jurnal Mal1CJJemen P-oldy<:JnFJn Keseh.:JiCJn Vol OS-Wo. 0 r-2002 Penerapan An.:Jlisis KOl1joln
PENERAPAN ANAL/SIS KONJOIN UNTUK KEBIJAKAN ASURANSI KESEHATAN
APPLICATION OF CONJOINT ANALYSIS FOR HEALTH INSURANCE POLICY
Bhisma Murti Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat
Fakuttas Kedokteran Universitas Sebelas Maret, Surakarta
ABSTRACT
Consumers' involvement in the decision making of health insurance scheme has been minimal in Indonesia Heallhcare services covered by the insurance scheme have been centrauv planned, overtooktno consumer perceptions and expectation. As SUCh. anecdotal dissatisfaction has been often heard This paper introduces the potential applications or conjoint analysis as a method of eliciting consumer preferences for an rrnproveo Insurance benefit plan. Conjoint analysis ',s a unique multivariate survey technique whereby researcher first constructs a set of real or hypothetical products or services by ccrnb'ntnc selected levels of each attribute. These combinations are then preserved to respondents, who provide only their overall utility evaluations. Discrete choice conjoint modelling is preferred to other melhods of valuation since it closely resembles real life decisions while rnamtaininq its predictive validity. Some metnoootoqrca: issues must, nevertheless, be considered as 10ensure proper use of this Iectuvque
f';.eywords coruomt analysis, consumer's preference, discrete choice. health insurance
PENGANTAR Kebutuhan unluk mengungkapkan nilai
nilai pasien maupun masyarakat dapa1Oi era pasar kompetitif, penyelenggara onakukan dengan rnetode yang retatif baru di asuransi kesehatan dituntut untuk memahami dalam nset pelayanan kesehatan maupunkebutuhan pasar dan menggunakan inforrnasi asuransi kesehatan, disebut anal isis konjoin yang diperoleh metaf ui pe netiuan untuk
mernper baiki kualitas penyelenggaraan (conjoint analysis). Analisis korqoin merupakan
pelayanan kesehatan. Oaya kompetisi melode survei pengumpulan data dan analisis
penyelenggara asuransi kesehatan ditentukan multivariat yang khusus digunakan untuk
o'eh kemampuan mengakomodasi nilai-mlai memahami preferensi (baca: kesukaan\)
konsumen sesungguhnya ke dalam produk konsumen tentang multiatribut suatu produk
produk yang dijual. Secara Iradisional, atau petayanan.v> Metoda ini didasarkan
keterlibatan pasie n dalam pengambilan pad a oren-Is sederhana: konsumen
keputusan mecis sangat minimal. Keadaan ini mengevaluasi rulal atau utilitas (b aca:
terjadi pada level mikro ketika pasien kepuasan!) yang dapat diperoleh dar! suatu
berkonsultasi denqan seorang dokter maupun produk atau pelayanan (baik sesunqquhnya
pada level makro dalam perencanaan dan rnaup u n hipot etis ) dengan car-a
pengembangan pelayanan kesehatan I menggabungkan utili las yang mereka benkan
3
rcnompsm Analisls kOlllOln
terhadap rnasinq-masinq tmpkat da-i atribut
(karaktenstik) suatu prcduk.
Analis!s kanjain rner upak an se buau
rnetode rnultivariat yenq unik. karena penehli mula-mula merancang suatu produk hipotetis
.baca: perumpamaan!) dengan c ara
mernadukan sernua kemungkinan ambut dan
rnasing-masing Unqkat alribut produk tersebut.
Produk hipotetis itu lantas disajikan kepada
responden yang akan rnernberikan evaluasi
keseluruhan ten tang produk atau pelayanan
lersebut. Peneliti merencanc procuk hipotetis
dengan cara sedernikian rupa sehingga
kepentingan masing-masing atnbut dan
masinq-rnasinp tingkat atribut dapat dranalisis
berdas arkan peringkat ke selutuhan yang dibenkan responden.' 3,4
Anauais konjain p e r la rna kali dtkembanqkan dan memiliki basts teen kuat
dan paikcloqi maternatis.vv" Teknik survei
tersebut digunakan secara ekstensif di bidang nset pcmaaaran untuk rnembedkan inforrnasi
berharqa baq: pengembangan dan peramalan
ten tang produk baru. segmentasi pas ar. dan penentuan harpa I," Penggunaan analisis
konjom di berbeqa: bidang induslri meningkal
sepufuh kali lipat dl tahun 1980an
dib andinqk an pe rtenpahan 1970an. 1
Selanjutnya analisis kanjoin diqunakar' secara
luas dalarn nset ekonomi linqkunqan'"" dan
ekonorn! transportasi "
Secara umum teknik analisis kanjoin caps: rnenjawab berbaqai pertanyaan kebijakan
(policy question). sebagai berikut:
Pro duk baru apa paling memlliki
kemungkinan berhasil?
Alribut atau karaktenstik apa dari suatu
produk atau pelayanan menentukan
keputusan kansumen untuk membeli produk tersebut?
Adakah segmen pas~r khusus unluk sualu
produk?
Promasi apa yang akan berhasil untuk
segmen-segmen pasar tersebut?
Baqairnana distribusi produk sebaikrrya dilakukan? Apakah perubahan-perubahan desain produk akan meningkatkan preferensi konsumen dan penjualan? Berapakah harga optimal yang dapat dikenakan ke pad a konsumen untuk sebuah prod uk atau pelayanan? Mungkinkah harga oitlnqkatkan tanpa
mengakibatkan keruqian yang berarti?
