Memandu

Latar Belakang

Lembaga Pembangunan Internasional Amerika Serikat (USAID) meyakini bahwa cakupan kesehatan semesta (UHC) dapat dicapai dengan kinerja layanan kesehatan (HPHC) (PDF, 595 KB), khususnya di negara-negara dengan penghasilan rendah dan menengah.

Kontribusi utama dari alat ini terhadap penguatan sistem kesehatan:

• Memperluas pemahaman tentang UHC. UHC bukan hanya bertujuan untuk meningkatkan cakupan atau mengurangi hambatan keuangan guna menghindari kemiskinan, tetapi juga menangani nilai-nilai sosial.
• Memberikan gambaran menyeluruh tentang sistem kesehatan pada titik tertentu.
• Berkontribusi pada pengukuran kinerja sistem kesehatan dengan menilai fungsionalitas proses sistem kesehatan yang sangat penting untuk kinerja yang lebih baik.

Keunikan HPHC

Kerangka kerja Layanan Kesehatan Berkinerja Tinggi menekankan bahwa pelayanan kesehatan akan berkinerja tinggi hanya jika bersifat akuntabel, terjangkau, mudah diakses, dan memadai (AAAR), dan bahwa karakteristik-karakteristik ini ditunjukkan kepada seluruh masyarakat dalam semua populasi yang membutuhkan pelayanan kesehatan, khususnya mereka yang ada dalam situasi yang rentan. Dalam masing-masing karakteristik luas layanan kesehatan berkinerja tinggi ini terdapat proses-proses yang mengatasi hambatan geografis, keuangan, budaya, dan sistem kesehatan hingga pelayanan kesehatan yang dihadapi oleh masyarakat. Misalnya, karakteristik layanan kesehatan yang akuntabel dan memadai menunjukkan dengan jelas bahwa sistem kesehatan adalah pemilik dan pengelola layanan kesehatan. Selain itu, merekalah juga yang bertanggung jawab untuk memastikan layanan kesehatan tersedia saat orang membutuhkannya dan dapat menjangkaunya tanpa beban yang tidak semestinya. Layanan kesehatan berkinerja tinggi memahami peran ganda sistem kesehatan sebagai pemasok dan pemicu permintaan atas layanan kesehatan. Kerangka kerja ini juga mengenali hubungan yang sangat penting dan dinamis yang dimiliki masyarakat dengan sistem kesehatan sebagai pelanggan, advokat, dan pengawas untuk memastikan layanan kesehatan yang dibutuhkan masyakarat terpenuhi. Oleh karena itu, serangkaian proses lengkap yang membuat sistem kesehatan akuntabel, terjangkau, mudah diakses, dan memadai juga akan memungkinkan sistem kesehatan tersebut mendapatkan Cakupan Kesehatan Semesta.

Kerangka kerja Layanan Kesehatan Berkinerja Tinggi USAID berfokus pada kapabilitas dan proses-proses yang membuat layanan kesehatan akuntabel, terjangkau, mudah diakses, dan memadai. Perhatian pada proses-proses yang diperlukan untuk meraih UHC membantu menguraikan silo yang dibuat dengan berfokus secara khusus pada fungsi sistem kesehatan (atau blok pembangun) dan menunjukkan saling ketergantungan satu sama lain. Misalnya, kerangka kerja ini menjalankan pelayanan kesehatan yang mudah diakses dengan banyak subatribut seperti apakah fasilitas kesehatan ada dalam jangkauan geografis dan memiliki staf dan peralatan yang memadai, serta apakah masyarakat memiliki akses ke opsi-opsi pelayanan alternatif selain fasilitas seperti petugas penjangkau atau komunitas, apotek, e-Health, dll. Demikian pula, hambatan-hambatan akses dianggap mencakup ketersediaan jenis layanan khusus termasuk layanan dan transportasi darurat, serta apakah layanan memiliki kualitas tinggi dan penuh rasa hormat. Selain itu, alat ini memahami bahwa pengetahuan berbasis komunitas tentang alasan, waktu, dan tempat untuk mencari layanan kesehatan juga bisa menjadi hambatan atau pengaktif akses. Melalui berbagai dimensi ini, kerangka kerja ini membuat penyedia layanan kesehatan bertanggung jawab untuk hasil kesehatan yang layak di berbagai kelompok komunitas yang berbeda. Kerangka kerja HPHC juga telah melakukan pengoperasian atas atribut-atribut yang terjangkau, akuntabel, dan memadai.

Nilai Tambah

Penekanan kerangka kerja HPHC pada kapabilitas dan proses dan pengukurannya melalui alat HPHC akan memberikan kontribusi pada bidang sistem kesehatan dengan cara:

• Mengidentifikasi proses-proses HPHC utama dan level-level fungsionalitasnya;
• Menempatkan lokus kendali untuk perubahan dalam sistem kesehatan;
• Memberdayakan masyarakat dengan mengutamakan hubungan yang dinamis untuk tindakan bersama dan akuntabilitas bersama untuk hasil kesehatan yang lebih baik;
• Menciptakan peluang perbaikan berkelanjutan;
• Menguji hipotesis tentang AAAR dan kontribusi absolut dan relatif dari subatributnya pada hasil sistem kesehatan;
• Memberikan ruang untuk menginovasikan cara-cara mendesain, mengelola, memantau, mengevaluasi, dan meneliti penguatan sistem kesehatan dan memberikan kontribusi pada pengetahuan terkini.

Alat HPHC

Alat lengkap ini tersedia di sini. Harap perhatikan bahwa semua organisasi yang tertarik untuk mengimplementasikan alat ini harus mendaftar terlebih dahulu untuk mendapatkan tautan unik yang dikirimkan kepada peserta.

Keandalan dan Validitas Alat HPHC

Alat HPHC telah menjalani berbagai peninjauan dan pengujian ketat untuk memvalidasi pendekatan dan efektivitasnya.

• Alat ini divalidasi oleh para ahli sistem kesehatan yang bekerja di LMIC sedemikian rupa agar sesuai dan relevan.
• Alat ini terbukti konsisten secara internal dan memiliki pendekatan yang valid untuk pengumpulan data melalui uji coba dengan 213 responden. Uji coba ini juga mengonfirmasi keselarasan hasil dari alat ini dengan pengukuran yang dikumpulkan melalui sumber-sumber data lain.
• Penggunaan persepsi masyarakat sebagai sumber utama pengumpulan data ditegaskan melalui literatur dan penggunaannya dalam alat pengumpulan data lain, terutama di sektor pemerintahan. Alat ini memperhitungkan potensi bias persepsi dengan menyertakan anonimitas, petunjuk untuk benar, dan menambahkan karakteristik responden untuk memeriksa dan mengendalikan bias selama analisis.

Modalitas penggunaan

HPHC adalah alat berbasis web, yang dapat dibagikan dengan banyak orang di lokasi yang berbeda. Alat ini meningkatkan keterwakilan dan menyelesaikan masalah biaya dan frekuensi pengumpulan data, sehingga dapat memfasilitasi progres pemantauan dengan biaya rendah.

