Abstrak:

Abstrak: Diabetes melitus merupakan penyakit dengan tingkat komplikasi yang tinggi,sehingga membutuhkan penanganan yang dikenal dengan empat pilarpenatalaksanaan DM. Data peserta Prolanis Puskesmas Pulo Gadung pada bulanNovember 2015-Januari 2016, berturut-turut sebanyak 87%, 84%, dan 88%diabetisi mempunyai Gula Darah Postprandial (GDPP) yang tidak terkendalitanpa adanya proses evaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor penghambat dalam pengendalian GDPP. Penelitian ini merupakanpenelitian potong lintang dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Tempatdan waktu penelitian di Puskesmas Pulo Gadung pada bulan April 2016. Datakuantitatif diperoleh dari pengisian kuesioner, penilaian indeks massa tubuh, sertapemeriksaan GDPP 84 diabetisi. Sebagai sampel adalah diabetisi di sembilanPuskesmas yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi. Pengambilan sampeldilakukan secara non-probability sampling. Sedangkan data kualitatifdimaksudkan untuk mendapatkan informasi lebih dalam tentang empat pilarpenatalaksaan DM. Data kuantitatif dianalisis secara deskriptif dan data kualitatifdianalis dengan analisis tematik. Penelitian menunjukkan hanya 4,8% diabetisiyang memiliki GDPP terkendali. Faktor penyebab tidak terkendalinya GDPPadalah ketidakpatuhan diabetisi dalam melaksanakan pilar perencanaan makandan latihan jasmani, serta kurangnya dukungan keluarga dan dukunganmanajemen. Diperlukan peningkatan kegiatan edukasi, monitoring dan evaluasi,serta membangun kerja sama lintas sektor antara Puskesmas, Sudin Kesehatan,dan BPJS Kesehatan.Kata kunci: Diabetisi, gula darah postprandial, penatalaksanaan DM

---

Diabetes melitus is a disease with high complication rates, thus requirestreatment, which is known as the four pillars of DM management. Prolanisparticipant data at Puskesmas Pulo Gadung in November 2015-January 2016,respectively by 87%, 84%, and 88% of diabetic have uncontrolled PostprandialGlucose (PPG) without a process of evaluation. This study aims to determine theinhibiting factors in controlling the PPG. This is a cross sectional study withquantitative and qualitative approaches. The place and time of the study isconducted at Puskesmas Pulo Gadung, in April 2016. The quantitative data wereobtained from the questionnaires, assessment of body mass index, and the resultsof the examination PPG 84 of selected diabetic. The samples are diabetic in ninePuskesmas that fulfill the inclusion and exclusion criterias. Sampling was done bynon-probability sampling. While the qualitative data is intended to get moreinformation about the four pillars of diabetes management. Quantitative data wereanalyzed by descriptive and qualitative data were analyzed by thematic analysis.Research shows that only 4.8% diabetic who have controlled PPG. Factorscausing uncontrolled PPG are non-compliance of diabetic in implementing mealplanning and physical exercise, lack of family and management support. Requiredincrease in educational activities, monitoring and evaluation, and build crosssector cooperation between Puskesmas, Sudin Kesehatan, and BPJS.Keywords: Diabetic, DM management, postprandial glucose

Abstrak:

Abstrak: Prevalensi diabetes mellitus tipe 2 cenderung meningkat dan diperkirakan akan semakin meningkat di Indonesia. Sementara itu, prevalensi obesitas yang diketahui berkaitan erat dengan kejadian DM tipe 2 juga mengalami peningkatan dan diperkirakan juga akan terus meningkat. Penelitian ini dengan desain studi kohort retrospektif ini bertujuan mengetahui hubungan antara kombinasi obesitas umum (indeks massa tubuh/IMT) dan obesitas sentral (rasio lingkar perut-tinggi badan/rasio LP-TB) dengan kejadian diabetes mellitus tipe 2 pada penduduk dewasa Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor selama tahun 2011-2018, dengan menggunakan data sekunder Studi Kohor Faktor Risiko PTM. Hasil penelitian didapatkan insidens kumulatif diabetes mellitus tipe 2 adalah sebesar 18,3% dan lebih dari setengah (51,2%) responden mengalami obesitas keduanya. Proporsi terjadinya diabetes mellitus tipe 2 pada masing-masing kategori adalah 24,7% untuk kombinasi obesitas umum dan obesitas sentral; 12,5% untuk obesitas sentral saja; dan 50,0% untuk obesitas umum saja. Hasil analisis multivariat menunjukkan bahwa kategori kombinasi obesitas umum dan obesitas sentral (RR = 1,914; 95% CI 1,5142,418; p = 0,000) dan kategori obesitas umum saja (RR = 5,013; 95% CI 1,582-15,889; p = 0,006) berhubungan secara signifikan dengan diabetes mellitus tipe 2 setelah dikontrol dengan variabel umur dan kadar trigliserida. Sementara itu, kategori obesitas sentral saja tidak berhubungan secara signifikan dengan diabetes mellitus (RR = 1,024; 95% CI: 0,761-1,377). Hasil penelitian ini masih dipengaruhi oleh beberapa hal, diantaranya nilai AUC untuk cut off point rasio LP-TB yang tidak ideal, kurangnya jumlah sampel minimal untuk masing-masing kategori, baik exposed maupun nonexposed, menurunnya power of study pada kategori tertentu, masih adanya pengaruh chance, dan adanya kemungkinan misklasifikasi dan bias seleksi akibat tingginya loss to follow up dengan karakteristik yang berbeda

