PTM merupakan suatu penyakit yang dapat timbul akibat adanya radikal bebas. Sumber radikal bebas dalam tubuh manusia berasal dari metabolisme seluler, respon inflamasi, iskemia, ionisasi, radiasi, polusi udara dan asap rokok. Ketika radikal bebas dalam tubuh meningkat, maka akan terjadi oksidasi pada beberapa bagian tubuh, karena radikal bebas membutuhkan energi berupa elektron dari substansi lain dalam tubuh. Rantai oksidasi semakin panjang akan berakibat pada kerusakan jaringan, selanjutnya akan menghasilkan PTM.
Kerangka pemikiran dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4. Antioksidan mampu menghambat dan menghentikan perambatan rangkaian oksidasi dalam tubuh, misalnya flavonoid dan karotenoid. Pangan sumber flavonoid dan karotenoid sebagian besar adalah pangan dari tanaman. Semakin banyak seseorang mengkonsumsi sayur dan buah semakin tinggi pula asupan total flavonoid dan karotenoidnya. Asupan flavonoid dan karotenoid berbeda sesuai dengan jenis dan jumlah pangan yang dikonsumsi serta kandungan flavonoid dan karotenoid pada bahan pangan. Asupan flavonoid dan karotenoid selanjutnya dianalisis untuk melihat perbedaannya berdasarkan karakteristik dan konsumsi pangan serta dan gambarannya berdasarkan riwayat PTM.
Gambar 4 Kerangka pemikiran penelitian asupan flavonoid dan karotenoid pada usia dewasa di Indonesia (modifikasi dari Willcox et al. 2004)
= Variabel yang diteliti = Variabel yang tidak diteliti Konsumsi pangan sumber
flavonoid dan karotenoid
Asupan flavonoid dan karotenoid Ketersediaan pangan
Rantai Oksidasi
Kerusakan jaringan
Riwayat PTM Penyakit Tidak
Menular (PTM) Karakteristik subjek
(Jenis kelamin, golongan usia, klasifikasi daerah, status pendidikan, status pekerjaan,
status ekonomi)
Lipid teroksidasi
Sumber radikal bebas
- Metabolisme seluler - Respon inflamasi - Iskemia - Radiasi - Ionisasi - Polusi udara - Asap rokok Radikal Bebas
3 METODE
Desain, Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan desain cross sectional. Penelitian ini menggunakan data sekunder berasal dari Survei Konsumsi Makanan Individu (SKMI) 2014 dan Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) 2013 yang dilaksanakan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (BALITBANGKES KEMENKES RI). Tempat pengambilan data SKMI 2014 dilakukan di seluruh wilayah Indonesia. SKMI 2014 merupakan tahap awal dari Studi Diet Total (SDT) 2014. Pelaksanaan SDT tahun 2014 telah memperoleh persetujuan etik dari Komisi Etik Penelitian Kesehatan (KEPK), BALITBANGKES KEMENKES RI dengan nomor LB.02.01/5.2/KE.189/2014. Tempat dan waktu penelitian estimasi asupan flavonoid dan karotenoid dilakukan di Departemen Gizi Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, Institut Pertanian Bogor, pada bulan Mei – Agustus 2016.
Jumlah dan Cara Pengambilan Subjek
Populasi dalam SKMI 2014 adalah semua Rumah Tangga (RT) yang mewakili seluruh estimasi provinsi di Indonesia. Subjek SKMI 2014 adalah semua RT yang sudah didatangi dan terdaftar pada data RISKESDAS 2013. Pengambilan sampel SKMI 2014 dilakukan dengan two-stage stratified sampling. Kerangka sampel yang digunakan terdiri dari dua jenis, yaitu kerangka sampel untuk penarikan sampel tahap pertama dan tahap kedua. Sampel RT diperoleh dari Blok Sensus (BS) yang dipilih secara acak dari 3 000 BS sampel RISKESDAS 2013 keterwakilan Provinsi (33 Provinsi, 497 Kab/Kota). Respons rate untuk data teranalisis SKMI 2014 adalah 75.9%. Besar sampel RT yang dikunjungi dihitung berdasarkan Relative Standar Error (RSE) konsumsi makanan RISKESDAS 2010. RSE yang digunakan dalam SKMI 2014 adalah 5% yaitu 42 904 rumah tangga (pembulatan = 43 000 rumah tangga), ditambahkan 25% (antisipasi dropout) menjadi 51 127 rumah tangga yang tersebar di 2 080 BS di seluruh provinsi. Rerata individu dalam 1 rumah tangga adalah 3.8. Menurut RISKESDAS 2013, pengambilan sampel minimal untuk estimasi nasional adalah 25 000 RT atau 1 000 BS. Dalam SKMI 2014 telah melampaui batas minimal sampel minimal untuk estimasi nasional yaitu sebanyak 46 238 RT diwawancarai kemudian sebesar 45 802 RT [143 360 Anggota Rumah Tangga (ART)] yang dapat dianalisis (Balitbangkes 2014).
