A. Pendahuluan - View of PREDIKSI PROFIL LIPID DENGAN PENGUKURAN ANTROPOMETRI (INDEKS MASSA TUBUH, RASIO LINGKAR PINGGANG PANGGUL DAN PERSEN LEMAK TUBUH)

  

PREDIKSI PROFIL LIPID DENGAN PENGUKURAN ANTROPOMETRI (INDEKS MASSA

TUBUH, RASIO LINGKAR PINGGANG PANGGUL DAN PERSEN LEMAK TUBUH)

Ichwanuddin, Holil M.Par’i, Surmita

  Jurusan Gizi Poltekkes Kemenkes Bandung

  Abstract

  Blood lipid profiles were measured biochemically can predict the emergence of degenerative diseases. Anthropometric measurements such as body mass index, waist hip ratio, percentage body fat is relatively easy measurement methods to assess obesity. Assumed obesity as measured by anthropometry to predict the blood lipid profile. The research was conducted by the cross sectional method that anthropometric compared with the results of measurements of blood lipid profiles. Body Mass Index, Waist Hip Ratio, and percentage body fat by skinfold caliper, Fat Monitoring and Carada Scan. Biochemical measurements include total cholesterol, triglycerides, HDL, and LDL. The number of samples used in this study was 60. From the test results it is known that body mass index may predict blood triglyceride levels with r 0.423 and p = 0.001. Likewise RLPP predict blood triglyceride levels with r 0.536 and p = 0.000. People who have high BMI or high RLPP, immediately checking their blood lipid profile.

  Keyword : BMI, WHR, Triglicerid

A. Pendahuluan

  Seiring dengan meningkatnya kesejahteraan masyarakat, jumlah kasus obesitas cenderung meningkat. Obesitas merupakan faktor risiko berbagai penyakit degeneratif

  1

  seperti diabetes, penyakit jantung dan kardiovaskular . Banyak faktor yang memicu terjadinya obesitas, seperti peningkatan pendapatan, perubahan pola makan , dan

  2

  perubahan pola aktivitas masyarakat . Saat ini, obesitas merupakan salah satu masalah kesehatan. Obesitas tidak hanya berdampak pada kesehatan, sosial, dan psikologi, tetapi

  3 juga erat dengan kelangsungan hidup penderitanya .

  Laporan Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2007 menunjukkan bahwa persentase obesitas di Indonesia mencapai 11.7 %, sedangkan obesitas untuk provinsi Jawa Barat adalah 12.8 %. Dibandingkan dengan hasil Riskesdas tahun 2010 menunjukkan kenaikan persentase obesitas yaitu untuk perempuan mencapai 15.5%, sedangkan laki-laki

  4 7.8%. Berdasarkan umur obesitas yang paling tinggi pada kelompok umur 40 .

• – 44 tahun

Obesitas didefinisikan sebagai peningkatan lemak secara abnormal pada jaringan

  5

  penghubung subkutan atau penumpukan sel lemak pada jaringan bawah kulit . Obesitas merupakan keadaan patologis, yaitu terdapatnya penimbunan lemak yang berlebihan dari

  6

  yang diperlukan tubuh . Obesitas terjadi akibat tidak seimbangnya jumlah makanan masuk dengan pengeluaran energi tubuh. Berdasarkan keadaan sel lemaknya, obesitas dibagi menjadi 2, yaitu tipe hiperplastik dan hipertropik. Tipe hiperplastik terjadi karena jumlah sel lemak yang lebih banyak dibandingkan keadaan normal, sedangkan obesitas hipertropik sel

  7 lemak yang ada mengalami pembesaran, umumnya terjadi pada usia dewasa .

  Penilaian status gizi dapat dilakukan sebagai langkah awal dalam pendeteksian obesitas. Terdapat dua cara penilaian status gizi, yaitu secara langsung yang meliputi antropometri, biokimia, klinis, biofisik dan tidak langsung meliputi survei konsumsi makanan

  9

  dan faktor ekologi . Antropometri merupakan parameter yang telah lama digunakan dalam penentuan status gizi. Antropometri yang biasa digunakan untuk mendeteksi obesitas antara lain Indeks Massa Tubuh (IMT) dan Rasio Lingkar Pinggang-Pinggul (RLPP). Penilaiannya

  10 mudah dilakukan sehingga sering dicantumkan dalam berbagai macam penilaian gizi .

  Selain antropometri terdapat metode biokimia yang dapat digunakan untuk menilai status gizi. Dalam kasus obesitas, abnormalitas lipid darah dapat menjadi indikasi adanya

  11

  akumulasi lemak dalam tubuh . Salah satu keuntungan uji biokimia adalah dapat memberikan informasi akurat mengenai status gizi dan perubahan-perubahan dalam tubuh

  12

  sebelum terjadinya perubahan klinis . Akan tetapi pemeriksaan biokimia hanya dapat diperoleh di rumah sakit atau pusat kesehatan. Keadaan tersebut membuat penduduk yang

  10 tinggal di banyak daerah pedesaan sulit menjangkaunya .

  Penilaian status gizi secara antropometri mempunyai keunggulan seperti alat lebih mudah didapat dan digunakan, pengukuran dapat dilakukan secara berulang-ulang dan obyektif, pengukuran bukan hanya dapat dilakukan oleh tenaga khusus professional, tetapi

  9 dapat juga oleh tenaga lain yang dilatih, biaya relatif murah, hasilnya mudah disimpulkan . Penelitian ini dilakukan untuk melihat prediksi profil lipid yang diukur secarabiokimia dengan mengguanakan pengukuran antropometri. Hasil penelitian ini diharapkan akan didapatkan alat ukur antropometri yang dapat menggambarkan kadar lemak dalam tubuh, sehingga bisa diketahui risiko kenaikan kadar lemak tubuh melalui pengukuran secara antropometri.

  B. Metodologi Penelitian

  Desain penelitian adalah Cross Sectional, dimana sampel dilakukan pengukuran antropometri yang meliputi Indeks Massa Tubuh, Rasio Lingkar Pinggang Panggul (RLPP), lingkar pinggang dan persen lemak tubuh yang diukur dengan Skin Fold Caliper, Fat Monitoring dan Carada. Pada waktu yang bersamaan sampel juga diukur profil lipid darah sampel diukur melalui biokimia yang dilakukan di Laboratorium Kesehatan Daerah Jawa Barat yang meliputi HDL, LDL, Trigliserida dan kolesterol total. Tempat penelitian dilaksanakan pada karyawan Kantor Pemerintahan Kota Cimahi yang berjumlah 60 orang dilaksanakan pada bulan Juli 2012. Untuk mengetahui prediksi hasil pengukuran antropometri IMT, Rasio Lingkar Pinggang Panggul, lingkar pinggang dan lemak tubuh dengan profil lipid dilakukan analisis bivariate dan multi variat. Analisis bivariate dengan uji korelasi Pearson jika data terdistribusi normal atau korelasi Spearman jika data tidak normal.

  C. Hasil Penelitian

  Sebagian besar sampel adalah perempuan yaitu 61,7% dan laki-laki 38,3%. Usia sampel berkisar antara 20

• – 53 tahun, sebagian besar berusia 30 – 49 tahun. Sebagian besar sampel berpendidikan perguruan tinggi yaitu 88,3%, yang berpendidikan SMA sebanyak 11,7%. Semua sampel (100%) sebagai Pegawai Negeri Sipil.

  Univariat

  Distribusi sebaran nilai hasil pengukuran antropometri dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 1.

DISTRIBUSI NILAI HASIL PENGUKURAN ANTROPOMETRI PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012.

  Persen lemak tubuh Skinfold

  IMT RLPP Callipers Fat_Mon Carada_Scan Mean

  26.3

  0.87

  33.8

  32.1

  31.2 Median

  25.9

  0.90

  34.4

  33.3

  32.6 Mode

  24.4

  0.90

  37.3

  26.3

  26.9 Std. Deviasi 4.0 .07

  5.2

  7.2

  7.2 Minimum

  18.8

  0.70

  15.5

  8.5

  6.9 Maximum

  36.1

  1.00

  47.2

  47.2

  43.8 Dari hasil pengukuran antropometri seperti dari tabel 1, dapat diketahui bahwa rata- rata nilai IMT sampel sebesar 26,3, ini menunjukkan bahwa umumnya sampel tergolong berat badan lebih, karena batas normal adalah 25. Demikian juga dengan rata-rata nilai RLPP sebesar 0.87, ini menunjukkan bahwa umumnya sampel mempunyai ukuran pinggang yang lebih, karena batas normalnya adalah 0,8. Dilihat dari persen lemak tubuh yang diukur dengan antropometri, baik dengan alat Skinfold Calipers, Fat Monitoring maupun Carada Scan, menunjukkan rata-rata nilai di atas 30, artinya umumnya sampel memiliki persen lemak tubuh di atas normal.

  Hasil pengukuran antropometri sampel yang telah dikategorikan berdasarkan acuan maka dapat dilihat pada tabel berikut.

  

Grafik 1

DISTRIBUSI PERSENTASE SAMPEL BERDASARKAN KATEGORI IMT

PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012

  Berdasarkan grafik 1 di atas menunjukkan bahwa pada kelompok laki-laki antara jumlah yang normal dan gemuk/sangat gemuk hampir seimbang, tetapi pada kelompok perempuan jumlah gemuk dan sangat gemuk lebih banyak (64,8%). Secara umum jumlah sampel yang tergolong sangat gemuk (IMT > 30) cukup tinggi yaitu sebesar 38,3%.

  Hasil pengukuran biokimia profil lipid darah sampel dapat dilihat pada tabel berikut.

   Tabel 2

DISTRIBUSI NILAI HASIL PENGUKURAN PROFIL LIPID DARAH PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012.

  HDL Trigliserid Kolestero

  LDL Perempua a ltotal

  Laki-laki n Mean

  35.0 42.9 128.5 173.9 203.2 Median

  36 41.0 130.5 133.5 202.0 Mode

  37 37.0 118.0 205.0 182.0 Std. Deviasi

  6.13

  8.69 27.61 123.08

  33.29 Minimum

  22

  27

  72 46 126 Maximum

  47 67 185 638 275 Data hasil pengukuran biokimia menunjukkan bahwa rata-rata nilai HDL lebih tinggi pada perempuan yaitu 42,9 mg/dl tetapi masih dibawah normal (HDL normal pada perempuan di atas 50mg/dl). Sedangkan rata-rata HDL pada laki-laki sebesar 35,0 mg/dl juga masih dibawah normal (HDL normal pada laki-laki diatas 40 mg/dl). Nilai rata-rata LDL tergolong baik yaitu sebesar 128,5 mg/dl (LDL normal di bawah 130 mg/dl). Tetapi rata-rata nilai trigliserida dan kolesterol total menunjukkan nilai lebih tinggi dari nilai normal.

  Setelah dikategorikan berdasarkan nilai normal kadar lipid darah, maka dapat dilihat seperti pada tabel berikut.

   Tabel 3

DISTRIBUSI KATEGORI NORMALITAS JENIS LIPID DARAH PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012.

  Jenis Lipid Darah Normal Tidak normal Total

  HDL 12 (20%) 48 (80%) 60 (100%) LDL 29 (48,3%) 31 (51,7%) 60 (100%) Trigliserida 37 (61,7%) 23 (38,3%) 60 (100%) Kolesterol total 29 (48,3%) 31 (51,7%) 60 (100%)

  Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa sebagian sampel mempunyai kadar lipid darah yang tidak normal, kecuali pada trigliserida. Pada HDL ternyata 48 sampel (80 %) mempunyai nilai HDL di bawah normal. Demikian juga dengan nilai LDL dan kolesterol total jumlah sampel yang tidak normal sama yaitu sebanyak 31 sampel (51,7 %).

  Uji Bivariat

  Untuk mengetahui adanya hubungan antara hasil pengukuran antropometri dengan nilai profil lipid darah, maka dilakukan uji korelasi Pearson / Spearman, dengan hasil seperti pada tabel berikut.

   Tabel 4

HASIL ANALISIS BIVARIAT PENGUKURAN ANTROPOMETRI DENGAN PROFIL LIPID DARAH PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012.

  Independent Dependent r p

IMT HDL -0,236 0,070

  LDL 0,042 0,748 Trigliserida 0,358 0,005 Kolesterol total 0,153 0,243

RLPP HDL -0,331 0,010

  LDL 0,119 0,365 Trigliserida 0,449 0,000 Kolesterol total 0,293 0,023

  Skinfold Calipers HDL 0,038 0,774

  LDL 0,120 0,360 Trigliserida 0,163 0,215 Kolesterol total 0,239 0,066

  Fat Monitoring HDL 0,208 0,111

  LDL 0,200 0,126 Trigliserida -0,114 0,386 Kolesterol total 0,194 0,138

  Carada Scan HDL 0,185 0,156

  LDL 0,156 0,233 Trigliserida -0,037 0,780 Kolesterol total 0,203 0,120

  Dari tabel di atas maka dapat diketahui bahwa nilai IMT mempunyai hubungan yang bermakna dengan trigliserid darah. RLPP mempunyai hubungan yang bermakna dengan trigliserid, HDL dan kolesterol total. Sedangkan persen lemak tubuh yang diukur dengan Skinfold Calipers, Fat Monitoring dan Carada Scan menunjukkan hubungan yang tidak bermakna dengan profil lipid darah.

  Multivariat IMT.

  Untuk mengetahui hasil pengukuran antropometri apakah dapat memprediksi profil lipid darah, maka dilakukan uji regresi linier berganda. Dari hasil uji dapat diketahui bahwa

  IMT dapat menjelaskan kadar triglicerida darah sebesar 16,5 %. Hubungan korelasi IMT dengan kadar triglicerida darah bermakna (P=0,001), dengan keeratan hubungan sedang (r = 0,423). Persamaan garis seperti berikut : IMT = 23,958 + 0,014 (kadar triglicerida).

  Sebaran data hubungan nilai IMT dengan kadar trigliserida darah dapat dilihat pada gambar di bawah.

  GAMBAR 1 SEBARAN DATA HUBUNGAN NILAI IMT DENGAN KADAR TRIGLISERIDA DARAH PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012. _30.0

35.0 IMT

  _25.0

  20.0 _{0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0}

Trigliserida

  RLPP

  Dari hasil uji regresi linier berganda dapat diketahui bahwa RLPP dapat menjelaskan kadar triglicerida darah sebesar 28,2 %. Dari hasil uji Anova dapat diketahui bahwa nilai P=0,000, artinya ada korelasi yang bermakna antara RLPP dengan kadar triglicerida darah, dengan keeratan hubungan kuat (r = 0,534). Persamaan garis seperti berikut RLPP = 0,815 + 0,000 (kadar triglicerida).

  

GAMBAR 2

SEBARAN DATA HUBUNGAN NILAI IMT DENGAN KADAR TRIGLISERIDA DARAH

PADA KARYAWAN PEMDA KOTA CIMAHI, TAHUN 2012.

  1.00

0.90 RPP

  _0.80

  0.70 _{0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0} Trigliserida

D. Pembahasan

  Karyawan Pemerintah Daerah Kota Cimahi yang menjadi sampel pada penelitian ini, ternyata sebagian besar mempunyai berat badan yang lebih. Pada perempuan jumlah yang tergolong sangat gemuk sebesar 43,2 % lebih banyak dari pada laki-laki. Sesuai dengan usia sampel yang sebagian besar berusia 30 – 49 tahun, Demikian juga dilihat dari profil lipid darah, ternyata sebagian besar mempunyai nilai profil darah yang tidak normal, kecuali pada kadar trigliserida darah, lainnya sepereti HDL, LDL dan Kolesterol total menunjukkan nilai yang tidak normal. Apakah ada hubungan banyakny tingkat kegemukan dengan banyaknya profil lipid darah yang tidak normal.

  Dari hasil uji bivariat ternyata menunjukkan bahwa IMT mempunyai hubungan yang bermakna dengan kadar trigliserida darah, dan RLPP mempunyai hubungan yang bermakna dengan kadar trigliserida, HDL dan kadar kolesterol total. Sedangkan persen lemak tubuh baik yang diukur dengan Skinfold Calipers, Fat Monitoring maupun Carada Scan tidak menunukkan hubungan yang bermakna dengan profil lipid darah. Tetapi setelah dilakukan uji regresi linier ganda ternyata bahwa IMT dan RLPP dapat diprediksi terhadap kadar trigliserida darah.

  Nilai IMT secara bermakna dapat memprediksi kadar trgliserida darah, dan IMT dapat memprediksi trigliserida sebesar 16,5 %. Ini menunjukkan bahwa masih ada factor lain yang dapat mempengaruhi kadar trigliserida darah. IMT merupakan indikator general obesity, yang menjelaskan semua masa yang terdapat dalam tubuh, termasuk juga lemak baik di bawah kulit maupun dalam darah. Nilai IMT yang naik akan diikuti juga dengan peningkatan kadar trigliserida darah.

  Nilai RLPP secara bermakna dapat memprediksi kadar trgliserida darah, dan RLPP dapat memprediksi trigliserida sebesar 28,2 %. Ini menunjukkan bahwa masih ada factor lain yang dapat mempengaruhi kadar trigliserida. RLPP merupakan ukuran untuk simpanan lemak di dalam perut, semakin besar nilai RLPP menunjukkan semakin banyak lemak disekitar perut. Banyaknya lemak dalam perut menunjukkan ada beberapa perubahan metabolisme termasuk meningkatnya produksi trigliserida dalam darah.

  Pada studi prospektif menunjukkan bahwa RLPP berhubungan erat dengan penyakit kardiovaskuler. Rata-rata RLPP penderita penyakit kardiovaskuler dengan orang yang sehat

  9

  adalah 0,938 dan 0,925 . Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa RLPP yang tinggi erat hubungannya dengan abnormalitas lipid darah. Salah satunya adalah penelitian Kohort pada Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study yang menemukan bahwa peningkatan 10% lemak tubuh akan meningkatkan kadar trigliserida sebesar 14% pada

  16 wanita dan 30% pada pria non-diabetes .

  Hasil penelitian Septina, dkk (2010) didapat bahwa RLPP dan IMT dapat digunakan untuk mendeteksi hiperkolesterolemia dan hipertrigliseridemia karena tingkat sensitivitasnya baik. RLPP lebih baik dalam mendeteksi hiperkolesterolemia dan hipertrigliseridemia

  17 dibandingkan IMT karena memiliki tingkat sensitivitas yang lebih tinggi . Lemak yang berada pada rongga abdomen justru bersifat lebih berbahaya daripada lemak yang berada di manapun dalam tubuh, seperti paha ataupun panggul. Lemak tersebut dapat menyebabkan berbagai macam komplikasi dan gangguan metabolisme yang jauh

  18

  lebih berbahaya . Oleh karena itu, pengukuran RLPP dan lingkar pinggang lebih tepat dilakukan untuk memprediksi adanya akumulasi lemak.

  Dengan demikian, cara antropometri dapat digunakan untuk mengukur obesitas, khususnya indikator RLPP. Terlebih lagi karena penggunaannya sekarang semakin meluas. Selain itu, pengukuran langsung untuk menentukan kadar lemak saat ini masih terbatas karena masalah biaya, waktu, serta ketersediaan alat yang hanya ada di pusat-pusat kesehatan tertentu di wilayah tertentu. Oleh karenanya, antropometri dapat dipilih karena

  19 kemudahan pelaksanaan, sederhana dan relatif murah .

  Dari hasil penelitian ini persen lemak tubuh tidak dapat memprediksi profil lipid darah. Hal ini dimungkinkan karena :  Persen lemak tubuh yang diukur dengan Skinfold Calipers mengukur lemak di bawah kulit, sedangkan profil lipid menggambarkan lemak yang ada di dalam darah. Dari data ini menunjukkan bahwa peningkatan lemak di bawah kulit tidak selalu diikuti dengan peningkatan lipid di dalam darah.

   Persen lemak tubuh yang diukur dengan Fat Monitoring dan Carada Scan bekerja dengan prinsip electricity pada BIA (Bioelectrical Impedance Analysis) yang mengukur kadar lemak tubuh secara keseluruhan, baik di bawah kulit maupun di dalam darah. Sehingga tidak dapat memprediksi profil lipid yang hanya terdapat di dalam darah.

  E. Kesimpulan :

  1. Ukuran antropometri indeks masa tubuh (IMT) dan rasio lingkar pinggang dan panggul (RLPP) dapat digunakan untuk memprediksi ukuran trigliserida darah.

  Semakin tinggi ukuran IMT dan RLPP akan semakin tinggi kadar trigliserida darah.

  2. Persen lemak tubuh yang diukur dengan alat antropometri ternyata tidak dapat untuk memprediksi profil lipid darah. Persen lemak yang terukur lebih pada lemak yang terdapat di bawah kulit, sehingga profil lipid darah tidak dapat diprediksi.

  F. Saran :

  Bagi individu yang mempunyai ukuran IMT dan atau RLPP yang tinggi, sebaiknya segera memeriksakan kadar profil lipid darahnya, karena dihawatirkan profil lipidnya juga meningkat. Sehingga dengan demikian dapat segera dilakukan upaya intervensi untuk mencegah terjadinya penyakit degenerative.

  Daftar Pustaka

  Almatsier, Sunita; Soetardjo, Susirah; Soekatri, Moesijanti. 2011. Gizi Seimbang

  Dalam Daur Kehidupan. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta

  Arifin, Augusta. 2005. Obesitas Viseral dan Sindroma Metabolik. Prosiding Pertemuan Ilmiah Nasional Dietetik ll;18-19. Asosiasi Dietesien Indonesia Cabang Jawa Barat Baraas, Faisal. 1993. Mencegah Serangan Jantung dengan Menekan Kolesterol.

  Gramedia Pustaka Utama : Jakarta Barasi, Marry E. 2007. At a Glance Ilmu Gizi. Erlangga : Jakarta Beck, Carmern Cristina; Lopes, Adair da Silve; Pitanga, Fransisco Jose G. 2011.

  Anthropometric Indexes of Overweight and Obesity as Predictor of Lipid Changes in Adolescents. Rev Paul Pediatric 2011; 29 (1): 46-53.

  Harper, Laura. 1986. Pangan, Gizi dan Pertanian. UI Press : Jakarta

  Jellife, Derick dan Patrice Jellife. Community Nutritional Assesment. 1989. Oxford University Press : United States Misnadiarly. 2007. Obesitas, Berbagai Faktor Risiko Penyebab Penyakit. Pustaka Obor Populer : Jakarta Kelly, Evelyn B. 2006. Obesity. Greenwood Press : London Kemenkes RI, 2011. Riset Kesehatan Dasar 2010. Kementrian Kesehatan RI.

  

Sanlier, Nevin dan Yabanci, Nurcan. 2007. Relationship between Body Mass

Index, Lipid and Homocysteine levels in University Students. Journal Park

Med Assoc. Vol 57, No.10, October 2007.

  

Soetjiningsih. 1995. Tumbuh Kembang Anak. Buku Kedokteran EGC : Jakarta

  Supariasa, I Dewa Nyoman. 2001. Penilaian Status Gizi. Buku Kedokteran EGC : Jakarta.

  Payne, A Wayne. 1986. Understanding Your Health. Muncie : Ball State University. Weta, I Wayan; Sayogo, Savitri; Lukito, Widjaja; Lestiani, Lanny; Kamso, Sudiyanto; Hadisaputro, Suharyo. 2000. Body Fat Distribution and Lipids Profile of Elderly in Southern Jakarta. Asia Pacific J Clin Nutr (2000) 9 (4) : 256 -263.