## Penyederhanaan Informasi Nilai Gizi Pangan Olahan Menggunakan Indeks Nutrient-Rich Foods

## Simplification of Processed Food Nutrition Value Information
Using Nutrient-Rich Foods Index
Yogi Karsono, Nurheni Sri Palupi*, dan Dede Robiatul Adawiyah
Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor
Abstract. Healthy diet is an effort to reduce the risk of non-communicable diseases (NCDs). The use of scientific terms on nutrition information panels (NIP) is complicated and difficult to understand, so that it  becomes  an  obstacle  in  delivering  accurate  nutritional  information  for  consumers.  Nutrients-Rich Foods (NRF n,3 ) Index provides an  alternative to simplify NIP. In general, nutrient-rich foods are asso- ciated  with  high-priced  products.  This  study  aimed  to  analyze  correlation  between  NRF n,3 index  with nutrients  fulfillment  and  price  of  products.  NIP  of  dairy  products  and  their  analogues  were  used  as research samples. The NRF n,3 index was determined using two calculation bases, 100 kcal and 100 g of ready-to-consume products. NRF 12,3 index score in ready-to-drink (RTD) milk and instant powdered milk positively correlated with the fulfillment of 11 nutrients to encourage. The average NRF 12,3 index score per 100 g of instant powdered milk was 91, higher than RTD milk which was only 76. As nutrient-dense foods, they had an index score of NRF 12,3 per 100 kcal that was higher per 100 g. Products with higher NRF 12,3 index scores tended to be marketed at higher price than that of lower ones.
Keywords: healthy diet, label, milk, nutrient-rich foods index, nutritional information panel
Abstrak. Pengaturan pola makan sehat adalah salah satu upaya untuk mengurangi risiko penyakit tidak menular (PTM). Penggunaan bahasa ilmiah yang rumit dan sulit dipahami pada panel informasi nilai gizi (ING)  menjadi  hambatan  untuk  memberikan  informasi  gizi  yang  akurat  kepada  konsumen.  Salah  satu alternatif  penyederhanaan  ING  adalah  Indeks  Nutrient-Rich  Foods  (NRF n,3 ).  Pada  umumnya,  pangan kaya  gizi  diasosiasikan  dengan  harga  yang  mahal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  korelasi antara indeks NRF n,3 dengan tingkat pemenuhan zat gizi dan harga produk. Panel ING produk susu dan analognya  digunakan  sebagai  sampel  dalam  penelitian  ini.  Indeks  NRF n,3 dihitung  dengan  dua  basis perhitungan,  yaitu  100  kkal  dan  100  g  produk  dalam  bentuk  siap  konsumsi.  Skor  indeks  NRF 12,3 RTD susu UHT dan susu bubuk instan berkorelasi positif dengan tingkat pemenuhan 11 zat gizi yang dianjur- kan.  Susu  bubuk  instan  rata-rata  memiliki  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  sebesar  91,  lebih  tinggi  dari RTD susu UHT yang hanya 76. Sebagai pangan padat gizi, keduanya memiliki skor indeks NRF 12,3 per 100  kkal  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g.  Produk  dengan  skor  indeks NRF 12,3 lebih tinggi cenderung dijual dengan harga yang lebih tinggi.
Kata kunci: diet sehat, indeks nutrient-rich foods, informasi nilai gizi, label, susu
Aplikasi  Praktis. Hasil  penelitian  ini  menyediakan  contoh  penerapan  indeks  NRF 12,3 untuk  menye- derhanakan  ING  pada  produk  susu  dan  analognya.  Contoh  penerapan  ini  dapat  menjadi  pertimbangan bagi pemerintah dalam menetapkan format penyampaian ING pada label pangan agar mudah dipahami, menjadi  referensi  bagi  produsen  untuk  menghasilkan  produk  pangan  yang  lebih  sehat  dan  sarana promosi  keunggulan  produk  pangan;  sebagai  referensi  bagi  penelitian  selanjutnya  dengan  topik  indeks NRF n,3 dan  penyederhanaan  ING;  dan  membantu  masyarakat  umum  untuk  memilih  pangan  yang  lebih sehat.

## PENDAHULUAN
1
Penyakit  tidak  menular  (PTM)  saat  ini  menjadi penyebab  terbesar  kematian  di  Indonesia  dan  dunia. Berdasarkan  laporan World  Health  Organization/ WHO (2020),  PTM  merupakan  penyebab  70%  kematian  di seluruh dunia dan 73%  atau sekitar 1.365.000  kematian di  Indonesia  pada  tahun  2019.  Kementerian  Kesehatan
Korespondensi: hnpalupi@apps.ipb.ac.id
Republik  Indonesia  (2019)  menyebutkan  bahwa  pada tahun  2017  sebanyak  10.801.787  orang  atau  sekitar 5.7%  peserta  jaminan  kesehatan  nasional  (JKN)  men- dapatkan  pelayanan  untuk  penyakit  katastropik  dan menghabiskan  biaya  kesehatan  sebesar  14.6  triliun rupiah  atau  21.8%  dari  seluruh  biaya  pelayanan  kese- hatan pada tahun tersebut. Biaya kesehatan dengan kom- posisi  peringkat  pertama  yaitu  penyakit  jantung  sebesar 50.9%  atau  7.4  triliun,  diikuti  penyakit  ginjal  kronik sebesar  17.7%  atau  2.6  triliun  rupiah.  Menurut Inter-
national  Federation  of  Medical  Students  Associations (IFMSA 2018), terdapat empat faktor utama yang harus dikendalikan  untuk  menekan  risiko  PTM,  antara  lain konsumsi  tembakau,  konsumsi  alkohol,  aktifitas  fisik, dan  diet.  Pengaturan  asupan  pangan  yang  baik  meru- pakan  salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk mengurangi risiko PTM (WHO 2013).
Label  pangan  adalah  setiap  keterangan  mengenai pangan  yang  berbentuk  gambar,  tulisan,  kombinasi keduanya, atau bentuk lain yang disertakan pada pangan, dimasukkan  ke  dalam,  ditempelkan  pada,  atau  merupa- kan bagian dari kemasan pangan (BPOM 2016). Menu- rut Prinsloo et al . (2012), label pangan dapat memenga- ruhi keputusan pembelian produk pangan. Informasi gizi pada  label  pangan  dapat  menjadi  metode  paling  efektif untuk  mengkomunikasikan  kandungan  gizi  dan  keung- gulan  produk  kepada  konsumen.  Pemerintah  perlu mengeksplorasi  format  baru  untuk  memastikan  bahwa informasi gizi dapat diakses dan dimengerti oleh konsu- men (Campos et al . 2011).
