Penerapan An.:Jlisis KOl1joln
jurnal Mal1CJJemen P-oldy<:JnFJn Keseh.:JiCJn Vol OS-Wo. 0 r -2002
PENERAPAN ANAL/SIS KONJOIN
UNTUK KEBIJAKAN ASURANSI KESEHATAN
APPLICATION OF CONJOINT ANALYSIS
FOR HEALTH INSURANCE POLICY
Bhisma Murti Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat
Fakuttas Kedokteran Universitas Sebelas Maret, Surakarta
ABSTRACT Consumers' involvement in the decision making of health insurance scheme has been minimal in Indonesia Heallhcare services covered by the insurance scheme have been centrauv planned, overtooktno consumer perceptions and expectation. As SUCh. anecdotal dissatisfaction has been often heard This paper introduces the potential applications or conjoint analysis as a method of eliciting consumer preferences for an rrnproveo Insurance benefit plan. Conjoint analysis ',s a unique multivariate survey technique whereby researcher first constructs a set of real or hypothetical products or services by ccrnb'ntnc selected levels of each attribute. These combinations are then preserved to respondents, who provide only their overall utility evaluations. Discrete choice conjoint modelling is preferred to other melhods of valuation since it closely resembles real life decisions while rnamtaininq its predictive validity. Some metnoootoqrca: issues must, nevertheless, be considered as 10ensure proper use of this Iectuvque f';.eywords coruomt analysis, consumer's preference, discrete choice. health insurance
PENGANTAR Oi era pasar kompetitif, penyelenggara asuransi kesehatan dituntut untuk memahami kebutuhan pasar dan menggunakan inforrnasi yang diper oleh metaf ui pe netiuan untuk mernper b aiki kualitas penyelenggaraan pelayanan kesehatan. Oaya kompetisi penyelenggara asuransi kesehatan ditentukan o'eh kemampuan mengakomodasi nilai-mlai konsumen sesungguhnya ke dalam produk produk yang dijual. Secara Iradisional, keterlibatan p asie n dalam pengambilan keputusan mecis sangat minimal. Keadaan ini terjadi pada level mikro ketika pasien berkonsultasi denqan seorang dokter maupun pada level makro dalam perencanaan dan pengembangan pelayanan kesehatan I
Kebutuhan unluk mengungkapkan nilai nilai pasien maupun masyarakat dapa1 onakukan dengan rnetode yang retatif baru di dalam nset pelayanan kesehatan maupun asuransi kesehatan, disebut anal isis konjoin (conjoint analysis). Analisis korqoin merupakan melode survei pengumpulan data dan analisis multivariat yang khusus digunakan untuk memahami preferensi (baca: kesukaan\) konsumen tentang multiatribut suatu produk atau petayanan.v> Metoda ini didasarkan pad a oren-Is sederhana: konsumen mengevaluasi rulal atau utilitas (b aca: kepuasan!) yang dapat diperoleh dar! suatu produk atau pelayanan (baik sesunqquhnya rn a up u n hipot e tis ) dengan car-a menggabungkan utili las yang mereka benkan
3
rcnompsm Analisls
kOlllOln
terhadap rnasinq-masinq tmpkat da-i atribut (karaktenstik) suatu prcduk. Analis!s kanjain rner upak an s e buau rnetode rnultivariat yenq unik. karena penehli mula-mula merancang suatu produk hipotetis .b aca: perumpamaan!) dengan c ara mernadukan sernua kemungkinan ambut dan rnasing-masing Unqkat alribut produk tersebut. Produk hipotetis itu lantas disajikan kepada responden yang akan rnernberikan evaluasi keseluruhan ten tang produk atau pelayanan lersebut. Peneliti merencanc procuk hipotetis dengan car a sedernikian rupa sehingga kepentingan masing-masing atnbut dan masinq-rnasinp tingkat atribut dapat dranalisis berdas arkan peringkat ke selut uhan yang dibenkan responden.' 3,4 Anauais konjain p e r la rna k ali dtkembanqkan dan memiliki basts teen kuat dan paikcloqi maternatis.vv" Teknik survei tersebut digunakan secara ekstensif di bidang nset pcmaaaran untuk rnembedkan inforrnasi berharqa baq: pengembangan dan peramalan ten tang produk baru. segmentasi pas ar. dan penentuan harpa I," Penggunaan analisis konjom di berbeqa: bidang induslri meningkal s epufuh kali lipat dl tahun 1980an dib andinqk an pe rtenpahan 1970an. Selanjutnya analisis kanjoin diqunakar' secara luas dalarn nset ekonomi linqkunqan'"" dan ekonorn! transportasi " Secara umum teknik analisis kanjoin caps: 1
rnenjawab berbaqai pertanyaan kebijakan (policy question). sebagai berikut: Pro duk baru apa paling memlliki kemungkinan berhasil? Alribut atau karaktenstik apa dari suatu produk atau pelayanan menentukan keputusan kansumen untuk membeli produk tersebut? Adakah segmen pas~r khusus unluk sualu produk? Promasi apa yang akan berhasil untuk segmen-segmen pasar tersebut?
4
Baqairnana distribusi produk sebaikrrya dilakukan? Apakah perubahan-perubahan desain produk akan meningkatkan preferensi konsumen dan penjualan? Berapakah harga optimal yang dapat dikenakan ke pad a konsumen untuk sebuah prod uk atau pelayanan? Mungkinkah harga oitlnqkatkan tanpa mengakibatkan keruqian yang berarti?
