Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dari seluruh sampel yang diteliti (53.108.176 rumahtangga), sebanyak 62,7 persen termasuk kategori tidak miskin, 14,9 persen termasuk dalam kategori hampir miskin, dan 22,4 persen masuk dalam kategori rniskin.Probabilita suatu rumahtangga untuk berada pada kategori tidak miskin adalah 71,97 persen, sementara itu probabilita rumahtangga berada pada kategori hampir miskin adalah 13,13 persen, dan probabilita suatu rumahtangga berada pada kategori miskin adalah 14,9 persen.Berdasarkan analisis deskriptif, persentase tertinggi pada rumahtangga miskin dimiliki oleh mereka yang berpendidikan tidak pernah sekolah/tidak tamat SD, tinggal di perdesaan, memiliki sumber penerangan selain listrik PLN, lapangan usaha utama kepala keluarga di sektor pertanian, memiliki rata-rata jumlah anggota rumahtangga yang besar, memiliki jumlah penduduk dewasa melek huruf yang sedikit, dan rata-rata jarak yang harus ditempuh ke fasilitas kesehatan, ekonomi, pendidikan lebih jauh dari rumah.Faktor-faktor yang diharapkan dapat meningkatkan probabilita suatu rumahtangga untuk berada pada kategori hampir miskin dan tidak miskin adalah dengan cara meningkatkan tingkat pendidikan kepala rumahtangga, memperhitungkan kembali jumlah anggota rumahtangga, meningkatkan jumlah anggota rumahtangga yang dapat membaca dan menulis, mendorong perluasan lapangan usaha yang digeluti para kepala rumahtangga atau anggota rumahtangga, dan kemudahan akses dalam memperoleh rumah yang murah, sumber penerangan listrik PLN dan jarak yang harus ditempuh ke fasilitas pendidikan."

"Penelitian ini dilakukan untuk melihat kecukupan asupan nutrisi pada  Keluarga Penerima Manfaat PKH. Analisis dilakukan menggunakan data Susenas tahun 2019. Program Keluarga Harapan telah berlangsung sejak tahun 2007 dengan implementasi awal program di 7 Provinsi 48 Kabupaten/Kota, dan melayani 387.928 keluarga miskin. Salah satu tujuan PKH adalah untuk meningkatkan taraf hidup Keluarga Penerima Manfaat, hal tersebut meliputi layanan kesehatan dan pemenuhan asupan nutrisi. Analisis dilakukan dengan probit model untuk melihat hubungan antara karakteristik keluarga dan sosial ekonomi keluarga penerima PKH dengan probabilitas keterpenuhan nutrisi. Penelitian ini menemukan bahwa probabilitas keterpenuhan protein berkorelasi positif dengan pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, lokasi tempat tinggal, daerah 3T, proporsi pengeluaran makanan, dan rata-rata konsumsi wilayah. Sementara itu keterpenuhan lemak berkorelasi positif dengan lokasi tempat tinggal, proporsi pengeluaran makanan, dan rata-rata konsumsi provinsi. Sedangkan keterpenuhan karbohidrat berkorelasi positif dengan usia kepala rumah tangga, daerah 3T, proporsi pengeluaran makanan, dan rata-rata konsumsi provinsi.

---

This study examines the relationship between PKH (Conditional Cash Transfer) and nutritional intake in beneficiary families. The analysis is based on Susenas data 2019. The Family Hope Program has been running since 2007 with the initial implementation of the program in 7 Provinces and 48 Regencies / Cities and serving 387,928 poor families. One of the PKH goals is to improve the standard of living of beneficiary families, such as health services and nutrition intake. The probit model used to see the relationship between PKH and the probability of nutritional fulfillment in beneficiary households (KPM). This study found that protein and fat intake was lower in KPM, while the carbohydrates intake was higher in KPM. The increase in real household income from PKH assistance funds has not been able to meet the nutritional needs of KPM."

