumsikan bahwa keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kesehatan akan dipengaruhi oleh variabel: •

Manfaat Adalah persepsi responden terhadap manfaat SJSN dalam memberikan jaminan sosial (1 = SJSN akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik, 0 = SJSN tidak akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik).

•

Sebelumnya Adalah keikutsertaan responden pada program Jaminan Kesehatan sebelumnya (1 = responden mengikuti program Jaminan Kesehatan, 0 = responden tidak mengikuti program Jaminan Kesehatan). 47

•

Penghasilan Adalah jumlah penghasilan responden.

•

Tanggungan Adalah jumlah tanggungan keluarga responden.

•

Pendidikan Adalah tingkat pendidikan responden.

Berikut ini adalah output hasil estimasi model Probit dan Logit untuk keputusan mengikuti program Jaminan Kesehatan. Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:01 Sample: 1 232 Included observations: 232 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

0.096898 0.046929 1.00E‐07 0.672303 ‐0.062335 ‐0.420239

0.268757 0.074053 5.10E‐08 0.194967 0.050176 0.502223

0.360541 0.633730 1.965487 3.448292 ‐1.242327 ‐0.836757

0.7184 0.5263 0.0494 0.0006 0.2141 0.4027

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.074317 0.482857 1.268072 1.357212 1.304022 304.8482 22.65544 0.000393

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

85 147

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

0.633621 0.465790 49.03303 ‐141.0964 282.1928 ‐152.4241 ‐0.608174

Total obs

232

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:03 Sample: 1 232 Included observations: 232 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

0.156329 0.071862 1.81E‐07 1.083160

0.444503 0.122133 9.42E‐08 0.317232

0.351693 0.588393 1.921628 3.414415

0.7251 0.5563 0.0547 0.0006

48

TANGGUNGAN C

‐0.099457 ‐0.692215

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.074173 0.482857 1.268262 1.357402 1.304212 304.8482 22.61138 0.000400

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

85 147

0.081208 0.832717

‐1.224719 ‐0.831272

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

0.2207 0.4058 0.633621 0.465764 49.02750 ‐141.1184 282.2369 ‐152.4241 ‐0.608269

Total obs

232

Berdasarkan output di atas, dengan tingkat keyakinan 95% (α = 5%) ternyata pada model Probit dan Logit variabel yang paling memengaruhi keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kesehatan adalah variabel jumlah penghasilan dan keikutsertaan dalam program sebelumnya. Adapun pada model Logit, variabel jumlah penghasilan signifikan pada tingkat keyakinan 90% (α = 10%). Namun demikian, tidak seperti model OLS biasa interpretasi dari nilai koefisien pada model binary tidak dapat secara langsung diartikan sebagai efek marjinal pada variabel dependennya. Untuk melihat bagaimana efek marjinal bagi keputusan responden, grafik 1 di bawah ini menjelaskan skenario probabilita responden mengikuti program Jaminan Kesehatan tanpa keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 1 warna hijau) dan keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 2 warna hitam). Grafik 1. Persepsi Terhadap Kemampuan Membayar Iuran: Pekerja Mandiri 1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 25

50

75

100

125

150

175

200

225

SEBELUMNYA (Scenario 1) SEBELUMNYA (Scenario 2) INTENSI (Scenario 1) INTENSI (Scenario 2)

49

Dari grafik di atas, nampak bahwa probabilitas responden untuk mengikuti program jaminan kesehatan SJSN akan semakin besar apabila responden tersebut telah mengikuti program jaminan kesehatan sebelumnya. Untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen dilihat berdasarkan statistik Likelihood Ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi OLS. Hipotesis nul uji statistik LR adalah semua variabel penjelas secara bersama‐sama tidak memengaruhi variabel dependen. Dengan nilai Probabilitas LR statistic 0.000393 dan 0.000400 maka hipotesis nul ditolak yang berarti bahwa semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen. III.5.3.2.

Jaminan Kecelakaan Kerja

Uji beda persepsi kemampuan membayar iuran antar kelompok responden Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data terdistribusi normal maka uji beda menggunakan alat uji statistik parametrik yakni Anova. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka uji beda akan dilanjutkan dengan menggunakan alat uji statistik non‐parametrik yakni Kruskall Wallis. Uji distribusi normal dilakukan dengan menggunakan Kolmogorof‐Smirnov, hipotesis nul uji Kolmogorof‐ Smirnov adalah data terdistribusi normal dan hipotesis lawannya adalah data tidak terdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kemampuan membayar iuran N

209 a

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

Kolmogorov‐Smirnov Z Asymp. Sig. (2‐tailed)

2.1053 1.18825

Absolute

.277

Positive

.277

Negative

‐.176 4.003 .000

a. Test distribution is Normal.

