Indonesia menghadapi 17 juta CVD events dalam 10 tahun ke depan,
dengan biaya BPJS ~$42 miliar (status quo). Lima pilar aktif (CKG expansion, CKG effectiveness, task sharing, MMD, Outreach)
bisa mengubah lintasan ini — tapi seberapa jauh?
Tiga klik untuk mulai:
Pilih preset (kiri pane): "Status quo" sampai "5-pillar maximum"
⚠ TERKALIBRASI, PRE-REVIEW — Kalibrasi M3.9 selesai (5/6 SKI metric dalam ±0.5pp).
M10 independent expert review pending; spec v2.1 (5 engine extensions) masih draft.
Angka indikatif untuk eksplorasi mekanisme; belum policy-grade.
AMHASSModellingv0.2α
t = 10
SkenarioStatus quo
Pilih preset cepat ATAU geser lever per pillar untuk skenario kustom.
Preset cepat
Lever per pillar
Pembanding (vs)
Outcomes "Δ vs" comparison akan pakai skenario ini.
Komparasi 38 Provinsi — performance per scenario
Pilih scenario di bawah → lihat ranking + outcomes per provinsi.
Kolom dapat di-sort. Status quo dibandingkan vs scenario aktif.
Sort: klik header kolom
Tertinggi %Ctrl
—
—
Terendah %Ctrl
—
—
Gap (top − bot)
—
pp
Median %Ctrl
—
—
Top 10 + Bottom 10 provinsi
#
Provinsi
%Prev t=0
%Prev t=10
ΔPrev
%Aware t=0
%Aware t=10
ΔAware
%Tx t=0
%Tx t=10
ΔTx
%Ctrl t=0
%Ctrl t=10
ΔCtrl
CVD events (K)
Cost ($B)
Komparasi Kab/Kota — performance per scenario
510 kab/kota dengan sample SKI 2023 ≥ 50 (4 ter-filter karena n < 50).
Filter provinsi → pilih scenario → ranking + outcomes per kab/kota.
Status quo (baseline t=0 SKI) dibandingkan vs scenario aktif @ t=10.
Sort: klik header kolom · Klik baris untuk drill-down
Tertinggi %Ctrl
—
—
Terendah %Ctrl
—
—
Gap (top − bot)
—
pp
Median %Ctrl
—
—
Top 15 + Bottom 15 kab/kota
#
Kab/Kota
Provinsi
n SKI
%Prev t=0
%Prev t=10
ΔPrev
%Aware t=0
%Aware t=10
ΔAware
%Tx t=0
%Tx t=10
ΔTx
%Ctrl t=0
%Ctrl t=10
ΔCtrl
CVD ev (K)
Cost ($B)
DM cascade pakai geography-level proxy (denom = Σ weight × dm_predicted_prob).
Small-sample variance bisa membuat outliers — interpret dengan kab pop & n ≥ 50.
Mechanism Audit — bagaimana setiap pilar mempengaruhi cascade
Live values dari scenario aktif. Formula = persamaan dari spec v2.0 + engine extensions v0.2.x.
Full doc: docs/mechanism_audit_v0_2_2.md
Cascade structure
H ─── ρH→U ──→ U ─── ρU→D ──→ D ─── ρD→T ──→ T ─── ρT→C ──→ C
↑ ↑ ↓
└─ ρD→U ─┘ └─ ρC→T ─┘
↑
└────── ρT→D ──┐
*──→ E (CVD events; via Globorisk hazards per state)
*──→ M (mortality)
👔 Untuk stakeholder — bagaimana setiap pilar bekerja (Bahasa)
Penjelasan tanpa rumus matematis. Untuk technical audit dengan formula + live values, scroll ke section "Per-pillar audit" di bawah.
📋 Rationale + input parameters per intervensi
Indikator yang menjadi DASAR mengapa intervensi ini diperlukan, dan
berapa parameter input yang dibutuhkan engine. Live values dari status quo aktif.
📖 Notation glossary — apa arti setiap simbol? (untuk reference)
🔬 Per-pillar audit (live values + formula)
Detail teknis dengan formula dari spec v2.0 + engine extensions v0.2.x. Live values update saat user geser lever.
Pairwise feedback matrix — interaksi antar pilar
Per spec §11.1, interaksi antar pilar diklasifikasi sebagai
A=SequentialB=CapacityC=Feedback loop.
Matriks ini menunjukkan bagaimana setiap pasangan pilar berinteraksi.
How pillars compose (§11 resolution order — Eq 11.6)
Step 1-2: Update state, apply ramp-up f_ramp(t)
Step 3: Pillar 3 compute S(t), v_act, k_weighted
Step 4: Overload Ω(t) using (t-1) state — Eq 11.3
Step 5: Pillar 1 + Pillar 5-A detection via residual pool — Eq 11.2
Step 6: Initiation ρ_{D→T}^eff = ρ_base × Ω(t)
Step 7: Pillar 4 PDC + LTFU adjustment
Step 8: Pillar 5-B retention → PDC^eff
Step 9-10: Composite ρ_{T→C} via pipeline — Eq 11.5
💡 Rekomendasi next steps (engine + calibration + validation)
Cascade Outcome
Prevalensi
—
—
% Aware
—
—
% Treated
—
—
% Controlled
—
—
Diagnosed rate
—
—
Treated / Diagnosed
—
—
Controlled / Treated
—
—
Basis conversion
t = 10
stock rates, bukan annual flows
Tren cascade share (10 tahun)— scenario aktif
Perbandingan 5 preset — % Controlled trajectory
Cascade flow @ tahun terpilih (Sankey)
Cascade snapshot @ tahun terpilih
State
Definisi
n (juta)
% pop
% disease pool
Outcomes 10-tahun cumulative(M7 — vs Status quo)
CVD Events
—
—
Deaths
—
—
Cost (USD)
—
—
DALYs
—
—
ICER (vs SQ)
—
—
WTP threshold Indonesia ≈ $5,000/DALY (~1× GDP per kapita).
ICER < WTP = cost-effective. Negative ICER = cost-saving.
CVD hazards/costs/DALY weights = rough estimates (pre-Globorisk).
PSA bands di angka utama = 5th–95th percentile
(preset only; custom = point estimate).
CEAC — Cost-Effectiveness Acceptability Curve(preset vs Status quo)
Garis: probability skenario aktif cost-effective vs WTP. Vertikal dashed di $5K/DALY = WHO threshold.
Tinggi titik = lebih likely cost-effective di threshold itu.