"Sasaran umum pembangunan kesehatan adalah meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui perilaku hidup sehat dan pemberdayaan individu, keluarga, dan masyarakat dalam bidang kesehatan. Upaya pembangunan kesehatan mencakup pencegahan, penyembuhan, dan pemulihan secara menyeluruh, terpadu, merata, dapat diterima serta terjangkau seluruh masyarakat Indonesia. Salah satu upaya pencegahan adalah dengan mengkonsumsi makanan bergizi termasuk susu. Adalah penting untuk mengetahui bagaimana perilaku konsumsi susu pada rumah tangga di Indonesia. Akan tetapi pada kenyataannya belum pernah ada studi tentang perilaku konsumen susu yang menganalisis dari aspek-aspek demografi selain aspek-aspek lain.Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari sejauh mana faktor sosial, ekonomi, demografi, dan psikologi khususnya kebiasaan (habit) hidup dapat mempengaruhi perilaku konsumen dalam mengkonsumsi susu di rumah tangga Indonesia.Sumber data studi ini adalah data model hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 1998. Adapun faktor-faktor yang diuji adalah demografi (proporsi ART umur muda, umur tua, dan perempuan), sosial (pendidikan kepala rumah tangga), ekonomi (pengeluaran rumah tangga dan proporsi ART yang bekerja), dan variabel psikologis (kebiasaan sehat, makan, dan belanja barang mewah). Metode analisis yang digunakan pada studi ini adalah model regresi logistik multinomial.Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa persentase konsumsi susu setiap hari terbesar pada rumah tangga yang memiliki anak balita, proporsi ART perempuan terbesar, KRT yang berpendidikan lebih tinggi, pengeluaran rumah tangga yang lebih besar, dan proporsi ART yang tidak bekerja.Hasil analisis inferensial menunjukkan bahwa hampir semua faktor yang diuji mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap konsumsi susu. Hlbungan positif pada pengeluaran rumah tangga. proporsi ART perempuan, umur muda, umur tua dan kebiasaan belanja barang mewah. Kebiasaan sehat dan konsumsi makanan yang mengandung karbohidrat serta pendidikan KRT mempunyai hubungan signifikan terhadap konsumsi susu di rumah tangga. Begitu pula pendidikan KRT dan proporsi ARI bekerja serta kebiasaan sehat mempunyai hubungan yang signifikan terhadap konsumsi susu di rumah tangga."

"Penelitian ini bertujuan untuk membentuk dan menyajikan indeks komposit insiden kemiskinan menurut kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat sehingga dapat terlihat perbedaan tingkat kemiskinan antar kabupatenikota. Penelitian ini juga melakukan analisis Iduster menggunakan indikator insiden kemiskinan aspek ekonomi (4 variabel) dan aspek bukan ekonomi (6 variabel) untuk membentuk kelompok gabungan dari beberapa kabupaten/kota. Unit analisis dalam penelitian ini adalah wilayah kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat.Variabel tunggal (univariate) yang diperhatikan sebanyak 10 variabel kemiskinan yang terbagi menjadi dua aspek yaitu aspek ekonomi dan aspek bukan ekonomi. Variabel kemiskinan aspek ekonomi mencakup 4 variabel (EK1,EK2,EK3,EK4) dan aspek bukan ekonomi mencakup 6 variabel yang melihat dari sisi kesehatan (NEI, NE2) , perumahan (NE3, NE4), dan pendidikan (NE5, NE6). Penelitian mendapatkan fungsi faktor insiden kemiskinan aspek ekonomi (FAE), fungsi faktor insiden kemiskinan aspek bukan ekonomi (FBE), dan fungsi faktor insiden kemiskinan keseluruhan (FIK) dari analisis faktor. Selanjutnya, melakukan pembentukan indeks komposit yaitu IAE (indeks insiden kenskinan aspek ekonorni), IBE (indeks insiden kemiskinan aspek bukan ekonomi), dan IIK (indeks insiden kemiskinan). Nilai koefisien korelasi antara IAE, IBE dan IIK dengan HPI (Human Poverty Indeks) masing-masing adalah 0.822 , 0.793 dan 0.87 dengan tingkat signifikasi yang sangat kecil. Sementara itu, hasil analisis kluster membentuk tiga kelompok wilayah di provinsi Jawa Barat yaitu kelompok wilayah mencakup sebanyak 4 kota, wilayah II mencakup sebanyak 10 kabupaten dan wilayah III mencakup 8 kabupatenikota.Kabupaten/kota yang mempunyai nilai IIK terendah adalah kota Bekasi dan nilai IIK tertinggi adalah kabupaten Sukabumi. Kemiskinan pada kelompok wilayah II menunjukkan kemiskinan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kemiskinan provinsi Jawa Barat (Nilai IIK diatas 100). Tujuh kabupaten yang terklasifikasi buruk dan sangat buruk sehingga perlu mendapatkan prioritas dalam program pengentasan/penanggulangan kemiskinan yaitu kabupaten Sukabumi, Cianjur, Garut, Ciamis, Kuningan, Cirebon dan Bogor."

