ISSN (P) 2088-3536 ISSN (E) 2528-3375
PREVENTIF: JURNAL KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT, UNIVERSITAS TADULAKO
http://jurnal.fkm.untad.ac.id/index.php/preventif

## PREDIKSI DIABETES TIDAK TERDIAGNOSIS DAN PENGEMBANGAN SISTEM SKORING BERDASARKAN FAKTOR RISIKO
Undiagnosed Diabetes Prediction With Development of Scoring System Based on Risk Factors

## Irene Febriani
Department of Midwifery, Health Polytechnic Ministry of Health in Palangka Raya, Indonesia
* Corresponding Author: Irene Febriani, Department of Midwifery, Health Polytechnic Ministry of Health in Palangka Raya, Indonesia,
e-mail: irene.febriani@poltekkes-palangkaraya.ac.id , Phone: +6281352751930

## Abstract
Undiagnosed Diabetes Mellitus (UDDM) is a person condition where has never been diagnosed with diabetes, but when a blood sugar examination survey shows the criteria for diabetes. Late diagnosis  is  a  major  problem  for  diabetes.  In  some  cases,  50%  of  patients  do  not  know  the condition of diabetes mellitus, so the complications of diabetes mellitus become very severe. This study aimed to analyze dominant risk factors and make a risk score for Undiagnosed Diabetes Mellitus (UDDM). Making a risk score was carried out in 2016 based on secondary data from 2013  Basic  Health  Research  (Riskesdas).  The  study  population  was  adults  aged ≥  18  years, diagnosed  early  in  diabetes  during  the  2013  Riskesdas,  did  not  suffer  from  other  chronic  / contagious  diseases.  The sample  size  analyzed  amounted  to  18, 963  people.  The  value  of  β coefficient from the results of multiple logistic regression predictive models was used to develop the  score.  The  accuracy  of  the  diabetes  predictive  score  was  assessed  by  ROC  (Receiver Operating Characteristic). 2 prediction models developed into risk scores. Model 1 predictions of UDDM with 8 predictors (AUC 73.13%, sensitivity 29.19%, specificity 90.33%, PPV 25.32%, NPV  91.90%,  cutoff ≥30),  model  2  predictions  of UDDM with  5  predictors  (AUC  74.22%, sensitivity  of  64.91%,  spessivity  67.95%,  PPV  18.37%,  NPV  94.60%,  cutoff  21).  Undiagnosed diabetes  risk  factors  and  predictors  in  making  scores  on  model  1  were  gender,  age, hypertension,  body  mass  index,  central  obesity,  HDL  and  LDL.  In  model  2  were gender,  age, hypertension, body mass index, central obesity.

## Keywords: diabetes, prediction, risk, score

## Abstrak
Undiagnosed  Diabetes  Mellitus (UDDM)  adalah  suatu  kondisi  seseorang  belum  pernah didiagnosis  diabetes  oleh  dokter  baik  secara  klinis  maupun  laboratoris,  tetapi  ketika  dilakukan pemeriksaan  gula  darah  saat  survey  menunjukkan  kriteria  diabetes. Keterlambatan  diagnosis merupakan  permasalahan  utama  diabetes.  Pada  beberapa  kasus,  sebanyak  50%  pasien  tidak mengetahui  kondisi  diabetes  mellitus,  sehingga  komplikasi  diabetes  mellitus  menjadi  sangat berat  karena  keterlambatan  diagnosis  dini. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor risiko  dominan  dan  membuat  skor  risiko  diabetes  tidak  terdiagnosis. Pembuatan  skor  risiko dilakukan pada tahun 2016 berdasarkan data sekunder hasil Riset Kesehatan Dasar  (Riskesdas) 2013. Populasi  penelitian  adalah  orang  dewasa  berusia ≥  18  tahun,  terdiagnosis  awal  diabetes saat  Riskesdas  2013,  tidak  menderita  penyakit  kronis/menular  lainnya.  Besar  sampel  yang di analisis berjumlah 18.963 orang Nilai koefisien β hasil analisis regresi logistik berganda model prediksi  digunakan  untuk  mengembangkan  skor. Keakuratan  skor  prediksi  diabetes  dinilai dengan ROC (Receiver Operating Characteristic). 2 model prediksi dikembangkan menjadi skor risiko.  Model  1  prediksi  diabetes  tidak  terdiagnosis  dengan  8  prediktor  (AUC  73.13%, sensitifitas 29.19%, spesifisitas 90.33%, PPV 25.32%, NPV 91.90%, titik potong ≥30), model 2 prediksi  diabetes  tidak  terdiagnosis  dengan  5  prediktor  (AUC  74.22%,  sensitifitas  64.91%, spessifisitas 67.95%, PPV 18.37%, NPV 94.60%, titik potong ≥21). Faktor risiko diabetes tidak terdiagnosis  dan  prediktor  dalam  pembuatan  skor    pada  model  1  adalah  jenis  kelamin,  usia, hipertensi, indeks massa tubuh, obesitas sentral,  HDL dan  LDL  dan pada model 2  adalah jenis kelamin, usia, hipertensi, indeks massa tubuh, obesitas sentral.