Zafar et  al .  (2016)  memaparkan  bahwa  sebagian konsumen  tidak  dapat  memahami  label  pangan  karena penggunaan bahasa ilmiah  yang rumit dan sulit dipaha- mi, terutama pada informasi nilai gizi (ING).  Berdasar- kan hasil penelitian Hieke et al . (2016), dari semua label produk yang mencantumkan klaim di Uni Eropa, mayo- ritas  adalah  klaim  kandungan  gizi,  diikuti  oleh  klaim kesehatan, dan klaim bahan terkait kesehatan. Salah satu konsep  penyederhanaan  ING  adalah Nutrient  Profiling (NP).  NP  merupakan  pendekatan  kuantitatif  untuk menilai  kepadatan  gizi  pangan  (Drewnowski  2017; Drewnowski dan Fulgoni 2014), yang merupakan peme- ringkatan pangan menurut komposisi gizinya (Rayner et al. 2013).
NP  awalnya  dibuat  untuk  mencegah  obesitas  di negara  maju,  yaitu  dengan  memberikan  peringkat  lebih rendah  untuk  pangan  yang  mengandung  kalori,  lemak, gula, dan garam yang berlebihan. NP kemudian di kon- sep  ulang  agar  dapat  mengatasi  kekurangan  gizi  dan defisiensi mikronutrien di negara berkembang (Drewnowski et al . 2021). NP dibuat untuk menginden- tifikasi  pangan  kaya  gizi  dan  memisahkannya  dari pangan  miskin  gizi  (Fulgoni et  al. 2009).  NP  dapat menjadi  dasar  ilmiah  untuk  label front-of-pack (FoP), klaim kesehatan dan gizi (Julia et al. 2017), pengaturan pemasaran  dan  iklan  untuk  anak-anak  (Rayner et  al. 2013, Scarborough et al. 2013; Rayner 2017), dan refor- mulasi  dalam  industri  pangan  (Masset et  al. 2016; Drewnowski  2017;  Vlassopoulos et  al. 2017).  Menurut Chiuve et  al. (2011),  pelabelan  yang  disederhanakan, seperti FoP, dapat membantu konsumen memilih pangan yang  lebih  sehat.  Salah  satu  NP  yang  sudah  banyak diteliti adalah indeks Nutrient-Rich Foods (NRF).
Indeks  NRF  umumnya  dihitung  berdasarkan  dua subskor, yaitu subskor Nutrient Rich (NR n ) dan subskor Nutrient to Limit (LIM). NR n didasarkan pada sejumlah n  variabel  gizi  yang  dianjurkan,  sedangkan  LIM dihitung  berdasarkan  pada  3  nutrisi  yang  dibatasi (Drewnowski  dan  Fulgoni  2008,  Fulgoni et  al. 2009,
Drewnowski  dan  Fulgoni  2014).  Indeks  NRF n,3 meru- pakan  metode  penilaian  produk  pangan  berdasarkan pemenuhan  sejumlah n zat  gizi  yang  dianjurkan  dan pemenuhan  3  zat  gizi  yang  dibatasi  (lemak  jenuh,  gula tambahan,  dan  natrium)  dalam  pangan  tersebut (Drewnowski  dan  Fulgoni  2011).  Penelitian  terkait indeks NRF n,3 telah dilakukan di berbagai negara, antara lain:  Amerika  Serikat  (Drewnowski  2005),  Prancis (Darmon et al. 2005), Belanda (Sluik et al. 2015), Turki (Dikmen et al . 2015), Republik Ceko (Suchancova et al . 2015),  dan  Iran  (Khankan et  al .  2018).  Di  Indonesia penelitian terkait indeks NRF n,3 belum dilakukan.
Penggunaan  bahasa  ilmiah  yang  rumit  dan  sulit dipahami  pada  label  pangan,  serta  adanya  asosiasi  kan- dungan  gula,  garam,  lemak  (GGL)  yang  tinggi  dengan rasa  yang  enak,  akan  mempersulit  upaya  pemerintah dalam  menekan risiko  kematian akibat  PTM  yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, diperlu- kan suatu inovasi dalam penyampaian ING yang tertera pada  label  pangan  agar  lebih  mudah  dipahami  oleh masyarakat,  sekaligus  sebagai  inovasi  dalam  penyam- paian  keunggulan  produk  yang  lebih  ringkas/sederhana sehingga dapat membantu pelaku usaha untuk mempro- mosikan  produknya  kepada  masyarakat.  Tujuan  peneli- tian  ini  adalah  menganalisis  korelasi  indeks  NRF n,3 dengan tingkat pemenuhan zat gizi dan harga produk.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan manfaat,  antara  lain:  (1)  sebagai  bahan  pertimbangan bagi pemerintah dalam menetapkan format penyampaian ING  pada  label  pangan,  (2)  menjadi  referensi  bagi produsen untuk menghasilkan produk pangan yang lebih sehat  dan  sarana  promosi  keunggulan  produk  pangan, (3) sebagai  referensi bagi penelitian selanjutnya dengan topik  indeks  NRF n,3 dan  penyederhanaan  ING,  dan  (4) membantu  masyarakat  umum  untuk  memilih  pangan yang lebih sehat.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah ING  yang  tertera  pada  label  produk  pangan  kategori susu  dan  analognya  yang  dipasarkan  di  pasar  swalayan Top  Brand  2020  di  wilayah  Jakarta,  Depok,  dan Tangerang.  Kamera digital  dan daftar produk  (susu dan analognya)  per  Oktober  2020  yang  diperoleh  dari website BPOM  (https://  cekbpom.pom.go.id)  digunakan sebagai alat dalam penelitian ini.

## Pengumpulan  data  primer  dan  seleksi  pre-sampel penelitian
Observasi  dilakukan  dengan  mengacu  pada  daftar produk susu dan  analognya yang diperoleh dari website BPOM. Selama observasi, produk diseleksi berdasarkan kelengkapan ING minimum sesuai Peraturan BPOM RI (2019). Data yang dikumpulkan meliputi merek dagang, nomor izin edar, informasi nilai gizi, petunjuk konsumsi, dan harga.
Penentuan model indeks NRF n,3 berdasarkan keleng- kapan  informasi  nilai  gizi  (ING)  dan  seleksi  sampel berdasarkan indeks NRF n,3 terpilih Model indeks NRF n,3 dipilih berdasarkan partisipasi pre-sampel, partisipasi zat gizi, dan besarnya nilai kore- lasi indeks NRF n,3 dengan pemenuhan zat gizi (%AKG). Analisis korelasi Pearson dilakukan dengan teknik prin- cipal component analysis (PCA) menggunakan software XLSTAT  ver  2021.2.1.1127.  Sementara  itu,  pre-sampel diseleksi berdasarkan kelengkapan ING pada label untuk dapat dihitung menggunakan indeks NRF n,3 terpilih.
Perhitungan skor indeks  NRF n,3 dari sampel terpilih dan analisis korelasi
Skor  indeks  NRF n,3 dihitung  dengan  basis  100  g (bentuk tersaji) dan 100 kkal energi (Drewnowski 2017). Mengacu  pada  Drewnowksi  (2017)  serta  Drewnowski dan  Fulgoni  (2020),  skor  indeks  NRF n,3 secara  seder- hana ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
∑ ∑
dimana, n= zat gizi yang dianjurkan sesuai model profil gizi.