Aplikasi di Bidang Kesehatan dan Pelayanan Kesehatan Daf arn kurun sepuluh tahun terakhir. analisis konjoin semakin banyak digunakan dalam berbagai riset ekonomi kesehatan dan rnanajemen pelayanan kesehatan.s" Teknik anal isis konjoln dapat diterapkan dalam pembuatan keputusen tentang pcla pelayanan ke se hatan. penentuan pnorftas , maupun evatuas i ekonomi dalam menghadapi keterbatasan anggaran.""'I'" Sebaqai contob. anal isis kanjoin telah digunakan untuk menilar preferensi wauna tentang pengelalaan keguguran, yaitu sejauh mana perubahan dar! manajernen bedah ke manajemen medis rneninqkatkan utilitas pasien." Anatists konjoin diqunakan untuk rnenqunqkapkan preferensi kornunitas tentanq berbagai aspek pelayanan rumah sakit pemerintah di Australia Selatan." Mooney et et. 18 menggunakan analisis konjoin untuk menentukan ap ak ah terdapat ketidakeocokan (baca: mismatch!) antara ekspektasi pemberi pelayanan (dokter umum) dan konsumen tentang pelayanan kesehatan primer oleh dokter umum. Untuk evaluasi ekonami, misalnya, analisis konjoin digunakan untuk menilai manfaat tes HIV sebagai suatu tntervens! pelayanan kesehatan. 1~ Di sam ping itu teknik analisis konjoin telah digunakan untuk mengukur kualitas hidup yang terkait kesehatan (health-related quality of lifel HRQOL) dengan nilai yang sebanding dengan yang dihasilkan melalui metode skala analog visual. 2'J
P"n'Hapan Analisis Konfom
konjoin dapa! digunakan untuk berb aqai
asuransi kesehatan sang at minimal. Pelayanan kesehatan yang disediakan asuransi
tujuan I j
kesehatan diraneang secara sentralistis dan
Dengan demikian prinsipnya analisis 10:
1. Menunjukkan sejauh mana kesediaan tndiviou rnelakukan pertukaran (trade-off)
sepihak, mengabaikan persepsi dan harapan konsurnen.
antar atnbut (karakteristik) suatu produkJ pelayanan, s euinqqa berguna untuk memutuskan cara optimal dalam mern berikan pelayanan denqan keterbatasan sumber daya.
Mengapa Menggunakan Analisis Konjoin? Dalam rne nqunqkaokan kepentingan suatu atribut produk/pelayanan, survei
2. Menqetanui skor keseluruhan berbaqai
pemasaran tradisional meminta responden seeara langsung memberlkan nilai terhadap
alternatif cara memberikan pelayanan
masing-masing atribut prod uk. balk berupa
kesehatan, sehingga memungkinkan penentuan peringkat masing-masing
peringkat (ranking) atau skor (rating). Tugas seperti ltu mungkin mudah oilakukan oleh or
pelayanan kesehatan dalam kerangka menentukan prioritas.
ang yang setiap bangun pagi menghafalkan karakteristik-karakteristik terpenting suatu
3. Memperkirakan kepentingan relatit dari berbagai atribut (karakteristik) pelayanan,
produk! Tetapi bagi kebanyakan orang, pemberian nilai atribut dengan cara demikian tentu merupakan tugas berat. Selanjutnya
sehingga pembuat kebijakan dap a t mengetahui dampak masing-masing
secara metodologis, instrumen yang sulit karaktenstik terhadap manfaat kese'uruhan . dimengerti respond en memberikan ruang 4. Memperkirakan kepentingan sebuah kerawanan bagi vatiditas jawaban responden. atnbut. Tujuan ini khususnya bermar-Iaat Di pihak lain, analisis konjoin meminla untuk menilai hast! eksperimen yang jumlahnya lebih dari sebuah. 5. Menentukan model yang valid tentang keputusan-keputusan konsurnen. Model yang valid tet s ebut memungkinkan prediksl tentang penerlmaan konsumen ten tang kombinasi atrlbut. Tujuan ini mirip dengan tujuan pertarna , hanya saja penekanannya lebih kepada pr ediks! tentang marketabilifydari produk. Sedang
responden memberikan ni',ai atribut produkl pelayanan seeara tak langsung melalui pilihan pilihan produkJpelayanan seeara keseluruhan, masing-masing dengan konfigurasi atrtbut tertentu. Dengan kala lain responden secara lak sadar digiring untuk melakukan pertukaran pertukaran nilai atributlkarateristik produk." Kedua, serangkaian pilihan dan pemberian nilai atas piliha n itu , jika dip aduk an,
lujuan perlama rnenitikberatkan kepada
memungkinkan kita menghitung kepentingan relatif dari masing-rnasing atribut yang diteliti.
marginal rete of substitution (MRS) yang
Kelimbang
optimal.
menyatakan mana atribut yang oerttinq. analisfs konjoin menganalisis kepentingan
Di Indonesia sejauh ini belum pernah dilaporkan adanya pe netitian di bidang
atribut berdasarkan apa yang tersirat dari pilihan dan kesukaan responden terhadap
kesehatan dan asuransi kesehatan yang
suatu produk. Analisis konjo\n merupakan
menggunakan teknik survei anal isis konjoin.
teknik analis!s multivariat yang tioak hanya
Keterlibatan konsumen dalam penqarnbilan
memiliki basis teori yang kuat tetapi juga praktis untuk diterapkan dalam penentuan kebijakan.