## Kata Kunci: diabetes, prediksi, risiko, skor

## PENDAHULUAN
Salah satu penyebab kematian utama di
Indonesia, antara lain penyakit kardiovaskular, kanker, penyakit paru obstruktif  kronik  dan  diabetes.  Khususnya keadaan  diabetes,  penyakit  ini  adalah keadaan serius dan harus mendapat perhatian karena diabetes dapat menyebabkan  komplikasi  makrovaskular atau mikrovaskular yang menyerang seluruh tubuh  yang  berakibat  kematian  ataupun kesakitan [1].  Sebanyak  382  juta  penduduk dunia,  46%  diantaranya  tidak  menyadari keadaan  gula  darah  terganggu  sehingga dikelompok kedalam diabetes tidak terdiagnosis  atau Undiagnosed  Diabetes Mellitus (UDDM).  UDDM  adalah  suatu kondisi seseorang belum pernah didiagnosis diabetes  oleh  dokter  baik  secara  klinis
maupun  laboratoris,  tetapi  ketika  dilakukan pemeriksaan gula darah saat survey menunjukkan  kriteria  diabetes  tertentu seperti nilai HB A1c ≥ 6,50% [2]. Indonesia merupakan  salah  satu  negara  di  wilayah pasifik  barat  dengan  kasus  diabetes  tidak terdiagnosis  terbanyak. Pada  tahun  2013, dari  total  6.90%  penderita  DM  baik  daerah perkotaan atau perdesaan, hanya 2.40% yang terdiagnosis,  hal  ini  menunjukkan  masih tingginya prevalensi diabetes tidak terdiagnosis [3] . Keterlambatan  diagnosis merupakan  permasalahan  utama  diabetes. Pada  beberapa  kasus,  sebanyak  50%  pasien tidak  mengetahui  kondisi  diabetes  mellitus, sehingga komplikasi diabetes mellituSmenjadi sangat berat karena keterlambatan diagnosis dini [4].
Penelitian mengenai faktor risiko dominan  dengan  kejadian  diabetes  banyak
dilakukan  menggunakan  analisis  regresi model  prediksi.  Persamaan  regresi  model prediksi  direkomendisikan  oleh  WHO  dan IDF  untuk  dijadikan  skor  risiko  agar  dapat memprediksi  diabetes.  Skor  risiko  diabetes yang  telah  dikembangkan  di  negara  lain merupakan alat non-invasif yang didasarkan pada  data  faktor  risiko.  Skor  risiko merupakan alat yang tidak mahal, sederhana dan dapat digunakan oleh masyarakat awam serta  memotivasi  individu  dengan  nilai risiko  tinggi  untuk  melakukan  pemeriksaan [5],  [6].  Skor  risiko  tersebut  digunakan sebagai  skrining  awal  untuk  mengetahui kemungkinan  individu  dengan  risiko  tinggi diabetes  tidak  terdiagnosis,  dengan  cara koefisien  β dikali  10  pembulatan  ke  nilai terdekat    atau  koefisien  β  dibagi  dengan koefisien  β  terkecil [7], [8],  hingga  rumus yang dikenal dengan skor risiko Framingham [9].  Negara  Sri  Lanka,    Cina, San  Fransisco    serta America  Diabetes Association telah  mengembangkan  skor risiko  diabetes  dengan  nama SLDRISK, simple risk score, a non-invasive risk score, dan diabetes  risk  calculator [10] – [12].
Tujuan penelitian ini untuk membuat model prediksi diabetes tidak terdiagnosis berdasarkan faktor risiko serta mengembangkan  faktor  risiko  dominan menjadi skor risiko.

## BAHAN DAN METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah kuantitatif  dengan  desain cross  sectional. Analisis  data  dilakukan  pada  bulan  Agustus 2016  menggunakan  data  sekunder  hasil Riset Kesehatan Dasar tahun 2013. Populasi penelitian  adalah  masyarakat  Indonesia  usia ≥  18  tahun.  Besar  sampel  dihitung  dengan rumus  Lemeshow  tahun  1998  untuk  uji
hipotesis  beda  proporsi  didapatkan  sampel minimal  untuk  dianalisis  berjumlah  22060. Data  sampel  yang  tersedia  pada  Riskesdas sebanyak  34587,  sehingga  kekuatan  uji meningkat  sebesar  95%.  Variabel  yang secara  teori  merupakan  faktor  risiko  dan tersedia  pada  data  Riskesdas  2013  adalah faktor  demografi  (pendidikan,  pekerjaan, area  tempat  tinggal,  status  ekonomi),  faktor tidak dapat  dimodifikasi  (jenis  kelamin, usia),  faktor  dapat  dimodifikasi  (perilaku merokok,  aktifitas  fisik,  aktifitas  sedentari, konsumsi  sayur  buah,  konsumsi  makanan manis,  konsumsi  olahan  tepung),  dan  faktor kondisi  klinis  atau  intermediet  seperti hipertensi,  indeks  massa  tubuh  (Riskesdas 2013  menggunakan  pedoman  Direktorat Gizi  Masyarakat  dan  WHO),  lingkar  perut (obesitas  sentral  ya  jika  lingkar  perut perempuan  >80cm,  lingkar  perut  laki-laki >90 cm) dan pemeriksaan kimia klinis (HDL (High  Density  Lipoprotein),  LDL  (Low Density  Lipoprotein),  total  kolesterol). Diagnosis  ditegakkan  dengan  kriteria  ADA, diabetes  jika  GDS ≥200mg/dl  atau  GDP ≥126  mg/dl  atau  TTGO  ≥200  mg/dl meskipun GDP < 126 mg/dl disertai dengan tanda  gejala  sering  makan,  sering  minum, sering  buang  air  kecil,  dan  penurunan  berat badan.  Pengolahan  data  dengan  perangkat lunak  komputer  dan  pembobotan  dilakukan selama proses analisis. Seluruh data variabel didapatkan  dari  laboratorium  manajemen data  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Analisis  data  dilakukan  menggunakan tehnik  univariabel,  bivariabel  (chi  square), multivariabel  (regresi  logistik).  Analisis multivariabel  dikerjakan  dengan  dua  model,
model  pertama  dengan  pemeriksaan  kimia klinis  dan  model  kedua  tanpa  pemeriksaan kimia  klinis,  dengan  alasan  bahwa  ketika sudah  didapatkan  model  prediksi  dominan maka  akan  dijadikan  alat  ukur  skor  risiko yang  memudahkan  untuk  digunakan  tanpa pemeriksaan kimia klinis dan model tersebut didapatkan pada model kedua.
