1 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 seperti diabetes, penyakit jantung dan kardiovaskular1. Banyak faktor yang memicu terjadinya obesitas, seperti peningkatan pendapatan, perubahan pola makan , dan perubahan pola aktivitas masyarakat2. Saat ini, obesitas merupakan salah satu masalah kesehatan. Obesitas tidak hanya berdampak pada kesehatan, sosial, dan psikologi, tetapi juga erat dengan kelangsungan hidup penderitanya3.
2 Obesitas didefinisikan sebagai peningkatan lemak secara abnormal pada jaringan penghubung subkutan atau penumpukan sel lemak pada jaringan bawah kulit5. Obesitas merupakan keadaan patologis, yaitu terdapatnya penimbunan lemak yang berlebihan dari yang diperlukan tubuh6. 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 lemak yang ada mengalami pembesaran, umumnya terjadi pada usia dewasa7.
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 dan faktor ekologi 9. 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 mudah dilakukan sehingga sering dicantumkan dalam berbagai macam penilaian gizi 10.
Selain antropometri terdapat metode biokimia yang dapat digunakan untuk menilai status gizi. Dalam kasus obesitas, abnormalitas lipid darah dapat menjadi indikasi adanya akumulasi lemak dalam tubuh11. Salah satu keuntungan uji biokimia adalah dapat memberikan informasi akurat mengenai status gizi dan perubahan-perubahan dalam tubuh sebelum terjadinya perubahan klinis12. Akan tetapi pemeriksaan biokimia hanya dapat diperoleh di rumah sakit atau pusat kesehatan. Keadaan tersebut membuat penduduk yang tinggal di banyak daerah pedesaan sulit menjangkaunya 10.
3 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
4 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.
IMT RLPP
Persen lemak tubuh Skinfold
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
5 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
LDL Trigliserid a
Kolestero ltotal Laki-laki Perempua
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
6 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
7 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
8 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.
700.0 600.0 500.0 400.0 300.0 200.0 100.0 0.0
Trigliserida 35.0
30.0
25.0
20.0
9 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.
700.0
10 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 adalah 0,938 dan 0,9259. 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 wanita dan 30% pada pria non-diabetes 16.
11 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 lebih berbahaya18. 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 kemudahan pelaksanaan, sederhana dan relatif murah 19.
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
12 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.
13 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