"ASI mengandung semua nutrisi yang diperlukan bagi bayi untuk bertahan hidup pada enam bulan pertama, mulai dari hormon, antibody, faktor kekebalan sampai anti oksidan. Pola pemberian ASI yang dianjurkan ditingkat internasional dan nasional ialah pemberian ASI segera dalam setengah jam setelah bayi lahir kemudian pemberian ASI saja secara eksklusif sampai bayi usia 6 bulan, selanjutnya pemberian ASI diteruskan sampai 2 tahun dengan pemberian makanan tambahan (MP-ASI) dengan benar.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan kegiatan ibu dengan pemberian ASI eksklusif di Indonesia Tahun 2010. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder Kor Susenas Tahun 2010 (VSEN2010.K).Rancangan penelitian yang digunakan adalah Cross Sectional, yaitu suatu desain penelitian yang melakukan pengukuran terhadap faktor risiko dan outcome dalam satu waktu. Karakteristik responden sebagian besar ibu rumah tangga (83,5%), umur 20- 35 tahun (76,3%), tingkat pendidikan tidak sekolah sampai tamat SMP (60,6%), berparitas ≤ 2 (65,5%), penolong persalinan oleh tenaga kesehatan (79,6%), menggunakan alat KB (53,9), pengeluaran makan keluarga dalam sebulan > 60% (57,7%) dan bertempat tinggal di perdesaan (55,2%).Terdapat hubungan signifikan antara kegiatan ibu dengan pemberian ASI eksklusif setelah dikontrol variabel umur, paritas, penolong persalinan dan penggunaan alat kontrasepsi/KB. Untuk meningkatkan pemberian ASI eksklusif pada ibu yang bekerja perlu dilakukan penyuluhan yang berkesinambungan kepada ibu hamil atau baru melahirkan mengenai pentingnya ASI eksklusif dan melaksanakan kebijakan ASI eksklusif yang sudah ada bagi kantor-kantor/perusahaan. Bagi peneliti penelitian dengan rancangan penelitian lain, memperbanyak jumlah variabel penelitian dan mencoba alternatif analisis lain.

---

Breastfeeding contains all the nutrients needed for the baby to survive in the first six months, ranging from hormones, antibodies, immune factors to anti-oxidants. The recommended feeding patterns of international and national level is the immediate breastfeeding within half an hour after the baby is born then it is exclusively breastfeeding until 6 months of age infants, then continued breastfeeding up to 2 years with supplementary feeding (MP-ASI) correctly.

The purpose of this study was to determine the relationship of maternal activities with exclusive breastfeeding in Indonesia year 2010. This research is quantitative research using secondary data Kor Susenas 2010 (VSEN2010.K).

The study used cross sectional design, which is a design study measuring the risk factors and outcome at a time. Characteristics of the respondents mostly housewives (83.5%), aged 20-35 years (76.3%), level of education is not to finish junior high school (60.6%), parity ≤ 2 (65.5%), by trained birth attendants (79.6%), use of birth control (53.9), spending a family meal in a month> 60% (57.7%) and living in rural areas (55.2%).

There is a significant relationship between maternal activities with exclusive breastfeeding after controlling age, parity, birth attendants and the use of contraception / family planning. To increase exclusive breastfeeding in mothers who work needs to be done ongoing counseling to pregnant women or recently delivered on the importance of exclusive breastfeeding and exclusive breastfeeding implement policies that already exist for office/company. For researchers studies with other design studies, expanding the number of variables and try other alternatives analysis."

