Analisis Profil Peserta BPJS Kesehatan di Jawa Timur Berdasarkan Pola Utilisasi Layanan Kesehatan Berbasis Clustering

Iskandar, Masitha Aurellia (2026) Analisis Profil Peserta BPJS Kesehatan di Jawa Timur Berdasarkan Pola Utilisasi Layanan Kesehatan Berbasis Clustering. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5006221068-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy

Abstract

Program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang diselenggarakan oleh BPJS Kesehatan mencakup peserta dengan karakteristik dan tingkat pemanfaatan layanan kesehatan yang beragam. Analisis utilisasi layanan kesehatan selama ini umumnya dilakukan secara agregat sehingga belum mampu menggambarkan heterogenitas perilaku peserta pada tingkat individu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis profil peserta BPJS Kesehatan di Provinsi Jawa Timur berdasarkan pola utilisasi layanan kesehatan menggunakan pendekatan clustering. Data yang digunakan merupakan data administratif BPJS Kesehatan yang mencakup 282.123 peserta dengan informasi kepesertaan serta riwayat pelayanan pada Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) dan Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjut (FKRTL). Variabel pembentuk cluster terdiri atas frekuensi kunjungan FKTP, frekuensi kunjungan FKRTL, jumlah episode pelayanan, dan total kunjungan layanan kesehatan. Analisis dilakukan melalui tahapan statistika deskriptif, standardisasi data, penentuan jumlah cluster menggunakan metode Elbow dan Silhouette, serta pembentukan cluster menggunakan algoritma BIRCH dengan pendekatan two-stage hybrid. Kualitas hasil clustering dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient dan Davies–Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 171.201 peserta (60,68%) tidak memanfaatkan layanan kesehatan selama periode pengamatan, sedangkan 110.922 peserta (39,32%) memiliki riwayat utilisasi layanan kesehatan. Algoritma BIRCH menghasilkan tujuh cluster dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,7625 yang menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik. Hasil profiling menunjukkan bahwa setiap cluster memiliki karakteristik utilisasi dan demografi yang berbeda, mulai dari kelompok non-utilisasi, utilisasi FKTP dengan intensitas rendah maupun rutin, hingga kelompok dengan utilisasi FKRTL yang tinggi dan sangat ekstrem. Secara keseluruhan, pendekatan clustering mampu mengidentifikasi heterogenitas pola utilisasi layanan kesehatan peserta BPJS Kesehatan sehingga dapat menjadi dasar dalam mendukung perencanaan layanan kesehatan, pengelolaan peserta, dan penyusunan kebijakan berbasis data pada program JKN.
======================================================================================================================================
The National Health Insurance (JKN) program administered by BPJS Kesehatan covers participants with diverse characteristics and healthcare utilization patterns. Healthcare utilization is commonly analyzed in an aggregated manner, limiting the ability to identify heterogeneous utilization behaviors at the individual level. This study aims to analyze the profiles of BPJS Kesehatan participants in East Java based on healthcare utilization patterns using a clustering approach. The study utilizes administrative data from BPJS Kesehatan consisting of 282,123 participants, including membership information and healthcare service records from Primary Healthcare Facilities (FKTP) and Advanced Referral Healthcare Facilities (FKRTL). The clustering variables include the frequency of FKTP visits, frequency of FKRTL visits, number of service episodes, and total number of healthcare visits. The analytical procedure consists of descriptive statistical analysis, data standardization, determining the optimal number of clusters using the Elbow and Silhouette methods, and cluster formation using the BIRCH algorithm with a two-stage hybrid approach. Clustering performance was evaluated using the Silhouette Coefficient and Davies–Bouldin Index. The results indicate that 171,201 participants (60.68%) did not utilize healthcare services during the observation period, while 110,922 participants (39.32%) had records of healthcare utilization. The BIRCH algorithm produced seven clusters with a Silhouette Coefficient of 0.7625, indicating good clustering quality. Cluster profiling revealed distinct utilization and demographic characteristics, ranging from non-utilization groups, participants with low and routine primary healthcare utilization, to participants with high and extremely intensive referral healthcare utilization. Overall, the clustering approach successfully identified heterogeneous healthcare utilization patterns among BPJS Kesehatan participants and may provide valuable information for healthcare service planning, participant management, and evidence-based policy development.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Clustering, Data Administratif, Profil Peserta, Utilisasi Layanan Kesehatan,Administrative Data, BPJS Kesehatan, Clustering, Healthcare Utilization, Participant Profiling
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.55 Cluster analysis Q Science > QA Mathematics > QA76.9.D343 Data mining. Querying (Computer science)
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Masitha Aurellia Iskandar
Date Deposited:	28 Jul 2026 01:42
Last Modified:	28 Jul 2026 01:42
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/138005

Actions (login required)

View Item