Aplikasi di Bidang Kesehatan dan Pelayanan Kesehatan
Daf arn kurun sepuluh tahun terakhir. analisis konjoin semakin banyak digunakan dalam berbagai riset ekonomi kesehatan dan rnanajemen pelayanan kesehatan.s" Teknik anal isis konjoln dapat diterapkan dalam pembuatan keputusen tentang pcla pelayanan ke se hatan. penentuan pnorftas , maupun evatuas i ekonomi dalam menghadapi keterbatasan anggaran.""'I'" Sebaqai contob. anal isis kanjoin telah digunakan untuk menilar preferensi wauna tentang pengelalaan keguguran, yaitu sejauh mana perubahan dar! manajernen bedah ke manajemen medis rneninqkatkan utilitas pasien." Anatists konjoin diqunakan untuk rnenqunqkapkan preferensi kornunitas tentanq berbagai aspek pelayanan rumah sakit pemerintah di Australia Selatan." Mooney et et. 18 menggunakan analisis konjoin untuk menentukan ap ak ah terdapat
ketidakeocokan (baca: mismatch!) antara ekspektasi pemberi pelayanan (dokter umum) dan konsumen tentang pelayanan kesehatan primer oleh dokter umum. Untuk evaluasi ekonami, misalnya, analisis konjoin digunakan untuk menilai manfaat tes HIV sebagai suatu tntervens! pelayanan kesehatan. 1~ Di sam ping itu teknik analisis konjoin telah digunakan untuk mengukur kualitas hidup yang terkait kesehatan (health-related quality of lifel
HRQOL) dengan nilai yang sebanding dengan yang dihasilkan melalui metode skala analog visual. 2'J
4
Dengan demikian prinsipnya analisis
konjoin dapa! digunakan untuk berb aqai tujuan Ij 10:
1. Menunjukkan sejauh mana kesediaan
tndiviou rnelakukan pertukaran (trade-off)
antar atnbut (karakteristik) suatu produkJ
pelayanan, seuinqqa berguna untuk
memutuskan cara optimal dalam mern
berikan pelayanan denqan keterbatasan
sumber daya.
2. Menqetanui skor keseluruhan berbaqai
alternatif cara memberikan pelayanan
kesehatan, sehingga memungkinkan
penentuan peringkat masing-masing
pelayanan kesehatan dalam kerangka
menentukan prioritas.
3. Memperkirakan kepentingan relatit dari
berbagai atribut (karakteristik) pelayanan,
sehingga pembuat kebijakan dap a t
mengetahui dampak masing-masing
karaktenstik terhadap manfaat kese'uruhan .
4. Memperkirakan kepentingan sebuah
atnbut. Tujuan ini khususnya bermar-Iaat
untuk menilai hast! eksperimen yang
jumlahnya lebih dari sebuah.
5. Menentukan model yang valid tentang
keputusan-keputusan konsurnen. Model
yang valid tets ebut memungkinkan
prediksl tentang penerlmaan konsumen
ten tang kombinasi atrlbut. Tujuan ini mirip
dengan tujuan pertarna , hanya saja
penekanannya lebih kepada pr ediks!
tentang marketabilifydari produk. Sedang
lujuan perlama rnenitikberatkan kepada
marginal rete of substitution (MRS) yang
optimal.
Di Indonesia sejauh ini belum pernah
dilaporkan adanya pe netitian di bidang
kesehatan dan asuransi kesehatan yang
menggunakan teknik survei anal isis konjoin.
Keterlibatan konsumen dalam penqarnbilan
keputusan pelayanan kesehatan maupun
P"n'Hapan Analisis Konfom
asuransi kesehatan sangat minimal. Pelayanan
kesehatan yang disediakan asuransi
kesehatan diraneang secara sentralistis dan
sepihak, mengabaikan persepsi dan harapan
konsurnen.
Mengapa Menggunakan Analisis Konjoin?
Dalam rne nqunqkaokan kepentingan
suatu atribut produk/pelayanan, survei
pemasaran tradisional meminta responden
seeara langsung memberlkan nilai terhadap
masing-masing atribut prod uk. balk berupa
peringkat (ranking) atau skor (rating). Tugas
seperti ltu mungkin mudah oilakukan oleh or
ang yang setiap bangun pagi menghafalkan
karakteristik-karakteristik terpenting suatu
produk! Tetapi bagi kebanyakan orang,
pemberian nilai atribut dengan cara demikian
tentu merupakan tugas berat. Selanjutnya
secara metodologis, instrumen yang sulit
dimengerti respond en memberikan ruang
kerawanan bagi vatiditas jawaban responden. Di pihak lain, analisis konjoin meminla
responden memberikan ni',ai atribut produkl
pelayanan seeara tak langsung melalui pilihan
pilihan produkJpelayanan seeara keseluruhan,
masing-masing dengan konfigurasi atrtbut
tertentu. Dengan kala lain responden secara
lak sadar digiring untuk melakukan pertukaran
pertukaran nilai atributlkarateristik produk."
Kedua, serangkaian pilihan dan pemberian
nilai atas piliha n itu , jika dip aduk an,
memungkinkan kita menghitung kepentingan
relatif dari masing-rnasing atribut yang diteliti.
Kelimbang meminta responden untuk
menyatakan mana atribut yang oerttinq.
analisfs konjoin menganalisis kepentingan
atribut berdasarkan apa yang tersirat dari
pilihan dan kesukaan responden terhadap
suatu produk. Analisis konjo\n merupakan
teknik analis!s multivariat yang tioak hanya
memiliki basis teori yang kuat tetapi juga praktis
untuk diterapkan dalam penentuan kebijakan.
5
Penerepen AnaI15,';: 1-:('11,",'"
Ketiga, hasif-hasi! analisis kcnjoi» dapat
diqunakan untuk rnengembangkan model
model simulas: pasar di masa akan datang.
Pas ar terus berubah de no an rnasuknva
kompetitor bertambahnya produk baru ,
meletusnya perang harga, dan peranq iklan.