"Tingginya presentase keluhan kesehatan pada lansia di Indonesia pada tahun 2014 yaitu52,67 . Hal tersebut menunjukkan bahwa keluhan kesehatan di Indonesia masihmerupakan masalah kesehatan masyarakat. Adanya penurunan fungsi berbagai sistemorgan pada lansia dan akibat dari faktor lain memperburuk keluhan kesehatan pada lansia.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengankeluhan kesehatan pada lansia di Indonesia tahun 2015. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis lanjut data sekunder Susenas Kor 2015. Desain studi yang digunakan adalahcross sectional dengan jumlah sampel 94.326 lansia. Sampel diambil secara totalsampling. Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui lansia yang mengalami keluhankesehatan sebesar 46.202 lansia 49. Faktor yang berhubungan dengan kejadian keluhan kesehatan pada lansia yaitu usia ge; 80 tahun POR=1,17, usia 70-79 tahun POR=1, 18; jenis kelamin perempuan POR=0,82, status perkawinan hidup tanpa pasangan POR=1,08; pendidikan tidak pernah bersekolah/tidak tamat SD POR=1,68, pendidikan rendah POR=1,41, pendidikan sedang POR=1,12; sudah tidak bekerja POR=1,38; daerah tempat tinggal perdesaan POR=1,04 ; merokok POR=0,89 danmemiliki jaminan kesehatan POR=1,24. Status ekonomi tidak berhubungan denganterjadinya keluhan kesehatan pada lansia. Nilai EF tertinggi pada faktor pendidikan tidak pernah sekolah atau tidak tamat SD 38,56 dan berpendidikan rendah 26,78 dan faktor pekerjaan sudah tidak bekerja 14,78. Sedangkan nilai PF tertinggi padafaktor pendidikan tidak pernah sekolah atau tidak tamat SD 59,65 dan berpendidikanrendah 35,02 dan faktor pekerjaan sudah tidak bekerja 14,38.

---

The high percentage of health complaints in Indonesian elderly in 2014 is 52.67 .This shown that health complaints in Indonesia still be a public health problem.Decreased of multiple organ systems in the elderly and the consequences of other factorsmaked health complaints increased in the Indonesian elderly. The purpose of this studywas to determine the factors associated with health complaints in the Indonesian elderlyviiiUniversitas Indonesiain 2015. This study was analyze the secondary data of Susenas Kor 2015. This study useda cross sectional design with 94,326 sample. Samples were taken in total sampling.

The result showed that 46,202 elderly 49 the elderly had health complaints. Factorsassociated with the incidence of health complaints in the elderly are age ge 80 years POR 1.17, age 70 79 years POR 1.18 sex female POR 0.82, life without spouse POR 1.08 education never attended school did not complete primary school POR 1.68, low education POR 1.41, medium education POR 1.12 is not working POR 1.38 rural area POR 1.04 smoking POR 0.89 and have health insurance POR 1.24. Economic status is not related to the occurrence of health complaints inthe elderly. The highest EF were education factor never attended school or did notcomplete elementary school 38.56 and low educated 26.78 and work factor notworking 14.78. While the highest PF were education factor never attended schoolor did not complete primary school 59.65 and low education 35.02 and work factors already not working 14.38."