keputusan pelayanan kesehatan maupun
meminta responden
untuk
5
Penerepen AnaI15,';: 1-:('11,",'"
Ketiga, hasif-hasi! analisis kcnjoi» dapat diqunakan untuk rnengembangkan model model simulas: pasar di masa akan datang. Pas ar terus berubah de no an rnasuknva kompetitor bertambahnya produk baru , meletusnya perang harga, dan peranq iklan. Dengan pendekatan survei tradisional setiap kali berlangsung perubaban pasar, sebuah survei baru perlu segera dilakukan untuk
Kelirna, penelitian menunjukkan bahwa ke pe ntmqan atribut (rnis alnya harga) cenderung dinyatakan lebih rendah dan yang sesungguhnya alias underestimate jika diungkapkan melalui metode pemberian nilai secara tradisionat 21 Pada metode surve.
rnenqetahui epa yang dirasakan orang tentang perubahan-perubahan terse but dan baoannana pengaruhnya terhadap keputusan pembelian mereka. Dengan anal isis konjoin. perubahan-perubahan produk atau pasar dapat disatukan dalam suatu morJel simulasi untuk menghasilkan prediksi-prediksi tentang tanggapan pembeli terhadap peru bahan perubahan itu. Model-model simufasi hasil
konjoin memberi peluar.q kepada responden untuk member! suatu alribut dalam konteks kornbinasi atribul secara keseluruhan dari produk/pelayanan tersebut.
analisis konjo.n semacaru rtu tetap akurat
dalarn tempo dua sarnpai tiga tahun sebetum suatu ver s: mini dari per-en-tan asf perlu dilekukan apabita diperlukan penvesuaian terhadap parameter-parameter kunci dar i model tersebut. Keempat, be rbe d a denqan me tode berdasarkan prefer ens! (preference-based method), anal isis konjom mendasarkan pada pili han (choice-based method). Pendekatan analisis konjoin memberi kesempatan kepada responuen untuk menunjukkan tidak hanya proouk-produk alternatifyang ingin dibeli tetapr Juga yang tidak ingin dibeli.":" Dengan piuhan diskret, anal isis kanjain member! kesempatan kepada responden untuk "shopping" dan menentukan pilihan dari sejumlah alternatif produk/pelayanan. Pendekatan tersebut mendekati realitas perilaku konsumen dalam membeli barang, dimana tidak semua alternatif produk merupakan barang yang perlu dibeli. Nilai atau utilitas relaflf dart pilihan-pilihan attet natif yang tidak diminati responden tersebut dapat drqunakan sebaqai ambang alias threshold yang harus dipenuhi oleh setiap produk/pelayanan baru sebelum drluncurkan kepada konsumen.
6
tradisional, pemberian nilai masing-masing atribut dilakukan secara terpisah dan terisollr dar! atribut lainnya. Di pihak lain, analisjs
Prosedur Analisis Konjoin Tahap 1: Mengidentifikasi Atribut Tahap pertama analisis konjoin adalah menentukan atribut atau krileria yang digunakan konsumen untuk membeli atau memilih program asurans! kesehatan. Ada sejumlah metode dapat digunakan untuk keperluan tersebut: (1) peneliti menentukan lebih dulu atribut dan kntena sesuai dengan per tanya an pe nelitian. (2) menelusuri kepuste kaan. (3) melakukan wawancara individual, dan (4) melakukan serangkaian diskus! kelompok (tocus group discussion) terdiri atas 5-8 peserta per kelornpok.A" Atribut yang telah teridentifikasi dicontohkan datam Tabel 1. Tahap 2: Menentukan Tingkat Atribut Setelah atribul ditentukan, tahap kedua menentukan tinqkat (level) masing-masing atribut. Tingkat atribut dapat diukur dalam skala kardinal (misalnya, prerni bulanan), ordinal (rrusatnya, apakah penyakit kronis diliput atau tidak diliput dalam program asuransi), atau kategorikal (misalnya, rumah sakit swasta atau pemerintah). Tingkat atribut terse but harus
dibuat masuk aka! dan dapat direalisasikan, sehingga mendorong responden untuk menjawab anafiais konjoin dengan sertus. Contoh tingkat atribut disajikan Tabel 1.
Penereoen Anallsis KonJoin
Tabe! 1. Conlon atrtbut dan tmqkat atnbut produk asuransi keaehatan, dlperoleh mclalui diskusi kelompok (focus group discussion) dafarn penelitian
Level (tingkat)
Kode
Atribut
Koda regresi
atr[but
Pelavanan .lokter U"TIUrTl .petayanan primer)
GP
Pelayanan spesraus {pelayarian s ckunder]
SPfC
Puskesmas Praktek swasta dokter umum
0
1
Klinj.~ rowat Jalan rumen sour Prak18k swasta spesiaus
0 1
--_.-_._.---_._.- - _ . - . _ - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
-
-
_.-
-
P'llh8n r:-JW8t inap (rJmah :;3\;\1)
-
-
-
._-
INPAT
-
_ . _ - ~ _ . _ - - - _ . _ -
Ruman sa-at pernenruan Rurnah ssklt swaste Roleh rumah 301(il swasta
0 1 2
atau peme-intab Resep obat
PRESC
Membayar 75%, tanpa betas rnaksimum Mernoayar 50%, rnaks m\jm Rf) 200,000 Cuma-curna. moksvnum Rp. 100,000
Membayar Rp. 30,000 unluK coat paten, curna-curna uruu-; oba: oe(1fOrrk I---'tmYdkl1 krorus
ClcRQN
'casus dilTLiTal
EI~'EHG
,o 2 3
Dilrput Tidak diliput
o
OI!IPU:
o
Tidak
dllipu~
=hed-up dan penarnhalan Ghe(;~-ulJ
saia
Tldak diuput
1
,
n 1
2 -~-~
Petavanan lTl"t;.