Dengan pendekatan survei tradisional setiap
kali berlangsung perubaban pasar, sebuah
survei baru perlu segera dilakukan untuk
rnenqetahui epa yang dirasakan orang tentang
perubahan-perubahan terse but dan
baoannana pengaruhnya terhadap keputusan pembelian mereka. Dengan anal isis konjoin.
perubahan-perubahan produk atau pasar dapat disatukan dalam suatu morJel simulasi
untuk menghasilkan prediksi-prediksi tentang
tanggapan pembeli terhadap peru bahan
perubahan itu. Model-model simufasi hasil
analisis konjo.n semacaru rtu tetap akurat
dalarn tempo dua sarnpai tiga tahun sebetum
suatu ver s: mini dari per-en-tan asf perlu
dilekukan apabita diperlukan penvesuaian terhadap parameter-parameter kunci dar i
model tersebut.
Keempat, be rbe d a denqan me tode
berdasarkan preferens! (preference-based
method), anal isis konjom mendasarkan pada
pili han (choice-based method). Pendekatan
analisis konjoin memberi kesempatan kepada
responuen untuk menunjukkan tidak hanya
proouk-produk alternatifyang ingin dibeli tetapr Juga yang tidak ingin dibeli.":" Dengan piuhan
diskret, anal isis kanjain member! kesempatan
kepada responden untuk "shopping" dan
menentukan pilihan dari sejumlah alternatif
produk/pelayanan. Pendekatan tersebut
mendekati realitas perilaku konsumen dalam
membeli barang, dimana tidak semua alternatif produk merupakan barang yang perlu dibeli.
Nilai atau utilitas relaflf dart pilihan-pilihan
attet natif yang tidak diminati responden
tersebut dapat drqunakan sebaqai ambang
alias threshold yang harus dipenuhi oleh setiap
produk/pelayanan baru sebelum drluncurkan
kepada konsumen.
Kelirna, penelitian menunjukkan bahwa
ke pe ntmqan atribut (rnis alnya harga)
cenderung dinyatakan lebih rendah dan yang
sesungguhnya alias underestimate jika
diungkapkan melalui metode pemberian nilai secara tradisionat 21 Pada metode surve.
tradisional, pemberian nilai masing-masing
atribut dilakukan secara terpisah dan terisollr
dar! atribut lainnya. Di pihak lain, analisjs
konjoin memberi peluar.q kepada responden
untuk member! suatu alribut dalam konteks
kornbinasi atribul secara keseluruhan dari
produk/pelayanan tersebut.
Prosedur Analisis Konjoin
Tahap 1: Mengidentifikasi Atribut
Tahap pertama analisis konjoin adalah
menentukan atribut atau krileria yang
digunakan konsumen untuk membeli atau
memilih program asurans! kesehatan. Ada
sejumlah metode dapat digunakan untuk
keperluan tersebut: (1) peneliti menentukan
lebih dulu atribut dan kntena sesuai dengan
per tanya an pe nelitian. (2) menelusuri
kepuste kaan. (3) melakukan wawancara
individual, dan (4) melakukan serangkaian
diskus! kelompok (tocus group discussion)
terdiri atas 5-8 peserta per kelornpok.A"
Atribut yang telah teridentifikasi dicontohkan
datam Tabel 1.
Tahap 2: Menentukan Tingkat Atribut
Setelah atribul ditentukan, tahap kedua
menentukan tinqkat (level) masing-masing
atribut. Tingkat atribut dapat diukur dalam skala
kardinal (misalnya, prerni bulanan), ordinal
(rrusatnya, apakah penyakit kronis diliput atau
tidak diliput dalam program asuransi), atau
kategorikal (misalnya, rumah sakit swasta atau
pemerintah). Tingkat atribut terse but harus
dibuat masuk aka! dan dapat direalisasikan,
sehingga mendorong responden untuk
menjawab anafiais konjoin dengan sertus.
Contoh tingkat atribut disajikan Tabel 1.
6
Penereoen Anallsis KonJoin
Tabe! 1. Conlon atrtbut dan tmqkat atnbut produk asuransi keaehatan, dlperoleh mclalui diskusi kelompok (focus group discussion) dafarn penelitian <InaJisis konjoin
Atribut Kode Level (tingkat) Koda regresi atr[but
Pelavanan .lokter GP Puskesmas 0 U"TIUrTl .petayanan primer) Praktek swasta dokter umum 1 --_.-_._.---_._.- -_.-._-------------------Pelayanan spesraus SPfC Klinj.~ rowat Jalan rumen sour 0 {pelayarian sckunder] Prak18k swasta spesiaus 1
- - - _.- - - - - ._- - _._-~_._---_._-
P'llh8n r:-JW8t inap INPAT Ruman sa-at pernenruan 0 (rJmah :;3\;\1) Rurnah ssklt swaste 1
Roleh rumah 301(il swasta 2 atau peme-intab
Resep obat PRESC Membayar 75%, tanpa betas rnaksimum Mernoayar 50%, rnaks m\jm Rf) 200,000
o, Cuma-curna. moksvnum Rp. 100,000 2 Membayar Rp. 30,000 unluK coat paten, 3 curna-curna uruu-; oba: oe(1fOrrk
I---'tmYdkl1 krorus ClcRQN Dilrput o Tidak diliput 1
'casus dilTLiTal EI~'EHG OI!IPU: o,
Tldak diuput 2 -~-~
Petavanan lTl"t;. EyE Peme.o.saa-r mala dan 50'/0 alat bantu c pt'llgllhiltan Pomonksaan rnata ';;qja Iidak drllpul 2
Pre-ui bulanan PRElvl F\.fJ t 0,000 per Drangl Rp. 40,000 kelu3rga o Rp 20000 per orangIRp.80,OOO kelrarqa 1,Rp. 30,000 per Q(allg/Rf!, 120,000 keiuarqa
Tidak dllipu~
=hed-up dan penarnhalan Ghe(;~-ulJ saia
n 1
Tahap 3: Memilih Skenario lahap ketiqa adalan mem'lih skenano (p-oduk
hipotetlsl yang pannq disuk ai. Ske-tar!o
tersebut rnenqcambarkan semua kemunqkir.an kontiquras.i pelayanan rnedis yang
dis e diakan asuraasi ke cchatao rnaupur
atnbut-atribut lain dari suatc pake\ asoraos.
