## HUBUNGAN KADAR GULA DARAH PUASA DENGAN KADAR ASAM URAT SERUM PASIEN DIABETES MELITUS TIPE 2

## CORRELATION BETWEEN FASTING BLOOD GLUCOSE AND SERUM URIC ACID LEVEL AMONG TYPE 2 DIABETES MELLITUS PATIENTS
Arvin Praditya 1 , Yunita Maslim 2, *
1 Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan  Universitas  Katolik  Indonesia  Atma  Jaya,  Jl.  Pluit  Raya  No.  2, Jakarta, 14440
2 Departemen Ilmu Penyakit Dalam, Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jl. Pluit Raya No. 2, Jakarta, 14440
* Korespondensi: yunita.maslim@atmajaya.ac.id

## ABSTRACT
Introduction: Cardiovascular disease is the leading cause of death (70%) in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients,  so  accurate  glycemic  control  is  recommended.  The  fasting  Blood  Glucose  (FBG)  test  is  a  simple glycemic control parameter with a strong correlation with HbA1C as the gold standard (r=0,61). An increment of  1,8  mg/dL  in  serum  uric  acid  (SUA)  also  increases  the  risk  of  DM  complications  (28%)  and  the  risk  of mortality  (9%)  in  T2DM  patients.  This  study  aims  to  assess  the  correlation  between  FBG  levels  as  simple glycemic control parameters to SUA levels as a risk factor for cardiovascular disease in T2DM patients at Atma Jaya Hospital.
Methods: This study uses a cross-sectional approach. Data is taken from medical records of T2DM patients that received treatment at Cosmas Outpatient Department, Atma Jaya Hospital. Patients with impaired kidney function and those using drugs that can affect uric acid levels (such as allopurinol) were excluded.
Results: Thirty-five patients were  included  in  this study. The Pearson Correlation Test  found  no significant correlation between FBG and SUA (r=-0,101, p=0,563), but there was a significant correlation between BMI and SUA (r=0,350, p=0,039). The Spearman Correlation Test found no significant correlation between systolic BP and SUA (r=0,145, p=0,407), diastolic BP, and SUA (r=-0,026, p=0,884).
Conclusion:  FBG,  systolic  BP,  and  diastolic  BP  have  no  significant  correlation  to  SUA,  but  BMI  has  a significant correlation to SUA in T2DM patients in Atma Jaya Hospital.
Key Words: diabetes mellitus, fasting blood glucose, inflammation, obesity, serum uric acid.

## ABSTRAK
Pendahuluan: Penyakit kardiovaskular merupakan penyebab  kematian utama (70%) pada pasien diabetes melitus tipe 2 (DMT2) sehingga kontrol glikemik yang akurat direkomendasikan untuk mencegah komplikasi kardiovaskular. Pemeriksaan Glukosa Darah Puasa (GDP) merupakan parameter kontrol glikemik sederhana dengan korelasi yang cukup kuat dengan HbA1C sebagai baku emas (r=0,61). Peningkatan asam urat serum (AUS) sebesar 1,8 mg/dL juga dapat meningkatkan risiko terhadap komplikasi makro dan mikrovaskular (28%) dan risiko mortalitas (9%) pada pasien DMT2. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hubungan antara kadar GDP sebagai parameter kontrol glikemik sederhana terhadap kadar AUS sebagai salah satu faktor risiko penyakit kardiovaskular pada pasien DMT2 di RS Atma Jaya.
Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan potong-lintang. Data pasien diambil dari rekam medis pasien DMT2 yang berobat di Poliklinik Cosmas Rumah Sakit (RS) Atma Jaya. Pasien yang memiliki gangguan fungsi ginjal dan  mengonsumsi obat-obatan yang dapat memengaruhi kadar asam urat (seperti allopurinol) dieks- klusi.
Hasil: Jumlah pasien yang diikutkan dalam penelitian ini adalah 35 orang. Uji korelasi Pearson menemukan hubungan yang tidak signifikan antara GDP dan AUS (r=-0,101, p=0,563), namun terdapat hubungan yang signifikan antara IMT dan  AUS (r=0,350, p=0,039). Uji Korelasi Spearman  ditemukan hubungan yang tidak signifikan antara TD Sistolik dan AUS (r=0,145, p=0,407), TD Diastolik dan AUS (r=-0,026, p=0,884).