Pre-ui bulanan
EyE
PRElvl
Peme.o.saa-r mala dan 50'/0 alat bantu pt'llgllhiltan Pomonksaan rnata ';;qja Iidak drllpul
c
F\.fJ t 0,000 per Drangl Rp. 40,000 kelu3rga Rp 20000 per orangIRp.80,OOO kelrarqa
o
Rp. 30,000 per Q(allg/Rf!, 120,000 keiuarqa
Tahap 3: Memilih Skenario lahap ketiqa adalan mem'lih skenano (p-oduk hipotetlsl yang pannq disuk ai. Ske-tar!o tersebut rnenqcambarkan semua kemunq kir.an kontiqur as.i pelayanan rnedis yang dis e diakan asur aasi ke cchatao rnaupur
atnbut-atribut lain dari suatc pake\ asoraos. I\e~ehalail. .jurmah skenar!o rneningka\ denqan merunqsatnya jum\::lh atnoi.t dan tingkat atnbur. Sebaqar cor-ton. dan daftar atnbut dan tingkat atnout dalam Taoel 1, kita dapat menciptakan 5184 proct.k vano berbeda s atu de nq ar lainnya (dengar care mengalikan jumtab IIngk31 atncut uclri rnasing-masing atr.but.
sehinqca doero eh 2x2x2x3x4x2x::lx::lx3 ::; 5184). Konsumen tentu tidak dap a t rnencevaluao. r.buan produk seoemikran rtu.
2
,
1
Sotusrnya kemudia-t adalaf memanfaatkan
tehnik rancangan ortogonal untuk mereduksi jurruah proouk sampai pad a jumlah yang dapat dikendalikan konsurncn/resp onden."" 25
Beberapa paket pet anqkat lunak dapat membantu roereouks! sker.arto tersebu', IT,isalnya MiNT'G27 da-r SPSSX ORTilOPLANye
Tahap 4: Menentukan preferensl responden Tahap berikutnya edalah menyajikan skeriar!o hipotetis yang sudah dipilih kepada respond en. Preferensi s ke nar!o dalam kuesioner diunqkapkan denoar menggunakan metoda pilihan disk.ret (discrete choice method), Kepada responden disajikan sejumlah pllihan, dan untuk masinq-masinp piliban, rcsponden diminta rnerrulih sau. skenario/produk yang
7
paling uisukai. Sebagai contoh. re-iponden memilih apakah A atau B yang paling disukai Tabel 2 menyajikan contoh pilihan skenario. Setelah mengevaluasi program as urans: kesenatan sekarang (program A) dan program altematrl (program B), responden dirninta untuk menufth satu di antara dua program yang ia sulcai. Penggunaan metode pilihan diskret lebih dianjurkan ketimbang metoda pengukuran lainnya, rmsetnya penentuan peringkat (rank ing) dan pernbenan skor (rating), s ebab metode pilihan diskret tebrh mendekati realitas pengambilan keputus an.' Analisis konjoin dengan pilihan cnskret memberikan hasil pengukuran yang sama dengan model preferensi bersyarat yang menggunakan metode skala rating dan standard gamble.:; Tahap 5: Analisis Data Anaiisis data konjoin dapat dilakukan dengan menqquuakan salah satu model regresi, ruis.alnya probit IG,29 ataupun loqit." Probit dan I09it merupakan model analisis regresi yang banyak digunakan datarn ekonometri, kira-kira
sepopuler anal ists regresi logistik dalam riset epidemiologi. Ekonometr: adalah cabanq ilmu ekonomi yang menerapkan metode statistik dan matematik untuk menganalisis data empiris ekonomi, analog dengan biostatistik di bidanq kesehatan/kedokteran. Untuk data yang bersifat diskret. fungsi perbedaan utilitas dari program A ke program B dapat diestimasi (baca: dipe rkirakanl) dengan model ekonometr! sebaqai be-ikut:
+ IJX , , dimana L\V adalah perbedaan uulitas (baca: kepuasan!) dari program asuransi A ke S. X,
U"" 1,2, ..n) rnerupakan perbedaan tingkat atribut antara A dan S, dan p, (j==1 ,2, .. n) adalah
koefisien model yang dlestlmasi. Model ini memungkinkan penyelidikan tentang pentingnya masinq-masino atrtbut yang diteliti, berdasarkan hasil evalu as! respond en/ konsumen. Data kemudian dapat dianalis menggunakan program-program L1MDEP, SPSS, SAS, State. atau kombinasi dari paket program semacam itu. '".<7
Fabel 2. Contoh pilihan diskret dalam anaJisis konjoin Atribut
Pelayanan dokter umurn Pelayanan spe sians
Penyakit krom-, Kasus darurat
Puskesmas
Praktek swasta dokter umum Klinik rawat jalan rumah sakrt
Rumah eeku pemenntah Boleh rumah sa kit swasta _ _ _ _ _---"~I~'"=-::p~e~mc:.enntah Membayar Ro. 30,000 obat paten/ _ _ _ _ _--=c~urna-cuma obat generik Diliput ------=~ Diliput
_
Drliput Diliput
Check-up oan penarnbalan
Check-up sera
cclayanen Illata
Peroenksaan rnata dan 50% braya a',at bantu oenqnnetan
Pemenksann mala sara
Premi bulanan
Rp 10,000 per orang! Rp 40,000 keluarga
Rp, 10,000 per orang! Rp. 40,000 keluarga
(a) Program sekarang
--
Membayar Rp 30,000 obat paten! cuma-curna aba! generik
Pelayanan gigi
Lmqkanlah program asuransi yallg Anda sukai (pilih satu saja)
8
(b) Program alternatif
-------= Klmik rawat Jalan rurnah sakl[
Pinneo rewet map Resep obat
(a) Program sekarang
-----'----"----(b) Program auemant
eerereosn Anallsls Kunjoin