Ddi dalam penelitian ini, serat yang dihitung sebagai salah  satu  zat  gizi  yang  dianjurkan  adalah  serat  pangan ( dietary  fiber ).  Serat  disubstitusi  dengan  serat  pangan karena semua serat yang dicantumkan pada label produk susu dan analognya adalah serat pangan; 3 zat gizi yang dibatasi,  yaitu:  gula  tambahan,  natrium,  dan  lemak jenuh; Persentase AKG dihitung per 100 g produk dalam bentuk tersaji dan per 100 kkal dengan nilai maksimum sebesar  100%,  yang  jika  lebih  dari  100%  dihitung sebagai nilai maksimum (100%).
Berat  produk ready  to  drink (RTD)  susu  yang diproses dengan ultra high temperature (UHT) basis 100 g didapatkan dengan konversi volume (mL) ke berat (g)
menggunakan  berat  jenis  susu  segar  sesuai  SNI 3141.1:2011  sebesar  1.027  g/mL.  Produk  susu  bubuk instan  basis  100  g  dihitung  dari  bentuk  produk  yang sudah  dilarutkan/ditambahkan  air  sesuai  dengan  saran penyajian yang dicantumkan pada label kemasan.
Analisis  korelasi Pearson dilakukan  dengan  teknik PCA,  yaitu  dengan  memeriksa  ketergantungan/korelasi antara  beberapa  variabel,  mencakup:  (a)  korelasi  antara indeks  NRF n,3 terpilih  dan  pemenuhan  zat  gizi  (% AKG),  (b)  korelasi  antara  indeks  NRF n,3 terpilih  dan energi  (kkal),  serta  (c)  korelasi  antara  indeks  NRF n,3 terpilih  dan  harga  produk  per  100  g.  Analisis  PCA  di- lakukan  menggunakan software XLSTAT  2021.2.1.11 27.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model indeks NRF n,3 dan sampel terpilih Produk susu dan analognya yang terdaftar di website BPOM per Oktober 2020 sejumlah 4.917 produk, terdiri atas  3.674  terdaftar  MD  dan  1.243  terdaftar  ML.  Hasil seleksi  berdasarkan  Peraturan  BPOM  No.  22  Tahun 2019,  diperoleh  382  produk  sebagai  pre-sampel  pene- litian.  Data  ING  dari  382  produk  kemudian  ditabulasi menggunakan microsoft  excel untuk  melihat  keleng- kapan  ING  sebagai  dasar  perhitungan  indeks  NRF n,3 . Tabel  1  menunjukkan  hasil  partisipasi  sampel  menggu- nakan 10 model profil gizi yang dikombinasikan dengan tiga zat gizi yang dibatasi (LIM).
Penggunaan  indeks  NRF 5,3 (NR5+LIM)  dan  indeks NRF 6,3 (NR6+LIM)  memiliki  partisipasi  sampel  paling tinggi  (64  sampel),  dibandingkan  dengan  kombinasi  8 model  profil  gizi  lainnya  dengan  LIM.  Indeks  NRF 9z,3 (NR9z+LIM)  dan  indeks  NRF 12,3 (NR12+LIM)  berada di  urutan  kedua  dalam  hal  partisipasi  sampel,  yaitu  57 sampel.  Partisipasi  sampel  paling  rendah  (0  sampel) diperoleh dari penggunaan indeks NRF 14,3 (NR14+LIM) dan indeks NRF 15,3 (NNR15+LIM).
Tabel 1. Jumlah sampel terpilih berdasarkan kombinasi beberapa model profil gizi dan tiga zat gizi yang dibatasi (LIM)
No Model Profil Gizi Zat Gizi yang Dianjurkan Referensi Ʃ Sampel Terpilih* 1 NR5 Protein, serat, vit. C, Ca dan Fe AFSSA 2008, Drewnowski et al. 2009b 64 2 NR6 Protein, serat, vit. C, vit. A, Ca dan Fe Drewnowski dan Fulgoni 2008 64 3 NR9 Protein, serat, vit. C, vit. A, vit. E, Ca, Fe, Mg dan K Drewnowski dan Fulgoni 2008 51 4 NR9z Protein, serat, vit. C, vit. A, vit. E, Ca, Fe, K dan Zn Drewnowski dan Fulgoni 2008 57 5 NR11 Protein, serat, vit. C, vit. A, vit. E, vit. B 12 , Ca, Fe, Mg, K dan Zn Drewnowski dan Fulgoni 2008 50 6 NR12 Protein, serat, vit. C, vit. A, vit. E, vit. B 12 , vit. B 1 , vit. B 2 , Ca, Fe, K dan Zn Drewnowski dan Fulgoni 2008 57 7 NR14 Protein, MUFA, vit. C, vit. A, vit. E, vit. B 12 , vit. B 1 , vit. B 2 , vit. D 3 , vit. B 9 , Ca, Fe, K dan Zn
Drewnowski dan Fulgoni 2008, Drewnowski et al. 2009b 0 8 NNR15 Protein, serat, MUFA, vit. C, vit. A, vit. E, vit. B 12 , vit. B 1 , vit. B 2 , vit. D 3 , vit. B 9 , Ca, Fe, K dan Zn
Drewnowski 2005 0 9 NDS16 AFSSA Protein, serat, linolenat, DHA, vit. C, vit. E, vit. B 1 , vit. B 2 , vit. D 3 , vit. B 9 , vit. B 6 , Ca, Fe, Mg, K dan Zn
Darmon et al. 2005
Drewnowski et al. 2009b
26 10 NDS23 Protein, serat, linolenat, DHA, linoleat, vit. C, vit. A, vit. E, vit. B 12 , vit. B 1 , vit. B 2 , vit. D 3 , vit. B 9 , vit. B 6 , vit. B 3 , Ca, Fe, Mg, K,
Zn, Cu, Se, dan I Maillot et al. 2007 10
Keterangan:  *dipilih  berdasarkan  ketersediaan  data  zat  gizi  dari  setiap  model  profil  gizi  dan  zat  gizi  yang  dibatasi  (LIM).  LIM  mengacu Maillot et al. (2007) dan Fulgoni et al. (2009), terdiri atas: lemak jenuh, gula tambahan/gula total, dan natrium. Data serat yang digunakan dalam penelitian ini adalah serat pangan ( dietary fiber )
70 72 72 61 64 68 131 138 44 44 206 202 155 133 145 110 96 84 97 84 97 84 97 109 110 209 93 93 78 68 68 59 84 70 70 77 84 70 70 78 79 81 113 111 51 50 109 110 41 41 99 54 54 30 75 56 63 0 50 100 150 200 250 IN D C 19 0 IN D C 25 0
IN D C 10 0
