用面板数据回归方法为非礼受助受助受助受助受助率建模

Dhyana Venosia, N. Chamidah, Mulyorejo Ir. H. Soekarno, Kec. Mulyorejo
{"title":"用面板数据回归方法为非礼受助受助受助受助受助率建模","authors":"Dhyana Venosia, N. Chamidah, Mulyorejo Ir. H. Soekarno, Kec. Mulyorejo","doi":"10.36456/jstat.vol15.no1.a4863","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Indonesia merupakan salah satu negara yang mengembangkan konsep Universal Health Coverage (UHC) pada sektor kesehatan yang diterapkan pada Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN) melalui program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang dikelola Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dengan tujuan sebagaimana tertuang pada Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2004. Peserta JKN terbagi menjadi Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Non Penerima Bantuan Iuran (Non PBI). Penelitian ini, untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi persentase kepesertaan BPJS Non PBI yang diharapkan dapat memberikan prediksi pengoptimalan. Pengoptimalan diperlukan karena, realitanya persentase kepesertaan BPJS Non PBI masih jauh dari target pemerintah, khususnya Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017 hingga 2020. Walaupun mengalami peningkatan, di setiap Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur terindikasi mengalami fluktuasi. Maka, dalam mengestimasi fenomena tersebut digunakan metode regresi data panel melalui pendekatan Fixed Eeffect Model (FEM) dengan alpha sebesar 5 persen. Maka, secara statistik diperoleh kesimpulan bahwa yang berpengaruh signifikan adalah persentase penduduk miskin dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).","PeriodicalId":118320,"journal":{"name":"J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Pemodelan Persentase Kepesertaan BPJS Non Penerima Bantuan Iuran Dengan Pendekatan Regresi Data Panel\",\"authors\":\"Dhyana Venosia, N. Chamidah, Mulyorejo Ir. H. Soekarno, Kec. Mulyorejo\",\"doi\":\"10.36456/jstat.vol15.no1.a4863\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Indonesia merupakan salah satu negara yang mengembangkan konsep Universal Health Coverage (UHC) pada sektor kesehatan yang diterapkan pada Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN) melalui program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang dikelola Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dengan tujuan sebagaimana tertuang pada Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2004. Peserta JKN terbagi menjadi Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Non Penerima Bantuan Iuran (Non PBI). Penelitian ini, untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi persentase kepesertaan BPJS Non PBI yang diharapkan dapat memberikan prediksi pengoptimalan. Pengoptimalan diperlukan karena, realitanya persentase kepesertaan BPJS Non PBI masih jauh dari target pemerintah, khususnya Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017 hingga 2020. Walaupun mengalami peningkatan, di setiap Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur terindikasi mengalami fluktuasi. Maka, dalam mengestimasi fenomena tersebut digunakan metode regresi data panel melalui pendekatan Fixed Eeffect Model (FEM) dengan alpha sebesar 5 persen. Maka, secara statistik diperoleh kesimpulan bahwa yang berpengaruh signifikan adalah persentase penduduk miskin dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).\",\"PeriodicalId\":118320,\"journal\":{\"name\":\"J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika\",\"volume\":\"21 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-07-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36456/jstat.vol15.no1.a4863\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36456/jstat.vol15.no1.a4863","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

印度尼西亚是通过非政府组织(BPJS)管理的国家健康保障计划(jjsn),通过2004年4月40日《印度尼西亚共和国法》(united nations reclaration number 40)管理的国家,发展了通过国家卫生保障制度(JKN)实施的公共卫生保障制度的公共卫生概念的国家之一。参与者JKN被分成受骗者(PBI)和非受聘受助人(非PBI)。本研究旨在分析影响BPJS非PBI输入百分比的因素,这些因素可以提供优先权预测。优化是必要的,因为在2017年至2020年,BPJS非PBI的参赛比例仍未达到政府目标。尽管增加了,东爪哇省的每个地区/城市都有地震的迹象。因此,在确定这一现象时,使用了一种通过非成型Eeffect模型(FEM)的非成功率模型(占总比重5%)的方法,利用面板数据回归方法。因此,从统计数据中得出的结论是,贫困人口和开放失业率(TPT)占重要地位。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Pemodelan Persentase Kepesertaan BPJS Non Penerima Bantuan Iuran Dengan Pendekatan Regresi Data Panel
Indonesia merupakan salah satu negara yang mengembangkan konsep Universal Health Coverage (UHC) pada sektor kesehatan yang diterapkan pada Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN) melalui program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang dikelola Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dengan tujuan sebagaimana tertuang pada Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2004. Peserta JKN terbagi menjadi Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Non Penerima Bantuan Iuran (Non PBI). Penelitian ini, untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi persentase kepesertaan BPJS Non PBI yang diharapkan dapat memberikan prediksi pengoptimalan. Pengoptimalan diperlukan karena, realitanya persentase kepesertaan BPJS Non PBI masih jauh dari target pemerintah, khususnya Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017 hingga 2020. Walaupun mengalami peningkatan, di setiap Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur terindikasi mengalami fluktuasi. Maka, dalam mengestimasi fenomena tersebut digunakan metode regresi data panel melalui pendekatan Fixed Eeffect Model (FEM) dengan alpha sebesar 5 persen. Maka, secara statistik diperoleh kesimpulan bahwa yang berpengaruh signifikan adalah persentase penduduk miskin dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Analisis Partial Least Square Structural Equation Model (PLS-SEM) untuk Pemodelan Penerimaan Sistem Jaringan Informasi Bersama Antar Sekolah (JIBAS) Faktor – Faktor yang Memengaruhi Permasalahan Stunting di Jawa Barat Menggunakan Regresi Logistik Biner Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Barat Menggunakan Metode Geographically Weighted Panel Regression Penerapan Metode Clustering SOM dan DBSCAN dalam Mengelompokkan Unmet Need Keluarga Berencana di Nusa Tenggara Barat Teknik Oversampling Pada Regresi Logistik Ordinal Dalam Menduga Faktor Yang Memengaruhi Risiko Penyebaran Zona Covid-19 di Kabupaten Garut
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1