Aplikasi Dalam Kebijakan Asuransi Kesehatan Analisis konjoin dapat diterapkan untuk memperbaiki kualitas kebijakan asuransi kesehatan Analisis konjoin sebagai alat penqambtlan keputusan dl satu pihak dan perilaku konsumen dalam metrulih produkl pelayanan asuransi kesehatan di pihak lain menggunakan basis yang s arna , yaitu aksioma-aksioma leori utilitas dan teori mikroekonomi standar tentang pengambilan keputusan berdasarkan ulililas. J ,24,3o Dengan cara mengungkapkan struktur preferensi kcnsumen", analisis konjoin dapat digunakan untuk menjawab berbagai pertanyaan kebijakan, rnisalnya: "Bagaimanakah penilaian konsumen terhadap suatu produk asuransi kesehatan sesuai dengan ekspektasi (baca: harapan kepuasan!) mereka?". "Baqatmana kepentingan relaut dari rnasinq-masinq atribut (kar akterisnk) produk asurans! kesehatan menurut penilaran konsumen?". "Apakaf peruoahan-perubahan konfigurasi pelayanan kesehalan yang disediakan asut ans! akan membawa perunqkatan atau penurunan ulilitas (kepuasan) konsumen?". Bahkan, apabila aspek biaya dimasukkan dalam satah satu atribut. maka analisis konjom dapat dipunakan untuk mengelahui kemauan rnernbayar alias willingness-la-pay (WTP) konsumen terhadap suatu procok.w" Untuk itu pertanyaan WTP yang relevan terhadap prod uk asuransi kesehatan adalah "Seberapa besar maksimal konsumen ber sedia mengorbankan sebagian dar! pendapatannya untuk membeli produk asuransi kesehatan?". Atribut (karateristik) dan tingkat atribut dari suatu program asuransi ke sehatan telah disajikan datarn Tabel t , lengkap denqan kode atnbut dan kode regresi yang diperlukan untuk anal isis data. Sebanyak 5184 skenario dapat dibuat dari atnbut dan tingkat atribut yang sudah dipilih responden Dengan metode ortoqonal. nbuan skenario terse but selanjutnya
direduksi menjadi, rnisalrwa 16 skenario, terdiri dan 1 skenario program A (yakni, program asuransi kesehatan sekarang) dan 15 skenario program B (yakni, program altematif asuransi kesehatan}. Dengan demikian dapat disusun 15 pasang pilihan-pilihan diskret dengan cara membandinqkan program asuransi sekarang dengan sernua program asuransi alternatf. Kepada masing-masing responden disajikan 15 pasang pitihan, tantas responden diminta memilih salah satu dari dua pllihan terse but yang paling disukainya. seperti disajikan Tabel 2. Denqan mengasumsikan fungsi utilitas bersifat linierV (.), maka perubahan utmtes dar! program A ke program B dapat diperkirakan dalam persamaan analisis reqresi. sebaqa. bertkut: \V = rz -+ )3 , GP + II,SPEC -+ jUNPAT + . ,
,),PRESC + I\CHRON +
~,EMERG
+[-\,DENT + )\EYE + I\PREM + 0 dimana .Sv adalah perubahan utilitas dan pro gram asuransi sekarang (A) ke program asuransi altematif (8), dan 8 adalah simbol yang merepresentasikan ke saf ahan tak terobservasi (unobservable error term) bagi model tersebut. Sedang (X adalah konstanta. Tanda positif a berarti program B \ebih disukai daripada program A, ketika semua atribut lainnya bernilai sarna. Sebaliknya tanda negatif (X berarti program A lebih disukai daripada pro gram B. Variabel independen menunjukkan atribul atribut dari kedua program asuransi kesehatan sebagaimana didefinisikan datam Tabel 1. Koefisien reqres: B" Uc::1 ,2, .. n) menunjukkan kepentingan relatif dari atribut-atribut, dan statistik P menunjukkan kemaknaan statistik atribut tersebut terhadap pilihan konsumen terhadap produk. Dalam menafsirkan koefisien-koefisien terse but pertu diperhatikan
9
Penerapan Ana/isIs KonJoin
unit pengukuran Seb aqa! contoh, r:L rnununjukkan per ub ahan ulililas dar! pelayanan primer oleh dokter di Puskesrnas ke dokter pada praktek swasta. Dengan tats.ran yang serupa. r\ menunjukk an perub ahan uulitas dar! membayar prerru lebih rnurah ke premi lebih rnahal. Selanjulnya f\JJi, adalah rasio yang menqisyaratkan rvlRS (marginal rate of substi tution), yaitu sejauh mana responden mau melakukan suatu pertukaran (trade off) dengan mernbayar premi lebih mahal untuk oapa: memperoleh pelayanan primer (dokter urnum) dari Puskesmas ke praklek swasta Oemikian pula f\/(\ mengisyaratkan seberapa banyak responden rnau melakukan pertukaran dengan rnernbayar premi lebih rnaha! untuk dapat rnemperoleh pelavanan sekunoer (spesialis) dari klinik rawat [alan rumah sakrt ke praktek swasta. Tauet J. Hasil anaust regresi
dari data anans!s konjoin (data hipoletis)
Varia bel
Nilai P
Pelayanan dokler \prliller) Pelayanan spesrahs \"e,.under) Pthhan rawat lI1
0.49 !J.55
K"SIJS d,HIJJdl
-0,66
Pelayanan 'JI~i Pelaya.tau rr.ata Prrnu bulannn
-0,23 -030
lUi) lih.eldl00rJ
z' R" McFadden
on 0.40
-0.65
-0
<0,001 <0001 <0001 <0,001 <0001 <0,001 <0001
"0001
kepuasaru) sebesar49 persen. Demikian pula, perubahan dalam resep obat oar! rnembayar 75% tanpa batas maksimum ke rnembayar 50% dengan batas maksimum Rp. 200,000 meningkatkan utilitas sebesar 40 per-sen. Tanda negalif dan berrnakna dari variabel penyakit kronis menunjukkan bahwa Iiputan asuransi yang mencakup penyakit kronis lebih disukai ketimbang tidak mencakup penyakit tersebut. Tanda negatif koefisien regresi sebesar 0.65 dapat ditafsirkan. tidak ddipUI'lya penyakit kronis dalam program asuransi kesehatan menurunkan utilitas sebesar 65%_ Dernikian pula, dengan koefisien sebesar-0.91 maka perubahan besarnya premi dari Rp. 10,000 per orang ke Rp. 20,000 mengandung arti penurunan utilitas sebesar 91 %, Selanjutnya. rasio antara dua koefisien regresi rnengisyaratkan MRS, yaitu sejauf mana responden mau melakukan suatu pertukaran per uoahan level suatu atribut dengan perubahan level alribut lainnya. Sebagai contoh, seoranq konsumen bersedia membayar 84% (= 0.77/0.91) lebih rnahal dari premi