Subjek penelitian ini merupakan ART teranalisis dan sudah melalui tahap
cleaning dan imputasi (nilai energi: <1/3 Angka Kecukupan Energi (AKE) atau >1 2/3 AKE dan energi kurang dari 500 Kkal) dari Laboratorium Manajemen Data BALITBANGKES KEMENKES RI yaitu sebesar 92 134 subjek. Kriteria inklusi untuk penelitian ini adalah berusia ≥19 tahun dan termasuk dalam kondisi biologis
“sehat”. Kriteria eksklusi adalah (1) subjek dalam keadaan selain “sehat” seperti
hamil, menyusui, sakit dan sebagainya karena berhubungan dengan keadaan fisiologi; (2) memiliki data yang tidak lengkap pada data riwayat PTM.
14
Jenis dan Cara Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini seluruhnya adalah data sekunder. Data diperoleh dalam bentuk entry data (electronic file) hasil cleaning SKMI 2014. Jenis data disesuaikan dengan variabel yang diteliti yaitu karakteristik subjek, konsumsi pangan sumber flavonoid, konsumsi pangan sumber karotenoid, asupan flavonoid per hari, asupan karotenoid per hari.
Tabel 4 Jenis, definisi operasional dan sumber data
Variabel Definisi Operasional Sumber data
(kategori SKMI) Perubahan kategori5 (Referensi) Karakteristik subjek Identitas subjek
Identitas subjek berupa nomor kode sampel
Kuesioner SKMI 2014 RT1
BI dan BIV2
- Provinsi Provinsi tempat tinggal
subjek saat pengambilan data SKMI 2014
Kuesioner SKMI 2014 RT BI (34 provinsi)
33 provinsi
(Balitbangkes 2013) Usia Usia subjek (tahun) saat
pengambilan data SKMI 2014 Kuesioner SKMI 2014 RT BIV K10 (19-55 tahun, > 55 tahun) Golongan usia: 19-29 tahun; 30-49 tahun; 50-64 tahun; 65-80 tahun; > 80 tahun (AKG 2013) Jenis kelamin
Jenis kelamin yang
menjadi subjek
penelitian SKMI
Kuesioner SKMI 2014 RT BIV K43 (Laki-laki dan Perempuan) - Klasifikasi daerah Desa/kelurahan lokasi domisili subjek Kuesioner SKMI 2014 RT BI baris 5 (perkotaan dan perdesaan)
-
Status Pendidikan
Status pendidikan formal subjek
Kuesioner SKMI 2014 RT BIV K11 (tidak/ belum pernah sekolah, tidak tamat SD, tamat SD, tamat SMP, tamat SMA, tamat PT dan tamat D1/D2/D3) - Rendah: tidak/ belum pernah sekolah, tidak tamat SD, tamat SD, dan tamat SMP - Tinggi: tamat
SMA, tamat PT dan tamat D1/D2/D3. (Pradono 2009) Status
Pekerjaan
Pekerjaan yang digeluti subjek
Kuesioner SKMI 2014 RT BIV K12 dan K13 (bekerja dan tidak bekerja)
-
Status ekonomi
Pengukuran status ekonomi berdasarkan data kepemilikan aset atau barang tahan lama Rumah Tangga
Kuesioner SKMI 2014 IND4 kolom Pengenalan Tempat yang disesuaikan dengan Kuesioner SKMI 2014 RT BI baris 6,7,9,
database RISKESDAS 2013 (kuintil: terbawah;
menengah bawah;
menengah; menengah atas; teratas) -Rendah: kuintil terbawah, menengah bawah -Tinggi: menengah, menengah atas, teratas
Tabel 4 Jenis, definisi operasional dan sumber data (lanjutan)
Variabel Definisi Operasional Sumber data
(kategori SKMI)
Perubahan kategori5 (Referensi) Kondisi
Biologis
Kondisi subjek yang berkaitan dengan kondisi kesehatan.
Kuesioner SKMI 2014 IND BVIII baris 5 (sehat, sakit, hamil, menyusui dan lainnya) Sehat Konsumsi Pangan Jenis Bahan Pangan
Bahan pangan yang mengandung flavonoid dan/atau karotenoid, merupakan komposisi hidangan/ makanan/ minuman yang dikonsumsi subjek dalam sehari Kuesioner SKMI 2014 Individu BX K11, 12,13. Pedoman Kode Bahan
Pangan SKMI2014;
Database Flavonoid dan Karotenoid sesuai Bahan Pangan SKMI 2014 - Jumlah konsumsi bahan pangan
Jumlah konsumsi setiap bahan pangan (gram) terpilih yang dikonsumsi dalam sehari
Kuesioner SKMI 2014 IND
BX K14, 15,16,17;
Pedoman Konversi berat matang-mentah, Berat Dapat Dimakan (BDD) - Bobot matang - Bobot mentah Kelompok Pangan
Kelompok pangan sesuai pengkategorian SKMI 2014
Pedoman Kode Bahan
Pangan SKMI 2014
(Serealia dan hasil olahannya; umbi dan hasil
olahannya;
kacang-kacangan, biji; sayuran dan hasil olahannya; buah dan hasil olahannya; ikan, hewan laut dan hasil olahannya; telur dan hasil olahannya; susu dan hasil olahannya; minyak, lemak dan olahan; gula, sirup, dan konfeksioneri; bumbu dan olahannya; minuman; makanan komposit; air; suplemen)
-
Riwayat PTM
PTM yang pernah
dialami subjek penelitian SKMI berdasarkan hasil diagnosis dokter, didapatkan dari database
RISKESDAS 2013
RISKESDAS 2013
(riwayat: kanker; PJK; DM; hipertensi; gagal jantung; stroke)
-
1 Rumah Tangga; 2Blok; 3Kolom; 4Individu; 5Tanda “-“ menunjukkan tidak terdapat perubahan
terhadap pengkategorian variabel
Pengolahan dan Analisis Data
Berikut ini tahapan pengolahan data dalam penelitian: (1) Pembuatan
16
diterima dari Laboratorium Manajemen Data BALITBANGKES KEMENKES RI; (3) Cleaning dan encoding data; (4) Perhitungan asupan flavonoid dan karotenoid; (5) Uji statistik untuk mengetahui perbedaan dan hubungan antar variabel. Keseluruhan pengolahan dan analisis data menggunakan software Ms. Excel 2013
dan SPSS for Windows ver. 16.
Pengolahan data diawali dengan pembuatan database kandungan flavonoid dan karotenoid bahan pangan. Penentuan kandungan flavonoid pada bahan pangan dalam penelitian ini menggunakan United States Department of Agriculture
(USDA) Database for the Flavonoid Contents of Selected Food Release 3.2 tahun 2015, USDA Database for the Isoflavone Contents of Selected Food Release 2 tahun 2008, dan jurnal ilmiah lainnya. Kandungan total flavonoid merupakan penjumlahan 6 subkelas flavonoid (antosianidin, flavan-3-ol, flavanon, flavon, flavonol, dan isoflavon).
Kandungan karotenoid didapatkan dari USDA National Nutrient Database for Standard Reference, Release 28 tahun 2015, Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI), dan jurnal ilmiah lainnya. Kandungan total karotenoid merupakan penjumlahan 5 subkelas karotenoid (α-karoten, β-karoten, β-cryptoxanthin, lutein+zeaxanthin dan likopen). Lima subkelas ini merupakan jenis karotenoid yang umum ditemukan dalam sampel darah manusia dengan konsentrasi tinggi. Apabila terdapat kadar karotenoid bahan pangan yang tidak diketahui maka diperkirakan dengan menggunakan data kadar karotenoid jenis bahan pangan yang memiliki kesamaan atau kemiripan. Pada database karotenoid telah memperhitungkan hampir semua cara pengolahan (USDA 2015).
Pemilihan jenis bahan pangan dari referensi menyesuaikan dengan jenis bahan pangan yang terdapat dalam SKMI 2014. Pada proses ini dilakukan pernerjemahan bahan pangan SKMI 2014 dalam bahasa inggris atau spesiesnya, misalnya teh hijau diasumsikan sama dengan “Beverages, tea, green, brewed, regular” (kode 14278 pada database USDA) dan kokosan dihitung sebagai
Lansium domesticum. Pemilihan jurnal ilmiah dilakukan dengan memperhitungkan kesamaan metode analisis kandungan dengan USDA. Database USDA tidak menggunakan hasil penelitian dengan metode thin layer/ paper chromatography, radioimmunoassay, pH differential methods, dan spectrophotometric quantitation. Pembuatan database penelitian ini hanya menggunakan jurnal yang menyajikan data kandungan per 100 gram fresh weight of edible part. Hal ini dilakukan untuk menghindari perbedaan kandungan akibat keragaman hasil perhitungan kandungan. Baik pada SKMI 2014 maupun USDA menggunakan bobot mentah sebagai acuan perhitungan asupan zat gizi. Beberapa ketentuan dalam menentukan nilai kadar flavonoid berdasarkan informasi dalam database flavonoid adalah sebagai berikut (Bhagwat et al. 2013):
1. Kadar flavonoid diasumsikan nol, jika makanan berupa daging hewan ternak, unggas, ataupun hasil laut (tanpa tambahan bahan lainya).
2. Apabila suatu bahan pangan diperkirakan tidak mengandung suatu jenis subkelas flavonoid, maka kadar subkelas flavonoid bahan pangan tersebut diasumsikan bernilai nol.
3. Jika data kandungan flavonoid suatu bahan pangan tidak dapat ditemukan, maka dapat digunakan data kandungan flavonoid bahan pangan lain yang memiliki kesamaan atau kemiripan dengan bahan pangan tersebut.
4. Perhitungan kandungan flavonoid dalam bentuk yang berbeda (mentah/matang atau segar/ kering) dari suatu bahan pangan menggunakan
food yield (misalnya perubahan berat) dan faktor retensi flavonoid. Menurut Harnly dalam Bhagwat et al. (2013), faktor retensi untuk subkelas antosianidin adalah 50% dan sub kelas lainnya 85%.
5. Yield factor digunakan untuk menghitung makanan kaleng dengan menyesuaikan hasil dari makanan padat setelah mengeluarkan bagian cairnya. 6. Untuk makanan yang terdiri dari lebih dari satu bahan (makanan campuran), maka kadar flavonoid makanan tersebut merupakan gabungan dari kadar flavonoid bahan-bahan yang menyusunnya, dengan memperhitungkan faktor proporsi berat bahan tersebut terhadap berat total makanan. Bahan pangan dengan proporsi <5% diasumsikan tidak memberikan kontribusi terhadap kandungan flavonoid makanan (dianggap bernilai nol), kecuali untuk bahan tertentu seperti bubuk kakao, isolat protein kedelai dan tepung kedelai oleh karena kadar flavonoidnya yang cukup tinggi.
7. Terdapat beberapa bahan pangan tertentu yang kadar isoflavonnya diasumsikan bernilai nol, lampiran nama-nama bahan pangan tersebut ada pada USDA Database for the Isoflavone Contents of Selected Food Release 2.0.
Gambar 5 Diagram penentuan kadar flavonoid bahan pangan berdasarkan database
dan jurnal ilmiah
Pada penelitian ini dilakukan beberapa penyesuaian penentuan kandungan flavonoid sesuai Bhagwat et al. (2013). Penyesuaian dilakukan karena bobot
Mengandung bahan lain Daging hewan ternak,
unggas atau hasil laut?
Berbahan dasar tumbuhan?
Makanan olahan?
Kandungan flavonoid diasumsikan nol
Kandungan flavonoid dilihat pada
database USDA dan jurnal ilmiah
Kandungan flavonoid dari bahan pangan tersebut
diasumsimkan nol
Digunakan data kandungan flavonoid dari jenis pangan yang memiliki
kesamaan/ kemiripan Data kandungan flavonoid tidak
ditemukan
Terdapat bahan pangan sumber flavonoid Tidak
Ya Tidak
YA
Ya
Bobot bahan pangan diasumsikan >5% berat
total hidangan
Tidak
Tidak ditemukan
18
makanan/hidangan SKMI 2014 tidak dapat diakses. Penyesuaian yang dilakukan pada saat pembuatan database flavonoid dan karotenoid sesuai bahan pangan SKMI 2014 disajikan pada Gambar 5.
Data yang diterima dari Laboratorium Manajemen Data BALITBANGKES KEMENKES RI merupakan e-file yang terdiri dari karakteristik subjek (jenis kelamin, usia (tahun), status pendidikan, status pekerjaan, jenis pekerjaan utama, dan status ekonomi, riwayat PTM, konsumsi bahan pangan (bobot mentah dan bobot matang). Jumlah data individu yang memiliki data konsumsi sebesar 91 984 subjek. Cleaning tahap pertama mengeluarkan 5 774 subjek dan tahap kedua mengeluarkan 174 subjek (Gambar 6). Total subjek yang dianalisis adalah 86 036 subjek berasal dari 33 provinsi di Indonesia. Proporsi subjek per provinsi hasil
cleaning terhadap data mentah berkisar antara 91.0% (Papua Barat) hingga 95.4% (Kep. Riau). Jumlah subjek terbanyak terdapat di Jawa Timur dan terkecil di Papua Barat. Selanjutnya dilakukan editing dan encoding seperti pada Tabel 4.
Gambar 6 Proses penapisan subjek penelitian
Tahap selanjutnya adalah perhitungan konsumsi bahan pangan mengandung flavonoid dan karotenoid. Data konsumsi yang diperoleh merupakan gram bobot mentah dan matang. Data yang digunakan untuk perhitungan asupan flavonoid dan karotenoid adalah data bobot mentah bahan pangan. Perhitungan asupan flavonoid memperhitungkan cara pengolahan pada bahan pangan, tapi pada penelitian ini data cara pengolahan tidak dapat diakses sehingga digunakan asumsi berdasarkan Mc. Collough et al. (2012) dan Bhagwat et al. (2013). Menurut Mc. Collough et al.
(2012) jika data bahan pangan melalui olahan dan cara pengolahan tidak tersedia maka yang digunakan dalam perhitungan kandungan adalah bobot mentah. Menurut Bhagwat et al. 2013, bahwa estimasi flavonoid pada bahan pangan yang melalui pengolahan dapat dilakukan dengan memperhitungkan food yield seperti perubahan berat dan faktor konversi. Data teranalisis SKMI 2014 telah memperhitungkan faktor konversi yang sesuai untuk bahan pangan di Indonesia (Balitbangkes 2014). Perbedaan bobot mentah dan matang digunakan untuk menentukan bahan pangan mengalami pengolahan atau tidak, asumsi ini
Jumlah subjek sebelum ditapis 91 984 subjek
Cleaning awal pada data (n=5 774):
- Usia 18 tahun: 1 898 subjek (2.1%)
- Data riwayat PTM tidak lengkap: 407 subjek (0.4%)
- Kondisi biologis sakit: 2 026 subjek (2.2%)
- Kondisi biologis hamil: 497 subjek (0.5%)
- Kondisi biologis menyusui: 946 subjek (1.0%)
Cleaning data konsumsi
Hanya konsumsi garam : 174 subjek (0.2%)
Jumlah subjek: 86 036 subjek Jumlah subjek:
selanjutnya digunakan dalam menentukan nilai retensi flavonoid. Apabila suatu bahan pangan terdapat perbedaan antara bobot mentah dan bobot matang, maka diasumsikan bahan pangan tersebut mengalami pengolahan, perhitungan yang dilakukan tetap menggunakan berat mentah kemudian asupan flavonoid dilakukan dengan memperhitungkan retensi flavonoid (Gambar 7). Perhitungan asupan flavonoid menggunakan rumus sebagai berikut (Bhagwat et al. 2013):
Asupan subkelas flavonoid (mg/hari) =
Bobot mentah bahan pangan g
g x kandungan flavonoid mg − retensi
Gambar 7 Proses penentuan dan perhitungan retensi akibat pengolahan
Pengolahan data secara deskriptif yang telah dilakukan menunjukkan data
skewed positif dan tidak terdistribusi normal. Penyajian data konsumsi kelompok pangan dalam rata-rata (median) g/hari. Rata-rata tetap digunakan meskipun data tidak terdistribusi normal karena sebagian besar median konsumsi bernilai nol. Penyajian data asupan flavonoid dan karotenoid menggunakan median (persentil 5-95) mg/hari.
Tabel 5 Kuartil asupan total flavonoid dan karotenoid
Kuartil Median asupan total
Flavonoid (mg/hari) Karotenoid (µg/hari)
Rendah (kuartil 1 dan 2) 0.00-25.01 0.00-551.61
Tinggi (kuartil 3 dan 4) 25.02 - 1 681.60 551.62 - 172 318.91
Uji statistik yang digunakan adalah uji komparatif Mann-Whitney untuk mengetahui perbedaan konsumsi kelompok pangan dan asupan total flavonoid maupun karotenoid jenis kelamin, klasifikasi daerah, status pendidikan, status
Bobot mentah = bobot matang Asupan flavonoid dihitung tanpa retensi Tidak
Retensi antosianidin
=Bobot mentah bahan pangan g g x kandungan flavonoid mg x .85
Retensi subkelas flavan-3-ol, flavanon, flavon, flavonol, dan isoflavon
=Bobot mentah bahan pangan g g x kandungan flavonoid mg x .5
Ya
20
pekerjaan, dan status ekonomi. Uji Kruskall-walls post-hoc Mann-Whitney
digunakan untuk mengetahui perbedaan perbedaan konsumsi kelompok pangan asupan total flavonoid dan karotenoid berdasarkan golongan usia.
Setelah analisis bivariat, selanjutnya dilakukan analisis multivariat. Analisis multivariat yang digunakan adalah analisis regresi logistik. Uji regresi logistik digunakna untuk mengetahui variabel yang memiliki hubungan kuat dengan asupan total flavonoid dan karotenoid. Variabel bebas yang digunakan adalah umur (tahun), jenis kelamin, klasifikasi daerah, status pendidikan, status pekerjaan, status ekonomi, dan konsumsu kelompok pangan. Variabel terikat yang digunakan adalah kuartil tinggi asupan total flavonoid atau karotenoid. Kuartil asupan dikategorikan seperti yang tertera pada tabel 5. Variabel yang memiliki nilai uji bivariat p<0.25 maka dimasukkan dalam uji regresi logistik. Analisis regresi logistik dilakukan dengan menggunakan metode Backward: Wald dengan tingkat kepercayaan CI 95% (Dahlan S 2011). Model regresi logistik dengan persamaan:
��� − � = = � + �� + � + ⋯ + �
Keterangan:
= kuartil asupan total flavonoid atau karotenoid (rendah=0; tinggi=1)
� = konstanta = umur (tahun)
= jenis kelamin (laki-laki=0; perempuan=1) = klasifikasi daerah (perkotaan=1; perdesaan=0) = status pendidikan (rendah=0; tinggi=1)
= status pekerjaan (tidak bekerja=0; bekerja=1) = status ekonomi (rendah=0; tinggi=1)
= konsumsi umbi-umbian dan hasil olahannya (gram/hari) = konsumsi kacang-kacangan, biji (gram/hari)
= konsumsi sayuran dan hasil olahannya (gram/hari) = konsumsi buah dan hasil olahannya (gram/hari) = konsumsi bumbu dan olahannyanya (gram/hari) = konsumsi minuman (gram/hari)
Penelitian ini menggunakan sebagian data dari SKMI 2014 yang telah dipublikasi sebelumnya, sehingga menghasilkan beberapa perbedaan antara lain jumlah subjek dan konsumsi pangan. Pada data konsumsi, data bahan pangan yang digunakan merupakan data bahan pangan yang mengandung flavonoid dan/atau karotenoid, bukan keseluruhan bahan pangan dari semua kelompok pangan SKMI 2014. Subjek penelitian ini merupakan hasil cleaning berdasarkan kriteria inklusi yang ditetapkan, sehingga lebih sedikit dibandingkan kategori usia yang sama di SKMI 2014.
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