Simpulan: GDP, TD Sistolik, dan TD Diastolik tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan AUS, namun IMT memiliki hubungan yang signifikan terhadap AUS pada pasien DMT2 di Poliklinik Cosmas, RS Atma Jaya. Kata Kunci: asam urat serum, diabetes melitus, gula darah puasa, inflamasi, obesitas.

## ARTIKEL PENELITIAN

## PENDAHULUAN
Diabetes melitus (DM) merupakan kum- pulan dari beberapa penyakit metabolik yang ditandai  dengan  hiperglikemia. 1 Sekitar  422 juta orang dewasa di dunia menderita DM pa- da  tahun  2014. 2 Prevalensi  DM  di  Indonesia berdasarkan diagnosis dokter pada penduduk berumur  ≥15  tahun  mengalami  peningkatan dari 1,5% pada tahun 2013 hingga mencapai 2%  pada  tahun  2018. 3 Sebesar  90%  kasus DM merupakan kasus DM Tipe 2 (DMT2). 4
Penyakit  kardiovaskular  adalah  penye- bab utama kematian di antara penderita DMT2 dan ditemukan bahwa tingkat mortalitas untuk individu  dengan  DMT2  yang  tidak  memiliki riwayat  infark  miokard  sebelumnya  adalah 15,4% dan pada individu dengan DMT2 yang memiliki riwayat infark miokard, tingkat morta- litasnya meningkat menjadi 42%. 5 Kerusakan endotel vaskular yang disebabkan oleh hiper- glikemia merupakan langkah awal dari atero- genesis. 6 Selain hiperglikemia, kondisi hipogli- kemia dapat meningkatkan mortalitas penya- kit  kardiovaskular  pada  penyakit  DMT2. 6
Episode  hipoglikemik  berat  yang  diakibatkan oleh kontrol glikemik yang ketat dapat mening- katkan  risiko  morbiditas  dan  mortalitas  pe- nyakit  kardiovaskular  pada  pasien  dengan DMT2. 7 Oleh karena itu, kontrol glikemik yang akurat  (menghindari  hiperglikemia  dan  hipo- glikemia) direkomendasikan untuk mencegah komplikasi kardiovaskular pada pasien DMT2. 6,7 Baku emas parameter kontrol glike- mik  adalah  pemeriksaan  HbA1C. 8 Penelitian ini  menggunakan  pemeriksaan  GDP  sebagai parameter  kontrol  glikemik.  Ketema, et  al. dalam  meta-analisisnya  menemukan  bahwa
pemeriksaan GDP memiliki korelasi yang kuat terhadap pemeriksaan HbA1C (r=0,61, p<0,001). 8 Adanya  korelasi  yang  kuat  antara pemeriksaan  GDP  dengan  HbA1C,  serta keterbatasan  sumber  daya  menjadi  alasan utama  penggunaan  pemeriksaan  GDP  seba- gai  parameter  kontrol  glikemik  dalam  pene- litian ini.
Selain hiperglikemia, peningkatan kadar asam  urat  juga  diduga  berhubungan  dengan penyakit kardiovaskular. Zhu , et al. menemu- kan  adanya  peningkatan  substrat 7H-purine dan 2-deoxyinosine pada  populasi  tikus  dia- betik yang mengindikasikan terjadinya pening- katan asam urat dan reactive oxygen species (ROS)  melalui  katabolisme  purin  pada  popu- lasi tikus yang diabetik. 9 Xu, et al . menemukan bahwa  peningkatan  kadar  asam  urat  serum (AUS) sebesar 1,8 mg/dL meningkatkan risiko terjadinya  komplikasi  makro  dan  mikrovas- kular DM (28%) dan mortalitas (9%) pada pa- sien DMT2. 10
Penelitian-penelitian  yang  telah  dila- kukan  sebelumnya  menunjukkan  hubungan yang  bervariasi  antara  GDP  dan  AUS. Hidayat, et  al .  menemukan  adanya  korelasi negatif  antara  GDP  dan  AUS  (r=-0,338, p<0,002), sebaliknya Siregar, et al . menemu- kan korelasi yang positif antara GDP dan AUS (r=0,652, p<0,0001). 11-12
Faktor  lain  seperti  hipertensi  dan  obe- sitas  dapat  memengaruhi  kadar  AUS.  Hiper- tensi diduga menurunkan aliran darah ke gin- jal  sehingga  reabsorbsi  asam  urat  mening- kat. 13 Penurunan laju filtrasi glomerulus pada pasien  hipertensi  juga  diduga  menyebabkan penurunan  ekskresi  asam  urat  oleh  ginjal. 13