I\e~ehalail. .jurmah skenar!o rneningka\ denqan merunqsatnya jum\::lh atnoi.t dan tingkat atnbur.
Sebaqar cor-ton. dan daftar atnbut dan tingkat atnout dalam Taoel 1, kita dapat menciptakan 5184 proct.k vano berbeda satu de nq arlainnya (dengar care mengalikan jumtab IIngk31 atncut uclri rnasing-masing atr.but.
sehinqca doero eh 2x2x2x3x4x2x::lx::lx3 ::; 5184). Konsumen tentu tidak dap a t
rnencevaluao. r.buan produk seoemikran rtu.
Sotusrnya kemudia-t adalaf memanfaatkan
tehnik rancangan ortogonal untuk mereduksi jurruah proouk sampai pad a jumlah yang dapat dikendalikan konsurncn/resp onden."" 25
Beberapa paket petanqkat lunak dapat
membantu roereouks! sker.arto tersebu', IT,isalnya MiNT'G27 da-r SPSSX ORTilOPLANye
Tahap 4: Menentukan preferensl responden Tahap berikutnya edalah menyajikan skeriar!o
hipotetis yang sudah dipilih kepada respond en. Preferensi s ke nar!o dalam kuesioner diunqkapkan denoar menggunakan metoda
pilihan disk.ret (discrete choice method), Kepada responden disajikan sejumlah pllihan,
dan untuk masinq-masinp piliban, rcsponden diminta rnerrulih sau. skenario/produk yang
7
--
paling uisukai. Sebagai contoh. re-iponden
memilih apakah A atau B yang paling disukai
Tabel 2 menyajikan contoh pilihan skenario.
Setelah mengevaluasi program as urans:
kesenatan sekarang (program A) dan program
altematrl (program B), responden dirninta untuk menufth satu di antara dua program yang ia
sulcai. Penggunaan metode pilihan diskret lebih
dianjurkan ketimbang metoda pengukuran
lainnya, rmsetnya penentuan peringkat (ranking) dan pernbenan skor (rating), s ebab
metode pilihan diskret tebrh mendekati realitas
pengambilan keputus an.' Analisis konjoin dengan pilihan cnskret memberikan hasil
pengukuran yang sama dengan model
preferensi bersyarat yang menggunakan metode skala rating dan standard gamble.:;
Tahap 5: Analisis Data
Anaiisis data konjoin dapat dilakukan dengan
menqquuakan salah satu model regresi, ruis.alnya probit IG,29 ataupun loqit." Probit dan
I09it merupakan model analisis regresi yang
banyak digunakan datarn ekonometri, kira-kira
sepopuler anal ists regresi logistik dalam riset
epidemiologi. Ekonometr: adalah cabanq ilmu
ekonomi yang menerapkan metode statistik dan matematik untuk menganalisis data
empiris ekonomi, analog dengan biostatistik di
bidanq kesehatan/kedokteran. Untuk data yang
bersifat diskret. fungsi perbedaan utilitas dari
program A ke program B dapat diestimasi
(baca: dipe rkirakanl) dengan model
ekonometr! sebaqai be-ikut:
+ IJX, ,
dimana L\V adalah perbedaan uulitas (baca:
kepuasan!) dari program asuransi A ke S. X, U"" 1,2, ..n) rnerupakan perbedaan tingkat atribut antara A dan S, dan p (j==1 ,2, ..n) adalah, koefisien model yang dlestlmasi. Model ini
memungkinkan penyelidikan tentang
pentingnya masinq-masino atrtbut yang diteliti,
berdasarkan hasil evalu as! respond en/
konsumen. Data kemudian dapat dianalis
menggunakan program-program L1MDEP,
SPSS, SAS, State. atau kombinasi dari paket program semacam itu. '".<7
Fabel 2. Contoh pilihan diskret dalam anaJisis konjoin
Atribut (a) Program sekarang (b) Program alternatif
Pelayanan dokter umurn Puskesmas Praktek swasta dokter umum -------= Pelayanan spesians Klmik rawat Jalan rurnah sakl[ Klinik rawat jalan rumah sakrt
Pinneo rewet map Rumah eeku pemenntah Boleh rumah sa kit swasta
_____---"~I~'"=-::p~e~mc:.enntah _
Resep obat Membayar Ro. 30,000 obat paten/ Membayar Rp 30,000 obat paten! _____--=c~urna-cuma obat generik cuma-curna aba! generik
Penyakit krom-, Diliput Drliput ------=~
Kasus darurat Diliput Diliput
Pelayanan gigi Check-up oan penarnbalan Check-up sera
cclayanen Illata Peroenksaan rnata dan 50% Pemenksann mala sara braya a',at bantu oenqnnetan
Premi bulanan Rp 10,000 per orang! Rp, 10,000 per orang! Rp 40,000 keluarga Rp. 40,000 keluarga
-----'----"-----Lmqkanlah program asuransi yallg Anda sukai (a) Program sekarang (b) Program auemant (pilih satu saja)
8
Aplikasi Dalam Kebijakan Asuransi Kesehatan Analisis konjoin dapat diterapkan untuk
memperbaiki kualitas kebijakan asuransi kesehatan Analisis konjoin sebagai alat
penqambtlan keputusan dl satu pihak dan
perilaku konsumen dalam metrulih produkl
pelayanan asuransi kesehatan di pihak lain
menggunakan basis yang s arna , yaitu
aksioma-aksioma leori utilitas dan teori mikroekonomi standar tentang pengambilan keputusan berdasarkan ulililas. J ,24,3o Dengan
cara mengungkapkan struktur preferensi
kcnsumen", analisis konjoin dapat digunakan
untuk menjawab berbagai pertanyaan
kebijakan, rnisalnya: "Bagaimanakah penilaian
konsumen terhadap suatu produk asuransi kesehatan sesuai dengan ekspektasi (baca:
harapan kepuasan!) mereka?". "Baqatmana
kepentingan relaut dari rnasinq-masinq atribut
(kar akterisnk) produk asurans! kesehatan
menurut penilaran konsumen?". "Apakaf peruoahan-perubahan konfigurasi pelayanan
kesehalan yang disediakan asutans! akan membawa perunqkatan atau penurunan ulilitas
(kepuasan) konsumen?". Bahkan, apabila
aspek biaya dimasukkan dalam satah satu atribut. maka analisis konjom dapat dipunakan
untuk mengelahui kemauan rnernbayar alias
willingness-la-pay (WTP) konsumen terhadap
suatu procok.w" Untuk itu pertanyaan WTP
yang relevan terhadap prod uk asuransi
kesehatan adalah "Seberapa besar maksimal
konsumen ber sedia mengorbankan sebagian
dar! pendapatannya untuk membeli produk
asuransi kesehatan?".