50

Karena nilai signifikansi uji Kolmogorof‐Smirnov di bawah 0.05 maka hipotesis nul ditolak yang berarti data kemampuan membayar iuran tidak terdistribusi secara normal. Selain itu jika dilihat berdasarkan homogenitas varians data yang menjadi asumsi uji Anova, ternyata varians data kemampuan membayar iuran tidak sama sehingga akan menyebabkan hasil Anova akan menjadi kurang tepat. Test of Homogeneity of Variances Kemampuan membayar iuran Levene Statistic

df1

14.015

df2 1

Sig. 207

.000

Dengan demikian uji beda persepsi akan diteruskan dengan menggunakan metode statistik non‐parametrik yakni uji Kruskall‐Wallis. Hipotesis nul dari uji Kruskal–Wallis adalah antara Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri memiliki kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja yang sama. Statistik Kruskal‐Wallis diinterpretasikan sebagai nilai chisquare yang ternyata signifikan, χ2 (df = 1) = 15.153, p (0.000) < 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa antara kelompok Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri terdapat perbedaan kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja. Pada kelompok Pemberi Kerja rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja ada di kisaran 2.89 yang berarti dalam persepsi para Pemberi Kerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp10.000 – 15.000. Sedangkan pada kelompok Pekerja Mandiri rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja ada di kisaran 1.93 yang berarti dalam persepsi para Pekerja Mandiri, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp5.000 – 10.000. Faktor yang memengaruhi keputusan responden mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja Sebagaimana pembahasan sebelumnya, analisis yang dilakukan adalah memodelkan keputusan responden untuk mengikuti atau tidak mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja. Keputusan ikut atau tidak ikut adalah variabel binary (y = 1 jika responden memutuskan untuk ikut Jaminan Kecelakaan Kerja dan y = 0 jika responden memutuskan untuk tidak ikut Jaminan Kecelakaan Kerja).

51

Kriteria penentuan ikut tidak ikut dilakukan dengan menggunakan indikator pertanyaan ke‐ 32 yakni kemampuan membayar iuran. Dimana responden yang menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak mampu dan lebih kecil dari Rp5.000 akan diberikan angka “0” sedangkan responden yang menjawab selain dua pilihan tersebut akan diberikan angka “1” karena dianggap memiliki intensi dan kemampuan untuk mengikuti program SJSN. Adapun alat analisis yang digunakan adalah model regresi dengan respon kualitatif yakni Probit dan Logit. Perbedaannya jika model Probit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi normal, sedangkan model Logit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi logistik. Kita mengasumsikan bahwa keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja akan dipengaruhi oleh variabel: •

Manfaat Adalah persepsi responden terhadap manfaat SJSN dalam memberikan jaminan sosial (1 = SJSN akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik, 0 = SJSN tidak akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik).

•

Sebelumnya Adalah keikutsertaan responden pada program Jaminan Kecelakaan Kerja sebelumnya (1 = responden mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja, 0 = responden tidak mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja)

•

Penghasilan Adalah jumlah penghasilan responden

•

Tanggungan Adalah jumlah tanggungan keluarga responden

•

Pendidikan Adalah tingkat pendidikan responden Berikut ini adalah output hasil estimasi model Probit dan Logit untuk keputusan

mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja. Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:07 Sample: 1 194 Included observations: 194 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives

52

Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGETAHUAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

‐0.208144 0.028924 0.122261 8.26E‐08 ‐0.788006 ‐0.027742 1.465122

0.308351 0.084956 0.253354 4.59E‐08 0.200667 0.055796 0.684661

‐0.675021 0.340464 0.482568 1.799779 ‐3.926938 ‐0.497199 2.139921

0.4997 0.7335 0.6294 0.0719 0.0001 0.6190 0.0324

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.103099 0.478366 1.234128 1.352040 1.281874 251.3329 25.91214 0.000231

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

68 126

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.649485 0.453423 38.44578 ‐112.7104 225.4207 ‐125.6664 ‐0.580981

194

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:08 Sample: 1 194 Included observations: 194 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

‐0.281166 0.053344 1.45E‐07 ‐1.310383 ‐0.036333 2.348698

0.505400 0.137725 8.34E‐08 0.330899 0.090228 1.131088

‐0.556323 0.387325 1.734661 ‐3.960071 ‐0.402677 2.076494

0.5780 0.6985 0.0828 0.0001 0.6872 0.0378

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.102801 0.478366 1.224204 1.325272 1.265129 251.3329 25.83732 0.000096