yang
dib ayar
sekarang
agar
memungkinkan memperoleh pelayanan rawat inap dari rumah sakit pemenntah ke rumah s31<-it swasta. Oemikian pula, seorang bersedia mernbayar 93% (= 0.85/0.91) lebih mahal dari premi sekarang untuk memungkinkan Itputan penyakit kronis dalam paket asuransi kesehatan. lnterpretasi R;' McFadden serupa dengan R2 regresi, yakni merujuk kepada kemampuan
Interpretasi Hasil Tabe) 3 menyejo.an perumpamaan (hipotetis) hasit-has!l regresi. Tanda positif dan bermakna dar! pelayanan dokter mengisyaratkan bahwa responden lebih menyukai pelayanan primer oleh dokter umum di praktek swasta ketirnbanq dokter urnum di Puskesmas. Perubahan dari pelayanan primer oleh dokter umum di Puskesmas ke pelayanan di praktek swasta meningkatkan utilitas (sekali lagi baca:
10
atribut (baca: variabel independen!) dalam menjelaskan terjadlnya variabel dependen (yaitu. perubahan utilitas dari program A ke pro gram B). Per definisi, R 2 Mcf-adden
«
1 - [log
likelihood dari model yang sesuai/log likelihood dari model pilihan randorn}." Nilai R 2 McFadden = 0_62 mengisyaratkan bahwa. dengan ukuran sam pel yang telah digunakan, model tersebut kurang baik dalam menjelaskan perubahan utilitas dari program A ke program B.
P"neli'll'an Analisls KOf;jO/11
Secara urnum. manfaat/utilitas bernilai posit if menunjukkan keadaan yang lebih baik daripada pelayanan kini, sedang nilal negatif rnenqisyaratkan bahwa pasien kurang puas terbadap konfigurasi pelayanan baru yang ditawarkan asuransi kesehatan. Beberapa lsu Metodologis propper>' ". Ryan JJ , Vick dan Scott" maupun Gegax dan Stanley" menqukuhkan vahditas teoretis penerapan teknik analisis konjoin dalam riset ekonomi kesehatan. Kendati derniktan sejumlah isu metodologis perlu diperhatikan dalam menqqunakan analisis konjoin" ,·1 J6
Pengaruh Urutan-Respons Pertama, Schuman dan Presser rnenunjuk kan bahwa urut-urutan pertanvaarv. tuqas. bagian. ataupun pilihan berpengaruh pada respons (baca: jawabanl) responden pada penetifian non an alisis konjom yang menggunakan kuesioner. lsi per tanyaan pertanyaan yang terletak di bagian awal
xuesioner berpengaruh terhacJap jawaban atas pertanyaan-pertanyaan pad a bagian berikutnya, suatu problem metodologis yang disebut pengaruh urutan-respons (respons& ordering effects). ,., Bukf eksistensi pengaruh urutan-respons pada anal isis konjoin beraqam. Aclto" maupun Scott dan Vick (forthcoming) ~l',' melaporkan, urutan penyajian atnbut berpengaruh secara stqnlfik a n terhadap respond en d alam memberikan peringkat terhadap skenario pilihan. Sebaliknya. Ryan et al., 13 Lauro et al. 4C maupun Farrar dan Ryan':' melaporkan trdak bukti-bukti adanya pengaruh urutan-respons dalam analisis konjoin. Di masa mendatang perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengidentifikasi ke adaan-keadaan yang rnemperbeaar lerjadinya pengaruh urutan respons dalam analisis konjoin
Jumlah skenario ultra banyak Kedua, sebagaimana dicontonkan Tabel 1, daftar atribut dan tingkat atribut menghasilkan 5184 skenario. Terhadap demikian banyak pilihan jelas tidak rnunqkin menanyakan preferensi kepada responden. Satu alternatif solusi yang dapat dilakukan adalah me!akukan randomisasi pasangan atau rotasi ortoqonal dari 5184 skenario menjadi hanya sekitar 16 pasang pilihanys,26
lnkonsistensi internal dan preferensi dominan Ketiga, seoeru lazirnnya sebuah penelitian, konsistensi internal dan kemungkinan adanya pr efer e ns! do-nman perlu dicek. Scott" melaporkan adanya preferensi dominan ketika mengungkapKan preferensi dokter urnuru di Inggris antara karakteristik-karakteristik pekerjaan yang bersifat uang (pecuniary) di satu pihak dan non-uang di pihak lain. Preferensi dominan terjadi apabila responden tidak bersedia melakukan pertukaran antara pengurangan tingkat sebuah atribut bagi perbaikan tinqkat atribut lainnva.' Dengan kata lain. setelah jawaban dianatisis. terungkap bahwa seorang responden memberikan nilai sangat tinggi (baca: dominanl) terhadap atribut
Iertentu.e"-" Penilaian responden yang inkonsisten dan preferensi dominan dapat di"drop" dari anal isis.' Meskipun demikian, penelitian mendatang perlu menqkaji sejauh mana jawaban inko nsi sten tersebut memang merupakan perilaku rasional. Jawaban yang larnpaknya inkonsisten tetapi sesungguhnya ra sicnal tentu harus dimasukkan dalam analisis data.