HPHC dapat diterapkan melalui berbagai modalitas seperti pengambilan sampel kebetulan (convenience sampling) atau probabilitas (probability sampling). Pengambilan sampel kebetulan yang menggunakan informan kunci, atau teknik Delphi, memberikan data yang memadai khususnya jika para pemangku kepentingan terwakili (lihat Lampiran B untuk detailnya). Alat ini dapat digunakan dalam survei menggunakan pengambilan sampel probabilitas seperti pengambilan sampel jaminan kualitas lot (LQAS) ukuran sampel kecil untuk estimassi skor HPHC secara keseluruhan (lihat Lampiran C untuk detailnya). LQAS juga dapat digunakan untuk memperkirakan apakah negara/wilayah/kabupaten memenuhi tingkat kinerja HPHC yang sudah ditentukan sebelumnya.

Bahasa

Situs web HPHC tersedia dalam bahasa Inggris, Prancis, Spanyol, Malagasi, Portugis, dan Indonesia. Untuk mengubah bahasa yang ditampilkan, klik Inggris, Prancis, Spanyol, Malagasi, Portugis, atau Indonesia di sudut kanan atas layar mana pun di situs web ini.

Gambar

Kelayakan untuk Menggunakan Alat

Setiap organisasi (pemerintah, swasta, organisasi nonpemerintahan, masyarakat sipil, organisasi internasional, donor, dll.) memenuhi syarat untuk menggunakan alat ini dengan ketentuan tertentu, yang tercantum di bawah ini:

• Karena data ini tersedia di domain publik, kami ingin data ini memadai dan valid untuk pelaporan, perbandingan, dan penggunaan. Oleh karena itu, kami berasumsi bahwa organisasi yang menggunakan alat HPHC merupakan organisasi tepercaya dan kredibel yang akan menjamin kepatuhan terhadap prosedur pengumpulan data dan perlindungan privasi dan kerahasiaan responden. Kepatuhan ini juga akan meminimalkan ancaman terhadap basis data HPHC.
• Organisasi yang meminta harus terdaftar di situs web alat untuk menggunakan alat ini. Hal ini juga akan memudahkan organisasi yang meminta untuk mengakses data mentah tanpa identifikasi responden, jika diminta.
• Organisasi yang meminta harus mau membagikan data yang dikumpulkan dalam domain publik dalam bentuk agregat untuk menjaga privasi dan kerahasiaan responden.
• Organisasi yang meminta harus mematuhi panduan pengumpulan data. Organisasi harus menyebutkan apakah organisasi tersebut akan menggunakan sampel kebetulan (nonprobabilitas) atau probabilitas. Panduan diberikan ke metode yang lebih disukai untuk menjawab pertanyaan tertentu (lihat Pendaftaran di bawah ini). Selain itu, panduan ini juga akan memudahkan penafsiran data yang divisualisasikan.
• Alat ini mengikuti aksioma, "kumpulkan informasi untuk menggunakannya." Oleh karena itu, organisasi akan diminta untuk menyebutkan bagaimana organisasi itu akan menggunakan informasi yang dikumpulkan.

Jika organisasi yang meminta mau memenuhi kriteria tersebut, maka mereka harus mendaftarkan akun, sebagaimana dijelaskan di bawah ini.

Proses Pendaftaran

Langkah 1

Organisasi yang memenuhi persyaratan kelayakan di atas harus mendaftarkan akun dengan melengkapi formulir ini.

Langkah 2

Setelah menerima formulir pendaftaran, CHISU akan mengonfirmasi kredibilitas organisasi yang meminta. Selanjutnya, CHISU akan memasukkan organisasi tersebut ke dalam basis data serta membuat dan mengirimkan tautan unik ke alat yang merepresentasikan implementasi alat kepada organisasi yang meminta: dengan kata lain, tautan ini dapat dianggap sebagai penggunaan alat HPHC oleh organisasi yang meminta tersebut, di satu negara, menggunakan satu metodologi (jika organisasi yang meminta berencana untuk melakukan lebih dari satu kali implementasi alat, CHISHU akan membuat tautan tambahan untuk organisasi tersebut). Pengiriman ke tautan unik akan dihubungkan dengan implementasi di basis data melalui pengenal implementasi. Di beberapa negara, mungkin akan ada lebih dari satu organisasi yang menggunakan alat ini. Pengenal implementasi akan membedakan berbagai organisasi yang menggunakan alat HPHC di negara itu. Pengenal implementasi akan membantu CHISU untuk menyalin data dari basis data guna membagikannya dengan organisasi yang meminta.

Agregrat negara: Pengenal unik negara akan digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai organisasi di negara yang sama jika metode pengambilan sampelnya serupa di semua organisasi tersebut. Lihat Tabel 1.

Langkah 3

Organisasi yang meminta akan membagikan tautan alat kepada calon responden untuk diakses dan dilengkapi formulirnya. Caatan: Sebaiknya organisasi yang meminta mengungkapkan dengan jelas detail protokol proses pemilihan untuk jenis organisasi dan stafnya yang akan diminta untuk mengisi alat ini. Organisasi yang meminta juga akan diminta untuk memberikan tanggal awal dan tanggal akhir untuk survei atau penggunaan alat dan mengomunikasikannya dengan CHISU. Waktu survei ini juga akan membantu dalam melacak perubahan sepanjang waktu saat organisasi tersebut menggunakan alat secara berulang kali. Selain itu, organisasi pengguna juga harus memutuskan kapan mengirimkan pengingat kepada calon responden.

Langkah 4

Data akan dapat dilihat karena alat ini diselesaikan oleh peserta.

Penggunaan Alat HPHC dan Pemeriksaan Kualitas

Alat HPHC tersedia dalam enam bahasa - Inggris, Prancis, Spanyol, Malagasi, Portugis, dan Indonesia. Namun, basis datanya sama untuk enam bahasa ini.

Langkah 1

Baca persetujuan berdasarkan informasi. Melengkapinya menunjukkan persetujuan untuk menjadi bagian dari survei.

Langkah 2

Tautan alat yang dibagikan diotomatisasi berdasarkan negara dan pengenal unik organisasi. Pengenal responden dibuat saat responden mengisi alat.

Kualitas data divalidasi menggunakan tiga metode. Pertama, penilaian mentah antara 0 dan 3. Kedua, responden hanya diizinkan untuk memberikan pilihan yang setara dengan skala penilaian 0-3. Dengan demikian, tidak ada entri lain yang memungkinkan kecuali 0,1,2,3, yang menjamin kualitas entri data. Ketiga, untuk menghindari informasi yang terlewatkan (sel yang kosong) yang menimbulkan masalah dalam analisis, responden hanya diizinkan mengirimkan formulir saat seluruh kolom yang wajib diisi telah dilengkapi.

Basis Data HPHC

Basis data HPHC memiliki kolom yang merepresentasikan pertanyaan/variabel dan baris yang merepresentasikan responden seperti dalam Tabel 1:

Semua pertanyaan ditautkan ke basis data untuk entri data otomatis. Artinya, saat seorang responden memasukkan jawaban, jawaban akan langsung masuk ke ruang/posisi pertanyaan yang sesuai di basis data.

Seperti yang dapat dilihat di Tabel 1, ID unik memudahkan pengidentifikasian responden dari organisasi spesifik yang meminta. Dengan demikian, hanya data spesifik tersebut yang akan diesktrak dari basis data dan dibagikan dengan organisasi yang meminta.

Analisis dan Visualisasi HPHC

Analisis Standar

Alat HPHC terdiri dari empat domain AAAR. Oleh karena itu, analisis standarnya mencakup empat domain dan subdomainnya ini. Analisis ini menampilkan skor secara keseluruhan.

Setiap domain AAAR terdiri dari 5-7 subdomain. Subdomain-subdomain ini diberi label tiga huruf pertama dari domain dan satu angka. Misalnya, subdomain di bawah Accountability (Akuntabilitas) diberi label accountable_1 (lihat Lampiran A) dan subdomain berikutnya diberi label accountable_2, accountable_3, accountable_4, accountable_5, dan accountable_6. Pola pelabelan yang sama berlaku untuk Accessible (Mudah Diakses), Affordable (Terjangkau), dan Reliable (Memadai).

Perhitungan: Setiap domain terdiri dari lima indikator. Dengan demikian, semua penilaian indikator dalam subdomain tertentu diagregatkan dan dibagi dengan penilaian maksimum dan dikalikan dengan 100 untuk mendapatkan skor persentil untuk subdomain tersebut.

Contoh:

Gambar

Harap perhatikan bahwa ada beberapa indikator yang diberi kata-kata negatif. Oleh karena itu, untuk perhitungan, penilaiannya dibalik untuk sampai pada skor subdomain dan domain secara keseluruhan. Contoh:

Gambar

Oleh karena itu, kita perlu membalikkan penilaian sebelum menghitung skor persentil subdomain sebagai berikut:

Affordable 1 = ((affordable_1__1 + affordable_1__2 + affordable_1__3 + (3 - affordable_1__4) + (3 - affordable_1__5)) / 15) * 100

Silakan lihat semua rumus untuk menghitung skor persentil domain dan subdomain di Lampiran A

Keseluruhan

Setelah memilih "negara", formulir meminta untuk memilih Implementasi yang merepresentasikan Organisasi yang Meminta dan metodologi. Kemungkinan akan ada lebih dari satu organisasi di satu negara yang mungkin telah menggunakan alat ini. Oleh karena itu, Anda dapat memisahkan data berdasarkan organisasi yang meminta. Dengan demikian, Anda dapat memilih satu organisasi atau memilih semua organisasi. Klik terapkan untuk melihat visualisasi data.

Gambar

Grafik pertama menunjukkan skor kinerja HPHC secara keseluruhan dan skor domain AAAR menggunakan speedometer. Rentang skor persentil mulai dari nol hingga 100 dan merepresentasikan pergerakan dari level rendah ke tinggi. Dengan demikian, skor yang lebih tinggi merepresentasikan level kinerja yang lebih tinggi.

Gambar

Di bawah "Opsi lanjutan", ada empat filter yang tersedia untuk memisahkan data domain AAAR; Jenis organisasi, Pendidikan, Jenis kelamin, dan Tahun bekerja.

Gambar

Setelah memilih "Negara", formulir meminta "Implementasi". Kemungkinan akan ada lebih dari satu organisasi di satu negara yang mungkin telah menggunakan alat ini. Oleh karena itu, Anda dapat memisahkan data berdasarkan organisasi yang meminta. Pilih satu organisasi atau pilih semua organisasi.

Gambar

Pilih jenis organisasi responden. Tindakan ini akan memfilter skor HPHC berdasarkan jenis organisasi. Kategori ini sangat penting dan direkomendasikan untuk membandingkan respons peserta dari jenis organisasi yang berbeda - organisasi swasta, pemerintahan, pimpinan LSM/CSO/masyarakat, dan organisasi internasional. Jika skor persentil yang dipisahkan berdasarkan jenis organisasi ternyata tidak berbeda jauh satu sama lain atau dalam rentang 10 persen, kita dapat dengan aman menyimpulkan bahwa data sangat memadai dan valid. Selain itu, artinya orang-orang dari berbagai jenis organisasi memiliki persepsi yang serupa atau terdapat kesepakatan. Namun, jika ada perbedaan besar, artinya orang-orang dari berbagai organisasi berbeda responsnya dan data perlu ditafsirkan dengan kehati-hatian.

Pilih filter jenis kelamin dan amati apakah skor berubah bedasarkan jenis kelamin. Sekali lagi, skor yang lebih mirip memberikan kepercayaan yang lebih tinggi terhadap data.

Gambar

Pilih tab tahun bekerja dan pendidikan untuk membandingkan apakah skor AAAR beragam.

Gambar

Gambar

Ingat bahwa membandingkan data berdasarkan organisasi, pendidikan, dan jenis kelamin responden memberikan pemahaman yang baik tentang variasi dalam skor AAAR, sehingga memberikan kepercayaan data yang lebih tinggi jika variasinya lebih dekat dengan semua perbandingan. Jika variasinya berbeda jauh dengan satu jenis organisasi tetapi tidak dengan jenis organisasi lain, kita dapat menafsirkan data sebagai yang ditunjukkan oleh mayoritas responden. Contoh, jika responden dari organisasi internasional sangat mungkin memiliki persepsi yang rendah tentang akuntabilitas tetapi responden dari organisasi sektor pemerintah, swasta, dan LSM mungkin berbeda sehingga kita dapat memperhatikan itu.

Opsi-opsi lanjutan untuk memfilter ini juga tersedia di layar Analisis Subdomain dan Khusus.

Subdomain

Klik tab Subdomain untuk melihat skor. Pemisahan domain AAAR spesifik ini menunjukkan bagaimana skor domain secara keseluruhan dihitung dan pemahaman tentang variasi dalam subdomain. Sekali lagi, pemisahan ini mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan dan apa yang harus ditingkatkan/diubah atau dipertahankan. Subdomain-subdomain ini merupakan bagian dari AAAR yang dijelaskan di bawah lembar fakta HPHC.

Klik lihat detail di bawah masing-masing subdomain. Menu gulir bawah ini menunjukkan skor indikator di bawah masing-masing subdomain. Sekali lagi, pemisahan skor subdomain berdasarkan indikator membantu mengidentifikasi variasi yang ada dalam indikator subdomain dan indikator mana yang memerlukan tindakan untuk meningkatkan skornya.

Gambar

Perbandingan Negara

Untuk melihat perbandingan skor keseluruhan dan AAAR berdasarkan negara, klik tab Perbandingan Negara. Pilih semua negara atau pilih masing-masing negara untuk perbandingan dengan memilihnya dalam daftar dan menggunakan tombol CTRL.

Gambar

Mengeklik bagian pranala Negara mana saja akan memisahkan indikator itu berdasarkan jenis organisasi responden sebagaimana yang dapat dilihat dalam tangkapan layar berikut ini.

Gambar

Analisis Khusus

Domain AAAR dapat diurai lebih lanjut ke dalam analisis khusus yang befokus pada proses-proses topik minat serta menggunakan skor rata-rata sebagai acuan untuk membandingkan HPHC secara keseluruhan dan skor domain AAAR.

Skor fungsionalitas yang didasarkan pada proses spesifik topik kepentingan

Karena alat HPHC terdiri dari banyak proses sistem kesehatan, yang berhubungan dengan berbagai aspek sistem kesehatan, fungsi-fungsi dan kinerja tersebut dapat dikelompokkan ke dalam kategori kepentingan, yang diambil dari seluruh domain AAAR. Kategori tambahan ini adalah kualitas, kesetaraan, ketahanan, responsivitas, fungsi sistem kesehatan, keterlibatan pemangku kepentingan (sektor pemerintah atau swasta, NGO/CSO, komunitas), permintaan, sisi pasokan, dsb. Kategori-kategori ini dapat membantu lebih lanjut dalam menentukan aspek apa saja dari sistem kesehatan yang berjalan secara optimal dan aspek mana yang membutuhkan perbaikan.

Proses Kualitas

Gambar

Kualitas adalah proses dan hasil layanan. Untuk peningkatan kualitas yang berkelanjutan, sistem memberlakukan banyak proses termasuk pelatihan tenaga kerja kesehatan untuk meningkatkan kompetensinya, akreditasi fasilitas dan lembaga pelatihan agar memenuhi standar nasional yang diwajibkan, peraturan untuk mematuhi kualitas, penggunaan metode peningkatan kualitas, dan ketersediaan standar kualitas. Yang terakhir, memastikan bahwa komunitas diberi edukasi terkait kualitas permintaan. Proses-proses ini dikelompokkan ke dalam kategori proses kualitas, yang mengukur tingkat fungsionalitas dari proses-proses ini.

Proses Kesetaraan

Gambar

Sistem kesehatan yang berkinerja tinggi memberikan layanan yang tidak terkait dengan jenis kelamin, status sosioekonomi, suku, dan ras individu, dsb., dan mengurangi ketidaksetaraan kesehatan di antara kelompok sosial yang berbeda. HPHC memiliki dua set indikator kesetaraan - kesetaraan kesehatan dan jenis kelamin, yang menilai tingkat fungsionalitas dari proses yang berkenaan dengan peningkatan kesetaraan; Kesetaraan kesehatan mencakup item-item seperti apakah sistem tersebut memperlakukan semua orang secara setara, apakah semua kelompok terwakili dalam pengelolaan fasilitas, dan sejauh mana sistem melacak kesenjangan kesehatan. Kesetaraan jenis kelamin diukur dengan promosi otonomi kaum wanita, dan keseimbangan staf wanita dalam tenaga kerjanya.

Proses Ketahanan

Gambar

Kapasitas ketahanan sistem kesehatan diukur dengan proses yang berkenaan dengan ketahanan saat masalah muncul, ketersediaan layanan darurat, keberlanjutan layanan dalam krisis, dan keamanan dalam kondisi darurat. Meskipun indikator-indikator ini perlu dilihat konteksnya dengan indikator pasokan dan permintaan lain, kondisi darurat ketahanan bukan hanya akibat kapasitas tetapi juga interaksi dengan faktor pasokan, permintaan, dan kontekstual.

Proses Responsivitas

Gambar

Responsivitas mengukur aspek-aspek nonmedis dari kebutuhan klien dan apakah aspek-aspek itu terpenuhi dengan penuh tanggung jawab. Indikator-indikator yang disertakan adalah layanan penuh penghormatan, ketersediaan opsi sumber daya jika klien memiliki keluhan, kolaborasi pemangku kepentingan dalam pengawasan, adanya badan pengawas yang dipercayai oleh penyedia layanan kesehatan, dan jaminan keamanan pasien/penyedia terhadap ancaman dan pelecehan.

Proses Kepercayaan Klien

Gambar

Orang perlu memercayai sistemnya atau mereka tidak akan menggunakan produk dan layanannya dan memberikan legitimasi untuk mengembangkan kebijakan dan program guna memenuhi kebutuhan kesehatan mereka. Kepercayaan klien diukur dengan apakah sistem menjamin privasi klien, memberikan bimbingan konseling mengenai perilaku yang sehat dan keberlanjutan layanan, dan klien memercayai institusi untuk memberikan layanan yang mereka butuhkan termasuk transportasi dalam kondisi darurat.

Partisipasi Masyarakat

Gambar

Partisipasi masyarakat sangat penting bagi sistem kesehatan berkinerja tinggi karena masyarakat tidak akan menggunakan layanan tersebut tanpa menerima dan memercayainya. Partisipasi masyarakat diperkirakan dengan keterlibatan masyarakat dalam permintaan dan pengawasan fungsi dan hasil sistem kesehatan serta kontribusi masyarakat dalam bentuk mobilisasi untuk bertindak, mengubah perilaku, dan menjadi bagian dari manajemen fasilitas.

Proses Fungsi Sistem Kesehatan

Gambar

Penguatan sistem kesehatan sering kali digambarkan melalui enam fungsi sistem kesehatan dan interaksinya. Alat HPHC menilai berbagai fungsi sistem kesehatan dan menciptakan peluang untuk mengamati interaksinya. Alat ini menilai apakah sistem informasi yang berhubungan dengan fungsi dan hasil yang berbeda membuat informasi tersebut tersedia di domain publik: jika tenaga kerja kesehatan dikelola dengan benar; jika taat kelola diukur dengan fungsionalitas komite manajemen dengan beragam representasi dari tingkat sistem yang berbeda; dan melalui regulasi produk farmasi; merupakan proses pasokan barang yang dipertimbangkan dalam teknologi medis; fungsi vaksin; merupakan biaya komoditas yang terkandung; dan merupakan proses perlindungan risiko keuangan yang dipertimbangkan berdasarkan fungsi pembiayaan. Skor ini merepresentasikan tingkat fungsionalitas fungsi sistem kesehatan secara keseluruhan dan individual.

Proses Sisi Permintaan

Gambar

Terciptanya permintaan atas barang dan jasa sangat penting untuk meningkatkan penggunaan sistem kesehatan. Namun, ini tidak selalu dibuat jelas. Dua indikator, yaitu pendidikan masyarakat dan bimbingan konseling klien, disertakan untuk mengetahui tingkat permintaan sistem kesehatan. Skor ini mencerminkan tingkat fungsionalitas proses untuk pendidikan masyarakat dan bimbingan konseling klien untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat tentang adanya layanan kesehatan, cara meminta layanan, dan menggunakan layanan kesehatan.

Proses Sisi Perlengkapan

Gambar

Sistem kesehatan menciptakan kondisi perlengkapan yang diperlukan untuk memfasilitasi penggunaan barang dan jasa. Ini berarti membuat biaya menjadi masuk akal untuk obat-obatan, persediaan, dan perawatan, serta meningkatkan akses geografis dan rentan ke layanan, memberikan opsi layanan alternatif, dan memastikan ketesediaan staf dan persediaan. Skor ini merepresentasikan tingkat fungsionalitas proses sisi persediaan.

Proses Keterlibatan Sektor Publik

Gambar

Aspek sektor publik sistem kesehatan menjadi yang terdepan dalam mendanai, mengelola barang dan jasa, dan mengatur sektor swasta khususnya di negara berpendapatan rendah dan menengah. Dengan demikian, sektor pemerintahan pada dasarnya mengatur dan membiayai bagian besar sistem ini. Namun, di bawah keterlibatan sektor pemerintahan, indikatornya khusus untuk peran sektor pemerintahan dalam membendung biaya layanan dan layanan gratis.

Proses Keterlibatan Sektor Swasta

Gambar

Sektor swasta memainkan peran penting dalam pengembangan kebijakan, produksi persediaan medis, dan pengiriman barang dan jasa medis. Oleh karena itu, penting untuk memahami tingkat keterlibatan dan fungsionalitasnya. Peran sektor swasta dinilai melalui proses yang terkait dengan penjaminan keterlibatan dan regulasinya oleh undang-undang, biaya pengiriman jasa, ketersediaan kontribusi pemberi kerja dan asuransi swasta, serta donor/sektor swasta yang mendukung pendanaan kesehatan.

Proses Kolaborasi Asuransi Kesehatan dan Multisektor

Gambar

Sistem kesehatan tertanam dalam sistem sosioekonomi yang lebih luas dan memiliki hubungan dinamis yang memengaruhinya dan dipengaruhi olehnya. Ketersediaan infrastruktur seperti air dan sanitasi, listrik, jalan, jaringan komunikasi, dan interaksi dengan penegakan hukum untuk keselamatan memengaruhi kinerja sistem kesehatan dan kemunculan ketahanan sistem kesehatan. Oleh karena itu, HPHC mengumpulkan informasi mengenai kolaborasi sisem kesehatan ini dengan sektor lainnya. Proses kolaborasi multisektor dan level fungsionalitas terefleksikan dalam skor persentil.

Perbandingan Seiring Waktu

Alat HPHC juga mampu memberikan perbandingan seiring waktu di semua negara dan berdasarkan organisasi yang meminta saat mereka menggunakan alat ini secara berulang kali. Dengan demikian, temuan alat ini dapat digunakan untuk memantau progres seiring waktu.

Hubungi CHISU/Kantor Sistem Kesehatan (OHS), USAID

Organisasi yang meminta yang menggunakan alat ini dapat meminta CHISU untuk memberikan salinan data mentah dengan deidentifikasi responden untuk menjaga privasi dan respons mereka tetap rahasia.

CHISU akan memberikan bantuan teknis dalam penggunaan alat ini atau memecahkan masalah apa pun yang dihadapi dalam penggunaan alat ini.

Visualisasi data dibuat sederhana untuk dipahami dan ditafsirkan. Namun, CHISU (steve_ollis@jsi.com) dan OHS/USDAID (aaqil@usaid.gov) dapat dihubungi untuk fasilitasi apa pun terkait penafsiran atas temuannya. Selain itu, jika perlu menganalisis data HPHC lebih lanjut, silakan hubungi CHISU dan OHS untuk mendapatkan bantuan.

Lampiran A: Penghitungan Indikator

Note: perhitungan di bawah ini mencakup variabel yang diberi nama berdasarkan AAAR (Accountable, Affordable, Accessible, Reliable) domain, subdomain, dan pertanyaan dalam subdomain tersebut. Misalnya, pertanyaan yang dilingkari pada gambar di bawah ini adalah @accountable_1__2 dalam perhitungan karena ini adalah pertanyaan kedua di subdomain pertama di bawah Accountable Health Care.

Gambar

Lampiran B: Penggunaan pengambilan sampel kebetulan

Implementasi pengambilan sampel kebetulan

Untuk menemukan perkiraan objek kepentingan, yang memungkinkan pengambilan keputusan manajemen berdasarkan informasi dengan tingkat kesalahan 10-15%, literatur yang dikutip di bawah ini menunjukkan bahwa ukuran sampel sebesar 30 hemat biaya untuk memberi perkiraan yang memadai. Sebagaimana dicatat dalam kegunaan dan pengamatan berulang dalam literatur, sampel dari 8 responden akan menghitung perkiraan yang dapat diandalkan dari objek kepentingan. Namun, untuk lebih yakin dengan hasil sampel yang praktis, tingkatkan keterwakilan berbagai kelompok dalam populasi sasaran. Oleh karena itu, kami menyarankan untuk menyertakan setidaknya empat kelompok organisasi (pemerintah, sektor swasta, pimpinan LSM/CSO/masyarakat, dan organisasi internasional) dalam sampel tersebut, yang akan memberikan jumlah total sampel sebanyak 32 (=4*8).

Langkah yang disarankan tetapi dapat diadaptasi menurut situasi tertentu

Langkah 1: Buat daftar organisasi pemerintah, sektor swasta, pimpinan LSM/CSO/masyarakat, dan organisasi internasional.

Langkah 2: Pilih minimum 32 responden tetapi dengan asumsi bahwa 50% responden tidak akan merespons, sebaiknya mengirimkan alat ini ke 48 responden untuk memperhitungan yang tidak merespons

Langkah 3: Pilih secara acak empat organisasi di bawah masing-masing kelompok organisasi - 1) pemerintah; 2) sektor swasta; 3) pimpinan LSM/CSO/masyarakat; dan 4) organisasi internasional. Sektor pemerintah/Kementerian adalah satu organisasi atau satuan administrasi. Salah satu cara untuk memisahkannya adalah menggunakan departemen, kantor regional dan kabupaten/kota, atau lembaga semipemerintahan seperti otoritas pengawas obat-obatan, institut kesehatan, dll. Langkah ini akan memberikan 16 (4*4) organisasi. Jika kita meminta 3 responden dari masing-masing organisasi, maka totalnya adalah 48 responden.

Langkah 4: Undang organisasi yang dipilih untuk berpartisipasi dalam survei yang menjelaskan tujuan dan sasaran. Organisasi yang menolak untuk berpartisipasi menggantikan mereka dengan organisasi lain dari daftar yang ada.

Langkah 5: Kirimkan tautan alat ke organisasi yang berpartisipasi untuk membagikan tautan secara acak kepada tiga anggota organisasi; jika memungkinkan satu anggota di tingkat pusat, dan dua anggota di tingkat pinggiran dari berbagai wilayah negara bagian atau provinsi. Informasikan kepada peserta bahwa data secara agregat akan tersedia secara real-time untuk dapat mereka lihat dan gunakan.

Langkah 6: Jika memungkinkan, adakan pertemuan dengan seluruh pemangku kepentingan untuk membahas implikasi data HPHC dan rencana tindakan.

Langkah 7: Sebaiknya lacak progres seiring waktu untuk mengulangi survei semitahunan tetapi tentunya dengan interval tahunan.

Alasan menggunakan pengambilan sampel kebetulan dan ukuran sampel

Pengambilan sampel kebetulan adalah metode untuk mengumpulkan data saat sumber daya terbatas. Pengambilan sampel kebetulan adalah satu metode yang dominan untuk mengumpulkan informasi yang memadai dan valid di bidang pengembangan seperti indikator Pengelolaan Bank Dunia¹ dan alat Kebijakan dan Penilaian Kelembagaan Negara² atau Indeks Persepsi Korupsi Internasional tahun 2020. Hasil dari pengambilan sampel nonprobabilitas ini dibandingkan dengan pengambilan sampel probabilitas saat para pemangku kepentingan dalam populasi target terwakili dan karakteristik sosiodemografi responden tidak memengaruhi respons^3,4,5,6,7.

Metode pengambilan sampel kebetulan memberikan hasil yang dapat diandalkan. Lalu muncul pertanyaan, berapa ukuran sampel kecil yang sesuai untuk mendapatkan estimasi yang memadai dan valid? Penghitungan ukuran sampel dipandu oleh tiga aliran pemikiran berikut:

Literatur tentang uji kegunaan^8,9,10,11,12 menyatakan bahwa masalah dapat diidentifikasi dengan 3 hingga 5 pengguna pertama mengingat prevalensi masalah yang lebih tinggi dan menambahkan lebih banyak responden tidak meningkatkan perkiraan. Namun, tiga penulis ini juga menunjukkan penyesuaian terhadap rumus ukuran sampel untuk peningkatan realibilitas. Tampaknya ada konsensus bahwa ukuran sampel yang terdiri dari 7-8 responden memberikan kemungkinan 90% bahwa perkiraan dapat diandalkan.

Ukuran sampel kecil juga dikaitkan dengan literatur pada pengamatan berulang untuk mengurangi variabilitas intrapasien dan meningkatkan kekuatan statisik. Sebaiknya, berapa jumlah pengamatan berulang untuk mengurangi variabilitas intraklien untuk mendapatkan perkiraan yang memadai dari objek kepentingan? Vickers¹³ memberikan rumus dan menyimpulkan bahwa ada sedikit nilai dalam meningkatkan jumlah penilaian awal ataupun pascapenanganan di luar enam atau tujuh pengamatan berulang.

Aturan praktis yang sederhana adalah bahwa sampel > 30 diperlukan untuk hasil yang dapat diandalkan karena 30 responden atau lebih cenderung menghasilkan distribusi normal yang mendekati distribusi a z. Green dan Sandomire¹⁴ menunjukkan bahwa kesalahan perkiraan yang diizinkan dari perkiraan absolut ke perkiraan relatif dapat memungkinkan solusi prioritas yang tepat untuk masalah besaran sampel. Mereka menunjukkan bahwa tingkat kesalahan sebesar +10% dengan kepercayaan 80% dapat diperoleh dengan ukuran sampel 30.

Ukuran sampel yang disarankan sebesar 30 juga dapat digunakan untuk menguji hipotesis dengan distribusi-t.

Lampiran C: Penggunaan pengambilan sampel probabilitas

Untuk mendapatkan estimasi yang tepat dari skor kinerja HPHC dengan ukuran sampel kecil, kami menyarankan menggunakan Pengambilan Sampel Jaminan Kuailtas Lot (LQAS), yang telah banyak digunakan dalam bidang kesehatan publik selama 20 tahun terakhir^15,16,17 . Rumus ukuran sampel ini¹⁸ hanya membutuhkan 96 (dibulatkan menjadi 100) responden, yang dipilih secara acak. Responden ini dibagi rata ke dalam wilayah atau lot, yang dapat didasarkan pada batas administrasi atau beberapa kriteria lainnya. Dibagi rata berarti 20 responden di setiap wilayah. Pengambilan Sampel JaminanKualitas adalah bentuk pengambilan sampel stratifikasi⁴. Oleh karena itu, lot/wilayah administrasi tempat responden dapat ditambahkan bersama-sama untuk mendapatkan sampel secara keseluruhan.

Kelebihan lain dari LQAS adalah bahwa kita dapat menilai apakah target tertentu tercapai dengan ukuran sampel yang hanya 19. Misalnya, menguji apakah Layanan yang akuntabel akan memenuhi skor 80% atau skor fungsi proses kualitas mencapai target sebesar 70%. Penggunaan LQAS bersama dengan alat HPHC dapat menjawab jenis pertanyaan ini.

Langkah yang diperlukan untuk menggunakan LQAS di tingkat nasional maupun regional

1. Bagi negara atau wilayah ke dalam 5 wilayah/lot.    
2. Pilih dua kabupaten/koita secara acak per wilayah administrasi untuk mendapatkan 10 responden per kabupaten/kota.    
3. Di setiap kabupaten/kota, gunakan daftar organisasi pemerintahan, publik, nonpemerintahan, dan internasional serta tokoh masyarakat yang terkait dengan pengembangan atau kesehatan. Anda hanya membutuhkan dua orang dari masing-masing kelompok organisasi untuk mendapatkan 10 responden yang disyaratkan.    
4. Kirimkan tautan ke kepala organisasi untuk membagikan alat HPHC dengan para stafnya. Catatan: respons staf tidak dibagikan kepada siapa pun dan hasil agregat disajikan untuk menjaga privasi dan kerahasiaan responden.

Langkah yang diperlukan untuk menggunakan LQAS di level kabupaten/kota

Sebagian organisasi mungkin ingin menilai kinerja sistem kesehatan di tingkat kabupaten/kota. Langkah ini sama kecuali jika kabupaten/kota perlu dibagi ke dalam lima satuan administrasi atau wilayah. Pemilihan responden ini bersifat acak.

Menguji pencapaian target skor HPHC

Langkah berikut dapat membantu dalam menguji hipotesis yang terkait dengan pencapaian atau kepatuhan dengan target serangkaian standar.    
1. Tetapkan target yang akan dicapai, misal layanan yang dapat diakses 80%    
2. Gunakan sampel yang terdiri dari 19 responden untuk mendapatkan kepercayaan yang lebih tinggi dalam hasil    
3. Gunakan tabel¹⁹ di bawah ini untuk memilih berapa jumlah responden untuk pencapaian target. Untuk contoh pencapaian target 80% ini, angka tersebut sesuai dengan setidaknya 13 responden yang menganggap bahwa layanan dapat diakses         
4. Kirimkan tautan ke alat ke 19 responden acak tersebut di wilayah kepentingan    
5. Lihat analisis dan skor visualisasinya untuk menilai apakah target tercapai

Gambar

Pernyataan Umum (FAQ)

Level Analisis

Dapatkah alat ini digunakan di tingkat program atau hanya dimaksudkan untuk digunakan di tingkat negara bagian/provinsi atau nasional?

Alat ini tidak dimaksudkan untuk menilai kinerja dari satu program dalam sistem kesehatan (program HIV/AIDS, program malaria, program KIA, dll.) atau organisasi individu karena alat ini mengukur kinerja sistem kesehatan secara keseluruhan.

Alat ini dapat digunakan di tingkat program/proyek untuk program yang menangani penguatan sistem kesehatan dengan mendefinisikan wilayah tangkapan proyek, yang dapat berupa wilayah atau kabupaten/kota. Saat digunakan oleh proyek individu, alat ini masih akan dapat dibagikan dengan organisasi terkait yang disarankan (dari organisasi pemerintah, sektor swasta, LSM, dan internasional) di wilayah tangkapan.

Terakhir, alat ini dapat digunakan di berbagai tingkat sistem kesehatan dan dapat digunakan oleh berbagai organisasi dalam satu sistem kesehatan tunggal (memahami bahwa organisasi ini akan menilai kinerja sistem kesehatan secara keseluruhan). Saat banyak organisasi dalam satu negara menggunakan alat ini, informasi mereka akan tersedia di domain publik dan informasi yang sesuai dari berbagai organisasi akan dipadukan dan dikumpulkan untuk analisis tingkat nasional dan negara bagian/provinsi.

Apakah ada batasan jumlah orang dari satu organisasi yang dapat menggunakan alat ini?

Alat ini tidak dirancang untuk menilai kinerja organisasional, tetapi dirancang untuk menilai kinerja sistem kesehatan. Data dalam alat ini paling kuat dengan perwakilan dari orang yang bekerja di organisasi pemerintahan, sektor swasta, LSM, dan internasional daripada lebih banyak individu dalam satu organisasi yang tidak akan mencerminkan keterwakilan dari orang yang bekerja di berbagai jenis organisasi.

Terakhir, hasil dari alat ini harus mencerminkan responden dari berbagai jenis organisasi (organisasi pemerintah, swasta, LSM, dan internasional).

Untuk mendapatkan dasar kinerja tingkat negara yang akurat, kami merekomendasikan minimum 4 organisasi di bawah masing-masing jenis organisasi, dengan setidaknya 2 responden per organisasi. Dalam kerangka sampel ini, responden individu dalam organisasi harus berasal dari wilayah dan tingkat sistem yang berbeda. Jika tingkat keterwakilan tercapai, responden tambahan di dalam dan lintas organisasi akan meningkatkan ketepatan hasil secara keseluruhan. Lihat detail di bagian atas halaman ini untuk mengetahui pendekatan pengambilan sampel yang direkomendasikan dan cara memperkirakan ukuran sampel untuk estimasi yang lebih akurat.

Penafsiran Hasil

Bagaimana cara alat ini menggunakan dan menyertakan alat sebelumnya yang dikembangkan untuk tolok ukur sistem kesehatan seperti alat penentuan tolok ukur sistem Kesehatan USAID yang diluncurkan tahun 2015-2016?

Alat HPHC melengkapi alat lain yang didukung oleh USAID. Setiap alat melayani tujuan khusus dan digunakan untuk tujuan itu. Alat HPHC utamanya digunakan untuk memahami kinerja sistem kesehatan secara keseluruhan, untuk mengenali dan menangkap multidimensionalitas UHC dan untuk mengukur kelebihan dan kekurangan kemampuan sistem kesehatan dalam memberikan layanan kesehatan.

Bagaimana informasi dari alat ini dibandingkan (atau sejauh mana alat ini dapat dibandingkan) dengan sumber data informasi negara yang standar? Tetapi juga dengan alat ukur global lainnya (mis. PHCPI, HSA, dll.)?

Karena sistem kesehatan itu sendiri kompleks dan saling terkait, begitu juga dengan informasi tentang sistem kesehatan itu. Alat ini dimaksudkan menjadi pelengkap sumber informasi lain tentang sistem kesehatan untuk membantu gambaran yang lebih komprehensif. Karena alat ini merupakan opsi berbiaya murah, data dari alat ini mungkin lebih sering tersedia dibandingkan informasi dari sumber lain. Pengambilan keputusan mengenai intervensi dan peningkatan sistem kesehatan harus didasarkan pada berbagai perspektif dan sumber data berbeda yang memberikan kontribusi pada pengambilan keputusan ini.

Jika ada sedikit data hingga tidak ada data yang tersedia terkait sistem kesehatan sebuah negara, bagaimana alat ini berguna?

Alat ini dimaksudkan untuk membantu mengisi kesenjangan dalam ketersediaan data pada sistem kesehatan suatu negara. Keandalan dan validitasnya sudah teruji di negara berpendapatan rendah dan menengah yang memverifikasi kemampuan untuk mengumpulkan data yang selaras dengan hasil yang dilihat dari sumber data sistem kesehatan kuantitatif lainnya. Oleh karena itu, alat ini dapat memberikan informasi yang memadai dan valid tentang sistem kesehatan di negara tanpa ketersediaan sumber informasi lain untuk saat ini. Selain itu, karena alat ini didasarkan pada persepsi, responden tidak perlu mengakses data kuantitatif tentang sistem kesehatan untuk menjawab pertanyaan.

Beberapa pertanyaan yang disebutkan dalam alat untuk keterjangkauan dan aksesabilitas tampaknya subyektif. Apakah ini akan memengaruhi validitas jika membandingkan negara dan wilayah lain?

Semua pertanyaan dalam alat ini bersifat subyektif karena pertanyaan itu mengumpulkan persepsi tentang domain AAAR. Namun, persepsi ini memberikan perkiraan yang bagus tentang fungsionalitas proses yang ada yang terkait dengan fungsi sistem kesehatan, hasil seperti kualitas, kesetaraan, keterlibatan pemangku kepentingan, dll. Lebih lanjut, kesenjangan dalam persepsi responden dan realitas objektif mencerminkan titik buta yang perlu diatasi karena seluruh masyarakat bertanggung jawab untuk meningkatkan sistem kesehatan dan hasil yang lebih baik. Jika persepsi tentang sistem kesehatan tidak sama di berbagai kelompok orang dalam masyarakat, persepsi itu kemungkinan mencerminkan wacana dan mungkin perlu diperhatikan bahwa sistem kesehatan memenuhi kebutuhan semua orang.

Apakah ini alat kualitatif? Dapatkah alat ini digunakan untuk mengetahui perbedaan persepsi di level yang berbeda dari sistem kesehatan yang sama?

Tidak, ini adalah alat kuantitatif yang mengumpulkan informasi (persepsi) kualitatif tentang kinerja, proses, dan hasil sistem kesehatan.

Ya, alat ini dapat digunakan untuk mengamati perbedaan persepsi di berbagai level dari sistem kesehatan. Namun, Anda perlu menyesuaikan ukuran sampel agar memudahkan perbandingan di antara level sistem kesehatan yang berbeda.

Apakah alat ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan informasi kualitatif di setiap doman?

Alat ini tidak memberikan informasi kualitatif yang perlu ditambahkan saat alat sedang diisi.

USAID mendorong negara atau organisasi yang telah menggunakan alat yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan untuk mengundang mereka ke pertemuan pemangku kepentingan guna meninjau dan menafsirkan hasil untuk memutuskan cara bertindak guna meningkatkan informasi. Pada tahap inilah informasi tambahan dari berbagai pemangku kepentingan dapat dipertimbangkan dan ditambahkan ke analisis.

Saat menghitung domain dan skor dari alat secara keseluruhan, apakah Anda berasumsi bahwa semua subkomponen untuk domain tertentu dan keempat domain memiliki bobot yang sama? Jika iya, apakah realistis jika berpikir demikian?

Ya. Setiap subkomponen untuk domain tertentu memiliki bobot yang setara karena semua subkomponen itu dianggap penting. Saat ini, tidak ada bukti yang secara konkret menyarankan pembobotan alternatif. Setelah kami memiliki data dari berbagai negara yang mulai mengidentifikasi indikator penting, kami akan menyesuaikannya dalam penghitungan selanjutnya. Namun, organisasi yang meminta kumpulan data dapat melakukan analisis dengan menetapkan pembobotan mereka sendiri. Ini adalah satu contoh tentang bagaimana penggunaan dan analisis data ke depan dalam alat ini dapat memberikan kontribusi untuk meningkatkan pemahaman secara keseluruhan tentang apa yang diperlukan untuk mencapai sistem layanan kesehatan berkinerja tinggi.

Apakah USAID dan proyek CHISU akan menggunakan data ini untuk analisis lintas bagian? Jika iya, bagaimana data itu akan digunakan?