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

68 126

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.649485 0.451941 38.39909 ‐112.7478 225.4956 ‐125.6664 ‐0.581174

194

Berdasarkan output di atas, dengan tingkat keyakinan 90% (α = 10%) ternyata pada model Probit dan Logit variabel yang paling memengaruhi keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja adalah variabel jumlah penghasilan dan keikutsertaan 53

dalam program sebelumnya. Hanya perbedaannya dengan Jaminan Kesehatan, ternyata pada keputusan responden untuk mengikuti Jaminan Kecelakaan Kerja koefisien variabel “Sebelumnya” bertanda negatif. Tidak seperti model OLS biasa interpretasi dari nilai koefisien pada model binary tidak dapat secara langsung diartikan sebagai efek marjinal pada variabel dependennya. Untuk melihat bagaimana efek marjinal bagi keputusan responden, grafik 2 di bawah ini menjelaskan skenario probabilita responden mengikuti program Jaminan Kecelakaan Kerja tanpa keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 1 warna hijau) dan keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 2 warna hitam). Grafik 2. Efek Marjinal bagi Keputusan Responden 1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 25

50

75

100

125

150

175

SEBELUMNYA (Scenario 1) SEBELUMNYA (Scenario 2) INTENSI (Scenario 1) INTENSI (Scenario 2)

Dari grafik di atas, nampak bahwa probabilitas responden untuk mengikuti program jaminan kecelakaan kerja SJSN akan semakin besar apabila ternyata responden tersebut tidak mengikuti program jaminan kecelakaan kerja sebelumnya. Untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen dilihat berdasarkan statistik Likelihood Ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi OLS. Hipotesis nul uji statistik LR adalah semua variabel penjelas secara bersama‐sama tidak memengaruhi variabel dependen.

54

Dengan nilai Probabilitas LR statistic 0.000231 dan 0.000096 maka hipotesis nul ditolak yang berarti bahwa semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen. III.5.3.3.

Jaminan Hari Tua

Uji beda persepsi kemampuan membayar iuran antar kelompok responden Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data terdistribusi normal maka uji beda menggunakan alat uji statistik parametrik yakni Anova. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka uji beda akan dilanjutkan dengan menggunakan alat uji statistik non‐parametrik yakni Kruskall Wallis. Uji distribusi normal dilakukan dengan menggunakan Kolmogorof‐Smirnov, hipotesis nul uji Kolmogorof‐ Smirnov adalah data terdistribusi normal dan hipotesis lawannya adalah data tidak terdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kemampuan membayar iuran N

225 a

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

Kolmogorov‐Smirnov Z Asymp. Sig. (2‐tailed)

2.3511 1.20872

Absolute

.316

Positive

.316

Negative

‐.212 4.747 .000

a. Test distribution is Normal.

Karena nilai signifikansi uji Kolmogorof‐Smirnov di bawah 0.05 maka hipotesis nul ditolak yang berarti data kemampuan membayar iuran tidak terdistribusi secara normal. Selain itu jika dilihat berdasarkan homogenitas varians data yang menjadi asumsi uji Anova, ternyata varians data kemampuan membayar iuran tidak sama sehingga akan menyebabkan hasil Anova akan menjadi kurang tepat.

55

Test of Homogeneity of Variances Kemampuan membayar iuran Levene Statistic

df1

4.700

df2 2

Sig. 222

.010

Dengan demikian uji beda persepsi akan diteruskan dengan menggunakan metode statistik non‐parametrik yakni uji Kruskall‐Wallis. Hipotesis nul dari uji Kruskal–Wallis adalah antara Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri memiliki kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja yang sama. Statistik Kruskal‐Wallis diinterpretasikan sebagai nilai chisquare yang ternyata tidak signifikan, χ2 (df = 2) = 0.446, p (0.80) > 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa antara kelompok Pemberi Kerja, Pekerja dan Pekerja Mandiri tidak memiliki perbedaan persepsi kemampuan membayar iuran Jaminan Hari Tua. Pada kelompok Pemberi Kerja rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Hari Tua ada di kisaran 2.39 yang berarti dalam persepsi para Pemberi Kerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Kelompok Pekerja memiliki rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Hari Tua di kisaran 2.57 yang berarti dalam persepsi Pekerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Demikian juga pada kelompok Pekerja Mandiri rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Hari Tua ada di kisaran 2.29 yang berarti dalam persepsi para Pekerja Mandiri, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Salah satu hal yang menarik adalah kelompok Pekerja memiliki persepsi rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Hari Tua yang paling tinggi dibandingkan dengan dua kelompok lainnya. Meskipun nilai rata‐ratanya masih jauh dari angka 3 (2.57), namun hal ini mengindikasikan bahwa dalam persepsi mereka (Pekerja) Jaminan Hari Tua adalah sesuatu yang dianggap penting. Faktor yang memengaruhi keputusan responden akan mengikuti program Jaminan Hari Tua Sebagaimana pembahasan sebelumnya, analisis yang dilakukan adalah memodelkan keputusan responden untuk mengikuti atau tidak mengikuti program Jaminan Hari Tua. Keputusan ikut atau tidak ikut adalah variabel binary (y = 1 jika responden memutuskan untuk ikut Jaminan Hari Tua dan y = 0 jika responden memutuskan untuk tidak ikut Jaminan Hari Tua).