Atribut (karateristik) dan tingkat atribut dari suatu program asuransi ke sehatan telah
disajikan datarn Tabel t , lengkap denqan kode
atnbut dan kode regresi yang diperlukan untuk
anal isis data. Sebanyak 5184 skenario dapat
dibuat dari atnbut dan tingkat atribut yang sudah dipilih responden Dengan metode
ortoqonal. nbuan skenario terse but selanjutnya
eerereosn Anallsls Kunjoin
direduksi menjadi, rnisalrwa 16 skenario, terdiri
dan 1 skenario program A (yakni, program
asuransi kesehatan sekarang) dan 15 skenario
program B (yakni, program altematif asuransi kesehatan}. Dengan demikian dapat disusun
15 pasang pilihan-pilihan diskret dengan cara
membandinqkan program asuransi sekarang
dengan sernua program asuransi alternatf.
Kepada masing-masing responden disajikan
15 pasang pitihan, tantas responden diminta
memilih salah satu dari dua pllihan tersebut
yang paling disukainya. seperti disajikan Tabel
2.
Denqan mengasumsikan fungsi utilitas bersifat linierV (.), maka perubahan utmtes dar!
program A ke program B dapat diperkirakan
dalam persamaan analisis reqresi. sebaqa.
bertkut:
\V = rz -+ )3 GP + II,SPEC -+ jUNPAT +, . , ,),PRESC + I\CHRON + ~,EMERG
+[-\,DENT + )\EYE + I\PREM + 0
dimana .Sv adalah perubahan utilitas dan program asuransi sekarang (A) ke program
asuransi altematif (8), dan 8 adalah simbol
yang merepresentasikan ke saf ahan tak
terobservasi (unobservable error term) bagi model tersebut. Sedang (X adalah konstanta.
Tanda positif a berarti program B \ebih disukai
daripada program A, ketika semua atribut
lainnya bernilai sarna. Sebaliknya tanda negatif
(X berarti program A lebih disukai daripada pro
gram B.
Variabel independen menunjukkan atribulatribut dari kedua program asuransi kesehatan sebagaimana didefinisikan datam Tabel 1.
Koefisien reqres: B" Uc::1 ,2, ..n) menunjukkan kepentingan relatif dari atribut-atribut, dan
statistik P menunjukkan kemaknaan statistik
atribut tersebut terhadap pilihan konsumen
terhadap produk. Dalam menafsirkan koefisien-koefisien tersebut pertu diperhatikan
9
Penerapan Ana/isIs KonJoin
unit pengukuran Seb aqa! contoh, r:L rnununjukkan per ub ahan ulililas dar!
pelayanan primer oleh dokter di Puskesrnas
ke dokter pada praktek swasta. Dengan tats.ran
yang serupa. r\ menunjukk an perubahan
uulitas dar! membayar prerru lebih rnurah ke
premi lebih rnahal.
Selanjulnya f\JJi, adalah rasio yang
menqisyaratkan rvlRS (marginal rate of substitution), yaitu sejauh mana responden mau
melakukan suatu pertukaran (trade off) dengan
mernbayar premi lebih mahal untuk oapa:
memperoleh pelayanan primer (dokter urnum)
dari Puskesmas ke praklek swasta Oemikian
pula f\/(\ mengisyaratkan seberapa banyak
responden rnau melakukan pertukaran dengan
rnernbayar premi lebih rnaha! untuk dapat
rnemperoleh pelavanan sekunoer (spesialis)
dari klinik rawat [alan rumah sakrt ke praktek
swasta.
Tauet J. Hasil anaust regresi dari data anans!s konjoin (data hipoletis)
Varia bel Nilai P
Pelayanan dokler \prliller) 0.49 <0,001
Pelayanan spesrahs \"e,.under) !J.55 <0001 Pthhan rawat lI1<lp (rum"h s,lh.it) on <0001
Resep obat 0.40 <0,001 Penyakrt kronrs -0.65 <0001
K"SIJS d,HIJJdl -0,66 <0,001
Pelayanan 'JI~i -0,23 <0001 Pelaya.tau rr.ata -030 "0001 Prrnu bulannn -0 <j1 <GJJrJl lUi) lih.eldl00rJ -1210
z' 2134 Cj
R" McFadden Uti2
Interpretasi Hasil
Tabe) 3 menyejo.an perumpamaan (hipotetis)
hasit-has!l regresi. Tanda positif dan bermakna
dar! pelayanan dokter mengisyaratkan bahwa
responden lebih menyukai pelayanan primer
oleh dokter umum di praktek swasta ketirnbanq
dokter urnum di Puskesmas. Perubahan dari
pelayanan primer oleh dokter umum di
Puskesmas ke pelayanan di praktek swasta
meningkatkan utilitas (sekali lagi baca:
kepuasaru) sebesar49 persen. Demikian pula,
perubahan dalam resep obat oar! rnembayar
75% tanpa batas maksimum ke rnembayar
50% dengan batas maksimum Rp. 200,000
meningkatkan utilitas sebesar 40 per-sen.
