Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Kecenderungan biaya pelayanan kesehatan yang terus meningkat mendorong pemerintah untuk mencari alternatif pembiayaan yang dapat mengefisienkan dana tanpa mengurangi mutu pelayanan. Salah satu sistem tersebut adalah dengan dijalankannya konsekuensi kapitasi berbasis komitmen pelayanan dimana puskesmas dibayar berdasar jumlah peserta terdaftar yang menjadi tanggungannya dipantau efektifitasnya dengan melihat kecenderungan angka kontak (≥1500/00), rasio prolanis (≥50%), dan rasio rujukan kasus non spesialistik (<0.5%), sehingga diharapkan moral hazard dari sisi suplai dapat dicegah atau diminimalisir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan pelaksanaan KBK. Penelitian ini dilakukan di wilayah DKI Jakarta dengan unit analisis Puskesmas, dengan mixed method dengan model sequential (quan -> QUAL), data kualitatif diambil dengan metode indeph interview kepada informan kunci terkait untuk memvalidasi data yang tidak bisa divalidasi dengan metode kuantitatif. Hasil penelitian Implementasi KBK selama 2 tahun telah cukup baik dan signifikan meningkatkan rata-rata angka kontak pada tahun 2017 sebesar 192.6 0/00 (target ≥150 0/00), dan rata-rata rasio prolanis sebesar 44.9% (≥50%), dan menurunkan rata-rata rasio rujukan kasus non spesialistik menjadi 0.3% (target <5%). Dari analisis multivariate, didapatkan pemodelan variable didapatkan variable nilai kapitasi, dan kecukupan SDM (dokter, perawat, bidan, tenaga kefarmasian) adalah yang signifikan berpengaruh dominan terhadap capaian indikator komitmen pelayanan (p value <0.05). Penerapan kompensasi pemotongan kapitasi berdampak positif cukup memberi efek jera bagi puskesmas untuk mengerahkan segala usaha untuk pencapaian indikator komitmen pelayanan, di sisi lain adanya indikasi moral hazard di lapangan, sehingga diperlukan monitoring dan evaluasi dari berbagai pihak tanpa terfragmentasi agar cita-cita implementasi KBK untuk mewujudkan pelayanan yang berkualitas bisa diwujudkan. ......The increasing trend of health care costs has prompted the government to seek financing alternatives that can streamline funds without reducing the quality of services. One such system is the implementation of the commitment-based capitation consequence where the puskesmas is paid based on the number of registered participants who are responsible for its effectiveness monitoring by looking at the tendency of contact numbers (≥1500/00), prolanis ratio (≥50%), and non-specialist case referral ratio (<0.5%), so it is expected that moral hazard from the supply side can be prevented or minimized. This study aims to determine the factors associated with the implementation of Capitation Based on Service Commitment. This research was conducted in DKI Jakarta area with Puskesmas as analysis unit, with sequential model mixed method (quan -> QUAL), qualitative data was taken by indeph interview method to key informant related to validate data which can not be validated by quantitative method. The results of two year implementation significantly increased the average contact rate in 2017 by 192.6 0/00 (target ≥150 0/00), and the average prolanis ratio of 44.9% (≥50%), and lowering the average non-specialist case referral ratio to 0.3% (target <5%). From multivariate analysis, variables modeling related to achievement of service commitment indicator were capitation value, human resources (adequacy of doctor, nurse, midwife, pharmacy) are significant influence dominanly to achievement indicator of service commitment (p value <0.05). Implementation of capitation compensation is positive enough to give an effect for all puskesmas efforts to achieve the indicator of service commitment, on the other side of the indication of moral hazard, so monitoring and evaluation is needed to create the quality service.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor kepercayaan yang mempengaruhi Generasi Z (Gen Z) ninvestor dalam proses pengambilan keputusan investasi mereka saat memanfaatkan fitur Robo-advisor. Dengan meningkatnya adopsi layanan penasehat Robo di kalangan investor muda, pengertian dinamika kepercayaan yang terlibat sangat penting bagi investor dan industri teknologi finansial. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan faktor-faktor utama yang membentuk persepsi kepercayaan di kalangan investor Gen Z dan mengeksplorasi dampaknya terhadap keputusan investasi yang dibuat melalui roboadvisors. Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh enam variabel independen utama, termasuk Reputasi, Kualitas Informasi, Kualitas Layanan, Komitmen Layanan, Peraturan Pemerintah, dan Sikap terhadap Kecerdasan Buatan, pada variabel dependen Kepercayaan pada Vendor dan Kepercayaan pada Teknologi terhadap Kepercayaan pada Robo-advisor. Peneliti menggunakan teknik Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menguji hubungan antar variabel dan mengevaluasi hipotesis yang diajukan. Di antara 228 responden yang dikumpulkan, temuan mengungkapkan bahwa Reputasi, Kualitas Informasi dan Kualitas Layanan secara positif mempengaruhi kepercayaan pelanggan pada vendor Robo-advisor. Selanjutnya, Komitmen Layanan, Peraturan Pemerintah, dan Sikap terhadap Kecerdasan Buatan berpengaruh positif terhadap kepercayaan pelanggan terhadap Teknologi Roboadvisor. Kemudian sebagai variabel mediasi, Kepercayaan pada Vendor dan Kepercayaan pada Teknologi berpengaruh positif terhadap kepercayaan pelanggan pada Robo-advisor. Dengan mengeksplorasi faktor kepercayaan ini, penelitian ini berupaya untuk meningkatkan pemahaman kita tentang bagaimana investor Generasi Z memandang dan mengevaluasi layanan Robo-advisory, yang pada akhirnya membantu investor dan industri teknologi finansial dalam membuat keputusan berdasarkan informasi. ......The purpose of this research study is to analyze the trust factors that influence Generation (GenZ) investors in their investment decision-making process when utilizing the robo advisor feature. With the increasing adoption of Robo-advisory services among younger investors, understanding the trust dynamics involved is crucial for both investors and the fintech industry. This research aims to shed light on the key factors that shape trust perceptions among Gen Z investors and explore their impact on investment decisions made through robo-advisors. Specifically, this study aims to examine the impact of six main independent variables, including Reputation, Information Quality, Service Quality, Service Commitment, Government Regulation, and Attitude toward Al, on the dependent variables of Trust in Vendor and Trust in Technology towards Trust in Robo-advisor. The researcher employed the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) technique to examine the connections among variables and evaluate the proposed hypotheses. Among the collected 228 respondents, the findings revealed that Reputation, Informatin Quality and Service Quality positively affects customer's trust in robo-advisor vendors. Furthermore, Service Commitment, Government Regulation dan Attitude toward AI positively affects customer's trust in robo-advisor technology. Afterwards as a mediating variable, Trust in vendors and Trust in Technologies positively affects customer's trust in robo-advisors. By exploring these trust factors, this research seeks to enhance our understanding of how Gen Z investors perceive and evaluate robo-advisory services, ultimately aiding investors and the fintech industry in making informed decisions.