INDP 1 9 0 INDS 2 5 0 INDV 1 9 0 E NT C20 0 E N T V 20 0
Z E S C 20 0
Z E S F 2 0 0
W RP C0 6 0 W RP V 0 6 0 E NA C3 6 0 E NA M 3 6 0 E NA V 3 6 0 P RE V 3 6 0 T S HF 5 0 0 DN 3 C40 0 DN 5 C40 0 DN 3 M 4 0 0
DN 5 M 4 0 0
DN 3 V 4 0 0 DN 5 V 4 0 0
P RE C3 6 0 P RE M 1 8 0 W RC H2 0 0 E NS C4 0 0 E NS V 4 0 0 S G3 C40 0 S G3 M 4 0 0
S G3 V 4 0 0 B B 4 C4 0 0 B G3 M 3 6 0 B B 4 M 8 0 0 B B 4 M 4 0 0 B B 5 M 7 0 0
B G3 V 3 6 0 B B 4 V 8 0 0
B B 4 V 4 0 0
F F 4 C40 0
F F 4 M 4 0 0
F F 4 V 4 0 0 S NF C31 2 S N F V 31 2
V X 3 V 3 5 0 V X 3 M 3 5 0
V X 5 M 3 5 0
V X 5 C3 5 0 L A 4 M 7 5 0
L A 4 V 7 5 0
T S GV 1 8 0
NR 4 M 4 0 0
NR 4 V 4 0 0
S 2 4 V 4 0 0 F R G4 40 0 S K 3 V 8 0 0
S S 6 V 8 0 0 S k or Indek s N R F12 ,3 per 1 0 0 g Sampel Produk Susu dan Analognya : RTD Susu UHT : Susu Bubuk Instan
Selain pertimbangan partisipasi sampel dan zat gizi, kualitas  korelasi  antara  indeks  NRF n,3 dan  pemenuhan zat  gizi  juga  menjadi  pertimbangan  dalam  pemilihan NRF n,3 .  Oleh  karena  itu,  dilakukan  analisis  korelasi Pearson untuk  empat  indeks  dengan  partisipasi  sampel terbanyak  menggunakan  teknik  PCA.  Adapun  hasil analisis korelasi Pearson dapat dilihat pada Tabel 2.
Hasil analisis korelasi ( Pearson ) PCA empat model indeks  NRF n,3 terhadap  tingkat  pemenuhan  zat  gizi menunjukkan  indeks  NRF 12,3 memiliki  rata-rata  dan jumlah  nilai  korelasi  positif  lebih  tinggi  dibandingkan dengan tiga indeks NRF n,3 lainnya. Nilai korelasi positif yang lebih tinggi (mendekati nilai 1) menunjukkan ting- kat  korelasi  positif  yang  semakin  erat  antar  variabel yang  diujikan  dalam  analisis  PCA.  Sebaliknya,  nilai korelasi  negatif  yang  lebih  rendah  (mendekati  -1)  me- nunjukkan  tingkat  korelasi  negatif/berlawanan  yang semakin erat antar variabel yang diujikan dalam analisis PCA.  Berdasarkan  partisipasi  zat  gizi  yang  dihitung,
partisipasi  sampel,  dan  hasil  analisis  korelasi  ( Pearson ) PCA,  indeks  NRF 12,3 dipilih  sebagai  indeks  NRF n,3 untuk produk susu dan analognya. Jumlah sampel dalam penelitian  ini  yang  dapat  dihitung  menggunakan  indeks NRF 12,3 sejumlah  57  produk,  terdiri  atas  8  produk  susu UHT full  cream berperisa,  2  produk  minuman mengan- dung  susu  berperisa,  dan  47  produk  susu  bubuk  instan. Berdasarkan  pertimbangan  jumlah  sampel,  serta  untuk mempermudah  analisis  berikutnya,  produk  minuman mengandung  susu  berperisa  dan  produk  susu  UHT full cream berperisa digabung menjadi RTD susu UHT.
Skor indeks NRF 12,3 produk susu dan analognya Indeks  NRF 12,3 dihitung  dengan  dua  pendekatan, yaitu  pendekatan  per  100  g  produk  dan  pendekatan  per 100 kkal (Drewnowski 2017). Indeks NRF 12,3 per 100 g produk susu dan analognya dapat dilihat pada Gambar 1, sementara  untuk  indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  produk susu dan analognya dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 2. Matriks korelasi indeks NRF n,3 dengan pemenuhan (% AKG) zat gizi*
Variabel NRF 5,3 NRF 6,3 NRF 9z,3 NRF 12,3 Protein (% AKG) 0.442 0.401 0.370 0.388 Serat pangan (% AKG) 0.335 0.316 0.320 0.315 Vitamin C (%AKG) 0.645 0.610 0.548 0.506 Vitamin A (% AKG) 0.487 0.646 0.633 0.620 Vitamin E (% AKG) 0.469 0.466 0.612 0.675 Vitamin B 12 (% AKG) 0.733 0.740 0.779 0.837 Vitamin B 1 (% AKG) 0.536 0.511 0.569 0.672 Vitamin B 2 (% AKG) 0.702 0.779 0.821 0.859 Kalsium (% AKG) 0.780 0.706 0.710 0.725 Zat besi (% AKG) 0.727 0.799 0.795 0.775 Kalium (% AKG) 0.045 0.058 0.143 0.259 Seng (% AKG) 0.637 0.662 0.740 0.683 Lemak jenuh (% AKG) -0.772 -0.768 -0.762 -0.749 Gula total (% AKG) -0.444 -0.391 -0.411 -0.384 Natrium (% AKG) -0.020 -0.087 -0.054 -0.031 l   y      c         l                “0”                     f        lph  0 05 Rata-rata nilai korelasi positif 0.590 0.603 0.627 0.641 Jumlah korelasi positif 11 11 11 11 Jumlah nilai korelasi positif 6.493 6.637 6.895 7.055
Keterangan: * Principal Component Analysis (PCA) menggunakan XLSTAT versi 2021.2.1.1127
Gambar 1. Skor indeks NRF 12,3 per 100 g produk susu dan analognya
: RTD Susu UHT : Susu Bubuk Instan
91 109 109 85 91 102 193 257 60 60 336 330 260 237 237 161 139 111 119 110 118 110 118 159 161 346 96 96 101 88 88 84 117 98 99 109 117 99 99 101 97 99 143 140 66 64 128 129 57 57 148 76 76 46 84 78 86 0 50 100 150 200 250 300 350 400 INDC 1 9 0 INDC 2 5 0 INDC 1 0 0 INDP 1 9 0 INDS 2 5 0 INDV 1 9 0 E NT C20 0 E NT V 2 0 0 Z E S C 2 0 0 Z E S F 2 0 0 W RP C0 6 0 W RP V 0 6 0 E NA C3 6 0 E N A M 360 E NA V 3 6 0 P RE V 3 6 0 T S HF 5 0 0 DN 3 C40 0 DN 5 C40 0 DN 3 M 4 0 0 DN 5 M 4 0 0 DN 3 V 4 0 0 DN 5 V 4 0 0 P RE C3 6 0 P R E M 180 W RC H2 0 0 E NS C4 0 0 E NS V 4 0 0 S G3 C40 0 S G3 M 4 0 0 S G3 V 4 0 0 B B 4 C4 0 0 B G3 M 3 6 0 B B 4 M 8 0 0 B B 4 M 4 0 0 B B 5 M 7 0 0 B G3 V 3 6 0 B B 4 V 8 0 0 B B 4 V 4 0 0 F F 4 C40 0 F F 4 M 4 0 0 F F 4 V 4 0 0 S NF C31 2 S NF V 3 1 2 V X 3 V 3 5 0 V X 3 M 3 5 0 V X 5 M 3 5 0 V X 5 C3 5 0 L A 4 M 7 5 0 LA 4 V 75 0 T S GV 1 8 0 NR 4 M 4 0 0 NR 4 V 4 0 0 S 24 V 40 0 F RG4 4 0 0 S K 3 V 8 0 0 S S 6 V 8 0 0 S k or indek s N R F12 ,3 per 1 0 0 k k a l