Buzas, et al . menemukan bahwa pasien hiper- tensi  memiliki  kadar  AUS  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  pasien  normotensi (p<0,001)  dan  pasien  hipertensi  memiliki  ke- mungkinan  lebih  tinggi  mengidap  hiperuri- semia  dibandingkan  dengan  pasien  normo- tensi (OR=1,713). 14
Tsushima, et  al .  melalui  penelitiannya dengan  tikus,  menemukan  bahwa  jaringan adiposa dapat mensekresi asam urat melalui katabolisme  purin  dan  terdapat  peningkatan sekresi  asam  urat  pada  populasi  tikus  yang obesitas. 15 Kondisi  obesitas  juga  menyebab- kan  disfungsi  glomerulus  dan  sistem renin- angiotensin sehingga  menyebabkan  penu- runan ekskresi asam urat di ginjal. 16 Menurut Wang ,  et  al. ,  AUS  memiliki  korelasi  yang positif  dan  signifikan  (r=0,354,  p<0,001)  de- ngan indeks massa tubuh (IMT), serta pasien dengan  IMT  yang  lebih  tinggi  memiliki  kadar AUS yang lebih tinggi, terutama pada pasien yang obesitas. 17
Berbagai  hasil  yang  kontroversial  ini, serta kurangnya penelitian mengenai hubung- an  antara  GDP  dengan  AUS  pada  pasien DMT2,  menjadi  dasar  untuk  pelaksanaan penelitian  ini.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  antara    kadar  GDP sebagai  parameter  kontrol  glikemik  terhadap kadar  AUS  sebagai  salah  satu  faktor  risiko penyakit kardiovaskular pada pasien DMT2 di RS Atma Jaya.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  pene- litian  ini  adalah  studi  observasional  analitik dengan pendekatan potong-lintang. Metode
pengambilan sampel dilakukan dengan meto- de consecutive sampling .
Subjek dari penelitian ini adalah pasien DM Tipe 2 yang berobat di unit penyakit dalam Poliklinik Cosmas, RS Atma Jaya. Pasien DM Tipe  2  yang  memenuhi  kriteria  inklusi  dan tidak memiliki  kriteria  eksklusi  akan  diikutkan dalam  penelitian  ini.  Kriteria  inklusi  dari penelitian ini adalah pasien yang terdiagnosis DM  Tipe  2  dan  berusia  >18  tahun.  Kriteria eksklusi dari penelitian ini adalah pasien yang sedang  minum  obat-obatan  yang  dapat  me- mengaruhi  kadar  asam  urat  (allopurinol,  pro- benecid,  febuxostat,  rasburicase,  antihiper- tensi golongan thiazide, loop diuretics , heparin intravena,  dan  siklosporin)  selama  7  hari sebelumnya,  pasien  yang  sedang  menggu- nakan  obat-obatan  tablet  yang  dapat  meme- ngaruhi  pemeriksaan  gula  darah  (kortikoste- roid dan diuretik tiazid) selama 7 hari terakhir, pasien  yang  terdiagnosis  artritis  gout,  pasien yang  terdiagnosis  kanker,  pasien  yang  ter- diagnosis  gangguan  ginjal  akut  dan  penyakit ginjal kronis, pasien yang sedang dalam kon- disi  hamil,  dan  pasien  yang  sedang  meng- alami reaksi infeksi akut.
Penentuan besar sampel menggunakan rumus  analitik  korelatif  dengan  koefisien korelasi dari penelitian sebelumnya. Koefisien korelasi diperoleh dari penelitian yang dilaku- kan oleh Siregar , et al. yaitu sebesar 0,652. 12
Hasil  perhitungan  besar  sampel  dengan  alfa 0,05  (Z α=1,96)  dan  beta  0,05  ( power 95%, Z β=1,645)  didapatkan  besar  sampel  minimal adalah 24 pasien.
Pengambilan  data  dilakukan  dengan mengambil  rekam  medis  pasien  di  RS  Atma
Jaya. Data yang akan diambil adalah identitas, tinggi  badan,  berat  badan,  tekanan  darah sistolik,  tekanan  darah  diastolik,  diagnosis, riwayat  pengobatan  DM,  hasil  pemeriksaan GDP, hasil pemeriksaan AUS.