---

The prevalence of type 2 diabetes mellitus tends to increase and will increase in several years in Indonesia. Meanwhile, the prevalence of obesity closely related to the incidence of diabetes mellitus type 2 has also increased and is expected to increase in few years later. The study as a retrospective cohort aims to find out the relationship between the combination of general obesity (body mass index/BMI) and central obesity (waist-toheight ratio/WtHR) with the incidence of type 2 diabetes mellitus in the adult population of Central Bogor Subdistrict, Bogor City year 2011-2018, using secondary data of Studi Kohor Faktor Risiko PTM. The results showed the cumulative incidence of type 2 diabetes mellitus was 18.3% and more than half (51.2%) of respondents were obese. The proportion of incidence of type 2 diabetes mellitus in each category was 24.7% for the combination of general obesity and central obesity; 12.5% for central obesity only; and 50.0% for general obesity only. The results of multivariate analysis showed that the combination of general obesity and central obesity (RR = 1.914; 95% CI 1.514-2.418; p = 0.000) and general obesity only (RR = 5.013; 95% CI 1.58215.889; p = 0.006) were significantly associated with type 2 diabetes mellitus after controlled by age and triglyceride levels. Meanwhile, the central obesity only was not significantly associated with type 2 diabetes mellitus (RR = 1.024; 95% CI: 0.7611.377). The results of this study are still reliable and influenced by several things, including the AUC value for the cut-off point of LP-TB ratio is not ideal; the minimum sample size for each category (both exposed and unexposed); lower power of study in certain categories; remaining chance effect; the possibility of misclassification; and selection bias because of loss to follow up

Abstrak: Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menemukan faktor risiko dominandan membuat skor risiko diabetes tidak terdiagnosis (UDDM) dan prediabetes.Metode: Pembuatan skor risiko berdasarkan data yang tersedia hasil RisetKesehatan Dasar 2013, dengan kriteria ≥ 18 tahun, baru terdiagnosis saat Riskesdas,tidak menderita penyakit kronis/menular lainnya. Nilai koefisien β hasil analisisregresi logistik multinomial model prediksi digunakan untuk mengenmbangkan skor.Keakuratan skor prediksi diabetes dan prediabetes dinilai dengan ROC (ReceiverOperating Characteristic). Hasil: Dua model prediksi dikembangkan menjadi skorrisiko. Model 1 prediksi diabetes tidak terdiagnosis dengan 7 prediktor AUC 73,5%,sen 62,2%, spes 70,8%, PPV 12,8%, NPV 96,5%, titik potong ≥22, model 2 prediksidiabetes tidak terdiagnosis dengan 5 prediktor AUC 72,4%, sen 68,3%, spes 64,7%,PPV 11,8%, NPV 96,7%, titik potong ≥20. Prediksi prediabetes tidak dikembangkanmenjadi skor karena tidak akurat, tetapi dapat diketahui faktor dominannya.Kesimpulan: Indonesia dapat memiliki perhitungan skor risiko guna memprediksidiabetes yang tidak terdiagnosis berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar yangtersedia. Skor Risiko tersebut dapat digunakan tenaga kesehatan untukmengidentifikasi individu dengan risiko tinggi dan masyarakat awam mampumenggunakan skor tersebut.Kata kunci : Prediabetes, Diabetes tidak terdiagnosis (UDDM), faktor risiko, skor

---

Objective: This studi aims to find the risk factors and develop risk scorefor undiagnosed diabetes and prediabetes. Method: Risk score madebased on available data from Basic Health Research 2013 in Indonesia,with criteria 18-55 years old, newly diagnosed diabetes, and not affectedby chronic /infectious diseases before.β coeff value from multinomiallogistic regression analysis results of predictive models are used todevelop risk score. The accuracy of risk score assessed with ROC(Receiver Operating Characteristic). Result: 2 prediction models are useto develop risk score. The accuracy form 7 predictors for undiagnoseddiabetes in model 1 are AUC 73.5%, sen 62.2%, spes 70.8%, PPV 12.8%,NPV 96.5%, cut off ≥22. The accuracy form 5 predictors for undiagnoseddiabetes in model 2 are AUC 72.4%, sen 68.3%, spes 64.7%, PPV 11.8%,NPV 96.7%, cut off ≥20 . Score predikction for diabetes not developed,because of poor accuray, but the result of analysis can showed prediabetesdominant risk factors. Conclusion: Indonesia may have a risk scorecalculation for predicting undiagnosed diabetes based on data from HealthResearch provided. The risk score can be used by health workers toindentified individuals with high-risk and the general public are able touse these scores.Keyword : prediabetes, undiagnosed diabetes, risk factor, score