Sampel Produk Susu dan Analognya : RTD susu UHT : Susu Bubuk Instan
Gambar 2. Skor indeks NRF 12,3 per 100 kkal produk susu dan analognya
Rata-rata  kelompok  produk  susu  bubuk  instan memiliki  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  RTD  susu  UHT.  Produk  susu bubuk instan memiliki rata-rata skor indeks NRF 12,3 per 100  g  sebesar  91,  sedangkan  produk  RTD  susu  UHT memiliki rata-rata skor indeks NRF 12,3 per 100 g sebesar 76.  Skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  tertinggi  diperoleh dari  produk  susu  bubuk  instan  WRCH200  dengan  skor 209,  sementara  skor  indeks NRF 12,3 per  100  g  terendah diperoleh  dari  produk  susu  bubuk  instan  S24V400 dengan  skor  30.  Skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  RTD susu  UHT  bervariasi  dari  44  (produk  ZESC200  dan ZESF200)  sampai  dengan  138  (produk  ENTV200). Meskipun  rata-rata  skor  indeks  NRF 12,3 produk  RTD susu UHT lebih rendah dibandingkan susu bubuk instan, terdapat dua produk RTD susu UHT yang memiliki skor indeks  NRF 12,3 melebihi  rata-rata  susu  bubuk  instan, yaitu ENTV200 dan ENTC200.
Pendekatan dengan perhitungan per 100 kkal meng- hasilkan rata-rata skor indeks NRF 12,3 susu bubuk instan yang  masih  tetap  lebih  unggul  dibandingkan  dengan RTD  susu  UHT.  Susu  bubuk  instan  memiliki  rata-rata skor  indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  sebesar  128,  sedang- kan  RTD  susu  UHT  hanya  memiliki  rata-rata  skor indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  sebesar  116.  Sama  halnya dengan  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g,  skor  indeks NRF 12,3 per  100  kkal  tertinggi  diperoleh  dari  produk susu  bubuk  instan  WRCH200  dengan  nilai  skor  indeks 346, sementara skor indeks NRF 12,3 per 100 kkal teren- dah  juga  diperoleh  dari  produk  yang  sama,  yaitu  susu bubuk  instan  S24V400  dengan  nilai  skor  indeks  46. Menurut Hess et al. (2017), produk susu dan analognya termasuk  produk  padat  gizi,  mengandung  zat  gizi  yang dianjurkan  dalam  jumlah  besar,  namun  zat  gizi  yang dibatasi  relatif  sedikit.  Pangan  padat  gizi  cenderung memiliki  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  lebih  tinggi dibandingkan  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  produk. Menurut  Drewnowski  (2017),  secara  sederhana  pangan padat  gizi  didefinisikan  sebagai  pangan  yang  mengan- dung  lebih  banyak  zat  gizi  daripada  kalori,  rendah
lemak,  rendah  gula,  dan  rendah  natrium.  Kupiroviˇc et al. (2019)  memaparkan  sebagian  besar  pangan  di Slovenia  yang  diberi  label  dengan  klaim  kesehatan (mengacu Food  Standards  Australia  New  Zealand (FSANZ) nutrient profiling  scoring  criterion dan WHO Regional  Office  for  Europe (WHOE) nutrient  profile model )  memiliki  kualitas  gizi  yang  buruk.  Penilaian pangan  dengan  menggunakan  model  kepadatan  gizi memberikan  informasi  tambahan  tentang  mutu  pangan yang  lebih  baik  dibandingkan  penilaian  dengan  model padat energi (Sluik et al. 2015).
Gambar  3  menunjukkan  posisi  masing-masing sampel pada grafik skor indeks NRF 12,3 per 100 kkal ter- hadap kepadatan energi (kkal/100 g). Produk WRCH200 menjadi  produk  yang  paling  padat  nutrisi  dibandingkan dengan  56  sampel  produk  susu  lainnya.  Produk  ENSC 400 dan ENSV400 memiliki kecenderungan lebih padat energi  dibandingkan  dengan  55  sampel  produk  susu lainnya.  Produk  RTD  susu  UHT  memiliki  rata-rata kepadatan  energi  68  kkal  per  100  g,  sementara  produk susu  bubuk  instan  memiliki  rata-rata  kepadatan  energi lebih tinggi sebesar 74 kkal per 100 g. Perhitungan yang dilakukan  Drewnowski  (2018)  dengan  menggunakan data  USDA Food  and  Nutrient  Database  for  Dietary Studies (FNDDS 2009-2010), menunjukkan bahwa pro- duk  minuman  mengandung  susu  berperisa  dan  rendah lemak memiliki kepadatan energi 68 kkal per 100 g. Ke- padatan energi tersebut sama dengan rata-rata kepadatan energi produk RTD susu UHT dalam penelitian ini. Ke- padatan energi susu bubuk instan lebih tinggi dibanding- kan produk RTD susu UHT,  yang salah satunya penye- babnya  adalah  kandungan  protein  susu  bubuk  instan lebih tinggi 1 g/100 g produk dalam bentuk siap minum dibandingkan RTD susu UHT.