Uji  normalitas  Shapiro-Wilk  digunakan untuk  menilai  distribusi  data.  Uji  korelasi Pearson  digunakan  apabila  distribusi  data normal  dan  uji korelasi Spearman  digunakan apabila  distribusi  data  tidak  normal.  Korelasi yang dinilai pada penelitian ini adalah korelasi antara  GDP  dan  AUS,  serta  korelasi  antara faktor perancu IMT, TD sistolik, dan TD dias- tolik  terhadap  AUS.  Analisis  data  meng- gunakan  piranti  lunak  SPSS.  Nilai  p>0,05 untuk  uji  normalitas  menunjukkan  distribusi data  yang  normal,  sedangkan  nilai  p<0,05 untuk  uji  korelasi  menunjukkan  hasil  yang signifikan secara statistik.
Penelitian ini telah disetujui oleh Komite Etik Fakultas  Kedokteran  Universitas  Katolik Indonesia   Atma   Jaya   Nomor   09/02/KEP- FKUAJ/2019  dan disetujui oleh Rumah Sakit Atma Jaya melalui formulir persetujuan pene- litian internal.

## HASIL
Tiga  puluh  lima  pasien  yang  diikutkan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  21  laki-laki (54,3%) dan 14 perempuan (45,7%) (Tabel 1). Sebesar  60%  pasien berumur  ≥60  tahun dengan median 62 tahun (Tabel 1). Sebanyak 24 pasien (68, 5%) memiliki IMT ≥23 (mengacu pada  WHO Asia-Pacific  BMI  range )  dengan rerata  25,67  (SD  5,12)  kg/m 2 dan  kelompok terbanyak  terdapat  pada  kategori  Obese  I (37,1%)  (Tabel  1). 25 Terdapat  23  pasien
(65,7%)  termasuk  dalam  kategori  tekanan darah (TD) normal (mengacu pada ESC 2018) dengan median TD Sistolik 120 mmHg dan TD Diastolik 80 mmHg (Tabel 1). 26
Hasil pemeriksaan laboratorium menunjukkan  median  kreatinin  serum  0,8 mg/dL,  median  eGFR  91,8  mL/min/1,73  m2, rerata  GDP  125,94  (SD 25,5)  mg/dL,  rerata AUS 5,65 (SD 1,17) mg/dL (Tabel 2).
Data  dari  hasil  diagnosis  (Tabel  3) menunjukkan  bahwa  komorbid  terbanyak pada  pasien  DMT2  di  RS  Atma  Jaya  adalah hipertensi  (60%),  dislipidemia  (37,1%),  dan osteoarthritis  genu  (22,8%).  Komplikasi  yang ditemukan  pada  pasien  DMT2  di  RS  Atma Jaya  adalah  neuropati  DM  (20%), Coronary Artery Disease atau CAD (17,1%), dan stroke (5,7%) (Tabel 3).
Data dari riwayat pengobatan menunjukkan bahwa 27 pasien (77,1%) hanya menerima  Obat  Hipoglikemik  Oral  (OHO) yang  mengindikasikan  bahwa  fungsi  ginjal pada  pasien  penelitian  ini  masih  belum terganggu (Tabel 3).
Hasil uji normalitas Shapiro-Wilk (Tabel 4)  menunjukkan  bahwa  GDP,  AUS,  dan  IMT memiliki distribusi data yang normal sehingga uji  korelasi  Pearson  digunakan  untuk  meng- analisis  korelasi  antara GDP  dan  AUS,  serta korelasi  antara  IMT  dan  AUS.  Variabel  TD sistolik  dan  TD  diastolik  memiliki  distribusi data yang tidak normal (p<0,05) sehingga  uji korelasi  Spearman  digunakan  untuk  meng- analisis  korelasi  antara  TD  sistolik  dan  AUS, serta korelasi antara TD diastolik dan AUS.
Hasil uji korelasi Pearson (Tabel 5) me- nunjukkan  korelasi  negatif  yang  tidak  signifi-
kan antara GDP dan AUS (r=-0,101, p=0,563), namun terdapat korelasi positif yang signifikan antara IMT dan AUS (r=0,350, p=0,039). Hasil uji korelasi Spearman (Tabel 5) menunjukkan korelasi  positif  sangat  lemah  yang  tidak  sig-
nifikan  antara  TD  sistolik  dan  AUS  (r=0,145, p=0,407), serta korelasi negatif sangat lemah yang  tidak  signifikan  antara  TD  diastolik  dan AUS (r=-0,026, p=0,884).