"ABSTRAKPengelolaan Program Perumahan dan Permukiman khususnya dalam melakukan pemantauan melalui indikator yang telah ditetapkan memerlukan data secara berkala. Pengelola program sampai saat ini masih mengalami kesulitan dalam penyediaan data terutama karena laporan rutin yang ada belum berjalan dengan baik. Padahal di lain pihak Susenas yang dilaksanakan olen BPS menghasilkan data yang secara teratur diperbaharui, tetapi data mentah yang ada belum dimanfaatkan secara optimal.Untuk mengatasi hal itu, diperlukan suatu model analisa yang mencakup langkah-langkah bagaimana memanfaatkan data perumahan dan permukiman dalam Susenas tersebut supaya menjadi informasi yang dapat digunakan untuk pemantauan program. Maka yang menjadi tujuan dalam pengembangan model ini adalah mendapatkan cara pengembangan dan jenis indikator kesehatan lingkungan berdasarkan data yang ada; dan mendapatkan bentuk analisis yang dapat memberikan gambaran perbedaan kondisi antar wilayah Kabupaten/Kota, Propinsi, Nasional, dan antara desa dengan perkotaan, serta kecenderungan perubahan antar waktu.Proses pengembangan model ini dilakukan melalui kajian tentang sumber dan jenis data yang ada; indentifikasi kebutuhan informasi; penentuan indikator yang telah dikonfirmasikan dengan para pengelola program; penyusunan bentuk analisis; kemudian dilakukan uji coba pengolahan data mentah hasil Susenas tahun 1995 mengenai data pembuangan kotoran yang ada pada data perumahan dan permukiman.Indikator yang dihasilkan sejauh mungkin ada kesesuaian dengan prinsip-prinsip dari indikator itu sendiri seperti sederhana dan murah; mudah dalam memperoleh data dan cepat; fokus pada elemen-eiemen kunci, relevant spesifik. Dari segi sensitive, pengolahan data pembuangan kotoran menunjukkan angka-angka indikator bervariasi antar daerah. Mengenai validitas, dari pengukuran tidak langsung, angka cakupan jamban yang rendah secara konsisten diikuti dengan tingginya angka kematian bayi, demikian pula sebaliknya.Hasil yang diperoleh berupa cara mengkonversikan dari data perumahan dan permukiman menjadi indikator kesehatan lingkungan. Beberapa indikator tersebut antara lain. Cakupan air bersih; cakupan pembuangan kotoran; cakupan penggunaan air minum yang memenuhi syarat secara fisik; pembuangan limbah; cakupan pembuangan sampah; presentase rumah dengan dengan ruang tidur yang mempunyai ventilasi; presentase rumah dengan lantai memenuhi syarat; presentase rumah yang mempunyai ruang dapur sendiri. Penyajian masing-masing indikator tersebut dalam bentuk tabel, dart visualisasi sehingga memudahkan pengguna dalam melakukan analisis.Disarankan perlu adanya peningkatan pemanfaatan data perumahan dan permukiman dalam Susenas untuk memenuhi kebutuhan informasi melalui pembentukan tim pengolah dan analisa data; dibuat publikasi hasil olahan dan analisa; dibuat petunjuk atau pedoman teknis pemanfaatan data tersebut; dan perlu dibuat suatu paket program komputer yang memudahkan pengguna dalam pemanfaatan data.

---

ABSTRACTA Model of Analysis of Housing and Settlement Health Using Susenas Data To monitor indicators of Housing and Settlement Programs, the Managers need accurate data and information. The managers have problems with getting adequate data, as the routine information system is not running properly. On the other.hand, the national economic social survey (SUSENAS), conducted annually by Central Statistics Bureau (BPS) provides complete renewable raw data.To resolve the gap, it is necessary to develop a model of data analysis on how to use the data available in susenas for monitoring the indicators of housing and settlement programs. The model should be able to analyze the environmental health indicators showing housing and settlement condition at district/municipality, province, and national levels; housing and settlement condition in rural and urban areas; and trend of the condition's change.The development of the model was conducted through some activities which includes to 1) reviewing the sources and type of the data, 2) identifying information needed, 3) determining indicators which have been discussed with program managers, 4) arranging forms of analysis, and 5) doing a field trial on analyzing of the 1995 susenas data, particularly data on human excreta disposal.Indicators identified are in line with the principles of the indicators, namely, simple, low cost, easy and quick to obtain, focused on key elements, relevant, and specific. From the sensitivity point of view, the analysis of the human excreta disposal data showed the variation of indicators among provinces. From the validity perspective, provinces with low coverage of sanitary latrine consistently followed with high infant mortality rate (IMR), and conversely.The result obtained was to convert the housing and settlement data into the environmental health indicators. Those indicators include 1) coverage of water supply, 2) coverage of human excreta disposal, 3) coverage of water supply physically meets the requirement, 4) coverage of waste water, 5) coverage of refuse disposal, 6) percentage of housing which their bedrooms have an adequate ventilation, 7) percentage of housing which their floor meet requirement, and 8) percentage of housing having separate kitchen. The display of each indicators are in tables and visual in order to be easy to analyze.It is suggested to use more frequently the susenas data, especially data on housing and settlement, through the establishment Team designated to collect and analyze the data, to publish the information obtained, to prepare manual on how to work on it, and to develop software enabling users to operation it easily."

"ABSTRAKPenelitian ini menguji pengaruh bendungan besar di Indonesia terhadap kesejahteraan rumah tangga. Penelitian ini bertujuan mengungkap potensi penurunan kesejahteraan khususnya pada rumah tangga yang tinggal relatif dekat lokasi bendungan. Hal ini penting sebagai upaya mitigasi masalah sosial ekonomi terhadap kebijakan pembangunan bendungan besar. Sampel rumah tangga didapatkan dari Survei Sosial Ekonomi Rumah Tangga (SUSENAS) tahun 2013-2018 serta Indonesia Family Life Survey (IFLS) gelombang 4 dan 5 pada 997 kecamatan terpilih. Hasil pengujian dengan menggunakan regresi ordinary least square dengan fixed effect menunjukkan korelasi negatif antara penambahan bendungan terhadap kesejahteraan rumah tangga yang tinggal relatif dekat lokasi bendungan dari sisi produksi, dan pengeluaran rumah tangga serta tidak signifikannya terhadap aktivitas kerja. Hasil ini mengindikasikan terjadinya potensi penurunan kesejahteraan khususnya pada rumah tangga yang tinggal dekat dengan bendungan besar.

---

ABSTRACTThis research aims to study effect of large dams development to the household-welfare in Indonesia. The purpose is to reveal potential welfare loss particularly to the household living in sub-district close to the dams placement. This is important to mitigate social and economic problem from dams policy perpective. Household sample data selected from National Social Economy Survey (SUSENAS) 2013-2018 and Indonesia Family Life Survey (IFLS) waves 4 and 5 in 997 sub-district sample. Using ordinary least square with fixed effect, this result show negative correlation both household-welfare and farm-productivity. In addition, the result have insignificance effect to work-activity. This result indicates potential welfare-disjunction to the household close to the large dams placement."

"ABSTRAKWHO menetapkan jaminan kesehatan semesta/Universal Health Coverage UHC untuk memastikan semua orang mendapatkan pelayanan kesehatan. Dalam rangka meningkatkan pemanfaatan pelayanan kesehatan tanpa melihat status sosial masyarakat, pemerintah menetapkan program Jaminan Kesehatan Nasional. Penelitian ini bertujuan mengetahui ekuitas/inekuitas utilisasi pelayanan kesehatan pada peserta JKN dan mengetahui karakteristik yang menjadi dasar terjadinya ketimpangan utilisasi pelayanan kesehatan di Indonesia. Studi ini mengunakan data sekunder dari Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2014. Hasil menunjukkan bahwa penduduk kaya di Indonesia lebih banyak memanfaatkan pelayanan rumah sakit dibandingkan dengan penduduk miskin. Rata-rata jumlah kunjungan rawat jalan peserta JKN khususnya pada kuintil 1 dan kuintil 2 lebih besar daripada bukan peserta JKN pada kelompok yang sama. Tingkat ketimpangan pelayanan rawat inap pada responden peserta JKN lebih kecil daripada peserta non JKN. Ketidakmerataan utilisasi rawat jalan dan rawat inap yang pro-kaya disebabkan oleh ketidaksetaraan umur, jenis kelamin, geografis, pernikahan, pendidikan dan pengeluaran. Oleh karena itu, Kementerian Kesehatan perlu monitoring dan evaluasi secara rutin terhadap pelaksanaan program Jaminan Kesehatan Nasional.

---

ABSTRACTWHO establishes universal health insurance Universal Health Coverage UHC to ensure all people get health care. In order to improve the utilization of health services regardless of social status, the government established the National Health Insurance program. This study aims to determine the equity inequity of health care utilization in participants JKN and non JKN and the characteristics on which the imbalance utilization of health services in Indonesia. This study uses secondary data from the National Socioeconomic Survey 2014. The results showed that the rich in Indonesia use hospital services more than the poor. The average number of outpatient visits participants JKN especially in quintile 1 and quintile 2 is larger than the non participants JKN in the same group. The degree of inequality of inpatient services at respondents participants JKN smaller than non JKN participants. Inequality utilization of outpatient and inpatient pro rich inequalities caused by age, gender, geographic, marriage, education and income. Therefore, the Ministry of Health needs regular monitoring and evaluation of the implementation of the National Health Insurance program."

"Penelitian ini membahas karakteristik rumah tangga yang berpeluang menggunakan gas kota dengan model logit, serta membahas faktor-faktor yang mempengaruhi besaran pengeluaran rumah tangga untuk gas kota dengan regresi linier. Secara nasional kecenderungan rumah tangga untuk menggunakan gas kota sebesar 0,0066 kali jika menjadi pengguna LPG, 0,0031 kali jika menjadi pengguna minyak tanah, 3,7166 jika jumlah anggota rumah tangga yang lebih besar, 1,3443 kali jika tinggal di Pulau Kalimantan dan 0,1770 kali jika tinggal di Pulau Maluku dan Papua. Berdasar kota yang memiliki jaringan gas kota, kecenderungan rumah tangga untuk menggunakan gas kota sebesar 0,0015 kali jika menjadi pengguna LPG, 0,0045 kali jika menjadi pengguna minyak tanah, 5,3126 jika jumlah anggota rumah tangga yang lebih besar, 6,6492 kali jika tinggal di Tarakan dan 0,2608 kali jika tinggal di Sidoarjo. Rumah tangga pengguna energi substitusi seperti energi listrik, LPG, kayu bakar dan arang secara negatif mempengaruhi pengeluaran untuk gas kota. Jumlah anggota keluarga mempengaruhi secara positif. Pengeluaran rumah tangga untuk gas kota dipengaruhi secara positif jika rumah tangga tinggal di pulau Maluku dan Papua, dan secara negatif jika tinggal di Pulau Nusa Tenggara. Proporsi pengeluaran rumah tangga untuk gas kota terhadap total pengeluaran energi lebih kecil 0,05 jika menjadi pengguna LPG, lebih kecil 0,06 jika menjadi pengguna kayu bakar, lebih kecil 0,06 jika menjadi pengguna arang, lebih kecil 0,08 jika menjadi pengguna BBM dan lebih besar 0,44 jika tempat tinggalnya berdinding tembok. Diperlukan kebijakan pemerintah dalam hal peningkatan persentase akses gas kota ke rumah tangga dengan meningkatkan jumlah sambungan rumah tangga khususnya Pulau Nusa Tenggara, Sulawesi, Maluku dan Papua karena masih di bawah rata-rata nasional.

---

This study discusses the characteristics of households likely to use city gas with logit model, and discusses the factors that affect the amount of household expenditures for city gas by linear regression. The tendency of households to use city gas amounted to 0.0066 times if using LPG, 0.0031 times if using kerosene, 3.7166 if a larger household, 1.3443 times if staying on the Borneo island and 0,1770 times if staying on the island of Maluku and Papua. Based on the city which has city gas, the tendency of households to use city gas amounted to 0.0015 times if using LPG, 0.0045 times if using kerosene, 5.3126 if a larger household, 6.6492 times if staying in Tarakan and 0.2608 times if staying in Sidoarjo. The electricity, LPG, firewood and charcoal adversely affect household expenditures for city gas. The number of family members positively influence household expenditures for city gas. Household expenditure for city gas is influenced positively if households staying on the island of Maluku and Papua, and negatively if staying on the island of Nusa Tenggara. The proportion of household expenditure for city gas with the total energy expenditure decreases 0.05 if using LPG, then 0.06 decreasing if using firewood, then 0.06 decreasing if using charcoal, then 0.08 decreasing if using fuel oil, and 0.44 increasing if its house has brick walled. Government policy is required to improving access of city gas by increasing the number of household access especially in Nusa Tenggara Island, Sulawesi Island, Maluku Island, and Papua island which are still below from the national average."