Pilihan model fungsi utilitas Keempat. analists konjoin dalam atbkel ini mengasumsikan fungsi utililas yang bersifat linier dan aditif. Demikian pula 16 pasang
11
Pcn('rapan Anallsi_" !<,C>r1/l"n
pilihan diper ote h dengan te knik ro ta s i ortoqonar.«» s e hinqqa secara implisit mengasumsikan independensi atnbut-atribut. Bentuk Iinier aditif rnernanq lebih sederhana, rncmbutuhk an lebih s e dikit penilaian responden dan lebih mullah memperoleh perkiraan kontribusi atribut. Tetapi bentuk interaktif (dengan demikian atribut-atribut diasurnsikan saling dependen) mungkin lebih akurat rnencerminkan penilaian responden yang sesungguhnya terhadap suatu prod uk atau pelayanan. -'
Model analisis konjoin yang bukan luuer aditif yang dilakukan di luar setting pelayanan kesehatan sejauh ini tidak menunjukkan perbaikan goodness of fit (baca: kesesuaianj yang lebih balk." Namun demikian penelitian di mesa mendatang perlu mengeksplarac;i berbagai model alternatif anal-sis konjoin sebelum mengandalkan pada modellimer adifif dalam riset ekonomi kesehatan 1 :" Akan halnya hubungan antar tingkat atribut, dikenal tiqa tipc dasar': tinier. kuadtank (disebut juga ideal). dan Pert-wcrtt: KESIMPULAN Anafisrs konjom rnerupakan teknik survei multivariat yang terbukti valid untuk mengLJrlgkapkan pandangan-pandangan uas.en dan anggota-anggota masyarakat terhadap produk/pelayanan, Teknik tersebut tetah banvak diterapkan dalam membuat keputusan tentang pola pelayanan kesehatan dan menentukan prioritas pelayanan kesehatan. Dengan basis aksiorna-aksioma teori utilitas dan teori mikroekonomi standar tentang pengambilan keputusan meng gunakan konsep utilitas. anal isis konjoin dapat diterapkan pula untuk meningkatkan kualitas kebijakan asuransi kesehatan. Teknik survei terse but sangat berrnantaat untuk menjawab berbagai pertanyaan kebijakan asuransi kesehatan, misalnya tentang ap ak ah perubahan-perubahan konfigurasi pelayanan
12
kesehatan yang disediakan asuransi akan membawa peningkatan atau penurunan utilitas (kepuasan) peserta. Meskipun demikian, beberapa isu metodologis perlu diperhatikan dalam menggunakan teknik analisis konjoin. KEPUSTAKAAN
1. Ryan M, Farrar S; Using Conjoint Analysis to Elicit Preferences for Health Care. BMJ, 2000;320: 1530-3 o Huber J" Conjoint Analysis: How We Got Here and Where We Are.ln: Proceedings ofThe Sawtooth Conference on Perceptual Mappinq. Conjoint Analysis and Computer Interviewing M_ Metegrano, ed. Ketchum, Idaho Sawtooth Software, 1987; 2-6. 3. Hair Jr. JF, Anderson RE, Tatham RL, Black we., Multivariate Analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Halllnc.199B, Lamb Jr CW, Baker J, Gates R., Out of Plan: Certain HMO Characteristics Affect Physicians' Satisfaction and Influence Their Decision to Reenroll. in: Marketing Health Services, American Marketing Association. 1998;27-32. 5 Luce 0, Tukey J" Simultaneous Conjoint Measurement: a New Type of Fundamental Measurement. J Math Psychol, 1964; 1: 1 L
27 6. Anderson N., Functional Measurement and Psycho-Physical Judgement. Psycho! Rev, 1977;77:153-170. 7. McFadden D., Conditional Log It Analysis of Qualitative Choice Behaviour. Berkeley, CA: University of California at Berkeley (Working Paper No. 199/BART 10).1973. 8. Ryan M., A New Tool for Priority Setting in Health Care - Assessing the Benefits of Health Care Interventions: A Role for Conjoint Analysis? Pharmacoeconomics News (IHE), Dec. 1999. 9, Survey Site.. Conjoint Analysis Tutorial. http://www.surveysite.com/e n gin et tutorconjoint. Htm.2001.