Hubungan skor indeks NRF 12,3 dengan tingkat peme- nuhan zat gizi (%AKG) dan harga produk
Tabel  3  menunjukkan  perbandingan  korelasi  skor indeks  NRF 12,3 per  100  g  dan  skor  indeks  NRF 12,3 per 100  kkal  terhadap  variabel  pemenuhan  zat  gizi  dan
: RTD Susu UHT
: Susu Bubuk Instan
ENTV200 ZESC200 ZESF200 WRPC060 WRPV060 ENAC360 ENAM360 ENAV360 WRCH200 ENSC400 ENSV400 LA4M750 S24V400 FRG4400 40 60 80 100 120 0 50 100 150 200 250 300 350 400 K e pada ta n E ner gi ( k k a l/ 100 g ) Skor Indeks NRF12,3 per 100 kkal INDC190 INDC250 INDC100
INDP190 INDS250 INDV190 ENTC200 ENTV200 ZESC200 ZESF200
WRPC060 WRPV060 ENAC360 ENAM360 ENAV360 PREV360 TSHF500 DN3C400 DN5C400 DN3M400
DN5M400 DN3V400 DN5V400 PREC360 PREM180 WRCH200 ENSC400 ENSV400 SG3C400 SG3M400
SG3V400 BB4C400 BG3M360 BB4M800 BB4M400 BB5M700 BG3V360 BB4V800 BB4V400 FF4C400 FF4M400 FF4V400 SNFC312 SNFV312 VX3V350 VX3M350 VX5M350 VX5C350 LA4M750 LA4V750 TSGV180 NR4M400 NR4V400 S24V400
FRG4400 SK3V800 SS6V800
harga  produk.  Merujuk  pada  klasifikasi  korelasi Sarwono  (2006),  indeks  NRF 12,3 per  100  g  memiliki korelasi  positif  yang  kuat/tinggi  (>  0.70-0.90)  dengan pemenuhan  vitamin  B 12 ,  vitamin  B 2 ,  kalsium,  dan  zat besi. Di sisi lain, indeks NRF 12,3 per 100 kkal  memiliki korelasi  positif  yang  kuat  (>  0.70-0.90)  dengan  peme- nuhan  lebih  banyak  zat  gizi  yang  dianjurkan,  yaitu: vitamin  A,  vitamin  E,  vitamin  B 12 ,  vitamin  B 1 ,  vitamin B 2 , kalsium, zat besi, dan seng. Kedua pendekatan, baik per  100  g  maupun  per  100  kkal,  menunjukkan  korelasi negatif  yang  kuat  dengan  pemenuhan  lemak  jenuh. Penelitian Sluik et al. (2015) menunjukkan adanya kore- lasi  positif  antara  skor  NR n (NR6-NR20)  dengan  skor indeks  NRF n,3 ,  mulai  dari  0.76  sampai  dengan  0.99, tetapi  terdapat  korelasi  negatif  (berbanding  terbalik) antara  LIM  atau  zat  gizi  yang  dibatasi  dengan  skor indeks NRF n,3 , mulai dari -0.05 pada penggunaan indeks NRF 18,3 sampai  dengan  -0.27  pada  penggunaan  indeks NRF 6,3 .
Tabel 3. Perbandingan  nilai  korelasi  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  g  dan  skor  indeks  NRF 12,3 per  100  kkal terha-dap variabel pemenuhan zat gizi dan harga produk
Variabel Indeks NRF 12,3 Per 100 g Per 100 kkal Protein (% AKG) 0.388 0.589 Serat pangan (% AKG) 0.315 0.364 Vitamin C (%AKG) 0.506 0.599 Vitamin A (% AKG) 0.620 0.720 Vitamin E (% AKG) 0.675 0.774 Vitamin B 12 (% AKG) 0.837 0.890 Vitamin B 1 (% AKG) 0.672 0.757 Vitamin B 2 (% AKG) 0.859 0.900 Kalsium (% AKG) 0.725 0.790 Zat besi (% AKG) 0.775 0.798 Kalium (% AKG) 0.259 0.487 Seng (% AKG) 0.683 0.772 Lemak jenuh (% AKG) -0.749 -0.712 Gula total (% AKG) -0.384 -0.202 Natrium (% AKG) -0.031 0.103 Harga (Rp) 0.342 0.515 Keterangan: l    y       c          l                   “0” tingkat signifikansi alpha=0.05
Harga  produk  memiliki  korelasi  positif  dengan kedua pendekatan, yaitu korelasi rendah dengan NRF 12,3 per  100  g  dan  moderat  dengan  NRF 12,3 per  100  kkal. Drewnowski  (2010)  menyebutkan  bahwa  model  profil gizi,  dalam  hal  ini  indeks  NRF,  memungkinkan  kon- sumen  untuk  mengidentifikasi  pangan  yang  menyedia- kan zat gizi  optimal  bagi  tubuh  dengan  biaya/harga ter- jangkau.
Indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  pada  produk  susu  dan analognya  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  indeks NRF 12,3 per  100  g  dalam  hal  korelasinya  terhadap  pe- menuhan zat gizi yang dianjurkan, baik dari segi jumlah zat  gizi  yang  berkorelasi  (12  zat  gizi,  ada  tambahan kalium)  maupun  dari  kualitas  korelasinya.  Merujuk  pe- nelitian Drewnowski et al . (2009a), skor kepadatan gizi/ Nutrient-Rich (NR 6 )  per  100  kkal  memiliki  koefisien korelasi Spearman dengan  NR 6 per  FDA Reference Amounts Customarily Consumed (RACC)  sebesar 76%, lebih  besar  dibandingkan  koefisien  korelasi Spearman antara  NR 6 per  100  g  dengan  NR 6 per  RACC  yang hanya 63%. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan per 100  kkal  lebih  sebanding  dengan  pendekatan  menggu- nakan  jumlah/takaran  yang  biasa/normal  dikonsumsi (RACC).
Di  sisi  lain,  penggunaan  indeks  NRF 12,3 per  100  g pada  produk  susu  dan  analognya  lebih  unggul  diban- dingkan dengan  indeks  NRF 12,3 per  100  kkal  dalam  hal korelasinya  terhadap  pemenuhan  zat  gizi  yang  dibatasi dari segi jumlah zat gizi yang berkorelasi (2 zat gizi, ada tambahan  gula  total).  Menurut  Drewnowski  (2017), penggunaan  indeks  NRF n,3 per  100  kkal  lebih  cocok untuk  meningkatkan  pemenuhan  zat  gizi  yang  dianjur- kan  atau  digunakan  pada  pangan  padat  gizi,  sedangkan indeks NRF n,3 per 100 g lebih cocok untuk menurunkan pemenuhan  zat  gizi  yang  dibatasi  atau  digunakan  pada pangan  padat  energi.  Meskipun  demikian,  pendekatan indeks NRF n,3 menggunakan basis perhitungan 100 kkal dinilai  lebih  baik  untuk  menghindari  penggabungan  ke- padatan  energi  dan  kepadatan  gizi  (Drewnowski  dan Fulgoni 2020).
Penggunaan  indeks  NRF 12,3 memberikan  gambaran alternatif  penyederhanaan  ING  pada  label  pangan olahan.  Pemerintah  dapat  mengkaji  penggunaan  indeks NRF n,3 sebagai alternatif format penyampaian ING pada label  pangan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan  yang diharapkan,  yaitu  menggunakan  pendekatan  per  100  g untuk  memperbaiki  gizi  buruk,  atau  menggunakan  pen- dekatan per 100 kkal untuk mengurangi konsumsi gula, garam,  dan  lemak  (GGL).  Produsen  dapat  menjadikan indeks  NRF n,3 sebagai  referensi  untuk  menghasilkan produk pangan yang lebih sehat sekaligus sebagai sarana promosi  keunggulan  produk  pangan  melalui  label pangan.  Penggunaan  indeks  NRF n,3 untuk  menyederha- nakan  ING  secara  kuantitatif  diharapkan  membantu masyarakat  umum  untuk  membandingkan  dan  memilih pangan yang lebih  sehat  dengan harga yang lebih  kom- petitif sesuai kemampuan ekonomi mereka.