Pembuatan  skoring  dengan  cara  nilai koefisien  β  dikali  10  dan  pembulatan  ke nilai  terdekat.  Penentuan  titik  potong  skor dengan Receiver  Operating  Characteristic (ROC).  Penelitian  telah  lolos  kaji  etik  dari komite  etik  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat Universitas Indonesia dengan nomor 149/UN2.F10/PPM.00.02/2016.

## HASIL
Jumlah  data  yang  dianalisis  untuk mengetahui  gambaran  hasil  pemeriksaan gula  darah adalah 34.587.  Tabel  1 menunjukkan  proporsi  prediabetes  (GDPT dan/atau  TGT),  diabetes  tidak  terdiagnosis dan  diabetes  terdiagnosis.  Rasio  DDM  : UDDM ± 1 : 2.5, yang artinya diabetes tidak terdiagnosis 2,5 kali lebih besar dibandingkan diabetes terdiagnosis.
Tabel  1.  Gambaran  Hasil  Pemeriksaan
Gula Darah Riskesdas 2013 Usia
≥18 tahun
Hasil n % Gula darah normal 19.380 56,03 Prediabetes(GDPT dan/atau TGT) 12.281 35,55 Diabetes tidak terdiagnosis (UDDM) 2102 6,07 Diabetes terdiagnosis (DDM) 824 2,38
Pada  Tabel  2 data  yang  dianalisis berjumlah 18963, setelah mengeluarkan data missing serta  keadaan  keadaan  prediabetes dan  diabetes  terdiagnosis.  Variabel  yang signifikan  pada  analisis  bivariabel  adalah
jenis  kelamin,  usia,  tempat  tinggal,  aktifitas fisik,  hipertensi, obesitas  sentral  dan pemerikaan  kimia  klinis  (total  kolesterol, trigliserida,  HDL  dan  LDL).  Variabel  yang tidak bermakna secara statistik tetapi penting secara substansi adalah indeks massa tubuh.
Proporsi  UDDM  lebih  besar  pada perempuan.  Seiring  dengan peningkatan usia,  proporsi  UDDM  juga  meningkat, kejadian lebih banyak pada daerah perdesaan.  Proporsi  UDDM  lebih  banyak pada  mantan  perokok.  Responden  dengan aktifitas  kurang  lebih  banyak  menderita diabetes.  Proporsi  UDDM  dan  prediabetes lebih banyak terjadi pada  yang tidak pernah konsumsi  olahan  tepung.  Proporsi  UDDM lebih besar pada kategori berisiko di seluruh variabel pemeriksaan kimia klinis.  Variabel pada  analisis  multivariabel  adalah  jenis kelamin,  usia,  area  tempat  tinggal,  merokok atau  mengunyah  tembakau,  aktifitas  fisik, konsumsi  sayur  buah,  konsumsi  makanan manis,  hipertensi,  Indeks  Massa  Tubuh, lingkar perut dan pemeriksaan kimia klinis.
Tabel 3 merupakan hasil analisis parsimony terakhir. Ukuran asosiasi ditampilkan  dalam adjusted  odd  ratio. Pada model  1  didapatkan  hasil  bahwa  jenis kelamin  perempuan  berpeluan  mengalami diabetes  tidak  terdiagnosis  dibandingkan laki-laki.  Responden  pada  rentang  usia  30- 46  dan  usia  47-98  tahun  berpeluang  untuk mengalami  diabetes  tidak  terdiagnosis, keadaan  hipertensi,  IMT  berlebih,  IMT obesitas,  obesitas  sentral  (OR  1.28,  95%CI 1.09-1.51),  trigliserida  batas  tinggi,  HDL rendah  dan  LDL  batas  tinggi  merupakan keadaan yang berpeluang untuk menyebabkan  diabetes  tidak  terdiagnosis. Model 2; jenis kelamin perempuan, usia 30-
46  tahun,  usia  47-98  tahun,  hipertensi,  IMT berlebih,  IMT  obesitas,  dan  obesitas  sentral merupakan  faktor  risiko  dominan  terjadinya diabetes tidak terdiagnosis.
Pada  model  1  untuk  memprediksi diabetes  tidak  terdiagnosis  adalah  prediktor jenis kelamin, usia, hipertensi, indeks massa tubuh,  obesitas  sentral,  pemeriksaan  kimia klinis  (trigliserida,  HDL  dan  LDL).  Nilai minimum  skor -1  dan  nilai  maksimum  39, nilai  keakuratan AUC  (Area  Under  The Curve) 73.1%,  titik  potong  ditentukan ≥30 dengan sensitifitas 29.1%, spesifisitas 90.3%,  nilai  prediksi  positif  25.3%  dan prediksi negatif 91.9%. Pada model 2 untuk memprediksi  diabetes  tidak  terdiagnosis dengan  prediktor    jenis  kelamin,  usia, hipertensi,  indeks  massa  tubuh,  obesitas sentral. Nilai minimum 3 dan maksimum 33, nilai  keakuratan AUC  (Area  Under  The
Curve) 74.2%,  titik  potong  ditentukan ≥21 dengan  sensitifitas  64.9%,  spesifisitas  67.9, nilai  prediksi  positif  18.3%  dan  prediksi negatif 94.6% (Tabel 4).