Tabel 1. Karakteristik dasar pasien DMT2 di Poliklinik Cosmas RS Atma Jaya
Variabel n (%) Median (Minimum-Maksimum) Rerata ± SD Jenis Kelamin Laki-laki 19 (54,3%) Wanita 16 (45,7%) Usia (tahun) 62 (43-78) <60 14 (40%) ≥60 21 (60%) Indeks Massa Tubuh (kg/m 2 ) 25,67 ± 5,12 Underweight 2 (5,7%) Normal 9 (25,7%) Overweight 5 (14,3%) Obese I 13 (37,1%) Obese II 6 (17,1%) Tekanan Darah TD sistolik (mmHg) 120 (82-170) TD diastolik (mmHg) 80 (53-90) Normal 23 (65,7%) Prehipertensi 8 (22,9%) Hipertensi stage 1 2 (5,7%) Hipertensi stage 2 2 (5,7%)
Tabel 2. Karakteristik Parameter Laboratorium Pasien DMT2 di Poliklinik Cosmas RS Atma Jaya
Variabel n (%) Median (Minimum-Maksimum) Rerata ± SD Kreatinin (mg/dL) 0,8 (0,5-1,2) eGFR (mL/min/1.73 m 2 ) 91,8 (62,57-136,15) 60-89 17 (48,6%) ≥90 18 (51,4%) GDP (mg/dL) 125,94 ± 25,5 <130 23 (65,7%) ≥130 12 (34,3%) Asam Urat Serum (mg/dL) 5,65 ± 1,17 Laki-laki ≤7.0 mg/dL 17 (89,5%) >7.0 mg/dL 2 (10,5%) Wanita ≤6.0 mg/dL 12 (75%) >6.0 mg/dL 4 (25%)

## DISKUSI
Penelitian dengan 35 pasien ini menda- patkan bahwa GDP, TD sistolik, dan TD dias- tolik  tidak  memiliki  hubungan  yang  signifikan
terhadap  AUS.  Sebaliknya,  IMT  memiliki  hu- bungan yang signifikan (korelasi positif lemah) terhadap  AUS.    Penelitian  oleh  Wei ,  et  al. Mendapatkan korelasi yang negatif yang sig-
nifikan  antara  GDP  dan  AUS  pada  pasien DMT2  (r=-0,131,  p=0,009)  dan  GDP  berko- relasi  positif  dengan  AUS  pada  populasi normal  (r=0,084,  p=<0,001). 20 Hidayat, et  al .
juga  menemukan  korelasi  negatif  yang  sig- nifikan  antara  FBG  dan  SUA  pada  pasien DMT2 (r=-0,338, p <0,002). 11
Tabel 3. Karakteristik Komorbid dan Terapi pada Pasien DMT2 di Poliklinik Cosmas RS Atma Jaya Kategori n (% dari total pasien) DMT2 tanpa Komorbid 3 (8,6%) DMT2 dengan Komorbid Hipertensi 21 (60%) Dislipidemia 13 (37,1%) Osteoartritis genu 8 (22,8%) Low back pain (LBP) 2 (5,7%) Lainnya 5 (14,3%) Komplikasi CAD 6 (17,1%) Stroke/CVD 2 (5,7%) Neuropati DM 7 (20%) Terapi Diet dan perubahan gaya hidup 1 (2,9%) Obat Hipoglikemik Oral (OHO) 27 (77,1%) Insulin 3 (8,6%) Kombinasi OHO dan insulin 4 (11,4%) Tabel 4 . Uji Normalitas Uji Normalitas Shapiro-Wilk GDP 0,107 AUS 0,098 IMT 0,933 TD Sistolik 0,002 TD Diastolik 0,001 Tabel 5 . Korelasi antara GDP, IMT, TD dengan AUS Variabel AUS r-value p-value GDP -0,101 0,563 IMT 0,350 0,039 TD Sistolik 0,145 0,407 TD Diastolik -0,026 0,884
Mekanisme yang diduga mendasari ko- relasi negatif tersebut adalah terjadinya hiper- filtrasi di ginjal saat hiperglikemia dan pening- katan  ekskresi  asam  urat  yang  disebabkan oleh  glikosuria. 20-22 Choi ,  et  al. melaporkan adanya bell-shaped  relation antara  GDP  de-
ngan AUS, dengan kadar AUS akan mening- kat  seiring  dengan  peningkatan  kadar  GDP, namun ketika kadar GDP melebihi 180 mg/dL, kadar AUS akan menurun. 21 Talwar , et al. juga melaporkan hubungan yang sama, yaitu ada- nya bell-shaped relation dan penurunan kadar
AUS  akan  muncul  saat  kadar  GDP  melewati 145 mg/dL. 22 Peningkatan AUS diduga meru- pakan tanda awal dari resistensi insulin pada populasi  non-diabetik.  Penurunan  AUS  pada populasi  diabetik  disebabkan  oleh  kondisi hiperfiltrasi  ginjal  saat  hiperglikemia  dan kondisi  glikosuria  yang  muncul  saat  kadar GDP  melewati  ambang  atas  reabsorpsi  glu- kosa.  Hal  ini  dikarenakan  salah  satu  trans- porter  yang  berperan  dalam  reabsorpsi  glu- kosa, yaitu GLUT9, juga berperan dalam reab- sorpsi  asam  urat  sehingga  asam  urat  juga akan diekskresikan juga. 20-22
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  faktor perancu IMT memiliki hubungan yang signifi- kan  secara  statistik  terhadap  AUS.  Hasil  ini serupa dengan penelitian Hussain , et al. yang menemukan  hubungan  signifikan  antara  IMT dengan  AUS  (r=0,279,  p=0,001). 24 Hasil  ini berbeda  dengan  penelitian  potong-lintang komparatif oleh Khan , et al. yang menemukan hubungan tidak signifikan antara IMT dan AUS (r=0,061, p=0,365) pada populasi prediabetik (n=74), populasi diabetik (n=76), dan populasi kontrol  (n=70). 25 Tsushima ,  et  al. dalam penelitiannya  terhadap  populasi  tikus  mene- mukan  bahwa  jaringan  adiposa  dapat  men- sekresikan  asam  urat  (melalui  katabolisme purin) dan sekresi asam urat tersebut mening- kat pada populasi tikus yang obesitas. 14
Faktor perancu TD sistolik dan diastolik memiliki hubungan yang tidak signifikan seca- ra  statistik  terhadap  AUS.  Hasil  yang  tidak signifikan antara TD dan AUS pada penelitian ini  serupa  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Savira , et al. yang menemukan tidak ada hubungan yang signifikan antara TD dan AUS
di  pasien  DMT2  (p>0,05,  n=50). 27 Namun, Rafieian ,  et  al. menemukan  adanya  korelasi yang  positif  dan  signifikan  antara  TD  Sistolik (r=0,312,  p=0,02)  dan  TD  diastolik  (r=0,297, p=0,003) terhadap AUS. 28
Hasil penelitian Wei , et al. dan Hidayat , et al. berbeda dengan hasil penelitian ini, yaitu terdapatnya  korelasi  yang  negatif  dan  tidak signifikan  antara  GDP  dan  AUS.  Hasil  yang tidak  signifikan  antara  GDP  dan  AUS  juga serupa  dengan  hasil  penelitian  Pertiwi ,  et  al. pada  32  pasien  DM  Tipe  2  yang  mengalami obesitas (r=0,128, p=0,487). 23 Hussain , et al. juga  menemukan  hasil  yang  tidak  signifikan antara  GDP  dan  AUS  pada  pasien  DMT2 (r=0,126, p=0,12). 24
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  GDP dan AUS memiliki korelasi negatif yang sangat lemah, namun tidak signifikan secara statistik. Hasil  yang  tidak  signifikan  secara  statistik antara GDP terhadap AUS dapat disebabkan karena  penelitian  ini  tidak  menilai  kebiasaan makan  pasien.  Makanan  yang  mengandung purin atau fruktosa (contohnya buah-buahan) dapat meningkatkan kadar asam urat sehingga  dapat  merancukan  hasil  penelitian ini. 29 Selain  itu,  terdapat  faktor-faktor  lainnya yang  dapat  memengaruhi  kadar  AUS,  yaitu fungsi ginjal, usia,  diet, pola hidup,  olahraga, berat badan, dan jenis kelamin. 22 Durasi atau lamanya DM juga tidak dinilai pada penelitian ini,  sedangkan  pada  sebuah  studi  ditemukan bahwa kadar AUS lebih rendah pada populasi dengan  durasi  DM  yang  semakin  lama  (>12 tahun). 30 Faktor  perancu  lainnya,  yaitu  IMT, dengan rerata 25,67 kg/m 2 (kategori Obese I ), juga ditemukan memiliki korelasi positif lemah
dan bermakna secara statistik terhadap AUS pada  penelitian  ini  sehingga  dapat  merancu- kan  korelasi  antara  GDP  dengan  AUS.  Pe- ningkatan  IMT  berhubungan  dengan  pening- katan  produksi  leptin  dan  resistensi  insulin, serta  keduanya  berhubungan  dengan  penu- runan clearance asam urat di ginjal sehingga dapat  meningkatkan  kadar  AUS. 26 Limitasi lainnya dalam studi ini adalah jumlah sampel yang  rendah  sehingga  disarankan  studi selanjutnya  untuk  mengambil  sampel  yang lebih besar.

## SIMPULAN
Penelitian ini mendapatkan bahwa GDP, TD  sistolik,  dan  TD  diastolik  tidak  memiliki korelasi yang signifikan terhadap AUS, tetapi IMT memiliki korelasi yang signifikan terhadap AUS. Penelitian selanjutnya sebaiknya meng- gunakan baku emas untuk parameter kontrol glikemik, yaitu pemeriksaan HbA1C, serta me- neliti  variabel  perancu  lainnya  yang  dapat memengaruhi kadar AUS.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Pippitt  K,  Li  M,  Gurgle  HE.  Diabetes  mellitus: screening and diagnosis. American family physician. 2016;93(2):103-9.
2.  World  Health  Organization.  Diabetes  fact  sheets. World Health Organization . 2017. [cited 2022 Oct 1]. Available from: https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/diabetes
3.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan
Kementrian  Kesehatan  RI.  Riset  kesehatan  dasar. Jakarta:  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan  Kementrian  Kesehatan  RI;  2018.  [cited 2022 Oct 1]. Available from: http://repository.bkpk.kemkes.go.id/3514/1/Laporan
%20Riskesdas%202018%20Nasional.pdf
4.  Zheng Y, Ley SH, Hu FB. Global aetiology and epi-
demiology of type 2 diabetes mellitus and its com- plications. Nat. Rev. Endocrinol. 2017; 14(2):88-98. 5.  Einarson  TR,  Acs  A,  Ludwig  C,  Panton  UH.
Prevalence  of  cardiovascular  disease  in  type  2 diabetes: a systematic literature review of scientific evidence  from  across  the  world  in  2007 –2017.
Cardiovascular diabetology. 2018;17(1):1-9.
6.  Manucci  E,  Dicembrini  I,  Lauria  A,  Pozzilli  P.  Is glucose  control  important  for  prevention  of cardiovascular disease in diabetes?. Diabetes Care. 2013;36(Supplement 2):S259-S263.
7.  Yun JS, Park YM, Han K, Cha SA, Ahn YB, Ko SH.
Severe hypoglycemia and the risk of cardiovascular disease  and  mortality  in  type  2  diabetes:  a nationwide population-based cohort study. Cardiovascular Diabetology. 2019;18:1-2.
8.  Ketema  EB,  Kibret  KT.  Correlation  of  fasting  and postprandial  plasma  glucose  with  HbA1c  in assessing glycemic  control; systematic  review and meta-analysis. Arch Public Health . 2015;73:43.
9.  Zhu Y, Cong W, Shen L, Wei H, Wang Y, Wang L, et al. Fecal metabonomic study of a polysaccharide, MDG-1  from  Ophiopogon  japonicus  on  diabetic mice  based  on  gas  chromatography/time-of-flight mass  spectrometry  (GC  TOF/MS).  Mol  Biosyst . 2013;10(2):309-310.
10.  Xu  Y,  Zhu  J,  Gao  L,  Liu  Y,  Shen  J,  Shen  C. Hyperuricemia  as  an  independent  predictor  of vascular  complications  and  mortality  in  type  2 diabetes  patients:  a  meta-analysis.  PLoS  ONE.
2013;8(10):e78206.
11.  Hidayat MF, Syafril S, Lindarto D. Elevated uric acid level  decreases  glycated  hemoglobin  in  type  2 diabetes mellitus. Universa Medicina.
2015;33(3):199-204.
12.  Siregar  ML,  Nurkhalis.  Korelasi  antara  kadar  gula darah  dengan  kadar  asam  urat  pada  pasien diabetes  mellitus  tipe  2.  Idea  Nursing  Journal. 2015;6(3):27-33.
13.  Romi MM, Arfian N, Tranggono U, Setyaningsih WA, Sari  DC.  Uric  acid  causes  kidney  injury  through inducing fibroblast expansion, Endothelin-1 expression,  and  inflammation.  BMC  nephrology. 2017;18:1-8.
14.  Buzas R, Tautu OF, Dorobantu M, Ivan V, Lighezan D. Serum uric acid and arterial hypertension - Data
from Sephar III survey.
PLoS
ONE. 2018;13(7):e0199865.
15.  Tsushima Y, Nishizawa H, Tochino Y, Nakatsuji H, Sekimoto R, Nagao H, et al. Uric acid secretion from adipose  tissue  and  its  increase  in  obesity.  J.  Biol. Chem. 2013;288(38):27138-49.
16.  Ali N, Perveen R, Rahman S, Mahmood S, Islam S, Haque T, et al. Prevalence of hyperuricemia and the relationship between serum uric acid and obesity: a study  on  Bangladeshi  adults.  PLoS  ONE . 2018;13(11):e0206850.
17.  Wang H, Wang L, Xie R, Dai W, Gao C, Shen P, et al.  Association  of  serum  uric  acid  with  body  mass index:  a  cross-sectional  study  from  Jiangsu Province, China . Iran. J. Public Health . 2014;43(11):1503-1509.
18.  Seo MH, Lee WY, Kim SS, Kang JH, Kang JH, Kim KK,  Kim  BY,  Kim  YH,  Kim  WJ,  Kim  EM,  Kim  HS. 2018  Korean  society  for  the  study  of  obesity guideline  for  the  management  of  obesity  in  Korea. Journal  of  obesity  &  metabolic  syndrome.  2019 Mar;28(1):40.
19.  Williams B, Mancia G, Spiering W, Rosei EA, Azizi
M,  Burnier  M,  et  al. 2018  ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension. Eur. Heart J. 2018;39(33):3021-3104
20.  Wei F, Chang B, Yang X, Wang Y, Chen L, Li WD.
Serum  uric  acid  levels  were  dynamically  coupled with  hemoglobin  A1c in the  development  of  type  2 diabetes . Sci Rep . 2016;6:28549.
21.  Hussain  A,  Latiwesh  OB,  Ali  F,  Younis  MY, Alammari JA. Effects of body mass index, glycemic control, and hypoglycemic drugs on serum uric acid levels  in  type  2  diabetic  patients.  Cureus. 2018;10(8).
22.  Talwar T, Tanwar L, Gupta M, Singal KK. Study of
serum uric acid levels in type 2 diabetes mellitus pa- tients. IOSR-JDMS. 2017;16(10):83-89.
23.  Pertiwi  D,  Almurdi  A,  Sy  E.  Hubungan  asam  urat dengan gula darah pada penderita diabetes mellitus tipe 2 yang mengalami obesitas. JKMA. 2014;8(2):79-84.
24.  Hussain  A,  Latiwesh  OB,  Ali  F,  Younis  MYG, Alammari JA. Effects of body mass index, glycemic control, and hypoglycemic drugs on serum uric acid levels  in  type  2  diabetic  patients.  Cureus . 2018;10(8):e3158.
25.  Khan SA, Mandal S. Significance of serum uric acid level in prediabetic and diabetic patients. Prog Med Sci. 2018;2(2):21-26.
26.  Wang J,  Chen  RP,  Lei L,  Song  QQ,  Zhang  RY,  Li YB,  et  al.  Prevalence  and  determinants  of hyperuricemia  in  type  2  diabetes  mellitus  patients with central obesity in Guangdong Province in China. Asia Pac J Clin Nutr . 2013;22(4):590-598.
27.  Savira  M,  Rusdiana,  Syahputra  M.  Association  of serum uric acid level and blood pressure in type 2 diabetes mellitus. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci . 2018;125:012169.
28.  Rafieian  KM,  Behradmanesh  S,  Kheiri  S,  Nasri  H. Association  of  serum  uric  acid  with  level  of  blood pressure  in  type  2  diabetic  patients .  Iran  J  Kidney Dis. 2014;8(2):152-154.
29.  Caliceti C, Calabria D, Roda A, Cicero AF. Fructose intake,  serum  uric  acid,  and  cardiometabolic disorders:  a  critical  review.  Nutrients.  2017  Apr 18;9(4):395.
30.  Pandey R, Humagain S, Risal P, Yadav RK, Pokhrel BR. Association between serum uric acid and blood glucose level in diabetic and non-diabetic patients. Nepal Medical College Journal. 2022;24(4):271-5.