## KESIMPULAN
Skor indeks NRF 12,3 dapat digunakan untuk menye- derhanakan ING pada label produk susu dan analognya. Skor indeks NRF 12,3 , baik dengan pendekatan per 100 g maupun  per  100  kkal,  memiliki  korelasi  positif  dengan tingkat  pemenuhan  11  zat  gizi  yang  dianjurkan,  dan memiliki  korelasi  negatif  dengan  tingkat  pemenuhan lemak  jenuh.  Skor  indeks  NRF 12,3 semakin  meningkat dengan  semakin  tingginya  tingkat  pemenuhan  protein, serat  pangan,  vitamin  C,  vitamin  A,  vitamin  E,  vitamin B 12 , vitamin B 1 , vitamin B 2 , kalsium, zat besi, dan seng, serta  rendahnya  tingkat  pemenuhan  lemak  jenuh. Khususnya  pada  pendekatan  per  100  g,  skor  indeks NRF 12,3 juga  cenderung  lebih  tinggi  dengan  rendahnya tingkat pemenuhan gula total. Harga produk berkorelasi positif dengan skor indeks NRF 12,3 . Produk yang memi- liki skor indeks NRF 12,3 lebih tinggi cenderung dipasar- kan dengan harga per 100 g maupun per 100 kkal yang juga  lebih  tinggi.  Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi dengan  tingkat  pemenuhan  zat  gizi,  penggunaan  indeks NRF 12,3 per  100  kkal  lebih  sesuai  untuk  meningkatkan pemenuhan zat gizi yang dianjurkan, sedangkan penggu- naan  indeks  NRF 12,3 per  100  g  lebih  sesuai  untuk mengurangi konsumsi zat gizi yang dibatasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[AFSSA]  Agence  Française  de  Sécurité  Sanitaire  des Aliments.  2008.  Setting  of  nutrient  profiles  for accessing nutrition and health claims: proposals and arguments. https://www.anses.fr/en/system/files/ NUT-Ra-ProfilsEN.pdf.
[BPOM  RI]  Badan  Pengawas  Obat  dan  dan  Makanan Republik  Indonesia.  2016.  Peraturan  Kepala  Badan Pengawas  Obat  dan  Makanan  Republik  Indonesia Nomor  13  Tahun  2016  tentang  Pengawasan  Klaim
pada  Label  dan  Iklan  Pangan  Olahan.  Jakarta  (ID): BPOM RI.
[BPOM  RI]  Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan Republik  Indonesia.  2019.  Peraturan  Kepala  Badan Pengawas  Obat  dan  Makanan  Republik  Indonesia Nomor 22 Tahun 2019 tentang Informasi Nilai Gizi pada Label Pangan Olahan. Jakarta (ID): BPOM RI.
Campos  S,  Doxey  J,  Hammond  D.  2011.  Nutrition labels  on  pre-packaged  foods:  a  systematic  review. Public  Health  Nutr  14  (8):  1496-1506.  DOI:  10. 1017/ S1368980010003290.
Chiuve SE, Sampson L, Willett WC. 2011. The associat- ion  between  anutritional  quality  index  and  risk  of total  chronic  disease.  Am  J  Prev  Med  40  (5):  505- 513. DOI: 10.1016/j.amepre.2010.11.022.
Darmon  N,  Darmon  M,  Maillot  M,  Drewnowski  A. 2005. A nutrient density standard for vegetables and fruits:  nutrients  per  calorie  and  nutrients  per  unit cost . J  Am  Diet  Assoc  105(12):  1881-1887.  DOI:
10.1016/j.jada. 2005.09.005.
Dikmen D, Kizil M, Uyar MF, Pekcan G. 2015. Testing two  nutrient  profiling  models  of  labeled  foods  and beverages marketed in Turkey. Cent Eur J Publ Heal 23(2): 155-160. DOI: 10.21101/cejph.a3992.
Drewnowski  A.  2005.  Concept  of  a  nutritious  food: Toward  a  nutrient  density  score.  Am  J  Clin  Nutr 82(4): 721-732. DOI: 10.1093/ajcn/82.4.721.
Drewnowski  A.  2010.  The  nutrient  rich  foods  index helps  to  identify  healthy,  affordable  foods.  Am  J Clin  Nutr  91(4):  1095S-1101S.  DOI: 10.3945/ajcn. 2010.28450D.
Drewnowski  A.  2017.  Uses  of  nutrient  profiling  to address  public  health  needs:  From  regulation  to reformulation. P Nutr Soc 76(3): 220-229. DOI: 10. 1017/S0029665117000416.
Drewnowski  A.  2018.  Nutrient  density:  addressing  the challenge  of  obesity.  Brit  J  Nutr  120(S1):  S8-S14. DOI: 10.1017/S0007114517002240.
Drewnowski  A,  Amanquah  D,  Smith  BG.  2021.  Pers- pective:  How  to  develop  nutrient  profiling  models intended for global use: a manual.  Adv Nutr  12(3): 609–620. DOI: 10.1093/advances/nmab018.
Drewnowski A, Fulgoni V, III. 2008. Nutrient profiling of  foods:  Creating  a  nutrient-rich  food  index.  Nutr Rev  66(1):  23-39.  DOI:  10.1111/j.1753-4887.2007. 00003.x.
Drewnowski  A,  Fulgoni  V,  III.  2011.  Comparing  the nutrient  rich  foods  index  with  “go,”  “slow,”  and “whoa”  foods.  J  Am  Diet  Assoc 111(2):  280-284. DOI: 10.1016/j.jada.2010.10.045.
Drewnowski  A,  Fulgoni  VL.  2014.  Nutrient  density:
Prin-ciples  and  evaluation  tools.  Am  J  Clin  Nutr 99(5):  1223S-1228S.  DOI:  10.3945/ajcn.113.0733 95.
Drewnowski A, Fulgoni VL III. 2020. New nutrient rich food  nutrient  density  models  that  include  nutrients and  myplate  food  groups.  Front  Nutr  7(2020):  107. DOI: 10.3389/fnut.2020.00107.
Drewnowski  A,  Maillot  M,  Darmon  N.  2009a.  Should nutrient  profiles  be  based  on  100  g,  100  kcal  or serving  size?.  Eur  J  Clin  Nutr  63(2009):  898-904. DOI: 10.1038/ejcn.2008.53.