Tanda negalif dan berrnakna dari variabel
penyakit kronis menunjukkan bahwa Iiputan
asuransi yang mencakup penyakit kronis lebih
disukai ketimbang tidak mencakup penyakit
tersebut. Tanda negatif koefisien regresi
sebesar 0.65 dapat ditafsirkan. tidak ddipUI'lya
penyakit kronis dalam program asuransi
kesehatan menurunkan utilitas sebesar 65%_
Dernikian pula, dengan koefisien sebesar-0.91
maka perubahan besarnya premi dari Rp.
10,000 per orang ke Rp. 20,000 mengandung
arti penurunan utilitas sebesar 91 %,
Selanjutnya. rasio antara dua koefisien
regresi rnengisyaratkan MRS, yaitu sejauf
mana responden mau melakukan suatu
pertukaran per uoahan level suatu atribut
dengan perubahan level alribut lainnya.
Sebagai contoh, seoranq konsumen bersedia
membayar 84% (= 0.77/0.91) lebih rnahal dari
premi yang dib ayar sekarang agar
memungkinkan memperoleh pelayanan rawat
inap dari rumah sakit pemenntah ke rumah
s31<-it swasta. Oemikian pula, seorang bersedia
mernbayar 93% (= 0.85/0.91) lebih mahal dari
premi sekarang untuk memungkinkan Itputan
penyakit kronis dalam paket asuransi
kesehatan.
lnterpretasi R;' McFadden serupa dengan
R2 regresi, yakni merujuk kepada kemampuan
atribut (baca: variabel independen!) dalam
menjelaskan terjadlnya variabel dependen
(yaitu. perubahan utilitas dari program A ke pro
gram B). Per definisi, R2 Mcf-adden « 1 - [log
likelihood dari model yang sesuai/log likelihood
dari model pilihan randorn}." Nilai R 2
McFadden = 0_62 mengisyaratkan bahwa.
dengan ukuran sam pel yang telah digunakan,
model tersebut kurang baik dalam menjelaskan
perubahan utilitas dari program A ke program B.
10
Secara urnum. manfaat/utilitas bernilai
posit if menunjukkan keadaan yang lebih baik
daripada pelayanan kini, sedang nilal negatif
rnenqisyaratkan bahwa pasien kurang puas
terbadap konfigurasi pelayanan baru yang
ditawarkan asuransi kesehatan.
Beberapa lsu Metodologis
propper>' ". Ryan JJ , Vick dan Scott" maupun
Gegax dan Stanley" menqukuhkan vahditas
teoretis penerapan teknik analisis konjoin
dalam riset ekonomi kesehatan. Kendati
derniktan sejumlah isu metodologis perlu
diperhatikan dalam menqqunakan analisis konjoin" ,·1 J6
Pengaruh Urutan-Respons
Pertama, Schuman dan Presser rnenunjuk
kan bahwa urut-urutan pertanvaarv. tuqas.
bagian. ataupun pilihan berpengaruh pada
respons (baca: jawabanl) responden pada
penetifian non an alisis konjom yang
menggunakan kuesioner. lsi per tanyaan
pertanyaan yang terletak di bagian awal
xuesioner berpengaruh terhacJap jawaban atas
pertanyaan-pertanyaan pad a bagian
berikutnya, suatu problem metodologis yang
disebut pengaruh urutan-respons (respons&ordering effects). ,.,
Bukf eksistensi pengaruh urutan-respons
pada anal isis konjoin beraqam. Aclto" maupun
Scott dan Vick (forthcoming) ~l',' melaporkan,
urutan penyajian atnbut berpengaruh secara
stqnlfik a n terhadap respond en d alam
memberikan peringkat terhadap skenario
pilihan. Sebaliknya. Ryan et al., 13 Lauro et al.4C
maupun Farrar dan Ryan':' melaporkan trdak
bukti-bukti adanya pengaruh urutan-respons
dalam analisis konjoin. Di masa mendatang
perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk
mengidentifikasi ke adaan-keadaan yang
rnemperbeaar lerjadinya pengaruh urutan
respons dalam analisis konjoin
P"neli'll'an Analisls KOf;jO/11
Jumlah skenario ultra banyak
Kedua, sebagaimana dicontonkan Tabel 1,
daftar atribut dan tingkat atribut menghasilkan
5184 skenario. Terhadap demikian banyak
pilihan jelas tidak rnunqkin menanyakan
preferensi kepada responden. Satu alternatif
solusi yang dapat dilakukan adalah me!akukan
randomisasi pasangan atau rotasi ortoqonal
dari 5184 skenario menjadi hanya sekitar 16 pasang pilihanys,26
lnkonsistensi internal dan preferensi dominan
Ketiga, seoeru lazirnnya sebuah penelitian,
konsistensi internal dan kemungkinan adanya
pr efere ns! do-nman perlu dicek. Scott"
melaporkan adanya preferensi dominan ketika
mengungkapKan preferensi dokter urnuru di
Inggris antara karakteristik-karakteristik
pekerjaan yang bersifat uang (pecuniary) di
satu pihak dan non-uang di pihak lain.
Preferensi dominan terjadi apabila responden
tidak bersedia melakukan pertukaran antara
pengurangan tingkat sebuah atribut bagi
perbaikan tinqkat atribut lainnva.' Dengan kata
lain. setelah jawaban dianatisis. terungkap
bahwa seorang responden memberikan nilai
sangat tinggi (baca: dominanl) terhadap atribut
Iertentu.e"-" Penilaian responden yang inkonsisten dan
preferensi dominan dapat di"drop" dari
anal isis.' Meskipun demikian, penelitian
mendatang perlu menqkaji sejauh mana
jawaban inkonsi sten tersebut memang
merupakan perilaku rasional. Jawaban yang
larnpaknya inkonsisten tetapi sesungguhnya
ra sicnal tentu harus dimasukkan dalam
analisis data.
Pilihan model fungsi utilitas
Keempat. analists konjoin dalam atbkel ini
mengasumsikan fungsi utililas yang bersifat
linier dan aditif. Demikian pula 16 pasang
11
Pcn('rapan Anallsi_" !<,C>r1/l"n
pilihan diperote h dengan te knik ro ta s i
ortoqonar.«» sehinqqa secara implisit
mengasumsikan independensi atnbut-atribut.
Bentuk Iinier aditif rnernanq lebih sederhana,
rncmbutuhk an lebih sedikit penilaian
responden dan lebih mullah memperoleh
perkiraan kontribusi atribut. Tetapi bentuk
interaktif (dengan demikian atribut-atribut
diasurnsikan saling dependen) mungkin lebih
akurat rnencerminkan penilaian responden
yang sesungguhnya terhadap suatu prod uk atau pelayanan. -'
Model analisis konjoin yang bukan luuer
aditif yang dilakukan di luar setting pelayanan
kesehatan sejauh ini tidak menunjukkan
perbaikan goodness of fit (baca: kesesuaianj
yang lebih balk." Namun demikian penelitian di mesa mendatang perlu mengeksplarac;i
berbagai model alternatif anal-sis konjoin
sebelum mengandalkan pada modellimer adifif dalam riset ekonomi kesehatan :" Akan1
halnya hubungan antar tingkat atribut, dikenal
tiqa tipc dasar': tinier. kuadtank (disebut juga ideal). dan Pert-wcrtt:
KESIMPULAN
Anafisrs konjom rnerupakan teknik survei
multivariat yang terbukti valid untuk
mengLJrlgkapkan pandangan-pandangan
uas.en dan anggota-anggota masyarakat terhadap produk/pelayanan, Teknik tersebut
tetah banvak diterapkan dalam membuat
keputusan tentang pola pelayanan kesehatan
dan menentukan prioritas pelayanan
kesehatan. Dengan basis aksiorna-aksioma
teori utilitas dan teori mikroekonomi standar
tentang pengambilan keputusan meng
gunakan konsep utilitas. anal isis konjoin dapat diterapkan pula untuk meningkatkan kualitas kebijakan asuransi kesehatan. Teknik survei
tersebut sangat berrnantaat untuk menjawab
berbagai pertanyaan kebijakan asuransi
kesehatan, misalnya tentang ap ak ah
perubahan-perubahan konfigurasi pelayanan
kesehatan yang disediakan asuransi akan
membawa peningkatan atau penurunan utilitas
(kepuasan) peserta. Meskipun demikian,
beberapa isu metodologis perlu diperhatikan dalam menggunakan teknik analisis konjoin.
KEPUSTAKAAN
1. Ryan M, Farrar S; Using Conjoint Analysis
to Elicit Preferences for Health Care. BMJ,
2000;320: 1530-3 o Huber J" Conjoint Analysis: How We Got L
Here and Where We Are.ln: Proceedings
ofThe Sawtooth Conference on Perceptual
Mappinq. Conjoint Analysis and Computer
Interviewing M_ Metegrano, ed. Ketchum,
Idaho Sawtooth Software, 1987; 2-6.
3. Hair Jr. JF,Anderson RE, Tatham RL, Black we., Multivariate Analysis. Upper Saddle
River, New Jersey: Prentice Halllnc.199B, Lamb Jr CW, Baker J, Gates R., Out of
Plan: Certain HMO Characteristics Affect
Physicians' Satisfaction and Influence
Their Decision to Reenroll. in: Marketing
Health Services, American Marketing
Association. 1998;27-32.
5 Luce 0, Tukey J" Simultaneous Conjoint
Measurement: a New Type of Fundamental
Measurement. J Math Psychol, 1964; 1: 1
27 6. Anderson N., Functional Measurement
and Psycho-Physical Judgement. Psycho!
Rev, 1977;77:153-170.
7. McFadden D., Conditional Log It Analysis
of Qualitative Choice Behaviour. Berkeley,
CA: University of California at Berkeley
(Working Paper No. 199/BART 10).1973. 8. Ryan M., A New Tool for Priority Setting in
Health Care - Assessing the Benefits of
Health Care Interventions: A Role for
Conjoint Analysis? Pharmacoeconomics
News (IHE), Dec. 1999. 9, Survey Site.. Conjoint Analysis Tutorial.
http://www.surveysite.com/e ngin et tutorconjoint. Htm.2001.
12
10. Wittink DR, Cattin P, Ccmruercial Use of
Conjoint Analysis: an Update. J Marketing, 1989;53: 91-96.
11. Adamowicz W, Louviere J, Williams M., Combining Revealed Preference and
Stated Preference Methods for Valuing
Environmental Amenities J Environ Econ
Manage, 1994;6: 271-92.
12. Opaluch J, Swallow S, WeaverT, Wessels
C, Wichelos D. Evaluating Impacts From
Noxious Facilities: Including Public
Preferences In Current Sitting
Mechanisms, J Environ Econ
Manage,1993; 24: 41-59. 13. Ryan M, Mcintosh F, Shackley P, Using
Conjoint Analysis to Assess Consumer
Preferences in Primary Care: All.
Application to the Patient Health Card.
Health Expectations, 19'08;1:117-29
14. Farrar S, Ryan M., Response-Orderiaq
Effects: a Methodological Issue in Conjoint
Analysis. Health Econ. 1999;8: 75-79. 15. Farrar S, Ryan M, Ross D, Ludbrook A.,
Using Discrete Choice Modelling in Priority
Settmq: An Application to Clinical Service
Developments, Soc Sci Med,2000; 50: 63
75
16. Ryan M, Hughes .i., Using Conjoint
Analysis to Assess Women's Preferences for rv1,i,scarriage Management. Health Eccn,
1997;6: 261-273
17, Jan S, Mooney G, Ryan M, Briggemann K,
Alexander K., The Use of Conjoint Analysis
to Elicit Community Preferences in Public
Health Research: a Case Study of Hospital
Services In South Australia. Aust N Z J
Public Health, 2000:24:64-67.
18. Mooney G, Mira M, Bolton P, Jan S, Dunbar
N, Walker L., The Value of General Practice
Services as Perceived by Consumers and
General Practitioners - a Pilot Project. http:/ Iwwwsome,fmc.1Iinders.edu,au/FUSA/
GPNISlnisdb/gpepdbl GPEP740 htm.2001.
eenersosn Analisis Konjoin
19. Phillips KA O'Brien B, Skolnik H, Johnson FR., Measunnq Benefits of Health Inter
ventions Using Conjoint Analysis: A New Approach for Health Care Studies, Poster
Presented at AHSR Annual Meeting, Los
Angeles, 2000; 25-27.
20. Szeinbach SL, Barnes JH, McGhan WF,
Murawski MM, Corey R., Using Conjoint
Analysis to Evaluate Health State
Preferences. Drug Information Journal,
1999;33: 849-858
21. DSS Research. Conjoint Analysis. http://
www.dssresearch.com/l ibraryIcon jo inti
choice.asp.2001.
22. Hakim Z, Pathak D., Modelling the EuroQol
Data: a Comparison of Discrete Choice Conjoint and Conditional Preference Mod
elling, Health Econ, 1999:8:103-16
24. Towneno M., Quantitative Measurement of
Service User Preferences for Mental Health Care: a Comparison Between
Consumer Satisfaction Surveys and
Conjoint Analysis. J Psychiatric and Mental Health Nursing, 2000;7: 287-288.
25, Bradley M.. User's Manual for the SPEED
Version 2,1. Stated Preference Experience Experiment Editor and Designer. Hague:
Hague Consulting Group.1991 .
26. Hague Consulting Group. MINT. Hague:
Haque Consulting Group.1994.
27. Bryan S, Buxton M, Sheldon R, Grant A,
Magnetic Resonance Imaging for the
Investigation of Knee Injuries: an
Investigation of Preference. Health Econ,
1998;7.595-604.
28. SPSS., SPSS (Statistical Package for the
Social Sciences. Chicago: SPSS.1 989. 29. Green WHo LlMDEpT~' Version 7.0
Econornteric Software, Inc. NY,1995,
30. Murti, B., Dasar-Dasar Asuransi Kesehatan. Yogyakarta: Kanisius.1999.
31. Propper, C., Contingent Valuation of Time
Spent on NHS Waiting Lists. Economic
Journal, 1991;100: 193-199
13
32. Propper, C" The Disulility of Tune Spent on the United Kingdom's National Health
Service Waiting Lists The Journal of
Human Resources. 1995;30: 677-700
33, Ryan M.. Economics and the Patient's
Utility Function: An Application to Assisted
Reproductive Techniques PhD Tttes!s ,
submitted to University of Aberdeen.1995.
34. Vick S, dan Scott A., What Makes a Perfect
Agent? A Pilot Study of Patients' Preferences in the Doctor-Patient
Relationship. Health Economic Research
Unit (HERU) Discussion Paper 05/95.
Aberdeen: University of Aberdeen.1995.
35. Gegax D, dan Stanley LR., Validating
Conjoint and Hedonic Preference
Measures' Evidence From Valuing Reductions In Risk, Quarterly Journal of
Business Economics, 1997;30: 31-54.
36. Ryan M, Scott A, Farrar S, Shackley P
Mc'ntosh E, dan Vick S., Using Conjoint
Analysis in Health Care' Unresolved Methodological Issues HERU Discussion
Paper 80,02/96. Aberdeen: University of
Aberdeen.1996.
37. Schuman H. Presser S., Questions and
Answers in Attitude Surveys: Experiments
on Ouestion Form, Wording and Context.
London: Sage.1996.
38. Acrto F., An Investigation of Some Data
Collection Issues in Conjoint Management Journal of Marketing Research, 1977; 16:
26-31.
39. Scott A, Vick S. Patients, Doctors, and
Contracts: An Application of Principal
Agent Theory to Doctor-Patient
relationship. Scottish Journal of Political
Economy (Forthcoming). 40. Lauro CN, Giordano G, Verde R., A
Multidimensional Approach to Conjoint
Analysis. App!. Stochastic Models Data
Anal 1998;14 265-274.
41.Scott A, Eliciting GP's Preferences for
Pecuruar y and Non-Pecuniary Job
Characteristics. J Health t conomtcs.zno': 20: 329-347
42, Scott A., Giving Things Up to Have More
for Others. The Implications of Limited Substitutability Preferences for Health and
Health Care, DISCUSSion Paper 01/98.
Health Econornics Research, University of Aberoeen.j S'Id.
43. Louviere J , Conjoint Analysis Modelling
of Stated Preferences. Journal ofTransport
Economics and Policy, 1988; 22,
14