56

Kriteria penentuan ikut tidak ikut dilakukan dengan menggunakan indikator pertanyaan ke‐ 32 yakni kemampuan membayar iuran. Dimana responden yang menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak mampu akan diberikan angka “0” sedangkan responden yang menjawab selain pilihan tersebut akan diberikan angka “1” karena dianggap memiliki intensi dan kemampuan untuk mengikuti program SJSN. Adapun alat analisis yang digunakan adalah model regresi dengan respon kualitatif yakni Probit dan Logit. Perbedaannya jika model Probit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi normal, sedangkan model Logit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi logistik. Kita mengasumsikan bahwa keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Hari Tua akan dipengaruhi oleh variabel: •

Manfaat Adalah persepsi responden terhadap manfaat SJSN dalam memberikan jaminan sosial (1 = SJSN akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik, 0 = SJSN tidak akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik).

•

Sebelumnya Adalah keikutsertaan responden pada program Jaminan Hari Tua sebelumnya (1 = responden mengikuti program Jaminan Kesehatan, 0 = responden tidak mengikuti program Jaminan Hari Tua)

•

Penghasilan Adalah jumlah penghasilan responden

•

Tanggungan Adalah jumlah tanggungan keluarga responden

•

Pendidikan Adalah tingkat pendidikan responden

Berikut ini adalah output hasil estimasi model Probit dan Logit untuk keputusan mengikuti program Jaminan Hari Tua. Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:24 Sample: 1 196 Included observations: 196 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives

57

Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

‐0.310066 0.189700 9.94E‐10 0.696078 ‐0.046105 0.234900

0.376242 0.096347 2.68E‐08 0.255106 0.055389 0.627595

‐0.824114 1.968920 0.037112 2.728582 ‐0.832388 0.374286

0.4099 0.0490 0.9704 0.0064 0.4052 0.7082

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.088026 0.396346 0.958236 1.058587 0.998863 192.7844 16.97005 0.004557

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

38 158

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.806122 0.384774 28.12963 ‐87.90716 175.8143 ‐96.39218 ‐0.448506

196

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:24 Sample: 1 196 Included observations: 196 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

‐0.471828 0.337337 2.90E‐09 1.290842 ‐0.076149 0.229341

0.673955 0.167985 5.37E‐08 0.484539 0.097330 1.109480

‐0.700088 2.008138 0.054002 2.664059 ‐0.782374 0.206711

0.4839 0.0446 0.9569 0.0077 0.4340 0.8362

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.088001 0.396346 0.958261 1.058612 0.998888 192.7844 16.96515 0.004566

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

38 158

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.806122 0.384851 28.14099 ‐87.90961 175.8192 ‐96.39218 ‐0.448518

196

Berdasarkan output di atas, dengan tingkat keyakinan 95% (α = 5%) ternyata pada model Probit dan Logit variabel yang paling memengaruhi keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Hari Tua adalah variabel tingkat pendidikan dan keikutsertaan dalam program sebelumnya. Temuan ini agak berbeda dengan temuan pada Jaminan Kesehatan dan Kecelakaan Kerja, karena ternyata pada keputusan responden untuk mengikuti Jaminan Hari Tua tidak dipengaruhi oleh tingkat penghasilan responden. 58

Tidak seperti model OLS biasa interpretasi dari nilai koefisien pada model binary tidak dapat secara langsung diartikan sebagai efek marjinal pada variabel dependennya. Untuk melihat bagaimana efek marjinal bagi keputusan responden, grafik 3 di bawah ini menjelaskan skenario probabilita responden mengikuti program Jaminan Hari Tua tanpa keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 1 warna hijau) dan keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 2 warna hitam). Grafik 3. Efek Marjinal Bagi Keputusan Responden JHT 1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 25