Gambaran  Prediabetes  dan  Diabetes  Tidak Terdiagnosis
Penelitian di luar negeri telah mempublikasi  prevalensi  diabetes  tidak terdiagnosis,  kemudian  dianalisis  dengan regresi logistik berganda [13], [14].
Perbandingan  UDDM  :  DDM  di  dunia adalah  2:1.  Hasil  penelitian  menggunakan data  Riskesdas  2013  menunjukkan  rasio UDDM  :  DDM  di  Indonesia  sebesar  2:1,  di Afrika Selatan 1,2:1 [15][16](16)(Feng et al. 2012)(Feng et al. 2012)(16) data Health and Retirement  Longitudinal  Study di  Cina sebesar 1,9 : 1
z Hasil Pemeriksaan Darah Odd Ratio (95% CI) P value Diabetes tidak terdiagnosis Normal n 1909 % 10,06 n 17054 % 89,94 Jenis kelamin Perempuan 1330 11,74 9997 88,26 2,13 (1,75-2,51) 0,0005 Laki-laki 579 7,58 7057 92,42 Usia 47-98 tahun 1162 16,23 5997 83,77 6,45 (4,82-8,71) 0,0005 30-46 tahun 660 8,31 7284 91,69 3,15 (2,33-4,38) 0,0005 18-29 tahun 87 2,25 3774 97,75 Pendidikan Tidak sekolah 206 17,10 999 82,90 2,40 (1,45-3,91) 0,403 Dasar/rendah 1356 11,12 10842 88,88 1,69 (1,08-2,67) 0,006 Menengah 272 6,04 4229 93,96 0.92 (0,58-1,44) 0,0005 Tinggi/lanjut 74 6,99 985 93,01 Pekerjaan
Tidak bekerja 866 11,07 6957 88,93 1,12 (0,90-1,32) 0,891 Ringan 430 8,91 4398 91,09 0,95 (0,74-1,18) 0,367 Sedang 62 9,94 562 90,06 1,32 (0,80-2,17) 0,088 Berat 551 9,68 5139 90,32 Area tempat tinggal Perkotaan 898 9,23 8834 90,77 0,85 (0,75-1,031) 0,035 Perdesaan 1011 10,95 8221 89,05 Status ekonomi Bawah 315 11,42 2444 88,58 1,22 (0,83-1,71) 0,197 Menengah bawah 364 10,48 3109 89,52 1,18 (0,93-1,55) 0,071 Menengah 449 10,39 3873 89,61 1,16 (0,99-1,56) 0,065 Menengah atas 462 9,83 4239 90,17 1,15 (0,88-1,42) 0,063 Teratas 319 8,6 3390 91,40 Merokok atau kunyah tembakau Perokok/kunyah tembakau 475 7,62 5755 92,38 0,57 (0,48-0,60) 0,047 Mantan perokok/kunyah tembakau 136 13,92 841 86,08 0,93 (0,66-1,32) 0,0005 Bukan perokok/kunyah tembakau 1298 11,04 10458 88,96 Aktifitas fisik Kurang aktif 507 11,36 3957 88,64 1,12 (0,92-1,30) 0,031 Aktif 1402 9,16 13908 90,84 Aktifitas sedentari ≥ 6 jam 712 10,57 6024 89,43 0,96 (0,79-1,21) 0,137 3 – 5.9 jam 740 9,39 7141 90,61 0,80 (0,72-1,07) 0,96 <3 jam 457 10,52 3889 89,48 Konsumsi sayur buah Kurang 1889 10,03 16940 89,97 0,67 (0,37-1,44) 0,125 Cukup 20 14,93 114 85,07 Konsumsi manis Sering 992 9,79 9137 90,21 0,70 (0,56-1,03) 0,052 Jarang 797 9,36 7718 90,64 0,86 (0,56-1,11) 0,015 Tidak pernah 120 13,04 800 89,96
Konsumsi olahan tepung Sering 986 8,86 10148 91,14 0,82 (0,43-1,50) 0,254 Jarang 888 11,71 6698 88,29 0,87 (0,41-1,55) 0,011 Tidak pernah 35 14,34 209 85,66 Hipertensi Ya 1057 16,59 5315 83,41 2,60 (2,12-3,17) 0,0005 Tidak 852 6,77 11740 93,23 Indeks Massa Tubuh Obesitas (>25 kg/m 2 ) 835 14,83 4797 85,17 2,53 (2,11-3,00) 0,160 Berlebih (23 – 24.9 kg/m 2 ) 282 9,10 2816 90,90 1,42 (1,18-1,82) 0,0005 Tidak gemuk (<23kg/m 2 ) 791 7,73 9441 92,27 Obesitas sentral Ya 923 15,42 5064 84,58 2,66 (1,29-3,11) 0,0005 Tidak 986 7,60 11991 92,40 Total kolesterol Batas tinggi ( ≥200 mg/dl) 940 14,48 5552 85,52 1,92 (1,65-2,20) 0,0005 Yang diinginkan (<200mg/dl) 969 7,77 11503 92,23 Trigliserida Batas tinggi ( ≥150mg/dl) 643 13,49 4123 86,51 1,87 (1,66-2,12) 0,0005 Yang diinginkan (<150mg/dl) 12166 48,48 12931 51,52 HDL Rendah (<40mg/dl) 530 11,89 3929 88,11 0,62 (0,40-0,80) 0,0005 Tinggi ( ≥40mg/dl) 1379 9,51 13126 90,49 LDL Batas tinggi ( ≥130mg/dl) 1087 14,15 6590 85,84 2,11 (1,80-2,46) 0,0005 Optimal (<130mg/dl) 822 7,28 10464 92,70 Total 1909 10,1 17054 89,9
Keterangan  diabetes  tidak  terdiagnosis  (UDDM), High  Density  Lipoprotein  (HDL),  Low  Density Lipoprotein (LDL)
Masalah kesehatan yang tidak teridentifikasi  seperti  diabetes  sulit  untuk diukur  karena individu  tidak  mengetahui
dirinya  berisiko  dan  omset  panjang  tidak disertainya  tanda  gejala  pada  keadaan tersebut.  Pada  fase  diabetes  yang  tidak terdiagnosis  risiko  mengalami  komplikasi makrovaskular dan mikrovaskular meningkat  terkait  tidak  dilakukannya upaya kuratif dan rehabilitatif.
WHO dan IDF merekomendasikan
pertimbangan  kebijakan  upaya  skrining  jika ditemukan prevalensi diabetes tidak terdiagnosis  lebih  banyak  dibandingkan diabetes  terdiagnosis,  seperti  dari  sisi kapasitas sistem kesehatan
dan pertimbangan ekonomi. Yang menjadi salah satu  pembahasan  pula  adalah  kegunaan  dari skor  risiko  sebagai  alat  skrining  selain  urin glukosa, dan kapiler glukosa.
Tabel  3.    Regresi  Logistik  Berganda Model  Akhir  1  dan  2  serta  Alokasi
Skor Variabel Diabetes Tidak Terdiagnosis (UDDM) Model 1 Model 2 Koef β OR(CI) Skor Koef β OR(CI) Skor JK Perempuan 0,44 1,55 (1.31-1,83) 4 0,31 1,35 (1,13-1,61) 3 Laki-Laki Reff 0 Reff 0
Usia 47-98 tahun 1,67 5,30 (4,12-6,70) 17 1,77 5,89 (4,62-7,41) 18 30-46 tahun 1,03 2,80 (2,88-3,51) 10 1,07 2,93 (2,29-3,76) 11 18-29 tahun Reff 0 Reff 0 Hipertensi Ya 0,53 1.70 (1,49-1,94) 5 0,57 1,77 (1,56-2,01) 6 Tidak Reff 0 Reff 0 IMT Obesitas 0,22 1,24 (1,04-1,48) 2 0,30 1,35 (1,14-1,62) 3 Berlebih -0,10 0,91 (0,75-1,07) -1 -0,01 0,98 (0,82-1,17) 0 Tidak gemuk Reff 0 Reff 0 Obesitas Sentral Ya 0,25 1,28 (1,09-1,51) 3 0,29 1,33 (1,13-1,57) 3 Tidak Reff 0 Reff 0 Trigliserida - - Batas tinggi 0,04 1,04 (0,89-1,20) 0 Optimal Reff 0 HDL - - Rendah 0,38 1,46 (1,17-1,82) 4 Tinggi Reff 0 LDL - - Batas tinggi 0,37 1,45 (1,26-1,60) 4 Optimal Reff 0 Konstanta -4,33 -4,12 Keterangan : OR : Odd Ratio, Reff : referensi kategori. Tabel  4. Penentuan  Titik  Potong  Skor
Risiko  Diabetes  tidak Terdiagnosis  Model 1 dan 2
Sen : Sensitifitas, Spes : Spesifisitas, PPV (Positif Predictive Values) : nilai prediksi positif, NPV (Negatif Predictive Values) : nilai prediksi negatif
Tabel 5. Skor Risiko Diabetes
PEMBAHASAN Model 1 Model 2 Cut off Sen (%) Spes(%) PPV(%) NPV(%) Cut off Sen(%) Spes(%) PPV(%) NPV(%) 25 55,20 76,00 20,62 93,92 17 85,63 44,70 14,63 96,69 26 49,30 80,00 21,75 93,33 18 80,82 51,63 15,62 96,04 27 40,91 84,62 23,11 92,76 20 73,14 60,24 16,95 95,33 28 38,33 86,00 23,64 92,52 21 64,91 67,92 18,34 94,65 29 31,58 89,39 24,97 92,00 23 57,82 73,41 19,45 94,02 30 29,13 90,30 25,33 91,90 24 54,00 75,88 19,91 93,70 31 21,47 93,60 27,31 91,48 26 41,10 83,35 21,40 92,77 Prediksi diabetes Model 1 Model 2 Risiko Skor Risiko Skor Perempuan 4 Perempuan 3 Laki-laki 0 Laki-laki 0 47-98 tahun 17 47-98 tahun 18 30-46 tahun 10 30-46 tahun 11 18-29 tahun 0 18-29 tahun 0 Hipertensi 5 Hipertensi 6 Tidak Ht 0 Tidak Ht 0 Obesitas 2 Obesitas 3 Berlebih -1 Berlebih 0 Tidak Gemuk 0 Tidak Gemuk 0 Obesitas sentral 3 Obesitas sentral 3 Tidak 0 Tidak 0 HDL rendah 4 Tinggi 0 LDL tinggi 4 Optimal 0 Titik potong ≥30 Titik potong ≥ 21
Faktor Risiko Diabetes tidak Terdiagnosis
Jenis  kelamin  perempuan  lebih  berisiko mengalami diabetes. Perempuan lebih berisiko  mengalami  diabetes,  tetapi  pada beberapa  penelitian  ditemukan  laki-laki lebih berisiko. Hal tersebut dapat dijelaskan dari  segi  kultur  telah  ada  perubahan  pola perilaku  pada  wanita  Asia.  Secara  anatomi perempuan berpeluang mengalami peningkatan  IMT  dan  diabetes  gestasional [17].  Usia  berkaitan  dengan  penurunan fungsi  tubuh,  pada  umumnya  manusia  akan mengalami perubahan fisiologis drastis pada usia >40 tahun. Usia menyebabkan resistensi insulin  pada  diabetes  tipe  2  karena  kelainan atau  berkurangnya  molekul  insulin.  Faktor degenerative menyebabkan penurunan fungsi tubuh. Usia mempengaruhi penurunan  sistem  tubuh.  Salah  satunya sistem  endokrin.  Resistensi  insulin  dapat disebabkan karena penambahan usia sehingga mengakibatkan ketidakstabilan gula  dalam  darah [18].  Peningkatan  usia menambah risiko kejadian diabetes. Usia 50- 59  tahun  2,7  kali  berisiko  dan  usia  >60 tahun 5,9 kali berisiko.
Titik  potong  indeks  massa  tubuh  pada penelitian  ini,  menggunakan  IMT  wilayah Asia Pasifik dalam buku Konsensus DM tipe 2 Perkeni dan buku pengukuran faktor risiko DM  Depkes  yaitu  dikatakan  berlebih  jika 23-24.9  kg/m 2 dan  obesitas ≥25  kg/m 2 [19].
Titik potong berbeda yang ditentukan dalam Riskesdas  2013  menggunakan  pedoman Direktorat  Gizi  Masyarakat  dan  WHO bahwa IMT < 25 kg/m 2 masih dikelompokkan dalam batas normal. Penelitian  yang  dilakukan  di  Negara  Cina
menggunakan  titik  potong  indeks  massa tubuh  <  25  kg/m 2 dikategorikan  dalam kelompok  tidak  gemuk,  hasil  penelitian tersebut  menunjukkan  IMT  <  25  kg/m 2 berisiko  lebih  tinggi  mengalami  diabetes dengan  rekomendasi  pencegahan  diabetes mentargetkan  orang  dewasa  dengan IMT tidak  gemuk.  Hal  tersebut  dikaitkan  pula dengan  adanya  penurunan  berat  badan sebagai  tanda  dan  gejala  diabetes [20]. Hubungan obesitas sentral dengan metabolisme  glukosa  pada  diabetes  tipe  2 lebih  kuat  daripada  obesitas  general  (IMT). Obesitas sentral  yang diukur dengan lingkar pinggang  berkorelasi  dengan  peredaran inflamasi  sitokin  dan  molekul  adhesi  yang meningkatkan resistensi insulin pada diabetes [21].  Hipertensi  dapat  menjadi prediktor  atau  komorbiditas  pada  penelitian ini, karena diukur dengan pertanyaan pernah didiagnosis  dan/atau  baru  didiagnosis  saat Riskesdas.
Hiperinsulinemia  dapat  meningkatkan tekanan darah melalui mekanisme peningkatan reasorbsi natrium ginjal, aktifasi  sistem  saraf  simpatik,  perubahan transport  ion  transmembran  dan  hipertrofi pembuluh.  Hipertensi  dapat  menyebabkan resistensi insulin dengan mengubah pengiriman  insulin dan  glukosa  ke  otot rangka sehingga penyerapan glukosa terganggu.  Sejalan  dengan  penelitian  lain bahwa  hipertensi  merupakan  faktor  risiko diabetes [22].
Dislipidemia  secara  umum  ditandai dengan peningkatan trigliserida serta penurunan  HDL.  Hasil  pemeriksaan  kimia klinis  dipisahkan  menjadi  total  kolesterol, trigliserida, HDL dan  LDL. Total kolesterol tidak  berasosiasi  dengan  diabetes.  Secara
teori  keadaan  trigliserida,  HDL,  LDL  dan hiperglikemia saling mempengaruhi.
Peningkatan  gula  dalam  darah  akibat resistensi  insulin  berdampak  pada  enzim pada  tubuh manusia  dan  fisiologi  normal serta  biokimia.  Trigliserida  pada  penelitian ini  tidak  berasosiasi  dengan  diabetes. Trigliserida  tinggi  berisiko  lebih  rendah mengalami  diabetes,  terdapat  penelitian  lain yang  menunjukkan  hasil  sama  pada  subjek Eropa bahwa prevalensi tinggi orang dengan diabetes  tetapi  memiliki  trigliserida  normal dengan HDL rendah [23], [24]
Prediktor  dan  Skor  Risiko  prediabetes dan Diabetes tidak Terdiagnosis
Setelah  mendapatkan  prediktor  utama maka  nilai  koefisioen  β  di  ubah  menjadi skor  risiko [10] – [12].  Hal  itu  pula  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan membuat dua buah model dengan dan tanpa pemeriksaan  kimia  klinis.  Cara  penggunaan skor  adalah  dengan  menjumlahkan  alokasi skor  jika  pada  individu  ditemukan  faktor risiko  (Tabel  5).  Penetuan  titik  potong  skor dengan Receiver  Operating  Curve dengan pertimbangan  nilai  prediksi  negatif  yang lebih tinggi.
Analisis  ROC  menunjukkan  nilai  AUC semakin mendekati 1 semakin baik.
Sedangkan jika berada di tengah atau sekitar 0.50  alat  tes  tidak  berguna  dan  hasil  seperti tebak-tebakan saja. Upaya mendeteksi orang dengan  diabetes  tidak  terdiagnosis  adalah hal  penting  dalam  kebijakan  kesehatan masyarakat  dan  paraktik  klinik  karena prevalensi diabetes yang semakin meningkat.  Alat  ukur  yang  cepat,  tidak mahal  dan  mudah  direkomendasikan  oleh WHO  dan  IDF  salah  satunya  adalah  skor risiko.  Idealnya  setelah  model  prediksi
dikembangkan,  model  di  evaluasi  internal atau  eksternal  dengan  teknik  statistik boostrap [25].
Salah satu komponan teori health believe model adalah percivied susceptibility (risiko yang dirasakan) mencakup persepsi individu.  Ketika  seseorang  mengetahui dirinya  berisiko,  maka  terbentuk  keyakinan bahwa  dirinya  memang  berisiko.  Seseorang akan berusaha melakukan hal yang dianggapnya  mampu  mengurangi  potensi risiko,  seperti  perubahan  pola  hidup  atau mengunjungi  fasilitas  kesehatan,  sehingga dapat  mengurangi  prevalensi  diabetes  tidak terdiagnosis.

## KESIMPULAN
Direkomendasikan pembuatan skor risiko agar dapat digunakan oleh praktisi kesehatan atau  masyarakat  umum  sebagai  alat  ukur yang  murah  dan  sederhana  serta  mampu memotivasi  individu  untuk  melakukan pemeriksaan  lanjutan  dan  perubahan  pola hidup.  Peneliti  telah  mengembangkan  skor risiko diabetes  yang dapat digunakan, tetapi dalam pengaplikasiannnya dibutuhkan evaluasi terlebih dahulu, selain itu pembuatan  skor  risiko  dengan  desain kausalitas juga perlu dilakukan.
Skor  risiko  telah  banyak  dibuat  diluar negeri dan America  Diabetes  Association mempunyai  perhitungan  skor  risiko  yang lebih  aplikatif.  Terkait  dengan  karakteristik demografis  dan  kondisi  klinis  yang  berbeda pada individu di luar dan di Indonesia maka masyarakat  Indonesia  dapat  memiliki  skor risiko  diabetes  pula,  didukung  dengan ketersediaan  data  pada  Riset  Kesehatan Dasar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] IDF. International Diabetes
Federation :  Diabetes  Atlas  Sixth Edition. Australia; 2014.
[2] Marlow  N.,  Malaty  J,  Jo  A,  Tanner, R.J.Richars  BD,  Carek  PJ,  Mainous A. Hearing Impairment and Undiagnosed  Disease :  The  Potential
Role  of  Clinical  Recommendations.  J Speech, Lenguage, Hear Res. 2016;60(1):231 – 7.
[3] Pramono  L,  Setiati  S,  Soewondo  P, Subekti I, Adisasmita A, Kodim N, et al.  Prevalence  and  Predictors  of
Undiagnosed  Diabetes  Mellitus  in
Indonesia. Acta Med Indones. 2010;42(4):216 – 22.
[4] Lee  Y, Armstrong  E,  Kim  G,  Oh  J, Kang  S,  Lee  B,  et  al.  Undiagnosed
DIabetes  is  Prevalent  in  Younger Adults  and  Associated  with  a  Higher Risk Cardiometabolic Profile Compared  to  Diagnosed  Diabetes. Am Heart J. 2015;170(4):760 – 9.
[5] Omech  B,  Mwita  JC,  Tshikuka J-G, Tsima  B,  Nkomazna  O,  P’Olak  KA. Validity of The Finnish Diabetes Risk Score  for  Detecting  Undiagnosed
Type  2  Diabetes  among  General Medical  Outpatients  in  Botswana.  J
Diabetes Res. 2016;2016(1):1 – 7.
[6] Wen J, Hao J, Liang Y, Li S, Cao K, Xilin  L,  et  al.  A  Non-Invasive  Risk Score for Predicting Incident Diabetes
Among  Rural  Chinese  People :  A
Village-based  Cohort  Study.  PLoS
One. 2017;12(11):1 – 13. [7] Dugee  O,  Janchiv  O,  Jousilahti  P, Sakhiya A, Palam E, Nuorti JP, et al.
Adapting  Exsisting  Diabetes  Risk Scores  for  an  Asian  Population :  a Risk Score for Detecting Undiagnosed Diabetes in the
Mongolian  Population.  BMC  Public
Health. 2015;15(938):1 – 9.
[8] Ahn  CH,  Yoon  JW,  Hahn  S,  Moon MK,  Park  KS,  Cho  YM.  Evaluation of  Non  Laboratory  and  Laboratory Prediction  Models  for  Current  and Future  Diabetes  Mellitus :  A  Cross - Sectional  and  Retrospective  Cohort Study. PLoS One. 2016;11(5):1 – 14.
[9] Sullivan  L,  Massaro  J.  Presentastion of Multivariate Data for Clinical Use :
The  Framingham  Study  Risk  Score Functions.
In: Tutorial in
Biostatistics :  Statistical  Modeling  of Complex  Medical  Data.  Canada: Wiley; 2004. p. 447.