Drewnowski  A,  Maillot  M,  Darmon  N.  2009b.  Testing nutrient profile models in relation to energy density and energy cost. Eur J Clin Nutr 63(2009): 674-683. DOI: 10.1038/ejcn.2008.16.
[FSANZ] Food Standards Australia New Zealand. 2017. Australia New Zealand Food Standards Code: Sche- dule 5 - Nutrient profiling scoring method. In  Food Standards  Gazette,  F2017C00318.  Canberra  (AU): FANZ.
Fulgoni VL, Keast DR, Drewnowski A. 2009. Develop- ment  and  validation  of  the  Nutrient-Rich  Foods index: a tool to measure nutritional quality of foods. J  Nutr  139(8):  1549-1554.  DOI:  10.3945/jn.108. 101360.
Hess  J,  Rao  G,  Slavin  J.  2017.  The  nutrient  density  of snacks: a comparison of nutrient profiles of popular snack  foods  using  the  nutrient-rich  foods  index. Glob  Pediatr  Heal 4(2017):  1-6.  DOI:  10.1177/ 2333794X17 698525.
Hieke  S,  Kuljanic  N,  Pravst  I,  Miklavec  K,  Kaur  A,
Brown KA, Egan BM, Pfeifer K, Gracia A, Rayner M.  2016. Prevalence  of  nutrition  and  health-related claims on pre-packaged foods: A five-country study in  Europe.  Nutrients  8  (3):  137.  DOI:  10.3390/nu 80301 37.
[IFMSA]  International  Federation  of  Medical  Students Associations.  2018.  Noncommunicable  Diseases and  the  Most  Common  Shared  Risk  Factor. Amsterdam (NL): IFMSA.
Julia  C,  Péneau  S,  Buscail  C,  Gonzalez  R,  Touvier  M, Hercberg S. 2017. Perception of different formats of front-of-pack  nutrition  labels  according  to  socio- demographic,  lifestyle  and  dietary  factors  in  a French  population:  crosssectional  study  among  the NutriNet-Santé cohort participants. BMJ Open 7(6): e016108. DOI: 10.1136/bmjopen-2017-016108.
[Kemenkes  RI]  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indo- nesia.  2019.  Buku  Pedoman  Manajemen  Penyakit Tidak Menular. Jakarta (ID): Direktorat Pencegahan dan  Pengendalian  Penyakit  Tidak  Menular  Kemen- terian Kesehatan.
Khankan J, Jazayeri S, Shidfar F, Hezaveh ZS, Hosseini AF,  Vafa  MR.  2018.  The  relationship  between nutrient-rich foods (NRF) index as a measure of diet quality  and  malnutrition  in  children.  J  Nutr  Food Secur 4(1): 34-42. DOI: 10.18502/jnfs.v4i1.398.
Kupiroviˇc UP, Miklavec K, Hribar M, Kušar A, Žmitek K, Pravst I. 2019. Nutrient profiling is needed to im- prove  the  nutritional  quality  of  the  foods  labelled with  health-related  claims. Nutrients  11(2):  287. DOI: 10. 3390/nu11020287.
Maillot  M,  Darmon  N,  Darmon  M,  Lafay  L,  Drew- nowski  A.  2007.  Nutrient-dense  food  groups  have high  energy  costs:  An  econometric  approach  to nutrient  profiling.  J  Nutr  137(7):  1815-1820.  DOI: 10.1093/jn/137.7.1815.
Masset  G,  Mathias  KC,  Vlassopoulos  A,  Mölenberg  F, Lehmann  U,  Gibney  M.  2016.  Modeled  dietary impact  of  pizza  reformulations  in  US  children  and adoles-cents.  PLoS  ONE  11(10):  e0164197.  DOI: 10.1371/journal.pone.0164197.
Prinsloo  N,  van  der  Merwe D,  Bosman  M,  Erasmus A.
2012.  A  critical  review  of  the  significance  of  food la-belling during consumer decision making. J Fam Ecol Consum Sci 40(2012): 83-98.
Rayner  M.  2017.  Nutrient  profiling  for  regulatory  pur- poses.  Proc  Nutr  Soc  76(3):  230–236.  DOI:  10. 1017/ S0029665117000362.
Rayner  M,  Scarborough  P,  Kaur  A.  2013.  Nutrient profiling  and  the  regulation  of  marketing  to children: Possibilities and pitfalls. Appetite 62: 232- 235. DOI: 10.1016/j.appet.2012.06.021.
Sarwono  J.  2006.  Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan Kualitatif. Graha Ilmu, Yogyakarta.
Scarborough P, Payne C, Agu CG, Kaur A, Mizdrak A, Rayner  M,  Halford  JCG,  Boyland  E.  2013.  How important is the choice of the nutrient profile model used  to  regulate  broadcast  advertising  of  foods  to children?  a  comparison  using  a  targeted  data  set. Eur  J  Clin  Nutr 67:  815-820.  DOI:  10.1038/ejcn. 2013.112.
Sluik D, Streppel MT, Lee L, Geelen A, Feskens EJM.
2015. Evaluation of a nutrient-rich food index score in  the  Netherlands.  J  Nutr  Sci  4  (e14):  1-9.  DOI: 10.10 17/jns.2015.4.
Suchancova  M,  Kapounova  Z,  Dofkova  M,  Ruprich  J,
Blahova  J,  Kourilova  I.  2015.  Selected  fruits  and vegetables:  Comparison  of  nutritional  value  and affordability.  Czech  J Food  Sci  33(3):  242-246. DOI: 10.17221/353/2014-CJFS.
[USDA]  U.S.  Department  of  Agriculture,  Agricultural Research  Service.  2012.  Total  Nutrient  Intakes: Percent  Reporting  and  Mean  Amounts  of  Selected Vitamins  and  Minerals  from  Food  and  Dietary Supplements,  by  Family  Income  (as  %  of  Federal Poverty  Threshold)  and  Age,  What  We  Eat  in America,  NHANES  2009-2010.  www.ars.usda.gov/ ba/bhnrc/fsrg.
Vlassopoulos  A,  Masset  G,  Charles  VR,  Hoover  C, Chesneau-Guillemont  C,  Leroy  F.  2017.  A  nutrient profiling  system  for  the  (re)formulation  of  a  global food  and  beverage  portfolio.  Eur  J  Nutr  56:  1105– 22. DOI: 10.1007/s00394-016-1161-9.
[WHO]  World  Health  Organization.  2013.  Global Action  Plan  for  The  Prevention  and  Control  of Noncommunicable  Diseases  2013-2020.  Geneva (CH): WHO.
[WHO]  World  Health  Organization.  2020.  Noncommu- nicable  Diseases  Progress  Monitor  2020.  Geneva (CH): WHO.
Zafar  MZ,  Hashim  NA,  Halim  F.  2016.  Food  label makes  individual  healthy.  J  Sci  Res  Dev  3(1):  68- 76.
JMP-06-21-04-Naskah  diterima untuk  ditelaah pada  6  Februari 2021. Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  1  April  2021.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmpi