ANALISIS COST-EFFECTIVENESS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) STANDALONE VERSUS HYBRID DALAM MANAJEMEN DIABETES MELITUS TIPE 2 DI LAYANAN PRIMER INDONESIA: STUDI TINJAUAN PUSTAKA

Abstract

Latar Belakang: Meskipun intervensi terhadap Diabetes Melitus Tipe 2 (DMT2) yang sudah berjalan di Indonesia saat ini dinilai cost-effective secara ekonomi, metode intervensi konvensional tersebut terkendala oleh tingginya angka putus berobat dari pasien, yakni mencapai 94%. Kemajuan zaman melalui teknologi Artificial Intelligence (AI) muncul sebagai solusi atas permasalahan ini. Akan tetapi, belum ada studi yang membandingkan efektivitas biaya antara AI sendirian (Standalone) dan model hybrid AI-manusia dalam konteks tarif lokal. Tujuan: Menganalisis perbandingan efektivitas biaya antara Standalone AI dan Hybrid AI untuk manajemen DMT2 di layanan primer menggunakan adaptasi standar biaya Indonesia. Metode: Studi ini menggunakan desain tinjauan pustaka dan Resource-Based Costing Adaptation. Data mengenai biaya dari literatur global dikonversi menggunakan standar tarif Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dan klinik pratama tahun 2025. Hasil: Standalone AI terbukti paling efisien (cost-saving) untuk tujuan ekspansi skrining massal karena memangkas biaya jasa medis hingga Rp1.500.000,00 per kasus. Sebaliknya, Hybrid AI membutuhkan biaya investasi lebih tinggi tetapi efektif meningkatkan kepatuhan rujukan di atas 6,0% dan memberikan penghematan belanja obat senilai Rp.480.000,00 per pasien melalui efisiensi resep. Kesimpulan: Standalone AI direkomendasikan untuk ekspansi cakupan skrining. Sedangkan, Hybrid AI dapat diprioritaskan untuk manajemen retensi pasien kronis guna mencegah putus berobat.