[10] Katulanda  P,  Hill  NR,  Sheriff  R,  De Silva SD., Matthews D. Development and  Validation  of  a  Diabetes  Risk Score  for  Screening  Undiagnosed Diabetes  in  Sri  Lanka  (SLDRISK). BMC  Endocr  Disord.  2016;16(42):1 –
6.
[11] Wang  H,  Liu  T,  Qiu  Q,  Ding  P,  He Y-H,  Chen  W-Q.  A  Simple  Risk Score for Identifying Individuals with
Impaired  Fasting  Glucose  in  the
Southern  Chines  Population.  Int  J Environ Res Public Heal. 2015;12(2):1237 – 52.
[12] Gregor S, Pajnkihar M. Evaluation of Major Online Diabetes Risk Calculators and Computerized Predictive Models. PLoS One. 2015;10(11):1 – 14.
[13] Deepa  M,  Grace  M,  Binukumar  B, Pradeepa  R,  Roopa  S,  Khan  HM,  et al. High  Burden  of  Prediabetes  and
Diabetes  in  Three  Large  Cities  in
South Asia :  The  Center  for
Cardiometabolic  Risk  Reduction  in South Asia (CARRS) Study. Diabetes Res Clin Pract. 2016;110(2):172 – 82.
[14] Pham  NM,  Eggleston  K.  Prevalence and  Determinants  of  Diabetes  and Prediabetes among Vietnamese Adults.  Diabetes  Res  Clin  Pract.
2016;113(1):116 – 24.
[15] Mutyambizi C, Boosyen F, Stokes A, Pavlova  M,  Groot  W.  Lifestyle  and Socio Economic Inequalities in Diabetes Prevalence in South Africa :
A  Decomposition  Analysis.  PLoS One. 2019;14(1):1 – 21.
[16] Feng Y, Yang Y, Ma X, Chen K, Wu N,  Wang  D,  et  al.  Prevalence  of Diabetes  Among  Han,  Manchu  and
Korean Ethnicities in the Mudanjiang Area  of  China :  a  Cross -sectional Survey. BMC Public Health. 2012;1 – 7.
[17] Yin  M,  Augustin  B,  Shu  C,  Qin  T, Yin  P.  Probit  Models  to  Investigate Prevalence  of  Total  Diagnosed  and
Undiagnosed  Diabetes  among  Aged
45  Years  or  Older  Adults  in  China.
PLoS One. 2016;10(11):1 – 13.
[18] Kumar  A,  Wong  R,  Ottenbacher  K,
Al  SS.  Prediabetes,  Undiagnosed Diabetes and Diabetes among Mexican  Adults :  Findings  From  the Mexican  Health  and  Aging  Study.  J Ann Epidemiol. 2016;163 – 70.
[19] Yang  W,  Lu  J,  Weng  J,  Jia  W,  Ji  L, Xiao  J,  et  al.  Prevalence  of  Diabetes among Men and Women in China. N
Engl J Med. 2010;1090 – 101.
[20] Shai  I,  Jiang  R,  Manson  J,  Stampfer M,  Willet  W,  Colditz  G,  et  al.  No Ethnicity,  obesity  and  Risk  of  Type Diabetes  in  Women.  Diabetes  Care. 2006;
[21] Brunner, Suddarth. Buku Ajar Keperawatan  Medikal  Bedah  Edisi  8 Volume 2. Jakarta: EGC; 2013.
[22] Alam  DS,  Talukder  SH,  Chowdhury, Muhammad Ashique Haider,
Siddiquee  AT,  Ahmed  S,  Pervin  S,
Khan  S,  et  al.  Overweight  and
Abdominal  Obesity  as  Determinants of Undiagnosed Diabetes and
Prediabetes  in  Bangladesh.  BMC Obes. 2016;3(19):1 – 12.
[23] Perkeni. Konsensus Pengendalian dan Pencegahan  Diabetes  Mellitus  Tipe  2 di Indonesia. Jakarta; 2011.
[24] Li S, Xiao J, Ji L, Weng J, Jia W, Lu J.  BMI  and  Waist  Circumference  are Associated  with  Impaired  Glucose Metabolism  and  Type  2  Diabetes  in Normal  Weight  Chinese  Adults.  J Diabetes Complicat. 2014;470 – 6.
[25] Guardado D, Winnier D. The

## Inflamatory Status Score Including IL
6, TNF
alpha, Osteopontin,
fractakline,  MCP  1  and  Adinopectin Underlines  Whole  Body  Insulin resistance  and  Hypreglycemia  in
Type  2  Diabetes  Mellitus.  Acta Diabetol. 2014;
[26] Akter  S,  Rahman  MM,  Abe  SK, Sultana P. Prevalence of Diabetes and Prediabetes  and  Their  Risk  Factors among Bangladeshi Adults :  a
Nationwide  Survey.  Bul  World  Heal
Organ. 2014;204 – 2013.
[27] DeFronzo  R,  Banerji  M,  Bray  G,
Buchanan T, Clement S. Determinants of Glucose Tolerance in Impaired Glucose Tolerance at Baseline  in  the  Actos  Now  for Prevention  of  Diabetes  (Act  NOW)
study. J Diabetol. 2010;435 – 45.
[28] Safari M, Yazdanpanah B, Mobasheri A.  A  Population  Based  Screening  of Type  2  Diabetes  in  High  Risk
Population  of  Yosuj  Iran.  J  Heal
Popul Nutr. 2014;677 – 86.
[29] Ahme I, Debray TP, Moos KG, Riley RiD.  Developing  and  validating  risk prediction  models  in  an  individual
participant data meta-analysis. BMC