50

75

100

125

150

175

SEBELUMNYA (Scenario 1) SEBELUMNYA (Scenario 2) INTENSI (Scenario 1) INTENSI (Scenario 2)

Dari grafik di atas, nampak bahwa probabilitas responden untuk mengikuti program jaminan hari tua SJSN akan semakin besar apabila ternyata responden tersebut telah mengikuti program jaminan hari tua sebelumnya. Sedangkan koefisien variabel pendidikan yang bertanda positif juga mengindikasikan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan responden maka semakin tinggi pula probabilitasnya untuk mengikuti program jaminan hari tua. Untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen dilihat berdasarkan statistik Likelihood Ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi OLS. Hipotesis nul uji statistik LR adalah semua variabel penjelas secara bersama‐sama tidak memengaruhi variabel dependen.

59

Dengan nilai Probabilitas LR statistic 0.00455 dan 0.00456 maka hipotesis nul ditolak yang berarti bahwa semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen. III.5.3.4.

Jaminan Pensiun

Uji beda persepsi kemampuan membayar iuran antar kelompok responden Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data terdistribusi normal maka uji beda menggunakan alat uji statistik parametrik yakni Anova. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka uji beda akan dilanjutkan dengan menggunakan alat uji statistik non‐parametrik yakni Kruskall Wallis. Uji distribusi normal dilakukan dengan menggunakan Kolmogorof‐Smirnov, hipotesis nul uji Kolmogorof‐ Smirnov adalah data terdistribusi normal dan hipotesis lawannya adalah data tidak terdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kemampuan membayar iuran N

204 a

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

Kolmogorov‐Smirnov Z Asymp. Sig. (2‐tailed)

2.2892 1.20740

Absolute

.320

Positive

.320

Negative

‐.204 4.573 .000

a. Test distribution is Normal.

Karena nilai signifikansi uji Kolmogorof‐Smirnov di bawah 0.05 maka hipotesis nul ditolak yang berarti data kemampuan membayar iuran tidak terdistribusi secara normal. Selain itu jika dilihat berdasarkan homogenitas varians data yang menjadi asumsi uji Anova, ternyata varians data kemampuan membayar iuran tidak sama sehingga akan menyebabkan hasil Anova akan menjadi kurang tepat.

60

Test of Homogeneity of Variances Kemampuan membayar iuran Levene Statistic

df1

7.064

df2 2

Sig. 201

.001

Dengan demikian uji beda persepsi akan diteruskan dengan menggunakan metode statistik non‐parametrik yakni uji Kruskall‐Wallis. Hipotesis nul dari uji Kruskal–Wallis adalah antara Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri memiliki kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja yang sama. Statistik Kruskal‐Wallis diinterpretasikan sebagai nilai chisquare yang ternyata tidak signifikan, χ2 (df = 2) = 1.111, p (0.574) > 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa antara kelompok Pemberi Kerja, Pekerja dan Pekerja Mandiri tidak memiliki perbedaan persepsi kemampuan membayar iuran Jaminan Pensiun. Pada kelompok Pemberi Kerja rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Pensiun ada di kisaran 2.28 yang berarti dalam persepsi para Pemberi Kerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Kelompok Pekerja memiliki rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Pensiun di kisaran 2.64 yang berarti dalam persepsi Pekerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Demikian juga pada kelompok Pekerja Mandiri rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Pensiun ada di kisaran 2.18 yang berarti dalam persepsi para Pekerja Mandiri, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran < Rp25.000. Salah satu hal yang menarik adalah kelompok Pekerja memiliki persepsi rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Pensiun yang paling tinggi dibandingkan dengan dua kelompok lainnya. Meskipun nilai rata‐ratanya masih jauh dari angka 3 (2.64), namun hal ini mengindikasikan bahwa dalam persepsi mereka (Pekerja) Jaminan Pensiun adalah sesuatu yang dianggap penting. Probabilita responden akan mengikuti program Jaminan Pensiun Sebagaimana pembahasan sebelumnya, analisis yang dilakukan adalah memodelkan keputusan responden untuk mengikuti atau tidak mengikuti program Jaminan Pensiun. Keputusan ikut atau tidak ikut adalah variabel binary (y = 1 jika responden memutuskan untuk ikut Jaminan Pensiun dan y = 0 jika responden memutuskan untuk tidak ikut Jaminan Pensiun).

61

Kriteria penentuan ikut tidak ikut dilakukan dengan menggunakan indikator pertanyaan ke‐ 32 yakni kemampuan membayar iuran. Dimana responden yang menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak mampu akan diberikan angka “0” sedangkan responden yang menjawab selain pilihan tersebut akan diberikan angka “1” karena dianggap memiliki intensi dan kemampuan untuk mengikuti program SJSN. Adapun alat analisis yang digunakan adalah model regresi dengan respon kualitatif yakni Probit dan Logit. Perbedaannya jika model Probit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi normal, sedangkan model Logit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi logistik. Kita mengasumsikan bahwa keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Pensiun akan dipengaruhi oleh variabel: •

Manfaat Adalah persepsi responden terhadap manfaat SJSN dalam memberikan jaminan sosial (1 = SJSN akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik, 0 = SJSN tidak akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik).

•

Sebelumnya Adalah keikutsertaan responden pada program Jaminan Pensiun sebelumnya (1 = responden mengikuti program Jaminan Pensiun, 0 = responden tidak mengikuti program Jaminan Pensiun)

•

Penghasilan Adalah jumlah penghasilan responden

•

Tanggungan Adalah jumlah tanggungan keluarga responden

•

Pendidikan Adalah tingkat pendidikan responden

Pada hasil output model Probit dan Logit untuk keputusan mengikuti program Jaminan Pensiun ada beberapa temuan yang berbeda dibandingkan hasil olahan sebelumnya, yakni: (1) Variabel “keikutsertaan sebelumnya” tidak dapat disertakan dalam model. Hal ini dikarenakan kurangnya variasi responden dalam mengisi jawaban, sehingga apabila responden menjawab ikut dalam program sebelumnya maka secara otomatis

62

responden tersebut akan mampu/ mau ikut pula dalam program Jaminan Pensiun (perfectly predicts binary response success). (2) Hanya variabel “tingkat pendidikan” saja yang memiliki pengaruh signifikan pada keputusan responden untuk mengikuti program jaminan pensiun. (3) Berdasarkan nila Probabilitas Likelihood Ratio (LR) statistic yang lebih besar dari nilai α=5% dan α=10% ternyata berarti bahwa tidak semua variabel penjelas secara bersama‐ sama memengaruhi variabel dependen, sehingga variabel penjelas yang tidak signifikan perlu dikeluarkan dari model. Setelah melakukan beberapa penyesuaian di atas maka didapatkan hasil output model Probit dan Logit sebagai berikut.

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 01/04/13 Time: 17:03 Sample: 1 177 Included observations: 177 Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

PENDIDIKAN C

0.257006 ‐0.371980

0.095442 0.438087

2.692808 ‐0.849100

0.0071 0.3958

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.040786 0.411771 1.020381 1.056269 1.034936 184.1167 7.509346 0.006138 38 139

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.785311 0.405141 28.72436 ‐88.30368 176.6074 ‐92.05835 ‐0.498891

177

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 01/04/13 Time: 17:32 Sample: 1 177 Included observations: 177 Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

PENDIDIKAN C

0.432851 ‐0.651654

0.164309 0.739875

2.634376 ‐0.880762

0.0084 0.3784

McFadden R‐squared

0.039662 Mean dependent var

0.785311

63

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.411771 1.021549 1.057438 1.036104 184.1167 7.302469 0.006886

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

38 139

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

0.405360 28.75539 ‐88.40712 176.8142 ‐92.05835 ‐0.499475

Total obs

177

Berdasarkan output di atas, dengan tingkat keyakinan 95% (α = 5%) dan 99% (α = 1%) ternyata pada model Probit dan Logit variabel tingkat pendidikan secara nyata memengaruhi keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Pensiun. Temuan ini agak serupa dengan temuan pada Jaminan Hari Tua, dimana variabel tingkat pendidikan juga memiliki pengaruh yang signifikan. III.5.3.5.

Jaminan Kematian

Uji beda persepsi kemampuan membayar iuran antar kelompok responden Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data terdistribusi normal maka uji beda menggunakan alat uji statistik parametrik yakni Anova. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka uji beda akan dilanjutkan dengan menggunakan alat uji statistik non‐parametrik yakni Kruskall Wallis. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kemampuan membayar iuran N

184 a

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

Kolmogorov‐Smirnov Z Asymp. Sig. (2‐tailed)

1.7228 1.07344

Absolute

.289

Positive

.289

Negative

‐.250 3.926 .000

a. Test distribution is Normal.

Uji distribusi normal dilakukan dengan menggunakan Kolmogorof‐Smirnov, hipotesis nul uji Kolmogorof‐Smirnov adalah data terdistribusi normal dan hipotesis lawannya adalah data 64

tidak terdistribusi normal. Karena nilai signifikansi uji Kolmogorof‐Smirnov di bawah 0.05 maka hipotesis nul ditolak yang berarti data kemampuan membayar iuran tidak terdistribusi secara normal. Namun demikian jika dilihat berdasarkan homogenitas varians data yang menjadi asumsi uji Anova, ternyata data kemampuan membayar iuran memiliki varians yang homogen sehingga apabila digunakan uji Anova akan menyebabkan hasil yang baik. Test of Homogeneity of Variances Kemampuan membayar iuran Levene Statistic .031

df1

df2 1

Sig. 182

.862

Meskipun memiliki varians yang homogen namun karena data tidak terdistribusi normal maka uji beda persepsi tetap akan diteruskan dengan menggunakan metode statistik non‐ parametrik yakni uji Kruskall‐Wallis. Hipotesis nul dari uji Kruskal–Wallis adalah antara Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri memiliki kemampuan membayar iuran Jaminan Kecelakaan Kerja yang sama. Statistik Kruskal‐Wallis diinterpretasikan sebagai nilai chisquare yang ternyata tidak signifikan, χ2 (df = 1) = 2.181, p (0.140) > 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa antara kelompok Pemberi Kerja dan Pekerja Mandiri tidak memiliki perbedaan persepsi kemampuan membayar iuran Jaminan Kematian. Pada kelompok Pemberi Kerja rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kematian ada di kisaran 2.0 yang berarti dalam persepsi para Pemberi Kerja, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran Rp5.000 – 10.000. Demikian juga pada kelompok Pekerja Mandiri rata‐rata kemampuan membayar iuran Jaminan Kematian ada di kisaran 1.7 yang berarti dalam persepsi para Pekerja Mandiri, mereka akan mampu membayar iuran dalam kisaran mendekati Rp5.000 – 10.000. Faktor yang memengaruhi responden mengikuti program Jaminan Kematian Sebagaimana pembahasan sebelumnya, analisis yang dilakukan adalah memodelkan keputusan responden untuk mengikuti atau tidak mengikuti program Jaminan Kematian. Keputusan ikut atau tidak ikut adalah variabel binary (y = 1 jika responden memutuskan untuk ikut Jaminan Kematian dan y = 0 jika responden memutuskan untuk tidak ikut Jaminan Kematian).

65

Kriteria penentuan ikut tidak ikut dilakukan dengan menggunakan indikator pertanyaan ke‐ 32 yakni kemampuan membayar iuran. Dimana responden yang menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak mampu dan kurang dari Rp5.000 akan diberikan angka “0” sedangkan responden yang menjawab selain dua pilihan tersebut akan diberikan angka “1” karena dianggap memiliki intensi dan kemampuan untuk mengikuti program SJSN. Adapun alat analisis yang digunakan adalah model regresi dengan respon kualitatif yakni Probit dan Logit. Perbedaannya jika model Probit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi normal, sedangkan model Logit mengasumsikan mengikuti fungsi probabilitas distribusi logistik. Kita mengasumsikan bahwa keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kematian akan dipengaruhi oleh variabel: •

Manfaat Adalah persepsi responden terhadap manfaat SJSN dalam memberikan jaminan sosial (1 = SJSN akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik, 0 = SJSN tidak akan memberikan jaminan sosial yang lebih baik).

•

Sebelumnya Adalah keikutsertaan responden pada program Jaminan Hari Tua sebelumnya (1 = responden mengikuti program Jaminan Kematian, 0 = responden tidak mengikuti program Jaminan Kematian)

•

Penghasilan Adalah jumlah penghasilan responden

•

Tanggungan Adalah jumlah tanggungan keluarga responden

•

Pendidikan Adalah tingkat pendidikan responden

Berikut ini adalah hasil estimasi model Probit dan Logit untuk Jaminan Kematian.

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:43 Sample: 1 169 Included observations: 169 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives

66

Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN C

‐0.128261 ‐0.091530 7.09E‐08 0.712891 0.006856 ‐0.138383

0.295461 0.088218 3.35E‐08 0.215124 0.053376 0.562922

‐0.434105 ‐1.037542 2.119669 3.313860 0.128456 ‐0.245830

0.6642 0.2995 0.0340 0.0009 0.8978 0.8058

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.076353 0.501266 1.350644 1.461764 1.395739 234.1358 17.87699 0.003105

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

87 82

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.485207 0.483508 38.10609 ‐108.1294 216.2588 ‐117.0679 ‐0.639819

169

Dependent Variable: INTENSI Method: ML ‐ Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 01/03/13 Time: 10:44 Sample: 1 169 Included observations: 169 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z‐Statistic

Prob.

MANFAAT PENDIDIKAN PENGHASILAN SEBELUMNYA TANGGUNGAN PENGETAHUAN C

‐0.286548 ‐0.163207 1.21E‐07 1.130169 0.002416 0.241814 ‐0.109657

0.498967 0.146678 6.08E‐08 0.354964 0.088948 0.407561 0.941872

‐0.574283 ‐1.112688 1.997404 3.183898 0.027167 0.593320 ‐0.116424

0.5658 0.2658 0.0458 0.0015 0.9783 0.5530 0.9073

McFadden R‐squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan‐Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.077393 0.501266 1.361038 1.490679 1.413649 234.1358 18.12038 0.005938

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

87 82

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.485207 0.484616 38.04608 ‐108.0077 216.0154 ‐117.0679 ‐0.639099

169

Berdasarkan output di atas, dengan tingkat keyakinan 95% (α = 5%) ternyata pada model Probit dan Logit variabel yang paling memengaruhi keputusan responden untuk mengikuti program Jaminan Kematian adalah variabel tingkat penghasilan dan keikutsertaan dalam program sebelumnya. Temuan ini serupa dengan temuan pada Jaminan Kesehatan dan Kecelakaan Kerja, karena ternyata pada keputusan responden untuk mengikuti Jaminan

67

Kematian juga dipengaruhi oleh tingkat penghasilan responden dan keikutsertaan pada program sebelumnya. Tidak seperti model OLS biasa, interpretasi dari nilai koefisien pada model binary tidak dapat secara langsung diartikan sebagai efek marjinal pada variabel dependennya. Untuk melihat bagaimana efek marjinal bagi keputusan responden, grafik 4 di bawah ini menjelaskan skenario probabilita responden mengikuti program Jaminan Kematian tanpa keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 1 warna hijau) dan keikutsertaan pada program sebelumnya (skenario 2 warna hitam). Grafik 4. Efek Marjinal Bagi Keputusan Responden Jaminan Kematian 1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 25

50

75

100

125

150

SEBELUMNYA (Scenario 1) SEBELUMNYA (Scenario 2) INTENSI (Scenario 1) INTENSI (Scenario 2)

Dari grafik di atas, nampak bahwa probabilitas responden untuk mengikuti program jaminan kematian SJSN akan semakin besar apabila ternyata responden tersebut telah mengikuti program jaminan kematian sebelumnya. Sedangkan koefisien tingkat penghasilan yang bertanda positif juga mengindikasikan bahwa semakin tinggi tingkat penghasilan responden maka semakin tinggi pula probabilitasnya untuk mengikuti program jaminan kematian. Untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen dilihat berdasarkan statistik Likelihood Ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi

68

OLS. Hipotesis nul uji statistik LR adalah semua variabel penjelas secara bersama‐sama tidak memengaruhi variabel dependen. Dengan nilai Probabilitas LR statistic 0.003105 dan 0.005938 maka hipotesis nul ditolak yang berarti bahwa semua variabel penjelas secara bersama‐sama memengaruhi variabel dependen.

69

BAB IV Penutup IV.2. Simpulan 1. Studi ini telah mampu melihat pengaruh faktor demografi, besar iuran, dan manfaat dasar terhadap penyelenggaraan jaminan sosial apabila terjadi guncangan/shock dalam perekonomian Indonesia, walaupun tentunya perlu penyempurnaan lebih lanjut. 2. Dengan hasil studi ini, tim telah mampu memberikan dukungan untuk pelaksanaan tugas perwakilan Kementerian Keuangan dalam Tim Nasional persiapan kedua BPJS khususnya BPJS Kesehatan. 3. Hasil studi ini dapat digunakan sebagai salah satu tools dalam memberikan rekomendasi pengelolaan risiko fiskal yang berasal dari penyelenggaraan jaminan sosial dan tools pengambilan keputusan serta monitoring dan evaluasi oleh pimpinan. 4. Studi ini masih perlu penyempurnaan terkait penyempurnaan data dan pengembangan‐pengembangan lain guna mengikuti perkembangan yang terjadi. IV.3. Rekomendasi 1. Studi lanjutan untuk penyempurnaan model guna menjawab tantangan perkembangan yang akan terjadi dalam penyelenggaraan sistem jaminan sosial nasional di tahun 2014 dan tahun‐tahun berikutnya. 2. Mengembangkan model yang terintegrasi dengan model besar iuran, model makro dan mikro ekonomi termasuk didalamnya financial highlight BPJS Kesehatan. 3. Mensosialisasikan hasil kajian guna mendapatkan masukan dari berbagai pihak yang berkepentingan.

70