merupakan prediktor penyakit kardiovaskular Papalia, Olds, and Feldman, 2008; Santrock, 2004; Panay, et al, 2015.
2. Body mass index
Nilai body mass index didapat dari perhitungan berat badan dan tinggi badan responden. Uji normalitas body mass index responden menggunakan uji
Shapiro-Wilk dengan taraf kepercayaan 95 menghasilkan nilai p 0,046 yang menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal. Distribusi data yang tidak
normal menggunakan median sebagai pemusatannya yaitu 24,72 dan penyebaran dinyatakan dalam minimum-maximum yaitu 17,37-39,30. Distribusi nilai body
mass index responden dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik distribusi Body mass index
Menurut Centers for Disease Control and Prevention of United States 2011, nilai BMI berkorelasi dengan lemak tubuh dan resiko pada beberapa
penyakit di kemudian hari. Seseorang yang memiliki nilai BMI tinggi ≥25 kgm
2
lebih berisiko mengalami obesitas yang merupakan faktor resiko terjadinya gangguan kesehatan. Kebiasaan pola makan sehari-hari yang banyak mengandung
lemak dapat menyebabkan obesitas. Obesitas dapat menyebabkan beberapa penyakit antara lain hipertensi dan dislipidemia. Peningkatan BMI merupakan
salah satu faktor resiko terjadinya CVD Uranga and Keller, 2010.
3. Skinfold Thickness
a. Abdominal skinfold thickness
Abdominal skinfold thickness didapat dengan mengukur ketebalan lemak responden pada bagian abdomen menggunakan alat skinfold caliper.
Pengukuran pada masing-masing responden dilakukan sebanyak tiga kali kemudian diambil rata-ratanya. Menurut Demura and Sato 2007, pengukuran
skinfold thickness pada daerah abdominal mengurangi pengukuran yang error disebabkan karena adanya level obesitas. Uji normalitas responden menggunakan
uji Shapiro-Wilk dengan taraf kepercayaan 95 menghasilkan AST responden memiliki nilai signifikansi 0,016. Nilai signifikansi 0,05 menunjukkan data yang
terdistribusi tidak normal. Distribusi data yang tidak normal menggunakan median sebagai pemusatannya yaitu 20,10 dan penyebaran dinyatakan dalam minimum-
maximum yaitu 9,80-35,30. Data persebaran AST ditunjukkan pada Gambar 5. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 5. Grafik distribusi Abdominal skinfold thicknes
b. Suprailiac skinfold thickness Suprailiac skinfold thickness didapat dengan mengukur ketebalan
lemak responden pada bagian suprailiac menggunakan alat skinfold caliper. Pengukuran pada masing-masing responden dilakukan sebanyak tiga kali
kemudian diambil rata-ratanya. Uji normalitas responden menggunakan uji Shapiro-Wilk dengan taraf kepercayaan 95 menghasilkan AST responden
memiliki nilai signifikansi 0,227. Nilai signifikansi 0,05 menunjukkan data yang terdistribusi normal. Distribusi data yang normal menggunakan mean sebagai
pemusatannya yaitu 19,83 termasuk dalam kategori normal serta ukuran penyebarannya dinyatakan dalam standar deviasi yaitu 6,39. Standar nilai untuk
suprailiac skinfold thickness yaitu 17,9 mm untuk pria dan 19,8 mm untuk wanita Junior, et al, 2012. Data persebaran SST ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik distribusi Suprailiac skinfold thickness
c. Triceps skinfold thickness
Triceps skinfold thickness didapat dengan mengukur ketebalan lemak responden pada bagian triceps menggunakan alat skinfold caliper. Pengukuran
pada masing-masing responden dilakukan sebanyak tiga kali kemudian diambil rata-ratanya. Uji normalitas responden menggunakan uji Shapiro-Wilk dengan
taraf kepercayaan 95 menghasilkan TST responden memiliki nilai signifikansi 0,010. Nilai signifikansi 0,05 menunjukkan data yang terdistribusi tidak normal.
Distribusi data yang tidak normal menggunakan median sebagai pemusatannya yaitu 17,85, standar nilai triceps skinfold thickness yaitu 12,5 mm untuk pria dan
16,5 mm untuk wanitaSchilling, 2006. Penyebaran dinyatakan dalam minimum- maximum yaitu 6,00-40,00. Data persebaran TST ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik distribusi Triceps skinfold thickness
4. Body fat percentage
Kategori