Data (yang tidak menyertakan pengenal pribadi, karena data tidak dikumpulkan melalui alat) tersedia untuk organisasi atau institusi akademis yang kredibel untuk analisis lebih lanjut. Tujuan kami adalah memberikan akses ke basis data yang kuat mengenai sistem kesehatan secara global untuk membantu meningkatkan pemahaman penguatan sistem kesehatan. Kami juga memberikan visualisasi data langsung tentang tren kinerja sistem kesehatan serta proses dan hasil sistem yang mendasari.

Seberapa cepat Anda menunggu untuk mengetahui tren yang berarti dalam data?

Untuk mendapati tren yang berarti dalam data akan bergantung pada banyak faktor di negara tertentu, termasuk apakah banyak organisasi menggunakan alat ini dengan pengambilan sampel yang representatif secara nasional. Kami mendorong masing-masing negara/organisasi untuk membuat fondasi dan menggunakan alat ini berulang-ulang (setiap 6 bulan hingga satu tahun) untuk mengamati perubahan seiring waktu.

Tren juga dapat digunakan untuk mengukur respons ke aktivitas sistem kesehatan tertentu melalui pra-pasca penggunaan alat ini.

Karena alat ini digunakan dan lebih banyak data yang dihasilkan, kami berharap untuk dapat mempelajari lebih lanjut tentang apa yang dapat ditunggu terkait tren, dan seberapa cepat indikator bergerak seiring waktu atau merespons intervensi yang dirancang untuk memengaruhi variabel.

Diseminasi

Bagaimana dan kapan proyek implementasi akan memutuskan atau diperkirakan menggunakan alat ini? Misalnya, apakah sebuah proyek menggunakannya jika diminta oleh USAID atau donor lain?

Proyek implementasi, organisasi, donor, atau entitas lain dapat memutuskan untuk menggunakan alat ini kapan saja. Entitas mana pun yang menggunakan alat ini harus berusaha mencapai keterwakilan luas melalui penggunanya untuk mencakup banyak jenis organisasi. USAID berencana untuk secara aktif mendorong penggunaan alat ini melalui berbagai saluran. Karena semakin banyak organisasi yang menggunakan alat ini, semakin kaya informasi yang akan di dapatkan di satu negara dan di lintas negara.

Bagaimana cara USAID membuat pemangku kepentingan memasukkan dan menggunakan data?

Kami mendorong berbagai pemangku kepentingan melalui berbagai jaringan dengan tujuan untuk meningkatkan kesadaran dan mendorong penggunaan di seluruh organisasi publik, sektor swasta, LSM/CSO, dan internasional untuk mengisi database HPHC. Ini akan membuat data awal untuk negara dan penggunaan berulang akan membantu mengamati tren skor HHCP berdasarkan negara seiring waktu.

Apakah USAID akan bekerja sama dengan WHO dalam promosi dan penggunaan alat ini?

Kami akan berkolaborasi dengan semua organisasi dan donor internasional, bilateral, dan multilateral untuk mempromosikan alat ini. Kami berasumsi karena database global HPHC diisi dengan memberikan informasi yang berguna untuk perencanaan, manajemen, dan pemantauan, database juga akan menghasilkan permintaannya sendiri.

Metodologi

Hubungi aaqil@usaid.gov untuk mendiskusikan detail khusus lebih lanjut mengenai pengambilan sampel dan ukuran sampel

Apakah ukuran sampel 30 responden memandai untuk dapat memilah temuan berdasarkan pemerintah/swasta, laki-laki/perempuan, dll, seperti yang ditunjukkan pada hasil?

Tujuan dari penggunaan ukuran sampel 30 responden ini adalah untuk menilai skor Layanan Kesehatan Berkinerja Tinggi (HPHC) dan domain akuntabilitas, keterjangkauan, aksesibilitas, dan keandalan.

Harap perhatikan bahwa ukuran sampel yang terdiri dari 30 responden dari empat jenis organisasi tidak disarankan untuk mencari perbedaan yang signifikan berdasarkan karakteristik responden tetapi untuk meningkatkan keterwakilan berbagai pendapat dari organisasi pemerintah, sektor swasta, LSM, dan internasional. Akan lebih baik jika menggunakan Pengambilan Sampel Jaminan Kualitas Lot (LQAS) dengan sampel sebanyak 100 (5 lot dan 20 responden acak di setiap lot). Lihat Lampiran C (di atas) mengenai pengambilan sampel LQAS.

Apakah ukuran sampel yang terdiri dari 30 responden untuk satu negara tidak bergantung pada besaran negara tersebut?

Ya, ukuran sampel yang terdiri dari 30 responden memandai berapa pun besaran negara tersebut. Ukuran sampel yang terdiri dari 30 responden ditentukan berdasarkan kegunaan dan literatur pengamatan berulang, yang menyatakan bahwa satu sampel yang terdiri dari respons dari 8 responden atau pengamatan berulang cenderung mendekati distribusi normal. Namun, pengambilan sampel kebetulan tersebut mengharuskan beragam kelompok responden untuk mendapatkan keterwakilan yang lebih baik guna menghindari hasil yang bias. Oleh karena itu, kami menyarankan setidaknya empat kelompok organisasi disertakan dalam sampel yang memberi total sampel 32 responden (8*4). Lihat dokumen panduan untuk detail lebih lanjut mengenai pengambilan sampel dan ukuran sampel.

Berapa ukuran sampel jika saya ingin membandingkan 14 wilayah dalam satu negara?

Untuk estimasi dan perbandingan yang lebih akurat di antara wilayah yang berbeda, metodologi pengambilan sampel yang disarankan adalah Pengambilan Sampel Jaminan Kualitas Lot. Anggap wilayah sebagai satu lot, yang berarti Anda akan memilih 20 responden secara acak di setiap lot. Itu akan memberi Anda ukuran sampel sebanyak 280 (14*20) responden. Saran untuk memilih secara acak responden ini disertakan dalam dokumen Panduan. Lihat Lampiran C (di atas) mengenai pengambilan sampel LQAS.

Apakah alat tersebut harus dilengkapi oleh pengguna layanan, penyedia layanan, atau keduanya?

Keduanya. Selain itu, pengelola dan perencana program atau fasilitas kesehatan. Alat ini harus digunakan oleh berbagai pemangku kepentingan dengan pengetahuan tentang sistem untuk mendapatkan perseptif dan sudut pandang yang beragam.

Apakah alat ini akan dibuat tersedia secara offline sehingga dapat dikelola di wilayah dengan aksesibilitas internet yang lemah?

Jika sampel mencakup berbagai organisasi dan pemangku kepentingan yang berbeda, hasilnya akan valid di tingkat nasional (atau lokal), meskipun terbatas pada pemangku kepentingan dengan akses internet.

Apakah ada aplikasi untuk alat ini yang dapat diunduh di tablet?

Karena alat ini berbasis web, Anda dapat mengakses alat ini menggunakan ponsel atau tablet jika terhubung ke internet melalui wi-fi atau data seluler.

Bagaimana rencana USAID untuk memastikan bahwa alat tersebut terpelihara dan diperbarui setelah durasi proyek?

Proyek CHISU tidak berakhir hingga tahun 2025. Meskipun proyek ini aktif, USAID berharap dapat menyempurnakan dan merampingkan alat tersebut dan proyek akan berjalan untuk mengidentifikasi tempat permanen untuk alat tersebut sehingga dapat dipertahankan setelah jangka waktu proyek.