eenersosn Analisis Konjoin
10. Wittink DR, Cattin P, Ccmruercial Use of Conjoint Analysis: an Update. J Marketing, 1989;53: 91-96. 11. Adamowicz W, Louviere J, Williams M., Combining Revealed Preference and Stated Preference Methods for Valuing Environmental Amenities J Environ Econ Manage, 1994;6: 271-92. 12. Opaluch J, Swallow S, WeaverT, Wessels C, Wichelos D. Evaluating Impacts From Noxious Facilities: Including Public Preferences In Current Sitting Mechanisms, J Environ Econ Manage,1993; 24: 41-59. 13. Ryan M, Mcintosh F, Shackley P, Using Conjoint Analysis to Assess Consumer Preferences in Primary Care: All. Application to the Patient Health Card. Health Expectations, 19'08;1: 117-29 14. Farrar S, Ryan M., Response-Orderiaq Effects: a Methodological Issue in Conjoint Analysis. Health Econ. 1999;8: 75-79. 15. Farrar S, Ryan M, Ross D, Ludbrook A., Using Discrete Choice Modelling in Priority Settmq: An Application to Clinical Service Developments, Soc Sci Med,2000; 50: 63 75 16. Ryan M, Hughes .i., Using Conjoint Analysis to Assess Women's Preferences for rv1,i,scarriage Management. Health Eccn, 1997;6: 261-273 17, Jan S, Mooney G, Ryan M, Briggemann K, Alexander K., The Use of Conjoint Analysis to Elicit Community Preferences in Public Health Research: a Case Study of Hospital Services In South Australia. Aust N Z J Public Health, 2000:24:64-67. 18. Mooney G, Mira M, Bolton P, Jan S, Dunbar N, Walker L., The Value of General Practice Services as Perceived by Consumers and General Practitioners - a Pilot Project. http:/ Iwwwsome,fmc.1Iinders.edu,au/FUSA/ GPNISlnisdb/gpepdbl GPEP740 htm.2001.
19. Phillips KA O'Brien B, Skolnik H, Johnson FR., Measunnq Benefits of Health Inter ventions Using Conjoint Analysis: A New Approach for Health Care Studies, Poster Presented at AHSR Annual Meeting, Los Angeles, 2000; 25-27. 20. Szeinbach SL, Barnes JH, McGhan WF, Murawski MM, Corey R., Using Conjoint Analysis to Evaluate Health State Preferences. Drug Information Journal, 1999;33: 849-858 21. DSS Research. Conjoint Analysis. http:// www.dssresearch.com/l ib rary Icon jo inti choice.asp.2001. 22. Hakim Z, Pathak D., Modelling the EuroQol Data: a Comparison of Discrete Choice Conjoint and Conditional Preference Mod elling, Health Econ, 1999:8:103-16 24. Towneno M., Quantitative Measurement of Service User Preferences for Mental Health Care: a Comparison Between Consumer Satisfaction Surveys and Conjoint Analysis. J Psychiatric and Mental Health Nursing, 2000;7: 287-288. 25, Bradley M .. User's Manual for the SPEED Version 2,1. Stated Preference Experience Experiment Editor and Designer. Hague: Hague Consulting Group.1991 . 26. Hague Consulting Group. MINT. Hague: Haque Consulting Group.1994. 27. Bryan S, Buxton M, Sheldon R, Grant A, Magnetic Resonance Imaging for the Investigation of Knee Injuries: an Investigation of Preference. Health Econ, 1998;7.595-604. 28. SPSS., SPSS (Statistical Package for the Social Sciences. Chicago: SPSS.1 989. 29. Green WHo LlMDEpT~' Version 7.0 Econornteric Software, Inc. NY,1995, 30. Murti, B., Dasar-Dasar Asuransi Kesehatan. Yogyakarta: Kanisius.1999. 31. Propper, C., Contingent Valuation of Time Spent on NHS Waiting Lists. Economic Journal, 1991;100: 193-199
13
32. Propper, C" The Disulility of Tune Spent on the United Kingdom's National Health Service Waiting Lists The Journal of Human Resources. 1995;30: 677-700 33, Ryan M .. Economics and the Patient's Utility Function: An Application to Assisted Reproductive Techniques PhD Tttes!s , submitted to University of Aberdeen.1995. 34. Vick S, dan Scott A., What Makes a Perfect Agent? A Pilot Study of Patients' Preferences in the Doctor-Patient Relationship. Health Economic Research Unit (HERU) Discussion Paper 05/95. Aberdeen: University of Aberdeen.1995. 35. Gegax D, dan Stanley LR., Validating Conjoint and Hedonic Preference Measures' Evidence From Valuing Reductions In Risk, Quarterly Journal of Business Economics, 1997;30: 31-54. 36. Ryan M, Scott A, Farrar S, Shackley P Mc'ntosh E, dan Vick S., Using Conjoint Analysis in Health Care' Unresolved Methodological Issues HERU Discussion Paper 80,02/96. Aberdeen: University of Aberdeen.1996. 37. Schuman H. Presser S., Questions and Answers in Attitude Surveys: Experiments
14
on Ouestion Form, Wording and Context. London: Sage.1996. 38. Acrto F., An Investigation of Some Data Collection Issues in Conjoint Management Journal of Marketing Research, 1977; 16: 26-31. 39. Scott A, Vick S. Patients, Doctors, and Contracts: An Application of Principal Agent Theory to Doctor-Patient relationship. Scottish Journal of Political Economy (Forthcoming). 40. Lauro CN, Giordano G, Verde R., A Multidimensional Approach to Conjoint Analysis. App!. Stochastic Models Data Anal 1998;14 265-274. 41.Scott A, Eliciting GP's Preferences for Pecuruar y and Non-Pecuniary Job Characteristics. J Health t conomtcs.zno': 20: 329-347 42, Scott A., Giving Things Up to Have More for Others. The Implications of Limited Substitutability Preferences for Health and Health Care, DISCUSSion Paper 01/98. Health Econornics Research, University of Aberoeen.j S'Id. 43. Louviere J , Conjoint Analysis Modelling of Stated Preferences. Journal ofTransport Economics and Policy, 1988; 22,
